Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 65 - 73
Penerapan Adaptive Mean Thresholding dan Bounding Box Pada Foto Sapi Untuk Perhitungan Perkiraan Bobot Sapi Menggunakan Formula Lambourne
1 Endra Rahmawati
Program Studi S1 Sistem Informasi, Universitas Dinamika Email : 1 rahmawati@dinamika.ac.id
Abstract  : This  study  aims  to  determine  the  estimated  weight  of  cattle  based  on  a  dataset  of  23 images/photos of cattle taken directly on one of the Cattle Farms in Mojokerto City. In general, cattle weight  measurements  are  carried  out  directly  using  digital  scales  with  high  accuracy  results. However,  because  the  price  is  very  expensive,  this  method  becomes  impractical  to  apply  to  small- scale  farms.  This  gives  breeders  another  option  to  estimate  the  weight  of  the  cattle  to  be  sold  by estimating the weight of the cattle. To overcome this, we need a system that can estimate the weight of the cow based on the photo of the cow taken, then processed using Adaptive Mean Thresholding for body image segmentation of the cow. From this process, the results of the segmentation of the cow's body  were  obtained  and  the  outermost  points  were  taken  using  the  Bounding  Box.  After  that,  the acquisition  of  the  numbers  for  the  Chest  Circumference  and  Body  Length  of  the  Cow  will  be calculated  using  the  Lambourne  formula.  Comparison  of  the  estimated  weight  results  using  image processing and the actual weighing results has a difference of 8.45%. This estimate can be said to be close to the original weight, so that it can help breeders minimize fraud that occurs during the buying and selling process of cattle.
Keywords : Estimated Cattle Weight, Adaptive Mean Thresholding, Bounding Box, Lambourne.

## 1. Pendahuluan
Target  Pemerintah  Indonesia  pada  tahun 2045  untuk  dapat  menjadi  Lumbung  Ternak Asia  menjadi  tujuan  utama  pengembangan industri  peternakan  di  berbagai  daerah. Perspektif  Industri  Sapi  Pedaging  di  Indonesia masih  terbuka  lebar.  Hal  ini  untuk  memenuhi kebutuhan  permintaan  daging  sapi  nasional. Program  pengembangan  nasional  untuk  sapi potong  masih  berpusat  pada  Pulau  Jawa  dan Nusa  Tenggara.  Sekitar  78%  produksi  daging sapi diperoleh dari peternakan rakyat di daerah [1].
Sapi  merupakan  hewan  ternak  utama penghasil  daging  yang  aman  dikonsumsi  oleh masyarakat.  Berat  badan  sapi  dan  kesehatan sapi  sangat  berpengaruh  pada  kuantitas  dan kualitas  daging  sapi  yang  dihasilkan  [2]. Ukuran  bobot  sapi  dapat  dijadikan  salah  satu acuan untuk dapat meningkatkan harga jual dan berpengaruh besar pada perkembangan perekonomian peternakan rakyat.
Di  sisi  lain,  terjadi  kendala  dalam  proses perhitungan  bobot  sapi.  Secara  konvensional, bobot sapi dapat diperoleh dengan menimbang sapi  menggunakan  alat  timbang  sapi  digital. Dengan  demikian  dapat  diperoleh  bobot  sapi yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi. Namun, alat timbang tersebut sangat mahal jika dimanfaatkan  oleh  peternak  sapi  dengan  skala kecil  untuk  menimbang  sapi  mereka.  Oleh karena  itu,  para  peternak  menggunakan  nilai taksiran  bobot  sapi  saat  proses  jual  beli  sapi. Hal  ini  cukup  rawan dilakukan,  banyak  terjadi kecurangan untuk peternak yang baru menjalani  bisnis  peternakan  dibanding  dengan peternak yang sudah berpengalaman.
Terdapat  beberapa  formula  atau  rumus untuk dapat menghitung bobot sapi, diantaranya  Rumus  Schoorl,  Rumus  Scheiffer, dan  Rumus  Lambourne.  Sejumlah  penelitian berpendapat bahwa hanya Rumus Scheiffer dan Rumus Lambourne yang dapat mendekati hasil berat riilnya dengan tingkat kesalahan dibawah 10%. Sedangkan untuk rumus Schoorl
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 65 - 73
E- ISSN : 2721 – 057X
memiliki  tingkat  kesalahan  mencapai  22.3%. Kemungkinan  besar  hal  ini  disebabkan  pada rumus  Schoorl  hanya  menggunakan  1  variabel lingkar  dada  saja  untuk  perhitungannya. Kemudian,  Rumus  Schoorl  ini  disesuaikan kembali  dengan  formula  Lambourne  yang melakukan  konversi  ke  dalam  satuan  yang cocok  dengan  kehidupan  peternakan  sapi  di Indonesia,  yakni  Bobot  Badan  (kg)  =  {lingkar dada (cm) x lingkar dada (cm) x panjang badan (cm)} / 10840.
