Layanan journal yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
| Judul Artikel | : | STUDY COMPARISON OF SVM-, K-NN- AND BACKPROPAGATION-BASED CLASSIFIER FOR IMAGE RETRIEVAL |
|---|---|---|
| Judul Terbitan | : | Jurnal Komputer dan Informatika (Journal of Computer Science and Information) |
| ISSN | : | 20887051 |
| Bahasa | : | IND |
| Tempat Terbit | : | Depok |
| Tahun | : | 0000 |
| Volume | : | Vol. 8 Issue 1 0000 |
| Penerbit | : | Faculty of Computer Science Universitas Indonesia |
| Frekuensi Penerbitan | : | 2 x 1 tahun |
| Penulis | : | Muhammad Athoillah I, M. Isa Irawan I, and Elly Matul Imah |
| Abstraksi | : | Klasifikasi adalah metode untuk menyusun data secara sistematis menurut aturan-aturan yang telah ditetapkan sebelurnnya. Dalam beberapa tahun terakhir metode klasifikasi telah terbukti rnernbantu pekerjaan banyak orang, seperti klasifikasi citra, alat-alat medis, lampu lalu lintas, klasifikasi teks dll. Ada banyak metode yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi, metode yang bervariasi ini membuat para penel iti menemukan kesul itan dalam menentukan metode rnanakah yang terbaik untuk rnenyelesaikan masalahnya. Artikel ini bertujuan untuk mernbandingkan kernampuan rnetode klasifikasi, seperti Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Backpropagation khususnya dalam studi kasus image retrieval (pencarian gambar) dengan lima kategori dataset citra. Hasil penelitian rnenunjukkan bahwa K-NN memiliki nilai rata-rata akurasi terbaik dengan 82% dan yang tercepat dengan rata-rata waktu komputasi selarna 17,99 detik untuk ~roses pencarian gambar pad a semua kategori kelas. Sebaliknya, Backpropagation rnerupakan metode paling lambat di antara ketiganya. Metode ini rata-rata memerlukan waktu 883 detik untuk sesi pelatihan dan 41,7 detik untuk sesi pencarian gambar. |
| Kata Kunci | : | Backpropagation; Klasifikasi; Pencarian Gambar; K-NN; SVM |
| Lokasi | : | P11 |
| Terakreditasi | : | belum |