Optimasi Klasifikasi Bunga Kantong Semar Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Data Augmentasi Dan PSO - Dadang Iskandar Mulyana; Herdiyansyah herdi Hartanto; Mesra Betty Yel (Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi, 2022)
Populasi kantong semar yang ditemukan di alam semakin berkurang dapat disebabkan oleh dua factor yakni faktor pertama dikarenakan dampak yang ditimbulkan oleh kerusakan hutan, dimana hutan tersebut sebagai tempat tumbuh dan berkembangnya tanaman kantong semar ini. Saatini Bunga Kantong semar diklasifikasikan berdasarkan analisa bentuk atau jenis secara visual mata manusia. Metode ini tidak efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan bunga kantong semar berdasarkan jenisnya menggunakan teknik pengumpulan data. Ekstraksi fitur yang digunakan adalah nilai Red, Green, dan Blue (RGB) untuk mendapatkan ciri pada citra warna. Kemudian hasil ekstraksi fitur tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan bunga kantong semar dengan metode Naïve Bayes. Data citra kantong semar yang digunakan berjumlah 1775 citra untuk data train dan citra untuk data testing 375 dengan masing-masih 5 data test setiap jenis citra, data uji yang menghasilkan nilai evaluasi dengan nilai akurasi 98,66% pada metode Naïve Bayes.