• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Gray Level Difference Method Dan Metode Naive Bayes Mengindentifikasi Penyakit Lidah Manusia

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Analisis Gray Level Difference Method Dan Metode Naive Bayes Mengindentifikasi Penyakit Lidah Manusia"

Copied!
58
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 58 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 1.1. Metode Agile, XP Process (Pressman, S.R., 2010)
Gambar 2.2 Sistem pengenalan pola dengan pendekatan statistik (Munir, 2002).
Gambar 2.4 Sistem pengenalan pola dengan pendekatan sintaktik (Munir, 2002).
Gambar 2.6 Proses Gldm Tahap Konversi
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 58 Halaman - 1.37 MB )

Garis besar

Analisis Tekstur Analisis Proses Analisis Gray Level Difference Method Dan Metode Naive Bayes Mengindentifikasi Penyakit Lidah Manusia

Dokumen terkait

TA : Identifikasi Jenis Penyakit Daun Tembakau Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Support Vector Machine (SVM).

Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang merupakan sebuah metode ekstraksi fitur mampu mengekstraksi citra penyakit dari daun tembakau sehingga nantinya

Perancangan dan Simulasi Deteksi Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM

Proses pendektesian penyakit ini terdiri dari berapa proses, yaitu proses ekstraksi warna menggunakan metode Color Moments, kemudian ekstrasi tekstur menggunakan GLCM

KLASIFIKASI PENYAKIT PENGOROK TANAMAN DAUN PADA TANAMAN MANGGIS MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Klasifikasi penyakit pengorok tanaman manggis akan menggunakan metode otsu yang berfungsi sebagai algoritma untuk segmentasi citra, metode gray level co-occurrence matrix dan

IDENTIFIKASI JENIS BATUAN BEKU MELIHAT BENTUK POLA BATUAN MENGGUNAKAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN K- NEAREST NEIGHBOR (KNN) Identification Pattern Of Igneous Rock Using The Discrete Wevelet Transform (DWT) Method And K-Nearest Neighbor (K-

Dari permasalahan tersebut, penulis telah merancang sebuah sistem untuk pembanding ahli geologi dalam mengklasifikasikan jenis-jenis batuan melihat dari tekstur batuan melalui

Perancangan dan Simulasi Deteksi Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM

Proses pendektesian penyakit ini terdiri dari berapa proses, yaitu proses ekstraksi warna menggunakan metode Color Moments, kemudian ekstrasi tekstur menggunakan GLCM

INFORMASI DATA REKAM MEDIS PASIEN DI RS BEDAH MITRA KABUPATEN LAMONGAN DENGAN METODE NAIVE BAYES DAN CLUSTERING DALAM PENENTUAN PENYAKIT HYPERTENSI

Pada penelitian data rekam medis pasien di rs bedah mitra sehat dengan metode naive bayes dan clustering didapat bebrapa gejala jenis penyakit tersebut dengan beberapa

View of ANALISIS METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DIABETES MELLITUS

KESIMPULAN Dari hasil temuan penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa bahwa K-Nearest Neighbor dan metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes