Deteksi Kualitas Dan Kesegaran Telur Berdasarkan Segmentasi Warna Dengan Metode Fuzzy Color Histogram Dan Wavelet Dengan Klasifikasi Knn - Annisa Faraditha Basuki; Bambang Hidayat; Sjafril Darana (eProceedings of Engineering, 2016)
Telur merupakan bahan makanan yang sangat akrab dengan kehidupan kita sehari-hari. Setiap telur mempunyai warna kuning telur yang berbeda tipis. Kuning telur mempunyai 15 tingkatan ( 15 grade) yang bisa dilihat dari alat yang bernama Yolk Color Fan ,sehingga dapat diklasifikasikan ke dalam perbedaan kuning telur. Hal inilah yang menjadi latar belakang topik tugas akhir ini yaitu klasifikasi kuning telur. Seperti kita ketahui perkembangan teknologi dibidang pengolahan citra digital sudah sangat pesat tepatnya teknik pengenalan pola suatu citra digital sehingga digunakan pengolahan citra digital untuk mengklasifikasikan kuning telur pada ayam negeri. Dalam tugas akhir ini penulis membahas mengenai teknik untuk mengklasifikasikan kualitas dan kesegaran telur dari bagian albumen dan mendeteksi kualitas kuning telur dari warna kuning telur ayam dengan menggunakan pengolahan citra digital. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi kualitas dan kesegaran telur dan kuning telur. Pada Tugas Akhir ini penulis menggunakan metode Fuzzy Color Histogram (FCH), Discrete Wavelet Transform (DWT) dan deteksi tepi dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) yang diawali dengan proses prepocessing yang terdiri dari operasi cropping dan resizing, RGB to grayscale, RGB to CMYK, filling, deteksi tepi dan deteksi jarak. Kata kunci : Telur ayam negeri, DWT, FCH, KNN