## IDENTIFIKASI TELUR RETAK MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN TEKSTUR TELUR
1 Kelvin Bun, 2 Hurnaningsih
1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 kelvinbun60@gmail.com, 2 hurna@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Telur ayam merupakan salah satu panganan pokok yang di konsumsi semua masyarakat. Telur juga memliki banyak kandungan yang bermanfaat bagi kesehatan tubuh, kandungan pada putih  telur  mengandung  protein,  karbohidrat,  kalori  dan  kalsium  dan  kandungan  kuning  telur mengandung  lebih  banyak  vitamin,  mineral,  dan  zat  karetonoid.  Untuk  memenuhi  kebutuhan konsumsi akan telur maka para penjual maupun peternak telur harus memberikan kualitas telur yang  baik.  Kualitas  telur  biasanya  diidentifikasi  dari  warna  kulit  dan  permukaan  yang  tidak pecah.  Namun  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  pengamatan  untuk  identifikasi  dapat dilakukan dengan bantuan komputer sehingga dapat lebih memudahkan. Oleh karena itu, pada penelitian  ini  dibuat  suatu  aplikasi  untuk  mengidentifikasi  telur  retak  dan  telur  tidak  retak dengan  bantuan  komputer  yang  memanfaatkan  pengolahan  citra  dan  metode  jaringan  syaraf tiruan.  Untuk  menentukan  telur  retak  dan  telur  tidak  retak  dengan  komputer,  ada  beberapa tahap  proses  yang  dilakukkan  yaitu  pengambilan  citra,  pengolahan  citra,  menganalisis  nilai citra  dan  melakukkan  pelatihan  data  citra.  Penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak MATLAB  2017a  untuk  pemrograman.  Berdasarkan  uji  coba  yang  dilakukan,  aplikasi  ini memiliki  tingkat  akurasi  80%  berdasarkan  40  data  yang  telah  diuji  dengan  epoch  5000  dan performance 0.03.
Kata Kunci: Identifikasi, jaringan syaraf tiruan, pengolahan citra, telur retak

## Abstract
Chicken  eggs  are  one  of  the  main snacks  consumed  by  all  people.  Eggs  also  have  many contents  that  are  beneficial  to  health,  the  content  of  the  egg  white  contains  protein, carbohydrates, calories and calcium and the yolk content contains more vitamins, minerals, and gumonoid substances. To  meet  the  consumption  needs  of  eggs,  eggs  sellers  and  breeders  must provide good quality eggs. Egg quality is usually identified by skin color and surface that is not broken. But with the development of observation technology for identification can be done with the help of computers so that it can be made easier. Therefore, in this study an application was made to identify cracked and non-cracked eggs with the help of a computer that utilizes image processing and artificial neural network methods. To determine cracked eggs and non-cracked eggs with a computer, there are several stages of the process that are carried out, namely image capture,  image  processing,  analyzing  image  values  and  conducting  image  data  training.  This research  uses  MATLAB  2017a  software  for  programming.  Based  on  trials  conducted,  this application has an 80% accuracy rate based on 40 data that have been tested with epoch 5000 and performance 0.03.
Keywords : Artificial neural networks, cracked eggs, identification, image processing

## PENDAHULUAN
Telur  merupakan  salah  satu  panganan pokok  yang  dikonsumsi  oleh  hampir  semua kalangan masyarakat. Telur juga memliki banyak kandungan  yang  bermanfaat  bagi  kesehatan tubuh,  di  mana  kandungan  pada  putih  telur mengandung  protein,  karbohidrat,  kalori  dan kalsium,  sementara  kandungan  kuning  telur mengandung  lebih  banyak  vitamin,  mineral, dan zat karetonoid. Untuk memenuhi kebutuhan konsumsi  akan  telur  maka  para  penjual maupun  peternak  telur  harus  memberikan kualitas  telur  yang  baik.  Badan  Standarisasi Nasional  (BSN)  membuat  kualifikasi  kualitas telur  yang  baik  dan  tidak  baik.  Kualitas  telur ayam  yang  baik  dapat  dilihat  dari  kondisi fisik  dan  isi  dalam  telur  [1].  Kondisi  telur biasanya  diidentifikasi  dari  warna  kulit  dan permukaan  yang  tidak  pecah.  Identifikasi  yang dilakukan  biasanya  hanya  dilakukkan  secara manual  dengan  pengamatan  mata  manusia yang terkadang dapat terjadi kesalahan dalam pengamatan maupun memerlukan waktu yang cukup lama.
Dengan adanya perkembangan teknologi informasi memungkinkan dilakukan pengidentifikasian  kondisi  telur  yang  tidak retak  dan  telur  yang  retak  dengan  bantuan komputer. Sistem komputerisasi ini dilakukan dengan  pengamatan  visual  tidak  langsung dengan menggunakan kamera sebagai pengolah citra  dari  gambar  yang  direkam (image processing) sehingga menghasilkan data yang akan  diproses  untuk  diterapkan  pada  mesin
pembelajaran ( machine learning ) menggunakan komputer.  Hal  ini  dapat  dilakukan  karena klasifikasi keretakan pada telur dapat didasarkan pada  tekstur  telur  tersebut  yang  tampak  pada citra telur tersebut.
Penelitian  terkait  klasifikasi  berbasis tektur  pada  citra  telah  banyak  dilakukan,  di- antara  klasifikasi  jenis  buah  Apel  dengan menggunakan  k- Nearest  Neighboor (kNN)
[2],  klasifikasi  jenis  tanaman  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  [3], klasifikasi  motif kain  menggunakan color co- occurrence matrix [4]. Pada beberapa penelitian terkait  analisa  tekstur  berbasis  citra,  sebelum dilakukan  klasifikasi  biasanya  dilakukan ekstraksi  fitur  tekstur.  Ekstraksi  fitur  tekstur dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode,  diantaranya  yang  cukup  sering digunakan  adalah Grey  Level  Co-occurrence Matrix (GLCM), seperti pada proses ekstraksi fitur  tekstur  kain  [4],  tekstur  kayu  [5],  dan tekstur kulit sapi [6].
Artificial  Neural  Network (ANN)  atau Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia yang  mensimulasikan  proses  pembelajaran otak  manusia  tersebut.  JST  tercipta  sebagai suatu  generalisasi  model  matematika  dari pemahaman  manusia (human cognition) yang didasarkan  atas  asumsi  pemrosesan  informasi terjadi  pada  elemen  sederhana  yang  disebut neuron.  Isyarat  mengalir  diantara  sel  syaraf melalui suatu sambungan penghubung. Setiap sambungan penghubung  memiliki bobot yang bersesuaian  dan  setiap  sel  syaraf  akan
merupakan  fungsi  aktivasi  terhadap  isyarat hasil  penjumlahan  berbobot  yang  masuk kepadanya  untuk  menentukan  isyarat  keluaran- nya.  JST  memiliki  kemampuan  melakukan komputasi  secara  paralel  dengan  cara  belajar dari pola-pola yang diajarkan. JST telah banyak digunakan  untuk  membantu  menyelesaikan berbagai  macam  permasalahan,  salah  satu permasalahan  tersebut  adalah  pencocokan atau  keakurasian  berdasarkan  pelatihan  yang diberikan  [7].  Misalnya  dalam  bidang kesehatan,  JST  dapat  dimanfaatkan  untuk memprediksi berbagai macam penyakit dengan menggunakan metode backpropagation .
Backpropagation merupakan  algoritma pembelajaran  dalam  jaringan  syaraf  tiruan. Proses  pembelajaran  dalam backpropagation
dilakukan  dengan  penyesuaian  bobot-bobot nilai error dalam  proses  pembelajaran. Back-
propagation melatih  jaringan  untuk  men- dapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan jaringan  untuk  mengenali  pola  yang  digunakan selama  pelatihan,  serta  kemampuan  jaringan untuk  memberikan  respon  yang  benar  terhadap pola  masukan  yang  serupa  dengan  pola  yang dipakai selama pelatihan.
Pada penelitian ini dibuat suatu aplikasi untuk  mengidentifikasi  telur  retak  dan  telur tidak  retak  menggunakan  metode  jaringan syaraf  tiruan.  Identifikasi  telur  retak  dilakukan berdasarkan  tekstur  dari  telur  menggunakan GLCM.

## METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Identifikasi Masalah
Identifikasi    masalah  merupakan  tahap awal  dalam  penelitian  ini.  Masalah    yang diidentifikasi  yaitu  bagaimana  mendapatkan nilai tekstur pada citra  telur berdasarkan telur dengan  kondisi  retak  dan  tidak  retak  dan bagaimana    hasil    proses  pengolahan  data  citra telur dengan  menggunakan  metode  jaringan syaraf tiruan backpropagation .

## Studi Pustaka
Studi    pustaka    dilakukan    untuk mengetahui    teori-teori    dalam    melakukan penelitian.   Studi  pustaka  dilakukan  dengan pencarian  data  melalui  buku-buku  yang berkaitan,  jurnal  penelitian  dan  artikel  di internet.

## Pengolahan Data
Pengolahan  data  merupakan  hal  yang paling  utama  dilakukan  pada  penelitian  ini. Data pada penelitian ini adalah data citra telur yang akan diolah dan diproses dengan pelatihan jaringan  syaraf  tiruan  untuk  pengujian identifikasi  tekstur  telur  berdasarkan  nilai tekstur  pada  citra.  Pengolahan  data  dilakukan dalam dua tahap, yaitu pengumpulan data dan akusisi data.
a. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  citra  dilakukkan  dengan mengambil  citra  telur  ayam  sebanyak  90 citra.  50  citra  sebagai  data  citra  latih  dan 40 citra sebagai data citra uji. Pengambilan citra dilakukan dengan ketentuan berikut:
- Telur  diletakkan  pada  latar  belakang yang berwarna putih.
- Jarak  objek  dengan  kamera  sejauh  15 cm.
- Menggunakan lampu flash untuk kondisi pencahayaan  guna  untuk  mendapatkan citra yang lebih jelas.
- Pengambilan  citra  dilakukkan  pada  sisi depan objek.
b. Akusisi Data
Akusisi  data  digunakan  untuk  bahan  baku penelitian.  Dalam  hal  ini  dilakukan pengambilan  citra  menggunakan  kamera Fujifilm  Fine  Pix  S4900  dengan  resolusi kamera  14  MP.  Citra  yang  dihasilkan memiliki  resolusi  4288  ×  3216  pixel dengan  format  *.jpg.  Hasil  citra  dari pengambilan  menggunakan  kamera  di- lakukkan  proses cropping menggunakan photoshop  untuk  mendapatkan  resolusi 800  ×  800  pixel  yang  dimana  dengan resolusi ini akan memberikan performance terbaik  pada  saat  proses  jaringan  syaraf tiruan.

## Pengolahan Citra
Pada  tahap  ini  data  yang  telah dimasukkan akan melakukan proses pengolahan citra seperti proses RGB ke l*a*b, segmentasi clustering dan  GLCM  untuk  melakukan perhitungan tekstur.
a. RGB to L*a*b
Pada tahap RGB  ke  L*a*b  pengolahan citra dilakukan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahap RGB to L*a*b
Citra  yang  telah  dimasukkan  akan  di- lakukan pemisahan ruang warna RGB. Proses pemisahan  ruang  warna  bertujuan  untuk mengubah  koordinat  warna  RGB,  nilai  RGB yang  telah  didapatkan  kemudian  dikonversikan ke  dalam  bentuk  ruang  warna  XYZ.  Proses konversi  RGB  ke  XYZ  menggunakan  matrik 3×3.  Hasil  perhitungan  matriks  didapatkan
citra  warna  XYZ  yang  nantinya  akan  di- konversikan ke dalam ruang warna L*a*b [8]. Setelah  mengkonversikannya  maka  didapatkan citra L*a*b.
b. Segmentasi K- Means Clustering
Tahap  segmentasi  K- Means  Clustering pengolahan  citra  dilakukan  seperti  pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahap Segmentasi K- Means Clustering
Proses  tahapan  segmentasi  dengan metode  K- Means  Clustering disusun  dalam algoritma  Matlab.  Tujuan  dari clustering ini adalah  membagi  citra  mejadi  beberapa
kelompok atau cluster sesuai dengan kedekatan  intensitas  keabuan  citra  tersebut. Citra yang akan diproses atau dikelompokkan hanya  daerah  citra  atau foreground sehingga
diperlukan  proses  awal  untuk  menghilangkan daerah sekitar citra atau background [9] .
Proses clustering akan  dimulai  dengan menghitung  nilai centroid secara  acak, kemudian  menghitung  jarak  minimum  antar centroid dengan  menggunakan Euclidean distance . Euclidean  distance adalah  metode pengukuran  jarak  minimum  antar centroid dalam  citra  yang  akan  dikelompokkan  atau cluster. Selanjutnya, piksel akan dikelompokkan berdasarkan  jarak  minimum  tersebut  hingga membentuk  cluster.  Jika  masih  ada  cluster yang  berpindah,  maka  akan  dihitung  kembali jarak minimum ke centroid . Namun jika tidak
ada cluster yang  berpindah  maka  proses clustering selesai. Metode K- Means Clustering memanfaatkan  intensitas  atau tingkat  keabuan  citra,  intensitas  citra  inilah yang  mendasari clustering citra.  Intensitas yang  berbeda  akan  dikelompokkan  dalam cluster yang  berbeda  pula. Cluster yang terbentuk  akan  diwakili  oleh  warna  tertentu sehingga  masing-masing cluster akan  dapat tervisualisasi.
c. GLCM ( Grey Level Co-occurrence Matrix ) Tahap GLCM pengolahan citra dilakukan seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tahap GLCM
Ekstraksi  ciri  yang  digunakan  adalah metode  GLCM.  GLCM  adalah  metode  pem- banding  tekstur  dari  citra  masukkan.  Citra yang telah dimasukkan akan dibentuk matriks –  matriks  baru  oleh  GLCM  dengan  cara menghitung  nilai  kemungkinan  pada  pikselnya [10].  Berikutnya  matriks  yang  terbentuk berjumlah  4  dengan  masing-masing  derajat lalu  menghitung  rata-rata  data  statistik.  Rata-
rata  yang  dihitung  adalah  data  energi,  homogeneitas, korelasi,  dan  kontras.  Selanjutnya  hasil  perhitungan  dari rata-rata statistik merupakan hasil dari tektur citra tesebut.

## Flowchart Aplikasi
Langkah-langkah  dari  pembuatan  aplikasi  yang dihasilkan dalam penelitian ini dapat dirangkum  pada flowchart yang  disajikan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Flowchart Aplikasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi fungsi aplikasi yang dibuat merupakan  fungsi-fungsi  yang  akan  dijalankan di  dalam  aplikasi.  Pada  pengimplementasian menggunakan tools MatLab  R2017a.  Fungsi tersebut diantaranya yaitu pengolahan warna
RGB to L*a*b, segmentasi k-means clusterring , GLCM  ( Grey  Level  Co-occurrence  Matrix) , pelatihan data, tes akurasi dan pengujian data. Tampilan  menu  utama  dan  menu  JST  secara berurutan  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  dan Gambar 7.
Gambar 6. Tampilan Menu Utama

## Gambar 7. Tampilan Menu JST

## Hasil Pengujian Pertama
Pada  pengujian  ini  didapatkan  jumlah epoch sebanyak  6  dengan best  validation performance adalah 0.084407 yang  menunjukan performa  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan.  Hasil
dari  pengujian  pertama  didapatkan  tingkat akurasi sebesar 50% dari data yang diuji, yakni terdapat  20  citra  yang  salah  terklasifikasi  dari 40  citra  yang  diuji.  Rangkuman  hasil  pada pengujian pertama dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rangkuman Hasil Pengujian Pertama Aspek Pengujian Data Uji Persentase Epoch 500 50% Performance 0.05

## Hasil Pengujian Kedua
Pada  pengujian  ini  didapatkan  jumlah epoch 2  dan best  validation  performance adalah  0.010623  yang  menunjukan  performa pelatihan  jaringan  saraf  tiruan.  Hasil  dari
pengujian  kedua  didapatkan  tingkat  akurasi sebesar  72.5%,  yakni  terdapat  11  citra  yang salah  diklasifikasi  dari  40  citra  yang  diuji. Rangkuman  hasil  pada  pengujian  keduadapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Rangkuman Hasil Pengujian Kedua Aspek Pengujian 40 Data Uji Persentase Epoch 1000 72.5% Performance 0.04

## Hasil Pengujian Ketiga
Pada  pengujian  ini  didapatkan  jumlah epoch 2 dan best validation performance adalah 0.2981  yang  menunjukan  performa  pelatihan jaringan  saraf  tiruan.  Hasil  dari  pengujian kedua  didapatkan  tingkat akurasi  sebesar  80%
dari  data  yang  diuji,  yakni  terdapat  8  citra yang  salah  diklasifikasi  dari  40  citra  yang diuji.  Rangkuman  hasil  pada  pengujian  kedua dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rangkuman Hasil Pengujian Ketiga Aspek Pengujian 40 Data Uji Persentase Epoch 5000 80% Performance 0.03

