Perbandingan Kinerja Single dan Multiple Feature pada Sistem Temu Kembali Citra Tumbuhan menggunakan Ensemble SVM

Abstract

Daun tumbuhan dapat dikenali dengan single ataupun multiple fitur. Pemilihan fitur yang optimal sangat penting. Penelitian ini mengusulkan Ensemble SVM untuk proses klasifikasi dan pemilihan fitur. Fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur tekstur dan geometri. Metode Fuzzy Local Binary Pattern digunakan untuk ekstraksi fitur tekstur dan Global Shape Descriptor digunakan untuk ekstraksi fitur geometri. Metode Weighted Similarity-based Combination digunakan untuk menggabungkan fitur hasil classifier. Penelitian ini menggunakan 66 spesies tumbuhan dengan 660 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa multiple feature memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan single feature dengan rata-rata recall sebesar 0.974 dan kinerja terbaik pada single feature dicapai oleh fitur tekstur dengan rata-rata recall sebesar 0.948. Metode pada penelitain ini dapat diterapkan pada sistem temu kembali citra tumbuhan.