Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi
Vol. 1 No. 1 (2021): Juni 2021

Klasifikasi Jenis Ikan Cupang Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis (PCA) Dan K-Nearest Neighbors (KNN)

Imam Edwin Hasym (Universitas Mercu Buana Yogyakarta)
Indah Susilawati (Universitas Mercu Buana Yogyakarta)



Article Info

Publish Date
01 Apr 2021

Abstract

Ikan cupang merupakan ikan air tawar asli asia tenggara yang memiliki warna yang menarik, sisik yang cemerlang dan indah, bentuk tubuh proporsional serta menawan, dan tergolong ikan yang agresif. Dalam penelitian kali ini saya menggunakan 3 jenis ikan cupang untuk melakukan klasifikasi dengan metode PCA dan KNN, semoga dengan adanya penelitian ini akan membantu pecinta ikan cupang dalam menentukan jenis ikan cupang. Penelitian ini dimulai dengan pengambilan sampel 3 jenis ikan cupang. Kemudian dilakukan cropping citra untuk menuju tahap proses selanjutnya yakni ekstraksi ciri, training dan testing. Masing-masing ikan di ambil 30 data citra .Total data pelatihan 45 data citra, dan 455 data citra digunakan sebagai data uji, total keseluruhan data 90 data citra. Pada proses ekstraksi ciri menggunakan ekstraksi ciri RGB,HSV dan area, Proses training dan testing menggunakan algoritma PCA dan klasifikasi menggunakan KNN. Hasil evaluasi pengenalan pola pada citra ikan cupang menggunakan klasifikasi K-NN berdasarkan ekstraksi ciri dengan PCA menghasilkan akurasi sebesar 93,33%.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

konstelasi

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi invites local and international researchers to publish their papers in Bahasa Indonesia with the following scopes, yet the topics are not limited to: Sistem Informasi Teknik Informatika Industri Teknik Sosial dan Humaniora Pendidikan Ilmu ...