Daging ayam berformalin sudah banyak beredar di masyarakat, selama ini untuk mengetahuinya hanya dilakukan dengan pengujian di laboratorium kimia. Tujuan penelitian ini untuk membantu masyarakat, industri ataupun Badan Pengawas Obat Makanan ( BPOM ) lebih mudah untuk melakukan pengawasan dengan pengecekan secara langsung melalui perangkat mobile. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Convolutional Neural Network ( CNN ).
Jenis arsitektur CNN yang digunakan pada identifikasi daging ayam berformalin ini adalah VGG19Net dan MobileNetV2 dengan menggunakan metode ekstraksi fitur ( feature extraction ) . Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian pada Google Colaboratory dengan dataset citra daging ayam yang berukuran 224x224 piksel didapat pada arsitektur VGG-19Net diperoleh akurasi 0.99 dan akurasi validasi sebesar 0.94, sedangkan pada MobileNetV2 diperoleh akurasi 1.0 dan akurasi validasi sebesar 0.90. Selanjutnya pengujian pada perangkat mobile, arsitektur VGG-19Net diperoleh akurasi sebesar 50% sedangkan arsitekur MobileNetV2 diperoleh akurasi sebesar 90%. Dengan akurasi 90%, aplikasi ini sudah bisa diterapkan di masyarakat, perusahaan dan lembaga terkait untuk melakukan pengawasan mengenai daging ayam berformalin.