KLASIFIKASI TELUR FERTIL DAN INFERTIL MENGGUNAKAN SEGMENTASI GAMBAR DENGAN ALGORITMA (CNN)

Abstract

Telur juga merupakan salah satu sumber pangan yang optimal karena juga mengandung beragam nutrisi yang dibutuhkan oleh makhluk hidup yang sangat bermanfaat seperti protein, lemak, vitamin, dan mineral tidak kalah dari kandungan daging ayam. Sehingga telur sangat sering kali digunakan dalam berbagai olahan pangan atau juga digunakan sebagai lauk pangan untuk di konsumsi oleh mahkluk hidup. Perlu diketahui tidak semua telur ayam dapat dikonsumsi oleh masyarakat dikarenakan telur memiliki 2 jenis, yaitu telur fertil dan telur infertil. Telur fertil adalah telur yang memiliki potensi untuk menetas karena mengalami perkembangan embrio, yang ditandai dengan kehadiran bintik darah atau embrio. Pada telur jenis ini biasanya tidak di jual atau tidak di konsumsi pada masyarakat dikarenakan sebagai bibit pengembangbiakan anak ayam baru. Sementara itu, telur ayam infertil adalah jenis telur yang tidak akan menetas karena tidak mengalami perkembangan embrio selama proses penetasan. Kemajuan teknologi telah memberikan dampak yang signifikan pada berbagai sektor, termasuk dalam peternakan ayam. Saat ini teknologi telah menghasilkan perkembangan yang pesat dalam bidang tersebut, memungkinkan peternak untuk meningkatkan efisiensi dari segi waktu dan tenaga untuk mengklasifikasi telur salah satunya dengan menggunakan segmentasi citra atau gambar. Klasifikasi telur ayam yang tidak subur penting dilakukan terutama oleh peternak untuk memilih telur fertil dan telur infertil. Saat ini, metode pemeriksaan telur ayam fertil dan infertil masih menggunakan cara yang kurang efektif, yaitu hanya dengan meneropong cangkang telur, yang disebut candling. Dalam proses ini tingkat kegagalan peternak dalam membedakan telur fertil dan infertil terbilang rendah yaitu berkisar 2%-5% saja, namun metode ini tidak selalu akurat karena tidak semua peternak dapat melihat dengan jelas hasil candling, yang dapat mengakibatkan kesalahan dalam prediksi. Dengan menerapkan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Menggunakan algoritma CNN dengan model VGG16 yang dilatih pada gambar grayscale telur untuk mengklasifikasikan telur fertil dan infertil. menunjukkan akurasi 100% dalam klasifiaksi telur fertil dan infertil. Hal ini tentunya menunjukkan kemampuan model dalam membedakan antara telur fertil dan infertil dengan sangat baik. Dengan merancang algoritma CNN melibatkan penggunaan arsitektur VGG16 untuk mengekstraksi fitur dari gambar grayscale telur. Dataset gambar telur fertil dan infertil digunakan untuk menguji model di Google Colab. Dengan menggunakan matrix confusion, evaluasi memastikan bahwa model dapat mengklasifikasikan telur dengan sangat akurat