Abstract:
Kebutuhan 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 baik
