## PENERAPAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI KUALITAS TELUR AYAM RAS BERDASARKAN WARNA CANGKANG
Firman Nurdiyansyah 1 , Shaifany Fatriana Kadir 2 , Ismail Akbar 3 , Lionardi Ursaputra 4 1,2 Bisnis Digital, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Widyagama Malang
4 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang
3 Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang firmannurdiyansyah@widyagama.ac.id

## ABSTRAK
Sebelum dijual atau dikonsumsi, telur ayam  harus dievaluasi untuk kualitasnya, terutama dari segi  warna dan kondisi cangkangnya. Dalam penelitian ini, digunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan warna cangkang telur ayam.  Dengan penggunaan CNN diharapkan dapat  mengembangkan model  Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat  mengklasifikasikan kualitas telur ayam secara akurat dengan memberikan rekomendasi parameter yang optimal untuk mencapai performa terbaik. Dataset terdiri dari 120  butir  telur  yang  dibagi  menjadi  tiga  kategori:  coklat,  krem,  dan  putih.  Pengolahan  data  melibatkan preprocessing image dengan teknik enhancement data untuk memperluas variasi data tanpa kehilangan informasi penting. Selama pengujian, tiga parameter utama  dievaluasi:  optimizer (Adam, SGD, RMSprop), learning rate (0.01,  0.001,  0.0001),  dan  epoch  (20,  50,  100).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kombinasi  terbaik  untuk performa optimal adalah dengan  menggunakan Adam optimizer, learning rate 0,01, dan 100 epoch. Rasio data 80:20 memberikan hasil terbaik, menekankan pentingnya proporsi data yang baik dalam pembentukan model yang akurat. Analisis parameter learning rate menunjukkan bahwa nilai 0.01 memberikan performa terbaik untuk semua proporsi data, sementara hasil terbaik pada nilai epoch diperoleh dengan 100 epoch untuk semua proporsi data. Dengan  demikian,  penelitian  ini  menegaskan  bahwa  CNN  efektif  dalam  mengklasifikasikan  kualitas  telur berdasarkan  warna  cangkang,  yang  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pedagang  dan  peternak  telur  dalam memilih telur berkualitas.
Keyword : klasifikasi, deep learning, CNN, telur ayam,

## 1. PENDAHULUAN
Telur  ayam  merupakan  bahan  pangan  hewani yang  mudah  diperoleh,  terjangkau  harganya,  dan menjadi makanan  pokok  yang  populer di Masyarakat  [1].  Kandungannya  yang  kaya  seperti protein,  karbohidrat,  kalori,  kalsium  dalam  putih telur,  serta  vitamin,  mineral,  dan  zat  karotenoid dalam  kuning  telur  menjadikannya  pilihan  bergizi bagi  kesehatan  tubuh  [2].  Dikenal  sebagai  sumber nutrisi  yang  baik,  telur  ayam  mudah  ditemukan  di berbagai tempat, memberikan manfaat bagi beragam lapisan masyarakat.
Artinya  telur  ayam  merupakan  lauk  yang sangat  diminati,  dengan  permintaan  domestik sebesar 4.895 ribu ton di Indonesia pada tahun 2020 dan  ekspor  sebanyak  5.522  Kg  ke  Burma (Myanmar)  dari  Januari  hingga  Mei  2021  [3]. Tingginya  permintaan  ini  menandakan  pentingnya proses pemilahan telur sebelum didistribusikan dan dijual,  karena  kuantitas  yang  besar  memerlukan metode  pengelolaan  yang  ketat  untuk  memastikan kualitas yang baik sebelum sampai ke konsumen. Dua aspek utama telur ayam dapat menentukan kualitasnya:  bagian  dalam  (putih,  kuning,  dan kantong kulit) dan  bagian  luar (warna, bentuk, dan kebersihan)  [4].  Menurut  Muchtadi,  dkk  dalam penelitian Djaelani, telur rentan terhadap penurunan kualitas  karena  kerusakan  fisik  serta  hilangnya  air dan berbagai zat kimia penting seperti karbondioksida,  ammonia,  nitrogen,  dan  hidrogen
sulfida  dari  dalam  telur  [5].  Hal  ini  menunjukkan pentingnya  pengawasan  terhadap  kedua  aspek tersebut untuk memastikan kualitas telur yang dijual kepada konsumen tetap optimal.
Tidak  semua  telur  ayam  memiliki  kualitas yang sesuai untuk dikonsumsi, sehingga diperlukan kehati-hatian  saat  memilihnya  sebelum  diolah menjadi  makanan.  Umumnya,  penilaian  kualitas telur  ayam  yang  baik  dapat  dilakukan  dengan memperhatikan  kondisi  cangkang  telur.  Selain  itu, pengamatan  internal  telur  dapat  dilakukan  dengan cara  memecahnya,  namun  hal  ini  membutuhkan waktu dan mungkin tidak efisien. [6]. Maka dari itu, memahami kualitas telur menjadi penting. Kualitas segar  sebuah  telur  umumnya  ditentukan  oleh keadaan  cangkangnya,  termasuk  warna  dan kebersihannya.
