Analisis Estimasi Berat Telur Ayam Ras Berdasarkan Masa Penyimpanan Menggunakan Metode Histogram Of Oriented Gradient Dengan Klasifikasi Self-organizing Maps - Hasna Maharani; Efri Suhartono; Sjafril Darana (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Telur ayam ras merupakan salah satu sumber pangan protein hewani yang paling populer dan juga sangat diminati oleh masyarakat, hal ini dikarenakan telur ayam ras memiliki harga yang relatif murah dan mudah diperoleh serta dapat memenuhi kebutuhan gizi dikalangan masyarakat. Telur ayam ras memiliki kandungan yang terdiri dari 64% albumen, 27% kuning telur dan 9% kerabang, kandungan tersebut mempengaruhi bobot atau berat telur yang dihasilkan dari ayam petelur. Akan tetapi kandungan gizi yang terdapat didalam telur tidak selalu baik dan segar, maka dari itu diperlukan deteksi kualitas telur. Kualitas tersebut dapat dilihat salah satunya berdasarkan berat yang dimilikinya, semakin lama penyimpanan telur ayam maka semakin rendah berat yang dimiliki oleh telur ayam. Pada tugas akhir ini telah dibuat sistem yang dapat menganalisis estimasi berat telur ayam ras berdasarkan waktu penyimpanan telur ayam ras tersebut. Analisis telah dilakukan dengan menggunakan metode HOG (Histogram Of Oriented Gradient) dan klasifikasi SOM (Self-Organizing Maps). Proses pengujian sistem terdiri dari proses pengujian sistem terhadap citra telur ayam ras hari ke-1 dan terhadap citra telur ayam ras hari ke-10. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan maka diperoleh akurasi 73.3333% dengan waktu komputasi 1.1336 detik untuk pengujian citra telur ayam ras hari ke-1 dan diperoleh akurasi 73.3333% dengan waktu komputasi 1.1866 detik untuk pengujian citra telur ayam ras hari ke-10. Pada penelitian tugas akhir ini, hasil akurasi yang diperoleh dari pengujian citra telur ayam ras hari ke-1 dan hari ke-10 mempunyai hasil akurasi yang sama yaitu sebesar 73.3333%. Waktu komputasi terbaik berada pada saat pengujian citra telur ayam ras hari ke-1 dengan hasil 1.1336 detik. Kata kunci : Telur, Histogram Of Oriented Gradient (HOG), Self-Organizing Maps (SOM) Abstract Chicken eggs are one of the most popular food sources of animal protein and are also very popular with the community, this is because chicken eggs have a relatively cheap and easily obtained price and can meet nutritional needs among the community. Race chicken eggs have a content consisting of 64% albumen, 27% egg yolk and 9% egg shell, the content affects the weight or weight of eggs produced from laying hens. However, the nutrient content contained in eggs is not always good and fresh, so it is necessary to detect egg quality. The quality can be seen one of them based on the weight they have, the longer the storage of chicken eggs, the lower the weight of chicken eggs. In this research, a system will be made that can analyze the estimated weight of chicken eggs based on the storage time of the breed chicken eggs. The analysis will be carried out using the HOG (Histogram Of Oriented Gradient) method and SOM (Self-Organizing Maps) classification. The system testing process consists of a system testing process for the image of day 1 race chicken eggs and the image of day 10 race chicken eggs. Based on the results of tests that have been carried out, the accuracy of 73.3333% is obtained with a computation time of 1.1336 seconds for testing the image of day 1 race chicken eggs and 73.3333% accuracy with a computing time of 1.1866 seconds for testing the image of day 10 race chicken eggs. In this final project, the results of the accuracy obtained from testing the image of the 1st day and 10th day of chicken eggs have the same accuracy, which is 73.3333%. The best computation time is when testing the image of day 1 race chicken eggs with results of 1.1336 seconds. Keywords: Eggs, Histogram Of Oriented Gradient (HOG), Self-Organizing Maps (SOM)