Proses identifikasi jenis burung lovebird umumnya ditentukan berdasarkan parameter ciri warna bulu dari burung lovebird. Parameter untuk menentukan jenis-jenis burung lovebird umunya, dilakukan secara manual dengan menggunakan indera penglihatan. Cara ini memiliki kelemahan yaitu membutuhkan waktu yang lama dan menghasilkan identifikasi yang tidak valid. Berdasarkan kelemahan itu peneliti merancang sebuah sistem identifikasi jenis burung lovebird dengan menggunakan bahasa pemograman Matlab. Identifikasi jenis burung lovebird yang dilakukan peneliti yaitu analisis warna bulu burung lovebird. Data citra yang diambil berupa sampel burung lovebird josan, albino dan lutino dengan menggunakan kamera DSLR dan algoritma identifikasinya menggunakan algoritma K-means Clustering. Sistem dibagi menjadi dua tahapan yaitu tahapan pelatihan dan tahapan pengujian. Tahapan pelatihan menggunakan 30 citra burung lovebird dikenali sesuai dengan jenisnya sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100%. Sedangkan tahapan pengujian menggunakan 24 citra burung lovebird, 22 citra burung lovebird dikenali sesuai dengan jenisnya dan 2 citra burung lovebird dikenali tetapi tidak sesuai dengan jenisnya sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 91,67%.