PROTOTIPE APLIKASI MOBILE UNTUK IDENTIFIKASI KUALITAS DAGING SAPI BERBASIS MACHINE LEARNING (Meat-Q) - WRAP Entrepreneurship (Capstone)

DWIPANGGA PUTRA YUDHA

Informasi Dasar

82 kali
23.04.7559
621.38 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Peningkatan kebutuhan daging sapi di Indonesia saat ini dimanfaatkan pedagang-
pedagang curang untuk mengambil banyak keuntungan. Penjualan daging sapi berkualitas
buruk menimbulkan kecemasan bagi masyarakat karena kandungan yang sangat berbahaya.
Kualitas daging sapi yang baik dapat ditentukan dari segi warna, bau dan teksturnya.
Masyarakat pada umumnya menggunakan penglihatan kasat mata untuk menentukan kualitas
daging sapi. Namun cara tersebut masih kurang efektif karena mata memiliki kelemahan untuk
melihat suatu objek secara detail. Penelitian ini bertujuan merancang dan membuat Prototipe
Aplikasi untuk mendeteksi kualitas daging sapi dengan menggunakan proses pengolahan Citra
Digital.
Prototipe Aplikasi dibuat menggunakan sistem operasi Android yang menggunakan
metode Ekstraksi Ciri GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) dan metode klasifikasi K-
NN (K-Nearest Neighbors). Proses deteksi dilakukan dengan cara pengambilan gambar daging
sapi dan diolah dengan beberapa tahap pengolahan citra digital. Tahap pengolahan terdiri dari
pra pengolahan citra aras keabuan, segmentasi RoI (Region of Interest), ekualisasi histogram
dan analisis nilai statistik ekstraksi ciri. Lalu pada tahap klasifikasi menggunakan metode K-
NN (K-Nearest Neighbors) terdiri dari penentukan tetangga-tetangga terdekat dari citra yang
sedang diuji, menentukan kelas dari masing-masing tetangga terdekat citra yang sedang di uji,
dan menentukan kelas dari citra uji berdasarkan mayoritas kelas tetangga citra uji.
Hasil yang diperoleh dari serangkaian proses di atas adalah sebuah Prototipe Aplikasi
berbasis Android yang dapat digunakan untuk deteksi dan klasifikasi kualitas daging sapi Fresh
atau Not Fresh. Hal tersebut diperoleh dari proses klasifikasi GLCM menggunakan beberapa
fitur-fitur statistik seperti (Contrast, Energy, Dissimilarity, Homogeneity, Correlation) dan
???? = 2, ???? = 0????, 45????, 135????. Serta pada proses klasifikasi dengan metode KNN diperoleh
perhitungan jarak terbaik adalah Jarak Euclidean pada K = 1, dengan akurasi sebesar 96%.
Kata kunci : Daging Sapi, Image Processing, GLCM, KNN

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

PROTOTIPE APLIKASI MOBILE UNTUK IDENTIFIKASI KUALITAS DAGING SAPI BERBASIS MACHINE LEARNING (Meat-Q) - WRAP Entrepreneurship (Capstone)
 
xvi,75p.: il,; pdf file
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

DWIPANGGA PUTRA YUDHA
Perorangan
Nur Ibrahim, R Yunendah Nur Fu'adah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • TTI4H3 - CLOUD COMPUTING
  • TTI3B3 - PENGOLAHAN SINYAL WAKTU DISKRET
  • TTH4B4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini