Huda, Miftahul (2022) APLIKASI KLASIFIKASI TINGKAT DEHIDRASI PADA MANUSIA MELALUI WARNA URIN MENGGUNAKAN MRTODE HSV DAN K-NEAREST NEIGHBOR. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.
Text
ABSTRAK_Miftahul Huda_123150069.pdf Download (10kB) |
|
Text
COVER_Miftahul Huda_123150069.pdf Download (166kB) |
|
Text
DAFTAR ISI_Miftahul Huda_123150069.pdf Download (330kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA_Miftahul Huda_123150069.pdf Download (232kB) |
|
Text
HALAMAN PENGESAHAN_Miftahul Huda_123150069.pdf Download (372kB) |
|
Text
SKRIPSI FULL_Miftahul Huda_123150069.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
Abstract
Dehidrasi disebabkan oleh kurangnya kesadaran untuk mengonsumsi air minum, 46,1%
masyarakat Indonesia dengan rentang umur 11-55 tahun mengalami dehidrasi. Selain itu
penyebab dehidrasi adalah lingkungan yang buruk, tingkat aktifitas yang tinggi, serta yang
paling utama adalah diare.
Tujuan: Pembuatan sistem yang dibuat dapat mengklasifikasikan tingkat dehidrasi pada
manusia menggunakan metode HSV (Hue, Saturation, and Value) dan K-Nearest
Neighbor (K-NN).
Perancangan/metode/pendekatan: Menerapkan metode HSV (Hue, Saturation, Value)
sebagai ekstraksi ciri fitur dan K-Nearest Neighbor sebagai metode klasifikasi
Hasil: Penerapan fitur pada model warna HSV (Hue, Saturation, Value) berfungsi dengan
cukup baik dalam memberikan nilai acuan untuk klasifikasi menggunakan K-Nearest
Neighbor. Hal ini dibuktikan dengan pengujian model menggunakan confussion matrix dan
k-fold cross validation dengan memberikan hasil akurasi sebesar 91,6%, nilai presisi
sebesar 92,8% dan nilai recall sebesar 81,5%. Hasil ini didapatkan dengan menggunakan
60 data dengan perbandingan data latih dan data uji 80:20.
Keaslian/ state of the art: Penelitian ini dibuat untuk melakukan klasifikasi tingkat
dehidrasi pada manusia menggunakan metode HSV (Hue, Saturation, and Value) dan K�Nearest Neighbor (K-NN). dengan menggunakan urin manusia yang diperoleh dari
beberapa narasumber
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Subjects: | Q Science > Q Science (General) |
Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences |
Depositing User: | Eny Suparny |
Date Deposited: | 06 Oct 2022 03:00 |
Last Modified: | 06 Oct 2022 03:05 |
URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/31316 |
Actions (login required)
View Item |