Kurnia, Arif Indra (2018) Klasifikasi Kualitas Susu Sapi Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM) (Studi Kasus: Perbandingan Fungsi Kernel Linier Dan RBF Gaussian). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Susu sapi mengandung protein hewani yang sangat besar manfaatnya bagi bayi maupun mereka yang sedang dalam proses pertumbuhan, karena susu sapi mengandung asam amino esensial dalam jumlah yang cukup. UPT Laboratorium Kesehatan Hewan Malang sebagai unit pelaksana teknis di bawah Dinas Peternakan Jawa Timur bertugas melakukan pengujian di bidang kesmavet untuk upaya pengamanan susu sebagai produk peternakan dengan pengujian yang tepat sesuai dengan Standar Nasional Indonesia (SNI). Pengklasifikasian kualitas susu sapi di UPT tersebut masih dilakukan secara organoleptic (bau, rasa, dan warna) yang bersifat linguistik sehingga variabel dan penentuan parameter bersifat tidak pasti dan menjadi kendala utama pakar dalam menentukan kualitas susu yang baik. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem klasifikasi yang mampu mengklasifikasikan kualitas susu sapi yang baik menggunakan metode support vector machine yang mana kinerja SVM lebih cocok dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 269 yang dibagi menjadi data latih dan data uji dengan 3 hasil kualitas susu yaitu rendah, standar, dan tinggi. Hasil akurasi penelitian ini mendapatkan akurasi terbaik berdasarkan percobaan K-Fold Cross Validation sebanyak 10 Fold, dengan mengggunakan kernel RBF dan kernel Linier dengan nilai parameter λ (lambda) = 0,0001, C (complexity) = 1, γ (gamma) =0,0001, itermax = 30 dan untuk nilai σ kernel RBF = 10. Hasil akurasi tertinggi menggunakan metode SVM pada klasifikasi kualitas susu sapi menggunakan kernel RBF sebesar 96% dan hasil akurasi tertinggi menggunakan kernel Linier sebesar 62%.
English Abstract
Cow milk has a lot of animal protein and have benefit for children and whoever in process for grow up. Cow milk contains good essential amino acids. Malang Animal Health Laboratory as the unit executor in east java Animal Husbandry Department do a test in kesmavet for efforts to secure milk as a farm product with appropriate testing in suitable with the Indonesian National Standard (SNI). The classification of cow milk quality is still using organoleptic (smell, taste, color) that are linguistic, so that variable and parameter are uncertain and become themain obstacle of expert in determining good milk quality. To resolve this issue, this can be done with schizophrenia classification using support vector machine (SVM) algorithm, which SVM performace is more suitable than other classification methods. In this study there are 269 data that is divided into two data that is data training and data testing with three classification result, that is low, medium, and hight. The result in this paper get the best acuracy based K-Fold Cross Validation as much 10 fold, with Kernel RBF and Kernel Linear with value λ (lambda) = 0,0001, C (complexity) = 1, γ (gamma) =0,0001, maximum iteration = 30 and σ kernel RBF= 10. The highest accuracy using SVM method in cow milk quality classification use Kernel RBF was 96% and the highest accuracy use Kernel Linear was 62%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/296/051801977 |
| Uncontrolled Keywords: | Susu sapi, Klasifikasi, Support Vector Machine (SVM), Kernel RBF, Kernel Linier |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 28 May 2018 06:42 |
| Last Modified: | 27 Oct 2021 05:52 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/11187 |
Preview |
Text
Bagian Depan.pdf Download (821kB) | Preview |
Preview |
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (159kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (169kB) | Preview |
Preview |
Text
Lampiran.pdf Download (482kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (338kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VII.pdf Download (147kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (150kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (820kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (770kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (397kB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |