Blog Archives

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.

Jaringan Syaraf Tiruan untuk Identifikasi Jenis Bunga

Jun 5

Posted by adi pamungkas

Jaringan syaraf tiruan (neural network) merupakan algoritma yang mampu melakukan identifikasi suatu kelas berdasarkan ciri masukan yang diberikan. Algoritma ini akan melatihkan ciri masukan yang diberikan pada masing-masing kelas sehingga diperoleh suatu arsitektur jaringan dan bobot-bobot awal yang mampu memetakan ciri masukan ke dalam kelas keluaran.

Terdapat banyak jenis jaringan syaraf tiruan, di antaranya adalah backpropagation, perceptron, probablistik neural network, radial basis network, dll.

Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab (menggunakan matlab r2015b) untuk mengidentifikasi jenis bunga menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan radial basis function (rbfnn). Pada proses pelatihan jaringan digunakan 100 citra latih yang terdiri dari 50 citra bunga dengan jenis kansas state flower dan 50 citra bunga berjenis marguerite daisy. Sedangkan pada proses pengujian digunakan 60 citra uji yang terdiri dari 30 citra bunga kansas state flower dan 50 citra bunga marguerite daisy.

Contoh citra bunga yang digunakan ditunjukkan pada gambar berikut.