## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## EKSTRAKSI CITRA MENGGUNAKAN METODE LAPLACIAN DAN SVM

## ( SUPPORT VECTOR MACHINE ) UNTUK IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN PAKU BERDASARKAN CITRA SPORA
Sufiatul Maryana 1) , Herfina 2) , Arie Qur’ania 3) , Herlinda 4)
1,2,3 Ilmu Komputer, Universitas Pakuan
4 Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta
1,2,3 Jl. Raya Pakuan No 1, Bogor
4 TB. Simatupang Jl. Nangka Raya, Jakarta
Email: 1 sufiatul.maryana@unpak.ac.id , 2 herfina@unpak.ac.id , 3 qurania@unpak.ac.id , 4 herlindasaid72@gmail.com

## Abstract
Spores are a breeding tool for ferns (Pteridophyta) which are generally found under the surface of each leaf. Research on the characteristics of Pteridophyta spores is generally done by observing their size and shape to see the type of spore. The method that will be carried out in this study requires a lot of understanding, experience, accuracy and time to achieve high accuracy in determining the type. Based on these reasons, it is necessary to develop another technique with modeling to help identify the type of Pteridophyta in the spore. This paper discusses image extraction for fern identification based on spore images using the Laplacian method and SVM. Laplacian method is used to extract features from spore images, while SVM is used to classify ferns. This method requires a lot of understanding, experience, accuracy and time to achieve high accuracy in determining the type. Based on these reasons, it is necessary to develop another technique with modeling to help identify the type of Pteridophyta in the spore. The purpose of this research is to make Support Vector Machine (SVM) modeling to identify fern species based on spore images in Eigen space. The data used are spore images with four classes, each of which has 24 data per class with a total of 96 images. The method used in this research is Laplacian method  for  feature  extraction  and  SVM  for  data  classification  using  Gaussian  RBF  and  Polynomial  kernel  function experiments. The result of this research is the accuracy of each extraction that has been tried. The best result lies in the RBF kernel function with 70% feature extraction and 10 parameters with an accuracy of 98.96%.
Keyword: Pteridophyta, Spora, Laplacian, SVM.

## Abstrak
Spora merupakan alat perkembangbiakan tumbuhan paku ( Pteridophyta ) yang umumnya terdapat di bawah permukaan setiap daun. Penelitian tentang ciri-ciri spora Pteridophyta umumnya dilakukan dengan mengamati ukuran dan bentuknya untuk  melihat  jenis  sporanya.  Metode  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  membutuhkan  banyak  pemahaman, pengalaman, ketelitian dan waktu untuk mencapai ketelitian yang tinggi dalam menentukan jenisnya. Berdasarkan alasan tersebut, maka perlu dikembangkan teknik lain dengan pemodelan untuk membantu mengidentifikasi jenis Pteridophyta pada bagian spora. Makalah ini membahas tentang ekstraksi citra untuk identifikasi tanaman paku berdasarkan citra spora menggunakan  metode  laplacian  dan  SVM.  Metode  Laplacian  digunakan  untuk  mengekstrak  fitur  dari  citra  spora, sedangkan SVM digunakan untuk melakukan klasifikasi tanaman paku. Metode ini membutuhkan banyak pemahaman, pengalaman, ketelitian dan waktu untuk mencapai ketelitian yang tinggi dalam menentukan jenisnya. Berdasarkan alasan tersebut, perlu dikembangkan teknik lain dengan pemodelan untuk membantu mengidentifikasi jenis Pteridophyta pada bagian  spora.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  pemodelan Support  Vector  Machine (SVM)  untuk mengidentifikasi spesies tumbuhan paku berdasarkan citra spora di ruang Eigen. Data yang digunakan adalah citra spora dengan empat kelas yang masing-masing memiliki 24 data per kelas dengan total keseluruhan data sebanyak 96 citra. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Laplacian untuk ekstraksi fitur dan SVM untuk klasifikasi data menggunakan percobaan fungsi kernel kernel Gaussian RBF dan Polynomial . Hasil dari penelitian ini adalah akurasi dari setiap ekstraksi yang telah dicoba. Hasil terbaik terletak pada fungsi kernel  RBF dengan ekstraksi fitur 70% dan parameter 10 dengan akurasi 98,96%.
Kata Kunci: Pteridophyta, Spora, Laplacian, SVM .

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  kaya  akan  keanekaragaman  hayati  baik  flora  maupun  fauna,  salah  satu  keanekaan  hayati  adalah tumbuhan paku atau Pteridophyta yang banyak tumbuh di daerah yang lembab [1], tanaman paku  memiliki peran yang cukup besar baik secara ekologis maupun ekonomis, secara ekologis tanaman paku berperan dalan satu rantai makanan dan  komponen  yang  berperan  dalam  siklus  daun  nitrogen.    Secara  ekonomis  tumbuhan  paku  dapat  berperan  sebagai tanaman obat, tanaman hias, sayuran dan sebagai pelindung persemaian [2][3].
Tumbuhan  paku  adalah  kelompok  tumbuh-tumbuhan  yang  mempunyai  jenis  yang  cukup  banyak.  Di  Indonesia diperkirakan terdapat lebih dari 1.300 jenis tumbuhan paku dari 12.000 jenis yang ada di seluruh dunia [4]. Pengamatan spora di laboratorium dilakukan dengan menggunakan jarum preparat, sori daun tumbuhan paku yang fertil diambil dan disimpan dalam larutan alkohol 70% di atas obyek gelas. Agar sori tersebut terpisah menjadi banyak spora maka perlu diketuk-ketuk  dengan batang gelas.  Pada  obyek  gelas  yang  lain  yang  telah  diberi glyserin,  dengan  bantuan  jarum  ose untuk menaburkan spora-spora di atasnya. Agar preparat siap diamati di bawah mikroskop elektron maka obyek gelas perlu ditutup dengan cover glass dan pada bagian tepinya harus diolesi dengan cat kuku. Pengamatan di bawah mikroskop elektron dilakukan dengan perbesaran 100x meliputi pengukuran panjang spora.
Penelitian  menggunakan  ciri  spora  untuk  mengidentifikasi  jenis  Pteridophyta  sudah  dilakukan  diantaranya mengidentifikasi bentuk spora dalam mendukung konsep takson [4], penelitian lain menggunakan variasi ukuran spora pada Asiantum raddianum untuk mengnalisis derajat ploidi dan pengaruhnya [5].
Data spora  didapat  dari tumbuhan paku yang berada Kebun Raya Cibodas Bogor, yang terdiri atas empat famili yaitu Thelypteridaceae, Aspleniaceae, Polypodiaceae , Aspidiaceae, masing-masing famili mempunyai 24 citra.  Total data pada penelitian ini berjumlah 96 citra dengan ukuran awal  960x1280 pixel kemudian ukuran citra diubah menjadi ukuran pixel yang disesuaikan pada kebutuhan penelitian.
Penelitian ciri spora pada Pteridophyta yang biasa dilakukan adalah melihat ukuran dan bentuk untuk melihat jenis spora[6].  Cara tersebut memerlukan pemahaman, pengalaman, ketelitian dan waktu untuk mencapai keakurasian dalam penentuan  jenis.    Berdasarkan  hal  tersebut  maka  perlu  sebuah  teknik  lain  dengan  cara  pemodelan  untuk  membantu mengidentifikasi jenis Pteridhopyta pada bagian spora.
Laplacian Of Gaussian adalah salah satu operator deteksi tepi yang dikembangkan dari turunan kedua [7]. Operator Laplacian Of Gaussian ini mempunyai sifat omny directional (tidak horizontal dan tidak vertikal)[8]. Operator ini sangat sensitive  terhadap  noise  yang  terletak  pada  titik-titik  tepi.  Sebelum  melakukan  deteksi  tepi  terlebih  dahulu  dilakukan proses  filter yang  dapat  melemahkan  noise.  Operator  Laplacian  Of  Gaussian  ini  terbentuk dari proses  Filter  Gaussian yang diikuti operasi Laplacian[9][10].
Penelitian yang akan dilakukan adalah Ekstraksi Citra menggunakan Metode Laplacian dan SVM ( Support Vector Machine ) untuk Identifikasi Jenis Tanaman Paku Berdasarkan Citra Spora,

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Langkah-langkah Penelitian
Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan Laplacian untuk deteksi tepi dari citra spora dan SVM sebagai klasifikasi dari object data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan object tersebut[11].  Pada isi Metode Penelitian akan ditampilkan Langkah-langkah atau scema dari penelitian yang akan dilakukan.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Akuisisi Data
Data spora pada jenis tumbuhan Pteridhopyta pada penelitian ini diambil sample dari kebun raya Cibodas Kecamatan Cianjur Jawa Barat, pengambilan data  tumbuhan paku dipilih  empat  jenis diantaranya Aspleniaceae, Polypodiaceae , Thelypteridaceae, Aspidiaceae , data diolah di laboratorium dan diambil citra mikroskopis untuk diolah dan diidentifikasi.
Aspleniaceae Polypodiaceae Thelypteridaceae Aspidiaceae
Gambar 2. Tumbuhan Paku
Sebanyak  empat  jenis  tumbuhan  paku  dikelompokan  menjadi  empat  kelas  yang  berbeda,  masing-masing  kelas mempunyai citra sebanyak 24 sehingga citra keseluruhan memiliki 96 citra.  Seperti terlihat pada Gambar 3

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Kelas 1 Aspleniaceae Kelas 2 Polypodiaceae Kelas 3 Thelypteridaceae Kelas 4 Aspidiaceae Gambar 3 Jenis citra spora Pteridhopyta

## 3.2. Praproses
Secara garis besar sistem terdiri atas dua bagian, yaitu proses pembelajaran citra dan proses pengujian citra[12][13].  Pada proses  pembelajaran  dan  pengujian  citra  spora  masing-masing  berukuran  96x128 pixel dari  ukuran  asal  960x1280 diperoleh dari hasil memodifikasi secara manual.  Maksudnya adalah setelah file citra spora diperoleh, proses cropping , resize dan penyesuaian citra untuk menyamakan dimensi citra dilakukan secara manual.

## 3.3. Deteksi Tepi Laplecian pada citra spora Pteridhopyta.
Citra awal dari spora pada penelitian ini mempunyai dimensi 96 x 128 seperti terlihat pada Gambar 10, citra spora  diubah  dari  RGB  menjadi  bentuk  grayscale,  kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur  citra  spora Pteridhopyta menggunakan Laplacian menjadi beberapa seperti terlihat pada Gambar 4.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 4. Hasil deteksi tepi menggunakan Laplacian pada citra spora

