Daging Ayam Broiler salah satu jenis makanan yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan cukup banyak digemari oleh masyarakat. Dalam penggunannya tentu informasi tingkat kesegaran daging ayam broiler menggunakan tekstur warna sangat diperlukan oleh industri peternakan. Namun untuk mengetahui deteksi kesegaran daging ayam broiler menggunakan tekstur warna masih dilakukan secara manual sehingga waktu yang dibutuhkan relatif lama jika dilakukan dengan jumlah yang banyak. Penentuan deteksi kesegaran daging ayam broiler menggunakan tekstur warna perlu dilakukan dengan lebih [akurat, handal, efisien, efektif, cepat, atau optimal, dll] agar di dapatkan nilai akurasi yang tinggi. Penentuan deteksi kesegaran daging ayam broiler menggunakan tekstur warna dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan K-Nearest Neighbor sebagai model Klasifikasinya yang belum pernah di uji coba sebelumnya namun terbukti dapat dan handal dalam menyelesaikan masalah seperti penentuan deteksi kesegaran daging ayam broiler menggunakan tekstur warna. Hasil penelitan menunjukan bahwa akurasi model K-NN untuk penentuan deteksi kesegaran daging ayam broiler menggunakan tekstur warna sebesar 90?ngan menggunakan pengujian Pada percobaan model K-NN, penelitian ini menggunakan 10 data testing dan 90 data training, yaitu kategori segar, freezer dan busuk dengan masing-masing 30 data. Dengan demikian, Penerapan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan K-Nearest Neighbor pada masalah diatas berhasil mendapatkan nilai akurasi yang tinggi sebesar 90?ngan menggunakan pengujian Confusion Matrix.