SEGMENTASI DAUN GALBUN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES

SEGMENTASI DAUN GALBUN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES

• By Sulaiman, Hamdun;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 270
• 117-121

Segmentasi adalah proses mempartisi citra digital menjadi beberapa bagian. Tujuan dari segmentasi yaitu untuk menyederhanakan atau mengubah penyajian gambar ke sesuatu yang lebih bermakna dan lebih mudah untuk dianalisa dalam menentukan nilai dari suatu gambar. Segmentasi citra biasanya digunakan untuk menemukan obyek dan batas-batas dalam sebuah citra. Penelitian ini menggunakan sebuah citra daun galbun, dimana daun galbun tersebut dibagi menjadi dua kelas yaitu daun galbun sehat dan daun galbun sakit. Dalam prosesnya digunakan dengan cara men segmentasi citra daun galbun tersebut  menggunakan Software MATLAB untuk mendapatkan nilai dari setiap segmentasi daun galbun , dan nilai hasil dari segmentasi di olah ke dalam Data Mining menggunakan Rapid Miner dengan perbandingan algoritma C4.5 dan Naive Bayes. Dari hasil penelitian ini di dapat bahwa algoritma C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 90%, sedangkan Naive Bayes mendapatkan akurasi 95%. Jadi algoritma yang cocok atau terbaik untuk menghitung akurasi dari hasil segmentasi tersebut yaitu algoritma Naive Bayes dengan nilai 95% .

• Katakunci segmentasi, citra, data mining
• URL https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/infortech/article/view/7141/3786
• Penerbit ,

REFERENSI

Ardiyansyah, Rahayuningsih, P. A., & Maulana, R. (2018). Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner. Jurnal Khatulistiwa Informatika, VI(1), 20–28. https://doi.org/10.31294/jki.v6i1.3799.g2437

Buani. (2016). Optimasi Algoritma Naïve Bayes dengan Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Kesuburan (Fertility). Evolusi, 4(1), 55–64. https://doi.org/10.2311/evo.v4i1.277

Mukminin, A., & Riana, D. (2017). Komparasi Algoritma C4 . 5 , Naïve Bayes Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah. Jurnal Informatika, 4(1), 21–31.

Permadi, Y., & Murinto, . (2015). Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Kematangan Mentimun Berdasarkan Tekstur Kulit Buah Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik. Jurnal Informatika, 9(1), 1028–1038. https://doi.org/10.26555/jifo.v9i1.a2044

Permata, E. (2016). Identifikasi Obyek Benda Tajam Menggunakan Pengolahan Citra Digital Pada Citra X-Ray. Volt, 1(1), 1–14. https://doi.org/10.1124/jpet.102.042010.Capsazepine

Rosandy, T. (2016). PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DENGAN METODE DECISION TREE (C4.5) UNTUK MENGANALISA KELANCARAN PEMBIAYAAN (Study Kasus : KSPPS / BMT AL-FADHILA. Jurnal Teknologi Informasi Magister Darmajaya, 2(1), 52–62.