JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI
Vol. 9 No. 2 (2025): Agustus

Deteksi Telur Ayam Kampung Berdasarkan Analisis Fitur Warna (HSV) dan Tekstur (GLCM) Cangkang Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors

Pratama, Moch Nasikh Andhyka (Unknown)
Alfarizi, Salman (Unknown)
Sari, Anggraini Puspita (Unknown)



Article Info

Publish Date
17 Jul 2025

Abstract

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.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

jptam

Publisher

Subject

Social Sciences

Description

Jurnal Pendidikan Tambusai is Jurnal Electronic which contains the results of research and literature studies related to the field of education, including; regulation of education, learning activities, learning strategies, teacher professionalism, students, education and education personnel, issues ...