PENERAPAN PCA DAN K-NN UNTUK MENINGKATKAN NILAI AKURASI PENGENALAN WAJAH
ABSTRACT: Proses pengenalan
wajah membutuhkan algoritma dan metode yang tepat didalam meningkatkan daya
jelajah dan tingkat akurasi dari suatu masalah yang diteliti. Peningkatan daya
jelajah dan akurasi, disamping metode yang digunakan, dibutuhkan suatu
algoritma atau langkah-langkah sistematis dalam proses penyelesaiannya. Pada
kasus ini, dicoba untuk meningkatkan daya jelajah dengan meningkatkan nilai
akurasi terhadap pengenalan wajah berdasarkan nilai jarak menggunakan kombinasi
“nearest neighbour classification” dengan Principal Component Analysis, dimana
hasil penelitian berdasarkan paper review tahun 2013 diketahui bahwa akurasi
yang diperoleh menggunakan Principal Component Analysis dan K_nearest Neighbor
menggunakan ORL Database mencapai 90.50 %. Pada penelitian ini dilakukan
peningkatan nilai akurasi penggunaan metode K_Nearest Neighbor dan Principal
Component Analysis (PCA) berdasarkan perhitungan nilai jarak terdekat
menggunakan dataset dari ORL Database.
Kata kunci: Nearest Neighbor Clasification, Principal Component
Analysis, Datasets, Accurasy, Euclidean Distance
Penulis: yahya, Indra Gunawan,
Bambang Harianto
Kode Jurnal: jptinformatikadd170275
