Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis (JIMB) SENTIA 2017 Open Access DRIVERset
Robertus Romario
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : SENTIA 2017

 1 
IDENTIFIKASI KESEGARAN DAGING SAPI BERDASARKAN CITRANYA DENGAN EKSTRAKSI FITUR WARNA DAN TEKSTURNYA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX Rosa Andrie Asmara; Dwi Puspitasari; Siti Romlah; Qonitatul Hasanah; Robertus Romario
SENTIA 2017 Vol 9 (2017)
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1779.309 KB)

Abstract

Di Indonesia harga daging sapi cukup mahal, hal ini terjadi karena mata rantai distribusi yang sangat panjang dari peternak hingga ke tangan konsumen, sehingga diperlukan biaya yang sangat tinggi untuk membeli daging sapi. Dengan mahalnya daging sapi tersebut ada beberapa oknum yang berusaha untuk mencampur kualitas kesegaran daging sapi dengan mencampurnya antara daging yang baru dipotong dengan daging yang sudah dipotong beberapa waktu. Kondisi ini sangat merugikan kalangan konsumen yang membeli daging sapi. Saat ini identifikasi daging dilakukan secara manual dengan kasat mata maupun dengan menekan dagingnya untuk mengetahui tekstur daging. Cara ini memiliki banyak kelemahan bila para konsumen tidak jeli untuk membedakan kualitas kesegaran daging sapi.Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilih kualitas kesegaran daging sapi tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Klasifikasi kesegaran daging sapi ini menerapkan metode Backpropagation sebagai classifier. Untuk ekstraksi fitur warna menggunakan channel warna Red Green Blue, sedangkan ekstraksi tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix. Metode ini akan mengambil informasi tekstur permukaan daging pada level warna keabuan. Tingkat keberhasilan klasifikasi kesegaran daging sapi yang didapatkan menggunakan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 95,83%.Kata kunci : Daging, Gray Level Co-Occurrence Matrix, Backpropagation.
Co-Authors Anita Maharani Anita Maharani DWI PUSPITASARI Qonitatul Hasanah Rosa Andrie Asmara Sekar Wulan Prasetyaningtyas Siti Romlah