Blog Archives
Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait dengan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation:
- Neuron buatan: Unit dasar jaringan syaraf tiruan adalah neuron buatan. Neuron buatan mewakili unit pemrosesan jaringan. Model neuron buatan yang diusulkan oleh McCulloch Pitts digunakan dalam aplikasi klasifikasi pola jaringan syaraf tiruan.
- Backpropagation: Backpropagation adalah metode pelatihan jaringan syaraf tiruan yang diawasi. Tujuan backpropagation adalah untuk memodifikasi bobot untuk melatih jaringan neural untuk memetakan input arbitrer ke output dengan benar. Perceptron berlapis-lapis dapat dilatih menggunakan algoritma backpropagasi.
- Arsitektur: Arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi dapat memiliki beberapa lapisan tergantung pada kompleksitas masalah.
- Bobot: Bobot adalah parameter yang digunakan untuk menghubungkan neuron dalam jaringan syaraf tiruan. Bobot diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
- Bias: Bias adalah parameter yang digunakan untuk menambahkan offset ke keluaran neuron. Bias juga diatur selama pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk meminimalkan kesalahan.
Klasifikasi Citra Buah Apel Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)
K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait K-NN:
- K-NN: K-NN mencari k titik data terdekat dari data yang akan diprediksi. K-NN kemudian memprediksi label atau nilai target dari data yang akan diprediksi berdasarkan mayoritas label atau nilai target dari k titik data terdekat.
- Jarak: K-NN menggunakan jarak Euclidean atau jarak Manhattan untuk mengukur jarak antara titik data.
- Kelas: K-NN digunakan untuk klasifikasi data. K-NN memprediksi label atau kelas dari data berdasarkan mayoritas label atau kelas dari k titik data terdekat.
- Regresi: K-NN juga dapat digunakan untuk regresi data. K-NN memprediksi nilai target dari data berdasarkan rata-rata nilai target dari k titik data terdekat.
Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA)
Linear Discriminant Analysis (LDA) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan reduksi dimensi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait LDA:
- Teorema Bayes: LDA didasarkan pada teorema Bayes, yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Teorema Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kelas tertentu, diberikan data yang diamati, dapat dihitung dari probabilitas data yang diamati, diberikan hipotesis atau kelas tertentu.
- Reduksi dimensi: LDA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang dimensi yang lebih rendah. Proyeksi dilakukan dengan mencari kombinasi linear dari fitur yang memaksimalkan pemisahan antara kelas.
- Klasifikasi: LDA juga dapat digunakan untuk klasifikasi data. Setelah dimensi data direduksi, LDA membangun model klasifikasi dengan menghitung probabilitas kondisional untuk setiap kelas.
- Canonical Discriminant Analysis (CDA): CDA adalah variasi dari LDA yang mencari sumbu (koordinat kanonik) yang terbaik memisahkan kelas-kelas data. Sumbu-sumbu ini tidak berkorelasi satu sama lain dan mendefinisikan ruang optimal yang memisahkan kelas-kelas data.
Klasifikasi Sayuran Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Naive Bayes classifier adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi data. Berikut adalah beberapa konsep penting yang terkait dengan Naive Bayes classifier:
- Bayes’ Theorem: Naive Bayes classifier didasarkan pada teorema Bayes, yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Teorema Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kelas tertentu, diberikan data yang diamati, dapat dihitung dari probabilitas data yang diamati, diberikan hipotesis atau kelas tertentu.
- Probabilitas kondisional: Probabilitas kondisional adalah probabilitas suatu kejadian terjadi, diberikan kejadian lain telah terjadi. Dalam Naive Bayes classifier, probabilitas kondisional digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kelas, diberikan nilai fitur dari data.
- Fitur: Fitur adalah variabel yang digunakan untuk menggambarkan data. Dalam Naive Bayes classifier, fitur digunakan untuk memprediksi kelas dari data.
- Kelas: Kelas adalah label atau kategori yang diberikan pada data. Dalam Naive Bayes classifier, kelas digunakan untuk memprediksi label atau kategori dari data.
- Naive Bayes Assumption: Naive Bayes classifier mengasumsikan bahwa semua fitur dalam data adalah independen satu sama lain. Meskipun asumsi ini sering kali tidak benar dalam dunia nyata, Naive Bayes classifier tetap efektif dalam banyak kasus.
Klasifikasi Bunga Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi data. SVM bekerja dengan membangun hyperplane atau serangkaian hyperplane di ruang dimensi tinggi atau tak terbatas, yang dapat digunakan untuk klasifikasi, regresi, atau tugas lain seperti deteksi outlier. SVM memilih titik-titik ekstrim atau vektor yang membantu dalam membuat hyperplane. Titik-titik ekstrim ini disebut sebagai support vector, dan oleh karena itu algoritma ini disebut sebagai Support Vector Machine. SVM dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti klasifikasi teks, klasifikasi gambar, deteksi spam, identifikasi tulisan tangan, analisis ekspresi gen, deteksi wajah, dan deteksi anomali.
Deteksi Kematangan Buah Sawit Menggunakan Algoritma Self-Organizing Map (SOM)
Pengolahan citra digital telah mengalami perkembangan yang pesat dalam beberapa dekade terakhir, memungkinkan aplikasi yang luas dalam berbagai bidang seperti kedokteran, pertanian, industri, dan lain-lain. Salah satu langkah penting dalam pengolahan citra adalah klasifikasi, yaitu memisahkan objek atau pola yang berbeda dalam citra menjadi kategori atau kelas yang sesuai. Dalam hal ini, Algoritma Self-Organizing Map (SOM) telah muncul sebagai salah satu pendekatan yang kuat dan efektif dalam melakukan klasifikasi citra digital.
Klasifikasi Citra Ikan Koi Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
I. Pendahuluan
Penggunaan teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan semakin luas diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam pengenalan dan klasifikasi citra ikan koi. Klasifikasi citra ikan koi memiliki potensi besar dalam meningkatkan pemahaman dan manajemen ikan koi berdasarkan ciri-ciri tertentu. Dalam penelitian ini, dilakukan klasifikasi ikan koi menggunakan algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan fokus pada ekstraksi ciri warna.
Klasifikasi Citra Beras Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
I. Pendahuluan
Dalam era teknologi informasi dan pertanian yang semakin berkembang pesat, penggunaan metode pengolahan citra dan kecerdasan buatan menjadi semakin penting dalam berbagai bidang, termasuk dalam klasifikasi citra beras. Klasifikasi citra beras memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengenali jenis-jenis beras berdasarkan ciri-ciri tertentu. Penelitian ini difokuskan pada klasifikasi beras menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan metode pembelajaran Backpropagation. Ciri-ciri bentuk yang digunakan adalah panjang, lebar, luas, dan keliling.
Pemrograman Matlab 