Identifikasi mutu daging sapi berdasarkan fitur citra digital

MANGIRI, Herry Sulendro, Prof. Adhi Susanto, M.Sc., Ph.D

2009 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Kebutuhan akan daging sapi kian meningkat, ini terbukti dengan banyaknya daging import yang dijual dipasaran. Daging sapi import yang masuk ke Indonesia kadang tidak layak untuk di konsumsi oleh masyarakat. Daging sapi import yang masuk ke Indonesia tidak dilakukan seleksi terlebih dahulu. Karna jumlah daging yang di seleksi jumlahnya banyak maka dibutuhkan suatu peralatan atau instrument untuk seleksi atau identifikasi. Instrumen identikasi yang memungkinkan untuk dibuat berdasarkan kecerahan daging. Kecerahan daging adalah salah satu parameter untuk melihat kondisi daging, baik, sedang atau buruk. Tujuan utama penelitian ini adalah melakukan perbandingan beberapa metode untuk mengatasi persoalan identifikasi kondisi daging sapi dalam jumlah yang banyak. Metode yang peneliti gunakan adalah metode transformasi wavelet, metode klasifikasi dan metode persamaan regresi. Ketiga metode diatas melakukan ekstak ciri dari masing-masing kondisi daging sapi sebagai sempel. Teori pendukung metode alih-ragam wavelet adalah alih-ragam RGB ke YIQ dan Neural Network back propagation. Teori pendukung metode histogram adalah poses statistik dan klasifikasi. Untuk metode persamaan regresi teori pendukung nya adalah autokorelasi dan persamaan-persamaan regresi. Dari metode yang telah dilakukan penelitian dan membandingkan , memungkinkan untuk membuat instrumen sortir daging sapi yang berasal dari luar negri atau dalam negri.

Need beef more will increase, this is proven by meat quantity import that sold in marked. beef import that step into Indonesia sometimes improper to at consumption by society. Beef import that step into Indonesia is not done selection before hand. becouse meat total at the total selection many so wanted a device or instrument for selection or identification. Instrument of identification that make possible to made based on meat brightness. meat brightness one of the parameter to see meat condition, good, midle good or bad. This watchfulness principal aim does comparison several methods to overcome beef condition identification problem in number many. Method researcher uses transformation method wavelet, classification method and regression similarity method. Third method on do extrac characteristic from each beef condition as sempel. method supporter theory transformation wavelet is Transformation RGB to YIQ and neural network back propagation. Supporter theory method histogram poses statistics and classification. For his supporter theory regression similarity method is autocorellation and regression similarities. From method that done watchfulness and compare, make possible to make instrument sorts beef that come from outside country or in country.

Kata Kunci : Wavelet,Histogram,Persamaan regresi, wavelet, histogram, regression similarity