## Deteksi Tingkat Kesegaran Daging Ayam Menggunakan K-Nearest Neighbor

## Detection of the Freshness of Chicken Meat Using the K- Nearest Neighbor
Irfan Purwanto* 1 , M. Afriansyah 2 , Kusrini 3
*Penulis Korespondensi
1,2,3 Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta E-mail: * 1 irfanpurwanto96@gmail.com , 2 mafriansyah4@gmail.com, 3 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Tingginya kebutuhan daging dan terbatasnya ketersediaan daging di pasaran, membuat harga daging menjadi mahal dan semakin banyak pedagang yang mencampurkan daging busuk ke  dalam  daging  segar.  Untuk  menghindari  resiko,  masyarakat  sebagai  konsumen  harus mewaspadainya dan mengetahui karakteristik daging busuk dan perbedaannya dengan daging segar.  Penelitian  ini  mengembangkan  alat  deteksi  daging  segar  menggunakan  sensor  warna RGB  TCS-230.  Alat  bekerja  dengan  mengukur  komposisi  warna  RGB  pada  daging  yang diidentifikasi  dan  membandingkan  dengan  komposisi  warna  RGB  daging  segar  acuan.  K- Neirest Neighbor sebagai metode untuk melakukan pengenalan tingkat kesegaran daging ayam yang  diuji.  Input  yang  digunakan  pada  K-Neirest  Neighbor  adalah  berupa  nilai  warna  RGB yang didapatkan dari sensor warna. Pada penelitian ini dilakukan pengujian kesegaran daging menggunakan  sensor  warna  TCS-230  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  87%  dengan  precision positif sebesar 92% dan precision negatif sebesar 67%.
Kata Kunci —sensor warna TCS-230,  warna RGB, K-Neirest Neighbor

## Abstract
The high demand for meat and the limited availability of meat on the market, make the price of meat become expensive and more and more traders are mixing rotten meat into fresh meat.  To  avoid  risk,  the  public  as  consumers  must  be  aware  and  know  the  characteristics  of rotten  meat  and  the  difference  with  fresh  meat.  This  study  developed  a  fresh  meat  detection device  using  the  TCS-230  RGB  color  sensor.  The  tool  works  by  measuring  the  composition  of RGB colors in identified meat and comparing with the reference composition of fresh meat RGB color. K-Neirest Neighbor as a method for introducing the freshness of chicken meat tested. The input used in the K-Neirest Neighbor is in the form of RGB color values obtained from the color sensor.In  this  study,  meat  freshness  was  tested  using  TCS-230  color  sensor  with  an  accuracy rate of 87% with a positive precision of 92% and negative precision of 67%.
Keywords — TCS-230 color sensor, RGB color, K-Neirest Neighbor

## 1. P ENDAHULUAN
Ayam adalah hewan unggas yang paling umum di seluruh dunia, dan telah diternakkan dan  dikonsumsi  sudah  selama  ribuan  tahun  lalu.  Manfaat  daging  ayam  bagi  kesehatan  jelas sangat tinggi,karena daging ayam mengandung protein tinggi. Tingginya kebutuhan masyarakat akan  daging  ayam  setiap  harinya  menyebabkan  banyak  para  penjual  yang  memakai  formalin sehingga setelah dikonsumsi akan mengakibatkan penyakit yang dapat menyebabkan kematian. Selama  ini  untuk  mengetahui  sebuah  produk  makanan  mengandung  zat  kimia  berbahaya  atau tidaknya seperti formalin, hanya dilakukan dengan pengujian di laboratorium kimia.
Sampel produk makanan yang diduga mengandung zat kimia berbahaya seperti formalin akan dibawa ke laboratorium terlebih dahulu Karena proses pengujiannya tidak dapat dilakukan di tempat produk makanan itu diproduksi atau dipasarkan. Sehingga hasil dari pengujian sampel makanan  tersebut  tidak  dapat  kita  ketahui  secara  cepat,  karena  harus  menunggu  hasil  yang dikeluarkan  oleh  petugas  laboratorium  kimia.  Untuk  mengenali  obyek  dalam  citra  dibutuhkan parameter-parameter  yang  mencirikan  obyek  tersebut.  Ciri  yang  dapat  digunakan  untuk membedakan obyek satu dengan obyek lainnya di antaranya adalah ciri bentuk, ciri ukuran, ciri geometri, ciri tekstur, dan ciri warna.