Jika diperhatikan lebih detail, penampang tubuh sapi menyerupai bentuk geometris berupa  tabung  [3].  Untuk  mencari  volume tabung  harus  diketahui  luas  alas  dan  tinggi. Dalam  hal  ini,  lingkar  dada  sapi  dapat diasumsikan sebagai luas alas bangun lingkaran  dan  panjang  badan  sebagai  tinggi. Lingkar dada dapat diperoleh dengan melingkarkan  seutas  tali  di  belakang  gumba melalui  belakang  belikat.  Sementara  panjang badan  diukur  dari  bahu  hingga  penonjolan tulang  duduk. Dari  formula  tersebut  apabila sapi  digambarkan  dalam  bentuk  gambar  dua dimensi,  nilai  dan  lingkar  dada  membutuhkan besaran diameter/jari-jari yang bisa didapatkan dari lebar badan sapi [4].
Berdasarkan  kebutuhan  tersebut,  proses perkiraan bobot sapi dapat dilakukan menggunakan  pengolahan  citra  foto  sapi. Beberapa  penelitian  sejenis  yang  menerapkan pengolahan citra untuk memperoleh bobot sapi telah  banyak  dilakukan  [5]  [6].  Pengambilan foto sapi dapat diperoleh menggunakan kamera handphone maupun kamera profesional sampai dengan  menggunakan  dataset  yang  telah tersedia.  Beberapa  proses  pengolahan  citra dilakukan  mulai  dari  tahapan  pra-prosesing dengan  proses  segmentasi  mencari  deteksi garis tepi menggunakan Cany Edges dan Sobel [7]  [8],  dilanjutkan  hingga  perolehan  besaran nilai  lebar  dan  panjang  badan  sapi.  Proses segmentasi yang telah diterapkan pada perhitungan perkiraan bobot sapi menggunakan Local  Adaptive  Thresholding dan Connected Component  Labelling [9].  Selain  itu,  ada  juga penelitian  perhitungan  perkiraan  bobot  sapi menggunakan  pendekatan Machine  Learning [10].
Pada  penelitian  ini  proses  perhitungan perkiraan  bobot  sapi  akan  dilakukan  dengan proses  segmentasi  menggunakan Adaptive Thresholding .  Adaptive  Thresholding  akan
menghitung nilai ambang batas untuk wilayah/area  tertentu  (kecil)  pada  gambar. Untuk  wilayah/area  lainnya  akan  diterapkan nilai  ambang  batas  yang  berbeda  mengikuti jenis  dan  komposisi  gambar.  Oleh  karena  itu, metode adaptive  thresholding ini  lebih  efektif daripada metode thresholding sederhana lainnya  ( simple  thresholding )  [11].  Sedangkan pada  penelitian  ini  menerapkan  metode Adaptive  Mean  Thresholding ,  dimana  metode ini menggunakan perhitungan rata-rata aritmatika  dari  lingkungan  piksel  lokal  (area sekitarnya)  untuk  menghitung  nilai  ambang. Metode  ini  dinilai  cukup  efektif  dalam  proses segmentasi citra.
Di sisi lain, perolehan besaran diameter/jari-jari  yang  bisa  didapatkan  dari lebar  badan  sapi  dilakukan  menggunakan Bounding  Box .  Cara  ini  bekerja  dengan mencari  titik  koordinat  terluar  dari  hasil segmentasi  badan  sapi.  Kemudian  titik-titik yang  telah  ditentukan,  dihitung  selisihnya untuk  memperoleh  besaran  nilai  lebar  piksel pada  layer.  Besaran  nilai  lebar  piksel  pada layar  akan  diubah  ke  dalam  satuan  centimeter (cm).  Setelah  itu  akan  dibandingkan  dengan jarak  pengambilan  foto  sapi  saat  di  lapangan. Dengan  data  nilai  yang  diperoleh,  dapat dihitung  perkiraan  bobot  sapi  menggunakan formula Lambourne.
Segmentasi Citra - Adaptive Mean Thresholding
Proses  Segmentasi  Citra  merupakan proses  pemisahan  suatu  objek  dengan  objek yang  lainnya  yang  terdapat  dalam  sebuah gambar/foto/citra  tertentu.  Dengan  proses segmentasi,  hasil  pemisahan  sebuah  objek dapat  dijadikan  sebagai  inputan  dari  proses lainnya  atau  dengan  kata  lain  dapat  diolah Kembali layaknya citra pada umumnya.
Berbagai  metode  segmentasi  citra  yang dapat  digunakan,  diantaranya Thresholding , Active  Countour ,  segmentasi  warna,  deteksi tepi,  maupun Transformasi  Hough .  Salah  satu metode  yang  banyak  digunakan  adalah Adaptive  Thresholding .  Metode  ini  merupakan pengembangan dari metode Simple Thresholding .  Adaptive  Thresholding  akan menghitung nilai ambang batas untuk wilayah/area  tertentu  (kecil)  pada  gambar. Untuk  wilayah/area  lainnya  akan  diterapkan
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 65 - 73
E- ISSN : 2721 – 057X
nilai  ambang  batas  yang  berbeda  mengikuti jenis  dan  komposisi  gambar.  Oleh  karena  itu, metode adaptive  thresholding ini  lebih  efektif dan  banyak  digunakan  untuk  penelitian daripada metode thresholding sederhana ( simple thresholding ) [12][13][14].
Sedangkan pada penelitian ini menerapkan metode Adaptive Mean Thresholding , dimana metode tersebut menggunakan  perhitungan  rata-rata  aritmatika dari  lingkungan  piksel  lokal  (area  sekitarnya yang terdekat) untuk menghitung nilai ambang. Metode  ini  dinilai  cukup  efektif  dalam  proses segmentasi citra.
Gambar 1. Contoh Penerapan Berbagai Model Adaptive Thresholding.
Berikut potongan code Adaptive Mean Thresholding pada Python.
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C in Python: threshold = cv2.adaptiveThreshold (image source, maxValue, adaptiveMethod , thresholdType, blockSize, C)
dimana :
a. src: file gambar yang akan diolah.
b. maxValue: Maksimal nilai RGB warna.
c. adaptiveMethod: Pilihan metode adaptive yang digunakan.
d. thresholdType:  Teknik  Thresholding yang digunakan.
e. blockSize:  Ukuran  blok  piksel  terdekat yang akan diolah menggunakan adaptive threshold.
f. C:  Sebuah  konstanta  yang  dikurangkan dari  rata-rata  atau  rata-rata  tertimbang (disediakan oleh adaptiveMethod).

## Pengukuran Area Citra – Bounding Box
Model  Bounding  Box  merupakan  kotak buatan  yang  berfungsi  sebagai  titik  panduan untuk  pengenalan  objek  dan  membuat  kotak tumbukan untuk elemen pada sebuah citra/gambar.  Anotator  data  membuat  persegi panjang  ini  di  atas  gambar,  menentukan koordinat  item  X,  Y  yang  menarik  di  dalam setiap  gambar.  Metode  ini  juga  dapat dikembangkan  untuk  deteksi  objek  bergerak [15] [16][17].
Adapun beberapa parameter yang digunakan  dalam  pengukuran  bounding  box adalah sebagai berikut : a. (X1,  Y1):  Ini  mengacu  pada  koordinat X  dan  Y  di  sudut  kiri  atas  persegi panjang.
b. (X2,  Y2):  Ini  mengacu  pada  koordinat
X  dan  Y  di  sudut  kanan  bawah  persegi panjang.
c. Lebar:  Ini  menunjukkan  lebar  kotak pembatas.
d. Tinggi:  Ini  menunjukkan  ketinggian kotak pembatas.
Gambar 2. Contoh Bounding Box. Perhitungan Bobot Sapi –  Formula
Lambourne
Beberapa  formula  atau  rumus  yang dapat digunakan untuk menghitung bobot sapi, diantaranya  Rumus  Schoorl,  Rumus  Scheiffer, dan  Rumus  Lambourne.  Sejumlah  penelitian berpendapat bahwa hanya Rumus Scheiffer dan Rumus Lambourne yang dapat mendekati hasil berat riilnya dengan tingkat kesalahan dibawah 10%. Sedangkan untuk rumus Schoorl memiliki  tingkat  kesalahan  mencapai  22.3% [18]  [19].  Kemungkinan  besar  hal  ini disebabkan  pada  rumus  Schoorl  yang  hanya menggunakan  1  (satu)  variabel  lingkar  dada saja untuk perhitungannya.
