JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## RANCANG BANGUN SISTEM PEMISAH TELUR FERTIL DAN IN- FERTIL OTOMATIS  DENGAN METODE

## CONVOLUTIONAL NEU- RAL NETWORK (CNN)
Fadiah Noviani 1) , Irma Salamah 2) , Lindawati 3)
1. Jurusan Teknik Elektro, Program Studi DIV Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri  Sriwijaya, Indonesia
2. Jurusan Teknik Elektro, Program Studi DIV Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri  Sriwijaya, Indonesia
3. Jurusan Teknik Elektro, Program Studi DIV Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri  Sriwijaya, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Convolutional Neural Network (CNN);  Klasifikasi Gambar; Pemilahan Telur Fertil  dan Infertil
Keywords: Convolutional Neural Network (CNN);  Image Classification; Sorting  of Fer- tile and Infertile Eggs

## Article history:
Received 2 June 2024 Revised 20 July 2024 Accepted 4 August 2024 Available online 1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.6101
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: irma.salamah@yahoo.com
Tujuan dari penelitian ini  adalah untuk merancang dan membangun sis- tem yang secara otomatis memisahkan telur subur dan tidak dibuahi dengan menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Metode ini  digunakan untuk mengklasifikasikan kondisi telur  berdasar- kan gambar lilin.Pengujian  dilakukan pada kumpulan data yang terdiri dari telur  subur dan tidak dibuahi. Berdasarkan hasil penelitian,  rata-rata akurasi sistem yang dikembangkan adalah 85%, dengan akurasi 90% un- tuk telur fertil dan akurasi 80% untuk telur tidak dibuahi. Hasil ini menun- jukkan bahwa sistem ini  dapat diandalkan untuk aplikasi praktis, mes- kipun terdapat beberapa kasus pendeteksian kondisi telur yang tidak kon- sisten. Namun, validasi dan penyempurnaan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan akurasi sistem sehingga  hasilnya akurat secara konsisten dalam berbagai kondisi. Pengenalan sistem ini diharapkan dapat men- dukung proses  pemisahan telur  secara efisien  dan efektif,  membantu meningkatkan produktivitas dan kualitas produk dalam peternakan.

## ABSTRACT
The purpose of this research is  to design  and build a system that automat- ically  separates fertile and unfertilized  eggs  using  the convolutional neu- ral network (CNN)  method. This method is used to classify the condition of eggs  based on wax images. Tests were  conducted on a data set consist- ing of fertile and unfertilized eggs.  Based on the research results, the av- erage accuracy of the developed system is 85%, with  90% accuracy for fertile  eggs  and 80% accuracy for unfertilized eggs.  These results  show that the system is  reliable  for practical applications, although there  are some cases of inconsistent egg  condition detection. However, further val- idation and refinement is  required  to improve the accuracy of the system so that the results  are consistently accurate under various conditions. The introduction of this system is  expected to support the egg  separation pro- cess efficiently and effectively, helping to improve productivity and prod- uct quality in  animal husbandry.

## I. PENDAHULUAN
eiring bertambahnya jumlah penduduk, kebutuhan masyarakat terhadap produk hewani seperti daging, susu, dan telur sebagai sumber protein terus meningkat. Telur adalah sumber protein hewani berkualitas tinggi dan mudah dicerna. Jenis telur yang paling banyak dikonsumsi adalah telur tanpa kandang dan telur ayam kampung[1]. Penetasan telur yang efisien memiliki implikasi ekonomi yang signifikan dalam industri peternakan telur. Dengan menggunakan teknologi modern, seperti sistem deteksi berbasis algoritma Convolutional Neural Network (CNN), peternak dapat secara akurat memisahkan telur yang subur dari yang tidak, sehingga men- gurangi pemborosan sumber daya dan biaya yang terkait dengan proses penetasan telur yang tidak dibuahi. Industri peternakan telur memainkan peran penting dalam industri makanan karena menyediakan sumber protein bagi penduduk dunia. Efisiensi produksi telur sangat penting untuk memenuhi permintaan konsumen yang terus mening- kat. Salah satu cara untuk meningkatkan tingkat keberhasilan penetasan adalah dengan menggunakan teknik lilin
S
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
untuk memilih dan memisahkan telur yang berembrio (telur terbuahi) dan telur tanpa embrio (telur tidak subur)[2]. Proses penetasan yang mahal dan memakan waktu dapat diminimalkan, meningkatkan produktivitas dan profita- bilitas bagi peternak, serta memungkinkan penetasan telur dalam skala yang lebih besar untuk memenuhi kebutuhan sumber protein hewani.
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada penelitian[1] dengan menggunakan Arduino Nano dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi yang diperoleh alat untuk telur ayam negeri ini didasarkan pada nilai tegangan yang dibanding- kan dengan referensi yaitu 90 % Saya bisa. Telur yang telah dibuahi dapat menetas karena mengandung sperma ayam sehingga dapat dikonsumsi atau ditetaskan. Telur yang dibuahi biasanya menetas setelah sekitar 21 hari [3]. Namun, tantangan utama bagi para peternak adalah pemborosan sumber daya yang disebabkan oleh penetasan telur yang tidak dibuahi. Meskipun telur yang tidak dibuahi tidak berkembang menjadi embrio saat menetas, proses penetasan masih sangat mahal dan memakan waktu. Oleh karena itu, diperlukan solusi efektif untuk memisahkan telur subur dan tidak dibuahi sebelum menetas untuk meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi pemborosan sumber daya.
Telur yang tidak dibuahi tidak menghasilkan anakan dan cenderung menjadi tempat berkembang biaknya bakteri dan jamur karena perbedaan suhu telur dengan suhu yang diukur dengan termometer penetasan[4]. Dalam menghadapi tantangan utama pemborosan sumber daya akibat penetasan telur yang tidak dibuahi, inovasi terbaru dalam teknologi menjadi sangat penting. Penggunaan alat seleksi modern, termasuk sistem berbasis CNN, telah terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi produksi. Deteksi telur yang tidak dibuahi dapat dilakukan dengan mengarahkan telur pada sumber cahaya dengan intensitas konstan[5]. Cara yang umum dilakukan peternak untuk menyortir telur adalah dengan menggunakan senter di tempat yang gelap. Jika telur terlihat terang di bawah senter, berarti telur tersebut dalam kondisi baik atau masih segar. Jika gelap, kondisinya buruk atau busuk. Teknologi dalam industri peternakan mengalami kemajuan pesat dalam beberapa dekade terakhir, termasuk pengembangan peralatan seleksi dan inkubasi telur. Alat tersebut dapat menggunakan berbagai metode, termasuk cahaya, suhu, dan sensor biologis, untuk mengidentifikasi telur yang berpotensi menetas. Teknologi ini mampu melakukan pem- ilihan telur dengan lebih cepat dan akurat dibandingkan metode tradisional, seperti penggunaan senter di ruang gelap, mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual dan kemungkinan kesalahan  manusia. ecara kese- luruhan, integrasi teknologi seperti CNN dalam industri peternakan telur tidak hanya memberikan keuntungan ekonomi, tetapi juga berkontribusi pada keberlanjutan lingkungan, menjadikan praktik pertanian lebih bertanggung jawab dan efisien.
Convolutional Neural Network (CNN) adalah algoritma pembelajaran mendalam yang merupakan  penyem- purnaan dari multilayer perceptron (MLP) dan dirancang khusus untuk memproses data dalam bentuk dua dimensi. Algoritma CNN ini digunakan untuk secara otomatis mendeteksi dan mengenali pohon kelapa sawit pada gambar perkebunan yang diambil menggunakan teknik penginderaan jauh. Dengan menggunakan CNN, penghitungan dan identifikasi pohon palem dapat dilakukan secara otomatis tanpa campur tangan manusia[6]. Penerapan algoritma convolutional neural network digunakan untuk mengklasifikasikan telur ayam yang dibuahi dan tidak dibuahi. Proses klasifikasi memperoleh nilai akurasi sebesar 98% dan nilai error sebesar 5% [3]. Dengan menerapkan algo- ritma convolutional neural network (CNN), pemilihan telur dapat dilakukan lebih efektif dan memudahkan para peternak telur. Seleksi dilakukan dengan mengamati cangkang telur dan mengolah hasil observasi tersebut menggunakan algoritma CNN dengan menggunakan dataset yang dikumpulkan melalui studi lapangan. Dengan menggunakan metode ini, dimungkinkan untuk mengklasifikasikan telur ayam yang subur dan tidak dibuahi [3].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian tugas akhir ini terdiri dari beberapa tahapan. Bentuk keseluruhan pada tahapan penelitian ini akan menghasilkan suatu sistem yang dapat bekerja dengan baik. Dapat dilihat dari gambar 2.1 menunjukkan kerangka keseluruhan penelitian ini.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi tantangan dalam mengklasifikasikan telur fertile dan infertile serta menetapkan tujuan untuk mengembangkan alat otomatis yang dapat menyelesaikan permasalahan tersebut. Studi literatur dilakukan untuk mendapatkan landasan teori dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, dan internet. Proses perancangan meliputi desain komponen-komponen perangkat keras termasuk sensor dan mikrokontroler, serta pengembangan perangkat lunak dengan implementasi kerangka Convolutional Neural Network (CNN) yang terintegrasi dengan Flask sebagai API untuk menghubungkan alat dengan model CNN. Flask merupakan web framework yang ditulis dengan bahasa Python dan termasuk dalam kategori sebagai microframework[7].Uji coba dilakukan untuk mengevaluasi kinerja alat dalam mengklasifikasikan telur, yang diikuti dengan analisis hasil untuk menyusun laporan akhir beserta rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut.

## B. Perancangan Perangkat
Perancangan perangkat pada penelitian ini dibagi menjadi dua bagian yaitu perancangan perangkat keras dan perancangan perangkat lunak. Perancangan perangkat keras dimulai dengan merancang diagram blok keseluruhan sistem. Diagram blok memegang peranan yang sangat penting dalam proses penelitian.

## Gambar 2. Blok Diagram Perangkat Keras
Dapat dilihat dari gambar 2 berikut adalah penjelasannya :
1. Arduino uno berfungsi sebagai Mikrokontroler utama yang mengontrol seluruh sistem berdasarkan input dari sensor. Memproses data dari sensor DHT11 dan sensor ultrasonik, serta mengontrol perangkat output seperti relay, motor servo, dan LED.
2. ESP32-CAM adalah sebuah platform pengembangan yang menggabungkan mikrokontroler ESP32 dengan modul kamera, sehingga memungkinkan pemantauan secara real-time melalui koneksi Wi-Fi yang terin- tegrasi[8] kamera ini akan mengambil foto dari telur yang diletakkan di bawahnya dan membandingkannya
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
dengan dataset yang telah diuji sebelumnya untuk menentukan klasifikasi telur.
3. Ultrasonic Sensor ultrasonik adalah jenis sensor yang menggunakan gelombang suara untuk mendeteksi objek dan mengukur jarak[9] ini dapat digunakan untuk memverifikasi posisi atau  telur yang ada di bawah esp32cam.
4. Sensor DHT11 merupakan modul sensor yang digunakan untuk mengukur suhu dan kelembaban ling- kungan[10] yang berfungsi Mengukur suhu dan kelembaban di dalam incubator, kelembaban yang tepat sangat penting untuk memelihara kesehatan telur selama proses penetasan.
5. LED digunakan untuk menerangi telur agar gambar yang diambil oleh ESP32Cam menjadi lebih jelas dan akurat.
6. A.P.I (Application Programming Interface) berfungsi Mengirim data gambar dari ESP32-CAM ke model CNN untuk diproses. A.P.I memungkinkan integrasi dengan server atau platform analisis eksternal yang menjalankan model CNN untuk mendeteksi dan memisahkan telur fertil dan infertil.
7. LCD (Liquid Crystal Display) berfungsi Memberikan umpan balik visual kepada pengguna tentang kelem- bapan didalam incubator, jarak telur, dan status telur (fertil atau infertil).
8. Motor servo adalah perangkat berputar yang menggunakan sistem kontrol umpan balik loop tertutup untuk mengatur posisi sudut poros keluarannya[11]yang berfungsi akan menggerakkan telur ke tempat penam- pungan yang telah ditentukan berdasarkan hasil deteksi, yaitu ke incubator jika telur fertile dan ke kotak penampungan biasa jika telur infertile.
9. Relay adalah komponen kelistrikan yang menggunakan prinsip induksi elektromagnetik untuk membuka atau menutup jalur listrik[12]. Relay berfungsi Mengontrol daya untuk komponen lain seperti lampu atau motor. Relay memungkinkan sistem untuk secara otomatis menghidupkan atau mematikan perangkat ber- dasarkan hasil analisis atau kondisi tertentu.
10. Lampu berfungsi sebagai sumber panas utama dalam inkubator telur. Lampu ini membantu menjaga suhu yang stabil dan ideal untuk perkembangan embrio dalam telur.
11. Motor DC berfungsi untuk menggerakkan rak atau keranjang yang memutar telur. Biasanya, motor ini terhubung ke mekanisme gear atau belt yang menggerakkan telur secara perlahan sesuai jadwal yang telah ditentukan.

