@thesis{thesis,
		author={Rosyanti  Vini},
		title ={KLASIFIKASI JENIS BUNGA BERDASARKAN 
BENTUK DAN WARNA KELOPAK BUNGA 
MENGGUNAKAN ALGORITMA PRINCIPAL 
COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN K-NEAREST 
NEIGHBOR (KNN)},
		year={2022},
		url={http://repositori.unsil.ac.id/9144/},
		abstract={ABSTRAK
Bunga adalah salah satu bagian dari tumbuhan yang memiliki warna dan 
bentuk beragam dan juga indah. Klasifikasi bunga yang ada didunia sangat 
komplek. Ada banyak macam bunga dalam suatu wilayah atau negara. Bahkan, ada 
bunga yang mendunia dan ada hampir di seluruh dunia. Klasifikasi bunga ini cukup 
penting karena ada bunga yang sangat mirip dengan fungsi yang berbeda. Selain 
itu, ada juga jenis bunga yang beracun dan tidak beracun. Dari masalah tersebut 
bisa diimplementasikan ke dalam aplikasi MATLAB yang mencakup 
pengklasifikasian jenis bunga berdasarkan bentuk dan warna kelopak bunga 
menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest 
Neighbor (KNN). Prinsip kerja sistem secara keseluruhan adalah pengenalan 
beberapa jenis bunga berdasarkan bentuk dan warna kelopak bunga yang berfungsi 
sebagai input dengan gambar kelopak bunga yang disimpan dalam database 
menggunakan algoritma atau metode K-Nearest Neighbor (KNN).
Kata kunci? Jenis Bunga, Klasifikasi, KNN, PCA}
		}