## Model Machine Learning untuk Klasifikasi Mutu Telur Ayam Ras Berdasarkan Kebersihan Kerabang
Maimunah * , Ardhin Primadewi
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1,* maimunah@unimma.ac.id, 2 ardhin@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: maimunah@unimma.ac.id Submitted 11-12-2021 ; Accepted 28-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Telur merupakan salah satu kebutuhan makanan yang mempunyai gizi cukup tinggi dan menjadi kebutuhan utama bagi masyarakat. Oleh karena itu, telur ayam yang dikonsumsi masyarakat harus mempunyai mutu yang baik sehingga aman dan bermanfaat ketika dikonsumsi masyarakat. Sesuai SNI 3926:2008, mutu telur dibedakan menjadi 3 yaitu mutu I, mutu II dan mutu III  yang ditinjau dari kondisi eksternal dan  internal.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  klasifkasi  untuk  menentukan  mutu  telur  ayam  berdasarakn  kebersihan  kerabang  dengan pendekatan machine learning. Beberapa metode dalam machine learning seperti KNN, Naïve Bayes, Decision Tree dan SVM digunakan untuk melakukan klasifikasi mutu telur ayam berdasarkan kebersihan kerabang.  Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi akuisisi data, preprocessing , ekstraksi fitur, pemodelan dan  evaluasi model. Sebanyak 90 data citra telur ayam digunakan dalam penelitian ini dengan jumlah citra sebanyak 30 di masing – masing tiap mutu. Dalam tahap preprocessing dilakukan filtering dan konversi citra ke citra grayscle. Untuk mendapatkan fitur tekstur citra telur ayam maka dilakukan ekstraksi fitur dengan menggunakan perhitungan statistik orde pertama dan kedua. Hasil ekstraksi fitur  diperoleh nilai mean, skewness variance, kurtosis, entropy , Angular Second Moment (ASM ), contrast, correlation variance, inverse different moment, entropy .  Nilai-nilai fitur tersebut selanjutnya dilakukan partisi data menjadi data latih dan data uji. Sebanyak 3 kali percobaan dilakukan untuk melakukan klasifikasi yaitu dengan komposisi perbandingan data latih dan data uji. Tiga percobaan dilakukan dengan melakukan variasi perbandingan jumlah data latih dan data uji sebanyak 70%:30%; 75%:25% dan 80%:20%. Tahap selanjutnya adalah klasifikasi dengan menggunakan beberapa metode dalam machine lea rning yaitu KNN, Naive Bayes, Decision Tree dan SVM. Metode yang menghasilkan akurasi terbaik adalah KNN dan Decision Tree dengan akurasi sebesar 96% dengan komposisi perbandingan data latih dan data uji 70%:30% dan 75%:25%.
Kata Kunci: Mutu; Telur Ayam; Klasifikasi; Machine Learning; Tekstur

## Abstract
Eggs  are  one  of  the  food  needs  that  have  high  enough  nutrition  and  are  the  main  needs  for  the  community.  Therefore,  chicken  eggs consumed by the community must have good quality so that they are safe and useful when consumed by the community. According to SNI 3926:2008, the quality of eggs is divided into 3, namely quality I, quality II and quality III in terms of external and internal conditions. In this study, a classification was carried out to determine the quality of chicken eggs based on the cleanliness of the shell using a machine learning approach. Several methods in machine learning such as KNN, Naïve Bayes, Decision Tree and SVM are used to classify chicken egg quality based on shell cleanliness. The stages in this research include data acquisition, preprocessing, feature extraction, modeling and model evaluation. A total of 90 chicken egg image data were used in this study with a total of 30 images in each of each quality. In the preprocessing stage, filtering and conversion of images to grayscle images is carried out. To get the texture features of the chicken egg image, feature extraction is carried out using first and second order statistical calculations. The results of feature extraction obtained mean, skewness variance, kurtosis, entropy, Angular Second Moment (ASM), contrast, correlation variance, inverse different moment, entropy. These feature values are then partitioned into training data and test data. A total of 3 experiments were carried out to perform classification, namely the composition of the comparison of training data and test data. Three experiments were carried out by varying the ratio of the amount of training data and test data as much as 70%: 30%; 75%:25% and 80%:20%. The next stage is classification using several methods in  machine  learning,  namely  KNN,  Naive  Bayes,  Decision  Tree  and  SVM.  The  method  that  produces  the  best  accuracy  is  KNN  and Decision Tree with an accuracy of 96% with a comparison composition of training data and test data of 70%: 30% and 75%: 25%.