Penelitian  Bacheramsyah,  T.F.  [7],  dilakukan upaya  identifikasi  kualitas  telur  ayam  berdasarkan ketebalan  telur  kuning  dan  putih  menggunakan Discrete  Cosine  Transform (DCT)  serta  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  yang  menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  83,63%.  Namun,  proses pengamatan  citra  telur  dalam  penelitian  tersebut masih  dilakukan  secara  manual  dengan  cara menghancurkan  telur  yang  terleburkan.  Sebagai tambahan, terdapat penelitian lain yang menunjukkan klasifikasi kualitas telur secara invasif menggunakan  teknik  KNN  dan  berhasil  mencapai akurasi 80% pada perangkat Android [8].
Selain itu, penelitian mencoba
mengidentifikasi  kemurnian  cangkang  telur  ayam melalui  pengolahan  gambar  digital  dengan  metode Thresholding .  Metode  ini  menggunakan  gambar telur  RGB  sebagai input ,  yang  kemudian  diubah menjadi gambar grayscale sebagai output . [6].  Ada kemungkinan bahwa hasil klasifikasi telur berdasarkan  kebersihan  cangkang  telur  sangat dipengaruhi  oleh  metode  pengolahan  citra  digital, menurut penelitian yang dilakukan oleh Maimunah dan Rokhman.
Dalam  penelitian  lain  tentang  klasifikasi kualitas telur ayam yang dilakukan oleh Pratama [3] Convolutional  Neural  Network (CNN)  telah digunakan  untuk  klasifikasi  gambar  telur  ayam dengan sangat baik untuk mengevaluasi kondisi fisik dan warna cangkang. Dalam pengujian, model CNN yang  dimodifikasi  dengan  parameter  terbaik menunjukkan  tingkat  akurasi  training  sebesar  79% dan  akurasi  validasi  sebesar  90%.  Hasil  dari Classification  Report juga  memperlihatkan  nilai precision sebesar 67%, recall sebesar 75%, dan F1- Score sebesar  71%,  memberikan  gambaran  yang komprehensif  tentang  performa  model  dalam mengklasifikasikan  kualitas  telur  berdasarkan atribut yang ditetapkan.
Menurut  penjabaran  di  atas,  penelitian  ini menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk menyelesaikan masalah kualitas telur ayam ras yang berkaitan dengan warna cangkangnya.  Sehingga  penelitian  ini  bertujuan untuk mengembangkan model Convolutional
Neural Network (CNN)
yang dapat mengklasifikasikan  kualitas  telur  ayam  secara akurat  berdasarkan  warna  cangkangnya.  Dengan demikian,  hasil  penelitian  diharapkan  dapat memberikan kontribusi dalam memudahkan peternak  dan  pedagang  telur  dalam  memilih  telur yang  diinginkan,  serta  meningkatkan  kesadaran akan  pentingnya  kualitas  telur  dalam  aspek  nutrisi dan kesegarannya bagi masyarakat secara keseluruhan,  dengan  mengevaluasi  efektivitas penggunaan  CNN  dan  memberikan  rekomendasi parameter  yang  optimal  untuk  mencapai  performa terbaik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kualitas Telur Ayam
Telur  ayam,  sebagai  sumber  makanan  yang sangat  umum,  harus  melewati  tahap  penilaian kualitas  sebelum  dapat  dijual  dan  dikonsumsi. Penilaian  ini  terbagi  menjadi  dua  aspek  utama: penilaian  eksterior  dan  interior  telur.  Fokus  dari penelitian  ini  terpusat  pada  penilaian  kualitas eksterior,  yang  mencakup  kondisi,  warna,  dan ukuran  cangkang  telur.  Cangkang  telur  memiliki peran  penting  sebagai  pelindung  struktural  bagi kandungan  telur.  Retakan  atau  ketidaknormalan
pada  cangkang  dapat  berdampak  pada  lapisan- lapisan  telur  lainnya.  Cangkang  yang  retak  dapat memungkinkan masuknya mikroorganisme berbahaya yang berpotensi merusak kandungan telur [9], [10], [11].
Sementara  itu,  warna  cangkang  menjadi indikator  penting.  Variasi  warna,  seperti  coklat pucat  (krem),  coklat  tua,  dan  putih,  dapat  menjadi petunjuk mengenai umur telur atau mengindikasikan adanya  kelainan  yang  disebabkan  oleh  kondisi kesehatan  ayam  petelur  [11],[6].  Umumnya, semakin  terang  warna  cangkang,  semakin  rendah kualitas  telur  tersebut.  Dalam  proses  penilaian kualitas telur berdasarkan cangkangnya, pemahaman akan kondisi fisik cangkang yang utuh dan warna yang cerah menjadi kunci penting. Hal ini membantu dalam memastikan perlindungan terhadap  isi  telur  dari  kemungkinan  kontaminasi mikroba dan memberikan indikasi awal terkait umur atau  kesehatan  ayam  petelur,  memudahkan  seleksi telur berkualitas bagi konsumen.
Dalam  penilaian  kualitas  telur,  fokus  utama adalah  pada  penentuan  kondisi  fisik  dan  warna cangkang  sebagai  penentu  kualitas  telur.  Warna cangkang  merupakan  indikator  penting  dalam menentukan  kualitas  telur,  dimana  coklat  sering menjadi  standarnya.  Telur  dengan  cangkang  yang hampir berwarna putih atau coklat muda seringkali memiliki  kualitas  yang  buruk  [9].  Semakin  terang warna  cangkangnya,  semakin  rendah  kualitas telurnya.

## 2.2. Convolutional Neural Network
CNN  yang  banyak  digunakan  pada  data gambar,  diinspirasi  oleh  proses  biologis  di  mana pola hubungan antar neuron mirip dengan organisasi korteks  visual  hewan.  Mempelajari  apa  yang sebenarnya  terjadi  di  lapisan  tersembunyi  jaringan syaraf  tiruan  adalah  tujuan  awal  pengembangan Deep  Learning [12].  Gambar  1  menunjukkan arsitektur  umum  CNN,  yang  terdiri  dari  empat lapisan utama: convolution , activation , pooling , dan full-connected layer [3]. CNN melakukan inisialisasi, feedforward , backpropagation ,  dan pembaruan bobot. Gambar biner digunakan sebagai input data dan klasifikasi telur ayam ras dihasilkan. Dalam Convolutional  Neural  Network ,  tahap inisialisasi  terdiri  dari  dua  komponen  penting: inisialisasi  parameter  dan  inisialisasi  bobot. Inisialisasi  parameter  melibatkan  penetapan  nilai maksimum epoch ,  rasio  pembelajaran,  dan  nilai error  minimum .  Di  sisi  lain,  inisialisasi  bobot melibatkan penetapan nilai awal pada bobot dan bias di  berbagai  lapisan,  termasuk  lapisan filter convolution , lapisan tersembunyi, dan lapisan penuh terhubung.  Metode  H  digunakan  untuk  mengatur semua nilai bobot. [13].
Gambar 1. Arsitektur Umum CNN.
Proses feedforward diterapkan pada CNN dari awal input hingga melewati convolution , activation , pooling ,  dan layer yang  benar-benar  terhubung, sesuai dengan Gambar 1.
Pada  lapisan  konvolusi,  operasi  konvolusi dilakukan antara matriks gambar input dan matriks filter . Untuk menghasilkan keluaran raster peta fitur, filter  ini  akan  digeser  pada  permukaan  gambar. Persamaan (1) dapat digunakan untuk menghasilkan peta fitur.
𝑛 𝑜𝑢𝑡 = ( 𝑛 𝑖𝑛 −𝑘+2𝑝 𝑠 ) + 1 (1)
Dimana  pada  Persamaan  (1) 𝑛 𝑜𝑢𝑡 merupakan ukuran feature map . 𝑛 𝑖𝑛 ukuran matriks masukan, 𝑘 ukuran matriks filter, 𝑝 ukuran padding dan 𝑠 stride . Adapun  persamaan  dari convolutional  layer pada Persamaan (2).
𝐹𝑀[𝑖] 𝑗,𝑘 = (∑ ∑ 𝑁 [𝑗−𝑚,   𝑘−𝑛] 𝐹 𝑚,𝑛 𝑛 𝑚 ) + 𝑏𝐹 (2)
Pada  persamaan  (2), 𝐹𝑀[𝑖] matriks feature map ke-i, 𝑁 matriks  citra input , 𝐹 matriks  filter convolutional , 𝑏𝐹 nilai  bias  pada  filter, 𝑗, 𝑘 Posisi piksel  pada  matriks  citra input ,  dan 𝑚, 𝑛 Posisi piksel pada matriks filter convolutional . Setelah convolution ,  langkah  berikutnya adalah memulai fungsi aktivasi dengan menggunakan fungsi Rectified Linear Unit (ReLU). Fungsi  ReLU  akan  memasukkan  setiap  piksel  dari feature  map .  Nilai  piksel  yang  kurang  dari  0  akan diganti dengan 0, berdasarkan rumus f(x) = max(0,
x).
Mengurangi  ukuran  peta  fitur  ( feature  map ) adalah  tujuan  dari  proses layer  pooling dalam Convolutional Neural Network . Max pooling adalah metode pooling yang sering digunakan di mana nilai
maksimum dipilih dari suatu jendela yang bergerak di seluruh gambar, sehingga menghasilkan peta fitur yang  berisi  nilai  maksimum  tersebut.  Proses  ini berfokus  pada  pemilihan  nilai  maksimum  dalam area  tertentu,  meskipun  mirip  dengan convolution layer [14]. Tahap inisialisasi mencakup dua bagian, yaitu  inisialisasi  parameter  (seperti  jumlah epoch , learning rate , dan error minimum ) serta inisialisasi bobot  yang  melibatkan  nilai  awal  bobot  dan  bias pada berbagai lapisan.
