IDENTIFIKASI DAGING SAPI SEGAR DAN BEKU MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK

Di Indonesia harga daging sapi cukup mahal, hal ini terjadi karena mata rantai
distribusi yang sangat panjang dari peternak hingga ke tangan konsumen, sehingga
diperlukan biaya yang sangat tinggi untuk membeli daging sapi. Dengan mahalnya
daging sapi tersebut ada beberapa oknum yang berusaha mencampur kualitas
kesegaran daging sapi dengan mencampurnya antara daging yang baru dipotong
dengan daging yang sudah dipotong beberapa waktu. Kondisi ini sangat merugikan
konsumen yang membeli daging sapi.
Saat ini identifikasi daging dilakukan secara kasat mata maupun dengan
menekan dagingnya untuk mengetahui tekstur daging. Cara ini memiliki banyak
kelemahan bila para konsumen tidak jeli untuk membedakan kualitas kesegaran
daging sapi. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra
digital memungkinkan untuk memilih kualitas kesegaran daging sapi tersebut
secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra.
Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan algoritma untuk
mengidentifikasi daging sapi segar dan sapi beku menggunakan Learning Vector
Quantization. Jumlah data pelatihan yang digunakan terdiri dari 2 kelas, dan
masing-masing kelas berjumlah 15 data pelatihan, jadi total data berjumlah 30 data
pelatihan. Sedangkan untuk data uji masing-masing kelas menggunakan 20 data uji
dengan total berjumlah 40 data uji.
Pada proses pelatihan menggunakan parameter LVQ terdapat presentase
terbaik sebesar mencapai 96,67% pada parameter dec alfa (decα) 0,75 dengan alfa
(α) 0,00001 pada iterasi terendah 2. Bobot akhir yang diperoleh dari parameter
tersebut kemudian digunakan untuk melakukan pengenalan data uji. Unjuk kerja
terbaik pengujian dengan presentase komulatif mencapai 80% yaitu data mengenali
daging segar 12 pada kelas 1 dan data mengenali daging sapi beku 20 pada kelas 2.
Kata Kunci : Daging Sapi, Learning Vector Quantization (LVQ)