e-ISSN : 2620-4770

## KLASIFIKASI KUALITAS MUTU TELUR AYAM RAS BERDASARKAN FITUR WARNA DAN TEKSTUR
Miftahus Sholihin 1 , M. Ghofar Rohman 2
Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Islam Lamongan Jl. Veterran No. 53 A Lamongan Telp / Faks. (0322) 324706 E-mail: miftahus.sholihin@unisla.ac.id, ghofar.kit@gmail.com

## ABSTRACT
Egg quality is determined by the quality of the inside and outside of the egg. To find out the quality of eggs can be by looking at the outside in the form of skin condition, shape, size, and egg weight. In this study a system is designed to function to determine  the quality of  egg quality based on color and texture  features. Broadly speaking, the system built consists of 4 main processes. This process begins with pre-processing which aims to improve image quality and also to change the image size. The next process is segmentation to get the egg object. The next process is feature extraction which aims to get the characteristics of each egg object. The last process is a classification that aims to determine the class of egg images entered by the user, the method used is k- nearest neighbor. The data used in this study were 147 egg images consisting of 85 eggs of data testing and 62 eggs of training data. The highest accuracy obtained from this study is 82.3% with a value of 8.
Keywords : pre-processing, segmentation, feature extraction, classification

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai   salah   satu   bahan   makanan   yang   di konsumsi oleh masyarakat telur mempunyai jumlah kandungan   gizi   dan   protein   yang   berbeda-beda. Kandungan gizi telur antara lain air 73,7%, protein 12,9%,   lemak   11,2%,   karbohidrat   0,9%   (Komala, 2008).
Kualitas  telur  akan  mengalami  penurunan   baik kualtas   internal   maupun   kualitas   eksternal. Sudaryani  (2003) menyatakan kualitas telur terbagi ke dalam dua bagian yaitu kualitas isi telur bagian dalam yang meliputi kantong udara, putih telur, dan kuning telur, sedangkan   kualitas telur bagian luar meliputi  kebersihan  dan  kondisi  kulit   telur,  warna kulit, bentuk, dan berat telur.
Cara   sederhana   yang   bisa   digunakan   untuk mengetahui   kualitas   telur   ayam   adalah   dengan melihat bagian luar telur berupa kulit telur, bentuk, ukuran, dan berat dari telur tersebut. Cara lain yang bisa   digunakan   adalah   dengan   menyinari   telur dimana   telur   ditempatkan   ditempat   yang   gelap, kemudian   isi   dari   telur   tersebut   diterawang mengunakan sinar mataharai atau senter (Soeparno, 2011).   Cara   yang   dilakukan   membutuhkan   waktu yang  lama   dan  juga  membutuhkan  kejelian   dalam pengamatan.
Wardani  (2017)   melakukan   penelitian   untuk mendeteksi   kualitas   telur   yang   didasarkan   pada segmentasi   warna.   Penelitian   ini   menggunakan metode fuzzy color histrogram (FCH) dan discrete cosine   transform (DTC).   Tingkat   akurasi   yang didapatkan   pada   penelitian   ini   adalah   81,25% dengan   metode   DTC,   sedangkan   penggunaan metode FCH memberikan akurasi sebesar 71,8%.
Penelitian lain yang dilakukan Salsabilaa (2016) yang   melakukan   penelitian   terkait   dengan   deteksi
kualitas   kesegaran   telur   dengan   menggunakan metode gray   level  co-occurrence  matrix (GLCM). Akurasi yang didapatkan dari penelitian ini sebesar 82,35% ketika menggunakan nilai ketetanggan 1. Penelitian   lain   yang   dilakukan   oleh  Sholihin (2018)   yang   melakukan   penelitian   kualitas   mutu telur yang didasarkan pada fitur warna. Penelitian ini memberikan   akurasi   tertinggi   80%   ketika   nilai ketetanggan 7.
Berdasarkan beberapa penelitian yang sudah ada, maka   pada   penelitian   ini   akan   merancang   sebuah sistem yang bisa untuk melakukan klasifikasi mutu telur   ayam   yang   didasarkan   pada   fitur   warna   dan tekstur.   Metode   klasifikasi   yang   digunakan   pada penelitian adalah K-Nearest Neighbor .

## 2. METODE
Data citra yang digunakan pada penelitian ini adalah data citra telur ayam  ras yang diambil dari Fakultas   Peternakan   Universitas   Islam   Lamongan. Jumlah data citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah 147 citra yang dibagi menjadi dua yaitu data training dan data testing . Gambar 1 adalah gambaran umum sitem yang dibangun. Secara garis besar sistem yang dibangun terdiri dari 4 proses utama.
1. Pre-processing Pre-processing   bertujuan   untuk   meningkatkan kualitas citra telur yang digunakan. Pre-processing yang   dilakukan   pada   penelitian   ini   adalah memperkecil   ukuran   dari   citra   telur.   Proses   ini dilakukan  karena  ukuran asli  citra  telur berukuran besar,   hal   ini   bisa   mempengaruhi   proses komputasinya. Gambar   2   adalah   citra   asli   telur, sedangkan   Gambar   3   adalah   citra   hasil   proses segmentasi.
e-ISSN : 2620-4770

## 2. Segmentasi
Proses   segmentasi   dilakukan   karena   ketika melakukan   pengambilan   gambar   citra   telur   masih ada   objek   selain   citra   telur.   Proses   ini   diawali dengan merubah citra RGB menjadi citra grayscale , dari citra grayscale kemudian dilakukan segmentasi dengan cara merubah citra telur menjadi citra biner. Pada saat melakukan segmentasi ternyata masih ada objek   selain   telur   yang   ikut   tersegmentasi.   Untuk menghilangkan   objek   yang   bukan   telur   maka dilakukan   dengan   cara   menghitung   jumlah   piksel dari   semua   objek,   setelah   didapatkan   nilai   dari masing-masing   objek,   maka   diambil   nilai maksimum   dari   objek   yang   ada.   Nilai   maksimum dari   objek   yang   ada   yang   dianggap   sebagai   citra telur.
3. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi   ciri   bertujuan   untuk   mengambil   ciri dari citra telur. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah GLCM dan ciri warna. Fitur GLCM yang digunakan   adalah   energi,   kontras,   korelasi,   dan homogenitas (Putra, 2010). Nilai energi yang tinggi akan   muncul   pada   saat   citra   cenderung   seragam. Kontras   merupakan   perbedaan   intensitas   antar piksel.   Kontras   akan   bernilai   nol   manakala   citra konsisten. Korelasi mengukur ketidakmiripan suatu gambar  dimana  nilainya   akan  besar   bila  acak   dan akan   bernilai   kecil   jika   seragam.   Homogenitas menunjukan   kehomogenan   citra   yang   berderajat sejenis.
Ciri   warna   yang   digunakan   pada  penelitian  ini adalah   moment   pertama,   moment   kedua,   dan moment ketiga. Jumlah ciri yang  digunakan untuk ciri warna berjumlah 6.
Jumlah ciri yang digunakan dalam penelitian ini adalah   13   yang   terdiri   dari   ciri   tekstur   dan   ciri warna.

## 4. Klasifikasi
Klasifikasi   bertujuan   untuk   menentukan   kelas dari   citra   yang   dimasukan   oleh   pengguna.   Pada penelitian   ini   metode   yang   digunakan   adalah K- Nearest Neighbor (KNN). Prinsip kerja dari algoritma   KNN   adalah   mencari   nilai   jarak terdekat dari data uji dengan k tetangga terdekatnya. Jarak terdekat dihitung dengan menggunakan jarak euclidean distance .
Pada   penelitian   ini   proses   klasifikasi   dibagi menjadi dua proses yaitu proses training dan proses testing .   Proses training bertujuan   untuk   melatih sistem. Jika proses training belum dilakukan maka sistem belum bisa bekerja. Sedangkan proses testing bertujuan   untuk   mengetahui   tingkat   keberhasilan atau   akurasi   sistem   terhadap   data   masukan   yang diberikan   oleh   pengguna.   Gambar   4   adalah gambaran umum proses klasifikasi.
Gambar 1. Gambaran umum sistem
Gambar 2. Citra telur asli
Gambar 3. Segmentasi citra telur
e-ISSN : 2620-4770

## 3. PEMBAHASAN
Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini adalah   147   yang   dibagi   menjadi   data training berjumlah 85 dan data testing berjumlah 62. Jumlah ciri yang digunakan pada penelitian ini adalah 13. Kelas   yang   digunakan   pada   penelitian   ini   3   yaitu kelas mutu I, mutu II, dan mutu III. Jumlah data citra uji dibagi menjadi mutu I 28 citra, mutu II 19 citra, dan mutu III 15 citra.
Proses   pengujian   bisa   dikerjakan   ketika   sudah dilakukan proses ekstraksi ciri citra telur. Ciri yang didapatkan di simpan sebagai data training . Proses pengujian di awali dengan menentukan nilai k atau ketetanggaan.   Pada   panelitian   ini   nilai k atau ketetanggaan   adalah   1-10.   Tabel   1   adalah   hasil proses klasifikasi.