Saat  ini  masih  digunakan  cara  tradisional  untuk  menentukan  kualitas  dan  kesegaran sebuah daging yaitu dengan menggunakan kontak langsung manusia melalui inspeksi visual dan juga  penciuman.  Selain  itu  juga  terdapat  metode  lain  yang  lebih  modern  yaitu  dengan menggunakan  metode  pendeteksian  secara  kimiawi.  Namun  umumnya  proses  ini  relatif kompleks,  memakan  waktu  yang  lama,  serta  bersifat  destruktif  (daging  yang  diuji  akan  rusak oleh zat kimia). Oleh karena itu sudah sewajarnya dibangun suatu sistem yang dapat mendeteksi tingkat kesegaran daging dengan cepat, akurat dan bersifat non-destruktif
Pengambilan KNN sebagai klasifikasi tingkat kesegaran sebuah daging dimotivasi oleh penelitian yang dilakukan Faris Mushlihul Amin pada tahun 2018 yang melakukan Identifikasi Citra Daging Ayam Berformalin Menggunakan Metode Fitur Tekstur Dan K-Nearest Neighbor (KNN)  [1],  Penelitian  yang  dilakukan  Faizun  Iqbal  Zulfi  pada  tahun  2017  yang  melakukan Identifikasi  Tingkat  Kesegaran  Daging  Sapi  Lokal  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Warna Berbasis  Gui  Matlab  [2],  peneliti  yang  dilakukan  Elvia  Budianita  pada  tahun  2015  yang melakukan  Implementasi  Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  Untuk Membangun Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi [3], penelitian yang dilakukan Enny Itje Sela  pada  tahun  2017  yang  melakukan  Deteksi  Kualitas  Telur  Menggunakan  Analisis  Tekstur [4].
Prinsip  kerja  alat  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan perbedaan komposisi warna antara dua buah obyek, yaitu daging segar dan daging busuk. Setiap warna bisa disusun dari warna dasar, untuk cahaya warna dasar
Arduino  sebagai  komponen  pengendali,  dan  LCD  sebagai  penampil  nilai  digital  pada pendeteksi  warna.  Untuk  memenuhi  spesifikasi  tersebut  diperlukan  blok  rangkaian  perangkat keras untuk catu daya, pengendali utama (main controller), sensor TCS-230, dan penampil nilai warna (LCD).
Selain  penelitian  oleh  Elvia  Budianita  pada  tahun  2015  [3],  penelitian  yang  dilakukan Rizka  Kaamtsaalil  Salsabiilaa  pada  tahun  2016  yang  melakukan  Deteksi  Kualitas  Dan Kesegaran Telur Ayam Ras Berdasarkan Deteksi Objek Transparan Dengan Metode Grey Level Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  Dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  [5],  penelitian yang  dilakukan  Miftahus  Sholihin  pada  tahun  2018  yang  melakukan  Klasifikasi  Mutu  Telur Berdasarkan  Fitur  Warna  Dengan  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  [6],  penelitian yang  dilakukan  Ratri  Enggar  Pawening  pada  tahun  2016  yang  melakukan  Ekstraksi  Fitur Berdasarkan  Deskriptor  Bentuk  dan  Titik  Salien  Untuk  Klasifikasi  Citra  Ikan  Tuna  [7], penelitian  yang  dilakukan  Fitri  Astutik  pada  tahun  2013  Sistem  Pengenalan  Kualitas  Ikan Gurame dengan Wavelet, PCA, Histogram HSV dan KNN [8].
Penelitian  ini  mengembangkan  alat  bantu  untuk  mengidentifikasi  kondisi  daging berdasarkan  warna  RGB  dengan  menggunakan  sensor  warna  TCS-230  dan  menampilkan hasilnya  pada  layar  LCD.  Kelebihan  alat  yang  dikembangkan  selain  biaya  pembuatannya murah,  juga  memiliki  inovasi  yaitu  mampu  untuk  membedakan  daging  segar,  agak  busuk  dan busuk.  Proses  pengembangan  alat  dimulai  dengan  merancang  rangkaian  alat  untuk  mengukur komposisi  warna  RGB  obyek  daging  segar  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan.  Selanjutnya, komposisi  warna  RGB  daging  yang  diidentifikasi  diukur  dan  dibandingkan  dengan  komposisi warna RGB acuan. Selanjutnya hasilnya akan ditampilkan melalui layar LCD.

## 2. M ETODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa daging ayam yang nantinya digunakan untuk  data  training  dan  data  testing.  Objek  dari  penelitian  ini  adalah  daging  ayam  segar,  agak busuk dan busuk. Proses pengambilan daging ayam segar (Daging yang baru saja disembelih / keluar daru freezer), Agak Busuk (Daging yang berada di luar ruangan pada suhu kamar selama ±12 jam) dan busuk (Daging yang berada di luar ruangan pada suhu kamar selama satu hari atau lebih).
Dari  data  yang  didapatkan,  dapat  diperoleh  suatu  pola  dan  hubungan  antara  tingkat kesegaran  daging  terhadap  karakteristik  warnanya.  Daging  segar  memiliki  nilai  RGB  tertinggi dibandingkan dengan dua buah sampel daging lainnya. Apabila nilai RGB yang didapatkan oleh sensor  warna  ini  ditampilkan  pada  aplikasi  pemilih  warna  maka  akan  terlihat  jelas  perbedaan tingkat kemerahan dari warna daging.

## 2.2 Perancangan Sistem
Setelah  mempelajari  dasar  teori  dan  literatur  yang  ada,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  perancangan  sistem.  Sistem  yang  akan  dirancang  meliputi  dua  buah  bagian  yaitu perancangan hardware dan perancangan software.
Perancangan  hardware  meliputi  perancangan  modul  sensor  gas,  perancangan  ruang  uji sensor,  dan  desain  mekanik.  Sedangkan  perancangan software meliputi  pemrograman mikrokontroller Arduino.
Diagram  blok  rangkaian  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting  dalam  perancangan peralatan elektronik, karena dari diagram blok dapat diketahui prinsip kerja secara keseluruhan dari  rangkaian  lektronik  yang  dibuat.  Sehingga  keseluruhan  blok  dari  alat  yang  dibuat  dapat membentuk  suatu  sistem  yang  dapat  difungsikan  atau  sistem  yang  bekerja  sesuai  dengan perancangan
Alat yang akan dibuat adalah alat pendeteki kesegaran daging menggunakan metode k- nearest  neigbor  berdasar  warna  mata  berbasis  Arduino.  Alur  dari  sistem  secara  umum  adalah pertama  ketika  alat  dihidupkan  maka  alat  ditempatkan  didepan  daging  untuk  pendeteksian, sensor  LDR  akan  membaca  cahaya  dari  daging  tersebut.  Jika  warna  daging  sesuai  dengan kalibrasi  yang  telah  ditentukan  maka  LCD  akan  menampilkan  kesegaran  daging  ayam  sesuai dengan warna RGB.
Perancangan software memiliki tahap-tahap sebagai berikut :
1. Tahap akuisisi citra
2. Tahap Pre-processing
3. Tahap Ekstrasi Ciri
4. Tahap Klasifikasi
Tahapan dari proses perancangan sistem adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Diagram Sistem Keseluruhan
Sistematika alur kerja sistem secara keselurahan adalah sebagai berikut :
1. Pengambilan image dilakukan dengan menggunakan kamera mirrorless.
2. Pre-processing dilakukan dengan pengolahan citra digital yang meliputi cropping.
3. Ekstraksi Ciri Tekstur : rerata intensitas, deviasi standar, skewness, energi, entropi, dan kehalusan. Ciri Warna RGB : rerata, deviasi standar, skewness, dan kurtosis.
4. Klasifikasi di lakukan dengan sistem K-Nearest Neighbor (K-NN).
Pre - Processing
Ekstraksi
Ciri Akuisisi Klasifikasi
Gambar 2. Diagram Alir Proses Identifikasi Tahap Citra Latih
Gambaran umum sistem dan analisis dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 3. Diagram Alir Proses Identifikasi Tahap Citra Uji
Pada Gambar 2 dan Gambar 3 pada dasarnya tahapan yang digunakan pada diagram alir proses citra latih dan citra uji hampir sama, yang membedakannya adalah pada proses citra uji. Setelah ekstraksi ciri pada citra uji hasilnya akan dibandingkan dengan database pada citra latih yang telah tersimpan.
Gambar 4. Flowchart Diagram K-NN
Pada  gambar  4  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  ciri-ciri  data  pembelajaran  (data  latih)  yang  paling mendekati objek tersebut. Data latih dengan jarak terdekat dikatakan sebagai tetangga (Nearest
Mulai Akuisisi Citra Pre- processing Ekstrasi Ciri Database
Klasifikasi KNN Hasil Selesai Akuisisi
Citra Pre- processing Ekstrasi Ciri Database Mulai Selesai
Mulai Data Objek Tentukan jumlah nilai (K) Hitung jarak data objek terhadap data training Urutkan hasil jarak dari yang terkecil Hasil Klasifikasi Selesai
Neighbor) kemudian diurutkan dari jarak terdekat sampai terjauh. Tiap tetangga dapat berbeda satu sama lain ataupun sejenis. Tetangga sejenis dengan jumlah terbanyak di antara K tetangga terdekat adalah data latih yang sesuai dengan objek yang diklasifikasikan.
1. Menentukan parameter k (jumlah tetangga paling dekat).
2. Menghitung kuadrat jarak eucliden objek terhadap data training yang diberikan.
3. Mengurutkan hasil no 2 secara ascending (berurutan dari nilai tinggi ke rendah)
4. Mengumpulkan kategori Y (Klasifikasi nearest neighbor berdasarkan nilai k)
5. Dengan  menggunakan  kategori  nearest  neighbor  yang  paling  mayoritas  maka  dapat dipredisikan kategori objek.
Gambar 5. Rangkaian Sensor Warna TCS-230
Pada  gambar  5  rangkaian  sensor  warna  TCS-230  komponen  yang  digunakan  adalah Sensor Warna TCS-230, Arduino UNO, LCD 16X4, I2C Modul, Breadboard dan Kabel Jumper.

## 2.3 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  secara  bertahap  dengan  cara  menguji  sistem  satu  per  satu atau  bagian  demi  bagian.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  setiap  blok  dari  sistem yang  telah  dibuat  dapat  berfungsi  secara  benar.  Setelah  semua  bagian  dipastikan  telah  bekerja dengan  baik,  maka  alat  akan  diuji  untuk  mendeteksi  tingkat  kesegaran  daging.  Pengujian  ini bertujuan untuk mengambil nilai warna dari daging tersebut. Kemudian akan dilakukan evaluasi dan perbaikan terhadap sistem yang telah dibuat.

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  sensor  warna  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sensor  ini  dapat mengambil  data  berupa  karakteristik  warna  suatu  objek  dengan  benar  dan  akurat.  Untuk mengetahui  respon  sensor  terhadap  suatu  warna,  digunakan  objek  berupa  kertas  berwarna. Sensor  warna  TCS-230  akan  didekatkan  pada  permukaan  kertas  berwarna  untuk  mendapatkan karakteristik warna dari masing-masing kertas berwarna.
Sensor  TCS-230  akan  mengeluarkan  output  berupa  nilai  RGB  dari  objek  yang diarahkan  pada  daerah  pendeteksiannya  (array  photodioda).  Kertas  berwarna  yang  digunakan untuk pengujian memiliki warna putih, merah, biru, kuning, dan hijau. Untuk dapat melakukan pengujian  warna,  sensor  harus  terlebih  dahulu  dikalibrasi  dengan  cara  meletakkan  sensor  pada objek berwarna putih (dalam hal ini kertas putih).
Tabel 1. Nilai RGB yang didapatkan dari kertas warna Warna Red Green Blue Putih 255 255 255 Biru 78 143 175 Merah 179 49 49 Hijau 92 132 60
Gambar 6. Pengujian TCS 230 terhadap kertas warna
Data yang didapatkan dari hasil pengujian ini diberikan pada Tabel 1. Nilai RGB yang didapatkan  oleh  sensor  warna  untuk  masing-masing  kertas  berwarna  kemudian  dapat dibandingkan  dengan  sebuah  aplikasi  pemilih  warna  ( color  picker )  pada  komputer  untuk dijadikan sebagai referensi dalam perbandingan ini.
Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai RGB yang dihasilkan oleh sensor warna apabila dibandingkan  dengan  warna  kertas  aslinya  adalah  hampir  sama.  Perbandingan  antara  warna visual yang disajikan pada Tabel 2 dengan warna dari objek yaitu kertas berwarna pada Gambar 6 mengindikasikan bahwa sensor warna sangat akurat dalam menentukan nilai RGB dari suatu objek.
Tabel 2. Perbandingan nilai RGB dengan warna asli Warna Nilai RGB Visual Biru (78, 143, 175) Merah (179, 49, 49) Hijau (92, 132, 60)
Hal  ini  tentunya  akan  sangat  berguna  dalam  penerapannya  pada  pendeteksian  tingkat kesegaran  daging.  Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya,  warna  daging  akan mengalami perubahan seiring dengan terjadinya proses pembusukan. Warna daging segar yang umumnya ditemukan di pasaran adalah berwarna merah cerah. Daging yang kurang segar akan memiliki warna merah yang agak gelap.
Pada  penelitian  ini  definisi  mengenai  tingkat  kesegaran  daging  ditentukan  melalui waktu  penyimpanan  daging  di  luar  ruangan  pada  suhu  kamar.  Definisi  mengenai  tingkat kesegaran daging dan hasil pengujian sensor warna terhadap ketiga buah sampel daging dengan tingkat kesegaran yang berbeda akan ditunjukkan oleh tabel berikut ini :
Tabel 3. Definisi tingkat kesegaran daging yang diuji
Tingkat Kesegaran Daging Definisi Kesegaran Segar Daging yang baru saja disembelih / keluar dari freezer Agak Busuk Daging yang berada di luar ruangan pada suhu kamar selama ±12 jam. Busuk Daging yang berada di luar ruangan pada suhu kamar selama satu hari atau lebih.
Gambar 6. Pengujian daging busuk dengan sensor warna
Gambar 7. Pengujian daging agak busuk dengan sensor warna
Gambar 8. Pengujian daging segar dengan sensor warna
Tabel 4. Data Training Data Daging Red Green Blue Hasil 1 77 33 28 SEGAR 2 68 22 19 SEGAR 3 74 28 23 SEGAR 4 71 25 21 SEGAR 5 83 35 30 SEGAR 6 52 24 21 AGAK BUSUK 7 50 27 24 AGAK BUSUK 8 54 20 17 AGAK BUSUK 9 58 28 25 AGAK BUSUK 10 48 25 23 AGAK BUSUK 11 33 19 17 BUSUK 12 47 29 27 BUSUK
13 44 27 25 BUSUK 14 44 26 24 BUSUK 15 43 26 24 BUSUK Tabel 5. Data Testing Data Daging Red Green Blue Hasil Klasifikasi Real Klasifikasi Sistem 1. 76 34 25 SEGAR POSITIF POSITIF 2. 38 24 20 BUSUK POSITIF POSITIF 3. 51 26 23 AGAK BUSUK NEGATIF POSITIF 4. 50 27 23 AGAK BUSUK POSITIF POSITIF 5. 69 34 29 SEGAR POSITIF POSITIF 6. 46 26 17 BUSUK POSITIF NEGATIF 7. 33 20 16 BUSUK POSITIF POSITIF 8. 48 28 25 AGAK BUSUK POSITIF POSITIF 9. 55 28 24 AGAK BUSUK NEGATIF NEGATIF 10. 82 34 29 SEGAR POSITIF POSITIF 11. 50 25 19 AGAK BUSUK POSITIF POSITIF 12. 35 24 21 BUSUK POSITIF POSITIF 13. 34 20 19 BUSUK POSITIF POSITIF 14. 80 33 28 SEGAR NEGATIF NEGATIF 15. 81 34 27 SEGAR POSITIF POSITIF
Pada  table  5  data  testing  ini  terdiri  dari  15  data  daging  yang  diantaranya  terdapat  4 daging segar, 5 daging busuk, dan 6 daging agak busuk yang telah di uji melalui sensor warna TCS-230  yang  diklasifikasikan  menggunakan  KNN  melalui  table  4  sebagai  data  training. Berikut adalah table dari confusion matrix
Tabel 6. Confusion Matrix
Predicted Class Positif Negatif Actual Class Positif 11 1 Negatif 1 2
Setelah sistem melakukan klasifikassi, lalu hitung nilai precision, recall dan akurasi berdasarkan
Akurasi = = 87%
Precesion Positif =
= 92%
Precesion Negatif = = 67%
Jadi  sesuai  dengan confusion  matrix maka  didapatkan  hasil  akhir,  didapatkan  hasil akurasi klasifikasi data daging sebesar 87% dengan precision positif sebesar 92% dan precision negatif sebesar 67%.
Jika  dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  mampu melakukan analisis pada tingkat kesegaran daging menggunakan sensor warna TCS-230 dengan nilai RGB dengan tingkat akurasinya yang besar.

## 4. K ESIMPULAN
Dari  data  yang  didapatkan,  dapat  diperoleh  suatu  pola  dan  hubungan  antara  tingkat kesegaran  daging  terhadap  karakteristik  warnanya.  Daging  segar  memiliki  nilai  RGB  tertinggi dibandingkan dengan dua buah sampel daging lainnya. Apabila nilai RGB yang didapatkan oleh sensor  warna  ini  ditampilkan  pada  aplikasi  pemilih  warna  maka  akan  terlihat  jelas  perbedaan tingkat  kemerahan  dari  warna  daging.  Dimana  warna  merah  yang  didapatkan  akan  semakin gelap  apabila  daging  semakin  tidak  segar.  Berdasarkan  hasil  penelitian  pengembangan  dan pengujian alat diperoleh kesimpulan hasil :
1. Daging ayam segar memiliki nilai R (Red) antara 68-83, G (Green) antara 22-35, nilai B (Blue) antara 19-30.
2. Daging ayam agak busuk memiliki nilai R (Red) antara 48-58, G (Green) antara 20-28, nilai B (Blue) antara 17-25.
3. Daging ayam busuk memiliki nilai R (Red) antara 33-47, G (Green) antara 19-29, nilai B (Blue) antara 17-25.
Hasil pengujian kesegaran daging menggunakan sensor warna TCS-230 dengan tingkat akurasi sebesar 87% dengan precision positif sebesar 92% dan precision negatif sebesar 67%.

## 5. SARAN
Penelitian berikutnya diharapkan dapat mengembangkan sistem  menjadi suatu aplikasi berbasis smartphone seperti  android dan  IOS agar  lebih portabel  atau dengan menggunakan  ip camera.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Faris  Mushlihul  Amin,  2018.  Identifikasi  Citra  Daging  Ayam  Berformalin Menggunakan Metode Fitur Tekstur Dan K-Nearest Neighbor (K-Nn)
[2] Faizun  Iqbal  Zulfi,  2017.  Identifikasi  Tingkat  Kesegaran  Daging  Sapi  Lokal Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna Berbasis Gui Matlab
[3] Elvia  Budianita,  2015.  Implementasi  Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K-Nearest Neighbour Untuk Membangun Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi
[4] Enny Itje Sela, 2017. Deteksi Kualitas Telur Menggunakan Analisis Tekstur
[5] Rizka Kaamtsaalil Salsabiilaa, 2016. Deteksi Kualitas Dan Kesegaran Telur Ayam Ras Berdasarkan  Deteksi  Objek  Transparan  Dengan  Metode  Grey  Level  Co-Occurrence Matrix (Glcm) Dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (Knn).
[6] Miftahus  Sholihin,  2018.  Klasifikasi  Mutu  Telur  Berdasarkan  Fitur  Warna  Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
[7] Ratri Enggar Pawening, 2016. Ekstraksi Fitur Berdasarkan Deskriptor Bentuk dan Titik Salien Untuk Klasifikasi Citra Ikan Tuna
[8] Fitri  Astutik,  2013.  Sistem  Pengenalan  Kualitas  Ikan  Gurame  dengan  Wavelet,  PCA, Histogram HSV dan KNN