Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika
Vol 3, No 2 (2017): MEI 2017

PEMANFAATAN HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAUN BERDASARKAN FITUR MOMENT INVARIANT

Febri Liantoni (University of Trunojoyo Madura)
laili cahyani (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 May 2017

Abstract

AbstrakIlmu mengenai tanaman telah mengalami kemajuan yang pesat. Salah satunya cabang ilmu mengenai morfologi tanaman. Ilmu morfologi ini mempelajari susunan tubuh tanaman khususnya mengenai bentuk tepi daun. Pada penelitian ini akan dilakukan pengelompokkan daun berdasarkan bentuk tepi daun. Metode yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan adalah metode Centroid Linkage Clustering yang merupakan bagian dari algoritma Hierarchical Clustering. Metode ini dikenal lebih memiliki beban komputasi yang relatif lebih ringan karena hanya cukup menghitung titik tengah antar cluster. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, penggunaan metode Centroid Linkage Clustering didapatkan nilai akurasi clustering sebesar 87%, sedangkan dengan menggunakan metode k-means didapatkan nilai akurasi clustering sebesar 81%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Centroid Linkage Clustering lebih baik dibandingkan metode k-means. Kata Kunci: Morfologi, Centroid Linkage Clustering, Hierarchical Clustering, Cluster, K-mean.

Copyrights © 2017






Journal Info

Abbrev

edutic

Publisher

Subject

Computer Science & IT Education

Description

Jurnal ilmiah Edutic berfokus, tapi tidak terbatas, pada artikel dalam lingkup keilmuan Pendidikan dan Informatika. Oleh karena itu Edutic hanya akan memproses dan menerbitkan artikel yang disampaikan di bidang: Pendidikan Informatika (E-Learning, Multimedia Pendidikan, Media Pembelajaran Kejuruan, ...