Keywords : Quality; Chicken Egg; Classification; Machine Learning; Texture

## 1. PENDAHULUAN
Telur  ayam  merupakan  salah  satu  kebutuhan  pokok  makanan  yang  mempunyai  nutrisi  tinggi  dan  menjadi  kebutuhan masyarakat.  Dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan  masyarkat  terhadap  telur  ayam  maka  pihak  produsen  telur  perlu memperhatikan  mutunya.  Seiring  kebutuhan  permintaan  telur  ayam  yang  cukup  tinggi  maka  harus  disertai  dengan pemenuhan mutu telur yang terbaik. Oleh karena itu,  berbagai cara dilakukan agar telur ayam yang dikonsumsi masyarakat memenuhi standar mutu sehingga aman dan nyaman dikonsumsi Pengelompokan atau klasifikasi telur ayam menjadi salah satu  proses  penting  yang  dibutuhkan  untuk  mengontrol  mutu  dari  telur  ayam  yang  dihasilkan.  Telur  ayam  konsumsi diklasifikasikan berdasarkan warna kerabang dan bobot telur. Untuk persyaratan mutu fisik telur ayam dapat ditinjau secara internal dan eksternal yang terbagi menjadi 3 tingkatan mutu yaitu mutu I, mutu II dan mutu III. Untuk mutu secara internal dapat dilihat dari segi faktor mutu kondisi kantung udara, kondisi putih telur, kondisi kuning telur dan  bau. Mutu secara eksternal  ditinjau  dari  kondisi  kerabang  (cangkang  telur)  yang  meliputi  bentuk,  kehalusan,  ketebalan,  keutuhan  dan kebersihan kerabang. Pada persyaratan mutu kebersihan kerabang telur ayam, kondisi mutu I adalah bersih, mutu II adalah sedikit noda kotor (stain) dan mutu III adalah banyak noda dan sedikit kotor [1].
Beberapa  penelitian  tentang mutu  telur  ayam  telah dilakukan  baik  untuk  mutu  telur  ayam  secara  internal  maupun eksternal.  Klasifikasi  mutu  telur  ayam  berdasarkan  fitur  warna  HSV  menggunakan  K-Nearest  Neighbor  menghasilkan akurasi sebesar 80% dengan nilai k sebesar 7  [2]. Fitur warna kerabang telur yang diolah menggunakan HSV dapat juga untuk menentukan kesegaran telur dengan melakukan klasifikasi menggunakan KNN yang menghasilkan akurasi 80%. Hasil
ini sesuai dengan lama penyimpanan telur ayam yang digunakan sebagai data untuk mengidentifikasi kesegaran telur ayam [3].  Selain  dengan  KNN,  klasifikasi  mutu  telur  ayam berdasarkan  warna  juga  telah  diteliti  dengan  menggunakan  metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) [4]. Warna kerabang telur ayam juga dapat mengidentifikasi penurunan mutu  telur.  Identifikasi  penurunan  mutu  telur  ayam  berdasarkan  warna  kerabang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan nilai akurasi  80%. Warna kerabang yang diteliti ini terdiri dari coklat tua, coklat dan  coklat  muda  dengan  mutu  yang  terbaik  adalah  warna  coklat  tua  [5].  Dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan menghasilkan akurasi sebesar 66% untuk telur ayam berwarna coklat tua dan coklat sedangkan untuk telur ayam dengan warna coklat muda diperoleh akurasi sebesar 83% [6].
Selain fitur warna, klasifikasi mutu telur ayam juga  dapat dilakukan berdasarkan fitur ukuran telur ayam. Ukuran telur  ayam diukur  melalui parameter  perimeter  luas  dan keliling  citra  telur  ayaam  yang  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi menggunakan KNN dengan akurasi sebesar 88.8% dengan nilai k sebesar 3 [7]. Perbedaan metode dalam pengolahan citra telur ayam dapat memberikan hasil yang berbeda. Sebelum dilakukan ekstraksi fitur, citra telur ayam dilakukan segmentasi citra terlebih dahulu untuk diklasifikasikan menggunakan KNN berdasarkan warna dan tekstur. Hasil akurasi yang diperoleh dengan menggunakan segmentasi citra adalah 82.3% dengan nilai k sebesar 8 [8]. Untuk proses segmentasi citra telur ayam juga telah dilakukan perbandingan pada citra asli dan citra yang dikompres menggunakan wavelet dan diperoleh hasil bahwa tidak ada perbedaan dalam mengidentifikasi telur ayam [9]. Fitur tekstur citra telur ayam juga digunakan untuk klasifikasi mutu citra telur ayam dengan menggunakan statistik orde pertama. Dalam hal ini diterapkan metode KNN dan diperoleh akurasi sebesar 78% dengan nilai k sebesar 5 [10].
Mutu telur ayam juga dapat diidentifikasi berdasarkan usia telur dan kondisi kantung udara menggunakan metode template matching dengan akurasi 62,5% [11]. Klasifikasi jenis kesegaran telur juga telah diteliti dengan menggunakan KNN berdasarkan  jenis  kualitas  kuning  telur  serta  metode  deteksi  tepi  dengan  akurasi  sebesar  73,84%  [12].  Beberapa  metode deteksi tepi dapat digunakan untuk mengukur volume citra telur ayam dan telah diperoleh bahwa metode deteksi tepi Prewitt yang memiliki  error paling kecil  [13].  Metode  pengolahan  citra  lainnya  yang dapat  digunakan  untuk  meningkatkan hasil identifikasi citra teur ayam adalah dengan menggunakan thermal imaging [14].
Selain  klasifikasi  berdasarkan  mutu  fisik  yang  telah  ditetapkan  SNI,  identifikasi  telur  juga  dilakukan  untuk menentukan  telur  biasa  dan  telur  yang  mengandung  omega-3  menggunakan  metode segmentasi  region  of  interest [15]. Identifikasi mutu telur ayam selanjutnya dapat dikembangkan dengan rancang bangun alat dan deteksi sortasi mutu telur menggunakan arduino [16]. Telah dilakukan penelitian juga tentang klasifikasi untuk menentukan citra telur ayam yang fertil dan non fertil menggunakan Convolution Neural Network dengan nilai akurasi sebesar 98% [17].
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pendekatan  beberapa  metode  dalam machine  learning seperti  KNN, Naïve  Bayes, Decision Tree dan SVM untuk menerapkan klasifikasi mutu telur ayam yang berdasarkan kondisi kebersihan kerabang. Dari beberapa  metode  di machine  learning tersebut  dapat  diperoleh  model  yang  memiliki  akurasi  terbaik  dalam  melakukan klasifikasi mutu telur ayam berdasarkan kebersihan kerabang dengan menggunakan fitur tekstur.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini betujuan untuk melakukan klasifikasi mutu telur ayam berdasarkan kondisi eksternal telur yaitu kebersihan kerabang yang terdiri dari 3 kelas yaitu mutu I, mutu II dan mutu III. Tahapan detail yang diterapkan dalam penelitian  ini meliputi beberapa tahapan seperti pada Gambar 1.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra telur ayam sebanyak 90 citra yang terdiri dari 3 mutu yaitu mutuI  I,  mutu  II dan  mutu  III.  Sampel  citra  diambil  dengan  menggunakan  kamera  digital  resolusi  8  megapiksel,  dengan pengambilan citra berjarak 15 cm dari kamera digital dengan dilengkapi background berwarna putih dan dilengkapi  2 buah lampu  led  dengan daya 10  watt  yang dipasang  di  sebelah kiri  dan  sebelah  kanan  obyek  dengan  jarak  30  cm.  Pada  tahap preprocessing  data  dilakukan proses  konversi  citra  menjadi  citra grayscale (keabuan).  Tahap  berikutnya  adalah  ekstraksi fitur citra yaitu fitur tekstur.
