## Aplikasi Pengolahan Citra: Kombinasi Edge Detection dan LBPH (Local Binary Pattern Histogram) Untuk Pengenalan Daun Herbal
Muhammad Furqan Rasyid 1 , Muhammad Syukri Mustafa 2 1,2 Universitas Dipa Makassar email: 1 muhammad.furqan@undipa.ac.id, 2 syukri@undipa.ac.id
Abstract: This study aims to identify the herbal leaf system using imageprocessing technology. This study calculates the accuracy of a leaf recognition system that combines Edge Detection to detect and LBPH to classify herbal leaves. The test was carried out on 40 leaves which were grouped into 5 types of herbal leaves. The grouping based on the type of leaf is the easiest to find in Indonesia. The test was carried out using the confusion matrix method. From the test results, it was concluded that the combination of edge detection and LBPH was not good for recognizing herbal leaves.
Keywords : Herbal Leaves, Image Processing, Edge Detection, LBPH, Confusion Matrix
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  sistem  pengenalan  daun  herbal  dengan menggunakan  teknologi  pengolahan  citra.  Penelitian  ini  menghitung  akurasi  sistem pengenalan  daun  yang  mengkombinasikan  Edge  Detection  untuk  mendeteksi  dan  LBPH untuk  mengklasifikasikan  daun  herbal.  Pengujian  dilakukan  terhadap  40  daun  yang dikelompokkan  menjadi  5  jenis  daun  herbal.  Pengelompokan  berdasarkan  jenis  daun  yang paling mudah ditemukan di Indonesia. Pengujian dilakukan menggunakan metode confusion matriks. Dari hasil pengujian diperoleh kesimpulan bahwa kombinasi antara edge detection dan LBPH kurang baik untuk mengenali daun herbal.
Kata  kunci :  Daun  Herbal,  Pengolahan  Citra,  Edge  Detection,  LBPH,  Confusion  Matrix

## Pendahuluan
Saat  ini  telah  banyak  tanaman yang  ada  di  dunia  dengan  ciri  khas yang dimiliki sebagai pembeda dengan tanaman  lain.  yang  perlu  dipahami adalah  tidak  semua  tanaman  bisa  di konsumsi  dan  termasuk  sebagai tanaman  herbal.  Tanaman  herbal adalah  jenis  tanaman  yang  bisa dikonsumsi  dan  bisa  dibuat  menjadi obat.  Tanaman  ini  dimanfaatkan  oleh banyak  orang  sebagai  pengobatan alami.
Terdapat penelitian yang berhubungan  dengan  penelitian  ini. Penelitian yang dilakukan menggunakan  metode  data  mining untuk  digunakan  klasifikasi  daun
(Alkaromi,  n.d.).Penelitian  ini  juga menggunakan beberapa algoritma klasifikasi  seperti  naïve  bayes,  c4.5, SVM. Di akhir,
penelitian ini membandingkan ketiga algoritma tersebut untuk klasifikasi daun menggunakan  tools  rapidminer  pada dataset  iris  yang  berasal  dari  uci repository. Algoritma C4.5
memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 98,67%.  Sedangkan  untuk  algoritma Naive  Bayes  memperoleh  tingkat akurasi  sebesar  96,00%  dan  algoritma SVM  memperoleh  tingkat  akurasi sebesar  91,33%.  Ketiga  algoritma tersebut  termasuk  dalam  golongan best  classification karena  memperoleh tingkat  akurasi  diatas  90,00%.  Namun Penelitian  ini  menerapkan  teknologi data  mining,  yang  mana  file  inputan masih  berupa data  bukan  berupa  foto (gambar). Penelitian selanjutnya yang dilakukan  oleh  (Damayanti  &  Adi, 2019).  Menggunakan  metode  jaringan syaraf tiruan untuk pengenalan tanaman obat. Akurasi yang diperoleh sebesar  91%.  Karena  metode  yang digunakan  adalah  backpropagation, sehingga sering mengalami permasalahan saat menentukan parameter  pembelajaran.  (Suhendra  &
Wardoyo, 2015). Dari  penelitian  yang  telah  ada, penelitian  ini  merancang  sebuah sistem pengenalan daun herbal
Vol. x, No. x, August 2021, Pages xxx-xxxhttp://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
dengan memanfaatkan
teknologi pengolahan  citra.  Sistem  ini  dapat membantu individu dalam pengenalan daun herbal .

