KLASIFIKASI KESEGARAN DAGING SAPI MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX DAN DNN
| Autor: | Hendra Maulana, Dimas Arif Setyawan, Mohammad Faisal Riftiarrasyid |
|---|---|
| Rok vydání: | 2021 |
| Zdroj: | Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika. 3:34-38 |
| ISSN: | 2686-4339 |
| DOI: | 10.33005/jifti.v3i2.65 |
| Popis: | Daging sapi merupakan sumber konsumsi makanan yang diperoleh dari sapi. Seiring meningkatnya harga daging sapi di Indonesia ada beberapa oknum penjual daging sapi yang menginginkan keuntungan yang besar dengan mencampur daging sapi segar dengan daging yang sudah tidak layak untuk dikonsumsi. Hal tersebut sangat merugikan konsumen karena dapat berdampak buruk bagi kesehatan. Untuk menangani hal tersebut perlu adanya sistem untuk membantu konsumen untuk membedakan daging yang masih segar dengan daging yang sudah tidak layak untuk dikonsumsi. Klasifikasi kesegaran daging dilakukan dengan teknologi Deep Neural Network dan menerapkan metode ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix untuk mendapatkan informasi fitur tekstur daging berdasarkan data visual. Penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah model Deep Neural Network yang dapat membedakan daging segar dan tidak layak konsumsi dengan akurasi sebesar 93.46%. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|