Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Identifikasi Jenis Ras pada Kucing Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Prasetyo Defantara Hadi; Diah Arie Widhining K; Farrady Alif Fiolana
JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) Vol 6, No 1 (2024): JUNI 2024
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jasiek.v6i1.10989

Abstract

Kucing adalah mamalia karnivora kecil yang dikenal sebagai satu-satunya spesies jinak dalam keluarga Felidae . Di Indonesia, beberapa jenis ras kucing populer sebagai hewan peliharaan, antara lain Bengal, Ragdoll, Russian Blue, Siamese, dan Persia. Namun, keberagaman ras kucing ini seringkali membuat pemiliknya kesulitan mengidentifikasi jenis ras yang dimiliki oleh kucing mereka. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi pada lima jenis ras kucing tersebut menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function(RBF). Data yang digunakan terdiri dari tiga jenis dataset, yaitu data latih sebanyak 1400 sampel, data validasi sebanyak 600 sampel dan data uji sebanyak 250 sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun menggunakan metode SVM dengan kernel RBF berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 86%, presisi sebesar 87%, recall sebesar 86%, dan f1 score sebesar 86%. Hasil tersebut menandakan bahwa model klasifikasi ini mampu melakukan prediksi dengan tingkat keakuratan yang baik.