IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK DETEKSI KESEGARAN TELUR BERBASIS ANDROID - R. Rojab Maulana Akbar; Fathur Rizal; Wali Ja’far Shudiq (LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN, 2023)
Telur memiliki tingkat kandungan dan kualitas yang berbeda dari setiap telurnya. Oleh karena itu, telur dapat diteropong secara manual dengan alat Egg Candler dengan melihat dari sisi pencahayaan dan dapat memprediksi telur yang merupakan cara yang belum dikatakan cukup akurat. Sehingga dengan perkembangan zaman ini, penulis membuat sebuah aplikasi untuk memprediksi kualitas telur dengan akurat dan relatif lebih cepat. Pembuatan aplikasi Egg Detection ini dapat dikembangkan untuk mengklasifikasikan data citra telur menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sehingga model dari hasil pelatihan tersebut akan di ekspor dan di integrasikan ke aplikasi android sebagai data yang dapat memprediksi kualitas telur tersebut, dengan menggunakan metode algoritma Convolutions Neural Network (CNN) dapat mengklasifikasikan suatu objek data citra telur dengan menghitung probabilitas setiap kelas menghasilkan keluaran numerik biner dengan nilai 0 dan 1. model data dari hasil pelatihan dapat dilihat dari tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 95% dan di export ke data tensorflow yang dapat diintegrasikan pada aplikasi berbasis android.