## Identifikasi Daging Sapi Segar Dan Beku Menggunakan Learning Vector Quantization

## Identification of Fresh and Frozen Beef Using Learning Vector Quantization
Lilis Cahyono 1 , Supatman 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia E-mail: liliscahyono15@gmail.com 1 , supatman@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
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 mengembangkan  algoritma  untuk  mengidentifikasi  daging  sapi  segar  dan  sapi  beku  menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) . Jumlah data pelatihan yang digunakan terdiri dari 2 kelas (kelas 1 : kelas daging segar dan kelas 2 : daging sapi beku), 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  Learning  Vector Quantization diperoleh unjuk kerja identifikasi terbaik sebesar 96,67% pada parameter dec alfa (decα) 0,75  dengan  alfa  (α)  0,00001.  Bobot  akhir  yang  diperoleh  dari  hasil  learning  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).

## ABSTRACT
In Indonesia the price of beef is quite expensive, this happens because the chain of distribution is very long from farmers to consumers, so it requires a very high cost to buy beef. With the high price of beef, there are some people who try to mix the quality of freshness of beef by mixing it between freshly cut meat and meat that has been cut for some time. This condition is very detrimental to consumers who buy beef. Currently  identification  of  meat  is done  by  naked  eye  and  by  pressing  the  meat  to  find  out  the texture of the meat. This method has many disadvantages if consumers are not observant to distinguish the quality of freshness of beef. The development of science and digital image processing technology makes  it  possible  to  choose  the  quality  of  freshness  of  beef  automatically  with  the  help  of  image processing applications. The purpose of this study is to develop an algorithm to identify fresh beef and frozen beef using Learning Vector Quantization (LVQ). The amount of training data used consisted of 2 classes (class 1: fresh meat class and class 2: frozen beef), each class consisted of 15 training data, so the total data amounted to 30 training data. While for the test data each class uses 20 test data with a total of 40 test data. In the training process using Learning Vector Quantization the best identification performance  was  96.67%  in  the  dec  alpha  (decα)  0.75  parameter  with  alpha  (α)  0.00001.  The  final weight  obtained  from  the  learning  results  is  then  used  to  introduce  test  data.  The  best  performance
testing  with  a  cumulative  percentage  of  80%  is  data  recognizing  fresh  meat  12  in  class  1  and  data recognizing frozen beef 20 in class 2.
Keywords: Beef, Learning Vector Quantization (LVQ), Neural Network (NN)

## 1. PENDAHULUAN
Daging  merupakan  salah  salah  satu produk  pangan  berasal  dari  hewani  yang mempunyai  gizi  tinggi  karena  mengandung karbohidrat,  protein,  lemak,  vitamin,  dan mineral.  Daging  adalah  bagian  yang  diperoleh dari  pemotongan  ternak,  baik  ternak  besar seperti sapi,  kerbau,  kuda,  maupun  ternak  kecil seperti kambing, domba maupun ternak unggas, dan lain-lain (Faizun, I. J. 2017).
Daging sapi merupakan jenis daging yang banyak  dikonsumsi  masyarakat  di  seluruh belahan  dunia  termasuk  indonesia.  Menurut Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia, dalam 100 gram sapi memilik kandungan energi sebesar 207 kilokalori, protein 18,8 gram, lemak 14gram,  kalsium  11  miligram,  fosfor  170 miligram, dan zat besi 3 miligram. Selain itu di dalam  daging  sapi  mengandung  vitamin  A  30 UI, vitamin B I 0,08  miligram  dan  vitamin C 0 miligram.  Banyak  kandungan  gizi  pada  daging sapi  tentunya  sangat  bermanfaat  bagi  tubuh manusia  apabila  mengkonsumsi  daging  sapi. Berbanding terbalik apabila dengan daging yang sudah busuk, maka akan menimbulkan penyakit bagi  yang  mengkonsumsinya  (Faizun,  I.  J. 2017).
Berdasarkan  uraian  tersebut  penulis mengambil penelitian dengan judul “Identifikasi Daging  Sapi  Segar  Dan  Beku  Menggunakan
Neural Network ”  dengan  harapan  bisa mengembangkan aplikasi untuk mengidentifikasi tekstur daging sapi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sutarno,  (2010),  melakukan  penelitian untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  sistem identifikasi  citra  menggunakan  transformasi wavelet, mengetahui  pengaruh  transformasi dengan berbagai  metode wavelet citra  masukan terhadap  unjuk  kerja  sistem  identifikasi  citra. Citra  untuk  pengujian  diambil  dilapangan menggunakan  kamera  digital.  Pada  pengujian awal  proses  transformasi  citra masukan menggunakan wavelet  Haar hingga  level-3. Pada proses pengujian  selanjutnya  transformasi citra  masukan  akan  menggunakan  keluarga wavelet Daubechles (db2) dan Coiflets (coif).
Abdul fadlil, (2012), melakukan penelitian untuk mengidentifikasi tekstil berbasis komputer dengan memasukan informasi  dari  citra  kain  ke  dalam  komputer. Selanjutnya  komputer  menerjemahkan  serta mengindentifikasi  jenis  kain  tersebut.  Pada pengembangan  sistem  ini  terdiri  dari  2  yaitu tahap  penentuan  pola  standar  referensi  dan pengujian. Data yang digunakan sebagai standar referensi  sebanyak  5  sampel  untuk  masing- masing jenis kain yaitu blacu,finished dan rajut. Sedangkan  untuk  pengujian  untuk  kerja  sistem mengunakan  100  sampel  untuk  masing-masing jenis  kain.  Pengujian  untuk  kerja  sistem dilakukan  dengan  melakukan  variasi  ukuran citra  dan  metode  matrik  jarak.  Hasil  pengujian sistem identifikasi citra kain menunjukan tingkat akurasi  yang  tinggi  sebesar  93%  untuk  ukuran citra  asli  600x800  dengan  metode  ektraksi  ciri histogram  dan  teknik  klasifikasi  matrik  jarak Squared Chi Squared .
Setelah  dipotong,  daging  harus  segera ditangani dengan cara yang tepat supaya daging tidak  cepat  rusak  dan  kandungan  gizi  di dalamnya tidak  menurun. Kandungan  gizi  yang cukup  tinggi  tersebut  merupakan  media  yang ideal  bagi  pertumbuhan  mikroorganisme  dan adanya  aktivitas  enzim,  sehingga  daging  cepat mengalami kerusakan (Jaelani, 2014).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  garis  besar  penelitian  ini  dibagi menjadi  4  tahapan,  yaitu  :  (1)  Akusisi  data,  (2) Proses  ekstraksi  fitur,  (3)  Pelatihan  dengan LVQ,  (4)  Pengujian  dengan  LVQ.  Desain jalannya penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## 3.1. Akusisi Data
Akusisi  data  merupakan  tahapan  awal yang  dilakukan  dalam  pengidentifikasian  citra daging sapi. Alat yang digunakan berupa kamera handphone Lenovo. Pengambilan citra dilakukan  langsung  oleh  peneliti  terhadap daging sapi yang biasanya digunakan untuk lauk dan makanan sehari-hari.

## 3.1.1 Data
Dari  proses  akuisisi  data  yang  dilakukan maka  akan  dihasilkan  data  berupa  citra  daging sapi.  Citra  ini  selanjutnya  akan  dilakukan pemrosesan pada tahap berikutnya.

## 3.2. Preprossesing

## 3.2.1. Cropping
Cropping  citra  daging  sapi  dilakukan untuk  memotong  ukuran  citra  yang  akan diproses.  Citra  yang  akan  diproses  memiliki dimensi  1746x3104  menjadi  500x500  piksel. Hal  ini  dilakukan  untuk  mempercepat  proses komputasi.
3.2.2. Grayscaling
Setelah citra di- rezize , proses selanjutnya adalah  mengubah  citra  tiga layer menjadi  satu layer  gray .  Proses  dari grayscale ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2 Diagram Alir Proses Grayscale
Keterangan: Citra crop :  Citra  yang  didapat  dari  proses
crop Laye r R : Layer merah dari citra crop Layer G
: Layer hijau dari citra crop
Layer B : Layer biru dari citra crop baris :  banyaknya  piksel  baris  dari  citra crop kolom : banyaknya piksel kolom dari citra crop citra gray :  citra  yang  dihasilkan  dari  proses grayscale
3.3 Wavelet
Wavelet yang  digunakan  yaitu wavelet level 1, level 2, level 3.  Data  citra  yang  sudah menjadi grayscale ditransformasikan  yang kemudian dibagi menjadi 4 sub-image baru yaitu CA ( Coefficients Approximation ), CH
( Coefficients  Horizontal ),  CV  ( Coefficients Vertical )  dan  CD  ( Coefficients  Diagonal )  level 1. Kemudian  diproses wavelet level 2, citra CA dari level 1 dibagi lagi menjadi CA, CH, CV, dan CD  .  Pada wavelet  level 3caranya  seperti  pada level 2 dengan mengambil CA level 2 kemudian dibagi menjadi CA, CH, CV, dan CD. Diagram alir  dari  transformasi  wavelet  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram Alir Proses Wavelet
Keterangan:
baris : banyaknya piksel bari dari citra gray kolom : banyaknya kolom bari dari citra gray ca : citra aproksimasi ch : citra horizontal cv : citra vertical cd : citra diagonal

## 3.4. Ektraksi Ciri
Ektraksi  ciri  merupakan  langkah  awal dalam  melakukan  klasifikasi  dan  interpretasi citra.  Proses  ini  berkaitan  dengan  kuantisasi karakteristik citra ke dalam sekelompok nilai ciri yang  sesuai.  Sehingga  mendapatkan  informasi kuantiatif  dari  citra  yang  membedakan  kelas- kelas  suatu  obyek.  Dalam  penelitian  ini menggunakan komponen mean ciri yang diambil dari komponen ciri mean (rerata), standar deviasi (std) dan (var) yang diambil dari wavelet level 1 sampai level 3 .

## 3.5 Fitur Vector
Setelah  melakukan ektraksi ciri dari citra daging  sapi  maka  akan  diperoleh  sebuah  ciri dalam  bentuk vector .  Ciri  tersebut  kemudian disimpan  dalam database yang  digunakan sebagai  acuan  untuk  mendapatkan  bobot  awal. Dari  proses  pelatihan  akan  diperoleh  bobot akhir.  Pengenalan  data  uji  dilakukan  dengan dengan membandingkan bobot akhir dengan ciri data uji, kemudian mencari jarak terdekat untuk menentukan kelasnya .

## 3.6 Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quatization  (LVQ) adalah sebuah  metode  klasifikasi  dimana setiap unit output mempresentasikan  sebuah  kelas. LVQ digunakan  untuk  pengelompokan,dimana jumlah kelompok sudah ditentukan arsitekturrnya  (target/kelas  sudah  ditentukan). Sehingga  dapat  melakukan  proses  identifikasi untuk  mengetahui  jenis  daging  sapi  segar  dan daging  sapi  beku.  Berikut  adalah  topologi jaringan LVQ yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Keterangan:
X1,...X63 = Vektor input.
Y 1 , Y 2
= Kelas (kelas 1 dan kelas 2)
W
= Bobot
Berdasarkan  topologi  jaringan  tersebut dapat  dimasukan  kedalam  proses  LVQ  untuk melakukan  pengenalan  citra  daging  sapi. Diagram alir LVQ ditunjukan pada Gambar 5.
A
Gambar 5 Diagram Alir Learning Vector Quantization Keterangan: W(awal) : bobot awal W(akhir) : bobot akhir D(c) : jarak kelas 1 dan kelas 2 m,n :  baris  dan  kolom  matriks  data pelatihan m1,n1 :  baris  dan  kolom  matriks  bobot awal idx
: jarak terdekat
4. PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Hasil dari penelitian yang telah dilakukan dalam proses klasifikasi jenis daging sapi untuk mengetahui tekstur daging sapi segar dan daging sapi beku. Penelitian ini dilakukan beberapa kali agar  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan maksimal. Penelitian yang pertama menggunakan  sampel  tekstur  daging  sapi menggunakan  40  citra  daging  sapi,  dengan rincian 20 citra dijadikan sebagai data pelatihan dan  20  citra  dijadikan  sebagai  data  uji. Selanjutnya penelitian yang kedua menggunakan  sampel  tekstur  daging  sapi menggunakan  60  citra  daging  sapi,  dengan rincian 30 citra dijadikan sebagai data pelatihan dan  30  citra  dijadikan  sebagai  data  uji,  akan tetapi  belum  menghasilkan  nilai  yang  terbaik. Peneliti melakukan data uji yang terakhir dengan hasil yang terbaik dengan sampel tekstur daging sapi menggunakan 70 citra daging sapi, dengan rincian 30 citra dijadikan sebagai data pelatihan dan 40 citra dijadikan sebagai data uji.
Sementara  untuk  kelas  dalam  penelitian ini  terdapat  dua  kelas,  yaitu  daging  sapi  segar
dan  daging  sapi  beku.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  mengidentifikasi daging  sapi  segar  dan  saging  sapi  beku menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan Learning Vector Quantification (LVQ). 4.1.1. Akuisisi Citra
Data  citra  diambil  menggunakan  kamera telefon genggam . Citra yang diambil adalah citra daging  sapi  segar  dan  citra  daging  sapi  beku. Pencarian  data  yaitu  dengan  mendatangi supermarket-supermarket terdekat untuk mendapatkan  daging  sapi  segar  yang  sudah terpotong kecil-kecil agar nantinya lebih mudah saat pengambilan citra data. Untuk pengambilan citra  daging  sapi  segar  dilakukan  saat  kondisi daging  sapi  masih  segar,  sedangkan  untuk pengambilan  citra  daging  sapi  beku  perlu menunggu  beberapa  waktu  sampai  daging membeku  selanjutnya  baru  dilakukan  proses pengambilan citra daging sapi beku.
Hasil akuisisi berupa citra digital dengan format  jpg dipindahkan  ke  komputer  untuk dijadikan  data  dalam  penelitian.  Data  citra daging sapi segar ditunjukkan oleh Gambar 6.

