Putri Ragil Nilamsari
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Estimasi Bobot Karkas Sapi Pedaging Menggunakan Metode Fraktal dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Putri Ragil Nilamsari; Bambang Hidayat; Sjafril Darana
Prosiding SNPBS (Seminar Nasional Pendidikan Biologi dan Saintek) 2017: Prosiding SNPBS (Seminar Nasional Pendidikan Biologi dan Saintek)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (606.873 KB)

Abstract

Sapi pedaging merupakan hewan ternak yang dipelihara untuk menghasilkan protein hewani berupa daging. Salahsatu bagian penting dari tubuh sapi pedaging yaitu karkas. Bobot karkas sapi perlu diketahui untuk menentukanwaktu pemotongan yang tepat agar sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Mengetahui bobot karkas sapidapat dilakukan dengan mengalikan bobot hidup sapi terhadap persentase karkas yang telah ditetapkan yaitu 47- 57%. Bobot hidup sapi dapat diketahui dengan cara penimbangan secara konvensional, perkiraan secara visualoleh manusia, dan perhitungan menggunakan rumus yang telah ditetapkan. Tetapi cara-cara tersebut dinilai sulituntuk dilakukan.Pengolahan citra digital merupakan salah satu konsep dalam Teknologi Informasi dan Komputasiyang dapat diimplementasikan untuk merancang suatu sistem dalam program aplikasi dengan tujuan mengatasipermasalahan dalam mengestimasikan bobot karkas sapi. Sistem yang telah dirancang dalam program aplikasiestimasi bobot karkas sapi pedaging memerlukan input berupa citra atau gambar sapi dan menghasilkan outputberupa bobot karkas beserta klasifikasi sapi berdasarkan bobot karkas yang diperoleh. Dalam penelitian kali ini, perancangan sistem pada program aplikasi estimasi bobot karkas sapi dilakukan dengan menggunakan metodefraktal dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Kalkulasi bobot karkas sapi menggunakan rumus Schoorldengan persentase karkas 52%.Program aplikasi yang diimplementasikan untuk mengestimasi bobot karkas sapipedaging, dirancang berbasis Matlab. Kolaborasi dari metode fraktal dan klasifikasi K-Nearest Neighbor dapatmenghasilkan suatu sistem dalam program aplikasi yang memiliki akurasi estimasi bobot sapi sebesar 90.74% danakurasi klasifikasi sebesar 64% dengan waktu komputasi 17.57 s.