## C. Skematik Rangkaian Perangkat
Gambar dibawah ini merupakan proses desain elektronik, komponen dipilih sesuai dengan kebutuhan dan segala sesuatu yang diperlukan untuk proses pembuatan sirkuit disiapkan.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## Gambar 4. Flowchart cara kerja sistem
Prinsip kerja alat ini dimulai dengan meletakkan telur di atas LED untuk memberikan pencahayaan yang op- timal sehingga gambar yang diambil oleh kamera ESP32Cam menjadi jelas dan akurat. Setelah itu, kamera mengambil gambar telur dan mengirimkannya ke algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk di- proses. Algoritma ini membandingkan gambar dengan dataset yang telah diuji sebelumnya guna mengklasifikasi- kan telur sebagai fertile atau infertile. Hasil deteksi kemudian disimpan di server untuk ditampilkan secara real- time kepada pengguna, serta untuk analisis lebih lanjut. Setelah diklasifikasikan, motor servo mengambil tindakan berdasarkan hasil deteksi: jika telur diklasifikasikan sebagai fertile, motor servo mengarahkannya ke incubator untuk proses penetasan. Sebaliknya, telur yang diklasifikasikan sebagai infertile akan didorong ke kotak penam- pungan biasa. Kolaborasi antara semua komponen dalam sistem ini mendukung tujuan utama proyek,  yaitu melakukan pemisahan dan klasifikasi telur secara otomatis berdasarkan gambar yang diambil.

## D. Pengujian Kinerja Sistem
Sistem ini bertujuan untuk mengklasifikasikan telur berdasarkan fertilitasnya dan mengarahkan telur-telur ter- sebut ke kotak penampung yang sesuai. Pengujian ini akan memastikan bahwa alat bekerja dengan benar dan sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan.
Pengujian sistem pemilah telur fertil dan infertil melibatkan dua bagian utama , yaitu:
1. Pengujian alat pengklasifikasi telur fertile dan infertile otomatis dengan cara menguji ketepatan alat dalam mengklasifikasi telur fertile dan  infertile sesuai dengan kotak penampung yang telah disediakan.
2. Pengujian keakuratan model klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengklasifikasikan telur sebagai fertile atau infertile. Berikut proses pengujian tingkat akurasi digunakan rumus sebagai berikut:
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = ( 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑇𝑇𝑇𝑇 ) 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝑇𝑇 Penjelasan Komponen Akurasi:
 True Positive (TP): Telur fertil yang diklasifikasikan dengan benar sebagai fertil.
 True Negative (TN): Telur infertil yang diklasifikasikan dengan benar sebagai infertil.
 False Positive (FP): Telur fertil yang diklasifikasikan sebagai infertil.
 False Negative (FN): Telur infertil yang diklasifikasikan sebagai fertil.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Rancangan Alat Klasifikasi Telur Fertile dan Infertil
Penelitian ini menghasilkan dua aspek utama yaitu: perancangan perangkat keras (hardware) dan Hasil pem- bangunan model algoritma Convolutional Neural Network (CNN).

## Gambar 5. Alat pemisah telur fertil dan infertile
Hasil dari perancangan perangkat keras secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 4.1. Bagian pendeteksian telur, seperti yang terlihat pada Gambar 4.2, melibatkan penggunaan kamera Esp32Cam untuk mengambil citra telur yang diletakkan di bawahnya. Kamera ini dikontrol menggunakan Arduino dimana Arduino akan memberikan printah foto ke esp32cam Ketika terdapat teluar dalam jarak ultrasonic. Untuk memasok tegangan ke Esp32Cam, digunakan ubec sebagai penurun tegangan dari 12 volt menjadi 5 volt. Sebagai tambahan, sebuah lampu LED juga ditambahkan untuk penerangan.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Proses pengumpulan dataset dilakukan menggunakan citra telur utuh, yang diambil berdasarkan parameter untuk kedua label klasifikasi. Penelitian ini menggunakan dua label klasifikasi utama, yaitu telur fertile dan telur infertile, dengan total 626 data latih, di mana setiap label memiliki 313 data latih. Contoh-contoh dari data latih dapat dilihat pada gambar
T ABEL I
D ATASET CITRA TELUR No Label Klasifikasi Contoh Dataset
1. Telur Fertil 2. Telur Infertil
Pada gambar 7 dapat dilihat dataset disimpan dalam Google Drive dan dibagi menjadi dua folder dengan nama yang sesuai dengan kategori masing-masing, yaitu Dataset Telur Fertil dan Dataset Telur Inferti
Gambar 7. Folder Dataset Sesuai Label

