Estimasi Berat Karkas Sapi Berdasarkan Segmentasi Graph Partitioning Dengan Klasifikasi Knn - Sri Muliawati; Bambang Hidayat; Sjafril Darana (eProceedings of Engineering, 2016)
Ternak bisa dibagi menjadi dua, yaitu ternak dengan ukuran kecil dan ternak dengan ukuran besar. Ternak ukuran kecil contohnya adalah kelinci, domba, dan kambing. Sedang ternak ukuran besar contohnya adalah sapi. Mengukur berat ternak ukuran kecil lebih mudah, sedang yang ukuran besar sedikit lebih sulit. Berat seekor sapi dapat diperkirakan dengan mengukur lingkar dada dan panjang badan dari masing-masing sapi. Sedang berat karkas sendiri berkisar antara 52-58% dari bobot hidup sapi. Cara lain adalah penimbangan dengan menggunakan timbangan yang dinilai masih kurang efisien karena ukuran timbangan yang cukup besar dan tidak fleksibel untuk dibawa-bawa. Untuk mendapat cara yang lebih praktis, bidang teknologi dapat diimplementasikan untuk membantu memberi alternatif solusi atas permasalahan tersebut. Dengan pengolahan citra, bisa diketahui ukuran fisik dari sapi yang tampak dalam gambar dua dimensi. Dalam Tugas Akhir ini, penulis membahas bagaimana mengestimasi berat karkas yang dihasilkan dari seekor sapi. Terdapat beberapa metode yang bisa digunakan untuk mengestimasi berat karkas sapi. Pada Tugas Akhir ini penulis menggunakan metode Graph Partitioning dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) yang diawali dengan preprocessing yang terdiri dari operasi resize dan contrast stretching. Hasil penelitian Tugas Akhir ini didapatkan nilai akurasi estimasi berat karkas sapi adalah sebesar 82.19% dengan waktu komputasi 21.44 detik. Diharapkan dengan kemampuan sistem ini, dapat membantu penjual atapun pembeli sapi untuk mengetahui berat karkas sapi dengan cara yang lebih efisien. Kata kunci : Segmentasi, Graph partitioning, Klasifikasi, K-NN