Mulai Akuisisi Data Praproses Data Pemodelan Evaluasi Model Selesai KNN Naïve Bayes Decision Tree SVM Ekstraksi Fitur
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Perhitungan ekstraksi fitur citra dilakukan dengan menggunakan statistik order pertama dan order kedua [10]. Perhitungan statistik order pertama meliputi :
a. mean
𝑚 =   ∑ 𝑖.  𝑝(𝑖)
𝐿−1 𝑖=0
(1)
b. variance
𝜎 = √∑ (𝑖 − 𝑚)2 𝐿−1 𝑖=1 𝑝(𝑖) (2)
c. skewness
𝑠𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 =   ∑ (𝑖 − 𝑚) 𝐿−1 𝑖=1 3p(i) (3)
d. kurtosis
𝛼 4 = 1 𝜎4 ∑ (𝑓 𝑛 − 𝜇) 4 𝑝(𝑓 𝑛 ) − 3 𝑛
(4)
e. entropy
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   ∑ 𝑝(𝑖)𝑙𝑜𝑔2 𝐿−1 𝑖=0 (p(i)) (5)
Dalam  beberapa contoh studi kasus, fitur orde pertama tidak lagi dapat diterapkan untuk mengenali perbedaan antar citra. Dalam permasalahan seperti ini, diperlukan pengambilan fitur statistik orde kedua. Salah satu teknik untuk memperoleh fitur  statistik  orde  dua  adalah  dengan  menghitung  probabilitas  hubungan  ketetanggaan  antara  dua  piksel  pada  jarak  dan orientasi sudut tertentu. Dalam permasalahan ini fitur statistik bekerja dengan membentuk sebuah matriks kookurensi dari data citra, dilanjutkan dengan menentukan ciri sebagai fungsi dari matriks antara tersebut. Berikut ini parameter fitur statistik orde kedua yaitu :
a. anguar second moment
𝐴𝑆𝑀 =   ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)2)
𝐿 𝑗=1 𝑙 𝑖=1
(6)
b. contrast
𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 =   ∑ 𝑛2
𝐿 𝑛=1 {∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) |𝑖−𝑗| } (7)
c. correlation
𝐶𝑂𝑅 = ∑ ∑ (𝑖,𝑗).𝑝(𝑖,𝑗)−𝜇𝑥𝜇𝑦 𝑗 𝑖 𝜎𝑥𝜎𝑦
(8)
d. Variance
𝑉𝐴𝑅 = ∑ ∑ (𝑖 − 𝜇 𝑥 )(𝑗 − 𝜇 𝑦 )𝑝(𝑖, 𝑗)
𝑗 𝑖 (9)
e. invers different moment
𝐼𝐷𝑀 = ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖,𝑗) 2 1+(𝑖−𝑗) 2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (10) f. entropy. 𝐸𝑁𝑇 2 = − ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗). 2𝑙𝑜𝑔𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (11)
Setelah nilai fitur tekstur diperoleh maka selanjutnya dilakukan pembuatan model menggunakan machine learning yang  meliputi  beberapa  algoritma  yaitu K-Nearest  Neighbor (KNN),  Naïve  Bayes, Decision  Tree dan Support  Vector Machine (SVM). Pembuatan model diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Setelah model diperoleh untuk masing – masing algoritma, selanjutnya dievaluasi untuk mendapatkan nilai akurasinya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses akuisisi citra telur ayam dilakukan menggunakan kamera digital dengan jarak dan pencahayaan yang sama. Citra yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 90 yang meliputi mutu 1,2 dan 3 dengan kondisi kerabang bersih, sedikit kotor dan banyak kotor atau noda. Adapun contoh citra yang digunakan seperti pada Gambar 2.
