• Tidak ada hasil yang ditemukan

Penerapan Algoritma K NN Sebagai Alat Ba

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Penerapan Algoritma K NN Sebagai Alat Ba"

Copied!
7
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 1. Diagram alir sistem optimalisasi CSSR menggunakan  a. data real   b. data simulasi
Gambar 3. Grafik Persentase keberhasilan Optimalisasi CSSR data real pada masing-masing parameter jarak
Gambar 4. Grafik Persentase keberhasilan optimalisasi CSSR data real pada masing-masing parameter nilai k
Tabel 1 Optimalisasi CSSR menggunakan data simulasi pada BTS daerah urban

Referensi

Dokumen terkait

2.1 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Menurut Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi dalam buku Algoritma Data Mining (2009; 93) menyatakan Nearest Neighbor adalah pendekatan

Prediksi waktu kelulusan mahasiswa dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) yang merupakan sebuah algoritma untuk melakukan klasifikasi

Risalah dari data-data tersebut selayaknya terakomodasi di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi, dengan demikian jenis informasi yang dihasilkan dapat disesuaikan dengan

Berdasarkan hasil analisa tersebut diketahui bahwa mahasiswa Fakultas Psikologi UIN MALIKI Malang angkatan 2010 memiliki makna hidup yang tinggi, seperti yang dikatakan

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa penentuan nilai parameter k pada pengklasifikasian data menggunakan algoritma k- Nearest Neighbor

Bagaimanakah rancangan sistem pendeteksi citra sidik bibir dengan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dan K-Nearest Neighbor (K- NN) untuk mendeteksi pola

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa mengkomparasi Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk

Pada metode K-Nearest Neighbor memiliki cara untuk menentukan jarak terdekat. Data yang telah dilakukan preprosessing akan menjadi dataset untuk data yang akan