• Tidak ada hasil yang ditemukan

IMPLEMENTASI INVARIANT MOMENTS DALAM METODE KNN ( K-NEAREST NEIGHBOR) UNTUK KLASIFIKASI JENIS IKAN CUPANG - Repository Universitas Nusantara PGRI Kediri

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2024

Membagikan "IMPLEMENTASI INVARIANT MOMENTS DALAM METODE KNN ( K-NEAREST NEIGHBOR) UNTUK KLASIFIKASI JENIS IKAN CUPANG - Repository Universitas Nusantara PGRI Kediri"

Copied!
2
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 2 Halaman )

Teks penuh

(1)

56

DAFTAR PUSTAKA

Andrian R., dkk, (2019). Identifikasi Kupu-Kupu Menggunakan Ekstraksi Fitur Deteksi Tepi (Edge Detection) dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN).

Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 5(2).

Anjas, M., Akbar, D., Setiawan, A. B., & Niswatin, R. K. (2021.). Klasifikasi Jenis Ikan Cupang Menggunakan Metode GLCM Dan KNN.

Aringga B.D, (2019). Identifikasi Jenis Burung Lovebird Berdasarkan Warna Burung Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Color Histogram.

Brawijaya, J., Suryaningrum, K. M., Mulia, U. B., Tua, K., Lodan J., No., D., Rw, R. T., Pademangan, K., & Utara, K. J. (2020). Aplikasi Pendeteksi Dan Analisa Cuaca Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android.

8(2), 1-10.

Diesta, I. R., Fawwaz, W., & Maki, A. (2021). Klasifikasi Ikan Cupang Menggunakan Support Vector Machine. 8(5), 10556–10565.

Erdiansyah, U., Irmansyah Lubis, A., & Erwansyah, K. (2022). Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(1), 208.

https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3373

Eka, Y., & Nafi’iyah. (2021). Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN. Journal of computer, Information System, & Technology Management,2615-7233.

F.shidiq, E.Wahyu, I.Kurniawan, (2020). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menentukan Ikan Cupang Dengan Ektraksi Fitur Ciri Bentuk dan Canny.

Hasan M.A, Yanti D, (2020). Pengenalan Motif Songket Palembang Menggunakan Deteksi Tepi Canny (Vol. 6, Issue 1).

Liantoni, F., & Annisa, F. N. (2018). Fuzzy K-Nearest Neigbhor Pada Klasifikasi Kematangan Cabai Berdasarkan Fitur HSV Citra. In Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) (Vol. 03).

Salsabila, A., Yunita, R., & Rozikin, C. (2021). Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur

(2)

57

GLCM. Technomedia Journal, 6(1), 124–137.

Sitohang, B., & Sindar, A. (2020). Analisis Dan Perbandingan Metode Sobel Edge Detection Dan Prewit Pada Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 3(3), 314–322.

Miza, R., & Heru, M. (2019). Klasifikasi Menggunakan Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN). Dapertemen Informatika, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya, Jawa Timur.

Nafi’iyah, N., & Purnomo. H, (2019.). Sistem Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Ciri Warna HSV Menggunakan Metode K-NN.

Shofroutun, F., Sutojo, T. Ignatius, D. R., & Setiadi, M (2018). Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level co-ocurence Matrix dan K-Nearest Neighbor. 6(November 2017), 51-56. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.2.2018.52-56.

Wahyudewantor,G. (2018). Mengenal Cupang (Betta spp.) Ikan Hias Yang Gemar Bertarung. uslit Biologi-LIPI, Jl Raya Jakarta Bogor Km 46, Bogor 16911.

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 2 Halaman - 98.19 KB )

Dokumen terkait

Pengelompokan Jenis Tekstur Kayu Menggunakan K- Nearest Neighbor dan Ekstraksi Fitur Histogram

Berdasarkan dari penelitian tentang klasifikasi jenis kayu menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan metode perhitunagn jarak Cityblock Distance dengan menggunakan 150 citra

KLASIFIKASI DOKUMEN PUTUSAN PERCERAIAN MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR

Pada penelitian ini, digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk melakukan klasifikasi dokumen hukum perceraian secara otomatis antara dokumen cerai talak dan

KLASIFIKASI JENIS INFEKSI BERDASARKAN HASIL PEMERIKSAAN LEUKOSIT MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) SKRIPSI SITY AYU NOVARINA SUYANTO

Berdasarkan hasil pengujian dari algoritma yang diajukan yaitu K-Nearest Neighbor, dalam proses klasifikasi jenis infeksi berdasarkan hasil pemeriksaan leukosit, didapatkan

ANALISIS SENTIMEN REVIEW RESTORAN DI BANDUNG DENGAN TEKS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

Proses analisa akan mendeteksi teks menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) yaitu sebuah algoritma yang biasa digunakan untuk 2 klasifikasi teks dan data.. Pada

PENDETEKSIAN IKAN BANDENG BERFORMALIN MELALUI CITRA MATA. NEIGHBOR (knn)

selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri dengan model hue, saturation, values (HSV) dan diklasifikasi menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (kNN) Hasil dari penelitian

PENGENALAN JENIS BUNGA ANGGREK DENDROBIUM DENGAN CIRI WARNA MENGGUNAKAN METODE K NEAREST NEIGHBOR (KNN) TUGAS AKHIR

Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada proses identifikasi dengan varian bunga anggrek Dendrobium dapat diambil

Klasifikasi Citra Burung Jalak Bali dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)

4.1 Evaluasi Evaluasi dari hasi klasifikasi citra menggunakan metode K-Nearest Neighbors KNN, yang dilatih menggunakan data latih sebanyak 2000 citra diperoleh dari nilai evaluasi

KLASIFIKASI KEANDALAN SISTIM DISTRBUSI TENAGA LISTRIK DI PT. PLN (PERSERO) UP3 SURABAYA SELATAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

Metode KNN K-Nearest Neighbor melakukan klasifikasi berdasarkan data lampau yang dipergunakan sebagai data latih dengan menghitung jarak terdekat antara data baru dan data latih..