## Metode
Pengumpulan Data Data  untuk  penelitian  ini  adalah daun  herbal.Daun  herbal  adalah  jenis dedaunan  yang  biasa  digunakan sebagai  ramuan,  ini  sering  digunakan terlebih  dahulu  sebelum  melakukan pengobatan  ke  dokter.  Di  Indonesia terdapat  beberapa  jenis  daun  yang bisa  dimanfaatkan  menjadi  daun herbal.  Penelitian  ini  kami  memilih daun  herbal  yang  manfaatnya  sangat vital  dan  mudah  ditemukan  di Indonesia.
Dibawah menjelaskan mengenai jenis-jenis daun herbal yang digunakan  yang  digunakan  sebagai data untuk penelitian ini:
A) Daun sirih Daun  sirih  merupakan  salah  satu tanaman herbal yang ada di Indonesia yang  tumbuh  subur.  Sebagian  besar wilayah  memiliki  daun  sirih,  daun  ini sering  digunakan  untuk  mengatasi berbagai permasalahan mengenai kesehatan.  Tumbuhan  yang  tumbuh dan merambat bersandar pada batangnya. Daun ini memiliki
kandungan  vitamin  seperti  vitamin  C, niacin, tiamin, riboflavin, karoten yang mana  merupakan  sumber  kalsium yang bagus, tanning, eugenol, saponin, dan  beragam  jenis  minyak  esensial. Beberapa  manfaat  lain  dari  daun  sirih lainnya  seperti  meringankan  sembelit, mengurangi masalah pernapasan, menyembuhkan batuk, dan mengobati hidung mengeluarkan darah (mimisan).  Cara  untuk  memperoleh manfaat  dari  daun  ini  dengan menggunakan  metode  merebus.  Air hasil  rebusan  daun  sirih  tersebut dapat  dikonsumsi  ataupun  digunakan untuk membasuh.

## B) Daun Sirsak
Bukan  hanya  buahnya  saja  yang banyak  dicari  orang,  melainkan  daun sirsak  juga  memiliki  banyak  manfaat bagi  kesehatan  tubuh  manusia.Banyak orang yang mengandalkan daun sirsak untuk  mengatasi  maupun  mencegah gangguan  kesehatan  seperti  diabetes, kanker,  mengontrol  kadar  kolesterol, mengatasi  penyakit  paru-paru,  dan meningkatkan sistem kekebalan tubuh.  Seperti  daun  sirih,  untuk memperoleh  manfaatnya,  biasanya daun  sirsak  direbus  terlebih  dahulu, selanjutnya  air  hasil  rebusannya dikonsumsi sebagai obat.

