Identifikasi Kualitas Telur Ayam Berdasarkan Ciri Tekstur Color Co-occurance Matrix (CCM) dengan Klasifikasi Mahalanobis Distance

ABSTRAKrnrnMasyarakat semakin peduli dengan gizi mereka, kebutuhan sumber protein hewani seperti telur dan daging sangat penting untuk kesehatan tubuh, telur banyak diminati masyarakat sebagai salah satu sumber protein hewani dikarenakan harganya yang terjangkau dan kandungan telur yang sangat baik. Dalam pemenuhan kebutuhan konsumsi telur ini harus diimbangi dengan kondisi atau kualitas telur yang baik juga karena kualitas yang baik akan membuat kandungan telur itu sendiri tetap terjaga. Kualitas telur yang baik bisa dilihat dari kebersihan kerabang telur, tidak mengalami keretakan kulit dan dapat dilihat dari warna kulit telur itu sendiri. Sejauh ini dalam penentuan kualitas telur masih menggunakan cara tradisional dan bergantung pada kemampuan manusia, dalam menentukan kualitas telur. Maka dari itu penulis membuat suatu sistem dalam teknologi pengelohan citra digital untuk menjadi solusi dalam penentuan kualitas telur. Dalam proses identifikasi kualitas telur menggunakan metode Color Co-occurrence Matrix (CCM) untuk mendapatkan ciri tekstur dan selanjutnya diklasifikasikan menggunakan metode Mahalanobis Distance. Dengan menggunakan lima skenario uji coba pada lima model diperoleh rata-rata precision 90,6% untuk kelas baik, 98,2% untuk kelas buruk. Recall 97,6% untuk kelas baik, 90,2% untuk kelas buruk. F1-score 93,6% untuk kelas baik, 93,8% untuk kelas buruk. Sedang untuk accurancy rata-rata dari kelima model adalah 94%. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode Color Co-occurrence Matrix (CCM) dan Metode Klasifikasi Mahalanobis Distance berpengaruh untuk meningkatkan kinerja model. Kata Kunci: Pengolahan Citra Digital, Color Co-occurrence Matrix (CCM), Mahalanobis Distance