Analisis Perbandingan Learning Vector Quatization Dengan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Pada Klasifikasi Tingkat Kematangan Tomat

Yani, Fitri (2016) Analisis Perbandingan Learning Vector Quatization Dengan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Pada Klasifikasi Tingkat Kematangan Tomat. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Pengenalan pola merupakan suatu cara untuk mendeskripsikan atau mengklasifikasikan suatu data kedalam kelompok tertentu berdasarkan kesamaan karakteristik yang ada dalam citra digital. Metode jaringan syaraf tiruan adalah salah satu metode untuk pengenalan pola. Learning Vector Quantization (LVQ) dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan metode jaringan syaraf tiruan yang dapat digunakan untuk mengenali pola. Kedua metode tersebut biasa digunakan untuk melakukan klasifikasi, namun keakuratan kedua metode tersebut belum diketahui mana yang lebih baik jika diterapkan pada satu masalah. Tomat mempunyai tingkat kematangan yang berbeda �� beda, agar dapat mendapatkan kualitas tomat yang baik saat panen hingga pemasaran, diperlukan perlakuan yang berbeda pada tiap tingkat kematangan tomat seperti suhu, jumlah serta jangka waktu pemupukan dan penyiraman, waktu penyimpanan, serta estimasi waktu pemanenan. Oleh karena itu pada tugas akhir ini akan mencoba menerapkan membandingkan LVQ dan ANFIS untuk klasifikasi tingkat kematangan tomat guna diketahui metode mana yang memiliki keakuratan yang lebih baik. Berdasarkan hasil pembelajaran dan pengujian yang telah dilakukan, LVQ) dan ANFIS memiliki keakuratan yang berbeda. Besar nilai error klasifikasi pada LVQ = 0.6042 dan ANFIS = 0.1528. Nilai error tersebut menandakan besarnya kesalahan klasifikasi yang dilakukan. ANFIS memiliki kesalahan klasifikasi yang lebih rendah dibandingkan LVQ. Sehingga dapat disimpulk

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: jaringan syaraf tiruan, learning vector quantization, adaptive neuro fuzzy inference system, tingkat kematangan tomat, cross validation, confusion matrix
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2015
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Admin Repository
Date Deposited: 16 Nov 2016 07:53
Last Modified: 16 Nov 2016 07:53
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/15416

Actions (login required)

View Item View Item