## Pengklasifikasian Grade Telur Ayam Negeri menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor berbasis Android
NUR IBRAHIM 1 , TASYA FIKRIYAH BACHERAMSYAH 2 , BAMBANG HIDAYAT 3 , SJAFRIL DARANA 4
1,2,3 Universitas Telkom 4 Universitas Padjajaran Email: nuribrahim@telkomuniversity.ac.id
Received 23 Januari 2018 | Revised 14 Mei 2018 | Accepted 25 Mei 2018

## ABSTRAK
Telur  ayam  negeri  yang  dibeli  oleh  masyarakat  Indonesia  di  toko  swalayan, pasar, ataupun di peternakan memiliki grade yang berbeda-beda. Pada penelitian sebelumnya,  telah  dilakukan  pembuatan  sistem  pengklasifikasian  telur  ayam dengan  berbasis  Windows,  namun  belum  dapat  digunakan  secara  praktis  oleh masyarakat. Penelitian ini dilakukan agar masyarakat dapat menggunakannya di lapangan  dalam  mengklasifikasikan  grade  telur  ayam  negeri,  dimana pengklasifikasian  grade  pada  telur  ayam  negeri  ini  menggunakan  klasifikasi  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  yang  berbasis  android.  Berdasarkan  hasil  pengujian, sistem  ini  dapat  mengklasifikasikan  grade  telur  ayam  negeri  dengan  tingkat akurasi  sebesar  80%  (dibandingkan  menggunakan  Haugh  Unit  Micrometer) menggunakan parameter layer 4 (grayscale), metode penghitungan jarak cosine, dan nilai k=1 dimana jumlah tetangga yang dibandingkan pada algoritma K-NN adalah 1.
Kata kunci : K-NN, telur ayam negeri, android.

## ABSTRACT
Chicken  eggs  purchased  by  Indonesian  people  in  supermarkets,  markets,  or farms have different grades. In the previous research, the classification system of chicken  eggs  has  been  done  in  the  windows  platform,  but  it  cannot  be  used practically by the people. This research was made so the people can use it on the field to classify chicken eggs grade, using the classification of K-Nearest Neighbor (K-NN)  based  on  android.  Based  on  testing  results  of  this  system,  can  classify eggs  grade  chicken  with  an  accuracy  of  80%  (compared  with  Haugh  Unit Micrometer) using layer 4 (grayscale), cosine distance method, and value of k=1 which is the total of compared neighborhood in K-NN algorithm is 1.
Keywords : K-NN, chicken egg, android.

## 1. PENDAHULUAN
Ada  beberapa  cara  untuk  mengetahui  kualitas  telur  yang  baik,  salah  satunya  dapat dilihat dari  ketebalan  putih  telur  atau albumen. Tinggi rendahnya  albumen adalah patokan untuk mengetahui kesegaran telur. Tinggi rendahnya albumen dapat diukur oleh alat Haugh Unit. Saat ini warna kuning telur tidak dapat dijadikan patokan utama dalam menentukan kualitas telur ayam, karena perkembangan teknologi memungkinkan kamuflase kuning telur dengan zat kimia atau zat herbal (Tim Praktikum Produksi Ternak Unggas, 2013) . Oleh karena itu, ketebalan putih telur dapat menjadi alternatif patokan utama dalam menentukan kualitas telur.
Penelitian  sebelumnya  merancang  deteksi  kualitas  dan  kesegaran  telur  menggunakan berbagai  metode  ekstraksi  ciri,  yaitu Fuzzy Color Histogram (Wardani,  2017) , Histogram Equalization (Meirinda, 2016) , dan ekstraksi ciri Wavelet (Basuki, 2016) dengan metode klasifikasi  yang  sama  yaitu  K-NN.  Pada  klasifikasi Fuzzy  Color  Histogram  diperoleh  tingkat akurasi 71,87%, sedangkan pada metode Histogram Equalization diperoleh akurasi sebesar 76%  dan  pada  metode  ekstraksi  ciri Wavelet  diperoleh  akurasi  sebesar  81,81%.  Pada penelitian (Handayani,  2017) ,  deteksi  kualitas  telur  ayam  menggunakan Discrete Cosine Transform (DCT) memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 90.19%, dimana penelitiannya  menggunakan platform  windows  dengan  software  Matlab.  Kekurangan  dari penggunaan platform  windows  adalah  tidak  mudah  digunakan  di  lapangan  karena  harus mengambil citra gambar telur ayam dengan menggunakan kamera, kemudian memasukkan citra kamera tersebut ke dalam komputer, dan hasilnya baru bisa diketahui setelahnya. Oleh karena itu, peneliti membuat sistem pengklasifikasian grade telur ayam negeri menggunakan klasifikasi K-Nearest  Neighbor  berbasis  android  agar  masyarakat,  terutama  distributor  dan peternak  telur  ayam  negeri  dapat  lebih  mudah  melakukan  pengukuran  kualitas  telur  di lapangan.  Jenis  kualitas  telur  dapat  diklasifikasikan  menjadi  empat  kualitas,  yaitu  :  AA (sangat baik), A (Baik), B (Cukup Baik), dan C (Buruk).

## 1.1 Citra Digital
Citra digital  merupakan  representatif  dari  citra  yang  diambil  oleh  mesin  dengan  bentuk pendekatan  berdasarkan sampling  dan  kuantisasi.  Sampling  pada  citra  menyatakan  besar kecilnya  ukuran  piksel  (titik)  pada  citra,  dan  kuantisasi  menyatakan  besarnya  nilai  tingkat kecerahan yang dinyatakan dalam nilai tingkat keabuan ( grayscale) sesuai dengan jumlah bit biner  yang  digunakan  oleh  mesin.  Dengan  kata  lain,  kuantisasi  pada  citra  menyatakan jumlah warna yang ada pada citra (Putra, 2010) .

## 1.1.1   RGB
Suatu citra dalam format RGB terdiri dari tiga bidang citra yang saling lepas, masing-masing terdiri  dari  warna  dasar:  merah,  hijau  dan  biru.  Suatu  warna  dispesifikasikan  sebagai campuran sejumlah komponen warna  dasar. Gambar 1 menunjukkan bentuk  geometri dari model warna RGB untuk menspesifikasikan warna menggunakan sistem koordinat cartesian. Spektrum grayscale  (tingkat  keabuan)  adalah  warna  yang  dibentuk  dari  gabungan  tiga warna dasar dengan jumlah yang sama, berada pada garis yang menghubungkan titik hitam dan putih (Kadir & Susanto, 2013) .
Citra dalam format RGB mengandung data dalam bentuk matriks berukuran r x g x b yang merepresentasikan warna merah, hijau, dan biru untuk setiap pikselnya. Setiap warna dasar diberikan  rentang  nilai.  Pada  layar  komputer,  nilai  rentang  paling  kecil  0  dan  paling  besar 255. Pemilihan skala 256 ini didasarkan pada cara mengungkap 8 digit bilangan biner yang digunakan pada komputer, sehingga total warna yang dapat diperoleh adalah lebih dari 16
juta  warna.  Warna  dari  tiap  piksel  ditentukan  oleh  kombinasi  dari  intensitas  merah,  hijau, dan biru (Putra, 2010) seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Citra RGB (Putra, 2010)
1.1.2 Grayscale Citra dalam format grayscale terdiri dari satu bidang citra, dimana nilai pada setiap pikselnya merupakan rata-rata dari warna dasar (merah, hijau, dan biru). Nilai-nilai piksel pada citra dalam  format grayscale  menunjukkan  intensitas  warna,  dimana  citra  jenis  ini  terdiri  dari warna  abu-abu.  Intensitas  tertinggi  pada  citra  ini  akan  menunjukkan  warna  putih,  dan intensitas terlemah akan menunjukkan warna hitam. Citra dalam format grayscale berbeda dengan citra dalam format biner yang hanya terdiri dari warna hitam dan putih. Pada citra dalam format grayscale, sangat banyak variasi warna antara hitam dan putih.
Rentang  nilai  pada  citra  dalam  format grayscale  ini  sama  dengan  rentang  nilai  pada  vitra dalam format RGB, dimana nilai 0 menunjukkan intensitas terendah (warna hitam) dan nilai 255  menunjukkan  intensitas  tertinggi  (warna  putih).  Untuk  mengubah  citra  dalam  format RGB  yang  memiliki  tiga  bidang  citra  (bidang  warna  merah,  hijau,  dan  biru)  menjadi  citra dalam  format grayscale,  maka  perlu  dilakukan  proses  konversi  nilai  piksel  citra  dengan mencari  rata-rata  nilai  piksel  dari  bidang  warna  R  ( Red),  G  (Green)  dan  B  (Blue)  menjadi nilai G ( Grayscale), sehingga dapat dituliskan dalam bentuk persamaan sebagai berikut:
G = R + G + B 3
(1)

## 1.2 Haugh Unit (HU)
1.3

## K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-NN  ( K-Nearest  Neighbor)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap objek  berdasarkan  ciri-ciri  data  pembelajaran  (data  latih)  yang  paling  mendekati  objek tersebut.  Ciri  ini  direpresentasikan  dengan  ukuran  jarak,  sehingga  dapat  diolah  ke  dalam hitungan matematis. Persamaan jarak Euclidean digunakan untuk mengukur kedekatan jarak (ciri) antara dua obyek, data latih dan data uji. (Widhiasih et al, 2013)
Gambar 2. Nilai K=3 Klasifikasi K-Nearest Neighbor (Padraid & Delany, 2007)
Gambar 2 menunjukkan klasifikasi K-NN dengan nilai K=3. Node q1 akan mendapatkan tiga tetangga terdekatnya, dimana semua tetangga terdekatnya adalah di kelas O, sehingga node q1  diklasifikasikan sebagai  kelas  O.  Pada node q2, q2 mempunyai 2 tetangga dari kelas X dan satu tetangga dari kelas O. Algoritma K-NN:
1. Tentukan nilai K.
2. Hitung jarak antara data baru ke setiap label data.
3. Tentukan k labeled data yang mempunyai jarak yang paling minimal.
4.  Klasifikasikan  data  baru  ke  dalam  label  data  yang  mayoritas  K-NN  dipilih  berdasarkan metrik jarak.

