Sistem Pakar Identifikasi Varietas Ikan Mas (Cyprinus carpio) Berdasarkan Karakteristik Morfologi dan Tingkah Laku

Asterika Prawesti, Toto Haryanto, Irzal Effendi

Abstrak

Penelitian ini mengidentifikasi 6 varietas ikan mas menggunakan 8 parameter input yang meliputi karakteristik morfologi dan tingkah laku. Pembagian data latih dan data uji dilakukan menggunakan metode k-fold cross validation. Variabel yang bersifat nominal diolah menggunakan jarak nominal, sedangkan variabel numerik dan ordinal diolah dengan menggunakan jarak Euclid. Sebelum menghitung jarak Euclid, metode normalisasi min-max diterapkan pada variabel numerik dan ordinal. Hasil perhitungan jarak Euclid dan jarak nominal digabung dengan menggunakan rumus agregat. Metode klasifikasi yang digunakan untuk identifikasi ialah metode k-nearest neighbour (KNN). Akurasi rata-rata terbaik untuk percobaan tanpa normalisasi ialah 94.58% dan untuk percobaan dengan normalisasi ialah 98.54% saat k = 3. Sistem ini dapat diakses pada alamat http://apps.cs.ipb.ac.id/spivim.

Kata kunci: ikan mas, jarak Euclidean, k-nearest neighbour, nominal distance, normalisasi min-max.

Penulis

Asterika Prawesti
Toto Haryanto
totoharyanto@apps.ipb.ac.id (Kontak utama)
Irzal Effendi
Author Biographies

Asterika Prawesti, Institut Pertanian Bogor

Departemen Ilmu Komputer

Toto Haryanto, Institut Pertanian Bogor

Departemen Ilmu Komputer

Irzal Effendi, Institut Pertanian Bogor

Departemen Budidaya Perairan
PrawestiA., HaryantoT., & EffendiI. (2017). Sistem Pakar Identifikasi Varietas Ikan Mas (Cyprinus carpio) Berdasarkan Karakteristik Morfologi dan Tingkah Laku. Jurnal Ilmu Komputer Dan Agri-Informatika, 4(1), 6-13. https://doi.org/10.29244/jika.4.1.6-13
Copyright and license info is not available

Rincian Artikel

Prediksi Kandungan Lignin pada Dedak Padi Bercampur Sekam Menggunakan Tekstur Statistik dan KNN

Eylen Desy Novita, Aziz Kustiyo, Anuraga Jayanegara, Toto Haryanto, Hari Agung Adrianto
Abstract View : 853
Unduh :1768