Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Aplikasi Bisnis dan Komputer
Mikael Maga
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba Timur
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Public Health

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN K-NEAREST NEIGHBORS DALAM MENGKLASIFIKASIKAN BUAH APEL Mikael Maga; Arini Aha Pekuwali
PISSN
Publisher : Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (568.921 KB)

Abstract

Proses identifikasi ciri buah apel menggunakan Matlab R2017b dalam penelitian ini jenis buah apel yang digunakan ada 3 yaitu apel cerry yang di bagi menjadi apel cerry 1 yang data citra didalamnya merupakan apel cerry yang sudah matang dan apel cerry 2 yang berisi data apel cerry muda, selanjutnya apel golden yang dibagi menjadi apel golden 1 (apel golden yang sudah matang), apel golden 2 (apel golden yang mulai matang), apel golden 3 (apel golden yang masih muda), dan yang terakhir apel red delicious. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang dilakukan metode NBC (Naïve Bayes Classifier) secara umum baik dalam mengklasifikasi 3 jenis buah apel yaitu apel cerry, apel golden dan apel red delicious dengan tingkat akurasi 100 %, akan tetapi pada proses klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbors), mendapatkan tingkat akurasi sebesar 88,333 %.
Co-Authors Arini Aha Pekuwali