IDENTIFIKASI KUALITAS TELUR AYAM MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK DENGAN K-MEANS CLUSTERING BERBASIS ANDROID - Variandana S, Natanael; Mahaputra Hidayat, M.; Febrifyaning Tyas, Rahmawati (Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi, 2024)
Sebelum dipasarkan, telur disortir berdasarkan ukuran dan kualitas/kebersihannya. Sering ditemui penyortiran telur yang dilakukan secara manual pada industri penyortir telur. Namun, karena jumlah telur yang banyak, tentu memerlukan tenaga kerja yang besar, sehingga tak jarang terjadi human error akibat penyortiran telur yang tidak seragam. Pada penelitian ini mengusulkan sistem identifikasi kualitas dari telur ayam yang berbasis pengolahan citra dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Sistem ini menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan K-means Clustering untuk mengklasifikasikan dan mengidentifikasi kualitas telur. Berdasarkan hasil pelatihan Neural Network yang dilakukan, diperoleh akurasi sebanyak 98,43% untuk pelatihan ekstraksi ciri bentuk, dan 95,31 % untuk pelatihan ekstraksi ciri tekstur. Sedangkan hasil pengujian diperoleh akurasi sebanyak 85% dari total 40 data yang diuji, dimana terdapat 6 data yang menghasilkan kesalahan identifikasi.