Implementasi Regresi Linear Berganda untuk Estimasi dan Klasifikasi Berat Telur Menggunakan Video Processing

Industri 4.0 mendorong transformasi dalam proses produksi melalui digitalisasi dan otomatisasi dengan kecerdasan buatan. Sektor peternakan telur ayam di Indonesia mengalami peningkatan produksi setiap tahunnya. Sehingga kualitas telur perlu dijaga sebelum didistribusikan ke pasar. Saat ini klasifikasi berat telur dilakukan secara manual. Metode ini memerlukan tenaga kerja besar, hasil yang tidak akurat dan tidak konsisten. Oleh karena itu, diperlukan sistem terstandarisasi dalam melakukan estimasi dan klasifikasi telur. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan Regresi Linear Berganda dalam mengestimasi berat telur ayam dan menganalisis kinerja model estimasi berat telur menggunakan video processing. Penelitian ini menggunakan data video dengan berat bervariasi yang direkam dari atas conveyor. Tahap training menggunakan 90 telur dan untuk testing menggunakan 25 telur. Hasil video ini diekstrak menjadi frame citra dan diseleksi. Metode preprocessing yang digunakan berupa resize, peningkatan kontras dan kecerahan, peregangan kontras, segmentasi, deteksi objek, deteksi tepi, hole filling dan penghilangan derau. Fitur yang digunakan sebagai variabel Regresi Linear Berganda adalah area, radius distance dan principal axes. Metode validasi dan testing model menggunakan metrik evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan akurasi. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh skenario terbaik yaitu menggunakan metode seleksi 1 frame pertelur, resizing citra sebesar 10% dari citra asli, rasio split data 90% : 10% untuk data latih dan validasi, menggunakan fitur Highest Eigen Value dan pengambilan data dengan kecepatan conveyor 60 RPM dan jarak kamera 10 cm. Estimasi berat telur pada training menghasilkan RMSE sebesar 2,1344 dan MAPE sebesar 3,1734%. Hasil testing dengan data video menghasilkan RMSE sebesar 2,3409, MAPE sebesar 3,8717% dan klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 76%.