v ABSTRAK Telur infertil adalah telur yang tidak

v
ABSTRAK
Telur infertil adalah telur yang tidak mengalami perkembangan embrio pada saat
penatasan. Pendeteksian telur infertil secara otomatis akan memberikan kemudahan
saat penyeleksian dan pemindahan telur infertil tepat waktu, yang akan membawa
keuntungan bagi peternakan seperti efesiensi tempat dan kontaminasi penyakit yang
mempengaruhi penetesan karena telur infertil bisa menjadi tempat perkembangan
jamur. Sebuah metode terdiri dari machine vision dan jaringan saraf tiruan multilayer
perceptron dirancang. Dengan meletakkan telur dekat sumber cahaya dengan latar
belakang hitam dalam ruangan gelap telur difoto dengan kamera kualitas tinggi. Dari
citra yang dihasilkan kamera diekstrak fitur atau ciri-ciri yang membedakan antara
telur fertil dan telur infertil. Shape index, roundness dan elongation diekstrak dari
bentuk telur, sedangkan nilai rata-rata hue, saturation dan intensity diekstrak dari
warna telur. Enam nilai fitur ekstraksi dijadikan nilai neuron pada lapisan inputan
jaringan saraf tiruan multilayer perceptron. 100 data sampel digunakan untuk
pelatihan jaringan dan pegujian memorasi dan 125 data sampel berbeda digunakan
untuk uji generalisasi. Laju pembelajaran yang digunakan adalah 0.0005 dan
parameter momentum sebesar 0.02 tingkat akurasi yang dihasilkan 98% untuk
pelatihan dan 96% untuk uji generalisasi.
Kata kunci : telur infertil, identifikasi, fitur ekstraksi, multilayer perceptron.
Universitas Sumatera Utara
vi
INFERTILE EGGS DETECTION USING MULTILAYER PERCEPTRON
NEURAL NETWORK
ABSTRACT
Infertile eggs are eggs that embryonic development did not occur on it when hacthery
procces held. Automatic infertile eggs detection give ease to select and timely removal
of the infertile eggs. which will bring benefits to the hactheries such space efficiency
and egg contamination due to diseases caused by infertile eggs. A method based on
machine vision and artificial neural network multilayer perceptron designed. By
laying eggs near a light source with a black background in a dark room eggs
photographed with a high resolution camera. Image that acquired by camera extracted
from it features or characteristics that distinguish between fertile eggs and infertile
eggs. Shape index, roundness and elongation extracted from the shape of the eggs,
while the average value of hue, saturation and intensity are extracted from the color of
the eggs. Six values of feature extraction is used as neurons value in the input layer of
a multilayer perceptron neural network. 100 samples are used for training the network
and memorization test and anoter 125 different samples used for generalization test.
The value of learning rate used is 0.0005 and the momentum parameter is 0,02. After
test phase done , accuracy rate is 98% for memorizing test and 96% for the
generalization test.
Keywords : infertile egg, identification, feature extraction, multilayer perceptron.
Universitas Sumatera Utara