PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PREDIKSI BOBOT SAPI MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CANNY DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR - Iip Supiyani; Jajam Haerul; Tesa Nur Padilah (Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan, 2021)
Produktivitas utama sapi potong adalah bobot badan sapi, yang menentukan kinerja pengelolaan sapi. Berat sapi dapat dihitung dengan mengalikan beratnya dengan persentase 85-100 persen yang telah ditentukan sebelumnya. Metode tradisional, perhitungan formula, dan perkiraan visual manusia semuanya dapat digunakan untuk menentukan berat sapi. Di sisi lain, penimbangan sapi secara manual dianggap berat. Dengan membangun sistem dalam program aplikasi yang ditujukan untuk mengatasi masalah dalam peramalan berat badan sapi, Teknologi Informasi dan Komputasi dapat digunakan untuk membantu memberikan solusi alternatif untuk masalah ini, seperti menggunakan pemrosesan citra digital untuk mengidentifikasi ukuran tubuh sapi yang sebenarnya. Sistem prediksi bobot sapi yang telah dibangun pada program aplikasi ini mengambil input berupa foto atau gambar sapi dan menghasilkan output berupa bobot sapi serta klasifikasi ternak berdasarkan bobot sapi yang diterima. Pendekatan ekstraksi fitur Canny Edge Detection dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan dalam pekerjaan ini untuk membuat sistem untuk perangkat lunak aplikasi prediksi berat sapi. Anda dapat menghitung berat sapi dengan persentase 100 persen menggunakan rumus Schrool. Matlab digunakan untuk membuat program aplikasi yang digunakan untuk menaksir bobot sapi. Dengan waktu komputasi 9.161s, kombinasi metode canny dan klasifikasi K-NN dapat menghasilkan sistem dalam program aplikasi yang memiliki akurasi prediksi 97,46 persen dan akurasi klasifikasi 90 persen.