## PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK PENENTUAN BOBOT SAPI MENGUNAKAN METODE SOBEL
Asahar Johar* 1 , Arie Vatresia 2 , Ruvita Faurina 3
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu, 2,3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu
a.johar@unib.ac.id* 1 , arie.vatresia@unib.ac.id 2 ,ruvita.faurina@unib.ac.id 3

## Abstrak
Sapi merupakan komoditas utama penghasil daging yang dikonsumsi masyarakat. Kuantitas dan kualitas daging  yang  dihasilkan oleh  sapi  sangat berkaitan dengan berat  badan  sapi  tersebut.  ukuran  bobot  badan  merupakan  salah  satu  indikator ekonomi  yang  penting  dalam  peternakan  sapi  potong.  Bobot  badan  juga  sangat berkaitan  erat  dengan  aspek  ekonomi  lainnya  meliputi  produksi  dan  reproduksi. Pertumbuhan  ternak  umumnya  dapat  diukur  dengan  bertambahnya  bobot  badan sedangkan besarnya badan dapat diketahui dengan mengukur tinggi badan, panjang badan  dan  lingkar  dada.selama  ini  pengukuran  bobot  sapi  masih  mengunakan timbangan konvesional.untuk memudahkan dalam menentukan bobot sapi dibuatlah sebuah aplikasi meentukan bobot sapi mengunakan citra gambar sapi. metode yang di gunakan dalam penelitian ini yaitu metode sobel. Metode sobel di gunakan untuk melakukan  deteksi  tepi  pada  citra  sapi  untuk  kemudian  dihitung  nilai  bobot  sapi mengunakan rumus schrool. Dari penelitian yang di lakukan telah berhasil dibuat aplikasi menetukan bobot sapi dengan persentase keberhasilan sistem memperoleh nilai  rata-rata  sebesar  78,73%.  Ada  beberapa  catatan  untuk  pengembangan selanjutnya  yaitu  menambahkan  data  citra  sapi  dan  mengunkan  metode  ekstraksi yang lain.
Kata Kunci: sapi, sobel, schrool, bobot, citra

## Abstract
Cows are the main commodity producing meat that is consumed by the public. The quantity and quality of meat produced by cows is closely related to the cow's body weight. body weight measurement is one of the important economic indicators in beef cattle farming. Body weight is also closely related to other economic aspects including production and reproduction. Livestock growth can generally be measured by increasing body weight while body size can be determined by measuring body height, body length and chest circumference. So far, the measurement of cow weight is still using conventional scales. To make it easier to determine the weight of a cow, an application is made to determine the weight of the cow using image images. cow. The method used in this research is the Sobel method. The sobel method is used to perform edge detection on the image of a cow and then calculate the weight value of the cow using the school formula. From the research carried out, the application of determining the weight of the cow has been successfully made with the percentage of the success of the system obtaining an average value of 78.73%. There are several notes  for  further  development,  namely  adding  cow  image  data  and  using  other extraction methods.
Keywords: cow, sobel, schrool, weight, image

## 1. Pendahuluan
Idul Adha merupakan salah satu hari besar bagi umat Islam. Umat Islam pada saat Idhul  Adha  dianjurkan  untuk  berkurban dengan  melakukan  pemotongan  hewan  yaitu sapi,  kambing,  onta,  dan  lain-lain.  Daging hewan  kurban  akan  dibagi  sesuai  dengan syari’at  islam  kepada Shohibul  Qurban (Orang yang berkurban) maupun ke Mustahiq (Orang  yang  menerima  daging  kurban). Umumnya hewan kurban dibeli dari peternak sapi,kerbau, kambing, dan lain-lain. Perkembangan    peternakan    sapi    di Indonesia  secara  umum  masih  sangat memprihatinkan.  Sebagian  besar  produksi daging  sapi  di  Indonesia  hampir  seluruhnya diperoleh  dari  peternakan  rakyat  (78%). Sisanya  dari  impor,  sekitar  lima  %  berupa daging  sapi  dan  17%  ternak  (Amiruddin, Vitalaya,  &  RS,  2014).  Sapi  merupakan komoditas  utama  penghasil  daging  yang dikonsumsi  masyarakat.  Kuantitas  dan kualitas  daging  yang  dihasilkan  oleh  sapi sangat  berkaitan  dengan  berat  badan  sapi tersebut.  ukuran  bobot  badan  merupakan salah  satu  indikator  ekonomi  yang  penting dalam  peternakan  sapi  potong.  Bobot  badan juga  sangat  berkaitan  erat  dengan  aspek ekonomi  lainnya  meliputi  produksi  dan reproduksi.  Pertumbuhan  ternak  umumnya dapat  diukur  dengan  bertambahnya  bobot badan  sedangkan  besarnya  badan  dapat diketahui  dengan  mengukur  tinggi  badan, panjang badan dan lingkar dada (Ashari, Latif,
& Astuti, 2019).
Perhitungan  berat  badan  sapi  dapat dilakukan dengan menggunakan alat timbang konvensional  yang  memiliki  akurasi  tinggi karena  sapi  ditimbang  secara  langsung. Namun  alat  timbang  konvensional  ini  juga memiliki  beberapa  kekurangan  yaitu  tidak praktis  dan  harganya  sangat  mahal.  Untuk peternak  kecil  dan  beberapa  pasar  sapi tradisional, keberadaan alat timbang konvensional  sangat  susah  untuk  terpenuhi karena  masalah  harga.  Dalam  dunia peternakan  dikenal  cara  pendugaan  berat badan sapi dengan mengetahui  ukuran bagian tertentu pada tubuh  sapi.  Metode  yang  dapat digunakan  untuk  menduga  bobot  badan adalah  dengan  hanya  menaksir  bobot  badan ternak tersebut.. Bobot badan juga merupakan
indikator penilaian produktivitas dan keberhasilan manajemen peternakan. Kendala yang  umumnya terjadi dalam hal pendugaan bobot badan adalah tidak tersedianya alat ukur untuk  menduga  bobot  badan  ternak  yang berkapasitas  besar.  Pendugaan  bobot  badan ternak menjadi hal yang sangat penting untuk diketahui,  khususnya  bagi  peternak  dan pedagang  ternak  sehingga  tidak  terjadi kecurangan  yang  dapat  merugikan  sebelah pihak,  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut, dibutuhkan  suatu  solusi  yang  dapat  menjadi alternatif keberadaan alat timbang konvensional.
Untuk  mendapatkan  cara  yang  lebih praktis,  bidang  Teknologi  Informasi  dan Komputasi dapat diaplikasikan untuk membantu  memberikan  alternatif  solusi  atas permasalahan tersebut, dengan menggunakan pengolahan  citra  digital  untuk  mengetahui ukuran  fisik  tubuh  ternak  sapi  yang  tampak tersebut  (lingkar  dada,  dan  panjang  badan). Penelitian bidang pengolahan citra digital ini dikombinasikan  dengan  bidang  peternakan yang  telah  menemukan  hubungan  antara ukuran-ukuran  fisik  tubuh  ternak  sapi  yang tampak  dengan  bobot  badan  ternak  sapi. Pengolahan  citra  digital  dilakukan  dengan proses  segmentasi  citra  untuk  memisahkan citra  ternak  sapi  dari  latar  belakang  dan menghilangkan objek-objek dalam citra yang bersifat  pengganggu  ( noise ).  Hal  tersebut dapat  digunakan  sebagai  solusi  atas permasalahan  pendugaan  berat  ternak  sapi melalui  pengolahan  citra  digital  atau Digital Image  Processing . Digital  Image  Processing dapat membantu menganalisis dan mempercepat  proses  estimasi  bobot  ternak sapi (Raharjo, Hidayat, DEA, & Fatah, 2019).

