Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial
Vol 10, No 2 (2022): Volume 10 Nomor 2 Tahun 2022

Optimasi Klasifikasi Bunga Kantong Semar Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Data Augmentasi Dan PSO

Dadang Iskandar Mulyana (Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika)
Herdiyansyah herdi Hartanto (ST Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika)
Mesra Betty Yel (ST Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika)



Article Info

Publish Date
12 Sep 2022

Abstract

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.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

swabumi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Description

SWABUMI merupakan jurnal di bidang Ilmu Komputer, Manajemen dan Sosial yang diterbitkan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika dan telah memiliki ISSN versi cetak. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang berfokus kepada: Sistem Pakar, Sistem Informasi, Web Programming, ...