## KLASIFIKASI BENTUK TELUR AYAM BERBASIS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Sri Adiningsi, Waode Siti Nurhalisa, Rizal Adi Saputra Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo, Kampus Hijau Bumi Tridharma Anduonohu, Kec. Kambu, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93232 sriadiningsi21@gmail.com

## ABSTRAK
Di Indonesia, permintaan dan penggunaan telur meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan . data yang ada di. Badan Pusat Statistik (BPS), konsumsi/permintaan . telur . per . kapita  mencapai . 9,98 . butir pada . September . 2021. Untuk itu peternak perlu meningkatkan produksi mereka secara komparatif dalam hal konsumsi. Hal ini sebanding dengan  permintaan  pasar  yang  tinggi  harus  membutuhkan  penjual  telur  yang  bisa  menyortir  telur  berdasarkan kualitas  dan  ukurannya.  Untuk  menyortir  telur  masih  banyak  manusia  yang  menyortir  telur  dengan  cara manual/tangan manusia sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama, akurasinya masih tergolong kecil yang menyebabkan sering terjadi kesalahan manusia. Dari masalah ini diperlukan sistem penilaian telur otomatis untuk menghemat waktu. Oleh karena itu, penelitian ini mengajukan sistem klasifikasi telur ayam dengan metode K- means Clustering dengan mengelompokkan telur ayam menjadi 2 kelompok yaitu telur berukuran besar dan telur berukuran  kecil . Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  data  secara  otomatis  menggunakan  GUI  Matlab dihasilkan akurasinya yaitu 91,67% dari 36 data uji, dimana terdapat 3 kesalahan data yang diidentifikasi.
Kata kunci: Citra Biner, Citra Digital, Citra RGB, Fitur Bentuk, K-means Clustering, Telur Ayam.

## 1. PENDAHULUAN
Telur  ialah  pilihan  bahan  pangan  yang mengandung protein a hewani sehingga cukup diminati oleh a masyarakat a Indonesia [1]. Telur ayam termasuk makanan pokok yang asalnya dari hewan/unggas yang bisa  digunakan  manusia  sebagai  lauk  pauk  selain daging,  ikan  dan  susu.  Telur  bisa  dibagi  jadi  dua kualitas  adalah  kualitas  baik  dan  buruk.  Telur berkualitas  bagus  memiliki  kandungan  yang  sangat bermanfaat  bagi  tubuh  seperti  lemak,  protein  dan lainnnya [14].
Di Indonesia, permintaan telur meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan . data yang ada di. Badanp Pusat Statistik .k (BPS), permintaan telur per . kapita mencapai . 9,98 butir p. pada September . 2021. .. Jumlah ini meningkat . 2,16% dari . Maret 2021 . Yang sebanyak 9,77 butir dalam sebulan [2]. Untuk itu peternak perlu meningkatkan  produksi  mereka  secara  komparatif dalam  hal  konsumsi.  Di  negara  tetangga  seperti Malaysia  dan  Thailand,  masyarakat  Indonesia  masih dinilai sangat rendah, alasannya terletak pada produksi lapisan di peternakan yang belum mencapai kapasitas produksi  sebenarnya  sehingga  penawaran  dan permintaan  tidak  seimbang.  Pada  data  volume produksi  telur  dari  ayam  petelur  yang  diperoleh  dari Statistics Finland menunjukkan hal ini produksi telur ayam petelur di masing-masing provinsi masih belum konsisten menyebabkan harga-harga naik setiap tahun di seluruh provinsi di Indonesia bahasa Indonesia [14]. Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  yaitu  pada penerapan  data  mining  sebagai  proses  untuk mengambil  informasi  yang  berguna  dari repository database besar dan dapat dipahami sebagai penggalian informasi  baru  dari  dataset  yang  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dan  dalam  menentukan  pola ketergantungan terkait dengan teknik tertentu [3].
Ditjen  peternakan/pemeliharaan  dan  kesehatan hewan, nilai produksi t telur pada tahun a 2019 sebesar 4,75 Jutaan ton bisa menjadi bukti kepentingan publik untuk telur yang mudah ditemukan dengan harga yang bersahabat  dengan  konsumen  dan  kaya  akan  nutrisi [15].  Semakin  lama  minat  pasar  negara  berkembang membutuhkan pemasok telur memilih telur yang baik dan ukurannya. Tetap ada berbagai macam cara untuk menyortir  telur  dengan  tangan  sehingga  memakan waktu  yang c cukup  lama  dan  akurasinya  masih tergolong  kecil/rendah  yang  menyebabkan  terjadi kesalahan  manusia  juga  terjadi,  jadi  tidak  ada penyortiran efisien [4].
Untuk  meminimalkan  kesalahan  manusia  mesin pemeringkat  telur  digunakan.  Tapi  biayanya  mesin pemeringkat  telur  ini  cukup  mahal  dan  karenanya langka  digunakan  [1].  Dari  masalah  ini  diperlukan sistem  penilaian  telur  otomatis  untuk  menghemat waktu.
Penelitian . terdahulu . terkait.  dengan.  klasifikasi bentuk . telur . ayam . berbasis . citra …. digital. dengan metode . K . - . Means  Clustering,  Diantaranya  deteksi ukuran telur ayam menurut Diameter . Fuzzy C-Means dan IRHT untuk . memperoleh/mendapatkan ukuran diameter ... dan . klasifikasi . Dalam  masing  –  masing grade  [5].  Kemudian penelitian . Ini  bertujuan  untuk membedakan  besar  kecilnya  ukuran  telur  yang  di segmentasi  dimana  penelitian ini menggunakan metode Logika Fuzzy untuk mengkategorikan telur ke dalam 5 kategori sangat kecil, kecil, sedang, besar dan . sangat . besar) [6].
Maka  dari  itu  dalam  penelitian  ini  peneliti bermaksud  menawarkan/mengajukan  sistem  deteksi kualitas/nilai telur ayam didasarkan pada pengolahan citra/gambar digital. Metode/teknik utama yang kami gunakan  dan  terapkan  adalah  akuisisi  citra/gambar, Segmentasi  K-Means  Clustering, pemisahan  ukuran
dan mengekstrak fitur tekstur. Studi ini ditujukan agar dapat memperoleh output yang benar dan efisien.

## 2. TINJAUAN
P PUSTAKA 2.1. Citra a Digital Citra mm digital merupakan sebuah penerapan/representasi  numerik  dari  suatu  citra  dua dimensi  (2D).  Citra  digital  dapat  dilihat  dan  dikelola dengan a perangkat a lunak  untuk  menampilkan a citra seperti “ Windows  photo  viewer ”. Web  browser dapat menampilkan format citra standar, seperti GIF, JPEG, dan PNG dan Web browser yang menampilkan format SVG [7].
2.2. Citra Grayscale Citra grayscale ialah a sebuah a image/citra yang mengandung warna a keabuan. Pemakaian image/citra grayscale disebabkan  sedikit  memerlukan  informasi a yang a memberikan aa pada a setiap piksel dibandingkan dengan a citra  berwarna  [8].  Warna  abu-abu  yang tampil  ini  memiliki  skala  citra  yaitu  warna a red (R), a warna green (G),  dan  warna blue (B)  sehingga intensitas menjadi tunggal/hanya a satu sedangkan aa citra  berwarna/RGB  memerlukan tiga intensitas ukuran a untuk a setiap piksel [7].

## 2.3. Citra Biner
Citra  biner  adalah  citra  dengan  pixel  yang ditandai dengan warna antara hitam dan putih. Citra ini memuat piksel yang disebut satu bit, yaitu 0 atau 1.
a g(x,y)= {{ 1 2 𝑖𝑓 z 𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇
0 𝑖𝑓 8 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 } (1)
Dimana  g(x,y)  adalah z bentuk z citra  biner z dari citra grayscale . f(x,y) dan T z adalah thresholding citra. T-score ini dapat z ditentukan z dengan z tiga cara. 1. Nilai z Ambang z Global T = T{f(x, y)} a Dengan a T a tergantung a pada nilai gray level a dari pixel a pada posisi x, y. 2. Nilai a Ambang a Lokal T = T {A(x, y), f(x,y)}[9].
2.4. Pengolahan Citra/Gambar
Pengolahan gambar/citra merupakan pertambahan  nilai  citra  yang  tujuan  pengelolaannya untuk  meningkatkan  dan  memperbaiki  kualitas  dari citra  agar  mendapatkan  citra  yang  indah.  Dengan  ini pengelolaan citra dapat dianalisis citra dan memperbaiki citra dari kesalahan yang terjadi selama penyimpanan data. Selain itu pengolahan ini bertujuan untuk  memudahkan  dalam  menjelaskan  citra  oleh manusia atau mesin (komputer dalam hal ini) [10].
Format  gambar  dapat  bervariasi  dari  foto  hitam putih  (diam)  hingga  gambar  berwarna  bergerak. Perubahan  wujud  tiga  dimensi  menjadi  citra  dua dimensi  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yang
membuat citra objek tersebut terlihat berbeda dengan bentuk fisik aslinya [9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Identifikasi Masalah
Tahap pertama dalam penelitian ini, dimana kita akan  mengamati  /  menganalisa  sebuah  permasalahan guna  mencari  solusi  dari  permasalahan  tersebut. Masalah  yang  diidentifikasi  yaitu  bagaimana  cara menentukan  bentuk  telur  ayam  dan  bagaimana  hasil pengolahan  citra  telur  ayam  dengan  menggunakan metode K-Means Clustering.

## 3.2. Pengumpulan Data
Tahap  kedua  adalah  melakukan  pengumpulan data  dilakukan  dengan  mengambil  citra  telur  ayam sebanyak 36 citra yang berbeda-beda. Telur diletakkan pada latar berwarna hitam dengan jarak fokus 4,69 mm tanpa menggunakan flash kamera.

## 3.3. Akuisisi Citra
Pengambilan  gambar  atau  sistem  akuisisi  citra adalah  proses  pemindaian  gambar  analog  untuk mendapatkan  gambar  digital  [11].  Pengambilan  citra ini  menggunakan  kamera smartphone  realme 8  5G dengan  kamera  48MP  Kamera Nightscape dengan lensa  6p.  Resolusi  citra  telur  yang  dihasilkan  yaitu 3000 x 3000 pixel dalam format *.jpg.

## 3.4. Pengolahan Citra
Dalam pengolahan citra terdapat beberapa tahap pengolahan  yaitu  pengubahan  citra  berwarna/RGB menjadi  citra grayscale , a citra 2 biner  dan  metode operasi morfologi .
Salah  satunya  dengan  operasi morfologi yaitu Filling  Holes. Filling  Holes digunakan  untuk memfilter  gambar  jika  objek  memiliki  lubang  atau piksel  kosong.  Gambar  lubang  kosong  diisi  dengan piksel  yang  memiliki  nilai  pikselnya  mirip  objek gambar.  Masalah  ini  diselesaikan  agar  proses pengolahan  citra  dapat  menghasilkan  citra  yang diinginkan.

## 3.5. Metode K-Means Clustering
K-Means  ialah  metode  analisis  data  penelitian atau  suatu  metode  data  mining  yang  akan melaksanakan  pemodelan  tanpa  adanya  pengawasan (unsupervised)  dan  metode  ini  merupakan  metode pengelompokan/peng- clusteran data penelitian menggunakan sistem partisi [12]. K-Method mencoba mengelompokkan  data  penelitian  yang  ada  menjadi beberapa  kelompok/ cluster ,  dimana  data  penelitian pada  satu cluster  citra mempunyai  ciri/karakteristik yang  sama/persis  dengan  kelompok/ cluster  citra lainnya  dan  ciri/karakteristik  yang  berbeda  dengan data  penelitian  pada  kelompok/ cluster berbeda lainnya.  Dengan  maksud  metode  ini  memiliki  tujuan agar meminimalisisr variasi antar citra data penelitian
dalam  satu  kelompok/ cluster dan  memaksimalkan jenis  dengan  data  penelitian  dalam  kelompok/ cluster citra lainnya.
d ij = √∑ {𝑋 𝑖𝑘 − 𝑋 𝑗𝑘 } 𝑝 𝑘=1 (2)
Ket : 𝑑 𝑖𝑗 = Jarak Antar/rentang Objek.
