Implementasi Metode Data Mining Untuk Memprediksi Warna Anak Kucing Pada Proses Pengembangbiakan Kucing Ras Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Abstract
Kucing ras saat ini sudah menjadi hal yang umum dimiliki masyarakat. Apalagi di masa pandemi ini permintaan pengadopsi semakin tinggi. Ide untuk melakukan penelitian ini berdasarkan keinginan untuk membantu para peternak kucing ras dalam memprediksi warna anak kucing sehingga dapat memenuhi permintaan para pengadopsi yang menginginkan anak kucing ras dengan warna tertentu. Dengan hasil penelitian ini peternak kucing ras dapat mempersiapkan indukan dengan warna tertentu dimana prediksi anaknya nanti ada yang mempunyai warna sesuai dengan keinginan penadopsi. Pengolahan data mining dibantu oleh tools Rapidminer, untuk menentukan algoritma yang mempunyai nilai akurasi terbesar. Penulis memilih algoritma Support Vector Machine (SVM) yang mempunya akurasi sebesar 60%. Hasil yang didapat memungkinkan untuk menggunakan algoritma SVM untuk memprediksi warna anak kucing berdasarkan warna kedua orang tuanya. Nilai akurasi yang tidak bisa diatas 90% disebabkan adanya pengaruh Gen Dominan dan Gen Resesif. Dimana penentuan gen ini tidak bisa dilakukan oleh mata telanjang, dan harus melalui uji laboratorium. Penelitian ini dapat dikembangkan di kemudian hari dengan dataset yang jauh lebih banyak dan bentuk prediksi yang lebih kompleks, tidak hanya erupa warna tapi juga berupa pola warna dan jenis kelamin anak kucing.
Full Text:
PDFReferences
Fauhani, S. A., Tanudjaja, B. B., & Salamoon, D. K. (2017). Perancangan Buku Ilustrasi Sebagai Panduan Dalam
Memelihara Kucing Untuk Remaja dan Dewasa Muda usia 16 – 24 Tahun. Jurnal DKV Adiwarna, 1–9.
Kotu, V., & Deshpande, B. (2014). Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner.
In Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner. https://doi.org/10.1016/C2014-0-00329-2
Mariandayani, H. N. (2014). Keragaman Kucing Domestik (Felis domesticus) berdasarkan Morfogenetik. Jurnal
Peternakan Sriwijaya, 1(1). https://doi.org/10.33230/jps.1.1.2012.1233
Nofisulastri, N. (2018). Studi Karakter Morfologi Kucing Peranakan Anggora Hasil Perkawinan Silang Alami.
Bioscientist : Jurnal Ilmiah Biologi, 6(2), 138. https://doi.org/10.33394/bjib.v6i2.2393
Ritonga, A. S., & Purwaningsih, E. S. (2018). Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM ) Dalam
Klasifikasi Kualitas Pengelasan Smaw ( Shield Metal Arc Welding ). Ilmiah Edutic, 5(1), 17–25.
Pambudi, R., Setiawan, B., & Indriati, I. Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 7, p. 2637-2643, sep. 2018
Sabita, H., Fitria, F., & Herwanto, R. (2021). Analisa Dan Prediksi Iklan Lowongan Kerja Palsu Dengan Metode
Natural Language Programing Dan Machine Learning. Jurnal Informatika, 21(1), 14-22. Pujiastuti, Eny, Kucing Keren Zaman Now, Jakarta, 2017
Saefulloh, A. & Moedjiono. Penerapan Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu.
InfoSys Journal, Volume 2, pp. 42- 54, 2013.
Suyanto, Dr, Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data, Bandung, 2019
Suwed, Muhammad A, Napitupulu, Rodame M, Panduan Lengkap Kucing, Jakarta, 2011
Suwed, Muhammad A, Budians, N.S, Pembiakkan Kucing Ras, Jakarta, 2009
Vulandari, Retno Tri, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer, Yogyakarta, 2017 https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=173694# di akses tanggal 30 Juli 2021 https://books.google.co.id/books?id=-vRgCgAAQBAJ&lpg=PP1&hl=id&pg=PP12#v=onepage&q&f=false di
akses tanggal 30 Juli 2021 https://www.google.co.id/books/edition/KUCING_KEREN_ZAMAN_NOW/y6xoDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq
=kucing+keren+zaman+now&printsec=frontcover di akses tanggal 30 Juli 2021
https://books.google.co.id/books?id=6efagmmr17UC&printsec=frontcover&dq=membiakkan+kucing+ras&hl=jv&s a=X&redir_esc=y#v=onepage&q=membiakkan%20kucing%20ras&f=false di akses tanggal 30 Juli 2021
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Prosiding Seminar Nasional Darmajaya is abstracting and indexing in the following databases:
PROSIDING SEMINAR NASIONAL DARMAJAYA
Diatur Oleh: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM)
Diterbitkan Oleh: IIB Darmajaya
Alamat: Jl. Z.A. Pagar Alam No. 93 Gedong Meneng, Bandar Lampung Lampung
Website: jurnal.darmajaya.ac.id
E-mail: ProsidingSemnasDJ@darmajaya.ac.id