Odor recognition dengan menggunakan principal component analysis dan nearest neighbour classifier

Makalah ini menjelaskan tentang penerapan metode principal component analysis pada sistem pengenalan jenis
zat berdasarkan aroma atau bau yang dikeluarkan oleh zat tersebut. Dalam penelitian ini terdapat 15 jenis zat
dengan masing-masing zat terdiri atas 20 konsentrasi. Sistem yang telah didisain menerapkan metode principal component analysis (PCA) untuk mereduksi jumlah data yang berdimensi besar. Hasil reduksi ini akan menjadi input dalam sistem pengenalan. Metode sistem pengenalan yang diterapkan adalah metode nearest neighbour. Pengujian sistem telah dilakukan dengan melihat tingkat reduksi data yang berhasil dilakukan dengan menghasilkan tingkat pengenalan yang cukup signifikan. Dari pengujian didapat bahwa dengan menggunakan PCA, data dapat direduksi reduksi sebesar 93,75% dengan tingkat keberhasilan untuk mengenali zat 99,56%.

Anies Hannawati; Thiang; YUDI PRASETYO Unknown Universitas Kristen Petra Indonesian eDIMENSI Journal Unknown Jurnal Teknik Elektro Vol. 3, No. 2, September 2003: 79 - 83; Anies Hannawati (97-034), Thiang (97-031), Yudi Prasetyo (23498119) AUTOMATIC CONTROL-MATHEMATICAL MODELS

Files