## 3.4. Pembentukan Persamaan SVM Multiclass.
Dalam  kasus  SVM  multiclass,  jumlah  persamaan  yang  dibentuk  sesuai  dengan  jumlah  kelas  [11][14].  Sebagai contoh, dalam  penelitian ini memiliki  kasus empat kelas, akan dibentuk empat persamaan, yaitu 𝑓 1(𝑥) , 𝑓 2(𝑥) , 𝑓 3(𝑥) dan 𝑓 4(𝑥) . Persamaan-persamaan ini digunakan untuk data training, dengan data dalam kelas 1  diberi label +1 dan data dalam kelas 2, 3 dan 4 diberi label -1. Dengan demikian, proses pembentukan persamaan menjadi dua kelas.
Adapun  tahapan  pembentukan  persamaan  SVM  dengan  kernel  Gaussian  RBF  dengan  menggunakan  software Python versi 10 adalah sebagai berikut :
1. Membagi data latih dan data uji dari keseluruhan data yang berjumlah 94.  Data latih digunakan sebagai pemodelan adalah sebanyak 72 dan data uji untuk prediksi sebanyak 24 citra.
2. Metode  yang  digunakan  pada  SVM  multiclass  ini  adalah  kernel  RBF  dengan  parameter  yang  digunakan  adalah  =  dan C = 1, sedangkan kernel Polynomial menggunakan parameter d = 2, C=1
3. Jika  kernel  telah  ditentukan,  maka  parameter  digunakan  untuk  memetakan  data  training  menggunakan  kernel Gaussian RBF berikut:
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− ||𝑥𝑖− 𝑥𝑗|| 2 2σ2 ) ................................................ (1)
Atau fungsi kernel Polynomial sebagai berikut : 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) = (1 + 𝑥 𝑇 . 𝑥 𝑖 ) 2 ………………………………….. (2)
4. Jika  data  latih  telah  dipetakan  menggunakan  fungsi  kernel  dan  telah  mendapatkan  nilai 𝛼 dan  b,  selanjutnya digunakan pada persamaan SVM untuk  memprediksi klasifikasi data uji.
Contoh pada persamaan SVM kernel Gaussian RBF adalah sebagai berikut : 𝑓(𝑥) =   𝑤 𝑇 . 𝑥 + 𝑏 Dimana 𝑤 𝑇 . 𝑥 + 𝑏 = 𝛼 𝑇 𝑦 𝑇 𝐾(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔, 𝑥 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) + 𝑏 Untuk persamaan 𝑓 1 (𝑥) adalah sebagai berikut
𝑓 1 (𝑥) =   𝛼 𝑇 𝑦 𝑇 𝐾(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔, 𝑥 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) + 𝑏
= [ 1 1 ⋮ 1 ] [ 1 0 ⋯ 0 0 1 ⋮ 0 ⋮ 0 ⋮ 0 ⋱ ⋯ ⋮ −1 ] 𝐾(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔, 𝑥 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) 72𝑥24 + 0

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Dengan 𝐾(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔, 𝑥 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) = exp (− ∥𝑥𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔−𝑥𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔∥ 2 2(2)2 ) = exp (− ∥𝑥𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔−𝑥𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔∥ 2 8 )
Dari perhitungan dengan kernel Gaussian RBF dengan menggunakan 𝑓 1 (𝑥) didapatkan vector baris dengan ukuran 1  x  24  atau  sebanyak  data  uji  yang  merupakan  prediksi  klasifikasi  sementara.    Perhitungan  selanjutnya  untuk membentuk persamaan berikutnya 𝑓 2(𝑥) , 𝑓 3(𝑥) dan 𝑓 4(𝑥) , ikuti langkah yang sama seperti persamaan 𝑓 1 (𝑥) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilan indentifikasi masing-masing jenis spora dimana dipisahkan menjadi 4 jenis. Output yang akan ditampilkan  berupa  nilai  akurasi  dari  percobaan,  tabel  dan  grafik  dari  hasil  percobaan,  ekstraksi  fitur  dan  pengujian skenario.

## 3.1. Pengelompokan data spora
Penelitian  ini  menggunakan  data  citra  spora  yang  memiliki  4  kelas  yaitu  kelas  1  ( Aspleniaceae ),  kelas  2 ( Polypodiaceae ),  kelas 3 ( Thelypteridaceae ) dan  kelas  4  ( Aspidiaceae ).    Data  keseluruhan  dikelompokan  berdasarkan kelas yang telah ditentukan menggunakan data yang telah ditransformasikan seperti terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Pengelompokan data spora
Gambar 5 menunjukan bahwa setiap data mengumpul sesuai dengan kelasnya masing-masing, pada kelas 3 berkelompok di area kelas 1, sementara pada kelas 4 dan kelas 3 berkelompok pada masing-masing kelas.  Hal ini menandakan bahwa kelas-kelas tersebut dapat di klasifikasikan.

## 3.5. Data Latih dan Data Uji
Data  citra  spora Pteridhopyta untuk  4  jenis  mempunyai  jumlah  keseluruhan  96  data,  dengan  masing-masing jenis berjumlah 24 data.  Data citra spora pada masing-masing jenis pada penelitian ini dibagi menjadi 2 bagian yaitu data latih (18 data) dan data uji (4 data).  Pengambilan data mengikuti pola 4 cross validation , dimana data diujikan kedalam 4 pola yang terdiri atas pola 1 hingga pola 4 dengan rincian seperti pada Tabel 1
Tabel 1 Susunan data latih dan data uji
Pola Citra Data Latih Citra Data Uji 1 7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24 1,2,3,4,5,6 2 1,2,3,4,5,6,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24 7,8,9,10,11,12 3 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,19,20,21,22,23,24 13,14,15,16,17,18
-1500 -1400 -1300 -1200 -1100 -1000 -1900 -1800
-1700
-1600 -1500 -1400 -1300

## Pengelompokan Spora
Kelas1 Kelas2 Kelas3
Kelas4

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
4 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18 19,20,21,22,23,24

## 3.6. Identfikasi Spora menggunakan Gaussian RBF
Penelitian  ini  menggunakan  menggunakan  citra  sspora  untuk  mengidentifikasi  jenis Pteridhopyta kedalam  4 kelas.  Penelitian ini melakukan beberapa macam percobaan dengan menggunakan SVM dengan metode One Againts All ( Christianini, et. al.(2000) )pada fungsi kernel RBF dengan  parameter  = 5, 10, 15, 20, dan 25 dan dengan ekstraksi fitur = 50%, 60%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90% dan 95%.  Percobaan untuk data training terlihat pada Tabel 2, dimana model yang dibentuk untuk memprediksi data latih itu sendiri mendapatkan akurasi 100% yang memiliki arti bahwa kelas dapat diklasifikasi tepat sesuai dengan kelas aslinya dengan galat error sebesar 0%. Terlihat pada Tabel 2 sebagai berikut :

## Tabel 2. Hasil Percobaan Akurasi RBF pada Data Latih
Ekstaksi (%) RBF ( ) 5 10 15 20 25 50 100 100 100 100 100 60 100 100 100 100 100 70 100 100 100 100 100 75 100 100 100 100 100 80 100 100 100 100 100 85 100 100 100 100 100 90 100 100 100 100 100 95 100 100 100 100 100
Percobaan  selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  data  testing  sebagai  prediksi,    dengan  nilai  parameter  = dengan ekstaksi fitur = 50%, 60%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90% dan 95%.disajikan pada Gambar 6
Gambar 6 Hasil akurasi kernel RBF dengan parameter :  = 10
Gambar 6 menunjukan pada ekstraksi fitur meningkat dari ekstraksi ciri 50% sampai dengan 70%, sedangkan hasil menurun  mulai  dari  ekstraksi  ciri  75%  sampai  dengan  95%.    Hal  ini  menunjukan  bahwa  data  teridentifikasi  optimal menggunakan SVM ketika berada pada ekstraksi 70% dengan parameter  =10 menghasilkan akurasi 98,96%. Hasil  kesalahan  pada  percobaan  menggunakan  kernel  RBF    parameter  sigma  =  10  dengan  ekstraksi  70%  dijabarkan menggunakan confusion matrix ditunjukan pada Tabel 3
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 50 60 70 75 80 85 90 95 90,63%90,63% 98,96%97,92%92,71% 85,42%81,25% 70,83% Ekstraksi Fitur (%)
Akurasi RBF Parameter  = 10

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 3. Confusion matrix percobaan RBF dengan parameter = 10
AKTUAL PREDIKSI Kelas Kelas Kelas Kelas 1 2 3 4 Kelas 1 23 1 0 0 Kelas 2 0 24 0 0 Kelas 3 0 0 24 0 Kelas 4 0 0 0 24
Tabel 3 menunjukan klasifikasi pada kelas 2 ( Polypodiaceae), kelas 3( Thelypteridaceae ) dan kelas 4 ( Aspidiaceae ) terklasifikasi 100% sedangkan pada kelas 1 ( Aspleniaceae ) ada satu data yang teridentifikasi oleh kelas prediksi yaitu kelas 2 ( Polypodiaceae) .  Data yang salah diklasifikasikan ditunjukan pada Tabel 4
Tabel 4 Data yang salah diklasifikasikan
Aktual (Data Uji) Prediksi Kelas/Jenis Data Ke Kelas/Jenis Aspleniaceae 77 Polypodiaceae
Tabel 4 menunjukan bahwa kesalahan klasifikasi antara kelas 1 (Aspleniceae) dan kelas 2 (Polypodiaceae) terletak pada urutan data ke-77, dengan demikian data yang terdapat pada percobaan menggunakan parameter sigma = 10 dengan ekstraksi ciri 70% hampir seluruhnya teridentifikasi.

## 3.7. Identfikasi Spora menggunakan Polynomial
Penelitian melakukan percobaan dengan fungsi kernel Polynomial menggunakan ekstraksi ciri 50% hingga 90% dengan parameter order 2.  Percobaan dengan fungsi kernel Polynomial menghasilkan tingkat kesalahan 5,2% pada ekstraksi ciri 50% dan 60%.  Jumlah data yang salah diklasifikasikan sebanyak 5 data dari 96 data.  Hasil percobaan menggunakan fungsi kernel Polynomial tersaji pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil akurasi kernel polynomial dengan parameter order = 2
0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0% 50 60 70 75 80 85 90 95 94,8% 94,8% 91,7% 84,4% 80,2% 76,0% 66,7% 54,2%
Ekstraksi Ciri (%)
Akurasi Polynomial Parameter d = 2

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 7 menunjukan hasil akurasi tertinggi berada pada ekstraksi ciri 50% dan 60% sebesar 94,8% sedangkan percobaan pada parameter d=2 menunjukan ekstraksi ciri dari 50% sampai dengan 95% terjadi penurunan akurasi hingga 54% pada ekstraksi ciri 95%.  Hal ini menunjukan bahwa data teridentifikasi optimal menggunakan SVM ketika berada pada ekstraksi 50% dan 60% dengan parameter d = 2 menghasilkan akurasi 94,8%.
Hasil  kesalahan  pada  percobaan  menggunakan  kernel  Polynomial    parameter d =  2  dengan  ekstraksi  60%  dijabarkan menggunakan confusion matrix ditunjukan pada Tabel 5
Tabel 5 Confusion matrix percobaan Polynomial dengan parameter d = 2 AKTUAL PREDIKSI Kelas Kelas Kelas Kelas 1 2 3 4 Kelas 1 24 0 0 0 Kelas 2 0 24 0 0 Kelas 3 0 4 20 0 Kelas 4 1 0 0 23
Tabel  5  menunjukan  klasifikasi  pada  kelas  1  ( Aspleniaceae )  dan  kelas  2  ( Polypodiaceae) teridentifikasi  100% sedangkan  pada  kelas  3( Thelypteridaceae )  ada  empat  data  yang  teridentifikasi  oleh  kelas  prediksi  yaitu  kelas  2 ( Polypodiaceae) dan  pada  kelas  4  ( Aspidiaceae )  ada  satu  data  yang  teridentifikasi  oleh  kelas  prediksi  yaitu  kelas  1 ( Aspleniaceae ).  Data yang salah diklasifikasikan ditunjukan pada Tabel 6.
Tabel 6 Data yang salah diklasifikasikan Aktual (Data Uji) Prediksi Kelas/Jenis Data Ke Kelas/Jenis Thelypteridaceae 13,15, 38,39 (2) Polypodiaceae (4) Aspidiaceae 69 Aspleniaceae
Tabel 6 menunjukan bahwa kesalahan klasifikasi antara kelas 3 ( Thelypteridaceae) dan kelas 2 ( Polypodiaceae ) terletak pada urutan data ke-13, 15, 38 dan 39, dan kesalahan klasifikasi antara kelas 4 ( Aspidiaceae) dan kelas 1 ( Aspleniaceae) terletak pada urutan data ke-69. Hal ini menunjukan bahwa pada percobaan menggunakan parameter d=2 dengan ekstraksi ciri 60% mempunyai kesalahan sebesar 5,2% dari 96 data.
.

## 4.  KESIMPULAN
Identifikasi  tumbuhan  paku  berbasis  spora  pada  penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  ciri  Laplacian  dan  SVM sebagai pemodelannya. Pada pemodelan SVM menggunakan fungsi kernel RBF dan kernel Polynomial dengan metode one  againt  all .  Pada  pengujian  dengan  meggunakan  data  uji  sebanyak  24  citra  dari  total  keseluruhan  96  citra  dengan ekstraksi fitur mulai dari 50%, 60%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90% dan 95%. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat diperoleh kesimpulan bahwa percobaan dengan menggunakan percobaan RBF dengan parameter  = 10 dengan kernel Polynomial  menggunakan  parameter d =2  mendapatkan  hasil  yang  terbesar  adalah  menggunakan  kernel  RBF  dengan akurasi 98,96%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ucapkan Puji Syukur kepada Allah SWT yang telah memberikan kekuatan, kelancaran untuk menyelesaikan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
penelitian dan laporan kemajuan hibah internal  ini.   Tidak lupa  pula  Kami ingin menyampaikan ucapan terima  kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam penelitian ini. Terima kasih kepada LPPM Universitas Pakuan yang telah memberikan dukungan secara finansial dan fasilitas untuk penelitian ini, Kami ucapkan terima kasih juga kepada Sekolah  Vokasi,  Program  Studi  Teknik  Komputer,  Program  Studi  Manajemen  Informatika  dan  Program  Studi  Ilmu Komputer Universitas Pakuan atas dukungan dan kerjasamanya yang baik, sehingga penelitian ini dapat terlaksana dan Kami ucapkan terima kasih kepada para mahasiswa yang telah banyak berkontribusi pada saat proses penelitian hingga selesai.  Semoga penelitian ini dapat menjadi masukan dan referensi yang baik bagi peneliti-peneliti setelahnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. A. Besar, “2017_Identifikasi Tumb Paku di Tahura Pocut Meurah,” vol. 05, pp. 22–31, 2017.
[2] P. T. Leki, Y. Makaborang, and Y. Ndjoeroemana, “Keanekaragaman Tumbuhan Paku (Pteridophyta) Di Daerah Aliran  Sungai  Pepuwatu  Desa  Prai  Paha  Kabupaten  Sumba  Timur  Sebagai  Sumber  Belajar  Biologi,” BIOEDUKASI (Jurnal Pendidik. Biol. , vol. 13, no. 1, p. 42, 2022, doi: 10.24127/bioedukasi.v13i1.5304.
[3] M. Turot, B. Polii, and W. Hengki D, “POTENSI PEMANFATAN TUMBUHAN PAKU Diplazium esculentum Swartz ( Studi Kasus ) Di KAMPUNG AYAWASI , DISTRIK AIFAT UTARA , KABUPATEN Margaretha Turot Bobby Polii This study aims to analyze : ( 1 ) productivity ; And ( 2 ) some ecological aspects of nail plan,” Agri- SosioEkonomi Unsrat , vol. 12, no. 3, pp. 1–10, 2016.
[4] D. N. Aini, H. Hanifa, D. S.  Mulfa, and T. M. Linda, “Pengaruh Bioaktivator Selulolitik untuk Mempercepat Pengomposan Tandan Kosong Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.),” Biota  J. Ilm. Ilmu-Ilmu Hayati , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2021, doi: 10.24002/biota.v6i1.3023.
