Vol. 4 No. 3 (2020), Articles
Vol. 4 No. 3 (2020)

Klasifikasi Bunga Melati Berdasarkan Jenis Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

Articles
Published 2020-08-21
Dody Ryo Hermawan
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Danang Wahyu Widodo
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Ahmad Bagus Setiawan
Universitas Nusantara PGRI Kediri
pdf

Keywords

Bunga melati
jenis melati
Learning Vector Quantization (LVQ)

How to Cite

Klasifikasi Bunga Melati Berdasarkan Jenis Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ). (2020). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 4(3), 143-148. https://doi.org/10.29407/inotek.v4i3.77
ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver AMA

Download Citation

Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX

Abstract

Kecanggihan  teknologi  serta  peran  teknologi  infomasi  dalam  hal  ini  dengan  memanfaatkan teknologi secara maksimal agar dapat menyelesaikan proses klasifikasi berbagai jenis tanaman bun ga melati dengan cepat serta dalam hal ini tentunya perancangan sistem dengan cara memanfaatkan fasilitas teknologi ini harus dibuat secara matang agar dalam proses klasifikasi berbagai jenis tanaman bunga melati mendapatkan hasil tepat dan optimal.  Pengetahuan tentang jenis jenis bunga melati yang mungkin hanya dimiliki oleh orangorang tertentu yang memiliki keahlian pada bidangnya. Dikarenakan anggapan masyarakat awam jenis tanaman bunga melati hanya itu itu saja misalnya yang umum ditemui melati putih (Jasimun Sambac) menjadikan presepsi tentang jenis bunga melati memiliki jumlah yang sangat sedikit. Sedangkan malah sebaliknya jumlah jenis melati yang  memliki  jenis  yang  begitu  banyak  serta  memiliki  nama  latin yang  cukup  rumit.  Dari  masalah  ini,  maka dibuatlah  aplikasi  yang  dapat  mengklasifikasi   jenis  bunga  melati  berdasarkan  jenis  menggunakan  Learning Vector  Quntization  (LVQ)  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  clustering.  Berdasarkan skenario pengujian yang dilakukan, aplikasi klasifikasi bunga melati berdasarkan jenis menghasilkan akurasi sebesar 86,66%.

pdf

References

Hieronymus, (2013). Tumpas Penyakit dengan 40 Daun dan 10 Akar Rimpang. Yogyakarta: Cahaya jiwa.

Eren, H. (2013). Daun Ampuh Pembasmi Penyakit. Yogyakarta: Nusa Creativa.

Kosasih, R., fahrurozi, A. 2017. Pengklasifiksian Bunga dengan Menggunakan Metode Isomap dan Naive Bayes Classifier, Jurnal Ilmiah Dan Komputer, Vol. 22, No 3.

Solehatin, 2017. Aplikasi Berbasis Web Untuk Mendeteksi Jenis Bunga Menggunakan Algoritma K-NN, Jurnal Sifo Mikrosil, Vol 19, No.2.

Wulaningrum, R, Robby, B.F., 2017. Klasifikasi Citra Adenium Menggunakan Learning Vector Quantitazion, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, Amikom .

Kusumadewi, Sri. 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakata : Graha Ilmu

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License