Identifikasi Fertilitas Telur Ayam Kampung Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan Ekstraksi GLCM, Drs. Muhammad Arif Rahman dan Agus Wahyu Widodo, S.T., M.Cs
| Main Author: | Sadiva, Feris Adi Kurnia |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/186385/1/Feris%20Adi%20Kurnia%20Sadiva.pdf http://repository.ub.ac.id/186385/ |
Daftar Isi:
- Pada usaha bidang pembibitan Ayam Kampung, peternak diharuskan menghasilkan telur ayam guna mendapatkan bibit, di mana tidak semua telur ayam tersebut akan dapat menetas dan menjadi anak ayam atau bibit ayam. Telur yang akan menetas maupun tidak tersebut dapat dideteksi dengan jelas dengan melakukan peneropongan di usia 8 hari masa inkubasi, dan sebenarnya telur tersebut dapat dideteksi lebih dini yaitu di usia 5 hari inkubasi akan tetapi cukup sulit dikarenakan embrio ayam yang terbentuk barulah sedikit sehingga mata manusia terkadang sulit untuk melakukan pendeteksian adanya embrio pada telur atau tidak, selain itu juga keterbatasan mata manusia dalam membedakan warna dari telur yang cukup mirip. Oleh karena itu, dibuatlah sistem klasifikasi fertilitas telur ini guna membantu dalam membedakan antara telur infertil (tidak terdapat embrio) atau telur Fertil (terdapat embrio). Dengan menggunakan sistem ini diharapkan dapat memberikan kemudahan pada peternak yang ingin melakukan pengecekan fertilitas telur akan tetapi tidak cukup jelas terlihat. Pada sistem ini mengusung metode Gray Level Coocurence matrix (GLCM) guna melakukan ekstraksi ciri dari sebuah citra telur dan metode Learning Vector Quantization (LVQ) guna melakukan klasifikasi pada fitur dari citra yang telah di ekstraksi. Sumber data yang digunakan merupakan hasil dari peneropongan telur di mana telur didapatkan dari beberapa peternak ayam kampung lokal. Data yang digunakan berupa data citra yang di ambil dari hasil peneropongan telur yang telah di inkubasi selama 5 hari. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa metode GLCM dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur dari citra telur ayam kampung fertil dan infertil dan memberikan perbedaan nilai yang cukup signifikan, kemudian pada metode GLCM yang diterapkan mendapatkan hasil terbaik dari seluruh pengujian pada parameter sudut 0, jarak (d) bernilai 1 dan jumlah fitur glcm berjumlah 5, selain itu parameter learning rate pada lvq sebesar 0.05, sehingga didapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 0,8813 atau 88,13%.