Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS

Klasifikasi Citra Alat Musik Tradisional dengan Metode k-Nearest Neighbor, Random Forest, dan Support Vector Machine Sujaini, Herry
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 9, No 2 (2019): Volume 9 Nomor 2 Tahun 2019
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (821.284 KB) | DOI: 10.21456/vol9iss2pp185-191

Abstract

Dalam dekade terakhir, metode non-parametrik (algoritma berbasis pembelajaran mesin) semakin banyak dipergunakan dari berbagai aplikasi berbasis pengolahan citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode non-parametrik yaitu Metode k-Nearest Neighbor (kNN), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM) terhadap klasifikasi citra alat musik tradisional di Indonesia yang populer di kalangan masyarakat yaitu : angklung, djembe, gamelan, gong, gordang, kendang, kolintang, rebana, sasando, dan serunai. Dari hasil eksperimen pengklasifikasian dengan metode kNN, RF dan SVM, metode kNN memiliki akurasi yang paling baik. Rata-rata nilai precision ketiga metode tersebut berturut-turut adalah 92,1% untuk kNN, 85,4% untuk SVM, dan 69,4% untuk RF