Implementasi Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance untuk Identifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi

MAS, UD (2015) Implementasi Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance untuk Identifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview	PDF Download (485Kb) | Preview
Preview	PDF Download (3820b) | Preview

Abstract

Seiring munculnya kasus pengoplosan daging sapi dengan babi, dalam kondisi ini sangat merugikan para konsumen daging sapi terutama konsumen di pasar-pasar tradisional. Para konsumen banyak yang tidak menyadari tindakan pencampuran daging-daging konsumsi tersebut karena secara kasat mata daging sapi yang dicampur dengan babi susah sekali dibedakan oleh para konsumen awam. Tindakan pencampuran ini sangat merugikan konsumen. Apalagi konsumen daging sapi adalah yang paling diminati dibandingkan daging lain seperti daging kambing, kerbau, dan babi. Dengan meningkatnya komsumsi daging, banyak penjual berbuat curang demi mendapatkan keuntungan yang lebih banyak sehingga para penjual ini mengoplos daging sapi dengan daging babi. Melihat masalah yang ada, maka salah satu cara untuk mengenali citra adalah dengan membedakan tektur tersebut dengan beberapa metode yang dapat digunakan salah satunya adalah dengan metode Principal Component Analysis (PCA) dan jarak Euclidean. Dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan jarak Euclidean dibuat program identifikasi citra daging sapid an daging babi dengan tujuan mendapatkan hasil pengenalan yang cukup baik untuk mengenali citra daging sapi dan daging babi. Berdasarkan pengujian pada citra daging sapi dan daging babi sebanyak 120 citra tingkat pengenalan tertinggi diperoleh sebesar 100%.

Actions (login required)