## Penerapan Algoritma Svm Untuk Klasifikasi Citra Daun Sirih

## APPLICATION OF THE SVM ALGORITHM TO IMAGE CLASSIFICATION OF BETEL LEAF
Edhy Puerwandono 1 , Irfan Maulana 2
1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika (STIKOM CKI) irfanmaulanavip@gmail.com

## ABSTRACT
Betel leaf is a herbal plant with very good properties for treatment because it contains antioxidants and is quite high in water and low in calories. By utilizing the image of the betel leaf which will later be examined and become the input value for the process of selecting the type of betel leaf, which will go through several stages such as the extraction of texture, shape, and color features which will then be classified based on the value of the extraction results. The research methodology used in this study uses the Support Vector Machines (SVM) algorithm. The types of betel leaf classified are green betel leaf and red betel leaf. Image processing begins with resizing, followed by  converting  the  RGB  image  to  grayscale.  Then  segmentation  is  performed  using  the  k-means  clustering algorithm. After that, feature extraction is performed using metric and eccentricity parameters. The final stage is classification using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The resulting training accuracy is 91%, while the testing accuracy is 80%.

## Keywords: Image Classification, Betel Leaf, Support Vector Machine

## ABSTRAK
Daun sirih  termasuk tanaman herbal  dengan khasiat yang sangat  bagus untuk  pengobatan karena  mengandung antioksidan dan kandungan air yang cukup tinggi dan rendah kalori. Dengan memanfaatkan citra dari daun sirih yang nantinya akan diteliti dan menjadi nilai masukkan untuk proses pemilihan jenis dari daun sirih, dimana akan melalui beberapa tahapan seperti ekstraksi fitur tekstur, bentuk, dan warna yang selanjutnya akan di klasifikasi berdasarkan  nilai  dari  hasil  ekstraksi  tersebut.  Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan algoritma Support Vector Machines (SVM). Jenis daun sirih  yang diklasifikasi adalah daun sirih hijau  dan  daun  sirih  merah.  Pengolahan  citra  diawali  dengan  melakukan  resizing,  dilanjutkan  dengan mengkonversi  citra  rgb  menjadi  grayscale.  Kemudian  dilakukan  segmentasi  menggunakan  algoritma  k-means clustering. Setelah itu dilakukan ekstraksi ciri menggunakan parameter metric dan eccentricity. Tahapan terakhir adalah klasifikasi  menggunakan algoritma Support  Vector Machine (SVM). Akurasi  pelatihan yang dihasilkan adalah sebesar 91%, sedangkan akurasi pengujian sebesar 80%.
Kata Kunci : Klasifikasi Citra, Daun Sirih, Support Vector Machine

