EPrints Universitas Amikom YogyakartaANALISIS KOMPARATIF ARSITEKTUR EFFICIENTNET DAN MOBILENET UNTUK KLASIFIKASI KESUBURAN TELUR BEBEK BERDASARKAN CITRA CANDLING PADA PLATFORM ANDROIDNasrul AminMuisauthorPenelitian ini melakukan analisis komparatif untuk mengukur dan membandingkan kinerja dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu EfficientNet V2 B0 dan MobileNet V3 Large. Untuk mempercepat proses pelatihan, penelitian ini mengimplementasikan teknik transfer learning dengan menggunakan dataset citra candling telur publik dari platform Roboflow. Kinerja kedua model dievaluasi berdasarkan dua kategori utama. akurasi klasifikasi dan efisiensi pada perangkat mobile. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa EfficientNetV2B0 mencapai akurasi yang jauh lebih unggul dengan nilai accuracy 98%, F1-Score 0.9773, dan AUC 0.998. Di sisi lain, MobileNetV3Large mencatatkan akurasi yang lebih rendah sebesar 86%, F1-Score 0.8637, dan AUC 0.931. Namun, dalam hal performa di perangkat mobile, MobileNetV3Large terbukti lebih efisien dengan ukuran model TF Lite hanya 13.73 MB dan kecepatan inferensi rata-rata 8.7 ms. Sebagai perbandingan, EfficientNetV2B0 memiliki ukuran model TF Lite 25.35 MB dan kecepatan inferensi 26.7 ms. Hasil penelitian mengonfirmasi bahwa EfficientNetV2B0 menawarkan akurasi tertinggi, sementara MobileNetV3Large memberikan keseimbangan terbaik antara akurasi yang cukup dengan efisiensi yang baik, menjadikannya lebih cepat dan ringan untuk implementasi pada aplikasi Android. Aplikasi yang dikembangkan diharap dapat menjadi solusi praktis dan akurat bagi para peternak bebek untuk menekan potensi kerugian, dan mempermudah proses penyortiran telur tanpa memerlukan keahlian khusus.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum2026-01-22Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant EPrints Universitas Amikom Yogyakarta the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that EPrints Universitas Amikom Yogyakarta does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at EPrints Universitas Amikom Yogyakarta) is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the deposit button indicates your agreement to these terms.