PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA KLASIFIKASI DAGING BABI, DAGING SAPI, DAN DAGING OPLOSAN
| Main Author: | Nurhayati, - |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.uin-suska.ac.id/23774/2/BAB%205%20NURHAYATI-%2011551202955.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/23774/1/FULL%20KECUALI%205%20NURHAYATI-11551202955.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/23774/ |
Daftar Isi:
- Agama Islam memiliki pedoman hidup yaitu Al-Qur’an dan Hadits, dalam Al-Qur’an Allah SWT memerintahkan makanan yang halal lagi baik pada Q.S. Al-Baqarah ayat 168. Salah satu makanan yang diharamkan yaitu daging babi. Sehingga penelitian ini dilakukan agar umat Islam dapat membedakan daging babi dan daging sapi karena banyaknya pedagang mencampurkan daging babi dan daging sapi tersebut. Jumlah data pada penelitian ini sebanyak 200 data dengan ukuran piksel 300 x 300, dan ISO maksimum 200. Penelitian ini menggunakan parameter bobot inersia (w) yaitu 0,6 , learning rate partikel (c1) yaitu 1 dan antarpartikel (c2) yaitu 1,2. Proses pengenalan citra meliputi ekstraksi ciri warna HSV, ekstraksi ciri GLCM, KNN (kfold cross validation) sebagai klasifikasi dan PSO sebagai optimasi. Pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi KNN berbasis PSO sebesar 55.6% pada posisi 3