Implementasi Case Based Reasoning untuk Indetifikasi Jamur Beracun Keluarga Agaricus dan Lepiota Menggunakan Algoritma Euclidean Distance Similarity
Kode Repository :SKI /AZI/20
NPM :06514332
Nama :Aziiz Rasyiidin
Pembimbing 1 :-Dr. Prihastuti Harsani, M.Si
Pembimbing 2 :-Dian Kartika Utami, M.Kom
Abstrak :-IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING UNTUK IDENTIFIKASI JAMUR BERACUN DARI FAMILI AGARICUS DAN LEPIOTA MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN DISTANCE
Aziiz Rasyiidin1, Prihastuti Harsani, M.Si.1 Dian Kartika Utami, M.Kom.1
1. Program Studi Ilmu Komputer FMIPA UNPAK – BOGOR, Jl. Pakuan, Bogor 16143, Indonesia
Email : aziizrasyiidin065114332@unpak.ac.id
Program Studi Ilmu Komputer FMIPA – Universitas Pakuan
Abstrak
Kurangnya pengetahuan masyarakat tentang jamur dari famili Agaricus dan Lepiota serta sulitnya untuk membedakan jamur yang dapat dikonsumsi dan beracun dari famili Agaricus dan Lepiota berdasarkan bentuk, sifat dan keadaannya, hal ini di karenakan adanya bentuk dan sifat yang hampir sama antara jamur yang dapat dikonsumsi dengan jamur beracun pada famili Agaricus dan Lepiota.
Hal tersebut mendorong penulis untuk merancang sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi jamur yang dapat di konsumsi dan jamur beracun dari famili Agaricus dan Lepiota, sehinnga dapat meminimalisir jumlah korban akibat mengkonsumsi jamur beracun dari famili Agaricus dan Lepiota. Pada sistem identifikasi jamur beracun dari famili Agaricus dan Lepiota ini menggunakan metode case base reasoning dan algoritma euclidean distance. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini berupa kumpulan data jamur yang diambil dari UCI Repository of machine learning database, dimana terdapat 8416 data (terdiri dari 4488 jamur dapat dikonsumsi dan 3928 beracun). dan 22 variabel / atribut dengan tipe data nominal dari 23 spesies jamur famili Agaricus dan Lepiota. Pada penelitian ini dilakuakn pengujian menggunakan k fold cross validation dimana data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Dari hasil uji k fold cross validation dimana k=3,5,6,7,9,10 dan 12 didapatkan akurasi k3=85.40%, k5=85.24%, k6=80.78%, k7=86.57%, k9=87.82%, k10=85.99% dan k12=86.54%, berdasarkan pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan cukup baik hal ini dapat di lihat dari nilai k optimistic sebesar 87.82% dan rata – rata nilai k sebesar 85.33%.
Kata kunci : Jamur, Famili Agaricus dan Lepiota, Case based reasoning, Eucliean Distance.