KLASIFIKASI BENTUK TELUR AYAM BERBASIS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING

  • Sri Adiningsi Teknik Informatika, Universitas Haluoleo
  • Waode Siti Nurhalisa Teknik Informatika, Universitas Haluoleo
  • Rizal Adi Saputra Teknik Informatika, Universitas Haluoleo
Kata Kunci: Citra Biner, Citra Digital, Citra RGB, Fitur Bentuk, K-means Clustering, Telur Ayam

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.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##
Diterbitkan
2023-10-18