## Tabel 1. Hasil klasifikasi
Nilai k Kelas Hasil Benar Salah Akurasi 1 Mutu I Mutu II Mutu III 18 8 11 10 11 4 59,7% 2 Mutu I Mutu II Mutu III 21 7 7 7 12 8 56,5% 3 Mutu I Mutu II 20 8 8 11 62,9%
Mutu III 11 4 4 Mutu I Mutu II Mutu III 20 8 11 8
11 4 62,9% 5 Mutu I Mutu II Mutu III 22 7 9 6
12 6 61,3% 6 Mutu I Mutu II Mutu III 25 10 7 3 9
8 67,7% 7 Mutu I Mutu II Mutu III 23 9 8 5
10 7 64,5% 8 Mutu I Mutu II Mutu III 27 13 11 1 6 4 82,3% 9 Mutu I Mutu II Mutu III 26 10 7 2 9 8 69,4% 10 Mutu I Mutu II Mutu III 26 9 7 2 10 8 67,7%
Berdasarkan   Tabel   1   akurasi   tertinggi   sebesar 82,3%   ketika   nilai k atau   ketetanggaan   8.   Sistem yang dibangun belum mampu mengklasifikasi telur dengan   benar.   Sistem   yang   dibangun   mampu mengklasifikasikan   jenis   telur   mutu   I   dengan optimal,   sedangkan   untuk   mutu   II   dan   III   sistem masih   belum   mampu   mengklasifikasikan   dengan maksimal, hal ini disebabkan citra telur mutu II dan III terkadang memiliki intensitas warna yang mirip, sehingga sistem salah dalam melakukan klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uji coba yang sudah dilakukan dapat ditarik   kesimpulan   bahwa   nilai   rata-rata   akurasi tertinggi   untuk   klasifikasi   telur   ayam   ini   sebesar 82,3% dengan  nilai k atau ketetanggaan 8. Sistem yang dibangun bisa mengenali hampir seluruh citra untuk   kualitas   mutu   I,   sedangkang   untuk   mutu   II banyak yang salah dalam klasifikasinya.

## PUSTAKA
Komala,   I.   2008. Kandungan   Gizi   Produk Peternakan. Student Master Animal Science, Fac. Agriculture-UPM. Putra,   D,   2010. Pengolahan   Citra   Digital , Yogyakarta: ANDI.
Salsabilaa, RK. Hidayat, M. & Darana, S. Deteksi Kualitas   dan   Kesegaran   Telur   Ayam   Ras Berdasarkan   Deteksi   Objek   Transparan   dengan Metode Grey Level Co-Occurrence Matrix dan Klasifikasi   K-Nearest   Neighbor.   Jurnal Penelitian   dan   Pengembangan   Telekomunikasi,

## Gambar 4. Proses klasifikasi
e-ISSN : 2620-4770
Kendali,   Komputer,   Elektrik,   dan   Elektronika (TEKTRIKA) Juli 2016, Volume 1, Nomor 2. Sholihin,   M.   &   Rohman,   M.G.   2018. Klasifikasi Mutu Telur Berdasarkan Fitur Warana dengan Menggunakan   Metode   K-Nearest   Neighbor . Seminar   Nasional   Sistem   Informasi   2018,   9 Agustus 2018. Soeparno.   2011. Dasar   Teknologi   Hasil   Ternak . Gadjah Mada University Press, Yogyakarta. Sudaryani,   T.   2003. Kualitas   Telur .   Penerbit
Swadaya Jakarta. Halaman 1, 8-10.
Wardhani,   YEK.   Hidayat,   B.   &   Darana,   S.   2017. Deteksi   Kualitas   dan   Kesegaran   Telur Berdasarkan Segmentasi Warna dengan Metode Fuzzy   Color   Histrogram   dan   Discrete   Cosine Transform   dan   Klasifikasi   KNN, e-Proceeding of Engineering : Vol. 4, No. 1 April 2017. ISSN : 2355-9365