EVALUASI KINERJA MACHINE LEARNING AND ALGORITMA K-NN MENGGUNAKAN BAHASA R UNTUK PENGKLASIFIKASIAN PERSEBARAN BUNGA IRIS DI SUMATERA UTARA

Shadikin Lubis, NPM 1909400045 (2023) EVALUASI KINERJA MACHINE LEARNING AND ALGORITMA K-NN MENGGUNAKAN BAHASA R UNTUK PENGKLASIFIKASIAN PERSEBARAN BUNGA IRIS DI SUMATERA UTARA. Progresif : Jurnal Ilmiah Komputer, 19 (2). pp. 1-9. ISSN 2685-0877 (e-ISSN)

	Text COVER SHADIKIN LUBIS.pdf Download (185kB)
	Text ARTIKEL SHADIKIN LUBIS.pdf Download (443kB)

Abstract

Bunga Iris adalah salah satu object yang indah dan selalu ada dan hidup disekitar kita, bunga memberikan keindahan pada alam, rumah sekitar kita, sehingga enak dipandang dan bisa membuat hati nyaman dan senang. Pada penelitian ini, dilakukan ujicoba dalam mengevaluasi, mengklasifikasi berbagai jenis bunga, khususnya adalah bunga iris, khususnya yang ada di medan.bunga iris memiliki banyak tipe dan tersebar diseluruh Indonesia, atau wilayah tropis, pada penelitian ini disiapkan dataset sebanyak 150 dataset bunga iris yang dikelompokkan menjadi tiga bagian yaitu iris setosa, iris versicolor, dan iris virginica. Dan parameter yang digunakan ada empat yaitu Petal width, petal length, sepal width, dan sepal length. Evaluasi dan klasifikasi menggunakan bahasa R yang merupakan software Machine Learning yang powerfull yang digunakan pada riset ini ditambah dengan algoritma KNN yang juga powerfull dalam menyelesaikan suatu kasus prediksi tertentu. hasil riset ini menunjukkan system klasifikasi yang spesifik, dilihat dari indicator warna berdasarkan spesies berbeda sehingga pembaca akan lebih jelas dalam menentukan jenis bunga iris dan pengklasifikasiannya secara detail. Kata kunci : Bunga Iris, Machine Learning, Spesies, Dataset, Bahasa R

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	Bunga Iris, Machine Learning, Spesies, Dataset, Bahasa R
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Sains Dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User:	Unnamed user with email repository@ulb.ac.id
Date Deposited:	01 Nov 2023 09:33
Last Modified:	01 Nov 2023 09:33
URI:	http://repository.ulb.ac.id/id/eprint/476

Actions (login required)

View Item