Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Simpatik: Jurnal sistem Informasi dan Informatika
Cahyono, Salman M
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Data Mining Pada Klasifikasi Jamur Menggunakan Algoritma C.45 Berdasarkan Karakteristik Morfologi Mushroom Fathurrohman, Rofi; Fajri, Miftahul; Cahyono, Salman M; Abdillah, Dzulqa Fauzan; Ramadhan, Vinan
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v4i1.3529

Abstract

Jamur merupakan salah satu bahan pangan yang populer di Indonesia, namun tidak semua jamur dapat dikonsumsi karena beberapa jenis jamur bersifat racun. Oleh karena itu, diperlukan metode untuk mengklasifikasikan jamur menjadi dapat dimakan dan beracun. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi jamur menggunakan algoritma klasifikasi data mining yaitu algoritma C.45 berdasarkan karakteristik morfologi jamur. Data jamur dikumpulkan dari berbagai sumber dan memiliki 22 atribut, termasuk bau, warna cetakan spora, akar tangkai, ukuran insang, dan jarak insang. Algoritma C.45 digunakan untuk membangun pohon keputusan yang dapat mengklasifikasikan jamur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C.45 memiliki akurasi sebesar 99.90%. Interpretasi pohon keputusan menunjukkan bahwa jamur yang memiliki : berbau amis, apak, busuk, creosof, menyengat, pedas, dan tidak berbau, warna cetakan spora hijau dan putih, akar tangkai klub dan bulat, ukuran insang sempit dan jarak insang dekat adalah jamur beracun. Sementara itu, jamur yang tidak memiliki karakteristik tersebut adalah jamur yang dapat dimakan. Kesimpulannya, algoritma C.45 dapat digunakan sebagai metode efektif untuk mengklasifikasikan jamur dan membantu masyarakat dalam membedakan jamur yang dapat dimakan dan beracun
Data Mining Pada Klasifikasi Jamur Menggunakan Algoritma C.45 Berdasarkan Karakteristik Morfologi Mushroom Fathurrohman, Rofi; Fajri, Miftahul; Cahyono, Salman M; Abdillah, Dzulqa Fauzan; Ramadhan, Vinan
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v4i1.3529

Abstract

Jamur merupakan salah satu bahan pangan yang populer di Indonesia, namun tidak semua jamur dapat dikonsumsi karena beberapa jenis jamur bersifat racun. Oleh karena itu, diperlukan metode untuk mengklasifikasikan jamur menjadi dapat dimakan dan beracun. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi jamur menggunakan algoritma klasifikasi data mining yaitu algoritma C.45 berdasarkan karakteristik morfologi jamur. Data jamur dikumpulkan dari berbagai sumber dan memiliki 22 atribut, termasuk bau, warna cetakan spora, akar tangkai, ukuran insang, dan jarak insang. Algoritma C.45 digunakan untuk membangun pohon keputusan yang dapat mengklasifikasikan jamur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C.45 memiliki akurasi sebesar 99.90%. Interpretasi pohon keputusan menunjukkan bahwa jamur yang memiliki : berbau amis, apak, busuk, creosof, menyengat, pedas, dan tidak berbau, warna cetakan spora hijau dan putih, akar tangkai klub dan bulat, ukuran insang sempit dan jarak insang dekat adalah jamur beracun. Sementara itu, jamur yang tidak memiliki karakteristik tersebut adalah jamur yang dapat dimakan. Kesimpulannya, algoritma C.45 dapat digunakan sebagai metode efektif untuk mengklasifikasikan jamur dan membantu masyarakat dalam membedakan jamur yang dapat dimakan dan beracun
Co-Authors Abdillah, Dzulqa Fauzan Fajri, Miftahul Fathurrohman, Rofi Ramadhan, Vinan