STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU
Progresif: Jurnal Ilmiah KomputerProgresif: Jurnal Ilmiah KomputerPenelitian dengan tujuan komparasi Metode K-means yang dimodifikasi untuk pemrosesan klasifikasi model pelatihan (Supervised) dengan Metode K-NN mempergunakan kelas Mangga Arumanis, Golek, Madu dan Gedong. Ekstraksi ciri yang dipergunakan dalam pemrosesan metode klasifikasi berdasarkan ciri bentuk yang terdiri dari metric dan eccentricity. Hasil penelitian memperoleh presentase precision metode K-NN adalah Arumanis: 0,9%, Madu: 0,9%, Gedong: 0,9%, Golek: 0,8%, dan metode K-Means adalah Arumanis: 0,7%, Madu: 0,9%, Gedong: 0,9%, Golek 0,6%. Presentase recall metode K-NN adalah Arumanis: 0,90%, Madu: 0,75%, Gedong: 1,00%, Golek: 0,89% dan metode K-means adalah Arumanis: 0,70%, Madu: 0,64%, Gedong: 1,00%, Golek: 0,86%. Presentase Accuracy metode klasifikasi K-NN adalah Arumanis: 94,59%, Madu: 89,74%, Gedong: 97,22%, Golek: 92,11% dan metode K-Means adalah Arumanis: 83,78%, Madu: 83,78%, Gedong: 96,88%, Golek: 86,11%. Untuk nilai precision, recall dan accuracy secara global adalah metode K-NN lebih besar daripada metode K-Means. Dengan demikian, metode klasifikasi K-Means yang dimodifikasi untuk dapat mempergunakan data pelatihan (supervised) masih belum mampu sebaik Metode K-NN dalam klasifikasi jenis buah mangga. Diharapkan akurasi metode klasifikasi jenis tanaman buah mangga dengan ekstraksi ciri bentuk dapat memperoleh kualitas bentuk yang seragam.
Metode klasifikasi K-Means yang dimodifikasi untuk dapat melakukan klasifikasi dengan supervised yang dikomparasikan dengan Metode K-NN adalah Metode K-Means masih belum sebaik Metode K-NN dalam klasifikasi jenis mangga mempergunakan ekstrasi ciri metric dan eccentricity.
Penelitian lanjutan dapat mengembangkan metode klasifikasi berbasis deep learning untuk meningkatkan akurasi identifikasi buah mangga dengan memanfaatkan ciri bentuk dan tekstur secara simultan. Selain itu, perlu dilakukan eksplorasi parameter tambahan seperti kontras dan energi untuk memperkaya fitur ekstraksi. Penelitian juga dapat diperluas ke jenis buah lainnya untuk mengevaluasi generalisasi metode ini dalam klasifikasi produk pertanian.
| File size | 577.07 KB |
| Pages | 13 |
| DMCA | Report |
Related /
UNIPOLUNIPOL Hasil penelitian menunjukkan akurasi yang sangat tinggi, dengan rata‑rata akurasi 96.86% pada kernel linear dan 88.33% pada kernel RBF, dengan modelHasil penelitian menunjukkan akurasi yang sangat tinggi, dengan rata‑rata akurasi 96.86% pada kernel linear dan 88.33% pada kernel RBF, dengan model
IDID Studi ini bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan mengembangkan model klasifikasi otomatis yang menggabungkan fitur tekstur Matriks Kemunculan TingkatStudi ini bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan mengembangkan model klasifikasi otomatis yang menggabungkan fitur tekstur Matriks Kemunculan Tingkat
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Sistem Informasi Kinerja dan Tata Kelola Mahasiswa (SIMKATMAWA) adalah sebuah situs web layanan multi-pengguna yang berfungsi dalam bidang urusan mahasiswaSistem Informasi Kinerja dan Tata Kelola Mahasiswa (SIMKATMAWA) adalah sebuah situs web layanan multi-pengguna yang berfungsi dalam bidang urusan mahasiswa
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Validasi kinerja metode menunjukkan nilai rata-rata Silhouette Score sebesar 0. 57 yang mengindikasikan bahwa algoritma K-Means berhasil mengelompokkanValidasi kinerja metode menunjukkan nilai rata-rata Silhouette Score sebesar 0. 57 yang mengindikasikan bahwa algoritma K-Means berhasil mengelompokkan
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Misalnya, peningkatan kecepatan respons terhadap perintah, pengoptimalan algoritma navigasi untuk situasi-situasi yang lebih kompleks, serta peningkatanMisalnya, peningkatan kecepatan respons terhadap perintah, pengoptimalan algoritma navigasi untuk situasi-situasi yang lebih kompleks, serta peningkatan
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan positif, meskipun terdapat beberapa ulasan negatif. Dengan akurasi sebesar 91% dan F1‑score tertimbangHasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar ulasan positif, meskipun terdapat beberapa ulasan negatif. Dengan akurasi sebesar 91% dan F1‑score tertimbang
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Penggunaan teknologi sistem informasi memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan yang menginginkan aliran informasi yang akurat, terpercaya, cepat,Penggunaan teknologi sistem informasi memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan yang menginginkan aliran informasi yang akurat, terpercaya, cepat,
JQWHJQWH Upaya untuk mengatasi morning sickness dengan mengkonsumsi kurma mabrum yang mengandung asam folat dapat mengurangi gejala morning sickness. Tujuan penelitianUpaya untuk mengatasi morning sickness dengan mengkonsumsi kurma mabrum yang mengandung asam folat dapat mengurangi gejala morning sickness. Tujuan penelitian
Useful /
UNIPOLUNIPOL Bottleneck database (MySQL melalui koneksi internet dengan latency 20-100 ms) terbukti menjadi faktor pembatas yang signifikan pada seluruh runtime, terutamaBottleneck database (MySQL melalui koneksi internet dengan latency 20-100 ms) terbukti menjadi faktor pembatas yang signifikan pada seluruh runtime, terutama
UNIPOLUNIPOL Pengujian di lahan pertanian serta simulasi numerik mengindikasikan jarak ≤70 m sebagai jarak ideal dengan akurasi ≥92 % dan efisiensi energi yangPengujian di lahan pertanian serta simulasi numerik mengindikasikan jarak ≤70 m sebagai jarak ideal dengan akurasi ≥92 % dan efisiensi energi yang
ALPTKPTMALPTKPTM Guru juga menyatakan kenyamanan dan niat untuk menggunakan buku kerja dalam pembelajaran mendatang. Program pengabdian masyarakat ini menunjukkan bahwaGuru juga menyatakan kenyamanan dan niat untuk menggunakan buku kerja dalam pembelajaran mendatang. Program pengabdian masyarakat ini menunjukkan bahwa
POLITEKNIK PRATAMAPOLITEKNIK PRATAMA Tujuan Penelitian ini untuk mengatahui pengaruh Ukuran Perusahaan dan Ukuran Kantor Akuntan Publik (KAP) Terhadap Fee Audit pada Perusahaan yang TerdaftarTujuan Penelitian ini untuk mengatahui pengaruh Ukuran Perusahaan dan Ukuran Kantor Akuntan Publik (KAP) Terhadap Fee Audit pada Perusahaan yang Terdaftar