Suryadi (2017) Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Mutu Susu Sapi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Susu merupakan bahan pangan yang kompleks, karena susu mengandung banyak zat-zat yang dibutuhkan oleh tubuh manusia. Sehingga perlu dilakukan pengawasan mutu susu sapi agar dapat dihasilkan produk olahan susu yang berkualitas. Dengan semakin berkembangnya produk olahan susu sapi, UPT Laboratorium Kesehatan Hewan Malang sebagai unit dalam upaya pengamanan susu sebagai produk peternakan dengan cara pengujian yang sesuai dengan acuan Standar Nasional Indonesia (SNI). Upaya dalam membantu pihak UPT Laboratorium Kesehatan Hewan Malang dengan membuat aplikasi yang dapat melakukan klasifikasi terhadap mutu susu sapi. Pembuatan aplikasi klasifikasi mutu susu sapi menggunakan masukan berupa komposisi kimiawi susu yang diperoleh dari alat Milkoscope Julie C2. Komposisi kimiawi susu yang terdiri dari lemak, bahan kering tanpa lemak, kekentalan, protein, dan laktosa. Untuk menentukan klasifikasi mutu susu sapi terdapat banyak metode yang dapat digunakan. Untuk memilih metode klasifikasi yang terbaik, dapat dilakukan perbandingan antara beberapa metode. Penelitian ini melakukan perbandingan antara metode naïve bayes dan metode k-nearest neighbor. Berdasarkan dari beberapa penelitian, metode naïve bayes dan k-nearest neighbor merupakan metode yang cukup efektif dan menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rata-rata nilai akurasi metode naïve bayes sebesar 95,59% dan metode k-nearest neighbor sebesar 96,94%. Dapat disimpulkan bahwa metode terbaik untuk klasifikasi mutu susu sapi adalah metode k-nearest neighbor.
English Abstract
Milk is a complex food, because the milk contains many substances needed by the human body. So it is necessary to supervise the quality of milk to be produced dairy products quality. With the development of dairy cattle, UPT Laboratorium of animal health of Malang as technical to executing unit assigned to safeguard milk as dairy products by means of appropriate testing in accordance with the benchmark Indonesian National Standart (SNI). An effort to help UPT Laboratorium of animal health of Malang by creating an applications that can perform the classification of the quality of milk. Making an application of the classification quality of milk using input the chemical composition the milk are taken from Milkoscope Julie C2. The chemical composition of milk consists of fat, solid non fat, density, protein, and lactose. To determine the classification quality of milk there are many methods that can be used. To choose the best method of classification, can do the comparison between several methods for classification. This study did a comparison between methods of naïve bayes and k-nearest neighbor method. Based on several studies, methods naïve bayes and k-nearest neighbor is a method that is effective and produces a high degree of accuracy. Based on test results, obtained the average value of the accuracy from naïve bayes methods is 95,59% and k-nearest neighbor method is 96,94%. We can conclude the best method for classification quality of milk is k-nearest neighbor method.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/88/051701185 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Kustati |
| Date Deposited: | 10 Feb 2017 13:06 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 02:26 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/147523 |
Preview |
Text
105060807111096_Suryadi_Laporan.pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |