ESTIMASI BOBOT SAPI MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE THRESHOLDING DAN CONNECTED COMPONENT LABELLING

Pengenalan objek pada citra memberi alternatif baru untuk mengetahui bobot sapi dengan Image Processing. Image Processing dapat membantu mempercepat identifikasi bobot seekor sapi. Pada pemrosesan citra, citra yang diperoleh akan di proses sedemikian rupa. Penelitian ini menggunakan metode adaptive thresholding dan Connected Component Labeling (CCL). Hasil segmentasi citra menggunakan thresholding masih terdapat noise sehingga diperlukan metode CCL untuk membuang noise pada citra. Dataset yang digunakan untuk pelatihan adalah dataset citra sapi. Dataset sapi memiliki citra sebanyak 120 terdiri dari 3 jarak. Penelitian bertujuan untuk mengetahui seberapa akurat estimasi bobot sapi menggunakan metode adaptive thresholding dan CCL, kedua metode tersebut cukup baik untuk penelitian ini. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah hasil segmentasi citra yang baik, dapat menambah tingkat akurasi. Pengukuran akurasi menggunakan RMSE yang paling baik pada penelitian ini yaitu sebesar 20,354 pada jarak 150 cm.