Fully  Connected  Layer adalah  lapisan  dalam jaringan saraf tiruan, atau neural network . Di lapisan ini, setiap neuron terhubung sepenuhnya ke neuron di lapisan sebelumnya dan sesudahnya. Dengan kata lain, setiap neuron di lapisan ini menerima input dari neuron di  lapisan  sebelumnya  dan  mengirimkan output ke neuron di lapisan berikutnya. [15] [16]. Output  Layer pada Convolutional  Neural Network (CNN)  merupakan  lapisan  terakhir  yang menghasilkan  prediksi  atau output dari  jaringan. Lapisan ini umumnya berperan dalam mengeluarkan hasil  klasifikasi  atau  regresi  berdasarkan  fitur-fitur yang telah diekstraksi dari lapisan-lapisan sebelumnya [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  ilmu  komputasi  visi,  klasifikasi  citra merupakan  salah  satu  tugas  umum  yang  paling penting.  Salah  satu  contoh  dari  klasifikasi  citra adalah  klasifikasi  gambar  telur  ayam  berdasarkan rasnya. Pada penelitian ini, akan mengimplementasikan  klasifikasi  citra  telur  ayam menggunakan jaringan konvolusi. Metode penelitian yang diusulkan dalam penelitian ini terdiri dari  beberapa  tahapan  yang  diilustrasikan  pada Gambar  2.  Lebih  jelasnya  tahapan  penelitian disajikan pada bagian 3.1 hingga 3.6.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  secara  manual dengan  mengambil  beberapa  contoh  telur  dari peternakan  ayam  petelur.  Kamera smartphone beresolusi  108 megapixel mengambil  gambar  dari sisi atas telur, dengan latar belakang berwarna putih sebagai alas.

## 3.2. Pembagian Kelas
Hasil  pengumpulan  data  menghasilkan  total 120 butir telur. Kemudian hasilnya dibagi menjadi 3 jenis  berdasarkan  warna  cangkangnya  yang disajikan pada Gambar 3 dengan warna putih, krem, dan coklat.
(a) (b) (c)
Gambar 3. Warna cangkang (a) telur coklat, (b) telur krem, dan (c) telur putih.

## 3.3. Preprocessing
Preprocessing gambar  merupakan  langkah penting  dalam  mempersiapkan  data  yang  akan digunakan  sebagai input .  Dalam  konteks deep learning , keberhasilan model seringkali bergantung pada  jumlah  dan  variasi  data  yang  mencukupi. Namun,  terkadang  pengumpulan  data terbatas oleh variasi  subjek  atau  kemampuan  saat  pengambilan data.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  melakukan preprocessing gambar dengan menggunakan teknik pengembangan data ( enhancement ) untuk menambah  variasi  pada dataset tanpa  kehilangan informasi  penting.  Hal  ini  memungkinkan  mesin untuk  belajar  mengenali  berbagai  gambar  dengan berbagai bentuk dan pola.
Untuk  mempermudah  manajemen  data  yang akan  dijadikan input ,  penelitian  ini  memanfaatkan library ImageDataGenerator dalam Python. Library ini  memungkinkan  pelaksanaan  teknik  augmentasi
data  seperti  rotasi  rentang,  perubahan  lebar  dan tinggi,  modifikasi  ukuran, cropping , zooming ,  dan flipping horizontal . Dengan menggunakan beragam teknik  ini,  penelitian  dapat  memperkaya  dataset yang ada, sehingga model dapat belajar dari variasi yang lebih luas dari gambar yang akan dikenali.

## 3.4. Pembagian Data
Gambar  pelatihan  dan  pengujian  berukuran 128  x  128  piksel.  Proporsi  data  untuk  pelatihan adalah 80%, 70%, dan 60% dari total data, dan untuk pengujian  adalah  20%,  30%,  dan  40%.  Pemilihan proporsi  data  latih  dan  uji  sangat  mempengaruhi performa model dalam mempelajari pola yang ada. Dengan  menggunakan ImageData-Generator dan teknik  augmentasi  data,  jumlah  dan  variasi  data dapat  diperluas  tanpa  kehilangan  informasi  kunci. Hasil  pengumpulan  120  butir  telur,  yang  dibagi menjadi  tiga  jenis  berdasarkan  warna  cangkang coklat,  krem  dan  putih,  disiapkan  untuk  pelatihan dan pengujian.
Gambar 5. Proporsi Data 60%:40%.
Gambar 5 menampilkan penggunaan data latih sebesar 60% dan data uji sebesar 40%. Ini mungkin memberikan  model  lebih  banyak  variasi  dalam pelatihan, namun, ukuran uji yang lebih besar dapat mengindikasikan  seberapa  baik  model  dapat generalisasi pada data baru yang belum dilihat.
Gambar 6. Proporsi Data 70%:30%.
Gambar 6, dengan proporsi 70% data latih dan 30%  data  uji,  mengevaluasi  model  dengan  ukuran uji yang sedikit lebih kecil. Hal ini dapat membantu memastikan  model  memiliki  performa  yang  baik pada data yang belum dilihat sebelumnya.
Gambar 7. Proporsi Data 80%:20%.
Gambar 7 menunjukkan hasil dari penggunaan proporsi  80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Dengan ukuran  uji  yang  lebih  kecil,  ini  dapat  memberikan evaluasi  yang  lebih  ketat  terhadap  kemampuan model dalam melakukan generalisasi pada data baru.
Selanjutnya,  proses  pengujian  dilakukan menggunakan  CNN  dengan  pengujian  beberapa parameter  seperti optimizer , learning  rate ,  dan epoch pada ukuran gambar 128 x 128 piksel. Setelah mendapatkan  ukuran  gambar,  tahap  berikutnya menguji beberapa optimizer , terutama Adam, SGD, dan RMSprop. Uji rasio pembelajaran adalah 0.01, 0.001, dan 0.0001, dan epoch adalah 20, 50, dan 100.

## 3.5. Klasifikasi dengan CNN
Dalam  pemrosesan  citra,  konvolusi  berarti proses  menerapkan  fungsi  tertentu  pada  hasil keluaran  fungsi  lain  berulang  kali.  Fokusnya  pada data  gambar  adalah  untuk  mengekstraksi  aspek penting dari gambar yang dimasukkan.
Gambar 4. Model Klasifikasi Kualitas Telur.
Dengan  mempertahankan  informasi  spasial  dari gambar,  konvolusi  mengubah  data input secara linear [18].  Lapisan  konvolusi  CNN  menunjukkan kernel  konvolusi  yang  digunakan.  Hal  ini memungkinkan kernel konvolusi untuk belajar dari
input pada  CNN,  mengakibatkan  penyesuaian  dan pembentukan  fitur-fitur  yang  diperlukan  dalam proses  analisis  atau  klasifikasi  citra.    Untuk penelitian  ini, Convutional  Neural  Network digunakan  untuk  mengklasifikasikan  kualitas  telur ayam ras berdasarkan warna cangkang, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Dari arsitektur Gambar 4 sebuah Convolutional Neural Network (CNN)
diimplementasikan  dalam  bahasa  pemrograman Python  menggunakan library Keras.  Model  ini terdiri dari serangkaian layer : dua layer Convolutional 2D yang diikuti oleh  fungsi aktivasi ReLU,  lapisan Max  Pooling 2D  untuk  mengurangi dimensi fitur, lalu dilanjutkan dengan layer Flatten untuk  mengubah output menjadi  vektor  satu dimensi.  Kemudian,  ada  dua layer  Dense ( fully connected )  dengan  256  unit  pada  lapisan  pertama, diikuti oleh  fungsi  aktivasi ReLU dan Dropout 0.5 untuk  mencegah overfitting .  Lapisan  terakhir menggunakan  fungsi aktivasi softmax untuk output kelas-kelas yang diinginkan. Model ini dikompilasi dengan loss  function 'categorical_crossentropy' untuk  klasifikasi  multi-kelas,  optimizers.RMSprop sebagai optimizer dengan rho=0.9, dan menggunakan  metrik  akurasi  ( 'accuracy' )  sebagai metrik  evaluasi  performa  model.  Selain  model  di atas,  juga  dilakukan  analisis  pengujian  parameter menggunakan optimizer Adam, SGD, dan RMSprop. Learning  Rate 0.01,  0.001,  dan  0.0001. serta epoch 20, 50, 100.

## 3.6. Evaluasi dan Pengujian
Untuk  mengevaluasi  metode  menggunakan
Confusion Matrix yang merupakan metode pengukuran dan evaluasi keakuratan model. Dengan melakukan  beberapa  pengujian,  siapkan  setiap model  agar  berjalan  sepuluh  kali  untuk  kedua kumpulan data [19]. Pada Tabel 1 adalah Confusion Matrix yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1 . Confusion Matrix . Kelas Aktual Kelas Prediksi Putih Krem Coklat Putih TP FN FN Krem FP TP FN Coklat FN FP TP 𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = 𝑻𝑷+𝑻𝑵 𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 (3) 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 (4) 𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷
𝑻𝑷+𝑭𝑵 (5) 𝑭𝟏 − 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟐 𝑷𝒙𝑹 𝑷 𝒙 𝑹 (6)
Dalam  hal  ini,  TP  menunjukkan  hasil  positif sebenarnya, yang berarti jumlah sampel positif yang diprediksi  dengan  benar;  TN  menunjukkan  hasil negatif  sebenarnya,  yang  berarti  jumlah  sampel negatif  yang  diprediksi  dengan  benar;  FP menunjukkan hasil positif palsu, yang berarti jumlah sampel negatif yang salah diprediksi sebagai positif; dan  FN  menunjukkan  hasil  negatif  palsu,  yang berarti  jumlah sampel positif  yang  salah diprediksi menjadi negatif [20].
Persamaan  (3)  dapat  digunakan  untuk menghitung  keakuratan  (akurasi)  prediksi  yang benar,  di  mana  TP  menunjukkan  nilai  positif sebenarnya  ditambah  TN,  yang  merupakan  nilai klasifikasi  sebenarnya  dibagi  dengan  jumlah  TP ditambah TN, FP ditambah FN. Sampel kelas positif yang  diklasifikasikan  dengan  benar  diukur  dengan presisi,  yang  ditunjukkan  dalam  Persamaan  (4),  di mana TP dan FP menunjukkan jumlah positif benar dan positif palsu. Menghitung seluruh sampel positif (TP),  yang  dianggap  sebagai  positif  sebenarnya, dibagi dengan total TP ditambah FN, menggunakan ulang pada Persamaan (5).
F1-Score memperhitungkan  penghitungan keuntungan  antara  presisi  dan  perolehan  kembali. Seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (6), rata- rata  antara  presisi  dan  perolehan  kembali menunjukkan  sejauh  mana  sistem  otomatis  dapat menyeimbangkan  kinerja  antara  presisi  dan perolehan  kembali.  Dalam  hal  ini,  jika  recall  dan presisi sama dengan 1, maka F1-Score -nya adalah 1, jika  salah  satunya  sama  dengan  0  maka F1-Score - nya adalah 0, dan jika salah satunya sama dengan 0 maka F1-Score -nya adalah 0.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam  mengklasifikasikan  kualitas  telur ayam  berdasarkan  warna  cangkangnya.  Data  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  terdiri  dari  120  butir telur  yang  dikategorikan  ke  dalam  tiga  kategori warna  cangkang:  coklat,  krem,  dan  putih. Selanjutnya, menguraikan  parameter-parameter yang dianalisis, seperti optimizer, learning rate, dan epoch,  serta  hasil  eksperimen  untuk  mencapai performa optimal dalam penggunaan CNN.

## 4.1. Analisa pengujian dengan optimizer
Percobaan  pertama  berfokus  pada  klasifikasi telur  berdasarkan  warna  cangkang  menggunakan CNN dengan menentukan optimizer terbaik. Dengan ukuran  gambar  128x128  piksel.  Parameter  yang digunakan  adalah learning  rate 0.0001, epoch 20, dan batch  size 32.  Tabel  2  menunjukkan  hasil percobaan pertama.
Berdasarkan  Tabel  2  menunjukkan  hasil evaluasi dari tiga variasi proporsi data latih dan uji (60:40,  70:30,  80:20)  dengan  tiga optimizer yang berbeda  (Adam,  SGD,  RMSprop)  menggunakan beberapa  metrik  evaluasi.  Secara  keseluruhan, terlihat  peningkatan  konsisten  dalam  performa model saat proporsi data uji menurun, menunjukkan hasil  yang  lebih  tinggi  pada  akurasi  dan  metrik lainnya. Optimizer “Adam”  memberikan  kinerja yang  lebih  baik  dalam  semua  skenario  pemisahan data,  diikuti  oleh  “RMSprop”  dan  “SGD”. Khususnya, proporsi 80:20 menunjukkan hasil yang paling  tinggi  dalam  semua  metrik  evaluasi, menunjukkan  pentingnya  proporsi  data  yang  baik dalam meningkatkan kinerja model.
Tabel 2 . Hasil Analisa dengan Optimizer .
Data Ratio Optimizer Matrik Evaluasi Accuracy Precision Recall F1-Score 60%: 40% Adam 85.25% 79.50% 88.75% 83.33% SGD 82.75% 76.40% 85.20% 80.60% RMSprop 84.90% 78.80% 87.60% 82.90% 70%: 30% Adam 87.60% 80.30% 90.10% 85.20% SGD 83.80% 77.20% 86.50% 81.90% RMSprop 86.20% 79.90% 89.00% 84.50% 80%: 20% Adam 89.10% 82.40% 91.50% 87.20% SGD 84.50% 78.00% 87.00% 82.80% RMSprop 88.40% 81.50% 90.20% 85.70%
4.2. Analisa pengujian dengan Learning Rate Untuk  mendapatkan  parameter learning  rate terbaik, eksperimen kedua dilakukan. Pengujian ini menggunakan  pengaturan  optimasi  terbaik  dari pengujian  sebelumnya,  khususnya  pengoptimal
"Adam". Parameternya sama dengan yang digunakan  dalam  tes  sebelumnya,  yaitu epoch 20, batch size 32, dan ukuran gambar 128 x 128 piksel.
Nilai learning rate yang diuji adalah 0.01, 0.001 dan 0.0001. Hasil pengujian disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Analisa dengan Learning Rate .
Data Ratio Learning Rate Matrik Evaluasi Accuracy Precision Recall F1-Score 60%:40% 0.01 85.30% 79.60% 88.65% 84.30% 0.001 84.90% 78.80% 87.60% 82.90% 0.0001 86.40% 80.10% 89.20% 84.60% 70%:30% 0.01 87.70% 80.33% 90.15% 85.00% 0.001 86.20% 79.90% 89.00% 84.50% 0.0001 88.10% 81.20% 90.60% 85.90% 80%:20% 0.01 89.40% 82.25% 90.60% 86.70% 0.001 88.40% 81.50% 90.20% 85.70% 0.0001 88.90% 82.10% 90.80% 86.30%
Tabel  3  menunjukkan  hasil  evaluasi  model dengan  variasi  proporsi  data  latih  dan  uji  (60:40, 70:30,  80:20),  serta  tiga  tingkat  berbeda learning rate .  Untuk  mengevaluasi,  metrik  Akurasi,  Presisi, Recall , dan F1-Score digunakan. Hasil menunjukkan kinerja  model pada setiap kombinasi proporsi  data  dan  tingkat  pembelajaran.  Secara keseluruhan,  pada  proporsi  data  80:20  dengan tingkat  pembelajaran  0.01,  model  menunjukkan kinerja  yang  paling  baik  dengan  Akurasi  89,40%, Presisi  82,25%, Recall 90,60%,  dan F1-Score 86,70%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kombinasi
ini  memberikan  kinerja  terbaik  dibandingkan dengan variasi lainnya.

