• Tidak ada hasil yang ditemukan

Identifikasi Varietas Durian Berdasarkan Tekstur Daun Menggunakan K-Nearest Neighbor Dengan Ciri Statistical Textures

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Identifikasi Varietas Durian Berdasarkan Tekstur Daun Menggunakan K-Nearest Neighbor Dengan Ciri Statistical Textures"

Copied!
32
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 32 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Grafik akurasi percobaan 1
Gambar 1 Tahapan Metode Penelitian
Tabel 2 Contoh Hasil Nilai Perhitungan Statistik
Gambar 3 Pola box plot dari perhitungan masing-masing varietas (a)minimum
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 32 Halaman - 9.33 MB )

Garis besar

Identifikasi Varietas Durian Berdasarkan Tekstur Daun Menggunakan K-Nearest Neighbor Dengan Ciri Statistical Textures

Dokumen terkait

Klasifikasi Plasmodium vivax dari Digitalisasi Mikroskopis Sediaan Darah Tebal Menggunakan Kombinasi Ekstraksi Ciri Statistik Orde Ke-dua dan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Classifier.

Nilai akurasi yang diperoleh dari ekstraksi ciri statistik orde ke-dua dan teknik klasifikasi K- Nearest Neighbor (K-NN) Classifier pada penelitian ini menunjukkan

Klasifikasi Jenis Bawang Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Fitur Bentuk dan Tekstur

Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan ekstraksi fitur bentuk dan tekstur, yang dapat dilihat pada langkah

Penerapan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Klasifikasi Anggrek Berdasarkan Karakter Morfologi Daun dan Bunga

Berdasarkan hasil dari penerapan K-Nearest Neighbor untuk sistem klasifikasi anggrek dapat diambil kesimpulan sebagai berikut, diantaranya hasil keputusan yang digunakan dihitung

IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI JENIS BATUAN BEKU BERDASARKAN TEKSTUR BATUAN MENGGUNAKAN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) PADA CITRA DIGITAL Identification And Classification of Igneous Rock Based on Texture Using Discrete Cosine

Pada tahap uji, setelah dilakukan preprocessing kemudian ekstraksi ciri selanjutnya citra dideteksi dengan menggunakan metode klasifikasi K-NN untuk mengetahui

KLASIFIKASI JENIS BATUAN BEKU BERDASARKAN TEKSTUR DENGAN METODE TRANSFORMASI CURVELET DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) Igneous Rock Classification Based On Texture Using Curvelet Transform and K-Nearest Neighbor (K-NN)

Dari hasil pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan Curvelet skala 4, 5 dan orientasi 8, 12, 16 dan menggunakan proses klasifikasi k- NN dengan variasi

DETEKSI TAHU AMAN KONSUMSI DENGAN CITRA DIGITAL OBJEK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Berdasarkan hasil pengujian pada data uji yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa deteksi dengan menggunakan ekstraksi ciri tekstur dan metode K-Nearest Neighbor

KLASIFIKASI PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS GLCM

Pada penelitian ini, diusulkan metode ekstraksi fitur GLCM yang dikombinasi dengan metode klasifikasi K-NN untuk mengklasifikasikan MRI otak tumor dan otak sehat.. Kontribusi penelitian

View of PERBANDINGAN DISTANCE SPACE PADA K-NEAREST NEIGHBORS DALAM KLASIFIKASI CITRA BIJI KOPI TIMOR BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX

KESIMPULAN Dalam melakukan klasifikasi biji kopi robusta dan arabika Timor berbasis citra, kinerja algoritma K-NN dengan fitur tekstur GLCM memberikan hasil terbaik pada penggunaan