## Gambar 6 Citra Daging Sapi Segar
Sedangkan  untuk  hasil  data  citra  daging sapi beku ditunjukkan oleh Gambar 7.

## Gambar 7 Citra Daging Sapi Beku

## 4.1.2. Preprossesing

## 4.1.2.1 Cropping
Tahap  selanjutnya  adalah preprocessing dan tahap ini dilakukan beberapa tahapan, yaitu cropping,  grayscale . Cropping dilakukan  agar area  data  ciri  citra  yang  diproses  menjadi  lebih spesifik. Data citra di-cropping  dengan  dimensi 500x500  piksel.    Data  citra cropping daging segar ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8 Hasil Cropping Citra Daging Segar
Sedangkan  untuk  data  citra  hasil  proses cropping daging beku ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9 Hasil Cropping Citra Daging Beku

## 4.1.2.2 Grayscale
Setelah dimensi citra di- cropping kemudian  tahap  selanjutnya  dilakukan  proses grayscale dengan  mengubah  citra  tiga layer R, layer G , layer B menjadi satu layer gray dengan menggunakan proses
grayscaling
atau mengubah  citra  menjadi  aras  keabuan.  Proses grayscaling  dilakukan  dengan  mempersatukan layer RGB menjadi satu menggunakan komponen  YUV  yang  dilakukan  dengan  setiap layer  dan  dari  hasil  perkalian  tersebut dijumlahkan.  Data  citra  gray  ditunjukkan  pada Gambar 10.

## Gambar 10 Citra Gray

## 4.1.3 Wavelet
Pada  tahap  selanjutnya,  citra  kemudian diolah dengan algoritma wavelet . Wavelet yang digunakan level 1  sampai level 3.  Data  citra setelah  melalui preprossesing dibagi  menjadi  4 yaitu  CA,  CH,  CV,  CD  untuk level 1. Pengambilan ciri dilakukan pada setiap komponen wavelet dari level 1 sampai leve l 3.
4.1.3.1 Wavelet Level  1
Hasil wavelet level 1  pengenalan  tekstur citra  daging  sapi  yang  memiliki  satu  bagian
proses  perhitungan.  Hasil  citra level 1 ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11 Citra Wavelet Level 1

## 4.1.3.2 Wavelet Level 2
Setelah  melalui proses level 1, hasil citra wavelet  level 1  akan  dibagi  menjadi  4  bagian. Sehingga  pada level 2  terdapat  4  bagian  dalam perhitungan wavelet .  Hasil  citra level 2 ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12 Citra Wavelet Level 2

## 4.1.3.3. Wavelet Level 3
Citra wavelet level 3  memiliki  16  bagian yang dihasilkan dari pembagian citra pada level 2 yang setiap bagian citra level 2 dibagi 4 bagian. Citra wavelet  level 3  ditunjukkan  pada  Gambar 13.
Gambar 13 Citra Wavelet Level 3

## 4.1.4 Ekstraksi Ciri
Setelah proses wavelet kemudian dilakukan ekstraksi menggunakan mean , standart deviasi dan varian pada citra CA, CV, CH dan CD dari level 1 sampai level 3. Sehingga terdapat 63 ciri untuk satu vektor. Ekstraksi ciri data  pelatihan  menggunakan  30  data  citra dengan  rincian  15  data  citra  daging  sapi  segar dan  15  data  citra  daging  sapi  beku.  Sedangkan Ektraksi ciri untuk data uji menggunakan 40 data
citra  dengan  rincian  20  citra  daging  sapi  segar dan 20 citra daging sapi beku.
4.1.5. Fitur Vector
Setelah melakukan ekstraksi ciri dari citra daging  sapi  maka  akan  diperoleh  sebuah  ciri dalam  bentuk vector .  Ciri  tersebut  kemudian disimpan  dalam database yang  digunakan sebagai  acuan  untuk  proses  pelatihan.  Dari proses  pelatihan  akan  diperoleh  bobot  akhir. Pengenalan data uji dilakukan dengan membandingkan bobot akhir dengan ciri data uji, kemudian mencari jarak terdekat untuk menentukan kelasnya.
4.1.6. Artificial Neural Network
Pada  proses  pelatihan  pada  jaringan Artificial  Neural  Network LVQ  digunakan parameter untuk mengetahui presentase keberhasilan  tertinggi.  Parameter  ANN  LVQ dalam pelatihan ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Parameter ANN LVQ
Parameter Keterangan Jumlah Data Pelatihan 30 Jumlah Data Uji 40 Jumlah Pola Target 2 Parameter Keterangan Variasi Laju Pelatihan (α) 0,1; 0,01;  0,001; 0,0001; 0,00001 Update Laju Pelatihan   α = α-α (dec α) Variasi Penurunan Laju Pelatihan (dec α) 0,1; 0,25; 0,5; 0,75 Minimum Laju Pelatihan Yang Diharapkan 0,00001 Maksimum Iterasi 250 4.1.7 Unjuk Kerja Dalam menentukan hasil kinerja identifikasinya bisa dilakukan dengan mengubah parameter  laju  pelatihan  awal  ( alfa )  dan penurunan laju pelatihan ( decalfa ). Untuk target ada  2,  nilai  minimum  laju  pelatihan  (min alfa ) adalah  0,00001,  dan  maksimal  iterasi  ( epoch ) nilainya 250.
Hasil unjuk kerja citra pelatihan mendapatkan  presentase  keberhasilan  terbaik, yaitu pada dec alfa (decα) 0,75 dengan alfa (α) 0,00001 pada  iterasi  kedua yang  menghasilkan presentase 96,67% menggunakan data pelatihan dengan rincian 15 citra daging sapi segar dan 15 citra daging sapi beku.
Sedangkan  hasil  pengenalan  data  uji  per data menggunakan  40 citra data uji. Dari 40 citra
data  uji  tersebut  menghasilkan  presentase komulatif sebesar 80 % yaitu dengan rincian 20 citra untuk kelas 1 milik daging sapi segar dapat mengenali  12  citra  data  uji  sedangkan  8  tidak termasuk data kelas 1. Data citra uji kelas 2 milik daging sapi beku  dapat  mengenali 20  data citra data uji.
4.1.8 Analisis Dan Pembahasan
Sebelum dilakukan ekstraksi ciri, data ciri yang  sudah  dilakukan preprosessing seperti yang dijelaskan pada bab sebelumnya. Dari data citra  tersebut  kemudian  diproses  melalui  tahap wavelet diambil  ciri  citra dengan  menggunakan rerata ( mean ), standar deviasi dan varian yang akan  dijadikan.  Kemudian  dipilih  satu  citra untuk  setiap  kelasnya  untuk  dijadikan  bobot awal.  Dari  bobot  awal  tersebut  diolah menggunakan  LVQ  untuk  mendapatkan  bobot akhir.  Proses pelatihan dilakukan untuk mengenali  target  yang  telah  ditentukan.  Data pelatihan  memiliki  2  kelas  yaitu  untuk  kelas  1 milik daging sapi segar dan kelas 2 milik daging sapi beku .
Setelah bobot akhir didapatkan maka akan diproses  pencarian  jarak  terdekat  antara  bobot akhir  dengan  ciri  citra  data  uji.  Sehingga  akan mendapatkan jarak terdekat yang memungkinkan hasil antara kelas 1 dan kelas 2.
Dari  hasil  pelatihan  data  menunjukkan terdapat  presentase  keberhasilan  terbaik  yaitu pada dec  alfa  (decα) 0,75 dengan alfa  (α) 0,00001 pada iterasi  kedua yang  menghasilkan presentase 96,67%.
Sedangkan  hasil  pengenalan  data  uji  per data  pengujian  dengan  40  citra  data  uji  dengan rincian 20 citra untuk  kelas 1  milik  daging sapi segar  dapat  mengenali  12  citra  data  uji sedangkan  8  tidak  termasuk  data  kelas  1.  Data citra  uji  kelas  2  milik  daging  sapi  beku  dapat mengenali  20  data  citra  data  uji.  Dengan presentase komulatif 80%.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  Identifikasi  Daging  Sapi  Segar  Dan Beku  Menggunakan Neural  Network adalah sebagai berikut :
1.  Hasil  unjuk  kerja  terbaik  pada  pelatihan dengan  presentase  komulatif  mencapai 96,67% pada parameter dec alfa (decα) 0,75 dengan alfa  (α)  0,00001 menggunakan  data pelatihan  15  citra  daging  sapi  segar  dan  15 citra daging sapi beku.
2.  Hasil  unjuk  kerja  pada  pengujian dengan presentase komulatif mencapai 80%
menggunakan data pengujian dengan rincian 20 citra daging sapi segar dan 20 citra daging sapi beku.