Untuk menghilangkan noise pada citra maka dilakukan tahap praproses yaitu dengan filtering citra dan melakukan konversi citra menjadi citra keabuan (grayscale) seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 . Citra Grayscale
Ekstraksi fitur yang digunakan yaitu ekstraksi fitur ynag dilakukan dengan menghitung nilai statistik orde pertama dan  orde  kedua.  Ekstraksi  fitur  statistik  orde  pertama  terdiri  dari  beberapa  parameter seperti mean,  skewness  variance, kurtosis  dan  entropy .  Sedangkan  untuk  parameter  statistik  orde  kedua  seperti Angular  Second  Moment (ASM ),  contrast, correlation variance, inverse different moment, entropy . Untuk contoh hasil ekstraksi fitur statstik orde pertama dapat dilihat pada Tabel 1 dan ekstraksi ciri statistik orde kedua pada Tabel 2.
Tabel 1. Ekstraksi Fitur Orde Pertama Mutu mean Skewness variance kurtosis entropy I 0.5490 0.1071 0.4811 0.8761 0.0301 II 0.5355 0.5171 0.3534 0.9386 0.0719 III 0.5861 0.2210 0.1550 0.6068 0.0223 Tabel 2. Ekstraksi Fitur Orde Kedua Mutu ASM Contrast Correlation variance IDM entropy I 0.0043 0.1289 0.9671 0.0454 0.3483 0.0396 II 0.0025 0.0814 0.9956 0.0415 0.3671 0.0655 III 0.0027 0.0946 0.9992 0.0416 0.3397 0.0212
Nilai – nilai yang diperoleh dari hasil ekstraksi fitur selanjutnya digunakan  sebagai data untuk membangun model dengan  menggunakan  4  metode  yaitu  KNN, Naïve  Bayes,  Decision  Tree dan  SVM.  Dalam  membangun  model,  terlebih dahulu data dipartisi menjadi data latih dan data uji.  Partisi data dilakukan sebanyak 3  kali percobaan dengan komposisi perbandingan data latih dan data uji sebanyak  70%: 30%, 75%:25% dan 80%:20%. Untuk klasifikasi menggunakan KNN, diujicobakan dengan jumlah k sebesar 2,3,4,5 dan 6 dan menggunakan fungsi jarak Euclidean dan Manhattan melalui fungsi GridSearchCV. Akurasi model yang telah dibuat dengan metode KNN diperoleh seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 . Akurasi KNN Percobaan Data Latih (%) Data Uji (%) Akurasi (%) 1 70 30 96 2 75 25 96 3 80 20 94
Berdasarkan Tabel 3 diperoleh bahwa  klasifikasi mutu telur ayam berdasarkan kebersihan kerabang menggunakan KNN mempunyai akurasi terbaik yaitu sebesar 96% pada  percobaan 1 dan 2 dengan perbandingan data latih dan data uji sebanyak 70%:30% dan 75%:25% dengan banyaknya n adalah 3 dan menggunakan jarak Euclidean dan hasil confussion matrix seperti disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Confussion Matrix KNN Prediksi KNN Mutu I Mutu II Mutu III Aktual Mutu I 9 0 0 Mutu II 1 8 0 Mutu III 0 0 9
Metode kedua yang digunakan dalam klasifikasi mutu telur ayam berdasar kebersihan kerabang adalah Naïve Bayes. Berdasarkan 3 percobaan yang telah dilakukan maka diperoleh akurasi yang terbaik pada percobaan 3 yaitu dengan akurasi sebesar 94% seperti disajikan pada Tabel 5 dengan nilai confussion matrix seperti pada Tabel 6.
Tabel 5 . Akurasi Naïve Bayes Percobaan Data Latih (%) Data Uji (%) Akurasi (%) 1 70 30 93 2 75 25 91 3 80 20 94
Tabel 6. Confussion Matrix Naïve Bayes
Prediksi Naïve Bayes Mutu I Mutu II Mutu III Aktual Mutu I 6 1 0 Mutu II 0 6 0 Mutu III 0 0 5
Berdasarkan nilai confussion matrix pada Tabel 6 diperoleh bahwa untuk klasifikasi mutu telur ayam menggunakan Naïve Bayes berhasil 100% untuk mutu I dan mutu II, sedangkan mutu  III sebanyak 83%. Pada metode yang ketiga yaitu decision tree dilakukan menggunakan kriteria gini dan entropi dengan minimal sample split sebanyak 2,5,10 dan 50 dengan maksimum  kedalaman  pohon  adalah  3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15.  Akurasi  terbaik  untuk  klasifikasi  mutu  telur  ayam berdasarkan kebersihan kerabang diperoleh pada percobaan 1 dan 2 yaitu sebesar 96% seperti tercantum pada Tabel 7 dan nilai  pada confussion  matrix seperti  pada  Tabel  8.  Parameter  terbaik  dalam  metode decision  tree adalah  kriteria  gini, kedalaman pohon adalah 9 dan jumlah minimum split sebanyak 2.
Tabel 7 . Akurasi Decision Tree Percobaan Data Latih (%) Data Uji (%) Akurasi (%) 1 70 30 96 2 75 25 96 3 80 20 78 Tabel 8. Confussion Matrix Decision Tree Prediction Decision Tree Mutu I Mutu II Mutu III Aktual Mutu I 6 1 0 Mutu II 0 8 0 Mutu III 0 0 5
Metode keempat yang dilakukan dalam penelitian ini adalah SVM. Model klasifikasi menghasilkan akurasi terbaik sebesar 89% yang diperoleh dari percobaan 1 dan 3 seperti pada Tabel  9. Parameter yang terbaik dalam metode SVM ini adalah nilai gamma sebesar 0,1 dan kernel rbf. Untuk nilai confussion matrix disajikan dalam Tabel 10.
Tabel 9 . Akurasi SVM Percobaan Data Latih (%) Data Uji (%) Akurasi (%) 1 70 30 89 2 75 25 87 3 80 20 89 Tabel 10. Confussion Matrix SVM Prediction SVM Mutu I Mutu II Mutu III Aktual Mutu I 9 0 0 Mutu II 1 7 1 Mutu III 1 0 8
Berdasarkan  nilai  pada confussion  matrix di  Tabel  10  dapat  diperoleh  bahwa  untuk  mutu  I  dapat  diklasifikasikan sebesar 100%. Berdasarkan hasil percobaan yang telah dilakukan maka diperoleh bahwa untuk klasifikasi mutu telur ayam berdasarkan kebersihan kerabang mempunyai akurasi tertinggi sebanyak 96% yaitu dengan menggunakan metode KNN dan Decision  Tree dengan  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  70%:30%  dan  75%:25%.Untuk  KNN,  jumlah  k  yang  terbaik adalah  3  dan  parameter  terbaik  dalam  metode decision  tree adalah  kriteria  gini,  kedalaman  pohon  adalah  9  dan  jumlah minimum split sebanyak 2.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diperoleh  bahwa  klasifikasi  mutu  telur  ayam berdasarkan kebersihan kerabang telur dapat dilakukan dengan pendekatan machine learning. Metode yang menghasilkan akurasi terbaik adalah KNN dan Decision Tree dengan akurasi sebesar 96% dengan komposisi perbandingan data latih dan data uji 70%:30% dan 75%:25%.

## REFERENCES
[1] SNI 01-3926:2008, SNI 3926:2008 Telur Ayam Konsumsi . Badan Standardisasi Nasional, 2008.
[2] M. G. R. Miftahus Sholihin, “Klasifikasi Mutu Telur Berdasarkan Fitur Warna dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Semin. Nas. Sist. Inf. , pp. 1188–1193, 2018.
