Maulida, Nabila (2022) Klasifikasi penurunan kualitas telur ayam ras berdasarkan warna kerabang telur menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
17650034.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK:
Telur ayam ras banyak dikenal masyarakat Indonesia karena harga nya yang cukup relatif murah, serta memiliki kandungan sumber protein dan gizi yang sangat bermanfaat bagi tubuh. Untuk mengetahui baik buruknya kualitas telur, dapat dilihat dari bagian luar (kerabang telur) dan bagian dalam telur (putih telur). Pada penelitian ini, penulis akan melakukan klasifikasi kualitas telur ayam ras berdasarkan citra telur dengan kategori warna kerabang telur yang berbeda menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hasil tingkat akurasi penggunaan algoritma CNN dalam mengklasifikasi penurunan kualitas telur ayam ras. Proses pengambilan gambar telur ayam ras dilakukan menggunakan kamera smartphone dengan resolusi 8 megapixel dan diambil dari sisi atas telur dengan menggunakan background atau latar belakang warna putih sebagai alas telur. Citra kemungkinan objek tersebut diinputkan ke dalam CNN untuk dilakukan beberapa scenario uji coba dengan skala ukuran input (64x64, 128x128 dan 256x256) dengan jumlah epoch (50, 75 dan 100). Sehingga didapatkan hasil (97%, 97.67%, 97.67%), (98%, 98%, 94.16%) dan (91%, 93.39%, 98 Hal ini yang menunjukkan pengaruh ukuran citra dengan jumlah epoch sangat berpengaruh ketika dilakukan proses training.
ABSTRACT:
Purebred chicken eggs are widely known by the people of Indonesia because the price is relatively cheap, and contains a source of protein and nutrition which is very beneficial for the body. To find out whether egg quality is good or bad, it can be seen from the outside (egg shell) and the inside of the egg (egg white). In this study, the authors will classify the quality of purebred chicken eggs based on egg images with different eggshell color categories using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The purpose of this study was to determine the results of the accuracy of the use of the CNN algorithm in classifying the decline in the quality of broiler chicken eggs. The process of taking pictures of purebred chicken eggs is carried out using a smartphone camera with a resolution of 8 megapixels and taken from the top side of the egg using a white background or background as the egg base. Images of possible objects are input into CNN for several test scenarios with input size scales (64x64, 128x128 and 256x256) with the number of epochs (50, 75 and 100). So that the results (97%, 97.67%, 97.67%), (98%, 98%, 94.16%) and (91%, 93.39%, 98) show that the effect of image size on the number of epochs is very influential when the training process is carried out.
مستخلص البحث:
يض دجاج السلالاةلم روف ع ىلن اقاوا لالا و ، لحهوي ىلن رصار ل السوو بأ وار رخيصم اسعيًا. بالإضا م سلن ذلك ، بالقعهو رفيا الهغذلم لعف ليل ذلك جاًا للجس ، بما٩٠٪بي روادن الحالا الموجودة رل الكالسيومذلك ، رل ااحيم ر اض العيض. دالمًا أخفى ، إن الوناصلالالالالاف الغذاليم الموجودة يا ليسلالالالالاطازجم ، لذلك رل الضلالالالالاف ري لصلالالالالاني جياة جو جودة العيض. لموف م را سذا كاا الهاهورلالاي م ، لمكل رالهنا رل الخارج ةش لالافة دة العيضلالام جياة أم داخب العيضم ةبياض العيض) ىل طفلق العيضم)المؤلفون يصن م ، هذه الارا فة أ لاً. كسف الق جودة العيض بناء ً ىلن صلالالالالاور العيضبف ات ألوان رخهلفم رل ش لالالالالاف العيض با لالالالالاهخاام خوارزريم ال لالالالالاعكم الوصلالالاعيم الهة يفيم(CNN).الغفض رل هذه الارا لالالام هو لحالا دشم خوارزريمCNNجودة لصلالالاني هخاام ىمليم الهقاط صور لعيض الاجاج ات صيب با فة رخهلفم. له العيض بناء ً ىلن صور العيض بألوان ش ذك كاريفا هالباشم٨خلفيم بيضاء الهقاطنا رل الجاان الولوي للعيضم با هخاام خلفيم أ له ريجابكسب كقاىاة للعيض. له سدخال صور الكالنات المحهملمCNNينارلوهات اخهعار بمقاليس حج الإدخال لواة (٦٤× ٦٤ ،١٢٨× ١٢٨ ،٢٥٦× ٢٥٦)ىلالالااد الحقلالالان ر(٥٠ ،٧٥, ١٠٠). بحيلالالاظ ل نف النهلالالاال (٩٧٪ ،٩٧,٦٧٪ ،٩٧,٦٧٪)،(٩٨, ٪٩٨, ٪٩٤،١٦٪)(٩١, ٪٩٣،٣٩, ٪٩٨٪)أن للالالاأ يف حج الصورة ىلن ىاد الوصور رؤ ف للغالم ىنارا له لنفيذ ىمليم الهارلن.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Faisal, Muhammad and Arif, Yunifa Miftachul | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Telur Ayam Ras; Deep Learning; CNN; Klasifikasi Gambar; Broiler Chicken Eggs; Deep Learning; CNN; Image Classification; بيض الدجاج ; التعلم العميق ; الشبكة العصبية التلافيفية (CNN); تصنيف الصور | |||||||||
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080106 Image Processing | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Nabila Maulida | |||||||||
Date Deposited: | 16 Jan 2023 14:14 | |||||||||
Last Modified: | 13 Apr 2023 11:21 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/43127 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |