Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2912
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorEndang-
dc.contributor.authorNabilah, Jihan-
dc.date.accessioned2025-03-07T03:36:03Z-
dc.date.available2025-03-07T03:36:03Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2912-
dc.descriptionDosen Pembimbing : Endangen_US
dc.description.abstractKebutuhan daging sapi setiap tahun terus meningkat sesuai dengan peningkatan jumlah penduduk mengakibatkan harga daging sapi juga meningkat. Peningkatan ini tentu saja menimbulkan permasalahan lain di masyarakat seperti permasalahan yang terjadi di pasaran yaitu maraknya pengopolosan daging celeng. Daging celeng yang mempunyai harga jual lebih murah dari daging sapi maupun daging babi membuat para penjual berbuat curang dengan melakukan pengoplosan daging yaitu mencampur daging celeng dengan daging sapi ataupun dengan menipu menjual daging sapi yang sebenarnya adalah daging celeng. Kurangnya pengetahuan untuk membedakan antara daging celeng dan daging sapi dapat merugikan masyarakat akibat dari perilaku curang para pedagang, maka dari itu diperlukan sistem dan teknologi untuk mengidentifikasi apakah daging tersebut daging celeng atau daging sapi. Pemanfaatan teknologi yang dapat diterapkan untuk memecahkan masalah ini adalah dengan menggunakan pengolahan citra. Penelitian ini dibuat untuk melihat kinerja Algoritma Self Organizing Map (SOM) dalam mengidentifikasi daging celeng atau daging sapi berdasarkan ciri warna dan tekstur menggunakan tools bantuan yaitu Matlab 2021b. Ekstraksi ciri warna menggunakan metode HSV yaitu menghasilkan nilai Hue, Saturation, dan Value. Ekstraksi ciri tekstur menggunakan metode GLCM yaitu menghasilkan nilai Contrast, Correlation, Homogeneity, dan Energy. Dari 7 parameter hasil ekstraksi ciri warna dan tekstur selanjutnya dijadikan masukan untuk identifikasi menggunakan SOM. Akurasi yang didapat untuk pelatihan sebesar 87,5 % dengan jumlah data latih masing-masing 100 citra, dan akurasi pengujian sebesar 89% dengan jumlah data uji masing-masing 50 citra. Berdasarkan hasil penelitian yang telah diperoleh, sistem yang telah dibangun dengan Self Organizing Map (SOM) mampu untuk mengidentifikasi daging celeng atau daging sapi dengan baiken_US
dc.subjectDaging Celengen_US
dc.subjectDaging Sapien_US
dc.subjectPengolahan Citraen_US
dc.subjectEkstraksi Fituren_US
dc.subjectHSVen_US
dc.subjectGLCMen_US
dc.subjectSelf Organizing Mapen_US
dc.titleIDENTIFIKASI DAGING CELENG ATAU DAGING SAPI MENGGUNAKAN ALGORITMA SOM (SELF-ORGANIZING MAP) BERDASARKAN CIRI WARNA DAN TESKTURen_US
dc.identifier.nidnNIDN0316126001-
dc.identifier.nimNIM1151800057-
dc.identifier.kodeprodiKODEPRODI55201#Teknik Informatika-
Appears in Collections:[TA] Informatika

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
COVER.pdfCOVER106.05 kBAdobe PDFView/Open
ABSTRAK.pdfABSTRAK133.96 kBAdobe PDFView/Open
BAB 1.pdfBAB I160.71 kBAdobe PDFView/Open
BAB 2.pdf
  Restricted Access
BAB II1.96 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB 3.pdf
  Restricted Access
BAB III1.41 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB 4.pdf
  Restricted Access
BAB IV5.36 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB 5.pdf
  Restricted Access
BAB V72.32 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
BukuTA_FULLTEXT.pdf
  Restricted Access
FULL TEXT9.41 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.