## Gambar 8. Log Pelatihan Model CNN
Dapat dilihat pada gambar 8 Pelatihan model ini menggunakan total 50 periode untuk Convolutional Neu- ral Network (CNN). Di setiap era, model ini menunjukkan kemajuan signifikan dalam hal akurasi dan pengu- rangan kerugian. Pada epoch pertama, model mencapai akurasi 96,25% dengan penurunan sebesar 0,1411 dan pada epoch ke-21, akurasi meningkat menjadi 98,75% dengan penurunan sebesar 0,0359. Nilai validasinya juga memberikan hasil yang konsisten, dengan akurasi maksimal sebesar 97,50%.

## B. Pengujian dan Hasil Ujicoba
Ujicoba dilakukan dengan membandingkan hasil uji  10 telur  fertil dan 10  telur infertil secara manual dan menggunakan alat yang telah dirancang dimana hasilnya akan mendapatkan persentase keberhasilan alat dalam membedakan atau mengklasifikasikan telur fertil dan infertil.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
T ABEL II

## D ATA HASIL UJI COBA TELUR FERTIL
No Kelas Klasifikasi Hasil Uji Keterangan 1 Fertil Fertil Sesuai 2 Fertil Fertil Sesuai 3 Fertil Infertil Tidak 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
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada tebl diatas dapat ditentukan model confusion matrix seperti berikut :

## T ABEL III C ONFUSION M ATRIX TELUR FERTIL
H ASIL P REDIKSI P OSITIF N EGATIF KELAS KLASIFIKASI BENAR TP = 9 FP = 1 SALAH FN = 0 TN = 0
Dilihat dari table diatas hasil prediksi sebanyak 10 kali pengujian. Dimana untuk data positif yang diprediksi benar (TP) sebanyak 9 kali dan data positif prediksi salah (FP) sebanyak 1 kali. Untik data negaif yang diprediksi salah (FN) dan data negative yang diprediksi benar (TN) tidak digunakan dalam proses pengujian ini karena tidak termasuk dalam model yang dilakukan sebagai penelitian. Dari hasil yang didapat dapat dihitung untuk nilai akurasinya sebagai berikut:
Akurasi  = ( 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇 ) 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇 +𝐹𝐹𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 x 100%
= ( 9+0 ) ( 10 ) x 100%
=90% T ABEL IV
D ATA HASIL UJI COBA TELUR INFERTIL
No Kondisi Telur Hasil Uji Keterangan 1 Infertil Infertil Sesuai 2 Infertil Infertil Sesuai 3 Infertil Infertil Sesuai 4 Infertil Infertil Sesuai 5 Infertil Fertil Tidak Sesuai 6 Infertil Infertil Sesuai 7 Infertil Fertil Tidak Sesuai 8 Infertil Infertil Sesuai 9 Infertil Infertil Sesuai 10 Infertil Infertil Sesuai
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada tebl diatas dapat ditentukan model confusion matrix seperti berikut :
T ABEL V
C ONFUSION M ATRIX TELUR INFERTIL H ASIL P REDIKSI FERTIL INFERTIL KELAS KLASIFIKASI BENAR TP = 8 FP = 2 SALAH FN = 0 TN = 0
Dilihat dari table diatas hasil prediksi sebanyak 10 kali pengujian. Dimana untuk data positif yang diprediksi
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
benar (TP) sebanyak 8 kali dan data positif prediksi salah (FP) sebanyak 2 kali. Untik data negaif yang diprediksi salah (FN) dan data negative yang diprediksi benar (TN) tidak digunakan dalam proses pengujian ini karena tidak termasuk dalam model yang dilakukan sebagai penelitian. Dari hasil yang didapat dapat dihitung untuk nilai akurasinya sebagai berikut:
Akurasi  = ( 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇 ) 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇 +𝐹𝐹𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 x 100%
= ( 8+0 ) ( 10 ) x 100%
=80% T ABEL VI

