Babi merupakan salah satu hewan yang biasa diternakkan untuk diambil
hasil dagingnya. Agar produksi daging babi dapat memenuhi tingkat konsumsi yang
tinggi, diperlukan penanganan waktu kawin untuk proses pembibitan agar babi
dapat kawin pada waktu yang tepat sehingga menghindari permasalahan seperti
kegagalan kebuntingan. Proses identifikasi kesiapan kawin babi sampai saat ini
dilakukan dengan cara manual tanpa bantuan teknologi sehingga akan menjadi hal
yang sulit dan dapat berujung pada kesalahan apabila dilakukan oleh peternak yang
belum berpengalaman.
Pendeteksian waktu kawin yang tepat pada babi terlihat pada bentuk dan
warna vulva babi betina yang terlihat terbuka dan berlendir. Keunikan vulva pada
musim kawin ini dapat di analisis dan dikenali polanya menggunakan alihragam
Haar Wavelet dan jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Wavelet digunakan
untuk membaca pola citra kelamin babi agar dapat dikenali apakah sedang berada
pada waktu kawin yang tepat atau tidak, sedangkan jaringan syaraf tiruan
Backpropagation digunakan untuk membuat basis pengetahuan untuk
mengkategorikan karakter apa yang membuat babi dinyatakan berada dalam waktu
kawin yang tepat. Aplikasi ini merupakan sebuah aplikasi web yang dibangun
framework MVC5 Visual Studio 2015 dengan bahasa pemrograman C#.
Pembangunan aplikasi dengan fitur jaringan syaraf tiruan dan alihragam
Haar Wavelet telah berhasil mengidentifikasi kesiapan kawin babi dan bekerja
secara optimal menggunakan parameter yang telah diperhitungkan. Hasil optimal
diperoleh dengan menggunakan 192 node pada lapisan hidden layer, 7000 epoch,
dan 0,12 learning rate. Sistem telah melalui proses pengujian dengan metode
validasi K-Fold Cross Validation dengan jumlah K sebanyak 4. Tahap pengujian
menghasilkan akurasi sebesar 100%