UMN Knowledge Center

Rancang Bangun Aplikasi Klasifikasi Waktu Pembusukan Ikan Menggunakan Algoritma Knn Dan Manhattan Distance

Hoetama, Dionisius Odwin (2018) Rancang Bangun Aplikasi Klasifikasi Waktu Pembusukan Ikan Menggunakan Algoritma Knn Dan Manhattan Distance. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (878kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (869kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (930kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB) | Preview

Abstract

Tingkat kesegaran ikan merupakan salah satu komponen yang dapat diukur untuk menentukan kualitas dan mutu ikan. Untuk mencari orang yang dapat melakukan pengujian kesegaran ikan juga masih sulit. Maka dibutuhkan alat ukur yang dapat membantu mengukur kesegaran ikan. Aplikasi ini dibuat untuk memberikan klasifikasi ikan berdasarkan waktu penurunan mutu ikan. Untuk melakukan klasifikasi, aplikasi ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors atau biasa disingkat dengan istilah KNN. Perhitungan distance yang digunakan perhitungan Manhattan Distance untuk menghasilkan akurasi yang tinggi. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman C# dan menggunakan software Visual Studio 2010. Pengujian dilakukan dengan gambar ikan nila sebagai data sampel yang dibagi menjadi data training dan data testing. Aplikasi yang dibuat berhasil mencapai tingkat akurasi 83.33%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: K-Nearest Neighbors, Manhattan Distance, Visual Studio 2010, C#, Klasifikasi ikan
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T10.5-11.9 Communication of technical information
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 28 Jan 2019 08:15
Last Modified: 28 Jan 2019 08:15
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/4985

Actions (login required)

View Item View Item