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 1 Mei 2023, hal 65 - 73
E- ISSN : 2721 – 057X
a=Panjang badan b=Lingkar dada c=Tinggi Pundak Gambar 3. Deskripsi Ukuran Sapi. Kemudian Rumus Schoorl ini disesuaikan panjang dengan formula
Lambourne yang melakukan konversi ke dalam satuan yang cocok dengan kehidupan peternakan sapi di Indonesia, yakni :
Bobot  Badan  (kg)  =  {lingkar  dada  (cm)  x  lingkar  dada  (cm)  x panjang badan (cm)} / 10840.
Bobot hewan dapat dipengaruhi beberapa  faktor  diantaranya  kesehatan  ternak dan kondisi lingkungan yakni jumlah makanan, tingkat  stress  hewan,  kondisi  cuaca  dan  iklim setempat  serta  perlakuan  peternak  yang  dapat menyebabkan  susut  badan  ternak  berubah  5- 10%.

## 2. Metodologi Penelitian

## Tahapan Metodologi Penelitian Penerapan
Adaptive  Mean  Thresholding dan Bounding Box Untuk Perkiraan Bobot Sapi Menggunakan Formula  Lambourne  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Metodologi Penelitian
Pada tahapan metodologi penelitian tersebut,  terdapat  6  tahapan  yang  harus dilakukan, yaitu :
a. Pengambilan Foto Sapi.
Pengambilan  Foto  Sapi  ini  dilakukan pada  salah  satu  Peternakan  Sapi  di  Kota Mojokerto.
Gambar 3. Hasil Pengambilan Foto Sapi.
Sapi  yang  ada  di  tempat  tersebut merupakan  jenis  sapi  pedaging  dan  sapi qurban.  Ada  berbagai  macam  golongan  sapi diantaranya  sapi  madura,  sapi  bali,  dan  sapi limousin.  Pengambilan  foto  menggunakan kamera  ponsel  android  dengan  hasil  resolusi
foto  4032x1860  piksel,  dimana  size  file berkisar  antara  1,5MB  –  4  MB.  Dari  kegiatan ini didapatkan 23 foto sapi bertipe JPG.
b. Input Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pelabelan  dan pengkategorian jenis sapi yang dikelompokkan menjadi  3  jenis  yaitu  sapi  madura,  sapi  bali, dan sapi limousin. Pelabelan dilakukan dengan cara  me-rename  file  foto  sesuai  kategorinya, misalnya :
- Sapi Madura : M01.jpg, M02.jpg, dst
- Sapi Bali : B01.jpg, B02.jpg, dst
- Sapi Limousin : L01.jpg, L02.jpg, dst
Pada  proses  ini  juga  dilakukan  resize  file gambar/foto  karena  file  asli  yang  didapatkan beresolusi relative besar. Hal ini membutuhkan waktu yang relative lama saat dilakukan proses segmentasi.  Untuk  menghindari  hal  tersebut, maka  file  gambar/foto  sapi  diperkecil  60-70% dari  resolusi  awal,  sehingga  saat  proses segmentasi gambar/foto yang diolah menggunakan resolusi sekitar 600x400 piksel.
c. Segmentasi  Citra  –  Adaptive  Mean Thresholding
Hasil pengolahan gambar/citra pada tahapan  input  data  akan  diproses  pada  tahapan ini.  Proses  segmentasi  akan  memisahkan  objek latar  dengan  objek  sapi  menggunakan  Adaptive Mean  Thresholding.  Berikut  potongan  code Adaptive  Mean  Thresholding pada  Python  [20] yang diterapkan pada penelitian ini.
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C in Python: thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 21, 17)
dimana :
• src: blurred merupakan  file  gambar  sapi yang  telah  diubah  ke  Grayscale  dan diolah  terlebih  dahulu  menggunakan Gaussian  Blur  untuk  menghilangkan noise.
• maxValue:  Maksimal  nilai  RGB  warna yang digunakan 255.
• adaptiveMethod:  Pilihan metode  adaptive yang digunakan
adalah cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C .
• thresholdType: Teknik Thresholding yang digunakan adalah cv2.THRESH_BINARY_INV .
• blockSize:  Ukuran  blok  piksel  terdekat yang  akan  diolah  menggunakan  adaptive threshold menggunakan 21.
