Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan JST

Pepaya merupakan salah satu jenis buah kaya nutrisi yang banyak memberikan manfaat bagi kesehatan. Warna memungkinkan sebuah objek dapat dikenali dan diidentifikasi dengan baik. Sebelumnya telah banyak penelitian yang serupa. Namun dari beberapa penelitian sebelumnya, nilai keakuratan dalam klasifikasinya masih kurang akurat yang dikarenakan menggunakan proses dan metode yang kurang tepat. Sehingga diperlukan sistem pengolahan citra digital menggunakan kecerdasan buatan yang dapat mengklasifikasi tingkat kematangan pada buah papaya dengan menggunakan metode dan proses yang tepat. Pada penelitian ini, kami mengusulkan Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Dengan menggunakan 90 dataset citra pepaya RGB. Proses dan metode yang diusulkan yaitu, akuisisi citra, tahap preprocessing, tahap segmentasi dengan metode otsu, operasi morfologi, kemudian tahap klasifikasi dengan jaringan saraf tiruan. Sehingga pada pengujian dan pelatihan berdasarkan klasifikasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%. Diharapkan sistem ini dapat membantu pekebun dalam mengklasifikasi tingkat kematangan buah pepaya dan terciptanya pengembangan teknologi budidaya dalam peningkatan produktivitas pepaya

Penerapan Data Mining Dalam Mengklasifikasikan Tingkat Kasus Covid-19 di Sulawesi Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes

COVID-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Corona baru, yaitu SARS-CoV-2. Gejala paling umum yang dirasakan oleh korban COVID-19 adalah demam, batuk kering, dan mudah lelah. Virus ini menyebar hampir ke seluruh negara termasuk Indonesia. Penularan virus secara langsung antar manusia akan mengakibatkan peningkatan jumlah kasus. Sejauh ini, terdapat lebih dari 100 kandidat vaksin COVID-19 yang sedang dikembangkan, dan diantaranya masih dalam tahap uji coba. Namun, vaksin yang benar-benar efektif untuk COVID-19 belum ditemukan. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat kasus COVID-19 di Sulawesi Selatan sebagai salah satu upaya antisipasi terhadap persebaran virus Corona dan mengurangi jumlah kasus COVID-19. Metode yang dilakukan pada penelitian ini yaitu menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu Algoritma Naive Bayes sebagai algoritma klasifikasi dimana pada penelitian ini menggunakan 23 data latih dengan data 2 diantaranya tidak diklasifikasikan dengan tepat sehingga hanya menghasilkan akurasi sebesar 91

Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Case Based-Reasoning dan Self Organizing Maps

This study aims to compare the results of the accuracy and speed of the system in diagnosing skin diseases using the case based reasoning (CBR) method with the indexing method and without using indexing. Self-organizing maps (SOM) are used as an indexing method and the process of finding similarity values uses the nearest neighbor method. Testing is done with two scenarios. The first scenario uses CBR without indexing self-organizing maps, the second scenario uses CBR with indexing self-organizing maps. The accuracy of the diagnosis of skin diseases at a threshold ≥80 for CBR without indexing self-organizing maps is 93.46% with an average retrieve time of 0.469 seconds while CBR testing using SOM indexing is 92.52% with an average retrieve time of 0.155 seconds. The results of comparison of CBR methods without using show higher results than using SOM indexing, but the process of retrieving CBR using SOM is faster than not using indexin