PENERAPAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) PADA KLASIFIKASI JENIS JAMUR BERACUN DAN TIDAK BERACUN

Arya Pradana, Danu (2021) PENERAPAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) PADA KLASIFIKASI JENIS JAMUR BERACUN DAN TIDAK BERACUN. Skripsi (S1) thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

	Text (Surat Persetujuan Unggahan Karya Ilmiah) surat keputusan.pdf Download (627kB)
	Text (COVER) cover.pdf Download (926kB)
	Text (BAB 1) Bab1.pdf Download (82kB)
	Text (BAB 2) bab2.pdf Download (166kB)
	Text (BAB 3) bab3.pdf Restricted to Repository staff only Download (418kB)
	Text (BAB 4) bab4.pdf Restricted to Repository staff only Download (431kB)
	Text (BAB 5) bab5.pdf Restricted to Repository staff only Download (6kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) daftarpustaka.pdf Download (127kB)

Abstract

PENERAPAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) PADA KLASIFIKASI JENIS JAMUR BERACUN DAN TIDAK BERACUN Program Studi Teknik Infromatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Ponorogo e-mail : danuarya156@gmail.com Abstrak Jamur atau dalam bahasa lain di sebut dengan fungi banyak berkembang di negara beriklim tropis yang mempunya suhu yang lembab, jamur sendiri banyak di temukan di tumpukan kayu yang lapuk, tempat sampah,dan tempat-tempat yang sekiranya lembab. Jamur memiliki jenis yang begitu banyak, dari banyak nya jenis jamur tersebut sebagian jamur ada yang bermanfaat untuk pangan dan obat ada juga yang beracun, banyaknya jenis jamur tersebut terkadang masih banyak yang sulit membedakan, dari ciri-ciri jamur, seperti ukuran, warna, serta bentuk dari tudung dan tangkai merupakan ciri penting dalam pengenalan jenis jamur ,namun untuk membedakan mana yang beracun dan tidak pun harus dengan penelitian lebih dalam, sehingga dibutuhkan sebuah klasifikasi jenis jamur yang beracun dan tidak beracun dimana hasil pengkasifikasian tersebut adalah sebuah informasi jenis jamur dan beracun atau tidak nya jamur tersebut untuk membantu pengenalan lebih lanjut tentang jenis jamur tersebut .dalam metode klasifikasi jenis jamur menggunakan metode algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-nearest neighbors (KNN) sistem nantinya akan mengekstak fitur warna dan bentuk untuk mengambil sebuah ciri kusus dari jenis-jenis jamur dan di klasifikasi dengan KNN .berdasarkan pengujian akurasi klasifikasi menggunakan Algoaritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-nearest neighbors (KNN) dari 25 data uji mendapatkan prosentase 92% sehingga fungsi sistem berjalan sesuai dengan perancangan.

Item Type:	Thesis (Skripsi (S1))
Uncontrolled Keywords:	ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA),K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Engineering
Depositing User:	ft . userft
Date Deposited:	01 Oct 2021 02:30
Last Modified:	10 Nov 2021 04:08
URI:	http://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/8140

Actions (login required)

View Item