## KESIMPULAN DAN SARAN
Program identifikasi telur retak menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan berdasarkan tekstur telur  telah berhasil dibuat dan  dijalankan.  Aplikasi  ini  telah  berhasil mengolah  dan  menganalisa  citra,  dengan masukkan  berupa  citra  ekstensi  .jpg,  ber- dimensi  800×800  piksel  dan  total  90  citra yang meliputi  50 citra untuk data latih dan 40 citra untuk data uji. Aplikasi  memiliki keluaran berupa  informasi  hasil  dari  identifikasi  dan analisa citra.
Metode  jaringan  syaraf  tiruan  back- propagation  untuk  proses  analisa  citra  berhasil diimplentasikan dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan  hasil  uji  coba  bahwa  proses  analisa telah  berjalan  dengan  baik  dan  tidak  terjadi error .  Metode  ini  meliputi  proses  pelatihan dan pengujian, proses pelatihan menggunakan data citra sebanyak 50  data latih  dan pengujian menggunakan data citra sebanyak 40 data uji.
Metode  ini  memiliki  keluaran  presentase kebenaran yang akan digunakan dalam proses identifikasi.
Metode  jaringan  syaraf  tiruan back- propagation untuk  proses  identifikasi  citra
telah  berhasil  mencapai  tingkat  kebenaran sebesar  80%  pada  pengujian  ketiga  dengan 5000 epoch dan performance 0.03. Keberhasilan pengujian  ini  bergantung  pada  beberapa faktor  yakni  nilai performance dan epoch semakin  tinggi epoch dan  kecil performance akan membuat persentasi semakin bagus.
Aplikasi yang dibuat dapat di- kembangkan  dengan  memperhatikan  kualitas citra  dari  segi  pencahayaan  dan  posisi  saat pengambilan  data  citra.  Pada  penelitian  lebih lanjut  perlu  adanya  penambahan  data  citra sebagai  data  citra  latih  untuk  mengurangi resiko  terjadinya  kesalahan  pada  penerapan metode backpropagation .  Selain  itu  dapat juga  dilakukan  penelitian  untuk  identifikasi telur  retak  menggunakan  metode  lainnya, pengembangan tampilan antarmuka yang jauh lebih  baik,  dan  pelatihan  dilakukan  secara berulang  kali  sehingga  menemukan  data  latih yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Standardisasi  Nasional, Telur
ayam konsumsi . Jakarta: Badan Standardisasi Nasional, 2008.
[2] A.  Qur’ania,  L.  Karlitasari,  dan  S. Maryana, “Analisis tekstur dan
ekstraksi  fitur  warna  untuk  klasifikasi apel  berbasis  citra,”  Dalam  Prosiding Lokakarya Komputasi dalam Sains dan Teknologi Nuklir, 2012, 296 – 304.
[3] E.  N.  Arrofiqoh  dan  Harintaka,
“Implementasi  metode  convolutional
neural network untuk klasifikasi tanaman  pada  citra  resolusi  tinggi,” Geomatika, vol. 24, no. 2, hal. 61 – 68,
2018.
[4] N.  M.  Setiohardjo  dan  A.  Harjoko, “Analisis  tekstur  untuk  klasifikasi motif kain (studi kasus kain tenun Nusa Tenggara  Timur,” Indonesian  Journal of Computing and  Cybernetics  Systems (IJCSS) ,  vol.  8,  no.  2,  hal.  177  –  188,
2014.
[5] A.  Fahrurozi,  S.  Madenda,  Ernastuti, dan D. Kerami, “Wood texture features extraction  by  using  GLCM  combined with  various  edge  detection  methods,”
Journal  of  Physics:  Conference  Series , vol. 725, no. 1, hal. 1 – 11, 2016.
[6] N. Purwaningsih, I. Soesanti, dan H. A.
Nugroho,  “Ekstraksi  ciri  tekstur  citra
kulit sapi berbasis co-occurrence matrix,” Jurnal  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Multimedia (Semnasteknomedia) Online , vol. 3, no.
1, hal. 13 – 18, 2015.
[7] J.  J.  Siang, Jaringan  syaraf  tiruan  dan pemrograman  menggunakan  MATLAB .
Yogyakarta: Andi, 2004.
[8] H.  Lazi,  R.  Efendi,  dan  E.  P.
Purwandari,  “Deteksi  warna  kulit menggunakan  model  warna  cielab neural  network  untuk  identifikasi  ras manusia  (studi  kasus  ras:  kaukasoid, mongoloid,  dan  negroid),” Jurnal Rekursif ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  121  –  133,
2017.
[9] A. Mardhiyah dan A. Harjoko. “Metode  segmentasi  paru-paru  dan jantung  pada  citra  x  –  ray  thorax,” Indonesian  Journal  of  Electronics  and Instrumentation  Systems  (IJEIS) ,  vol.1, no. 2, hal. 35 – 44, 2011.
[10] M. Widyaningsih,
“Identifikasi kematangan  buah  apel  dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM),” Jurnal  Saintekom ,  vol.  6,
no. 1, hal. 71 – 88, 2016.