Prabowo, Rizky (2023) Klasifikasi Image Tumbuhan Obat Sirih Hijau dan Sirih Merah Menggunakan Metode Decision Tree. Teknologi: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi. ISSN 2527-3671

Preview

Text cover teknologi.pdf Download (718kB) | Preview

Abstract

Tanaman obat ataupun lebih disingkat dengan istilah TOGA ialah tumbuhan hasil budidaya rumahan ataupun tumbuhan yang berkembang secara liar pada pekarangan rumah yang bermanfaat selaku pengganti obat- obatan kimia. Daun sirih ialah salah satu tipe tanaman obat yang mempunyai banyak tipe. Dengan pertumbuhan teknologi yang terus melaju pesat, pastinya bisa digunakan pada proses klasifikasi daun tanaman obat sirih hijau serta sirih merah. Dataset atau Informasi yang digunakan ialah 1000 data gambar sirih hijau serta 1000 data gambar sirih merah dengan total data atau informasi sebanyak 2000 data gambar. Model klasifikasi Decision Tree dicoba dengan memakai 6 parameter feature ekstraksi tekstur Gray Tingkat Co- Occurance Matric( GLCM) ialah dissimiliarity, correlation, homogeneity, contrast, ASM, serta energy. Perbandingan persentasi data atau gambar uji serta data atau gambar latih yang digunakan yakni 40%:60,0%, 35%:65%, 30%:70%, 25%:75%, dan 20%:80%. Confusion matriks digunakan sebagai teknik pengujian klasifikasi. Hasil pengujian dengan Decision Tree diperoleh nilai rata- rata akurasi sebesar 98,0%, presisi 98,30%. recall 97, 10% serta f1- score 97, 50%. Ada pula hasil dari pengujian dengan Naïve Bayes didapatkan hasil rata- rata accuracy sebesar 92,10%, precission 87,50%. recall 97,80% serta F1 Score 92, 30%. Simpulan yang dapat di ambil dari hasil perbandingan tersebut adalah Decision Tree lebih baik dalam mengklasifikasikan gambar sirih merah dan sirih hijau dibandingkan dengan Naïve Bayes dalam beberapa aspek.

Item Type:	Article
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Prodi Ilmu Komputer
Depositing User:	rizky prabowo
Date Deposited:	31 May 2024 09:54
Last Modified:	31 May 2024 09:54
URI:	http://repository.lppm.unila.ac.id/id/eprint/53532

Actions (login required)

View Item