IDENTIFIKASI KESEGARAN DAGING SAPI BERDASARKAN CITRANYA DENGAN EKSTRAKSI FITUR WARNA DAN TEKSTURNYA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX - Rosa Andrie Asmara; Dwi Puspitasari; Siti Romlah; Qonitatul Hasanah; Robertus Romario (Politeknik Negeri Malang, 2017)
Di Indonesia harga daging sapi cukup mahal, hal ini terjadi karena mata rantai distribusi yang sangat panjang dari peternak hingga ke tangan konsumen, sehingga diperlukan biaya yang sangat tinggi untuk membeli daging sapi. Dengan mahalnya daging sapi tersebut ada beberapa oknum yang berusaha untuk mencampur kualitas kesegaran daging sapi dengan mencampurnya antara daging yang baru dipotong dengan daging yang sudah dipotong beberapa waktu. Kondisi ini sangat merugikan kalangan konsumen yang membeli daging sapi. Saat ini identifikasi daging dilakukan secara manual dengan kasat mata maupun dengan menekan dagingnya untuk mengetahui tekstur daging. Cara ini memiliki banyak kelemahan bila para konsumen tidak jeli untuk membedakan kualitas kesegaran daging sapi.Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilih kualitas kesegaran daging sapi tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Klasifikasi kesegaran daging sapi ini menerapkan metode Backpropagation sebagai classifier. Untuk ekstraksi fitur warna menggunakan channel warna Red Green Blue, sedangkan ekstraksi tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix. Metode ini akan mengambil informasi tekstur permukaan daging pada level warna keabuan. Tingkat keberhasilan klasifikasi kesegaran daging sapi yang didapatkan menggunakan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 95,83%.Kata kunci : Daging, Gray Level Co-Occurrence Matrix, Backpropagation.