Estimasi Bobot Karkas Sapi Pedaging Menggunakan Metode Fraktal dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN)

Abstract

Sapi pedaging merupakan hewan ternak yang dipelihara untuk menghasilkan protein hewani berupa daging. Salah
satu bagian penting dari tubuh sapi pedaging yaitu karkas. Bobot karkas sapi perlu diketahui untuk menentukan
waktu pemotongan yang tepat agar sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Mengetahui bobot karkas sapi
dapat dilakukan dengan mengalikan bobot hidup sapi terhadap persentase karkas yang telah ditetapkan yaitu 47- 57%. Bobot hidup sapi dapat diketahui dengan cara penimbangan secara konvensional, perkiraan secara visual
oleh manusia, dan perhitungan menggunakan rumus yang telah ditetapkan. Tetapi cara-cara tersebut dinilai sulit
untuk dilakukan.Pengolahan citra digital merupakan salah satu konsep dalam Teknologi Informasi dan Komputasi
yang dapat diimplementasikan untuk merancang suatu sistem dalam program aplikasi dengan tujuan mengatasi
permasalahan dalam mengestimasikan bobot karkas sapi. Sistem yang telah dirancang dalam program aplikasi
estimasi bobot karkas sapi pedaging memerlukan input berupa citra atau gambar sapi dan menghasilkan output
berupa bobot karkas beserta klasifikasi sapi berdasarkan bobot karkas yang diperoleh. Dalam penelitian kali ini, perancangan sistem pada program aplikasi estimasi bobot karkas sapi dilakukan dengan menggunakan metode
fraktal dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Kalkulasi bobot karkas sapi menggunakan rumus Schoorl
dengan persentase karkas 52%.Program aplikasi yang diimplementasikan untuk mengestimasi bobot karkas sapi
pedaging, dirancang berbasis Matlab. Kolaborasi dari metode fraktal dan klasifikasi K-Nearest Neighbor dapat
menghasilkan suatu sistem dalam program aplikasi yang memiliki akurasi estimasi bobot sapi sebesar 90.74% dan
akurasi klasifikasi sebesar 64% dengan waktu komputasi 17.57 s.