Network Engineering Research Operation [NERO]
Vol 5, No 2 (2020): NERO

PENERAPAN NAIVE BAYES GAUSSIAN PADA KLASIFIKASI JENIS JAMUR BERDASARKAN CIRI STATISTIK ORDE PERTAMA

Arma Adzhana Mahran (Teknik Informatika. Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya)
Rinci Kembang Hapsari (Teknik Informatika. Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya)
Hendro Nugroho (Teknik Informatika. Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya)



Article Info

Publish Date
30 Oct 2020

Abstract

Fungi atau jamur merupakan tumbuhan yang tidak mempunyai klorofil sehingga bersifat heterotrof, tipe sel eukarotik. Jamur ada yang uniseluler dan multiseluler. Jenis jamur ada yang bisa dikonsumsi dan ada yang tidak bisa dikonsumsi. Pengenalan tipe jamur secara digital merupakan pendekatan yang mungkin dilakukan untuk memberikan informasi kepada masyarakat atau publik yang ingin mengetahui jamur mana yang aman untuk dikonsumsi dan yang tidak.Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi jenis jamur dengan menggunakan input citra jamur. Langkah klasifikasi jenis jamur yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari tiga langkah.  Langkah pertama, yaitu Image Pre Processing, dilakukan dengan mengkonversi citra RGB ke grayscale dan membuat grafik histogramnya. Langkah kedua yaitu Ektraksi Fitur, dilakukan dengan mengimplementasikan metode statistic orde 1. Pada penelitian ini menggunakan metode statistic orde 1 dengan 5 parameter, yaitu mean, skewness, variance, kurtosis, dan entropy. Dan langkah ketiga, melakukan Klasifikasi dengan menggunakan metode Naïve Bayes Gaussian. Hasil pengujian terhadap 60 citra jamur yang telah dilakukan dengan metode cross validation dengan nikai k=4 didapatkan nilai akurasi sebesar 98.75% 

Copyrights © 2020