Deteksi siklus estrus sapi melalui analisis citra vulva sapi menggunakan Adaptif neuro Fuzzy Inference System

INDONESIA:

Produksi susu sapi di Indonesia tergolong sangat rendah dibandingkan dengan kebutuhan konsumsi susu secara nasional sehingga lebih dari 70% Indonesia melakukan impor susu dari luar negeri. Rendahnya produksi susu sapi di Indonesia merupakan akibat dari minimnya ketersediaan sapi, salah satu faktor yang mengakibatkan minimnya ketersediaan sapi adalah sering terjadi kegagalan sapi bunting. Kegagalan sapi bunting diakibatkan pengetahuan peternak yang masih kurang, maka perlu dilakukan teknologi beternak yang baik dan benar. Untuk mengefektifkan produksi harus bisa mengenali ciri-ciri sapi proestrus, estrus, metestrus dan diestrus, sapi dapat ditandai dengan warna vulva memerah, menebal dan hangat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui deteksi siklus estrus pada sapi dengan metode Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) serta mengetahui tingkat akurasi menggunakan metode ANFIS. Pada penelitian ini terdapat 3 tahapan yaitu tahapan pengolahan citra, tahapan metode ANFIS, dan tahapan perancangan aplikasi deteksi siklus estrus sapi. Data hasil pengolahan citra dan hasil pengukuran suhu vulva sapi digunakan sebagai data inputan atau masukan jaringan ANFIS. Hasil pengujian tingkat akurasi metode ANFIS dalam mengenali citra vulva sapi proestrus, estrus, metestrus dan diestrus sebesar 100 %. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode ANFIS dapat digunakan sebagai pendeteksi siklus estrus sapi.

ENGLISH:

On the contrary, milk manufacturing in Indonesia is categorized lower compared with milk consumption needed in country so that it is about 70% Indonesia demands milk import from overseas. Lower manufacturing of milk in Indonesia is caused by low number of cows stock, one of those main factor causing is the failure of cow produce. The failure of cow produce is might be caused from less breeder understanding, so it is needed to discover the way of breeding effectively and correctly. In order to optimize the manufacturing, it must comprehend both proestrus, estrus, metestrus and diestrus from cow’s characteristic in which it can be marked by red vulva, thick and warm. The aims of this research are to detect estrus cycle on cattle (cow) method of Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and to find out the accuracy level using ANFIS. There are 3 phases in this research, among others image processing stages, phases of ANFIS, and stages of the design cycle estrus detection applications. The result of data image processing and measuring result of cattle temperature was used as the input or ANFIS input network. The results of testing accuracy level of ANFIS method in recognizing image of vulva cattle proestrus, estrus, metestrus and diestrus takes approximately 100%. The results of this research indicate that the method of ANFIS can be implemented as cattle's estrus cycle detection.

ARABIC:

مع الآسف أن إنتاج الحليب في إندونيسيا أخفض من احتياج استهلاك الحليب الدّولي وصار توريد حليب إندونيسيا 70 % من خارج البلد. وانخفاض إنتاج الحليب في إندونيسيا أثر من قلّة وفرة البقر. ومن عواملها إسقاط حمل البقر لقلّة معلومات الرّاعين وهم بحاجة إلى التكنولوجية الصحيحة. لفعّالية إنتاج الحليب فينبغي اكتشاف شبق البقر وغيره عبر احمرار لون الفرج، وكثفه، دفئه . أما هدف هذا البحث هي: لمعرفة طريقة Adaptif neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) ممكن الاستخدام في اكتشاف دور شبق البقر ولمعرفة قدر دقة اكتشاف شبق البقر عبر تحليل صورة فرج باستخدام ANFIS . أقام البحث عن ثلاث المراحل، أوّلا تنظيم الصور. ثانيا طريقة ANFIS. في المرحلة منظمة الصورة استخدمت الباحثة تحليل اللون والنسيج. أمّا نتائج بيانات تنظيم الصورة ستكون إدخال البيانات أو إدخال شبكة ANFIS. ونتيجة اختبار رتبة الدقة طريقة ANFIS في اكتشاف صورة فرج البقر الشبق وغير الشبق هي 100%. فالنتيجة الحصيلة من هذا البحث دلّت على أن طريقة ANFIS مستخدمة في اكتشاف دور شبق البقر.