Ikan nila atau ikan tilapia (Oreochromis nicotilus) adalah ikan jenis air tawar yang banyak tersebar di Indonesia. Ikan nila biasanya dijual di pasaran dalam keadaan hidup atau mati dalam keadaan segar dan tanpa bahan pengawet. Umumnya ikan dimasukkan kedalam akuarium, atau diletakkan diatas wadah atau meja pada suhu ruang. Ikan nila yang mati harus terjual dalam waktu kurang dari 12 jam. Hal ini disebabkan penurunan mutu ikan yang sangat cepat sehingga mempengaruhi peristiwa rigor mortis. Umumnya dalam mengidentifikasi kesegaran ikan masih dilakukan secara manual seperti melalui analisis mikroskopis dan makroskopis, karena itu penelitian ini membuat sistem klasifikasi kesegaran ikan berdasarkan pada waktu pembusukan kualitas ikan sehingga hasil penelitian ini dapat dikembangkan di berbagai penelitian lainnya. Sistem ini dibuat dengan memasukkan citra bagian kepala ikan dan menampakkan bagian mata secara jelas. Sistem menerapkan beberapa proses algoritma diantaranya pre-processing, deteksi tepi, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Proses pre-processing pada sistem ini menggunakan konversi ruang warna grayscale dan histogram equalization. Deteksi tepi yang digunakan pada sistem ini menggunakan deteksi tepi canny. Pada sistem ini digunakan ekstraksi fitur diantaranya fitur warna dengan color moments dan fitur tekstur dengan gray level cooccurance matrix. Metode klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbors. Data terdiri dari empat kelas kesegaran. Data yang digunakan sebanyak 800 data citra terdiri dari 600 citra latih dan 200 citra uji. Hasil penelitian berhasil menguji sistem dengan mengidentifikasi keempat kelas kesegaran ikan nila dan menunjukkan tingkat akurasi sebesar 97,5%.