## 1.3.1 Euclidean Distance
Euclidean distance adalah jarak biasa antara dua titik atau koordinat yang  diturunkan dari rumus phytaghoras. Euclidean distance antara titik dan panjang garis yang menghubungkan keduanya  adalah  ab,  dimana  ab  adalah sisi  miring  dari  garis  yang  dibentuk  pada  sumbu  x dan sumbu y antara koordinat a dan b.
Sebagai  contoh,  untuk  menghitung  jarak  antara  dua  titik  Xs  dan  Xt  dengan  metode Euclidean distance, digunakan rumus (Basuki, 2016) :
𝑑 𝑠,𝑡 = √∑(𝑠 𝑗 − 𝑡 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (3)
Keterangan:
s,t : Koordinat titik objek n : Jumlah objek

## 1.3.2 Cityblock Distance
Cityblock distance adalah jarak antara dua titik atau koordinat yang mirip dengan Euclidean distance. Namun sedikit berbeda dengan  Euclidean distance yang mengukur panjang garis yang menghubungkan kedua titik tersebut, cityblock distance antara titik a dan b adalah nilai mutlak dari jarak antara a dan b dari sumbu x dan sumbu y. Untuk  menghitung  jarak  antara  dua  titik  Xs  dan  Xt  dengan  metode cityblock  distance, digunakan rumus: (Basuki, 2016)
𝑑 𝑠,𝑡 = ∑ |𝑠 𝑗 − 𝑡 𝑗 | 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan:
s,t : Koordinat titik objek n : Jumlah objek

## 1.3.3 Cosine Distance
Cosine  similarity  (cosine)  adalah  ukuran  kesamaan  diantara  dua  vektor  dari  sebuah  inner product  space  yang  mengukur  kosinus  dari  sudut  diantara  dua  vektor  tersebut.  Berbeda dengan  dua distance  measure  sebelumnya  yang  selalu  bernilai  positif,  cosine  similarity distance  memiliki  rentang  nilai  dari  -1  hingga  1.  Kosinus  antara  dua  vektor  dapat  dengan mudah diturunkan dari rumus perkalian dot Euclidean. Jika vektor a dan b maka nilai kosinus dapat diperoleh dengan melakukan perkalian titik diantara keduanya. (Basuki, 2016)
Dalam cosine  distance,  titik-titik  dianggap  sebagai  vektor,  dan  dilakukan  pengukuran terhadap sudut antara dua vektor tersebut. Untuk memperoleh jarak dua vektor xs dan xt, digunakan rumus sebagai berikut: (Basuki, 2016)
𝑑 𝑠,𝑡 = 1 −cos 𝜃 (5)
dimana,
cos 𝜃 = 𝑋𝑠𝑋𝑡 |𝑋𝑠||𝑋𝑡| (6) Keterangan: s,t
: Koordinat titik objek

## 1.3.4 Correlation Distance
Dalam correlation distance, titik-titik dianggap sebagai barisan nilai, jarak antar nilai xs dan xt, memakai rumus sebagai berikut: (Salsabila et al, 2016)
𝑑 𝑠,𝑡 = 1 − (𝑥 𝑠 − 𝑥 𝑠 ̅ )(𝑥 𝑡 − 𝑥 𝑡 ̅ ) √(𝑥 𝑠 − 𝑥 𝑠 ̅ )(𝑥 𝑡 − 𝑥 𝑡 ̅ ), √(𝑥 𝑡 − 𝑥 𝑡 ̅ )(𝑥 𝑡 − 𝑥 𝑡 ̅ ), (7)
dimana,
𝑥 𝑠 = 1 𝑛 + ∑ 𝑥 𝑠𝑗 𝑑𝑎𝑛  𝑥 𝑡 ̅ 𝑗 = 1 𝑛 + ∑ 𝑥 𝑡𝑗 𝑗 (8)
Keterangan:
s,t : Koordinat titik objek n : Jumlah objek

## 1.4 Kualitas Telur
Hal  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini  adalah  deteksi  kualitas  telur  ayam  negeri  yang akan  digunakan  dalam  pendeteksian  kualitas  telur  di  peternakan,  pasar  swalayan  untuk mengurangi adanya human error. Penentuan kualitas telur berdasarkan Haugh Unit menurut standar United  State  Departement  of  Agriculture  (USDA)  adalah  sebagai  berikut: (Tim Praktikum Produksi Ternak Unggas, 2013)
1. Grade AA memiliki tinggi HU putih telur > 72.
2. Grade A memiliki tinggi HU putih telur 60-71.
3. Grade B memiliki tinggi HU putih telur 31-59.
4. Grade C memiliki tinggi HU putih telur < 31.
Haugh  Unit  merupakan  satuan  yang  digunakan  untuk  mengetahui  kesegaran  isi  telur, terutama  bagian  putih  telur.  Cara  mengukurnya,  telur  harus  dipecah  lalu  ketebalan  putih telur  diukur  dengan  alat micrometer. Telur yang segar biasanya memiliki putih telur tebal. Semakin  tinggi  nilai Haugh  Unit  suatu  telur,  maka  kualitas  telur  semakin  baik.  Untuk menentukan  tinggi  HU,  digunakan  rumus: (Tim  Praktikum  Produksi  Ternak  Unggas, 2013)
𝐻𝑈 = 100 𝐿𝑜𝑔 (𝐻 + 7,57 − 1,7𝑊 0,37 ) (2)
Keterangan:
HU : Nilai Haugh Unit
H
: Tinggi putih telur
W
: Berat Telur

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk memudahkan masyarakat  dalam mengukur kualitas telur  ayam  di  lapangan  dengan  akurat  dan  efisien,  serta  mampu  mengelompokkannya berdasarkan grade telur ayam negeri yaitu grade AA (sangat baik), A (baik), B (cukup baik), dan C (buruk). Metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Flowchart Metodologi Penelitian
Adapun penjelasan mengenai flowchart pada Gambar 3 adalah sebagai berikut:
1. Perancangan Perangkat Pengambilan Citra Perlu  dilakukan  perancangan  perangkat  untuk  pengambilan  citra  telur  ayam  negeri sehingga setiap citra yang didapatkan akan memiliki karakteristik yang sama.
2. Perancangan dan Pelatihan Sistem Sebanyak 30 telur ayam negeri diambil citranya (10 telur grade AA, 10 telur grade A, dan 10  telur grade  B).  grade  C  tidak  dimasukkan  kedalam  penelitian  ini,  karena  grade  C merupakan  kualitas  telur  yang  sudah  tidak  layak  konsumsi  (busuk).  Kemudian,  setiap telur  yang  telah  diambil  citranya,  dihitung  nilai  HU  nya  menggunakan  HU micrometer untuk  menentukan grade  telur  tersebut . Data  ini  kemudian  dijadikan  sebagai  citra  latih dan menjadi database yang akan digunakan pada perangkat lunak berbasis android.
3. Pembuatan Perangkat Lunak berbasis Android
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  perangkat  lunak  di  android.  Perangkat  lunak  ini akan  mengolah  citra  telur  ayam  negeri  yang  akan  diuji  untuk  dibandingkan  dengan database hasil pelatihan sistem menggunakan klasifikasi K-NN. Hasil klasifikasi citra telur ayam yang diuji, akan ditampilkan pada layar smartphone berupa grading (AA, A, atau B). Jumlah telur yang diuji sebanyak 55 buah.

## 2.1 Perancangan Perangkat Pengambilan Citra
Gambar 4. Layout dan Realisasi Media Pengambilan Citra
Mulai Perancangan Perangkat Pengambilan Citra Perancangan dan Pelatihan Sistem Pembuatan Perangkat Lunak Berbasis Andorid Selesai
Gambar  4  menunjukkan  desain  perangkat  dan  realisasi  perangkat  yang  digunakan  untuk pengambilan citra telur. Telur ayam dipecahkan dan diletakkan di tengah-tengah alas yang berada  di  dalam  perangkat,  kemudian  diambil  citranya  menggunakan  kamera handphone Xiaomi Redmi 4 (dengan spesifikasi kamera 13 megapixel dengan aperture f/2.2 dan phase detection  autofocus,  serta  platform  OS  Android  6.0.1  Marshmallow),  dimana  posisinya berada  di  depan  alas  yang  jaraknya  sudah fix  sebesar  15,4  cm.  Perangkat  ini  dilengkapi dengan LED sehingga pencahayaan untuk pengambilan setiap citra akan sama.

## 2.2 Perancangan dan Pelatihan Sistem
Secara umum, desain sistem dari penelitian ini direpresentasikan sebagai berikut :

## Gambar 5. Blok Diagram Umum Sistem
Adapun penjelasan mengenai blok diagram pada Gambar 5 adalah sebagai berikut:
1.  Akuisisi  citra  adalah  Pengambilan  citra  telur  menggunakan  kamera handphone  Xiaomi Redmi 4 untuk mendapatkan data gambar.
2. Preprocessing  adalah  proses  pengolahan  citra  digital,  yang  meliputi  proses  operasi cropping, dan grayscale.
3. Klasifikasi adalah proses pengelompokkan objek yang membedakan dengan objek lainnya dengan sistem K-Nearest Neighbor.

## 2.2.1  Akusisi Citra
Akuisisi citra adalah tahap untuk mendapatkan citra digital. Citra yang didapat terbagi atas citra  latih  dan  citra  uji.  Proses  pengambilan  citra  telur  ayam  negeri  adalah  dengan memecahkan  telur  ayam  negeri  terlebih  dahulu  diatas  permukaan  akrilik  berwarna  hitam dove.  Kemudian  pengambilan  citra  dambil  dari  sisi  samping  telur  menggunakan  kamera handphone. Jumlah data yang diuji sebanyak 55 citra. Pada proses ini akan dimasukkan ke dalam tahap preprocessing.

## 2.2.2 Preprocessing
Gambar 6 menunjukkan langkah-langkah proses preprocessing.

## Gambar 6. Blok Diagram Tahap Preprocessing
1) Akuisisi Citra Akuisisi  citra  adalah  tahap  untuk  mendapatkan  citra digital.  Citra  yang  didapat  terbagi atas  citra  latih  dan  citra  uji.  Pada  tahap  ini,  proses  akuisisi  citra  dilakukan  dengan mengambil citra telur ayam negeri menggunakan kamera handphone Xiaomi Redmi 4.
2) Cropping
Preprocessing Akuisisi Citra
Klasifikasi Hasil Mulai Akuisisi Citra Cropping Grayscale Selesai
Dalam tahap ini, ukuran citra di- crop menyesuaikan ukuran telur, agar lebih mudah untuk dilakukan  proses  klasifikasi.  Ukuran  data  uji  yang  digunakan  berubah  menjadi  2981  x 1018 piksel.
3) Grayscale
Pada  proses  ini  dilakukan  transformasi  warna  citra  dari  RGB  menjadi grayscale  dengan tujuan  untuk  mereduksi  citra  tiga  dimensi  menjadi  satu  dimensi  dengan  nilai  intensitas yang  sama,  sehingga  lebih  mudah  di  proses  dan  bisa  dijadikan  citra  masukan  pada klasifikasi.