## 2. Tinjauan Pustaka

## Metode Sobel
Metode Sobel merupakan pengembangan  metode  Robert  dengan menggunakan filter HPF  ( High  Pass Filter )  yang  diberi  satu  angka  nol penyangga. Kelebihan dari metode Sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum   melakukan   perhitungan deteksi tepi dan juga metode sobel lebih
bagus  karena  garis  tepi  atau  titik  pada sobel lebih menyatu sehingga membentuk gambar  seperti  aslinya.  Metode  deteksi tepi  sobel  memiliki  tingkat  keberhasilan hampir  sempurna  daripada  tingkat keberhasilan dengan menggunakan metode Robert. Metode Sobel merupakan metode  yang  menggunakan  operator Sobel.  Operator  ini  menggunakan  dua buah kernel yang  berukuran  3x3  piksel untuk  penghitungan  gradien  sehingga perkiraan  gradien  berada  tepat  di  tengah jendela (Sutoyo, 2009). Misalkan susunan piksel-piksel di sekitar piksel ( x,y ) seperti berikut.
TABEL 1.
Susunan piksel-piksel di sekitar piksel ( x,y )
(Amelia & Marwati, 2011)
Berdasarkan  gambar  2.1  di  atas dapat di lihat piksel tetangga dan besaran gradient yang dihitung dengan
menggunakan  operator  Sobel  adalah sebagai berikut
G= √𝑺 𝑿 𝟐 + 𝑺 𝒀 𝟐
Keterangan: G = besar gradient operator Sobel 𝑆 𝑥 = gradien Sobel arah horizontal 𝑆 𝑦 = gradien Sobel arah vertikal Di mana G adalah besar gradien di titik tengah kernel dan turunan parsial dihitung menggunakan persamaan berikut.
S x = (a 2 +ca 3 +a 4 ) – (a 0 +ca 7 +a 6 ) = (a 0 +ca 1 +a 2 ) – (a 6 +ca 5 +a 4 ) Di  mana c adalah  konstanta  yang bernilai  2. S x dan S y diimplementasikan  menjadi kernel berikut:
Gambar. 2. Operator Sobel (Amelia & Marwati, 2011)

## Rumus Perhitungan
Hubungan  Antara  ukuran  tubuh ternak sapi dengan badan terdapat persamaan
yang linear Cara penentuan bobot badan  sapi potong ditunjukkan seperti pada Gambar 3.
Gambar. 1. Mengukur panjang badan dan lebar dada ( Determination of body lenght and chest diameter )
Berdasarkan gambar 2.3 di atas dapat di lihat bagaimana  cara  kita  untuk  mengukur  bobot dari  gambar  sapi,  adapun  penjelasan  dari gambar2.3 di atas adalah sebagai berikut: Keterangan Gambar : a - b : Panjang Badan (Body Length) c - d : Lingkar Dada (Chest Diameter)
Panjang  Badan (PB),  titik  (a)  ke titik (b),  adalah  panjang  yang  dihitung  dari  titik bahu ke tulang duduk ( pin bone ). Lingkar Dada (LD),  melingkar  dari titik (c)  ke titik (d) dan kembali  ke  titik  (c),  adalah  panjang  yang diukur  melingkar  pada  posisi  di  bagian belakang  kaki  depan  dan  belakang  tonjolan pundak  sapi  di  bagian  atas  (Abidin,  2002). Proses  akuisisi  citra  untuk  mendapatkan  data awal  dilakukan  dengan  cara  memotret  objek sapi dengan jarak 150 cm dari objek ke kamera serta dengan  jarak  tinggi  75  cm  dari  tanah ke  kamera. Kamera   yang   digunakan   adalah kamera   yang memiliki resolusi 8 megapiksel. Proses akuisisi citra dapat dilihat pada Gambar

## Gambar. 4. Proses Akuisisi Citra
Berdasarkan 4 di atas dapat kita lihat jarak yang di gunakan pada saat pengambilan data sapi.Dalam penelitian ini terdapat 20 data citra  sapi  yang    dihasilkan    dari    penelitian sebelumnya.    Data      citra  merupakan  data
a 0
a 1 a 2 a 7 (x,y) a 3 a 6 a 5 a 4
yang sudah melalui tahap preprocessing .
Rumus Schrool      : (𝒍𝒅 (𝒄𝒎)+𝟐𝟐) 𝟐
𝟏𝟎𝟎 (1)
Rumus modifikasi : 𝐏𝐁+𝑳𝑫 𝟐 𝟏𝟎𝟖𝟒𝟎 (2)
Keterangan: LD = lingkar dada (dalam cm) PB  =  panjang  badan  (dalam  cm)  (( 𝑐𝑚 )  + 22)*100 Bersarakn persamaan (1) dan (2) di atas untuk menentukan panjang badan dan lingkar dada dari citra sapi diperlukan konversi dari jumlah pixel  ke  dalam cm.  berikut  ini  adalah rumus kalibrasi pixel/cm:
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 h 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟 𝑐𝑚 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 h 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑑𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑝𝑖 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 Diketahui bahwa: Tinggi  dada  sapi  sebenarnya  adalah  92  cm Tinggi  sapi  dalam  satuan  pixel  didapatkan sejumlah 221 pixel.
Maka kalibrasi dari tinggi dada sapi adalah 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 h 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟 𝑐𝑚 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 h 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑑𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑎𝑝𝑖 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 =192 81
=  2.72

## Dibulatkan jadi 2.7 pixel per cm.
Jadi  didapatkan  kalibrasi  pixel  per  cm sebesar 2.7 px/cm
Selanjutnya  rumus  untuk  menentukan  tinggi dada  sapi  dalam  satuan  cm  adalah  sebagai berikut:
𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑑𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑎𝑝𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 h 𝑝𝑖𝑥𝑒 l 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑏𝑟𝑎𝑠𝑖

## 3. METODE PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode dokumentasi.  Gambar  sapi  yang  didapatkan melalui  fakultas  peternakan  di  universitas Bengkulu.  Gambar  sapi  yang  didapatkan melalui  fakultas  peternakan  di  universitas Bengkulu menggunakan kamera Handphone oppo a83.

## Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  pada penelitian ini menggunakan metode waterfall. Model  air  terjun  sering  juga  disebut  model
sekuensial linear ( sequential linear) atau alur hidup  klasik  ( classic  life  cycle ).  Model  air terjun  menyediakan  pendekatan  alur  hidup perangkat lunak secara sekuensial atau terurut dimulai  dari  analisis,  desain,  pengkodean, pengujian,  dan  tahap  pendukung  ( support ). Adapun  tahapan  tahapan  dalam  metode waterfall adalah:
1. Analisis Kebutuhuan Tahap  analisis  kebutuhan  perangkat lunak  merupakan  proses  pengumpulan kebutuhan  perangkat  lunak  agar  dapat dipahami  perangkat  lunak  seperti  apa yang dibutuhkan oleh user . Aplikasi yang akan  dibuat  memerlukan  masukan, keluaran dan kebutuhan interface . Tujuan analisis kebutuhan adalah sebagai batasan dari sistem yang akan dibuat, menentukan kemampuan  dan  fungsi  sistem  sesuai dengan kebutuhan pengguna, dan fasilitas-fasilitas  yang  merupakan  nilai tambah  yang  ada  pada  sistem  yang dibangun.  Adapun  analisis  kebutuhan aplikasi yang akan dibuat adalah sebagai berikut:
a. Kebutuhan data masukan Data masukan yang dibutuhkan dalam aplikasi ini adalah citra gambar sapi.
b. Kebutuhan data keluaran Adapun data keluaran yang dibutuhkan  adalah  hasil  deteksicitra gambar sapi untuk menentukan bobot atau berat sapi.
c. Kebutuhan Interface Kebutuhan  interface  pada  aplikasi adalah  kemudahan  dan  kenyamanan pengguna  saat  mengakses  aplikasi sesuai  dengan  permasalahan  yang ada.

## Metode Pengujian Sistem
Tahap  pengujian  fokus  pada  perangkat lunak  dari  segi  fungsional  serta  memastikan bahwa  semua  bagian  sudah  diuji.  Hal  ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan dan memastikan  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai dengan tujuan penelitian. Pengujian yang akan dilakukan  pada  penelitian  ini  berupa pengujian fungsional dan teknis pada aplikasi yang dibangun, apakah sesuai dengan tujuan atau tidak.

## 4. ANALISA DAN DESAIN

## Analisis Alur Kerja Sistem
Alur  sistem  adalah  tahapan  kerja  dalam sebuah sistem yang akan dibangun. Sistem ini memiliki  1  tahapan,  yaitu  tahap  menetukan bobot  sapi.alur  tahap  menetukan  bobot  sapi ditunjukkan  oleh  gambar  5.  Gambar  1 menunjukkan  diagram  alur  kerja  sistem Tahap  alur  kerja  sistem  berawal  dari menginputkan  data  citra  sapi  yang  telah diketahui berapa bobot aslinya. Setelah data dimasukkan  maka  sistem  akan  melakukan proses  pre-prosessing  terlebih  dahulu sebelum dilakukan ekstraksi citra menggunakan  metode  sobel. Adapun  proses pre-prosessing  yang  terjadi  yaitu  mengubah citra  asli  menjadi  citra  grayscale,  kemudian dibineralisasikan.  Setelah  itu  baru  metode sobel  akan  melakukan  ekstraksi  terhadap citra.  Setelah  proses  ektraksi  citra  selesai akan  didapatkan  fitur  dari  ekstraksi  sobel. Langkah selanjutnya sistem akan melakukan perhitungan bobot sapi dengan menggunakan rumus school, setelah dilakukan perhitungan dengan  metode  tersebut,  maka  akan didapatkan hasil berupa nilai bobot sapi dari citra sapi yang kita inputkan.
Gambar.5. Diagram Alur sistem A. Perancangan Sistem Perancangan sistem kali ini akan menggunakan  UML    untuk  menggambarkan bagaimana sistem ini akan berjalan nantinya. Pada  tahapan  ini  diagram  yang  digunakan yaitu 3  dari 13 diagram UML yang ada yaitu
: use  case,  activity  diagram,  sequence diagram,  class  diagram,  objek  diagram dan package diagram . hal ini dikarenakan sistem yang  dibuat  menggunakan class dan objek.
Selain itu use case diagram digunakan untuk melihat case-case yang  ada  pada  sistem berapa  user  yang  ada. Activity  diagram digunakan  untuk  memperlihatkan  alur  yang terjadi pada sistem. 1. Usecases diagram Use cases menjelaskan tentang tindakan/aksi  yang  dilakukan  oleh actors . Use  case sendiri  menggambarkan  tentang case-case yang ada pada sistem
aplikasi  dengan  entitas  luar.  Diagram konteks dari aplikasi menentukan bobot sapi dapat dilihat pada Gambar 4.2 berikut ini.

## Gambar 6  usecases diagram
Pada Gambar 6 dapat dilihat bahwa aplikasi memiliki  satu  pengguna.  Pengguna  dapat memasukkan  citra  berupa  citra  sapi  yang telah  ditentukan  terlebih  dahulu  bobotnya. Kemudian  pengguna  dapat  melakukan ekstraksi  terhadap  gambar  sapi  yang  telah dipilih.  Kemudian  pengguna  dapat  melihat berapa  bobot  dari  gambar  sapi  yang  telah diperoleh.
2. Activity diagram pilih gambar Activity  diagram  adalah  diagram  yang menggambarkan  mengenai  aktifitas  yang terjadi  di  dalam  sistem.  Activity  diagram juga dapat dikatakan sebagai penggambaran aliran  data  pada  sistemdigunakan  untuk menggambarkan  modul-modul  yang  akan dikembangkan dalam aplikasi penelitian ini. Activity diagram mengai sistem menghitung bobot sapi ini  dapat dilihat dalam Gambar
7. Pada  gambar  7  dapat  dilihat bagaimana  alur  dari  sistem  pada  saat melakukan  pilih  gambar.  Pertama pengguna  akan  membuka  sistem  dan sistem  akan  menampilkan  tampilan halaman  utama  sistem.  Setelah  itu pengguna  dapat  mengklik  tombol  pilih gambar, kemudian sistem akan menampilkan  gambar  dari  sapi  yang akan  dipilih. Apabila  citra  yang  dipilih sesuai dengan format maka sistem akan menampilkan citra sapi, tetapi jika tidak sesuai dengan format maka sistem akan kembali ke halaman menu pilih gambar.

## Gambar 7 Activity diagram pilih gambar
3. Activity diagram ekstraksi sobel
Setelah  memilih  gambar  maka  pengguna akan  dapat  memilih  menu  ekstraksi  sobel yang  akan  ditunjukkan  pada  gambar  8 berikut.

## Gambar 8 Activity diagram ekstraksi sobel
Pada  Gambar  8  dapat  dilihat  pada  saat pengguna memilih menu ekstraksi sobel, maka sistem akan menampilkan citra sapi hasil dari ekstraksi sobel.
4. Activity diagram menghitung bobot sapi
Setelah  dilakukan  ekstraksi  sobel,  maka pengguna  akan  dapat  memilih  menu mengitung bobot sapi yang akan ditunjukkan pada gambar 9 berikut ini.

## Gambar 9 Activity diagram hitung bobot sapi
Pada  gambar  9  diatas  dapat  dilihat  bahwa pada  saat  pengguna  memilih  menu  hitung bobot sapi maka sistem akan menampilkan hasil  dari  perhitungan  bobot  sapi  yang dipilih.
5. Sequence diagram Sequence diagram merupakan diagram  yang  menggambarkan  kolaborasi dari  objek-objek  yang  saling  berinteraksi antar  elemen  dari  suatu class. Untuk sequence  diagram  dari  sistem  menghitung bobot sapi ini sendir akan ditampilkan pada gambar 10 berikut ini.

## Gambar 10 Sequence diagram
Pada  gambar  4.6  diatas  dapat  dilihat bagaimana  hubungan  timbal  balik  antara pengguna  dan  sistem.  Pada  saat  pengguna melakukan pilih gambar, maka sistem akan menampilkan  gambar.  Setelah  itu  ketika pengguna  memilih  ekstraksi  sobel  maka sistem akan menampilkan gambar sapi hasil ekstraksi  sobel.  Setelah  ketika  pengguna memilih hitung bobot sapi, maka sistem akan menampilkan hasil dari bobot gambar sapi.
5. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Antar Muka
1. Halaman Utama

## Gambar 11 Halaman Utama Aplikasi
Gambar 11 menunjukkan halaman utama dari aplikasi  menghitung  bobot  sapi.  Halaman utama merupakan  halaman  yang  pertama kali muncul  ketika  menjalankan  aplikasi  ini. Tampilan  dari  Halaman  Utama  berisi  judul aplikasi, menu-menu, dan identitas umum dari pembuat  aplikasi.  Menu  yang  terdapat  di halaman utama terdiri dari 3 menu yaitu menu pilih  gambar  untuk mengakses  Halaman  pilih gambar, menu ekstraksi sobel untuk mengakses Halaman ekstraksi sobel, dan menu hitung  bobot  sapi  untuk  menghasilkan  berat bobot sapi. 2. Halaman pilih gambar
Halaman  pilih  gambar  yang  ditunjukkan  oleh gambar 12 merupakan halaman yang berfungsi untuk  memilih  gambar  sapi.  Halaman  ini berfungsi  untuk  menampilkan  gambar  sapi yang telah di pilih.Setelah gambar sapi di pilih maka sistem akan menampilkan citra sapi yang akan di hitung bobot nya.

## Gambar 12 Halaman pilih gambar
3. Halaman ekstraksi sobel
Halaman  ekstraksi  sobel  ditunjukkan  oleh gambar 13 merupakan halaman yang berfungsi untuk  melakukan  ekstraksi  citra  sapi    yang diinputkan oleh pengguna. Halaman ini berisi tombol ekstraksi sobel untuk melakukan proses preprocessing.  Dengan  mengubah  citra  asli menjadi  citra  grayscale.  Citra  yang  telah  di grayscalekan  akan  di  deteksi  tepian  nya mengunakan  metode  ekstraksi  sobel.berikut merupakan  tampilan  dari  halaman  ekstraksi sobel.

## Gambar 13 Halaman ekstraksi sobel
4. Halaman hitung bobot sapi
Gambar  5.4  menunjukkan  halaman hitung  bobot  sapi  yang  berisi  hasil  dari pengukuran berat bobot sapi. Aplikasi ini akan menghitung  panjang  badan  dan  lingkar  dada yang  di  dapatkan  setelah  proses  ekstraksi metode  sobel.  Berikut  merupakan  tampilan dari halaman menghitung bobot sapi.
Gambar 14 Halaman hitung bobot sapi.

## B. Uji kelayakan sistem
Uji kelayakan sistem dalam penelitian ini  menggunakan  akurasi  atau  persentase keberhasilan  sebagai  tolak  ukur  untuk menentukan kelayakan sistem dalam mencapai  tujuan  tertentu.  Uji  kelayakan sistem  dilakukan  dengan  beberapa  kondisi yang  telah  ditentukan,  yaitu  menetukan
perbandingan  bobot  sapi  asli  dengan  dengan hasil  citra  sapi.  Pengujian  kelayakan  sistem dengan  menggunakan  masukan  data  berupa citra sapi yang telah di ketahui terlebih dahulu bobot asli nya. Berikut merupakan perbandingan  gambar  dari  sapi  asli  dengan citra sapi yang telah di ubah background nya.
Gambar 15 Contoh perbandingan sapi
Gambar  15  menunjukkan  contoh perbandingan sapi sebelum digunakan sebagai data inputan sistem. Hal ini di lakukan supaya metode  sobel  dapat  melakukan  deteksi  tepi terhadap  citra  sapi  saat  melakukan  ekstraksi.
Error dari setiap citra sapi  didapatkan dengan menggunakan persamaan (2.6) yaitu :
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑁𝑝𝑟𝑒𝑑−𝑁𝑎𝑠𝑙𝑖 𝑁𝑎𝑠𝑙𝑖 × 100%
Perhitungan akurasi deteksi dari pengujian 20 citra  sapi  yang  telah  diketahui  bobotnya ditunjukkan pada Tabel 5.3. TABEL 1 TABEL HASIL PERHITUNGAN AKURASI MENGHITUNG BOBOT SAPI No N pred N asli Selisih Error 1 342 kg 280 kg 62 kg 22,14% 2 327 kg 260 kg 67 kg 25,76% 3 418 kg 320 kg 98 kg 30,625% 4 208 kg 120 kg 88 kg 73,33% 5 441 kg 352 kg 89 kg 25,28% 6 205 kg 150 kg 55 kg 36,66% 7 234 kg 180 kg 54 kg 30% 8 273 kg 230 kg 43 kg 18,69%
9 254 210 kg 44 kg 20,95% 10 273 kg 230 kg 43 kg 18,69% 11 262 kg 230 kg 32 kg 13,91% 12 207 kg 165 kg 42 kg 25,45% 13 135 kg 100  kg 35 kg 35% 14 214 kg 170 kg 44 kg 25,88% 15 180 kg 150 kg 30 kg 20% 16 189 kg 145 kg 44 kg 30,34% 17 561 kg 450 kg 111 kg 24,66% 18 163 kg 130 kg 33 kg 25,38% 19 268 kg 220 kg 48 kg 21,81% 20 234 kg 190 kg 44 kg 23,15%
Karena  selisih  perbedaan  perhitungan  bobot dengan rumus schroll dengan bobot asli yaitu 1.5-32.6 %, jadi berat asli sapi yaitu :
• Sapi 1
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
22,14%
(100% – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 342
= 230.50
(100% – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 342
= 336.87
Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  1  berkisar diantara 230.50 kg – 336.87 kg.
• Sapi 2
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
30,62%
(100% – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 327
= 220.39
(100% – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 327
= 322.09
Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  2  berkisar diantara 220.39 kg – 322.09 kg.
• Sapi 3
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
73.33%
(100% – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 418 = 281.73
(100% – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 418
= 411.73
Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  3  berkisar diantara 281.73 kg – 411.73 kg.
• Sapi 4
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
25,28%%
(100% – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 208
= 140.19
(100% – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 208 = 204.88 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  4  berkisar diantara 140,19kg – 204,88 kg. • Sapi 5 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 36,66%% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 441 = 297.23 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 441 = 434.38 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  5  berkisar diantara 297.23 kg – 434.38 kg. • Sapi 6 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 30%% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 205 = 138.17 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 205 = 201.92 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  6  berkisar diantara 138.17 kg – 201.92 kg.
• Sapi 7 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 18,69% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 234 = 157.71 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 234 = 230.49 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  7  berkisar diantara 157.71 kg – 230.49 kg. • Sapi 8 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 18,69% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 273 = 184 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 273 = 268,9 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  8  berkisar diantara 184 kg – 268,9 kg. • Sapi 9 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 20,95% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 254 = 171.19 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 254 = 250.19 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  9  berkisar diantara 171.19 kg – 250.19 kg.
• Sapi 10 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 18,69% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 273 = 184 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 273 = 268,9 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  10  berkisar diantara 184 kg – 268,9 kg.
• Sapi 11
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
13,91%
(100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 262 = 176.58
(100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 262 = 258.07 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  11  berkisar diantara 176.58 kg – 258.07 kg.
• Sapi 12
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
25,45%
(100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 207 =
139.51 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 207 = 203.89 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  12  berkisar diantara 139.51 kg – 203.89 kg.
• Sapi 13
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
35%
(100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 135 =
90.99 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 135 = 132.97 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  13  berkisar diantara 90.99 kg – 132.97 kg.
• Sapi 14
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
25,88%
(100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 214 =
144.23
(100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 214 = 210.79 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  14  berkisar diantara 144.23 kg – 210.79 kg.
• Sapi 15
Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% =
20%
(100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 180 = 121.32 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 180 = 177.3
Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  15  berkisar diantara 121.32 kg – 177.3 kg. • Sapi 16 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 30,34% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 189 = 127.38 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 189 = 186.16 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  15  berkisar diantara 127.38 kg – 186.16 kg.
• Sapi 17 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 24,66% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 561 = 378.11 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 561 = 552.58 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  17  berkisar diantara 378.11 kg – 552.58 kg. • Sapi 18 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 25,38% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 163 = 109.86 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 163 = 160.55 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  18  berkisar diantara 109.86 kg – 160.55 kg. • Sapi 19 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 201,81% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 268 = 180.63 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 268 = 263.98 Jadi  perkiraan  berat  asli  sapi  19  berkisar diantara 180.63 kg – 263.98 kg.
• Sapi 20 Error = (Npred - Nasli) / Nasli x 100% = 23,15% (100 – 32.6% ) x Npred = 67.4% x 234 = 157.71 (100 – 1.5% )  x  Npred = 98.5% x 234 =
230.49 Jadi perkiraan berat asli sapi 20 berkisar diantara 157.71 kg – 230.49 kg.

## 6. PENUTUP
Penelitian  ini  telah  berhasil  menghasilkan aplikasi  menetukan  bobot  sapi  dengan mengemplementasikan  metode  sobel.aplikasi
ini  dapat  di  gunakan  untuk  mempermudah dalam menetukan bobot sapi. Aplikasi yang di bangun  telah  melalui  evaluasi  dan  pengujian sistem dengan metode black box equivalence partitioning dengan keberhasilan  fungsional sistem sebesar 100%. Aplikasi yang dibangun telah  melalui  uji  akurasi  atau  persentase keberhasilan sistem dalam menentukan bobot sapi  dan  memperoleh  nilai  rata-rata  sebesar 78,73%. Peneliti selanjutnya dapat memeperbanyak data uji  untuk lebih banyak lagi.  Penulis  selanjutnya  dapat  menganti metode sobel ke metode lainnya dikarenakan metode sobel tidak dapat focus pada satu objek terntentu.

## Daftar Pustaka
Naufal,  F., Yuni,  E.,  &  Suwarno,  N.  (2016).
KARAKTERISTIK KUALITATIF SAPI PASUNDANDI PETERNAKAN RAKYAT. FakultasPeternakanUniversitasPadja djaran . A.S,  R.,  &  Shalahudin,  M.  (2013). Rekaya Perangkat  Lunak  TERSTRUKTUR dan BERORIENTASI OBJEK.
Bandung: Informatika Bandung. Abidin.  (2002).  Penggemukan  Sapi  Potong.
Agro Media Pustaka . Amelia,  L.,  &  Marwati,  R.  (2011).
1PERBANDINGAN METODE ROBERTS  DAN  SOBEL  DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU
CITRA  DIGITAL. pengolahan  citra digital .
Amiruddin, S., Vitalaya, A., & RS, S. (2014). Pengembangan  Sistem  Produksi  dan Keamanan  Pangan  Sapi  Potong peranakan  Ongole  (PO)  Melalui Penguatan  Peternakan  Rakyat  di Kabupaten Bojonegoro. Bogor (ID) : IPB .
Ashari,  Latif,  N.,  &  Astuti,  A.  (  2019).
PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL
UNTUK  MENENTUKAN  BOBOT
SAPI  MENGGUNAKAN  METODE CANNY EDGE DETECTION. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer . HAVILUDDIN. (2011). Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language). Program Studi Ilmu  Komputer,  FMIPA  Universitas
Mulawarman .
Pertanian,  B.  (2010).  Prospek  dan  Arah Pengembangan  Agribisnis  Unggas. Badan Penelitian dan Pengembangan . Raharjo, L., Hidayat, B., DEA, & Fatah, M. ( 2019). ESTIMASI BOBOT TERNAK SAPI DENGAN METODE DEFORMABLE TEMPLATE  DAN  KLASIFIKASI SUPPORT  VECTOR  MACHINE MULTICLASS. e-Proceeding  of Engineering . Susanti, Y., & dkk. (2014)). PENGEMBANGAN PETERNAKAN  SAPI  POTONG UNTUK PENINGKATAN PEREKONOMIAN PROVINSI JAWA TENGAH: SUATU PENDEKATAN  PERENCANAAN WILAYAH. Jurnal Agribisnis Indonesia .