KLASIFIKASI KUALITAS TELUR BERDASARKAN KERABANG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - Daulima, Mohamad Rizki; Syahrial, Syahrial; Abas, Mohamad Ilyas; Pranata, Widya Eka; Ibrahim, Irawan (Jurnal Ilmu Komputer (JUIK), 2025)
Telur ayam merupakan salah satu bahan pangan yang banyak digemari oleh masyarakat dan memiliki kandungan nutrisi yang sangat dibutuhkan tubuh. Kualitas telur sangat dipengaruhi oleh faktor internal dan eksternal, yang dapat memengaruhi kesegarannya. Penurunan kualitas telur sering disebabkan oleh kerusakan fisik, kontaminasi mikroba, serta kondisi penyimpanan yang tidak tepat. Salah satu bentuk kerusakan yang umum adalah keretakan pada kerabang telur, yang dapat membuka celah bagi masuknya bakteri berbahaya seperti Salmonella. Oleh karena itu, penting untuk melakukan identifikasi kualitas telur secara akurat, terutama untuk mencegah kerugian ekonomi pada peternak dan menjaga kesehatan konsumen. Salah satu metode yang efektif untuk mengidentifikasi kualitas telur adalah dengan menggunakan teknologi pengolahan citra digital, khususnya melalui penerapan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan metode CNN dalam mengklasifikasikan kualitas telur ayam berdasarkan kondisi kerabangnya. Dengan menggunakan citra digital yang diambil melalui kamera handphone, diharapkan penelitian ini dapat memberikan solusi praktis dalam klasifikasi kualitas telur, baik untuk konsumsi maupun distribusi di pasar. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah tercapainya tingkat akurasi yang tinggi dalam identifikasi kualitas telur, yang dapat mempermudah proses seleksi telur oleh peternak dan konsumen.