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.

Preview	Text HALAMAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (878kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (869kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (930kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)

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)
Keywords:	K-Nearest Neighbors, Manhattan Distance, Visual Studio 2010, C#, Klasifikasi ikan
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 300 Social Sciences > 300 Social sciences, sociology and anthropology > 302 Social interaction, Interpersonal interaction > 302.2 Communication 600 Technology (Applied Sciences) > 600 Technology > 600 Technology
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	28 Jan 2019 08:15
Last Modified:	05 Apr 2023 03:58
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/4985

Actions (login required)

View Item