Blog Archives
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.
Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah salah satu cabang informatika (ilmu komputer) yang berkutat pada usaha untuk melakukan transformasi suatu citra menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu. Pengolahan citra digital mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia. Berikut adalah beberapa jenis citra dalam pengolahan citra digital:
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 Daun Jeruk Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Tujuannya adalah menemukan garis atau hiperplane terbaik yang memisahkan dua kelas data dengan margin maksimal di antara kelas-kelas tersebut. Margin adalah jarak antara garis/hyperplane dan titik-titik terdekat dari masing-masing kelas. SVM mencari titik-titik penting yang disebut vektor pendukung (support vectors) yang berada di sekitar garis/hyperplane pembatas.
Klasifikasi Biji Kopi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Biji kopi memiliki peranan penting dalam industri minuman dan komoditas ekspor di berbagai negara. Dua jenis biji kopi yang paling dikenal adalah Arabika dan Robusta. Dalam dunia industri kopi, membedakan antara jenis biji kopi ini sangatlah penting karena kualitas, rasa, dan aroma kopi yang dihasilkan dapat berbeda antara keduanya. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana pengolahan citra dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) dapat digunakan untuk mengklasifikasi jenis biji kopi Arabika dan Robusta berdasarkan ekstraksi ciri tekstur orde satu.
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 Jenis Jambu Biji Menggunakan Convolutional Neural Network AlexNet
Jambu biji adalah buah tropis yang populer dan memiliki berbagai variasi jenis. Klasifikasi jenis jambu biji menjadi penting dalam mengidentifikasi varietas dan mengelola persediaan buah. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) khususnya AlexNet telah membuktikan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan jenis jambu biji, termasuk jambu biji kristal dan jambu biji lokal.
Teknologi pengolahan citra telah menghadirkan terobosan signifikan dalam berbagai industri, termasuk pertanian dan produksi pangan. Identifikasi jenis jambu biji dengan akurasi tinggi adalah langkah penting dalam memastikan kualitas dan diversitas produk buah.
-read more->Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Convolutional Neural Network Densenet
Daun kopi adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam industri kopi. Namun, serangan penyakit pada daun kopi dapat mengancam produksi dan kualitas biji kopi. Oleh karena itu, pengembangan metode pengolahan citra yang canggih seperti Convolutional Neural Network (CNN) menjadi kunci dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan bagaimana pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network Densenet-201 telah berhasil mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi, termasuk daun bercak, daun karat, daun kering, dan daun sehat.
Pengolahan citra telah mengubah cara kita menghadapi berbagai tantangan dalam pertanian. Identifikasi penyakit pada tanaman secara dini menjadi lebih mungkin berkat penggunaan teknologi seperti Convolutional Neural Network (CNN). Dalam kasus daun kopi, identifikasi penyakit dengan cepat dan akurat dapat membantu para petani mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah penyebaran penyakit dan mengoptimalkan produksi.
-read more->Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)
Buah jeruk adalah salah satu komoditas buah yang sangat populer dan memiliki nilai gizi yang tinggi. Identifikasi tingkat kematangan buah jeruk dengan akurasi yang tinggi menjadi kunci dalam memastikan kualitas produk dan pengelolaan persediaan yang efisien. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) telah terbukti menjadi alat yang efektif dalam mengatasi tantangan tersebut dengan ketepatan dan reliabilitas.
Pengolahan citra telah membuka peluang besar dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam dunia pertanian dan agroteknologi. Dalam konteks identifikasi tingkat kematangan buah jeruk, penggunaan teknologi pengolahan citra memungkinkan analisis objektif dan mendalam terhadap atribut-atribut visual yang berkaitan dengan kematangan buah.
-read more->
Pemrograman Matlab 