Klasifikasi Gigitan Ular Menggunakan Local Binary Pattern dan Naive Bayes

FATHUR ROHMAN

Informasi Dasar

71 kali
19.04.3660
621.367
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Kasus gigitan ular berbisa di seluruh dunia diperkirakan terjadi sekitar 421.000 kasus dan 20.000 diantaranya meniggal dunia setiap tahunnya. Mengidentifikasi bekas gigitan ular pada korban akan sangat membantu tim medis dalam melakukan penanganan terhadap korban gigitan ular dan akan menghindari kesalahan yang fatal seperti kematian korban. Penelitian ini akan mencoba membuat sistem yang dapat mengklasifikasikan gambar gigitan ular. Sistem yang telah dibangun menggunakan metode fitur ekstrasi Local Binary Pattern (LBP) dan Naive Bayes. Parameter r merupakan radius, sedangkan parameter P merupakan jumlah neighbor. Hasil terbaik yang didapatkan sistem ini yaitu akurasi sebesar 83.33%, precision sebesar 1.00, recall sebesar 0.75, dan F1 Score sebesar 0.86, parameter yang digunakan yaitu r = 1 dengan P = 8 dan r = 3 dan P = 16. Dataset yang digunakan memiliki 20 data, data dibagi menjadi 14 data train dan 6 data test.

Subjek

IMAGE PROCESSING
 

Katalog

Klasifikasi Gigitan Ular Menggunakan Local Binary Pattern dan Naive Bayes
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FATHUR ROHMAN
Perorangan
Adiwijaya, Dody Qori Utama
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini