Pembangunan Aplikasi Identifikasi Waktu Kawin Ternak Babi Melalui Analisis Citra Kelamin Babi Betina

PUTRA, MARCELINUS PRATAMA WIGUNA (2018) Pembangunan Aplikasi Identifikasi Waktu Kawin Ternak Babi Melalui Analisis Citra Kelamin Babi Betina. S1 thesis, UAJY.

Preview	Text (HALAMAN AWAL) TF080140.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text (BAB I) TF080141.pdf Download (751kB) | Preview
Preview	Text (BAB II) TF080142.pdf Download (577kB) | Preview
Preview	Text (BAB III) TF080143.pdf Download (773kB) | Preview
	Text (BAB IV) TF080144.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (BAB V) TF080145.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)
Preview	Text (BAB VI) TF080146.pdf Download (750kB) | Preview

Abstract

Babi merupakan salah satu hewan yang biasa diternakkan untuk diambil hasil dagingnya. Agar produksi daging babi dapat memenuhi tingkat konsumsi yang tinggi, diperlukan penanganan waktu kawin untuk proses pembibitan agar babi dapat kawin pada waktu yang tepat sehingga menghindari permasalahan seperti kegagalan kebuntingan. Proses identifikasi kesiapan kawin babi sampai saat ini dilakukan dengan cara manual tanpa bantuan teknologi sehingga akan menjadi hal yang sulit dan dapat berujung pada kesalahan apabila dilakukan oleh peternak yang belum berpengalaman. Pendeteksian waktu kawin yang tepat pada babi terlihat pada bentuk dan warna vulva babi betina yang terlihat terbuka dan berlendir. Keunikan vulva pada musim kawin ini dapat di analisis dan dikenali polanya menggunakan alihragam Haar Wavelet dan jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Wavelet digunakan untuk membaca pola citra kelamin babi agar dapat dikenali apakah sedang berada pada waktu kawin yang tepat atau tidak, sedangkan jaringan syaraf tiruan Backpropagation digunakan untuk membuat basis pengetahuan untuk mengkategorikan karakter apa yang membuat babi dinyatakan berada dalam waktu kawin yang tepat. Aplikasi ini merupakan sebuah aplikasi web yang dibangun framework MVC5 Visual Studio 2015 dengan bahasa pemrograman C#. Pembangunan aplikasi dengan fitur jaringan syaraf tiruan dan alihragam Haar Wavelet telah berhasil mengidentifikasi kesiapan kawin babi dan bekerja secara optimal menggunakan parameter yang telah diperhitungkan. Hasil optimal diperoleh dengan menggunakan 192 node pada lapisan hidden layer, 7000 epoch, dan 0,12 learning rate. Sistem telah melalui proses pengujian dengan metode validasi K-Fold Cross Validation dengan jumlah K sebanyak 4. Tahap pengujian menghasilkan akurasi sebesar 100%

Actions (login required)

View Item