Penelitian ini mengidentifikasi 6 varietas ikan mas menggunakan 8 parameter input yang meliputi karakteristik morfologi dan tingkah laku. Pembagian data latih dan data uji dilakukan menggunakan metode k-fold cross validation. Variabel yang bersifat nominal diolah menggunakan jarak nominal, sedangkan variabel numerik dan ordinal diolah dengan menggunakan jarak Euclid. Sebelum menghitung jarak Euclid, metode normalisasi min-max diterapkan pada variabel numerik dan ordinal. Hasil perhitungan jarak Euclid dan jarak nominal digabung dengan menggunakan rumus agregat. Metode klasifikasi yang digunakan untuk identifikasi ialah metode k-nearest neighbour (KNN). Akurasi rata-rata terbaik untuk percobaan tanpa normalisasi ialah 94.58% dan untuk percobaan dengan normalisasi ialah 98.54% saat k = 3. Sistem ini dapat diakses pada alamat http://apps.cs.ipb.ac.id/spivim. Kata kunci: ikan mas, jarak Euclidean, k-nearest neighbour, nominal distance, normalisasi min-max.
CITATION STYLE
Prawesti, A., Haryanto, T., & Effendi, I. (2017). Sistem Pakar Identifikasi Varietas Ikan Mas (Cyprinus carpio) Berdasarkan Karakteristik Morfologi dan Tingkah Laku. Jurnal Ilmu Komputer Dan Agri-Informatika, 4(1), 6. https://doi.org/10.29244/jika.4.1.6-13
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.