[5] M. S. Pranita, H. S., Mahanal, S. and Sari, “Karakteristik spora tumbuhan paku asplenium kawasan Hutan Raya R. Soerjo,” J. Pendidik. Teor. Penelitian, dan Pengembangan. , vol. 2, no. 4, pp. 454–458, 2017.
[6] A. A. Marpung, N. Sofiyanti, and D. Iriani, “Morfologi Spora Paku Pteridaceae di Hutan PT. CPI Rumbai Riau,”
J. Riau Biol. , vol. 1, no. 2, pp. 149–154, 2016, [Online]. Available:
https://jrb.ejournal.unri.ac.id/index.php/JRB/article/view/3775.
[7] F.  Farida  and  R.  R.  Muhima,  “Image  Retrieval  Batik  Klasik  Parang  Rusak  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur Geometric  Invariant  Moment,  Sobel  Dan  K-Nn,” Netw.  Eng.  Res.  Oper. , vol.  4,  no.  1,  pp.  15–21,  2018, doi: 10.21107/nero.v4i1.107.
[8] M.  Tai,  M.  Kudo,  A.  Tanaka,  H.  Imai,  and  K.  Kimura,  “Kernelized  Supervised  Laplacian  Eigenmap  for Visualization  and  Classification  of  Multi-Label  Data,” Pattern  Recognit. ,  vol.  123,  p.  108399,  2022,  doi: 10.1016/j.patcog.2021.108399.
[9] K. Abdullah, A. A.  Riadi,  and  E.  Evanita,  “Klasifikasi  Kelayakan  Beras  Menggunakan  Metode  Laplacian  of Gaussian,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  … ,  vol.  6,  pp.  312–320,  2021,  [Online].  Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik/article/view/353%0Ahttp://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.ph p/jurasik/article/viewFile/353/332.
[10] E. Suharto, M. Y. Simargolang, M. N. H. Siregar, and A. P. Windarto, “Identifikasi Objek Menggunakan Proses Deteksi Tepi Metode Laplacian of Gaussian Dan Canny Terhadap Citra Sidik Jari,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 294, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3459.
[11] D. I. Pushpita Anna Octaviani, Yuciana Wilandari, “Penerapan Metode SVM Pada Data Akreditasi Sekolah Dasar Di Kabupaten Magelang,” J. Gaussian , vol. 3, no. 8, pp. 811–820, 2014.
[12] M.  V. Applalanaidu  and  G.  Kumaravelan,  “A  review  of  machine  learning  approaches  in  plant  leaf  disease detection and classification,” Proc. 3rd Int. Conf. Intell. Commun. Technol. Virtual Mob. Networks, ICICV 2021 , no. Icicv, pp. 716–724, 2021, doi: 10.1109/ICICV50876.2021.9388488.
[13] Soe  Moe  Myint  |  Moe  Moe  Myint  | Aye Aye  Cho,  “Handwritten  Signature  Verification  System  using  Sobel Operator and KNN Classifier,” Int. J. Trend Sci. Res. Dev. Classif. Publ. Int. J. Trend Sci. Res. Dev. , vol. 3, no. 5, pp. 1776–1779, 2019, doi: https://doi.org/10.31142/ijtsrd27825.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 7, Nomor 2, Juli 2023, Page 474-484 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[14] D.  P.  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra  menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN  untuk  Identifikasi  Jenis Anggrek (Orchidaceae),” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.872.