PENENTUAN DAGING SAPI TERBAIK MENGGUNAKAN METODE “NAIVE BAYES CLASIFIER” DI PASAR INDUK BONDOWOSO

CHAELANI, NANANG (2017) PENENTUAN DAGING SAPI TERBAIK MENGGUNAKAN METODE “NAIVE BAYES CLASIFIER” DI PASAR INDUK BONDOWOSO. Undergraduate thesis, UNMUH JEMBER.

[img] Text
1 HALAMAN SAMPUL.pdf
Download (124kB)
[img] Text
2. HALAMAN JUDUL.pdf
Download (203kB)
[img] Text
3.LEMBAR PENGESAHAN.pdf
Download (85kB)
[img] Text
4.LEMBAR PERNYATAAN.pdf
Download (153kB)
[img] Text
5.LEMBAR PERSEMBAHAN.pdf
Download (87kB)
[img] Text
6.KATA PENGANTAR.pdf
Download (157kB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf
Download (89kB)
[img] Text
Bab 1.pdf
Download (180kB)
[img] Text
Bab II.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (590kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (461kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (584kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (170kB)

Abstract

ABSTRAK Indonesia merupakan negara tropis memiliki kekayaan yang berkaitan dengan keunikan ragam alamiah hayati. Sapi misalnya merupakan salah satu hewan mamalia yang dagingnya menjadi primadona segala kalangan. Kualitas daging sapi dipengaruhi oleh beberapa faktor, baik pada waktu hewan masih hidup maupun setelah dipotong, sehingga hasil pengujian untuk kriteria dapat ditentukan dari data daging sapi antara lain warna, Tekstur, Aroma, Lemak. Klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes Clasifier yang dapat menentukan pemilihan dengan probabilitas bersyarat. Metode ini dipilih karena tingkat klasifikasi metode Naive bayes clasifier lebih dari 60%. Dari hasil pengujian menggunakan metode naive bayes classifier dengan skenario pengujian akurasi menggunakan skenario K-folding validation didapatkan nilai dari Fold 1, 2 dan 3 ditentukan akurasi terbesar 81,4% pada skenario 2, hasil akurasi rata rata sebesar 74%. Kata Kunci = Daging sapi, Naive Bayes Clasifier (NBC), PHP

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Kata Kunci = Daging sapi, Naive Bayes Clasifier (NBC), PHP
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Rudi Setiawan
Date Deposited: 24 Jul 2021 03:24
Last Modified: 24 Jul 2021 03:24
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/11211

Actions (login required)

View Item View Item