RANCANG BANGUN SISTEM PEMISAH TELUR FERTIL DAN IN-FERTIL OTOMATIS DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Fadiah Noviani
Irma Salamah
Lindawati Lindawati


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.6101

Abstract


Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sistem yang secara otomatis memisahkan telur subur dan tidak dibuahi dengan menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan kondisi telur berdasarkan gambar lilin.Pengujian dilakukan pada kumpulan data yang terdiri dari telur subur dan tidak dibuahi. Berdasarkan hasil penelitian, rata-rata akurasi sistem yang dikembangkan adalah 85%, dengan akurasi 90% untuk telur fertil dan akurasi 80% untuk telur tidak dibuahi. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem ini dapat diandalkan untuk aplikasi praktis, meskipun terdapat beberapa kasus pendeteksian kondisi telur yang tidak konsisten. Namun, validasi dan penyempurnaan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan akurasi sistem sehingga hasilnya akurat secara konsisten dalam berbagai kondisi. Pengenalan sistem ini diharapkan dapat mendukung proses pemisahan telur secara efisien dan efektif, membantu meningkatkan produktivitas dan kualitas produk dalam peternakan.


Keywords


Convolutional Neural Network (CNN); Klas-ifikasi Gambar; Pemilahan Telur Fertil dan Infertil

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


I. Karimah, I. Yanti, and M. Pauzan, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Dan Penyortir Kualitas Telur Unggas Berbasis Arduino Nano,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 8, no. 4, pp. 1388–1399, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i4.4014.

N. F. Arini, A. Ubaidillah, K. A. Wibisono, and M. Ulum, “Identifikasi embrio dalam telur berbasis image processing,” J. Tek. Elektro dan Komputasi, vol. 2, no. 1, pp. 11–19, 2020, doi: 10.32528/elkom.v2i1.3137.

M. R. Firdaus, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Telur Ayam Fertil dan Infertil Berdasarkan Hasil Candling,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 4, p. 563, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.8556.

G. W. Heitschmidt, D. P. Smith, K. C. Lawrence, and G. W. Heitschmidt, “Fertility and Embryo Development of Broiler Hatching Eggs Evaluated with a Hyperspectral Imaging and Predictive Modeling System. Fertility and Embryo Development of Broiler Hatching Eggs Evaluated with a Hyperspectral Imaging and Predictive Modeling Syste,” Int. J. Poult. Sci., vol. 7, no. 10, pp. 1001–1004, 2008, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/43310437

M. Z. Nawawi, R. F. Rahmat, and M. F. Syahputra, “Klasifikasi Telur Fertil dan Infertil Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Multilayer Perceptron Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna dan Bentuk,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 4, no. 2, pp. 100–109, 2015.

I. Alfredo and Suharjito, “Perbaikan Model Alexnet Untuk Mendeteksi Kematangan Tbs Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Image Enhancement Dan Hyperparameter Tuning,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 27, no. 1, pp. 56–68, 2022, doi: 10.35760/tr.2022.v27i1.5973.

R. Irsyad, “Penggunaan Python Web Framework Flask Untuk Pemula,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, pp. 8–15, 2018.

D. Setiawan, H. Jaya, S. Nurarif, T. Syahputra, and M. Syahril, “Implementasi Esp32-Cam Dan Blynk Pada Wifi Door Lock System Menggunakanteknik Duplex,” J. Sci. Soc. Res., vol. 5, no. 1, p. 159, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i1.807.

Z. Budiarso, “Implementasi Sensor Ultrasonik Untuk Mengukur Panjang Gelombang Suara Berbasis Mikrokontroler Sensor merupakan sebuah peralatan yang diperlukan untuk mendukung penerapan teknologi digital besaran-besaran analog menjadi tantangan dengan menggunakan sensor ,” vol. 20, no. 2, pp. 171–177, 2015.

A. Hartono and A. Widjaja, “Prototype Pendeteksi Kebakaran Menggunakan Sensor Flame, Sensor Dht11 Dan Mikrokontroler Nodemcu Esp8266 Berbasis Website,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. Jakarta-Indonesia, no. September, pp. 734–741, 2022.

U. Latifa and J. Slamet Saputro, “Perancangan Robot Arm Gripper Berbasis Arduino Uno Menggunakan Antarmuka Labview,” Barometer, vol. 3, no. 2, pp. 138–141, 2018, doi: 10.35261/barometer.v3i2.1395.

A. M. Arham, A. Nugroho Jati, and A. Mulyana, “Desain Dan Implementasi Panel Surya Pada Sistem Pendeteksi Banjir Yang Menggunakan Wireless Sensor Network Design and Implementation of Solar Panel on the Flood Detection System Using Wireless Sensor Network,” e-Proceeding Eng., vol. 2, no. 2, p. 3347, 2015.