Klasifikasi Bobot Karkas Domba Berdasarkan Metode Fractal Dan Klasifikasi K-nearest Neighbor

Authors

  • Annisa Adlina Mulyaningrum Telkom University
  • Bambang Hidayat Telkom University
  • Nur Ibrahim Telkom University

Abstract

Abstrak Domba adalah hewan ternak yang banyak dimanfaatkan oleh masyarakat di indonesia. Salah satu pemanfaatan dari domba adalah karkas domba, dimana permintaannya terus meningkat dari waktu ke waktu. Karkas domba adalah berat bersih daging tanpa kepala, kaki, organ dalam dan juga ekor. Saat ini penimbangan terhadap domba masih di lakukan secara manual, yaitu dengan cara menggendong hewan tersebut, menduga dengan cara melihatnya dan menduga secara subjektif. Karena rentan bobot domba tersebut memiliki berat di bawah 40 kg. Namun cara tersebut hanya berlaku untuk pembeli yang sudah berpengalaman, namun berpotensi merugikan pembeli amatir atau baru. Image processing atau pengolahan citra digital diimplementasikan untuk membantu mengestimasi bobot karkas domba. Untuk mendapatkannya pengolahan citra di lakukan dengan cara memisahkan tubuh domba dengan background. Setelah itu, proses identifikasi untuk mendapatkan ukuran fisik (lingkar dada dan panjang badan). Tugas akhir ini bertujuan untuk merancang sistem berbasis Matlab, berfungsi mempermudah klasifikasi karkas domba menjadi 3 kelas bagian, membuktikan rumus perhitungan Ardjodarmoko dapat digunakan untuk estimasi karkas domba. Pertama sistem akan melakukan ekstraksi ciri untuk mendapatkan informasi di dalam citra menggunakan metode Fractal. Setelah didapatkan ciri citra, kemudian akan diklasifikasikan dengan metode jarak terdekat atau K-Nearest Neighbor yang kemudian akan dikelompokan sesuai kelasnya besar, sedang, dan kecil. Dari hasil pengujian diperoleh nilai akurasi sistem sebesar 83,33% dengan waktu komputasi 0,49 detik, menggunakan metode ekstraksi ciri Fractal dengan jumlah matriks ciri sama dengan 6, parameter s =[2 4 8 16 32 64]. Sedangkan proses klasifikasi K-Nearest Neighbor aturan jarak paling baik yang digunakan adalah euclidean yang menghasilkan nilai akurasi terbaik 83,33% dengan parameter terbaik pada nilai K=1, dan sistem memiliki tingkat error sebesar 16, 67%. Kata Kunci : Karkas Domba,Fractal, K-Nearest Neighbor(KNN)

Downloads

Published

2018-12-01

Issue

Section

Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi