## PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI FERTILITAS TELUR ITIK MENGGUNAKAN RASPBERRY PI
1 Jamaludin Indra
1 Jurusan Teknologi Informatika Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Buana Perjuangan Karawang
(Jl. H.S Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang, jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id)

## ABSTRAK
Artificial  Neural  Network (ANN)  telah  banyak  diterapkan  pada  berbagai  bidang,  salah satunya penerapan  pada  bidang  peternakan.  Penetasan  menggunakan  mesin  penetas  telur, proses  pengklasifikasian embrio  telur  menjadi  sangat  penting  dalam  proses  penetasan  untuk membedakan  antara  yang  layak,  berdasarkan  adanya  perkembangan  embrio  yang  dapat dilanjutkan dalam proses inkubasi atau tidak layak ( fertile atau infertile ), dalam penelitian ini menyajikan  klasifikasi  menggunakan  teknik  pengolahan  citra  digital  menggunakan  metode artificial neural network yang diaplikasikan pada Raspberry Pi sebagai pemroses gambar dan menampilkan  hasil  klasifikasi.  Dengan  metode artificial  neural  network dan  penggunaan Raspberry Pi mampu mencapai akurasi pendeteksian 95%.
Kata kunci: Artificial Neural Network , Pengolahan Citra Digital, Embrio , Klasifikasi , Telur .

## ABSTRACT
Artificial Neural Network (ANN) has been widely applied in various fields, one of which is the  application  in the  field  of  animal  husbandry.  Hatching  using  an  egg  incubator  machine, the  classification  process  of  egg  embryos  is  very  important  in  the  hatching  process  to distinguish  between  the  appropriate,  based  on  the  embryonic  development  that  can  be continued  in  the  process  of  incubation  or  inadequate  (fertile  or  infertile),  in  this  study presents  classification  using  image  processing  techniques  digital  uses  the  artificial  neural network  method that is  applied  to  the  Raspberry  Pi  as  an  image  processor  and  displays  the classification results. With the artificial neural network method and the use of Raspberry Pi it is expected to be able to achieve 90% detection accuracy.
Key word : Artificial Neural Network, Digital Image Processing, Embriyo, Calssification, Egg.

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Perkembangan  teknologi  sekarang  ini  sudah  semakin  canggih,  salah  satunya  yaitu adanya  komputer  papan  tunggal  ( single  board  circuit )  berukuran  kecil  sebesar  kartu  kredit yang  dinamakan  Raspberry  Pi.  komputer  kecil  ini  mampu  digunakan  untuk  berbagai keperluan  seperti spreadsheet , game ,  bahkan  biasa  digunakan  sebagai media  player karena kemampuannya  dalam  memutar video  high  definition .  Diakses  28  Maret  2016 (http://raspberry pi.org).
Pada  saat  ini  pengolahan  citra  digital  telah  menggunakan  Raspberry  Pi  sebagai  alat pengolahan  datanya.  Penelitian  sebelumnya  pengambilan  gambar  sistem  tertanam menggunakan Raspberry Pi dengan metode eigen faces , face recognition untuk menemukan persamaan, hasilnya membuktikan bahwa sistem tertanam menggunakan Raspberry Pi lebih kecil dimensinya, konsumsi listrik yang rendah dan mampu mengolah data dan lebih mudah daripada PC-berbasis face recognition (Senthilkumar et al. 2014).
Penelitian sebelumnya juga yaitu implementasi pengolahan citra digital di Raspberry pi dengan metode citra digital untuk mengolah gambar, dengan menggunakan algoritma untuk meningkatkan  kualitas  gambar  Raspberry  Pi  berhasil  mengeksekusi  dan  mengolah  gambar yang sangat berwarna-warni dan berkualitas (Shilpashree et al. 2015).
Penerapan  pengolahan  citra  digital  menggunakan  Raspberry  Pi  akan  diaplikasikan  dalam pendeteksian embrio telur itik. Pada saat ini masih banyak peternak itik masih menggunakan cara manual  untuk  proses  pendeteksian  embrio  telur  itik  yang  menyita  tenaga  dan  waktu,  adapun penelitian  sebelumnya  telah  ada  yang  menerapkan  pengolahan  citra  digital  untuk  pendeteksian telur. Pendeteksian embrio telur ayam berdasarkan citra greyscale menggunakan metode k-means automatic thresholding di MATLAB, dengan metode k-means untuk menentukan nilai threshold terbukti  mampu  untuk  mensegmentasikan  bentuk  embrio  ayam  berdasarkan  citra greyscale -nya sehingga  dapat  ditentukan  apakah  telur  dalam  proses  penetasan  tersebut fertile atau infertile (Harsadi 2015). Dengan teknik pengolahan citra digital mampu menetukan dimensi kuning telur (diameter kuning telur),  mampu  memprediksi kantong  udara dalam telur, jika dilakukan dengan cara  manual  hasil  akurasi  yaitu  81,34%  sedangkan  dengan  metode  neural  network  algoritma backpropagation hasil akurasinya 83,9%, algoritma LS-SVM hasil akurasinya mampu mencapai 91.4%,  jadi  hasil  akhir  dari  efisiensinya  yaitu  hampir  80  sampai  85%  dari  hasil  akurasi  manual (Bhunaveshwari & Palanivelu 2015).
Artificial neural network digunakan untuk identifikasi biometric retina menghasilkan akurasi 97,50 % (Sadikoglu & Uzelaltinbulat 2016).
Berdasarkan  penelitian-penelitian  diatas  bahwa  Raspberry  Pi  bisa  diaplikasikan  untuk mengolah  data  citra  digital  yang  akan  diaplikasikan  pada  deteksi  embrio  telur  itik  dengan metode artificial neural network dapat mengklasifikasi fertilitas telur itik tersebut.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penelitian  yang  dilakukan  adalah  dengan  rumusan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana membuat alat untuk mengklasifikasi fertilitas telur itik menggunakan mini komputer Raspberry Pi.
2. Bagaimana  membuat  alat  untuk  mengklasifikasi  fertilitas  telur  itik  menggunakan metode digital  image  processing dan artificial  neural  network untuk  meningkatkan keakurasian.

## Batasan Masalah
Agar lebih fokus dan terarah, batasan masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Citra diambil menggunakan Camera Pi.
2. Citra yang digunakan berbentuk 2D tidak berotasi.
3. Telur yang menjadi objek penelitian adalah telur itik yang sudah dieramkan minimal tiga hari.

## Tujuan
Tujuan dilakukan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Merancang sebuah model alat untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi fertilitas telur itik menggunakan Raspberry Pi.
Mengetahui hasil penerapan teknik digital image processing dan artificial neural network dalam mengidentifikasi dan klasifikasi fertilitas telur itik .

## METODE PENELITIAN Kerangka Kerja Perangkat Keras
Seperti  disebutkan  pada  bab  sebelumnya  untuk  langkah  awal  untuk  pengambilan gambar  yang  menggunakan  alat.  Oleh  karena  itu  pada  tesis  ini  akan  mencoba memepersiapkan  kondisi  penangkapan  gambar  yaitu  posisi  letak  kamera  yang  digunakan, LED USB yang digunakan dalam pencahayaan.
Pada Gambar III-1 menunjukan alur proses dan perangkat yang digunakan, proses awal yaitu Raspberry Pi aktif dan  menjalankan aplikasi deteksi telur untuk  mulai  mengambil video dari camera Pi .telur di tempatkan pada ruang yang gelap, karena untuk menghasilkan gambar yang  baik  dalam  pengambilan  gambar  telur  harus  berlatar  belakang  gelap  (Zhu  &  Ma  2011). Proses  selanjutnya  LED  akan  aktif  untuk  pencahayaan,  setelah  itu  gambar  akan  diambil  dan diproses oleh Raspberry Pi, hasilnya akan di tampilkan di monitor.

## Gambar 1 : Rancangan Perangkat Keras
1. Telur itik : objek yang akan diteliti
2. LED : sebagai sumber cahaya
3. Ruang gelap : ruang yang akan ditempatkan kamera untuk pengambilan gambar.
4. Camera Pi : perangkat yang akan digunakan untuk pengambilan gambar digital untuk diproses selanjutnya di Raspberry Pi.
5. Papan Raspberry Pi : tempat berjalannya perangkat lunak untuk pemroses data.
6. Display / monitor LCD : perangkat untuk menampilkan hasil dari proses pengolahan citra digital.
Tabel 1 : Pengaturan Eksperimen
Sumber cahaya LED USB light Kamera Camera Pi Bahasa pemrograman Python Pengolaah gambar Raspberry Pi 2 B

## Kerangka Kerja Perangkat Lunak
Pada  bagian  ini  dijelaskan langkah  demi langkah  bagian-bagian  penting  pembentuk sistem  ini.  Penerapan  pengolaha  citra  digital  dan  pengenalan  pola.  Dibagian  ini  pula menjelaskan  diagram  alir  dan  pandangan  umum  tentang  klasifikasi  fertiitas  telur  itik. Diagram alir yang diusulkan seperti Gambar III- 3.
Gambar 2 : Diagram Untuk Klasifikasi Embrio Telur

## 1. Image Acquisition
Pada  proses image  acquisition penggunaan  perangkat  keras  yang digunakan.  Dimana  algoritma  pengambilan  gambar  embrio  telur itik dipersiapkan.
Dalam  gambar  3  algoritma  pengambilan  gambar  dimulai  dengan inisialisai  semua  perangkat.  Pertama  ketikan  sistem  diaktifkan akan
mengambil  video  ketika  tombol  Proses  ditekan  maka  sistem  akan mengambil satu frame gambar yang akan diproses. Kamera yang digunakan yaitu  Camera  Pi,  gambar  yang  diambil  640  x  480  piksel.  Pada  proses  ini gambar yang diambil yaitu gambar original RGB.
Mulai Inisialisasi pengaturan Pengambilan gambar Menampilkan hasil pengolahan citra digital Selesai

## Gambar 3 : Diagram Alir Pengambilan Gambar
2. Pre-processing
Pada  bagian  ini  untuk  meng-crop  objek  dan  menghilangkan noise , menggunakan  teknik  filter  sebagai  teknik  untuk  menghilangkan noise dan meningkatkan  kualitas  gambar.  Gambar  yang  diambil  awalnya  berbentuk RGB selanjutnya di filter dengan teknik median filter, median filter terbukti lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  yang  lain  untuk  menghilangkan noise karena mampu mempertahankan garis tepi dan mudah diimplementasikan (Chandel & Gupta 2013). Setelah itu gambar dikonversi ke  bentuk greyscale untuk  menghasilkan  gambar  berkualitas  baik  pada proses thresholding .
3 . Segmentation
Pada  langkah  ini  untuk  mengkonversi  gambar  ke  gambar  binary digunakan metode Otsu dan diinverse untuk mendapatkan nilai piksel putih,
metode  Otsu  telah  banyak  digunakan  dikarenakan  lebih  sederhana  dan memberikan kualitas yang baik (Vala & Baxi 2013).
Metode Otsu melakukan penyeleksian nilai threshold dari histrogram citra  abu-abu.  Metode  penyeleksian  nilai  threshold  dilakukan  dengan memakai  pendekatan  statistika.  Nilai threshold dipilih  dari  nilai  warna keabuan yang terletak  pada interval histogram dimana nilai warna keabuan tersebut memaksimalkan nilai fungsi.

## 4. Features Extraction
Untuk mendeteksi embrio telu dengan cara menghitung sebaran piksel putih  yang  bernilai  biner  1,  hasil  dari  proses  sebelumnya  yaitu  segmentasi menggunakan  metode  otsu.  Yaitu  nilai  dari  matrik  yang  bernilai  biner  1 akan dijumlahkan sehingga akan diketahui jumlah sebaran piksel putih.
Penelitian sebelumnya dilakukan untuk mendeteksi kotoran pada telur (Dehrouyeh et al. 2010).

## 5. Training
Fungsi  dari  tahap  ini  adalah  untuk  melakukan  training  terhadap  data latih  dan  untuk  menentukan  bobot  koneksi  di  dalam  jaringan  sehingga jaringan  dapat  melakukan  pemetaan  ( mapping )  dari  input  ke  output  sesuai dengan yang di inginkan. Pemetaan ditentukan melalui satu set  pola contoh atau data pelatihan
( training  data  set ).  Pada  pnelitian  ini  nilai  input  adalah  nilai  dari  jumlah piksel  putih  yang  dihasilkan  dari  proses  sebelumya  yaitu  pada  proses features extraction .
6. Classification
Pada  tahap  ini  nilai  hasil  dari  proses  features  extraction  akan  di  uji dengan  nilai  data  yang  didapatkan  dari  hasil  training  dan  akan  menetukan apakah hsilnya fertile atau infertile.

## HASIL PENELITIAN DAN

## PEMBAHASAN Pengumpulan Kebutuhan
Proses awal dalam penelitian yaitu mengumpulkan alat yang dibutuhkan dalam penelitian.

## Tabel 2 : Kebutuhan Perangkat Keras
No. Nama Alat Jumlah 1 Raspberry pi 3B 1 2 Camera pi 1 3 Monitor 1 4 Mouse 1 4 Keyboard 1 5 Kabel HDMI to VGA 1 6 Cassing Raspberry pi + fan 1
Setelah pengumpulan maka proses selanjutnya adalah perakitan dan instalasi dari Rasperry pi, Sistem Operasi yang digunakan yaitu Raspian Sterch serta diinstal paket pendukung seperti OpenCV, Keras dan TensorFlow untuk system cerdas.

## Kotak Teropong
Kotak teropong dibuat menggunakan bahan Arkrilik dengan latar belakang berwarna hitam, dimaksudkan agar membedakan antara objek telur dengan latar belakang.
Gambar 4 : Kotak Teropong Telur Itik

## Proses Pembuatan Perangkat Lunak
Pembuatan antarmuka perangkat lunak dilakukan dengan perangkat lunak Glade, file yang  dihasilkan  ber  ekstension  xml  (.xml)  yang  nantinya  akan  dipanggil  sebagai antarmuka perangkat lunak.

## Pengelompokan Data, Analisis dan Temuan – Temuan
Mengacu pada metode pengumpulan data yang dilakukan, maka analisis data pada penelitian ini :

## 1.  Analisis data hasil studi dokumentasi
Data  hasil  studi  dokumentasi  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  adalah  data pengujian  langsung  secara  manual  yaitu  peneropongan  dilakukan  secara  langsung oleh  peternak  itik,  data  nilai  piksel  dan  persentase  sebaran  piksel  putih  citra  uji sesuai  standar  pada  percobaan  yang  dilakukan  beberapa  kali  untuk  mendapatkan nilai batas standar yang akan menjadi batas penentu apakah citra telur infertil atau fertil, maka pengelompokan menjadi tiga kelompok data yaitu :
a) Data uji manual
Data uji manual dilakukan untuk mendapatkan nilai akurasi dari peneropongan telur  yang  dilakukan  secara  langsung  oleh  peternak  menggunakan  alat sederhana  dan  menggunakan  mata  telanjang  dengan  sampel  telur  yang  sama, dengan jumlah 20 telur dengan komposisi 10 telur fertil dan 10 telur infertil.
Tabel 3 : Hasil Pengujian Manual
No.Uji Kondisi Telur Hasil Uji Keterangan Manual 1 Fertil Fertil Sesuai 2 Fertil Fertil Sesuai 3 Fertil Fertil Sesuai 4 Fertil Fertil Sesuai 5 Fertil Fertil Sesuai 6 Fertil Fertil Sesuai 7 Fertil Fertil Sesuai 8 Fertil Fertil Sesuai 9 Fertil Fertil Sesuai 10 Fertil Fertil Sesuai 11 Infertil Fertil Tidak Sesuai 12 Infertil Infertil Sesuai 13 Infertil Fertil Tidak Sesuai 14 Infertil Infertil Sesuai 15 Infertil Infertil Sesuai 16 Infertil Infertil Sesuai 17 Infertil Infertil Sesuai 18 Infertil Infertil Sesuai 19 Infertil Infertil Sesuai
20 Infertil Infertil Sesuai (%) =    % (%) = %
(%) =   %
Pada  Tabel  5.  1  menunjukan  20  kali  percobaan  identifikasi  dan  klasifikasi pada citra telur infertil menunjukan akurasi sebesar 90% , data uji manual terdapat pada lembar lampiran.
b) Data set yang digunakan dalam sistem
1. Data set telur infertil
Data set yang digunakan untuk data training infertil berjumlah 20 dataset..
Gambar 5 : Dataset Telur Infertil
2. Dataset telur fertile
Data set yang digunakan untuk data fertil infertil berjumlah 20 dataset.
Gambar 6 : Dataset Telur Fertil
2.  Tampilan program saat pengujian
Tampilan program saat pengujian, sistem menampilkan informasi pengujian berupa gambar secara langsung, klasifikasi dan angka prediksi.

## Gambar 7 : Tampilan Program
3. Hasil pengujian data training
Jaringan dilatih sebanyak 25 kali dari akurasi 43,75% sampai dengan mencapai 100%.
Gambar 8 : Hasil Pengujian Dataset Training

## Gambar 9 : Grafik PengujianDataset Training

## Pengujian Akurasi Sistem
1.  Pengujian telur infertil
Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  dengan  beberapa  kondisi  untuk  mendapatkan hasil  pengujian  yang  berbeda-beda,  jumlah  percobaan  pada  setiap  kondisi  dilakukan sebanyak 20 kali percobaan.
Gambar 10 : Telur Infertil

## Tabel 4 : Hasil Pengujian Manual
No.Uji Kondisi Telur Nilai Prediksi Hasil Keterangan 1 Infertil 99,66 Infertil Sesuai 2 Infertil 99,67 Infertil Sesuai 3 Infertil 99,65 Infertil Sesuai 4 Infertil 99,67 Infertil Sesuai 5 Infertil 99,66 Infertil Sesuai 6 Infertil 99,65 Infertil Sesuai 7 Infertil 99,67 Infertil Sesuai 8 Infertil 99,60 Infertil Sesuai 9 Infertil 99,65 Infertil Sesuai 10 Infertil 99,65 Infertil Sesuai 11 Infertil 99,67 Infertil Sesuai 12 Infertil 99,66 Infertil Sesuai 13 Infertil 99,65 Infertil Sesuai 14 Infertil 99,64 Infertil Sesuai 15 Infertil 99,66 Infertil Sesuai 16 Infertil 88,32 Fertil Tidak Sesuai 17 Infertil 99,66 Infertil Sesuai 18 Infertil 99,64 Infertil Sesuai 19 Infertil 99,64 Infertil Sesuai 20 Infertil 99,66 Infertil Sesuai
(%) =    %
(%) = %
(%) =    %
Pada  Tabel  IV-  5  menunjukan  20  kali  percobaan  identifikasi  dan  klasifikasi  pada citra telur infertil menunjukan akurasi sebesar 95% , keseluruhan uji infertil terdapat pada lembar lampiran.

## 2. Pengujian telur fertil
Tabel 5 : Pngujian Telur Infertil
No.Uji Kondisi Nilai Prediksi Hasil Keterangan Telur 1 Fertil 99,70 Fertil Sesuai 2 Fertil 99,76 Fertil Sesuai 3 Fertil 99,77 Fertil Sesuai 4 Fertil 99,75 Fertil Sesuai
5 Fertil 99,76 Fertil Sesuai 6 Fertil 99,75 Fertil Sesuai 7 Fertil 99,74 Fertil Sesuai 8 Fertil 99,76 Fertil Sesuai 9 Fertil 99,76 Fertil Sesuai 10 Fertil 99,74 Fertil Sesuai 11 Fertil 99,75 Fertil Sesuai 12 Fertil 99,76 Fertil Sesuai 13 Fertil 99,76 Fertil Tidak Sesuai 14 Fertil 99,77 Fertil Sesuai 15 Fertil 99,77 Fertil Sesuai 16 Fertil 99,76 Fertil Sesuai 17 Fertil 99,76 Fertil Sesuai 18 Fertil 84,56 Infertil Tidak Sesuai 19 Fertil 99,74 Fertil Sesuai 20 Fertil 99,76 Fertil Sesuai
(%) =    % (%) = % (%) =   %
Pada Tabel IV- 6 menunjukan 20 kali percobaan identifikasi dan klasifikasi pada citra telur  fertile  menunjukan  akurasi  sebesar 90% ,  keseluruhan  uji  infertil  terdapat  pada lembar lampiran.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  penelitian  pendahuluan  yang  telah  dilakukan menunjukan  bahwa  Raspberry  pi  bisa  digunakan  untuk  menjalankan  perangkat  lunak menggunakan  pustaka  openCV,  Keras  dan  TensorFlow,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  adanya  alat  ini  untuk  mengklasifikasi  fertilitas  telur  itik  menggunakan  Raspberry Pi mampu mengklasifikasi dengan akurasi untuk telur infertile 95% dan telur fertile 95%.

## Saran
a. Untuk pencapaian akurasi yang maksimal dapat ditingkatkan dengan menggunakan lampu penerngan yang lebih terang agar kualitas gambar lebih jelas dan tajam.
b. Kotak yang digunakan harus lebih baik sehingga gambar lebih jelas.
c. Jumlah dataset ditambah untuk meningkatkan hasil akurasi

## DAFTAR PUSTAKA
Bhunaveshwari, M.. & Palanivelu, L.., 2015. Improvement In Detection Of Chicken Egg Fertility Using Image Processing. International Journal On Engineering Technology and Sciences - IJETS , 2(4), pp.64–67.
Chandel, R. & Gupta, G., 2013. Image Filtering Algorithms and Techniques : A Review. , 3(10), pp.198–202.
Dehrouyeh, M.H. et al., 2010. Grading and Quality Inspection of Defected Eggs Using Machine Vision. , 17(2005), pp.23–30.
Harsadi, P., 2015. Deteksi Embrio Ayam Berdasarkan Citra Grayscale Menggunakan K-
Means Automatic Thresholding. Jurnal Ilmiah SINUS , pp.49–56.
Sadikoglu, F. & Uzelaltinbulat, S., 2016. Biometric retina identification based on neural network. Procedia - Procedia Computer Science , 102(August), pp.26– 33. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2016.09.365.
Senthilkumar, G., Gopalakrishnan, K. & Kumar, V.S., 2014. Embedded Image Capturing System Using Raspberry Pi System Abstract : , 3(2), pp.213–215.
Shilpashree, K.., Lokesha, H. & Shivkumar, H., 2015. Implementation of Image Processing on Raspberry Pi. , 4(5), pp.199–202.
Vala, H.J. & Baxi, P.A., 2013. A Review on Otsu Image Segmentation Algorithm. , 2(2), pp.387–389.
Zhu, Z. & Ma, M., 2011. The identification of white fertile eggs prior to incubation based on machine vision and least square support vector machine. , 6(12), pp.2699–2704.