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
CITATION STYLE
Sujaini, H. (2019). Klasifikasi Citra Alat Musik Tradisional dengan Metode k-Nearest Neighbor, Random Forest, dan Support Vector Machine. JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS, 9(2), 185. https://doi.org/10.21456/vol9iss2pp185-191
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.