Deteksi Telur Ayam Kampung Berdasarkan Analisis Fitur Warna (HSV) dan Tekstur (GLCM) Cangkang Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors - Pratama, Moch Nasikh Andhyka; Alfarizi, Salman; Sari, Anggraini Puspita (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2025)
Kualitas telur ayam kampung sangat penting dalam industri makanan. Deteksi telur busuk sejak dini diperlukan untuk mengurangi kerugian dan risiko kesehatan. Cara tradisional untuk memeriksa kualitas telur kurang objektif dan tidak efisien, apalagi untuk jumlah produksi yang besar. Penelitian ini membuat sistem otomatis untuk mendeteksi telur ayam kampung busuk menggunakan ciri digital dari gambar cangkangnya. Ciri warna diambil menggunakan model Hue, Saturation, Value (HSV), sedangkan ciri tekstur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dipakai untuk mengklasifikasikan telur menjadi kategori busuk atau bagus berdasarkan gabungan ciri tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan ciri HSV dan GLCM bersama-sama dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi hingga mencapai akurasi 0.9524. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan ini berpotensi menjadi solusi yang objektif dan efisien untuk mengontrol kualitas telur ayam kampung.