Klasifikasi Masa Panen Varietas Unggul Kedelai Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
| Main Author: | Saritua Gultom, Abas |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/184559/1/Abas%20Saritua%20Gultom.pdf http://repository.ub.ac.id/184559/ |
Daftar Isi:
- Kedelai adalah komoditas pertanian dibutuhkan banyak di Indonesia, karena kedelai banyak dikonsumsi dalam berbagai produk makanan, kedelai juga digunkan sebagai bahan baku industri. Petani kedelai perlu mengetahui tumbuhan kedelai tersebut termasuk kedalam jenis apa benih yang akan ditanam, sehingga peningkatan produksi tanaman kedelai tetap terjaga. Untuk memudahkan proses nya akan digunakan data dari berbagai jenis kedelai. Penelitian tersebut akan menggunakan metode Support Vector Machinee alasan menggunakan Support Vectorr Machiine karena dapat mengeneralisasi yang tinggi tanpa harus memiliki datasett tambahaan. Dalam penilitian ini terdapat 6 variabel dan objek yang dimiliki 3 kelas yaitu umur genjah, umur sedang, dan umur dalam. Hasil pengujian terbaik menggunakan kernel polynomial degree 2, dengan menggunkan nilai lamda (λ) sebesar 10, Konstanta 1, Epsilon 0.01 dan iter maks sebesar 10. Berdasarkan berbagai pengujian dan skenario yang telah dilakukan, nilai evaluasi terbaik dihasilkan pada pengujian menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K= 5 dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 56.666%.