P   = Dimensi Data penelitian. 𝑥 𝑖𝑘 = Dimensi i i dan k. 𝑥 𝑗𝑘 = Dimensi j j dan k.
Agar memperoleh pusat berupa hasil yang paling efektif sebagai langkah menjelaskan suatu tempat dari suatu cluster citra data penelitian dengan kelompok/ cluster data  penelitian  lainnya  dilakukan suatu proses perulangan/looping [13].

## 3.6. Ekstrak Bentuk
Bentuk dan ukuran suatu objek dapat diekstraksi menggunakan  beberapa  parameter/ukuran  dari  fitur ekstraksi  bentuk,  yaitu  adalah area citra, perimeter citra, eccentricity citra,  dan metric citra. Eccentricity citra adalah nilai referensi dari jarak antara foci ellips minor  dan foci  ellips utama  objek  citra.  Jarak  nilai eccentricity citra adalah antara 0 dan 1. Untuk objek/ benda yang dekat dengan garis lurus, rentang nilainya mendekati  nilai  1.  Sebaliknya,  benda  bulat/ ellips mempunyai  rentang  nilai  yang  dekat  ke  0 . [1]. Perhitungan eccentricity citra adalah sebagai berikut:
e . = √1 − 𝑏2 𝑎2 (3)
Kemudian parameter/jarak citra yang digunakan untuk membandingkan bentuk satu objek/benda yaitu " metric ". Metric adalah hasil nilai rasio antara keliling objek  dan  luasnya.  Nilai metric mirip  dengan eccentricity ,  yang  berbeda  dari  0  dan  1.  Objek  yang dekat  dengan  garis  lurus  memiliki  luas  hampir  0. Benda bulat/ ellips di sisi lain, memiliki jarak hasil nilai mendekati  angka  1.  Untuk  perhitungan/rumus metric citra sebagai berikut [13]:
M = 4𝜋𝑥𝐴 𝑐 2 (4)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  36  citra  telur  yang  digunakan  sebagai  data sampel  ini  sebelumnya  sudah  dilakukan  tahap pengujian secara manual. Dari hasil pelatihan manual ini data sampel dibagi  menjadi data uji yaitu data uji ukuran besar dan data uji ukuran kecil. Pada penelitian ini  tahap  yang  dilakukan  adalah  mempertimbangkan pengelompokkan  ukuran  data  citra  telur  dengan memakai fitur ekstraksi ciri ukuran/bentuk ( area citra , perimeter (parameter  citra) ,  metric citra dan eccentricity ).
Setelah  pengujian  data  telur  yang  telah dilakukan,  tahapan  selanjutnya  adalah  pengujian
citra/gambar  telur  pada  GUI  Matlab  yang  telah dirancang sebelumnya.
4.1. Pengujian Data 4.1.1 Penginputan Citra
Tahap  awal  ialah  melakukan  penginputan  atau pembacaan citra/gambar telur yang dapat diproses dan dikelola  dari  citra  RGB  ( red,  green,  blue ).  Adapun citra telur yang akan di proses seperti gambar di bawah ini.
Gambar 1. Citra RGB Data Telur
4.1.2 Segmentasi i K-Means Clustering Tahap . ini  mempergunakan  metode K  -Means Clustering g untuk membagi objek menjadi 2 cluster/kelompok  ialah  cluster/kelompok  objek  dan cluster/kelompok latar pada citra . Pembagian cluster/kelompok  diproses  dengan  mengubah  citra RGB menjadi wujud citra biner yaitu 0 dan 1. Proses biner inilah yang memperoleh pembagian/segmentasi citra/gambar  dengan  objek  berupa  telur  berubah menjadi  putih  dan background /latar menjadi  hitam. Adapun  hasil  citra/gambar  biner  seperti  gambar  di bawah.
Adapun program matlab untuk  merubah  citra RGB menjadi citra biner sebagai berikut.

## %mengekstrak citra RGB ke Citra
Grayscale A = rgb2gray(I); %figure, imshow(A)
%  memgubah  citra  Grayscale  ke  Citra biner B = im2bw(A,graythresh(A)); [rows,cols,~] = size(B); %figure, imshow(B)
%melakukan operasi morfologi % 1. filling C = imfill(B,'holes'); %figure, imshow(C)
% 2. area opening
O = bwareaopen(C,5000); %figure, imshow(O)
% 3. Closing se = strel('disk',5); G = imclose(O,se); Imshow(G); title('Citra Biner')
Gambar 2. Citra Biner Data Telur

## 4.1.3. Hasil Identifikasi
Setelah  tahap  pengolahan  citra,  maka  tahap selanjutnya adalah menentukan hasil identifikasi yang akan muncul berdasarkan inputan citra dan nilai fitur ukurannya. Dalam hasil identifikasi terbagi menjadi 2 data hasil yaitu:
1. Ukuran besar
2. Ukuran kecil
Adapun hasil identifikasi seperti gambar di bawah.
Gambar 3. Hasil Identifikasi Citra Ukuran Besar Beserta Nilai MSE, RMSE dan PSNR
Gambar 4. Hasil Identifikasi Citra Ukuran Kecil Beserta Nilai MSE, RMSE dan PSNR
Dari . hasil . ini  dapat  dilihat  kemiripan  citra asli  dan  citra binernya  dengan  menggunakan parameter nilai . MSE, . RMSE dan . PSNR.
Gambar 5. Nilai MSE, RMSE dan PSNR Ukuran Besar
Gambar 6. Nilai MSE, RMSE dan PSNR Ukuran Besar

## 4.1.4. Fitur Size/Ukuran
Tahap akhir dari proses ialah menentukan ukuran citra/gambar  dengan  mengekstraksi  ciri  bentuk  citra. Dimana  sebelum  ini  data  telah  dilatih  pada  pelatihan awal untuk menentukan jenis datanya.
Ekstraksi  ciri  bentuk  ini  dilakukan  melalui tahapan menghitung nilai area citra/gambar , perimeter, eccentricity dan metric citra /gambar untuk memperoleh  ukuran  citra/gambar  telur  apakah citra/gambar  memiliki  ukuran  yang  besar  atau  kecil. Adapun fitur ukuran seperti gambar di bawah ini.
Gambar 7. Nilai Fitur Ukuran Telur Besar
Gambar 8. Nilai Fitur Ukuran Telur Kecil

## 4.2 Hasil Pengujian
Pengujian  citra  dengan  36  data  uji  berdasarkan identifikasi manual itu terbagi menjadi 2 kategori yaitu data uji “besar” dan data uji “kecil". Setelah proses uji data  menggunakan  GUI  Matlab  dapat  dilihat  hasil proses/pengujian sebagai berikut:
Tabel 1. Data Uji Telur Besar Nama Citra Fitur Ukuran Hasil Identifikasi Area Perimeter Besar 1 2138326 5386.895 Besar Besar 2 1880473 4990.739 Besar Besar 3 1837152 4958.51 Besar Besar 4 1892274 5101.405 Besar Besar 5 1939237 5097.735 Besar Besar 6 2070965 5376.513 Besar Besar 7 1816411 4943.647 Besar Besar 8 1858784 4969.837 Besar Besar 9 1758812 4851.195 Besar Besar 10 2141162 5481.392 Besar Tabel 2. Data Uji Telur Kecil Nama Citra Fitur Ukuran Hasil Identifikasi Area Perimeter Kecil 1 1559524 4536.127 Kecil Kecil 2 1521332 4484.175 Kecil Kecil 3 1613912 4632.388 Kecil Kecil 4 1552800 4524.491 Kecil Kecil 5 1630371 4635.456 Kecil Kecil 6 1560059 4559.864 Kecil Kecil 7 1543645 4507.731 Kecil Kecil 8 1685060 4768.075 Besar Kecil 9 1640166 4665.49 Kecil Kecil 10 1533827 4508.613 Kecil Kecil 11 1714849 4800.122 Besar Kecil 12 1482066 4442.071 Kecil Kecil 13 1665728 4697.078 Kecil Kecil 14 1626041 4633.917 Kecil Kecil 15 1617167 4627.177 Kecil Kecil 16 1570739 4532.344 Kecil Kecil 17 1637817 4684.269 Kecil Kecil 18 1603392 4665.637 Kecil Kecil 19 1687528 4744.422 Kecil Kecil 20 1636462 4664.476 Kecil Kecil 21 1672372 4731.585 Besar Kecil 22 1661279 4684.9 Kecil Kecil 23 1594754 4618.29 Kecil Kecil 24 1539187 4495.54 Kecil Kecil 25 1482536 4420.736 Kecil Kecil 26 1618444 4632.23 Kecil
Dari  hasil  pengujian  data  telur  di  atas,  terdapat perbedaan  antara  uji  manual  dan  uji  otomatis menggunakan aplikasi GUI Matlab. Pada Tabel 2 data uji  telur  kecil  terdapat  3  kesalahan  identifikasi  yaitu pada  citra  kecil  8,  citra  kecil  11,  dan  citra  kecil  21. Kesalahan ini terjadi karena akuisisi gambar/citra dan segmentasi/pengelompokkan  gambar/citra  yang  tidak baik.
Dari  kesalahan  hasil  identifikasi  ini  terdapat human  error antara  pengujian  secara  manual  dan secara otomatis. Jadi dapat dihitung akurasi ketepatan baca aplikasi GUI Matlab dalam identifikasi citra telur ayam yaitu:
Akurasi=100%- 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑋 100%
Akurasi=100%- 3
36 𝑋100%
Akurasi=91,67%
4.3 Analisis nilai M MSE, RMSE E dan PSNR pada citra telur menggunakan metode K-Means Parameter  MSE  ( Mean  Square  Error )  dapat mengukur  jumlah  error  dari i citra  segmentasi  dengan citra  asli.  Semakin  tinggi  nilai  MSE  semakin buruk k segmentasi i citra  yang  dihasilkan n sebaliknya semakin  sedikit  nilia  MSE  semakin  bagus  hasil segmentasi i dari  sebuah  citra.  Sementara  untuk  nilai RMSE ( Root  Mean  Square  Error )  merupakan teknik/metode  yang  hasilnya  dari  kuadrat  MSE. Apabila  semakin  rendah  nilai  MSE  dari  segmentasi sebuah  citra  maka  semakin  akurat  nilai  RMSE. Adapun  nilai  PSNR  adalah  kebalikan  dari  MSE, karena  semakin  tinggi  nilai  PSNR  maka  semakin bagus  segmentasi  citra  yang  dilakukan,  sebaliknya semakin rendah nilai PSNR maka semakin buruk citra segmentasinya.
Berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  perhitungan dari  nilai  MSE,  RMSE  dan  PSNR  dari  36  data citra/gambar telur yang telah disegmentasi:
Tabel 3. Nilai MSE, RMSE dan PSNR Data Telur
Besar Nama Citra MSE RMSE PSNR Besar 1 0.000193667 0.0139164 85.2943 Besar 2 0.000101222 0.0100609 88.112 Besar 3 0.000164 0.0128062 86.0164 Besar 4 0.000119222 0.0109189 87.4012 Besar 5 0.000145778 0.0120738 86.5279 Besar 6 0.000687444 0.0262192 79.7924 Besar 7 9.04E-05 0.00951023 88.601 Besar 8 9.57E-05 0.00978093 88.3572 Besar 9 8.53E-05 0.0092376 88.8536 Besar 10 0.000318333 0.0178419 83.136 Tabel 4. Nilai MSE, RMSE dan PSNR Data Telur Kecil Nama Citra MSE RMSE PSNR Kecil 1 0.000253444 0.0159199 84.126 Kecil 2 6.39E-05 0.00799305 90.1105 Kecil 3 0.000285111 0.0168852 83.6147 Kecil 4 0.000164667 0.0128323 85.9987 Kecil 5 7.71E-05 0.00878129 89.2936 Kecil 6 0.00012 0.0109545 87.373 Kecil 7 0.000254 0.0159374 84.1165 Kecil 8 0.00111567 0.0334016 77.6895 Kecil 9 0.000298667 0.000298667 83.4129 Kecil 10 0.000291 0.0170587 83.5259 Kecil 11 6.39E-05 0.00799305 90.1105 Kecil 12 0.000214889 0.0146591 84.8427 Kecil 13 0.000284889 0.0168787 83.618 Kecil 14 0.000280222 0.0167398 83.6898 Kecil 15 0.000242556 0.0155742 84.3167 Kecil 16 0.000297222 0.0172401 83.434 Kecil 17 0.000196556 0.0140198 85.2299 Kecil 18 0.000250778 0.015836 84.1719 Kecil 19 0.000277556 0.01666 83.7313 Kecil 20 0.000278 0.000278 83.7244 Kecil 21 0.000327444 0.0180954 83.0134
Nama Citra MSE RMSE PSNR Kecil 22 0.000468778 0.0216513 81.4551 Kecil 23 0.000468778 0.0216513 81.4551 Kecil 24 0.000269778 0.0164249 83.8547 Kecil 25 0.000274444 0.0165664 83.7803 Kecil 26 0.000342556 0.0185083 82.8175
Dari  tabel  3  diatas,  citra/gambar  telur  yang berukuran besar memiliki nilai rata-rata MSE, rata-rata RMSE  dan  rata-rata  PSNR  yaitu  ‘0.000200111’, ’0.013236606’,  dan  ‘86.2092’  masing  -  masingnya dengan  menggunakan  metode  K-means.  Sedangkan untuk  yang  berukuran  kecil  memiliki  rata-rata  nilai MSE,  rata-rata  RMSE,  dan  rata-rata  PSNR  yaitu ‘0.000286996’,  ‘0.000286996’,  ‘0.014955345’,  dan ‘84.32717692’. Dari data tersebut bisa kita lihat bahwa nilai  rata-rata  MSE  untuk  telur  berukuran  besar memiliki nilai yang lebih sedikit dibandingkan dengan yang  berukuran  kecil  hal  ini  menandakan  bahwa segmenatsi citra pada telur yang berukuran besar jauh lebih  baik.  begitupun  dengan  nilai  rata-rata  RMSE, dan  rata-rata  PSNR  citra  telur  yang  berukuran  besar pun lebih baik dari pada yang berukuran kecil.

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian dan proses akuisisi/pengujian  yang  diproses  untuk  “Klasifikasi Bentuk/ukuran  Telur  Ayam  dengan  format  Citra Digital  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering” disimpulkan bahwa hasil pengujian secara manual dan otomatis  menggunakan  GUI  Matlab  terdapat  3 kesalahan pada data uji citra telur kecil. Menyebabkan akurasi ketepatan baca GUI Matlab dalam identifikasi citra  telur  ayam  yang  didapatkan  adalah  91,67%. Adapun  saran  dari  penelitian  ini  adalah  saat pengambilan  citra  telur  perlu  diperhatikan  intensitas cahaya  dan  jarak  antar  kamera  dan  objek  telur  harus konstan agar citra yang dihasilkan dapat mempermudah dalam proses pengolahan dan ekstraksi bentuk  citra  telur.  Selain  itu  dapat  menggunakan metode  lain  untuk  perbandingan  hasil  akurasi  yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurhayati, O. D. (2020). Pengolahan Citra untuk Identifikasi  Jenis  Telur  Ayam  Lehorn  dan Omega-3 Menggunakan K-Mean Clustering dan Principal Component Analysis. JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) , 10 (1), 84-93.