• C:  Sebuah  konstanta  yang  dikurangkan dari  rata-rata  atau  rata-rata  tertimbang (disediakan oleh adaptiveMethod) menggunakan 17.
d. Pengukuran Area – Bounding Box
Hasil  dari  tahap  segmentasi  menggunakan Adaptive  Mean  Thresholding diproses  untuk mendapatkan  area  Panjang  sapi  dan  lebar badan sapi. Pada penelitian ini lebar badan sapi diasumsikan  sebagai  diameter  dari  sebuah lingkaran.  Hal  ini  dikarenakan  dari  formula Lambourne  tersebut  apabila  sapi  digambarkan dalam  bentuk  gambar  dua  dimensi,  nilai  dan lingkar dada membutuhkan besaran diameter/jari-jari  yang  bisa  didapatkan  dari lebar badan sapi.
Selain  itu,  hasil  pengukuran  bounding  box yang masih dalam satuan pixel akan diubah ke dalam  satuan  centimenter  (cm)  agar  bisa dihitung  menggunakan  formula  Lambourne. Proses  konversi  ini  menggunakan  rumus berikut : def convert_to_cm(self, size): size = size.strip() if size.endswith('px'): size = float(size[:-2]) * 0.026     # convert px to cm else: raise ValueError('unknown unit type') unit = 'cm' return size, unit
Kemudian,  hasilnya  juga  akan  dihitung berdasarkan  skala  foto,  dimana  jarak  antara pengambilan  foto  dan  posisi  sapi  sekitar 170cm-200cm dengan posisi tinggi ponsel saat pengambilan foto sekitar 120-130 cm.
e. Perhitungan Bobot Sapi
Perhitungan  Bobot  Sapi  yang  diterapkan pada  penelitian  ini  menggunakan  formula Lambourne  dimana  telah  dikonversi  ke  dalam satuan yang cocok dengan kehidupan peternakan  sapi  di  Indonesia,  yakni  Bobot Badan (kg) = {lingkar dada (cm) x lingkar dada
(cm) x panjang badan (cm)} / 10840.
f. Hasil Akhir Perkiraan Bobot Sapi
Pada  tahapan  terkahir  dari  metodologi penelitian  ini,  didapatkan  hasil  akhir  nilai perkiraan  bobot  sapi  berdasarkan  foto  yang diambil.  Nilai  perkiraan  bobot  ini  akan dibandingkan  dengan  bobot  aktual  sapi  yang didapatkan dengan menimbang sapi menggunakan  alat  timbang  digital.  Perbedaan selisih  bobot  tersebut  diasumsikan  sebagai prosentase error dari penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Penelitian  Penerapan Adaptive Mean  Thresholding dan Bounding  Box Untuk Perkiraan  Bobot  Sapi  Menggunakan  Formula Lambourne  ini  terdapat  beberapa  hal  yang harus diperhatikan, diantaranya :
a. Proses  pengambilan  foto  dilakukan  secara langsung  dan  acak  sehingga  hasilnya  tidak sepenuhnya  baik/sempurna.  Hal  ini  dapat dipengaruhi  oleh  gerakan  tangan,  posisi ponsel,  pencahayaan  dan  aktifitas  gerakan sapi saat difoto.
b. Penentuan  titik  bounding  box  dilakukan dengan  cara  manual  dari  hasil  segmentasi, titik  x  dan  y  yang  dihitung  sudah  tertera pada hasil running program Python.
c. Untuk proses segmentasi digunakan berbagai  resolusi  acak  berkisar  antara 600x400  piksel  untuk  mempercepat  proses running program Python.
A. Hasil Segmentasi menggunakan Adaptive Mean Thresholding.
Pada  Gambar  4(a)(b)(c)(d)  menunjukkan hasil  penerapan  proses  segmentasi  pada  foto sapi. Dari hasil tersebut didapatkan batas-batas ( threshold ) objek berupa garis dengan berbagai nilai konstanta rata-rata tertimbang (C).
