INFORM : Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 4 No. 2, Juli 2019, P-ISSN : 2502-3470, E-ISSN : 2581-0367 Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Grade Telur Ayam Ras Berdasarkan Ukuran Miftahus Sholihin 1 1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan 1 miftahus.sholihin@unisla.ac.id Abstract— As food, not all eggs have good quality or quality and freshness. To determine the grade of an egg can be seen from the size or size of the egg which is done manually by inserting it into a hole that has been given a size, so that it takes a long time. Therefore a system is needed that is capable of automatically grading egg size. In this study a system was designed that was able to process egg image grading based on size by utilizing digital image processing techniques. Classification method using K-Nearest Neighbor. This study provides the highest accuracy of 88.8% when neighboring k value 3. Keywords— Eggs, grading, imagery, classification. Abstrak— Sebagai bahan makanan tidak semua telur memiliki kualitas atau mutu dan kesegaran yang baik. Untuk menentukan grade dari sebuah telur bisa dilihat dari ukuran atau besarnya telur tersebut yang dilakukan secara manual dengan cara memasukan kedalam lubang yang sudah diberi ukuran, sehingga membutuhkan waktu yang lama. Oleh sebab itu dibutuhkan sebiah sistem yang mampu melakukan grading ukuran telur secara otomatis. Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem yang mampu melakukan proses grading citra telur yang didasarkan dari ukuran dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra digital. Metode klasifikasi dengan menggunakan K-Nearest Neighbor. Penelitian ini memberikan hasil akurasi tertinggi 88,8% ketika nilai k ketetanggaan 3. Kata kunci— Telur, grading, citra, klasifikasi. I. PENDAHULUAN Telur merupakan salah satu bahan makanan yang bernilai gizi tinggi dari ternak unggas terutama mengandung protein dan zat-zat yang dibutuhkan tubuh manusia seperti asam amino, vitamin dan mineral yang mudah dicerna. Pada umumnya telur ayam ras yang layak untuk dikonsumsi diklasifikasikan berdasarkan warna kerabang (kulit telur) dan bobot; besar (>60gr), sedang (50gr-60gr), dan kecil (<50gr) [1]. Berdasarkan SNI 3926-2008 telur konsumsi merupakan telur ayam yang belum mengalami proses fortifikasi, pendinginan, pengawetan, dan proses pengeraman. Kualitas telur ayam dipengaruhi oleh kualitas internal dan kualitas eksternal. Kualitas telur yang bagus mempunyai permukaan yang lembut, bentuk yang bagus dan tidak pecah. Klasifikasi terhadap ukuran telur bisa dilakukan dengan cara memasukan telur ke dalam lubang pada sebuah papan yang terdiri dari 2 lubang, dimana setiap lubang memiliki ukuran kelas tersendiri [2]. Metode yang diterapkan ini memiliki kelemahan, hal ini dikarenakan sulit untuk diterapkan terhadap industri yang berskala besar, disamping itu waktu yang dibutuhkan juga relatif lama. Beberapa penelitian terkait dengan klasifikasi telur ayam ras baik yang didasarkan fitur warna, tekstur, dan ukuran dari telur telah banyak dilakukan. Untuk menentukan kualitas dari sebuah telur bisa dilakukan dengan menentukan ukuran dari bobot telur seperti penelitian yang dilakukan [2] yang memberikan akurasi sebesar 100% untuk proses pengujian, sedangkan akurasi untuk pendugaan bobot sebesar 42%. Penelitian lain untuk mengidentifikasi telur yang didasarkan pada ukuran dari telur yang dilakukan oleh [3] dengan menggunakan metode fuzzy yang memberikan akurasi sebesar 67%. Selain dari ukuran atau bobot telur, mutu telur bisa dilihat dari sisi kerabang, baik dari segi warna kerabang maupun dari kebersihan kerabang. Warna kerabang bisa digunakan untuk menentukan penuruanan kualitas dari telur ayam ras [4]. Telur ayam ras bisa diklasifikasi menjadi mutu I, mutu II, dan mutu III yang didasarkan pada fitur warna kerabang dan kebersihan kerabang [5][6][7][8]. Penelitian lain yang dilakukan oleh [9] yang didasarkan pada fitur warna kerabang dengan menggunakan metode Adaptif Neouro Fuzzy Inference System (ANFIS), hasil dari penelitian ini memberikan kemudahan bagi pembeli telur karena hanya melihat warna kerabangnya saja sudah dapat menentukan kualitas dari sebuah telur. Selain dari warna kerabang tekstur dari kerabang telur juga bisa dijadikan dasar untuk melakukan klasifikasi terhadap mutu telur [10]฀[11]฀. Tahun 2013 [12] melakukan penelitian tentang grading telur ayam dengan menggunakan metode fuzzy inference system dan teknik pengolahan citra digital. Penelitian lain terkait grading telur yang dilakukan[13]yang didasarkan pada nilai Haugh Unit (HU) dengan metode K-NN untuk proses klasifikasi. Akurasi yang didatkan sebesar 81,81%. Berdasarkan beberapa penelitian yang sudah dilakukan oleh beberapa peneliti, maka pada penelitian ini dibuat sebuah sistem yang mampu melakukan klasifikasi grade telur ayam yang didasarkan dari ukuran atau bobot dari telur tersebut. Manafaat dari penelitian ini bisa membantu pembeli dalam menentukan grade telur, disamping itu kedepannya juga bisa membantu dunia industri dalam menentukan jumlah telur yang akan digunakan untuk membuat sebuah produk bahan olahan makanan.