[3] Erlangga Adha Widyatama, C. Rahmad, and E. Rohadi, “Aplikasi Penentuan Tingkat Kualitas Telur Ayam Berdasarkan Warna Dan Tekstur Citra Kerabang Dengan Metode Hue, Saturation, Value,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 1, pp. 9–14, 2020.
[4] D.  Rosadi,  R.  T.  Handayanto,  Maimunah.,  and  R.  N.  Whidhiasih,  “Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (  ANFIS  )  dalam Pengidentifikasi Kualitas Telur Ayam Ras Berdasarkan Warna Kerabang,” Informatics Educ. Prof. , vol. 3, no. 1, pp. 53–66, 2018.
[5] Maimunah. and T. Rokhman, “Klasifikasi Penurunan Kualitas Telur Ayam Ras Berdasarkan Warna Kerabang Menggunakan Support Vector Machine,” Informatics Educ. Prof. , vol. 3, no. 1, pp. 43–52, 2018.
[6] I. B. Darmawan, M. Maimunah, and R. N. Whidiasih, “Identifikasi Warna Kerabang Telur Ayam Ras Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 6, no. 2, pp. 189–200, 2018.
[7] M. Sholihin, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Grade Telur Ayam Ras Berdasarkan Ukuran,” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 4, no. 2, 2019.
[8] M. Sholihin and M. G. Rohman, “Klasifikasi Kualitas Mutu Telur Ayam Ras Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur,” J. Tek. , vol. 10, no. 2, pp. 1056–1059, 2018.
[9] S. Saifullah, S. Sunardi, and A. Yudhana, “Perbandingan Segmentasi Pada Citra Asli Dan Citra Kompresi Wavelet Untuk Identifikasi Telur,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. 3, pp. 190–196, 2016.
[10]  R.  Rahmadianto,  E.  Mulyanto,  and  T.  Sutojo,  “Implementasi  Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  untuk Mendeteksi Kualitas Telur Ayam,” J. VOI (Voice Informatics) , vol. 8, no. 1, pp. 45–54, 2019.
[11]  A. Sugihartono, “Pemodelan Deteksi Kualitas Telur Berbasis Citra,” Telematika , vol. 9, no. 1, pp. 1–14, 2016.
[12]  A. F. Basuki, I. B. Hidayat, P. Ir, and S. Darana, “Warna Dengan Metode Fuzzy Color Histogram Dan Wavelet Dengan Klasifikasi Knn  Quality  and  Freshness  Detection  of  Chicken  Egg  Based  on  Color  Segmentation  Using  Fuzzy  Color  Histogram  (  Fch  )  and Wavelet With K - Nearest Neighbor ( K - Nn ) Classification Met,” vol. 3, no. 3, pp. 4404–4411, 2016.
[13]  M. Huda, “Deteksi Tepi Citra Telur Dengan Algoritma Prewitt Untuk Isbn : 978-602-74355-0-6,” Pros. Semin. Nas. IPTEK Terap. , vol. Mi, pp. 18–23, 2016.
[14]  Sunardi, A. Yudhana, and S. Saifullah, “Thermal Imaging Untuk Identifikasi Telur,” Pros. Konf. Nas. Ke-4 Pros. Konf. Nas. Ke- 4 Asos. Progr. Pascasarj. Perguru. Tinggi Muhammadiyah , no. May, p. 157, 2016.
[15]  A. Muzami, O. D. Nurhayati, and K. T. Martono, “Aplikasi Identifikasi Citra Telur Ayam Omega-3 Dengan Metode Segmentasi Region Of Interest Berbasis Android,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 4, no. 2, p. 380, 2016.
[16]  A. B. F. Azka, M. N. Kholis, and S. N. Utama, “Rancang Bangun Alat Deteksi Dan Sortasi Mutu Telur Berbasis Mikrokontroler Arduino Uno,” Agroindustrial Technol. J. , vol. 4, no. 1, p. 41, 2020.
[17]  M. R. Firdaus, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Telur Ayam Fertil dan Infertil Berdasarkan Hasil Candling,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 563, 2021.