(a) (b) (c)
(d)
Gambar 4. Hasil Segmentasi Adaptive Mean Thresholding dengan nilai rata-rata tertimbang (a) C=9; (b) C=9; (c) C=8; (d) C=17;
Dari  proses  tersebut,  menunjukkan  hasil segmentasi  yang  menggunakan  nilai  kecil kisaran  C<10  ini  dapat  diterapkan  pada  foto dengan  pencahayaan  acak  atau  memang terdapat  perbedaan  warna  kulit  sapi  yang mencolok seperti sapi perah atau sapi limousin. Selain  itu,  banyaknya  objek  yang  tertangkap saat proses pengambilan foto juga mempengaruhi  nilai  C.  Objek-objek  tersebut seperti  latar  kandang  sapi  atau  kondisi  sekitar kandang.  Apabila  warna  kulit  sapi  dengan warna  latar  hampir  sama,  maka  gunakan  nilai C<10.  Sebaliknya,  apabila  hasil  pengambilan foto  menunjukkan  warna  kulit  sapi  yang berbeda  dengan  warna  latarnya  dan  tidak banyak  objek  yang  tertangkap  kamera,  maka dapat menggunakan nilai 10<C<20.

## B. Hasil  Bounding  Box  dan  Konversi
Ukuran.
Hasil  dari  tahap  segmentasi  menggunakan Adaptive  Mean  Thresholding diproses  untuk mendapatkan  area  Panjang  sapi  dan  lebar badan  sapi.  Pada  bounding  box  dipengaruhi  4 titik  yaitu  X1,  X2,  Y1,  dan  Y2.  Titik  X1,  Y1 didapatkan dari sudut kiri atas persegi panjang. Sedangkan  Titik  X1, Y1  didapatkan dari sudut kanan bawah persegi panjang.
Dari  nilai  X2-X1  dapat  dihasilkan  nilai Lebar  Sapi  (W=diameter/2).  Sedangkan  dari nilai Y2-Y1 dapat dihasilkan nilai Panjang sapi (H). Kedua nilai ini akan dikonversi dari piksel ke  cm,  kemudian  diproses  menggunakan Formula Lambourne untuk menghitung
perkiraan bobot sapi.
(a) (b) (c) (d) Gambar 5. Hasil Bounding Box Foto Sapi dengan nilai Lebar dan Panjang Sapi (a)
W=65.45 H=102.4; (b) W=79.45 H=107.2; (c) W=78.05 H=98.6; (d) W=82.95 H=96;

## C. Hasil  Akhir  Perhitungan  Perkiraan Bobot Sapi.
Formula  Lambourne  telah  melakukan konversi  ke  dalam  satuan  yang  cocok  dengan kehidupan  peternakan  sapi  di  Indonesia,  yakni Bobot  Badan  (kg)  =  {lingkar  dada  (cm)  x lingkar  dada  (cm)  x  panjang  badan  (cm)}  / 10840.
Pada hasil perhitungan Formula Lambourne  dihasilkan  perkiraan  bobot  sapi berdasarkan  ukuran  lebar  dan  Panjang  sapi melalui  pengolahan  citra/foto  sapi.  Hasil perkiraan  tersebut  dibandingkan  dengan  berat aktual sapi yang telah ditimbang menggunakan alat  timbang  digital.  Perbandingan  tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Perkiraan Bobot Sapi Formula Lambourne dengan Bobot
Aktual Sapi. No ID Sapi Lingkar Dada Panjang Badan Lam- bourne Bobot Aktual Pros. Error 1 L01 198.20 107.2 388.50 434 10.48 2 L02 216.05 167.2 719.99 754 4.50 3 L03 191.28 98.6 332.81 394 15.53 4 L04 210.61 119.4 488.61 494 1.08 5 L05 193.00 113.8 391.05 400 2.23 6 L06 216.05 155 667.46 754 11.47 7 B01 143.27 101.8 192.78 176 8.70 8 B02 147.76 101.8 205.05 190 7.342 9 B03 147.76 112.6 226.81 190 16.22 10 B04 156.95 90.4 205.78 224 8.28 11 B05 117.79 82.6 105.73 102 3.53 12 B06 194.72 109.2 381.99 405 5.68 13 B07 149.27 113.4 233.12 197 15.49 14 B08 146.26 95.6 188.66 187 0.88 15 M01 134.50 96.8 161.56 148 8.39 16 M02 119.14 98.4 128.86 107 16.96 17 M03 205.25 144.2 560.42 645 13.11 18 M04 177.80 103.2 300.97 316 4.75 19 M05 176.15 101 289.12 311 7.03 20 M06 140.32 104.6 190.00 170 10.52 21 N01 134.50 99.6 166.23 148 10.97 22 N02 161.64 98 236.23 244 3.18 23 N03 128.81 92.2 141.13 130 7.89 Rata-rata Prosentase Error (%) 8,45
Untuk hasil perbandingan perhitungan perkiraan  bobot  sapi  menggunakan  Formula Lambourne  dan  penimbangan  aktual,  terdapat perbedaan  sekitar  ±26  Kg  dari  bobot  aslinya. Rata-rata prosentase selisih ini apabila diprosentasekan  dari  23  data  foto  sapi  yang diambil  menunjukkan  perbedaan  perhitungan error  sebesar  8.45%.  Oleh  karena  itu, prosentase error ini masih dibawah 10%, sesuai dengan prediksi formula Lambourne dan dapat dikatakan  hasil  pengolahan  citra  foto  sapi menggunakan Adaptive  Mean  Thresholding dan Bounding  Box cukup  efektif  untuk menentukan bobot sapi.
Namun  demikian,  perhitungan  bobot ini  masih  memiliki  selisih  yang  cukup  besar untuk  sapi  jenis  Limousin.  Hal  ini  dapat dikarenakan panjang badan sapi juga merupakan  variabel  yang  sangat  penting  yang dapat  mempengaruhi  hasil  perhitungan  akhir bobot sapi . Beberapa sapi juga masih memiliki selisih bobot diatas 50 kg, sehingga pengolahan citra ini dapat dilakukan menggunakan metode lainnya yang lebih baik.

## Kesimpulan
1. Hasil pengolahan citra foto sapi menggunakan  metode Adaptive  Mean Thresholding dan Bounding  Box dapat membantu  menentukan  Lebar  Badan  dan Panjang  Badan  sapi.  Namun,  hal  tersebut sangat  dipengaruhi  beberapa  faktor  kondisi saat  pengambilan  foto  seperti  gerakan tangan,  posisi  ponsel,  pencahayaan  dan aktifitas gerakan sapi saat difoto.
2. Metode Adaptive  Mean  Thresholding dan Bounding Box cukup efektif untuk diterapkan  pada  pengolahan  citra  foto  sapi dalam  menentukan  bobot  sapi  melalui Lingkar Dada dan Panjang Badan sapi. Hal ini  ditunjukkan  dengan  hasil  perhitungan bobot  menggunakan  Formula  Lambourne dan  bobot  aktual  sapi  terdapat  selisih  error sebesar 8.45%.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  disampaikan  pada  seluruh pihak yang telah membantu dalam mendukung penyelesaian  penelitian  ini  yaitu  Universitas Dinamika, serta proses observasi pada Peternakan  Sapi  di  Kota  Mojokerto  untuk kebutuhan  penelitian  dan  kegiatan  penting lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Anggraini, Sunarto, and W.
Windari,  “Farmers’  Perception  of Strengthening The Agribusiness Subsystem in Beef Cattle and Extension  Materials  Based  Approach to  Swot  Analysis,” Jurnal  Galung Tropika ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  112–127, 2019, doi: 10.31850/jgt.v8i2.430.
[2] Moh.  F.  P.  Firdaus,  S.  P.  Madyawati, N. S. Widjaja, M. Lamid, K. Rachmawati,  and  S.  H.  Warsito, “Efektivitas  Penambahan  Kombinasi
Tujuh Enzim Terhadap Estimasi Pertambahan Berat Badan Sapi Potong Peranakan Simental,” AGROVETERINER ,  vol.  2,  no.  1, 2013.
[3] S.  B.  Kusuma,  N.  Ngadiyono,  and Sumadi,  “The  Correlation  of  Body
Measurements  and  Weights  of  Ongole
Crossbred  (PO)  Cattle  in  Kebumen Regency,”  in The  7th  International Seminar on Tropical Animal Production  (ISTAP  2017) ,  2017,  pp. 880–884. [4]
A.  Malewa,  “Penaksiran  Bobot  Badan
Berdasarkan Lingkar Dada dan Panjang Domba Donggala,” J. Agroland ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  91–97, 2009.
[5] V.  Y.  Mahendra,  A.  A.  Riadi,  and Evanita,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra Digital Menentukan Bobot Sapi Dengan  Metode  Titik  Berat  Berbasis Android,” Jurnal Riset Sistem Informasi  Dan  Teknik  Informatika (JURASIK) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  88–94, Feb. 2022, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index. php/jurasik [6] A.  Mustafid  and  S.  Uyun,  “Sistem Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Bobot Sapi Menggunakan
Metode  Titik Berat,” Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , vol.  5,  no.  6,  pp.  677–686,  Nov.  2018, doi: 10.25126/jtiik201856841.