## 2.2.3  Klasifikasi
Gambar 7 menunjukkan flowchart klasifikasi dengan metode K-NN :
Gambar 7. Flowchart Klasifikasi dengan Metode K-NN
Adapun penjelasan langkah-langkah dari flowchart pada Gambar 7 adalah sebagai berikut:
1. Membandingkan Jarak antara Nilai Piksel Citra Uji dengan Nilai Piksel Setiap Citra Latih Nilai piksel citra uji akan dibandingkan dengan nilai piksel semua citra latih, dimana akan dicari  jarak  antara  nilai  piksel  citra  uji  dengan  nilai  piksel  tiap  citra  latih.  Jarak  yang dihitung berdasarkan nilai intensitas keabuan setiap piksel .
2. Mengambil Jarak Terdekat Sebagai Pengambilan Keputusan Pengelompokkan
3. Setelah  mendapatkan  semua  jarak  antara  nilai  piksel citra  uji  dengan nilai  piksel semua citra  latih,  pengelompokkan  citra  uji  akan  dikelompokkan  berdasarkan  jarak  terdekat antara nilai piksel citra uji dengan nilai piksel citra latih.
Pada tahap ini, masukan yang digunakan kedalam proses klasifikasi K-NN adalah hasil dari tahap preprocessing. Hal yang dilakukan klasifikasi K-NN terlebih dahulu adalah penentuan nilai K. Penentuan nilai K adalah jumlah tetangga dalam klasifikasi dengan pendekatan K-NN.
Algoritma K-NN berkerja sesuai dengan jarak terpendek dari citra uji ke citra latih. Semakin besar nilai K maka jumlah pembanding akan semakin besar, begitu pula sebaliknya. Analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah pengaruh nilai K yang digunakan terhadap akurasi
Mulai Citra Uji
Membandingkan Jarak antara Nilai Piksel Citra Uji dengan
Nilai Piksel Setiap Citra Latih Mengambil Jarak Terdekat Sebagai Pengambilan
Keputusan Pengelompokkan
Hasil
Pengelompokkan Selesai
sistem yang terbaik dalam mengenali ciri citra telur ayam negeri. Karena banyaknya jumlah citra latih tiap grade adalah 10, maka nilai K yang diuji adalah dari 1 sampai 9.
Tabel 1 menunjukkan ilustrasi klasifikasi dengan metode K-NN:
Tabel 1. Ilustrasi Klasifikasi Metode K-NN Citra latih ( Grade) Jarak dengan citra uji Penentuan jarak terdekat Pengambilan keputusan K = 1 K = 3  K = 5 K = 1 K = 3 K = 5 C01 (AA) 0,2 AA = 0 A = 0 B = 1  Masuk g rade B AA = 1 A = 1 B = 1 B jarak terdekat, sehingga masuk grade B AA = 2 A = 1 B = 2 B jarak terdekat, sehingga masuk grade B C02 (AA) 0,3 C03 (AA) 0,6 C04 (A) 0,5 C05 (A) 0,1 C06 (A) 0,35 C07 (B) 0,25 C08 (B) 0,4 C09 (B) 0,01
Pada  Tabel  1,  diilustrasikan  bahwa  sebuah  citra  uji  dibandingkan  dengan  9  citra  latih, kemudian dihitung jarak antara nilai  piksel citra uji dengan nilai piksel masing-masing citra latih. Ketika menggunakan parameter K = 1, maka jarak terdekat yang dipilih adalah 1 buah, yaitu  dengan  citra  latih  C09  yang  masuk  dalam grade  B  sehingga  citra  uji  diklasifikasikan kedalam grade B. Ketika menggunakan parameter K = 3, maka jarak terdekat yang dipilih adalah  3  buah,  yaitu  dengan  citra  latih  C01  ( grade  AA),  C05  (grade  A),  C09  (grade  B). Karena peluang jumlah jarak terdekat dengan tiap grade sama yaitu 1, maka pengambilan keputusan dilihat dari nilai jarak yang paling kecil, sehingga citra uji diklasifikasikan kedalam grade B.

## 2.3 Pembuatan Perangkat Lunak berbasis Android
Gambar  8  menunjukkan flowchart  yang  digunakan  pada  pembuatan  perangkat  lunak berbasis android:

## Gambar 8. Blok Diagram Tahap Preprocessing

## 1. Pengambilan Citra Uji
Telur  yang  akan  diuji,  dipecahkan  terlebih  dahulu  dan  diletakkan  ditengah-tengah penampang didalam perangkat pengambilan citra, kemudian difoto menggunakan kamera smartphone yang sudah terintegrasi pada perangkat pengambilan citra.
Mulai Pengambilan
Citra Uji
Citra Uji
Preprocessing dan
Klasifikasi Citra Uji
Hasil Klasifikasi Citra Uji Selesai

## 2. Preprocessing dan Klasifikasi Citra Uji
Selanjutnya ,  citra  akan  di  proses  melewati  tahap  preprocessing  yaitu  cropping  dan grayscale,  kemudian  akan  diproses  lebih  lanjut  kedalam  tahap  klasifikasi  menggunkana metode  KNN,  dimana  akan  dilakukan  pengelompokkan  kedalam  kategori  AA,  A,  atau  B, dengan  membandingkan  jarak  antara  nilai pixel  hasil  preprocessing  citra  uji  dengan database  nilai  pixel  hasil  pelatihan.  Hasil  pengelompokkan  akan  ditampilkan  dilayar smartphone yang sudah terintegrasi pada perangkat pengambilan citra.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pada proses pengujian ini, digunakan beberapa parameter uji, yaitu parameter layer 1= Red, layer 2= Green, layer  3= Blue, layer 4= Grayscale, dan metode K-NN dengan jenis distance yang  digunakan  yaitu Euclidean,  cityblock,  cosine,  dan  correlation.  Pengujian  ini dilakukan menggunakan software  Matlab,  karena  pada  aplikasi  android,  tidak  ada  tools  untuk membantu mengukur beberapa parameter seperti waktu komputasi,  beberapa fungsi untuk memudahkan  proses  pengujian.  Metode  penghitungan  jarak  yang  digunakan  dalam perangkat lunak berbasis android hanya cosine distance. Metode penghitungan jarak di K-NN pada library  OpenCV  adalah  cosine  distance,  dan  tidak  bisa  diubah  dengan  jenis  distance lainnya,  sehingga  jarak  yang  digunakan  hanya  bisa  jenis cosine  distance (Puttemans, 2015) .  Oleh  karena  itu,  pengujian  yang  dapat  dilakukan  pada  aplikasi android    adalah mengukur  parameter  akurasi  dengan  cara  menguji  tiap  citra  dan  membandingkan  hasil klasifikasi di android dengan hasil klasifikasi di Matlab dan hasil perhitungan menggunakan Micrometer  Haugh  Unit.  Data  yang  digunakan  untuk  data  latih  adalah  sebanyak  30  buah citra dan data yang diuji adalah sebanyak 55 buah citra.
Pada  Gambar  9  disajikan  tampilan  aplikasi  android  yang  akan  digunakan  untuk mengklasifikasi grade    pada  telur  ayam  negeri.  Tombol  import  image  digunakan  untuk mengambil citra yang akan diuji. Pengambilan citra bisa langsung diambil dari kamera atau mengambil  dari  galeri.  Setelah  pengambilan  citra,  tombol process  digunakan  untuk memproses citra yang akan di klasifikasi grade pada citra telur.

## Gambar 9. Tampilan Aplikasi Setelah Pengambilan Citra
Gambar 10 menunjukkan tampilan aplikasi android setelah di klasifikasi menggunakan mtode K-NN,  Hasil  dari  pengklasifikasian grade  telur  ayam  negeri  diatas  menghasilkan  grade  AA yang memiliki arti sangat baik.
Tabel 2 dibawah ini menunjukkan data hasil pelatihan:

## Tabel 2. Data Pelatihan
Data  nilai  HU  pada  Tabel  2  didapatkan  dengan  menggunakan  Persamaan  2,  dan pengklasifikasian grade  mengacu  pada (Tim  Praktikum  Produksi  Ternak  Unggas, 2013) . Untuk  memenuhi  persyaratan  Persamaan  2,  maka  digunakan  timbangan  dan micrometer  HU  untuk  mendapatkan  nilai  HU.  Hasil  klasifikasi  grade  ini  akan  digunakan sebagai ciri dari tiap citra latih dan akan digunakan sebagai database untuk citra uji.
Tabel  3  menunjukkan  data  hasil  pengujian  pada  Matlab  dan  pada  aplikasi  android  dengan parameter layer 4, nilai K=1, dan metode penghitungan jarak cosine.
Tabel 3. Data Hasil Pengujian
Micrometer HU Android Matlab
Micrometer HU Android Matlab 1 64,4 7,02 82,29 AA AA AA 29 65,4 3,92 54,48 B B B 2 64 6,88 81,49 AA AA AA 30 63,4 2,47 33,19 B A A 3 68 10,44 99,61 AA AA AA 31 66,3 4,48 60,48 A A A 4 72,9 8,03 86,27 AA A A 32 67,6 5,25 67,56 A A A 5 66,2 9,19 94,15 AA AA AA 33 67,4 5,76 72,07 AA AA AA 6 69 7,87 86,31 AA AA AA 34 74,9 3,92 49,07 B B B 7 64 5,49 71,09 A A A 35 67,3 6,69 79,18 AA AA AA 8 54,1 6,59 82,72 AA AA AA 36 62,1 4,4 61,68 A A A 9 62,7 7,65 86,69 AA AA AA 37 62,7 5,69 73,24 AA B B 10 55,8 4,13 62,03 A A A 38 66,3 4,54 61,13 A A A 11 71,8 3,64 46,92 B B B 39 62,3 4,21 59,53 B B B 12 55,9 2,66 43,08 B B B 40 72,2 4,66 59,64 B B B 13 58 4,6 65,64 A A A 41 61,4 4,44 62,43 A A A 14 68,9 3,74 50,11 B AA AA 42 62,1 7 82,85 AA A A 15 73,4 6,23 73,78 AA AA AA 43 61,7 6,19 77,42 AA AA AA 16 67,7 4,12 55,67 B B B 44 58,1 6,01 77,37 AA AA AA 17 67,1 4,05 55,14 B B B 45 61,5 5,13 68,98 A A A 18 63,2 2,49 33,78 B B B 46 64,9 4,3 59,20 B B B 19 70,8 6,94 79,85 AA AA AA 47 58,9 5,8 75,51 AA A A 20 71,7 6,31 74,97 AA B B 48 67,4 2,95 38,86 B A A 21 63,9 4,78 64,68 A A A 49 62,1 4,06 57,95 B B B 22 65,4 3,41 47,66 B B B 50 55,25 3,7 57,62 B B B 23 66,9 4,78 63,34 A A A 51 65,5 2,56 33,07 B B B 24 65,6 5,7 72,24 AA B B 52 68,8 3,2 42,08 B A A 25 67,2 3,81 52,06 B B B 53 62,1 2,38 32,59 B B B 26 59,9 3,19 48,17 B B B 54 54,45 4,5 66,36 A A A
27 70,2 3,33 43,20 B A A 55 56,75 2,95 46,89 B B B
28 62,3 3,93 56,33 B B B
Berat (gr) Tinggi Putih HU Rumus
No Berat (gr) Tinggi Putih HU Rumus No Grade Grade
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  menggunakan  metode  K-NN  pada  aplikasi android dan Matlab menghasilkan nilai akurasi yang sama yaitu sebesar 80%, dengan menggunakan hasil klasifikasi berdasarkan micrometer HU dan Persamaan 2 sebagai standar acuan dalam menentukan  tingkat  akurasi  sistem.  Kesalahan  pengklasifikasian  yang  terjadi  pada  data Tabel  3  disebabkan  oleh  faktor  jumlah  citra  latih,  dimana  hal  ini  dapat  menyebabkan kekeliruan  sistem  dalam  mendeteksi  jarak  terpendek  antara  nilai  piksel  citra  uji  dengan database  nilai  piksel  citra  latih.  Semakin  banyak  jumlah  citra  latih,  kemungkinan  akurasi klasifikasi  akan  semakin  tinggi.  Data  nilai  HU  Rumus  pada  Tabel  3  didapatkan  dengan menggunakan  Persamaan  2,  dan  pengklasifikasian grade mengacu pada (Tim  Praktikum Produksi Ternak Unggas, 2013) .
3.1 Pengujian dan analisis pengaruh layer Berikut ini adalah data hasil pengujian parameter layer, dimana layer yang digunakan pada pengujian ini adalah 1= Red, 2=Green, 3=Blue, 4=Grayscale (Putra, 2010) . Jenis distance yang digunakan adalah Euclidean dengan K=1. Dari hasil pengujian terhadap 55 buah citra uji,  tingkat  akurasi  tertinggi  terdapat  pada layer  4  dan  K=1  sebesar  81.81%  dan  waktu komputasi  sebesar  0.0130  s  dengan  jumlah  data  yang  benar  sebanyak  45  buah.  Akurasi yang didapatkan pada penelitian ini lebih kecil dibandingkan penelitian (Handayani, 2017) yang menghasilkan tingkat akurasi 90,19%. Hal ini disebabkan pada penelitian (Handayani, 2017) digunakan  kamera mirrorless  dengan  spesifikasi  kamera  FUJIFILM  X-E1  dengan resolusi 16,3 MP, yang  menghasilkan citra latih dan citra uji dengan nilai  piksel yang lebih banyak. Hal ini akan mempengaruhi tingkat keakuratan sistem dalam pengklasifikasian.
Gambar 11. Grafik Hasil Pengujian Akurasi Pada Layer
Pada  Gambar  11  dapat  dilihat  bahwa  pada layer  1,  2,  dan  4  akurasi  yang  didapatkan memiliki  nilai  akurasi  yang  sama  yaitu  81.81%  sedangkan  pada layer  3,  didapatkan  nilai akurasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan layer  yang  lainnya.  Hal  ini  disebabkan karena nilai warna kuning pada telur lebih mendekati warna merah ( layer 1) dan warna hijau ( layer  2).  Pada  layer  4,  proses  grayscaling  menyebabkan  nilai  piksel  terdistribusi  merata sehingga warna kuning pada telur dapat di deteksi dengan baik.
Gambar 12. Grafik Hasil Pengujian Waktu Komputasi Pada Layer
81.81 81.81 76.36 81.81 70 75 80 85 K = 1 A K U RA SI ( % ) Hasil Pengujian Layer
Layer 1(Red) Layer 2 (Green)
Layer 3 (Blue) Layer 4 (Grayscale) 0.0136 0.0136 0.0133
0.013 0.0126 0.0128 0.013 0.0132 0.0134 0.0136 0.0138 K = 1 W A K TU K O M PU TA SI (s) Hasil Pengujian Layer
Layer 1 (Red)
Layer 2 (Green)
Layer 3 (Blue)
Layer 4 (Grayscale)
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  12,  dapat  dilihat  bahwa  waktu  komputasi  tercepat  yang didapatkan adalah pada layer 4, karena pada proses grayscaling hanya terdapat 1 layer saja sehingga mempercepat proses pengklasifikasian pada sistem.

## 3.2 Pengujian pengaruh nilai K pada klasifikasi K-NN
Berikut  ini  adalah  data  hasil  pengujian  parameter  K  pada  klasifikasi  K-NN.  Nilai  K  yang digunakan pada pengujian ini adalah 1, 3, 5, dan 7. Jenis distance yang digunakan adalah Euclidean,  cityblock,  cosine,  dan  correlation  dengan  layer  4  (Grayscale).  Gambar  13 menunjukkan hasil akurasi yang paling baik didapatkan pada saat parameter nilai K=1 dan jenis jarak Euclidean yaitu sebesar 81.81%, dengan jumlah data benar sebanyak 45 dari 55 data  uji.  Gambar  14  menunjukkan  waktu  komputasi  tercepat  didapat  saat  parameter  K=1 yaitu 0.0129 s.

## Gambar 13. Grafik Hasil Pengujian Akurasi Pada Nilai K
Gambar 14. Grafik Hasil Pengujian Waktu Komputasi Pada Nilai K
Pada  pengujian  ini,  nilai  akurasi  terbaik  didapatkan  saat  K=1  pada Euclidean distance  dan cityblock  distance.  Hal  ini  disebabkan  karena  pengambilan  keputusan  (pengklasifikasian)
81.81 81.81 80 80 70.9 70.9 65.45 65.45 67.27 65.45 67.27 67.27 63.63 69.09 65.45 65.45 Euclidean Cityblock Cosine
Correlation A K U R A SI (% ) JENIS DISTANCE Hasil Pengujian Nilai K K = 1 K = 3 K = 5 K = 7
0.0129 0.0237 0.0638 0.0954 0.0526 0.0445 0.0422 0.12 0.0833 0.0662 0.1418
0.1386 0.142 0.0936
0.122 0.1609
Euclidean Cityblock Cosine Correlation W A K TU K O M PuT A SI (s) JENIS DISTANCE Hasil Pengujian Nilai K K = 1 K = 3 K = 5 K = 7
berdasarkan  kepada  satu  tetangga  terdekat  sudah  cukup  mewakili  karakteristik  dari  tiap klasifikasi yang didapat.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  pengklasifikasian grade  telur  ayam negeri  menggunakan  klasifikasi  k-nearest  neighbor  telah  berhasil  diimplementasikan  pada perangkat  keras  berbasis  android,  dengan  parameter layer  4  (grayscale),  nilai  K=1,  dan metode  penghitungan  jarak cosine,  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  rata-rata  terbaik sebesar  80%  dengan  pengukuran  menggunakan micrometer  HU  sebagai  pembanding. Walaupun  hasil  terbaik  bukanlah  dengan  metode  penghitungan  jarak cosine,  tetapi  hasil pengujian menunjukkan perbedaan akurasi  dan waktu yang tidak signifikan (selisih akurasi sebesar  1,81%  dan  selisih  waktu  sebesar  0,0509  s)  dengan  metode  penghitungan  jarak Euclidean yang menghasilkan akurasi sebesar 81,81% pada Matlab.

## DAFTAR RUJUKAN
Basuki, A. F. (2016). Deteksi Kualitas dan Kesegaran Telur Berdasarkan Segmentasi Warna dengan  Metode  Fuzzy  Color  Histogram  dan  Wavelet  dengan  Klasifikasi  K-NN. e- Proceeding of Engineering, (pp. 4404-4411).
Tim  Praktikum  Produksi  Ternak  Unggas.  (2013). Penuntun  Praktikum  Produksi  Ternak Unggas.  Sumedang:  Laboratorium  Ternak  Unggas  Fakultas  Peternakan  Univeristas Padjadjaran.
Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi.
Handayani, N. Y. (2017). Deteksi Kualitas dan Kesegaran Telur Ayam Berbasis Deteksi Objek Transparan  dengan  Metode  Discrete  Cosine  Transform  (DCT)  dengan  Klasifikasi  K- Nearest Neighbor (K-NN). e-Proceeding of Engineering, (pp. 1725-1732).
Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi.
Meirinda,  G.  (2016).  Deteksi  Kualitas  dan  Kesegaran  Telur  Berdasarkan Segmentasi  Warna Menggunakan  Metode  Fuzzy  Color  Histogram  (FCH)  dan  Histogram  Equalization dengan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  Pada  Citra  Digital. e-Proceeding  of Engineering, (pp. 1603-1610).
Padraid, C., & Delany, S. J. (2007). K-Nearest Neighbor Classifier. Technical Report UCD-CSI,
4, pp. 1-2.
Puttemans, S. (2015). What is the distance used by K-nearest neighbour in opencv. Dipetik pada  18  januari  2018  dari  http://answers.opencv.org/question/66289/what-is-the- distance-used-by-k-nearest-neighbour-in-opencv/.
Salsabila,  R.  K.,  Hidayat,  B.,  &  Darana,  S.  (2016).  Deteksi  Kesegaran  dan  Kualitas  Telur Berdasarkan  Deteksi  Objek  Transparan  dengan  Metode  Grey  Level  Co-Occurence Matrix (GLCM) dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Tektrika, 1(2), 103-109.
Wardani, Y. E. (2017). Deteksi Kualitas dan Kesegaran Telur Berdasarkan Segmentasi Warna dengan Metode Fuzzy Color Histogram (FCH) dan Discrete Cosine Transform dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). e-Proceeding of Engineering, (pp. 316-324).
Widhiasih,  R.  N.,  Wahani,  N.  A.,  &  Supriyanto.  (2013).  Klasifikasi  Buah  Belimbing Berdasarkan  Red-Green-Blue  Menggunakan  K-NN  dan  LDA. Jurnal  Penelitian  Ilmu Komputer, System Embedded & Logic, 1(1), 29-35.