## 4.3. Analisa pengujian dengan Epoch
Percobaan  ketiga  adalah  mencari  nilai epoch terbaik. Beberapa epoch yang diuji adalah 20, 50 dan 100.  Pada  pengujian  ketiga  ini  parameter  yang digunakan adalah hasil pengujian pertama dan kedua yang menghasilkan  parameter  terbaik yaitu optimizer “Adam”  dan learning  rate 0.01.  Dengan parameter serupa lainnya yaitu size gambar 128x128 piksel dan batch size 32. Hasil analisis dengan epoch ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Analisa dengan Epoch .
Data Ratio Epoch Matrik Evaluasi Accuracy Precision Recall F1-Score 60%:40% 20 83.40% 77.20% 86.50% 81.90% 50 85.60% 79.00% 88.20% 83.70% 100 87.30% 80.90% 89.80% 85.10% 70%:30% 20 86.10% 79.50% 88.70% 83.60% 50 88.20% 81.20% 90.20% 85.50% 100 89.50% 82.60% 91.40% 87.00% 80%:20% 20 87.80% 80.60% 89.90% 85.20% 50 89.00% 82.00% 91.10% 86.70% 100 90.20% 83.30% 92.00% 87.90%
Dari Tabel  4,  dapat  diamati  bahwa  semakin besar  jumlah epoch ,  performa  model  cenderung meningkat untuk semua proporsi data latih dan uji. Secara  konsisten,  terlihat  bahwa  pada  semua proporsi  data,  hasil  evaluasi  terbaik  tercapai  saat menggunakan 100 epoch . Dalam kasus proporsi data 80:20,  model  mencapai  hasil  tertinggi  dengan akurasi 90.20%, presisi 83.30%, recall 92.00%, dan F1- score 87.90%.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil eksperimen yang menggunakan Convutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan kualitas telur ayam ras berdasarkan  warna  cangkangnya  menunjukkan bahwa  model  CNN  dapat  mengklasifikasikan  telur ayam ras berdasarkan warna cangkang coklat, krem, atau  putih.  Pada  analisis  pengujian  dengan optimizer nya,  terlihat  bahwa  penggunaan  proporsi
data  latih  dan  uji  80:20  dengan optimizer "Adam" dan learning  rate 0.01  memberikan  hasil  evaluasi terbaik  dengan  akurasi  mencapai  89.40%,  presisi 82.25%, recall 90.60%,  dan  F1- score 86.70%.
Sementara pada pengujian learning rate , kombinasi 80:20 dengan learning rate 0.01 juga menunjukkan performa  terbaik  dalam  sebagian  besar  metrik evaluasi.  Pada  analisis  terakhir,  penggunaan epoch 100  dalam  proporsi  data  80:20  memberikan  hasil evaluasi  tertinggi  dengan  akurasi  90.20%,  presisi 83.30%, recall 92.00%,  dan  F1- score 87.90%.  Ini menunjukkan  bahwa  pemilihan  proporsi  data  latih dan  uji  serta  parameter  lainnya  secara  signifikan mempengaruhi  performa  model.  Saran  untuk penelitian selanjutnya bisa meliputi eksplorasi lebih lanjut  terhadap  variasi hyperparameter lainnya, seperti batch  size ,  arsitektur  model  yang  berbeda, atau penerapan teknik regularisasi untuk meningkatkan performa model.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  R.  M.  A.  R.  Maulana,  F.  Rizal,  and  W.  J.
Shudiq, “Implementasi Algoritma
Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Untuk Deteksi  Kesegaran  Telur  Berbasis  Android,” Jusikom J. Sist. Komput. Musirawas , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[2]  J.  Godos et  al. ,  “Egg  consumption  and cardiovascular  risk:  a  dose–response  meta- analysis of prospective cohort studies,” Eur. J. Nutr. , vol. 60, no. 4, pp. 1833–1862, 2021, doi: 10.1007/s00394-020-02345-7.
[3]  Pratama M F A, Prasasti A L, and Paryasto M W,  “Klasifikasi  Ukuran  dan  Kualitas  Telur Ayam Menggunakan Algoritma Convolutional Neural,” eProceedings Eng. , vol. 10, no. 1, pp. 473–480, 2023.
[4]  J. Thipakorn, R. Waranusast, and P. Riyamongkol, “Egg weight prediction and egg size  classification  using  image  processing  and machine  learning,” ECTI-CON  2017  -  2017 14th  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput. Telecommun. Inf. Technol. , pp. 477–480, 2017, doi: 10.1109/ECTICon.2017.8096278.