[7] A.  Johar,  A.  Vatresia,  and  R.  Faurina, “Pengolahan  Citra  Digital  Untuk Penentuan  Bobot  Sapi  Menggunakan Metode Sobel,” Jurnal Sistem Informasi,  Teknologi  Informasi,  dan Komputer ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  16–26, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/index
[8] Ashari,  N.  Latif,  and  A.  Astuti, “Pengolahan  Citra  Digital  Untuk Menentukan Bobot Sapi Menggunakan Metode  Canny  Edge  Detection,”
Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer ,  vol.  5, no.  1,  pp.  1–6,  2019,  [Online].
Available: http://ejournal.fikom- unasman.ac.id [9]
R.  V.  Nahari et  al. ,  “Cow  Weight
Estimation  Using  Local  Adaptive
Thresholding  Method  And  Connected Component
Labelling,” in International  Conference  on  Science and  Technology  (ICST  2018) ,  Atlantis
Press, 2018, pp. 148–152.
[10] M.  Fauzi,  B.  Hidayat,  and  M.  F. Wiyatna, “Estimasi Bobot Karkas Sapi
Berdasarkan  Metode  Binary  Large Object  dan  Klasifikasi  Support  Vector Machine Multiclass Berbasis Android,” in e-Proceeding  of  Engineering ,  2018, pp. 426–434.
[11] N.  Nafi’iyah  and  R.  Wardhani, “Perbandingan  Otsu  Dan  Iterative
Adaptive Thresholding Dalam Binerisasi Gigi Kaninus Foto Panoramik,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi dan  Informasi  ASIA  (JITIKA) ,  vol.  11, no. 1, pp. 21–28, 2017.
[12] W. Maida, “Metode Adaptive Thresholding Untuk Segmentasi Pembuluh  Dasar  Pada  Citra  Fundus Retina,” Universitas Sriwijaya, Indralaya, 2020. [13] M.  Arief  Soeleman,  M.  Hariadi,  and
M. Hery Purnomo, “Adaptive Threshold  for  Background  Subtraction in  Moving  Object  Detection  using Fuzzy C-Means
Clustering,” in
TENCON  2012  IEEE  Region  10 Conference ,  Cebu,  Philippines,  2012,
pp. 1–5. doi: 10.1109/TENCON.2012.6412265.
[14] M.  U.  Habibah  and  M.  Kurniawan,
“Segmentasi  Citra  Wajah  Dengan
Implementasi Adaptif Threshold-
Integral  Image,” Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) , vol.  8,  no.  5,  pp.  919–928,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202183840.
[15] Khairunnas,  E.  M.  Yuniarno,  and  A. Zaini,  “Pembuatan  Modul  Deteksi Objek  Manusia  Menggunakan  Metode YOLO  untuk  Mobile  Robot,” Jurnal Teknis  ITS ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  A50–
A55, 2021.
[16] A.  Wijayana,  T.  A.  Budi  W,  and  S. Sa’adah,  “Analisis  dan  Implementasi Object Tracking Menggunakan Metode ASIFT  dan  Mean  Shift,”  in e- Proceeding of Engineering , Apr. 2015, pp. 1166–1176.
[17] A.  N.  Sugandi  and  B.  Hartono, “Implementasi  Pengolahan  Citra  pada Quadcopter  untuk  Deteksi  Manusia
Menggunakan  Algoritma  YOLO,”  in Prosiding The 13th Industrial Research Workshop and National Seminar
Bandung , Bandung, Jul. 2022, pp. 183– 188.
[18] U.  D.  M.  Lubis et  al. , “Penyimpangan Bobot  Badan  Sapi  Aceh  Jantan Menggunakan Rumus Lambourne
Terhadap  Bobot  Badan  Aktual,”
JIMVET)  Fakultas  Kedokteran  Hewan Universitas  Syiah  Kuala ,  vol.  6,  no.  2, pp. 37–44, 2022.
[19] M. Hasan, U. D. M. Lubis, N. Meutia, M.  Hambal,  F.  A.  Gani,  and  D. Masyitha,  “Deviation  of  Body  Weight
Estimation  using  Lambourne  Formula
Against  Aceh  Bull’s  Actual  Body Weight,”  in E3S  Web  of  Conferences , EDP Sciences, Feb. 2020, pp. 1–4. doi: 10.1051/e3sconf/202015101036.
[20] Donald Danforth Plant Science Center, “Mean Adaptive Threshold,” https://plantcv.readthedocs.io/en/latest/ mean_threshold/ , 2020.