Klasifikasi Jamur Beracun Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors

Jamur adalah salah satu organisme eukariot heterotrof dengan jenis yang sangat banyak, sekitar 1.500.000 di dunia. Namun, pengenalan akan jamur masih kurang, dimana jumlah sudah dikenali hanya sebanyak 74.000 jenis. Beragamnya ini membuat klasifikasi menjadi penting agar manusia tidak mengonsumsi beracun memberikan dampak negatif. Penelitian bertujuan untuk menemukan algoritma terbaik dalam pengklasifikasian dan beracun. Klasifikasi berdasarkan ciri-cirinya dapat dilakukan melalui penerapan Naïve Bayes k-Nearest Neighbors (kNN) pada dataset jamur. Hasilnya, rata-rata akurasi sebesar 92%, lebih kecil dibanding 98%. Rata-rata presisi sama, yaitu 92,5%. recall bayes 91,5% Berdasarkan akurasi, presisi, kedua tersebut, disimpulkan bahwa baik dari tergolong karena nilainya berada diatas 90%.