[5]  M.  A.  Djaelani,  “Kualitas  Telur  Ayam  Ras (Gallus  L.)  Setelah  Penyimpanan yang dilakukan  Pencelupan  pada  Air  Mendidih  dan Air Kapur Sebelum Penyimpanan,” Bul. Anat. dan Fisiol. , , vol. Volume 24, no. Nomor 1, pp. 122–127, 2016.
[6]  Maimunah.  and  T.  Rokhman,  “Klasifikasi penurunan kualitas telur ayam ras berdasarkan warna  kerabang  menggunakan  support  vector machine,” J. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 43– 52, 2018.
[7]  N.  IBRAHIM,  T.  F.  BACHERAMSYAH,  B. HIDAYAT, and S. DARANA,
“Pengklasifikasian  Grade  Telur  Ayam  Negeri menggunakan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor berbasis Android,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 6, no. 2, p. 288, 2018, doi:
10.26760/elkomika.v6i2.288.
[8]  N.  IBRAHIM,  S.  SA’IDAH,  B.  HIDAYAT, and  S.  DARANA,  “Klasifikasi  Grade  Telur Ayam Negeri secara non- Invasive menggunakan Convolutional Neural Network,”
ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  10,  no.  2,  p. 297, 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i2.297.
[9]  C. Haoran, H. E. Chuchu, J. Minlan, and L. I. U.  Xiaoxiao,  “Egg  crack  detection  based  on support  vector  machine,” Proc.  -  2020  Int. Conf. Intell. Comput. Human-Computer Interact.  ICHCI  2020 ,  pp.  80–83,  2020,  doi: 10.1109/ICHCI51889.2020.00025.
[10]  B.  Narin,  S.  Buntan,  N.  Chumuang,  and  M. Ketcham,  “Crack  on  Eggshell  Detection System Based on Image Processing Technique,” Isc.  2018  -  18th  Int.  Symp.
Commun. Inf. Technol. , no. Iscit, pp. 226–231,
2018, doi: 10.1109/ISCIT.2018.8587980.
[11]  E. H. Rachmawanto et al. , “Eggs classification based  on  egg  shell  image  using  k-nearest neighbors classifier,” Proc.  -  2020  Int.  Semin. Appl.  Technol.  Inf.  Commun.  IT  Challenges Sustain. Scalability, Secur. Age Digit. Disruption,  iSemantic  2020 ,  pp.  50–54,  2020, doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234305.
[12]  N.  I.  Widiastuti,  “Deep  Learning  -  Now  and Next  in  Text  Mining  and  Natural  Language Processing,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. , vol.  407,  no.  1,  2018,  doi:  10.1088/1757- 899X/407/1/012114.
[13]  K.  He,  “Delving  Deep  into  Rectifiers : Surpassing  Human-Level  Performance  on ImageNet  Classification,” Proc.  IEEE  Int. Conf. Comput. Vis. , pp. 1026–1034, 2015.
[14]  Y.  Siti  Ambarwati  and  S.  Uyun,  “Feature Selection  on  Magelang  Duck  Egg  Candling Image  Using  Variance  Threshold  Method,” 2020  3rd  Int.  Semin.  Res.  Inf.  Technol.  Intell. Syst.  ISRITI  2020 ,  pp.  694–699,  2020,  doi: 10.1109/ISRITI51436.2020.9315486.
[15]  J. Raghavan and M. Ahmadi, “A M ODIFIED CNN-B  ASED  F  ACE,” Int.  J.  Artif.  Intell. Appl. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  1–20,  2021,  doi: 10.5121/ijaia.2021.12201.
[16]  G.  Bhimavarapu,  U.;  Chintalapudi,  N.; Battineni, “Automatic Detection and
Classification  of  Diabetic  Retinopathy  Using the  Improved  Pooling  Function  in  the Convolution  Neural  Network,” Diagnostics , 2023.
[17]  U.  UNGKAWA  and  G.  AL  HAKIM, “Klasifikasi  Warna  pada  Kematangan  Buah Kopi  Kuning  menggunakan  Metode  CNN Inception  V3,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 11, no. 3, p. 731, 2023, doi: 10.26760/elkomika.v11i3.731.
[18]  S.  R.  Suartika  E.  P,  I  Wayan,  Wijaya  Arya Yudhi,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, p. 76,
2016, [Online]. Available:
http://repository.its.ac.id/48842/
[19]  K. Goseva-Popstojanova and J. Tyo,
“Identification  of  security  related  bug  reports via  text  mining  using  supervised  and unsupervised classification,” Proc. - 2018 IEEE 18th Int. Conf. Softw. Qual. Reliab. Secur. QRS 2018 , pp. 344–355, 2018, doi: 10.1109/QRS.2018.00047.
[20]  S.  Chotirat  and  P.  Meesad,  “Heliyon  Part-of- Speech  tagging  enhancement  to  natural language  processing  for  Thai  wh-question classification  with  deep  learning ✩ ,” Heliyon , vol.  7,  no.  March,  p.  e08216,  2021,  doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e08216.