Determination Characteristic and Classification the Types of Orange Using UV-Vis Spectrophotometer by K-Nearest Neighbor Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
It has been researched at Laboratorioum Terpadu Faculty of Science and Mathematics. The purpose of this study is determining to distinguish in characteristic between sweet orange and sour orange, it makes sure wavelength and absorbance using UV-Vis Spectrophotometer. Furthermore, it is also determining classification between sweet orange and sour orange by predicting between actual data and predictive data. The method used is K-Nearest Neighbor algorithm using MATLAB 2015. Sweet orange and sour orange are researched for their characteristic to be analyzed whether they have significant differences in wavelength and absorbance. The KNN algorithm is used to see its ability in classification to predict sweet orange and sour orange data from actual data. Through this study, it is found that resulting characteristic of sweet oranges and acid oranges has a different, it can be seen based on forms wavelength and absorbance. Sweet oranges and acid oranges have they own characteristic. On the classification, prediction data results showing that 23 correct data from 40 actual data obtained a percentage of 67.5 % by using K-Nearest Neighbor. The finding of this research may serve as reference. The finding of this study may serve as reference for other researchers to be developed further.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».