## HASIL C ONFUSION M ATRIX KESELURUHAN DATA
K ELAS K LASIFIKASI JUMLAH DATA UJI AKURASI TELUR FERTIL 10 90 % TELUR INFERTIL 10 80% AKURASI RATA - RATA 85%

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil merancang dan  mengimplementasikan sistem  pemisah telur  fertil dan  infertil menggunakan metode CNN. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini  memiliki keandalan yang tinggi dengan akurasi rata-rata 85%. Akurasi untuk telur fertil mencapai 90%, sedangkan untuk telur infertil mencapai 80%. Meskipun terdapat beberapa kasus ketidaksesuaian, sistem ini umumnya dapat diandalkan untuk aplikasi praktis dalam lingkungan penelitian atau produksi. Validasi dan penyempurnaan tambahan disarankan untuk me- mastikan konsistensi dan ketepatan hasil di berbagai kondisi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] I. Karimah, I. Yanti, and M. Pauzan, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Dan Penyortir Kualitas Telur Unggas Berbasis Arduino Nano,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 8, no. 4, pp. 1388–1399, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i4.4014.
[2] N. F. Arini, A. Ubaidillah, K. A. Wibisono, and M. Ulum, “Identifikasi embrio dalam telur berbasis image processing,” J. Tek. Elektro dan
Komputasi , vol. 2, no. 1, pp. 11–19, 2020, doi: 10.32528/elkom.v2i1.3137.
[3] M. R. Firdaus, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network dalam Klasifikasi Telur Ayam Fertil dan Infertil Berdasarkan Hasil
Candling,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 563, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.8556.
[4] G. W. Heitschmidt, D. P. Smith, K. C. Lawrence, and G. W. Heitschmidt, “Fertility and Embryo Development of Broiler Hatching Eggs Evaluated with a Hyperspectral Imaging and Predictive Modeling System. Fertility and Embryo Development of Broiler Hatching Eggs Evaluated with a Hyperspectral Imaging and Predictive Modeling Syste,” Int. J. Poult. Sci. , vol. 7, no. 10, pp. 1001–1004, 2008, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/43310437
[5] M. Z. Nawawi, R. F. Rahmat, and M. F. Syahputra, “Klasifikasi Telur Fertil dan Infertil Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Multilayer Perceptron Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna dan Bentuk,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 4, no. 2, pp. 100–109, 2015.
[6] I. Alfredo and Suharjito, “Perbaikan Model Alexnet Untuk Mendeteksi Kematangan Tbs Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Image Enhancement Dan Hyperparameter Tuning,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 27, no. 1, pp. 56–68, 2022, doi: 10.35760/tr.2022.v27i1.5973.
[7] R. Irsyad, “Penggunaan Python Web Framework Flask Untuk Pemula,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 8–15,
2018.
[8] D. Setiawan, H. Jaya, S. Nurarif, T. Syahputra, and M. Syahril, “Implementasi Esp32-Cam Dan Blynk Pada Wifi Door Lock System Menggunakanteknik Duplex,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 1, p. 159, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i1.807.
[9] Z. Budiarso, “Implementasi Sensor Ultrasonik Untuk Mengukur Panjang Gelombang Suara Berbasis Mikrokontroler Sensor merupakan sebuah peralatan yang diperlukan untuk mendukung penerapan teknologi digital besaran-besaran analog menjadi tantangan dengan menggunakan sensor ,” vol. 20, no. 2, pp. 171–177, 2015.
[10] A. Hartono and A. Widjaja, “Prototype Pendeteksi Kebakaran Menggunakan Sensor Flame, Sensor Dht11 Dan Mikrokontroler Nodemcu Esp8266 Berbasis Website,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. Jakarta-Indonesia , no. September, pp. 734–741, 2022.
[11] U. Latifa and J. Slamet Saputro, “Perancangan Robot Arm Gripper Berbasis Arduino Uno Menggunakan Antarmuka Labview,” Barometer , vol. 3, no. 2, pp. 138–141, 2018, doi: 10.35261/barometer.v3i2.1395.
[12] A. M. Arham, A. Nugroho Jati, and A. Mulyana, “Desain Dan Implementasi Panel Surya Pada Sistem Pendeteksi Banjir Yang Menggunakan Wireless Sensor Network Design and Implementation of Solar Panel on the Flood Detection System Using Wireless Sensor Network,” e- Proceeding Eng. , vol. 2, no. 2, p. 3347, 2015.