## DAFTAR PUSTAKA
Bany, R. (2015). Sistem Identifikasi Menggunakan Biometrik Telinga Dengan Metode Jaringan  Syaraf Tiruan
LearningVector  Quantization  (LVQ).
Universitas Sriwijaya, Palembang.
Budiarso,  Y.  (2010).  Identifikasi  Macan  Tutul
Dengan  Metode  Grey  Level  Coocurent Matrix. Universitas Stikubank, Semarang.
Fadhil,  A.  (2012).  Sistem  Pengenalan  Citra
Jenis-Jenis  Tekstil.  Universitas  Ahmad Dahlan, Yogyakarta.
Faizun,  I.  J.    (2017).  Identifikasi  Tingkat
Kesegaran Daging Sapi Lokal Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Warna
Berbasis  GUI  Matlab.  Universitas Lampung, Bandar Lampung.
Fitriyadi, & Sutikno.  (2016).  Pengenalan Jenis Golongan Darah Menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan  Perceptron.  Universitas Diponegoro, Semarang.
Jaelani  ,  A.  S  Dharmawati,  &  Wanda.  (2014). Berbagai  Lama  Penyimpanan  Daging Ayam  Broiler  Segar  Dalam  Kemasan Plastik Pada Lemari Es (Suhu 4 Derajat Celcius)  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Fisik  Dan  Organoleptik.  Vol  39  (3)  : 119-128.
Kadir,  A.,  &  Susanto,  A.  (2012).  Teori  dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta:
Andi.
Kiswanto. (2013). Identifikasi Jenis Daging Sapi Menggunakan  Transformasi  Wavelet
Haar. Universitas Diponegoro, Semarang. Kuntoro,  Maheswari,  &  Nuraini.  (2013).  Mutu Fisik  Dan  Mikrobiologi  Daging  Sapi Asal  Rumah  Potong  Hewan  (RPH). Fakultas Pertanian Dan Peternakan UIN Suska Riau.
Kusumadewi,  S  (2010).  Pengantar  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Yogyakarta.  Teknik Informatika FT UII.
Nicky  Astriyanti.  (2015).  Identifikasi  Varietas
Durian Berdasarkan Citra Daun Menggunakan  LVQ  dan  Ektrasi  Ciri
Discrete  Wavelet  Transform .  Institut Pertanian Bogor.
Novia,  L.,  &  Lucky,  L.  (2017).  Impelentasi Jaringa  Syaraf  Tiruan  Untuk  Menilai Kelayakan  Tugas  Akhir  Mahasiswa. Universitas Lancang Kuning, Riau.
Putra,  D.  (2010).  Pengolahan  Citra  Digital.
Yogyakarta: Andi.
Siang,  J.  J.  (2009).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan
Pemrogramannya
Menggunakan
Matlab. Yogyakarta: Andi. Sri Hartati, C. D.  (2012). Populasi Mikroba Dan Sifat  Fisik  Daging  Sapi  Beku  Selama Penyimpanan. Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta. Sutarno. (2010). Analisis Perbandingan Transformasi Wavelet  pada Pengenalan Citra Wajah. Sumatra Selatan:
Universitas Sriwijaya.
T.  Sutoyo,  E.  Mulyanto  ,  V.  Suhartono,  O.  D Nurhayati  &  Wijanarto  (2009).  Teori Pengolahan Citra Digital. Penerbit  Andi : Yogyakarta.
Zurriyati,  Y.    (2011).  Palatabilitas  Bakso  Dan Sosis  Sapi  Asal  Daging  Segar,  Daging Beku Dan Produk Komersial. Universitas Pekanbaru.