## PENDAHULUAN
Daun sirih sudah sejak dulu digunakan  masyarakat  Indonesia  sebagai obat tradisional. Tanaman sirih (Piper bettle L.) merupakan salah satu tanaman yangmempunyai  daya  antibakteri  dimana kemampuan tersebut karena adanya berbagai zat yang terkandung didalamnya. Kandungan minyak atsiri daun sirihmengandung  4.2%  yang  sebagian besar adalah chavica betel, isomer euganol allypyrocatechine,  cineol  methil  euganol dan  caryophyllen,  kavikol,  kavibekol, estragol,  terpinen  (Sastroamidjojo,  1997).
Selain  itu  juga  masih  mengandung flafonoid, saponin, tanin (Mursito, 2002).
Secara umum, pengklasifikasian citra yang  telah  dilakukan  lebih  cenderung kepada  klasifikasi  objek  dengan  kategori yang  lebih  besar,  seperti  klasifikasi tumbuhan, Daun memiliki tingkat kemiripan bentuk fisik yang hampir sama. Pengklasifikasian pada citra dengan objek- objek  yang  memiliki  bentuk  fisik  yang mirip tergolong sering ditemui.
Daun  sirih  termasuk  tanaman  herbal dengan  khasiat  yang  sangat  bagus  untuk pengobatan karena mengandung antioksidan dan kandungan air yang cukup
tinggi  serta  rendah  kalori,  Permasalahan yang sering muncul ialah, bagi masyarakat yang  kurang  pengetahuan  tentang  ciri  dan karakteristik  tumbuhan  ini  akan  merasa kesulitan dalam mengenali jenisnya. Sehingga, perlu adanya studi atau pengembangan dalam hal pengenalan jenis daun  sirih  dengan  memanfaatkan  metode (SVM)  agar  dapat  memudahkan  manusia dalam mengidentifikasi jenis daun sirih.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang masalah  diatas,  maka  dapat  disimpulkan identifikasi masalah tersebut adalah :
Belum  diketahui  faktor-faktor  apa saja  yang  mempengaruhi  hasil  klasifikasi dan  akurasi  terbaik  ketika  menerapkan model klasifikasi citra Daun Sirih menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM).
Berdasarkan  latar  belakang  yang telah  diuraikan  sebelumnya  maka  peneliti membuat rumusan masalah sebagai berikut :
a.  Bagaimana  membuat  sistem  untuk
klasifikasi citra Daun Sirih menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM)?
b.  Bagaimana  menganalisis  keakuratan Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam mengklasifikasi citra Daun Sirih ? Berdasarkan  rumusan  masalah  yang
telah disebutkan sebelumnya, tujuan penelitian ini adalah :
a.  Menerapkan preprocessing pada sampel citra  yang  kemudian  dijadikan  sebagai dataset  proses  training  Support  Vector Machine (SVM).
b.  Mengetahui  jumlah  data  yang  tepat untuk dapat menghasilkan akurasi  daun sirih yang terbaik.
c.  Mengetahui  hasil  klasifikasi  daun  sirih dari model yang diperoleh

## METODE
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  citra  berwarna yang  diambil  pada  Google  Images  dan kaggel dengan objek utama yaitu citra daun sirih yang digunakan untuk pengklasifikasian  jenis  daun  sirih.  Pada
penelitian ini data citra yang diambil yaitu dengan  menggunakan  objek  daun  sirih hijau  (piper  batle)  dan  daun  sirih  merah (piper  ornatum).  Gambar  dibawah  ini merupakan sampel data dari citra jenis daun sirih  hijau  yang  telah  diambil  dan  akan diolah  sebagai  dataset  untuk  digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Dataset Daun Sirih Hijau
Pada penelitian ini adalah citra daun sirih  dan  daun  sirih  merah  yang  tersebar dari  berbagai  sumber  dalam  internet. Sedangkan  untuk  sampel  dalam  penelitian ini  hanya  mengambil  2  jenis  daun  sirih dengan  total  sampel  sebanyak  1400  citra untuk data training dan 600 citra untuk data testing.
Informan Data   dalam   penelitian   ini diambil    menggunakan      metode  scraping dari berbagai sumber di internet.
Berikut  adalah  2  variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  beserta penjelasannya :
Tabel 1. Variabel Penelitian
Teknik  pengumpulan  data  dapat digunakan  untuk  mengumpulkan  data sesuai  tata  cara  penelitian  sehingga diperoleh  data  yang  dibutuhkan.  Teknik pengumpulan  data  adalah  langkah  yang paling  strategis  pada  penelitian  karena tujuan  utama  dari  penelitian  adalah mengumpulkan data. Teknik pengumpulan data  pada  penelitian  ini  memakai  Teknik Dokumentasi.
Dokumentasi  merupakan  metode mengkaji  dan  mengolah  data  menurut dokumen-dokumen yang sudah ada sebelumnya dan mendukung data penelitian.
No. Variabel Latih Uji Definisi Operasional
Variabel 1 Piper Batle 1400 600 Citra berupa daun sirih (Piper Batle) 2 Piper Ornatum 1400 600 Citra berupa daun sirih merah (Piper Ornatum)
Metodologi penelitian yang digunakan
dalam penelitian ini menggunakan  algoritma  Support  Vector Machines  (SVM).  Jenis  daun  sirih  yang diklasifikasi  adalah  daun  sirih  hijau  dan daun sirih merah. Pengolahan citra diawali dengan  melakukan  resizing,  dilanjutkan dengan  mengkonversi  citra  rgb  menjadi grayscale. Kemudian dilakukan segmentasi menggunakan algoritma k-means clustering.  Setelah  itu  dilakukan  ekstraksi ciri  menggunakan  parameter  metric  dan eccentricity.  Tahapan  terakhir  adalah klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Akurasi pelatihan yang  dihasilkan  adalah  sebesar  91  %, sedangkan akurasi pengujian sebesar 80%. Software  yang  digunakan  dalam  analisa data  citra  daun  sirih  adalah  software Matlab.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## Gambar 2. Penerapan Metodologi
Proses  pengumpulan  data  pada penelitian ini menggunakan metode scraping. Metode scraping yang dilakukan adalah  dengan  mengunduh  (download) gambar  terkait  dengan  objek  dalam penelitian ini yaitu gambar citra daun sirih yang ada pada variabel penelitian ini yang diperoleh  pada  situs  google  image  dan kaggel.
Sebagian  besar  data  gambar  dalam penelitian  ini  merupakan  hasil  download dari internet yang pastinya memiliki ukuran
yang  berbeda-beda.  Maka  dari  itu, preprocessing citra dilakukan untuk menyiapkan  citra  yang  kemudian  diproses lebih lanjut, baik untuk kebutuhan ekstraksi fitur  maupun  kebutuhan  klasifikasi  data. Proses  tersebut  dilakukan  menggunakan beberapa  langkah  preprocessing  data  yang dapat dilakukan dalam klasifikasi menggunakan  metode  Support  Vector Machines (SVM). Preprocessing merupakan  tahap  yang  dilakukan  sebelum training  atau  testing  model  dengan melakukan  proses  resize,  konversi  citra RGB. Resize yaitu mengubah ukuran citra yang  digunakan  untuk  menyesuaikan  citra supaya  dapat  dilakukan  training  atau testing.  Konversi  citra  RGB  merupakan proses  perubahan  citra  berwarna  35 menjadi  grayscale.  Feature  extraction merupakan teknik pengenalan objek dengan melihat ciri-ciri khusus pada objek tersebut yang bertujuan melakukan perhitungan  dan  perbandingan  untuk mengklasifikasi suatu citra. Dalam
penelitian  ini,  digunakan  dua  dataset terpisah  yang  masing-masing  berisi  data latih (train) dan data uji (test).
Tahapan  yang  akan  dilakukan  yaitu membuat  data  training  dan  data  testing, segmentasi,  ekstraksi  fitur,  klasifikasi  lalu setelah  melewati  proses  tersebut  akan menghasilkan  sebuah  hasil  apakah  citra pengujian tersebut termasuk kategori daun sirih atau tidak.

## Gambar 3. Alur Pemodelan Data
Rancangan  pengujian  adalah  tahap untuk  mengetahui  bagaimana  kinerja berdasarkan  sistem  yang  telah  di  bangun. Rancangan  pengujian  ini  bertujuan  untuk melihat apakah hasil analisa dan rancangan
yang  dilakukan  sudah  sesuai  dengan  yang di harapkan.
Pada tahap ini, peneliti akan melakukan  ekstraksi  citra  daun  sirih Menggunakan  Metode  Support  Vector Machines (SVM). setelah melewati proses tersebut  akan  menghasilkan  output  yaitu apakah citra daun sirih yang di ujikan dapat terdeteksi atau tidak

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada
penelitian ini dapat mengklasifikasikan  daun  sirih  dengan menggunakan  salah  satu  metode  dari Machine  Learning  yaitu  Support  Vector Machine  (SVM)  .  Dalam  pembuatan  citra tersebut  maka  diperlukan  data-data  dalam bentuk  gambar  dari  citra  daun  sirih  yang akan diklasifikasikan.
Pada  kasus  ini  citra  yang  akan diklasifikasikan  berupa  2  jenis  daun  sirih yaitu Piper betle dan Piper ornatum.  Proses awal  dalam  pembuatan  model  klasifikasi dengan  Support  Vektor  Machine  (SVM) adalah  melakukan  pelatihan  pada  Support Vektor Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan  model  yang  paling bagus  dan  menghasilkan  nilai  akurasi tinggi.  Dalam  pelatihan  model  Support Vektor Machine (SVM) terdapat data  train dan  data  test  .  Data train  digunakan  untuk melakukan  training  pada  model  dan  data test  digunakan  untuk  validasi  dari  data training. Pelatihan model dilakukan dengan menggunakan Pemograman Matlab.
Pengumpulan data 2 citra jenis daun sirih  diperoleh  dari  situs  Kaggel  yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra berwarna dengan ukuran yang bervariasi.

## Gambar 4. Citra Daun Sirih
Kemudian ada data 2 citra daun sirih, Sebelum  disimpan,  citra  daun  sirih  dapat dipilih terlebih dahulu mana saja citra yang
dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini. Gambar citra yang telah tersimpan  tersebut akan  digunakan  untuk  melakukan  proses training dan testing.
Gambar 5. Citra Daun Sirih Merah
Setelah data citra daun sirih terkumpul,  selanjutnya  membuat  buat folder  dataset  yang  berisi  folder  train  dan folder test.
Dataset  terbagi  atas  1400  data training  dan  600  data  testing.  Sebelum pembuatan dataset untuk proses klasifikasi dilakukan  maka  file  citra  yang  sudah  kita kumpulkan kedalam sebuah folder. Kemudian  pembuatan  dataset  dilakukan menggunakan aplikasi Pemograman Matlab  dengan  beberapa  tahapan  yang dilakukan.  Sebelum  pembuatan  dataset untuk proses klasifikasi dilakukan maka file citra  yang  sudah  kita  kumpulkan  kedalam sebuah  folder  tadi,  kita  masukan  ke direktori  program  Matlab  terlebih  dahulu. Kemudian  pembuatan  dataset  dilakukan menggunakan  aplikasi  Matlab  dengan beberapa  tahapan  yang  dilakukan.  Tahap awal  yang  harus  dilakukan  adalah  dengan memasukan  script berikut.

## Gambar 6. Menetapkan Folder Data Latih
Pembacaan  file  citra  pada  data  latih pada  kelas  daun  sirih,  Langkah  pertama yang  dilakukan  adalah  membaca  file  citra dengan  menetapkan  folder  data  latih sebagai variabel utama daun sirih.

## Gambar 7. Membaca File Citra RGB
Selanjutnya  melakukan  pengolahan citra terhadap seluruh file dengan membaca file  citra  RGB,  Lalu  mengkonversi  citra RGB menjadi citra grayscale.

## Gambar 8. Citra RGB

## Gambar 9. Citra Grayscale
Gambar  diatas  merupakan  hasil konversi  dari  citra  RGB  menjadi  citra Grayscale
Gambar 10. Menghitung Akurasi Pelatihan Gambar  diatas  merupakan  coding untuk menghitung akurasi pelatihan dengan cara  jumlah  benar  dibagi  dengan  jumlah data dan dikali 100%.
Pengujian dilakukan
untuk mendapatkan  hasil  akurasi  dari  setiap model  uji  yang  dibuat  sebelumnya.  Data citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data 2 jenis citra daun sirih dengan jumlah  data  latih  (train)  sebanyak  1400 kemudian data uji (test) sebanyak 600 citra
daun sirih. Selanjutnya melakukan pelatihan data citra daun sirih , hasil akurasi pengujian  tersebut,  dimana  jumlah  dataset yang benar dibagi 100.
Setelah  kita  melakukan  training model,  selanjutnya  kita  lakukan  evaluasi kinerja model pada set pengujian. Evaluasi dilakukan  guna  melihat    keberhasilan model data. objek citra yang dibaca dalam proses  klasifikasi,  juga  akan  didapatkan nilai  akurasi  dan  dengan  probabilitas tertinggi yang akan didapat dari keseluruhan model pengujian.

## Gambar 11. Evaluasi Pelatihan
Gambar diatas merupakan kode yang digunakan  untuk  melihat  evaluasi  kinerja Support  Vektor  Machine  (SVM),  dari gambar  tersebut  dapat  dilihat  evaluasi akurasi  yang  dihasilkan  dari  data  train dengan nilai akurasi sebesar 91,66%.

## Gambar 12. Evaluasi Pengujian
Gambar diatas merupakan kode yang digunakan  untuk  melihat  evaluasi  kinerja Support  Vektor  Machine  (SVM),  dari gambar  tersebut  dapat  dilihat  evaluasi akurasi  yang  dihasilkan  dari  data  test dengan nilai akurasi sebesar 80%.
Gambar 13. Pengolahan Citra
Evaluasi dari hasil klasifikasi Support Vektor  Machine  (SVM)  yang  dilatih menggunakan  data  train  sebanyak  1400 citra diperoleh nilai evaluasi yang dihasilkan dari data test sebanyak 600 citra dengan  melakukan  pengujian  didapat  nilai accuracy sebagai berikut.
Tabel 2. Evaluasi Nilai Accuracy

## Klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN)
Accuracy Pelatihan Accuracy Pengujian 91,66% 80%

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  hasil penerapan metode Support Vektor Machine (SVM)  dalam  mengklasifikasikan  2  jenis citra,  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
a.  Akurasi  akan  dicapai  semakin  baik apabila  digunakan  data  train  yang semakin  besar.  Hal  ini  dibuktikan dengan  pengujian  pada  jumlah  data training sebanyak 70% dan data validasi sebanyak  30%  pada  setiap  model pengujian.
b.  Dengan melakukan evaluasi pada
Support Vektor Machine (SVM)
diperoleh  nilai  accuracy  berdasarkan data  train  sebesar  91%  dan  data  test sebesar 80 % nilai accuracy

