Sistem Pengukur Pertumbuhan Ayam Menggunakan Metode Regresi Linier Berbasis Image Processing Pada Peternakan Ayam Broiler

Andriani, Fitriatuzzahro (2021) Sistem Pengukur Pertumbuhan Ayam Menggunakan Metode Regresi Linier Berbasis Image Processing Pada Peternakan Ayam Broiler. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text rev1.1-Draft Buku Fitriatuzzahro A.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2023. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pada pembudidayaan ayam broiler, berat badan ayam merupakan salah satu tolak ukur keberhasilan dalam pemeliharaannya. Pengukuran berat badan ayam biasanya dilakukan dalam beberapa waktu sekali. Dari cara yang ada, untuk mengukur berat badan ayam diperlukan turun tangan manusia. Pengukuran berat badan ayam dilakukan dengan menangkap ayam secara acak yang kemudian ditimbang dengan menggunakan timbangan. Dengan jumlah ayam yang cukup banyak, maka akan membutuhkan waktu yang cukup lama. Pada Proyek Akhir ini membuat suatu “Sistem Pengukur Pertumbuhan Ayam Menggunakan Metode Regresi Linier Berbasis Image Processing pada Peternakan Ayam Broiler” digunakan untuk membantu mengetahui pertumbuhan ayam broiler. Dengan menggunakan Raspberry Pi sebagai kontrolernya dan juga kamera sebagai pengambil gambar yang digunakan. Pada analisa ini digunakan regresi linier untuk membuat model perhitungan tentang berat ayam. Model dibuat dengan menggunakan regresi linier berganda. Pengujian sistem telah dilakukan untuk mengestimasi berat ayam broiler dengan meletakkan kamera pada bagian atas sisi tengah kandang. Pengujian dilakukan dengan model yang telah dibuat dengan menggunakan lima fitur kontur yang diperoleh dari pengolahan gambar yaitu area, perimeter, convex area, major axis, dan minor axis. Dari hasil estimasi yang dibuat oleh model memiliki persentase kesalahan persentase kesalahan rata-rata terbaik sebesar 0.51% pada akhir pertumbuhan ayam broiler.
================================================================================================
In broiler farming, chicken body weight is one of the benchmarks for success in rearing. Measurement of chicken weight is usually done occasionally. From the existing methods, to measure the weight of chickens, human intervention is needed. The weight of the chickens was measured by catching the chickens at random which were then weighed using a scale. With many chickens, it will take quite a long time. In this final project " Chicken Growth Measurement System with Linear Regression Method Based in Image Processing on Broiler Chicken Farm" is used to help determine the growth of broiler chickens. By using the Raspbeery Pi as the controller and the camera as the picture taker used. In this analysis, linear regression is used to make a calculation model about chicken weight. The model was made using multiple linear regression. System testing has been carried out to estimate the weight of broiler chickens by placing the camera on the top of the middle side of the cage. The test is carried out with a model that has been created using five contour features obtained from image processing, there are area, perimeter, convex area, major axis, and minor axis. From the estimation results made by the model, the best average error percentage is 0.51% in broilers at the end of the growth period.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Estimasi Berat Ayam, HSV, Image Processing, Regresi Linier, Segmentasi Warna, Chicken Weight Estimation, Color Segmentation, Linear Regression
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Vocational > 36304-Automation Electronic Engineering
Depositing User:	Fitriatuzzahro Andriani
Date Deposited:	02 Sep 2021 09:28
Last Modified:	02 Sep 2021 09:28
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/91208

Actions (login required)

View Item