Penggabungan Ciri Tekstur dan Geometri Citra untuk Identifikasi Tumbuhan Obat Berbasis Mobile

Abstract

Penelitian ini mengusulkan penggabungan ciri tekstur dan geometri citra untuk identifikasi tumbuhan obat berbasis mobile. Fuzzy Local Binary Pattern digunakan untuk mengekstraksi ciri tekstur dan ciri geometri yang diekstrak yaitu area, circularity, eccentricity, and centroid-radii. Metode penggabungan yang digunakan yaitu Product Decision Rule. Penelitian ini menggunakan metode Probabilistic Neural Network untuk mengklasifikasikan berdasarkan vektor ciri tekstur dan geometri. K Fold Cross Validation digunakan dalam penelitian ini untuk membagi data menjadi data latih dan data uji. Penelitian lebih lanjut yang dilakukan yaitu menggabungkan fitur tekstur dan geometri untuk mendapatkan hasil identifikasi tumbuhan obat yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan 85 spesies tumbuhan obat, total data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 3,502 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggabungan ciri geometri dan tekstur citra dapat meningkatkan hasil akurasi identifikasi tumbuhan obat. Akurasi dari penggabungan ciri geometri dan tekstur yaitu 88.50%. Penelitian ini bermanfaat untuk membantu mengidentifikasi tumbuhan obat.