## DAFTAR PUSTAKA
Budi Prawira, A., & Widiastiwi, Y. (2021). Penerapan  Metode  Gray  Level  Co- Occurance  Matrix  dan  Algoritma Support Vector Machine Pada Klasifikasi Tanaman Bidara Berdasarkan Tekstur Daun. In Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu Komputer dan Aplikasinya
(SENAMIKA) Jakarta-Indonesia . Caraka,  B.,  Alldino,  B.,  Sumbodo,  A.,  & Candradewi, I. (2017). Klasifikasi Sel Darah  Putih  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM) Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital. IJEIS , 7 (1), 25–36.
Datumaya  Wahyudi  Sumari,  A.,  Alfian Bastami,  A.,  Rahmad,  C.,  Studi Teknik  Informatika,  P.,  Teknologi Informasi,  J.,  Negeri  Malang,  P., Abdulrachman  Saleh,  L.,  Operasi Angkatan Udara, K. I., & Korespondensi, P. (2021). Pemilihan Daging Kelapa Bermutu Berdasarkan  Warna  Dan  Tekstur Untuk  Produksi  Wingko  Berkualitas Menggunakan Metode Support Vector  Machine  (Svm)  Dan  Fusi Informasi . 8 (3), 587–594. https://doi.org/10.25126/jtiik.202184 391
Dirjen, S. K., Riset, P., Pengembangan, D., Dikti,  R.,  Irmanda,  H.  N.,  & Astriratma,  R.  (2017).  Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Klasifikasi Jenis Pantun  dengan  Metode  Support Vector  Machines  (SVM). Masa Berlaku Mulai , 1 (3), 915–922.
Dwi  Nurcahya,  E.  (2017). Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index . 2 (1),  45–
54.
Fikry, M. (2018). Ekstrover atau Introver :
Klasifikasi  Kepribadian  Pengguna Twitter dengan Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine.
Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri , 16 (1), 72–76. Hilda  Kusumahadi,  S.,  Junaedi,  H.,  &
Santoso, J. (2019). Klasifikasi
Helpdesk Menggunakan Metode Support  Vector  Machine. Jurnal Informatika:  Jurnal  Pengembangan IT , 4 (1), 54–60. https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.11
25
Hudawi  As,  A.,  Ja,  W.,  Shudiq,  far,
Fadhilur  Rahman,  M.,  &  Artikel,  R. (2020). Jurnal Teknologi dan Manajemen  Informatika  Penentuan Metode  Terbaik  Dalam  Menentukan Jenis Pohon Pisang Menurut Tekstur Daun (Metode K-NN dan SVM) . 6 (2),
128–136.
http://http://jurnal.unmer.ac.id/index. php/jtmi
Lombu, A. S., Hidayat, S., & Hidayatullah, A.  F.  (2022).  Pemodelan  Klasifikasi Gaji  Menggunakan  Support  Vector Machine. Journal  of  Computer
System  and  Informatics  (JoSYC) , 3 (4), 363–370. https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2
137
Muhammad  Muharam,  F.,  &  Aelani,  K.
(2017). KOPERTIP:  Jurnal  Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Implementasi Support Vector Machine (Svm) Untuk Klasifikasi  Jenis  Daun  Mangga
Menggunakan  Metode  Gray  Level Co-Occurrence  Matrix . 01 (03),  93– 100.
Perdana,  A.,  &  Tanzil  Furqon,  M.  (2018). Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Pada Pengklasifikasian Penyakit Kejiwaan Skizofrenia (Studi Kasus: RSJ. Radjiman  Wediodiningrat,  Lawang)
(Vol. 2, Issue 9). http://j- ptiik.ub.ac.id
Prabowo, R., Lestari, D., & Korespondensi, *. (2023). Klasifikasi Image
Tumbuhan Obat Sirih Hijau dan Sirih Merah Menggunakan Metode Decision  Tree  Medicinal  Plants Image  Classification  of  Green  Betel and  Red  Betel  Using  Decision  Tree Method. Online)  Teknologi:  Jurnal Ilmiah  Sistem  Informasi , 12 (1),  16– 22. https://doi.org/10.26594/teknologi.v 13i1.3352
Rakhmawati, P. U., Pranoto, Y. M., Setyati, E., Sarjana, P., Informasi, T., Tinggi,
S., Surabaya, T., & Kontak, S. (n.d.).
Seminar  Nasional  Teknologi  dan Rekayasa (SENTRA)2018 ISSN (Cetak) 2527-6042 eISSN (Online) . Ramon,  E.,  Nazir,  A.,  Oktavia,  L., Informatika,  T.,  Islam  Negeri  Sultan Syarif  Kasim  RIAU  Jl  Soebrantas
No,  U.  H.,  Simpang  Baru,  K.,  &
Tampan, K. (2022). Klasifikasi Status Gizi  Bayi  Posyandu  Kecamatan Bangun Purba Menggunakan
Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM). Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika  (Simika)  P-ISSN , 5 ,
2622–6901.
Retno, A., Ririd, T. H., Wulan Kurniawati, A., Yunhasnawa, Y., Informasi, J. T.,
& Malang, P. N. (2018). Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Indentifikasi Penyakit Daun Tanaman Kubis (Vol. 4).
Rumandan, R. J., Nuraini, R., Sadikin, N., &  Rahmanto,  Y.  (2022). Klasifikasi Citra  Jenis  Daun  Berkhasiat  Obat Menggunakan  Algoritma  Jaringan Syaraf  Tiruan  Extreme  Learning Machine .
https://doi.org/10.47065/josyc.v4i1.2 586
Setiyono,  A.,  &  Pardede,  H.  F.  (2019).
KLASIFIKASI SMS SPAM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR  MACHINE. Jurnal  Pilar
Nusa  Mandiri , 15 (2),  275–280. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2. 693
Sheffi,  R.,  Gultom,  T.,  Widiyanto,  D.,  &
Pangaribuan, A. B. (2020).
Klasifikasi
Penyakit Pengorok
Tanaman  Daun  Pada  Tanaman Manggis Menggunakan Metode Gray Level  Co-Occurrence  Matrix  Dan Support Vector Machine .
Teknologi  Informasi,  J.,  Suhendra,  R.,  &
Juliwardi,  I.  (2022). Identifikasi  dan Klasifikasi  Penyakit  Daun  Jagung Menggunakan Support Vector Machine . 1 (1), 29–35. http://jurnal.utu.ac.id/JTI
Umar,  R.,  Riadi,  I.,  Ahmad  Dahlan Yogyakarta,  U.,  Soepomo,  J.  D.,  & Umbulharjo,  K.  (2020).  Klasifikasi Kinerja  Programmer  pada  Aktivitas Media Sosial dengan Metode Support Vector  Machines. CYBERNETICS ,
4 (01), 32–40