[2] B.  P.  Statistik,  "Badan  Pusat  Statistik,"  Badan Pusat Statistik, 2021. [Online]. https://www.bps.go.id/.
[3] D.  G.  Utami,  Fitriyani.  (2022).  Penerapan Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokan.  E- PROSIDING  SISTEM  INFORMASI,  Vol.  3, No. 1, pp. 1-8.
[4] S. A. Sidiq, “Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Telur Berdasarkan Ukuran,” Elinvo (Electronics,
Informatics, Vocat. Educ., vol. 1, no. 3, pp. 151– 156, 2016, doi: 10.21831/elinvo.v1i3.12821
[5] Saputra,  R.  A.,  Nangi,  J.,  Ningrum,  I.  P., Almaliki,  M.  F.,  &  Pratama,  O.  R.  A.  (2022).
Deteksi Uang Palsu Rupiah dengan Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of
Gaussian  (LoG)  dan  Algoritma  K-Means Clustering. Jurnal  Buana  Informatika , 13 (02), 85-92.
[6] Ayu, P. D. W., & Pradipta, G. A. (2017). Deteksi Ukuran  Telur  Ayam  Berdasarkan  Diameter Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means  Dan IRHT. Jurnal Sistem
dan Informatika
(JSI) , 12 (1), 139-146.
[7] Munir,  Rinaldi.  2004.  Pengolahan  Citra  Digital dengan  pendekatan  Algoritmik.  Bandung  : Informatika.
[8] A.  Premana,  R.  M.  H.  Bhakti,  and  D.  Prayogi, “Segmentasi  K-Means  Clustering  Pada  Citra Menggunakan  Ekstrasi  Fitur  Warna  dan Tekstur,”  Jurnal  Ilmiah  Intech:  Information Technology Journal of UMUS, vol. 2, no. 01, pp.
[9] Kusnadi,  Riana,  D.,  &  Syahrani,  M.  (2022). Pengolahan Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Transformasi Grayscale Dan Pemerataan Histogram. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , Vol.6, No. 1, pp. 108-119.
[10] Moha, M. I., Poekoel, V. C., Najoan,, M. E., & Robot,  e.  F.  (2019).  Implementasi  Kamera  360 Derajat  Untuk  Mendeteksi  Objek  Pada  Robot Sepak  Bola  Beroda. Jurnal  Teknik  Informatika , 321-328.
[11] Yusri, M. N., Ramadhani, I. P., & Andi. (2021). Identifikasi  Kualitas  Telur  Ayam  Berbasis Pengolahan. JESSI, Vol. 02 No 1 , pp. 33-40
[12] O.  D.  Nurhayati,  “Pengolahan  Citra  untuk Identifikasi  Jenis  Telur  Ayam  Lehorn  dan Omega-3 Menggunakan K-Mean Clustering dan Principal Component Analysis,” JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS , vol. 10, no. 1, pp. 84–93, Jun. 2020, doi: 10.21456/vol10iss1pp84- 93.
[13] Premana,  A.,  Bhakti,  R.  M.  H.,  &  Prayogi,  D. (2020).  Segmentasi  K-Means  Clustering  Pada Citra  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Warna  dan Tekstur.  Jurnal  Ilmiah  Intech:  Information Technology Journal of UMUS, 2(01), 89-97.
[14] Aprillyano,  R.,  Sanjaya,  A.,  &  Widodo,  D.  W. (2022).  Klasifikasi  Kualitas  Telur  Ayam Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Doctoral  dissertation,  Universitas  Nusantara PGRI Kediri).
[15] Jenderal  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan, “Laporan  Kinerja  Tahun  2022.”  [Online]. Available: https://ditjennak- ppid.pertanian.go.id/doc/17/LAKIN/LAKIN%2 0Ditjen%20PKH%202022.pdf