Penentuan Algoritma Similarity Yang Akurat Pada Sistem Berbasis Cased Based Reasoning Untuk Identifikasi Ikan

Suhadi ., Prima Dina Atika, Panca Indah Lestari, Afzil Ramadian

Abstract

Abstrak - Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki potensi perikanan yang sangat besar dan beragam, Indonesia memiliki 17.508 pulau dengan garis pantai sepanjang 81.000 km dan 70% (5,8 juta km2) dari luas Indonesia adalah lautan, adapun keragaman sumberdaya laut untuk beragam jenis ikan merupakan ciri tersendiri untuk mengenali dan memahami suatu spesies secara detail. Identifikasi jenis ikan yang bersifat computing masih terbatas, dalam penelitian analisa yang digunakan adalah sistem Case Based Reasoning (CBR). CBR merupakan penalaran berbasis kasus yang mempunyai metode penyelesaian masalah berbasis pengetahuan untuk mempelajari dan memecahkan masalah berdasarkan pengalaman masa lalu. CBR adalah suatu model komputasi untuk meniru penalaran manusia untuk memberikan kemudahan dalam mencari kasus berdasarkan kemiripan, kemudian case based reasoner mencari kasus-kasus yang ada pada basis kasus untuk menemukan kasus yang memiliki kemiripan dengan persoalan yang sedang dihadapi (retrieve). Oleh karena itu, proses CBR sering juga disebut dengan istilah “4 Re” yaitu Retrive, Retain, Revise, Reuse. Dalam paradigma pemecahan masalah sebuah permasalahan baru diselesaikan dengan cara membandingkan dengan kasus-kasus pada dimasa lampau dan menggunakannya kembali kasus-kasus yang ada untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan evaluasi dan komparasi Algoritma Weighted Euclidean Distance (WED), Algoritma Hamming and Levenshtein Distances (HLD), Algoritma Cosine Coefficient for Text-Based Cases (CCFTBC) dan Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) untuk identifikasi jenis ikan. Hasil penelitian ini adalah untuk mencari pemilihan hasil komparasi algoritma pada sistem CBR yang cepat dan akurat.

 

Copyright © 2019 LPPM - STMIK IKMI Cirebon

This is an open access article under the CC-BY license

 

Keywords

Cased Based Reasoning (CBR) Weighted Euclidean Distance (WED) Hamming and Levenshtein Distance (HLD) Cosine Coefficient for Text-Based Cases (CCFTBC) k-Nearest Neighbor (k-NN) Similarity Komparasi Ikan

Full Text:

PDF INDONESIA

References

Suman, A., Irianto, H.E., Satria, F., & Amri, K. “Potensi lestari dan tingkat pemanfaatan sumber daya ikan di Wilayah Pengelolaan Perikanan Republik Indonesia (WPP NRI) tahun 2015 serta opsi pengelolaannya” J. Kebijak. Perikan. Ind, 8(2), 97-110, 2016.

Syawal Syah Fitria, Irma Dewiyanti, Thaib Ridwan, “Identifikasi jenis Ikan di Perairan Laguna Gampoeng Pulot kecamatan Leupung Aceh Besar”, Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kelautan dan Perikanan Unsyiah Vol. 1, no.1, pp. 1:66-81 Januari –April, 2016.

D. Herwanto and A. Suzianti, “Workplace Design Process at Indonesian Manufacturing SMEs,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 847, no. 1, 2020.

I. C. Wu and H. K. Yu, “Sequential analysis and clustering to investigate users’ online shopping behaviors based on need-states,” Inf. Process. Manag., vol. 57, no. 6, p. 102323, 2020.

Rahmisyari, B. Aditi, T. A. Darojat, K. Kholik, and M. G. Saragih, “Privacy and security analysis of E-commerce on customer re-purchase intention with trust as an intervening variable,” Int. J. Adv. Sci. Technol., vol. 29, no. 5 Special Issue, pp. 1578–1589, 2020.

J. S. Park, M. J. Oh, and S. Han, “Fish disease diagnosis system based on image processing of pathogens’ microscopic images,” Proc. Front. Converg. Biosci. Inf. Technol. FBIT 2007, pp. 878–883, 2007.

Sadati, S. M. Hadi, Naghibi, S. Elnaz Althoefer, Kaspar Nanayakkara, Thrishantha, "Toward a low hysteresis helical scale Jamming interface inspired by teleost fish scale morphology and arrangement," IEEE International Conference on Soft Robotics, RoboSoft, 2018.

R. Amat, J. Y. Sari, and I. P. Ningrum, “Implementasi Metode Local Binary Patterns Untuk Pengenalan Pola Huruf Hiragana Dan Katakana Pada Smartphone,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 15, no. 2, p. 152, 2017.

T. D. Susanto, Sebuah Kajian Akademik Berdasarkan Dokumen Computing Curricula 2005 Computing sebagai sebuah Rumpun Ilmu. 2005.

Valunaite Oleskeviciene, Giedre Sliogeriene, Jolita, "Research methodology", Numanities Arts and Humanities in Progress, 2020;

Sugiyono, “Metode Penelitian Pendidikan pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D”, Metode Penelitian Ilmiah, 2014.

C.~Cortes, C.~Cortes, V.~Vapnik, and V.~Vapnik, “Support Vector Networks,” Mach. Learn., vol. 20, no. 3, pp. 273~-~297, 1995.

S. Rizam, F. Yasmin, A. Ihsan, and K. Shazana, “Non-destructive watermelon ripeness determination using image processing and artificial neural network (ANN),” World Acad. Sci. Eng. Technol., vol. 38, pp. 542–546, 2009.

Dadi Seti Adi, “Pendekatan, Desain, dan Prosedur Evaluasi Program”, Program Pascasarjana UPI Bandung, 2016.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.