ABSTRAKMeningkatnya kebutuhan daging sapi, berdampak pada harga daging sapi. Harga daging sapi yang terus menerus mengalami kenaikan, tentunya menyebabkan penurunan penjualan daging sapi. Untuk mengantisipasi hal tersebut, maka beberapa pedagang mencampurkan daging sapi dengan daging babi. Dipilihnya daging babi, karena harga daging babi lebih murah dan warna serta tekstur daging babi yang mirip dengan daging sapi. Secara kasat mata daging sapi dan daging babi sulit untuk dibedakan bagi orang awam. Oleh karena itu, perlu adanya sistem yang dapat membedakan kedua daging. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi untuk membedakan kedua daging. Metode klasifikasi menggunakan algoritma Learning Vector Quantization. Dan penelitian ini memiliki tiga tahapan utama seperti preprocessing, segmentasi warna, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Preprocessing digunakan untuk mendapatkan Region of Interest (ROI) dengan memotong citra dan mengubah ukuran citra. Segmentasi warna menggunakan metode HSV untuk mendapatkan kedalaman warna citra dan ekstraksi fitur mengguakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk mendapatkan fitur dari kontras, korelasi, energi, dan homogenitas. Hasil klasifikasi dengan algoritma LVQ mendapatkan akurasi tertinggi 76,25%. Algoritma telah diuji dengan MSE untuk mengetahui minimum error dan PSNR digunakan sebagai pengukuran kualitas citra pengolahan.
Kata kunci: klasifikasi daging, LVQ, HVS, GLCM, MSE, PSNR.
ABSTRACT
The increasing need of beef, has an impact on the price of beef. The price of beef that continues to
E-commerce dan marketplace berkaitan dengan sistem dropship. Dropship merupakan istilah dari jual beli dimana drop shipper (pengecer) tidak memiliki barang. Drop shipper kini masih menggunakan cara manual dalam mendapatkan data barang dari supplier dan unggah yaitu dengan mengambil data barang secara satu persatu dan mengunggah manual satu persatu yang membutuhkan waktu cukup lebih. Pada penelitian ini dibangun aplikasi terbaru untuk membantu drop shipper dalam mendapatkan data produk dan mengunggahnya secara otomatis. Pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall dengan alur proses dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi sistem, pengujian dan pemeliharaan sistem. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi yang dapat mengambil data / scraping barang pada sebuah toko supplier yang kemudian mendapatkan hasil pengambilan data dalam bentuk .csv. Kemudian dilakukan proses unggah secara otomatis dengan hanya memasukkan nama file hasil pengambilan data yang berformat .csv, maka data otomatis terunggah ke toko drop shipper. Hasil pengujian web scrapping berhasil dilakukan dengan mengambil data produk dari marketplace Tokopedia, Shoopee dan diunggah ke e-commerce Afrizal22hop.Kata kunci : Marketplace, E-commerce, Dropship, Drop shipper, Web Scraping
Failure study on university students is one of the serious problems we face today. Data from the Centre for Education Statistics Research and Development of the Ministry of National Education Republic of Indonesia showed that the percentage of students graduate on time from 2001 to 2011 only reached 51.97%. In addition, cases of students dropping out at the beginning of the semester is also quite significant. One of the causes of failure of this study was the selection of major’s errors when applying to university. This study offers a selection subject recommendation system that builds on the profile data and student’s interest using the technique of Association Rule. Results of the rules of the relationship will then be matched with prospective students using questionnaires dynamic, so expect new students get recommendations more valid subject fit the profile and interest respectively. The system built on this research utilizes student data stored on the academic system of Dian Nuswantoro University. This model however can be adapted by all the universities that has a system of academic information. At the end of this system is expected to be used to minimize failures caused students study majors election mistakes
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.