PERBANDINGAN KINERJA PCA-KNN DAN LDA DALAM KLASIFIKASI JENIS KUPU-KUPU: ANALISIS AKURASI DAN EFEKTIVITAS - Chairunnissa Deliva Akbar, Syifa; Agus Salim, David; Rahmad, Rahmad; Khomsi, Ahmad; Sovia, Rini (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Kupu-kupu merupakan serangga yang tergolong dalam ordo Lepidoptera atau serangga bersayap sisik. Keanekaragaman spesies kupu-kupu menjadi objek penelitian yang menarik dalam bidang ekologi, biologi, dan ilmu komputer, khususnya dalam bidang pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan. Penelitian ini membandingkan kinerja metode Principal Component Analysis (PCA) dengan K-Nearest Neighbor (KNN) dan Linear Discriminant Analysis (LDA) dalam mengklasifikasikan jenis kupu-kupu Chestnut dan Clouded Sulphur. Perbandingan ini dilakukan untuk mengevaluasi efektivitas metode reduksi dimensi PCA dalam meningkatkan efisiensi klasifikasi dibandingkan dengan pendekatan pemisahan kelas berbasis LDA. PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data guna meningkatkan efisiensi klasifikasi, sedangkan KNN dan LDA berperan sebagai algoritma klasifikasi dengan pendekatan yang berbeda dalam memisahkan kelas data. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode PCA dalam klasifikasi citra kupu-kupu Chestnut dan kupu-kupu Clouded Sulphur dapat meningkatkan efisiensi dan keakuratan sistem secara signifikan. Hal ini dibuktikan dengan akurasi yang dicapai oleh PCA-KNN sebesar 93,3%, sedangkan LDA-KNN hanya mancala 80%.