## C) Daun Pepaya
Tanaman  Pepaya  merupakan  jenis tanaman  berbuah  yang  tidak  asing bagi  penduduk  Indonesia.  Selain buahnya,  daun  pepaya  juga  dapat dikonsumsi  dan  diolah  menjadi obat herbal.  Adapun  manfaat  dari  buah pepaya  yaitu  sebagai  mengobati saluran pencernaan, pengobatan untuk  demam  berdarah,  meredakan kram pada saat menstruasi, meningkatkan  kelancaran  asi,  hingga mencegah risiko kanker. Untuk menjadikan daun pepaya menjadi obat herbal, seseorang harus merebus daun pepaya  yang  masih  muda  dan  asam kedalam air yang mendidih selama 10- 15 menit. Selanjutnya saring, pisahkan daun  dan  airnya,  namun  bisa  juga apabila  air  rebusan  tersebut  langsung dikonsumsi
D) Daun Balakacida Chromolaena  odorata  merupakan nama ilmiah dari daun balakacida.Daun ini juga biasa disebut sebagai  daun  kirinyuh.  Tanaman  ini merupakan  salah  satu  dari  jenis tanaman gulma atau tanaman pengganggu yang berasal dari keluarga asteraceae.Di  Indonesia,  tanaman  ini justru  banyak  ditemukan  di  dataran rendah atau kurang dari 500 mdpl.Walaupun  sering  dibuang  begitu saja,  namun  ternyata  daun  balakacida
ini  mempunyai  manfaat  yang  luar biasa  untuk  bidang  pertanian.Sebagai obat  herbal,  daun  balakacida  sering digunakan  untuk  mengobati  berbagai jenis penyakit seperti kista, mencegah kanker  serviks,  menjaga  kesehatan reproduksi wanita, mencegah diabetes, mengobati  vertigo,  maag,  menjaga kesehatan jantung, menurunkan kadar kolesterol dan masih banyak lagi.

## E) Daun Sukun
Tanaman  Sukun  adalah  salah  satu jenis  tanaman  berbuah  yang  sering dimasak  menjadi  berbagai  macam sajian.Namun  bukan  hanya  buahnya, tanaman  sukun  memiliki  manfaat kesehatan  bagi  tubuh  manusia.  Daun sukun berbentuk lebar dengan beberapa  garis-garis  ruas  yang  sangat jelas terlihat. Daun sukun ini memiliki warna  identic  warna  hijau.  Sebuah penelitian menemukan beberapa senyawa  kuat  pada  daun  sukun  yang sudah kering seperti zat anti inflamasi, asam hidrosianat, riboflavin, asetilkolin  dan  juga  tanin.  Selain  itu, zat  anti  oksidan  tinggi  dan  beberapa jenis mineral lainya juga ditemukan di daun  sukun  kering.  Beberapa  manfaat daun sukun untuk kesehatan manusia seperti  mengobati  penyakit  ginjal, menurunkan
kadar kolesterol, menurunkan  resiko  penyakit  jantung, menangkal  terbentuknya  sel  kanker, pengobatan untuk asam urat, pengobatan  untuk  penyakit  liver, mengobati alergi, mengobati sakit gigi, obat anti pendarahan.
Pengolahan Citra Pengolahan  citra  atau  Image processing  merupakan  sebuah  teknik dalam  pemrosesan  gambar  dengan input  berupa  citra  dua  dimensi  yang bertujuan  untuk  menyempurnakan citra  atau  mendapatkan  informasi yang  berguna  untuk  diolah  menjadi beberapa  keputusan.  Dalam  operasi pemrosesan  citra,  operasi  yang  sering dilakukan  dalam  gambar grayscale. Gambar grayscale didapatkan  dari
pemrosesan  gambar  berwarna  yang didekomposisi  menjadi  komponen  (R) merah,  (G)  hijau,  dan  (B)  biru  yang diproses  secara  independen  sebagai gambar grayscale.  Image  processing terbagi  menjadi  dalam  3  tingkatan (Tyagi, 2018):
A) Low Level Image processing Tingkatan dimana operasi sederhana  dalam  pengolahan  gambar dimana  input  dan  output  berupa gambar. Contoh: contrast enhancement dan noise reduction. B) Mid-Level Image processing Tingkatan dimana operasi pengolahan  gambar  yang  melibatkan ekstraksi  atribut  dari  gambar  input. Contoh: edges, contours dan regions.

## C)
High- Level Image processing Tingkatan  dimana  kategori  yang melibatkan pemrosesan gambar kompleks yang terkait dengan analisis dan  interpretasi  konten dalam  sebuah keadaan untuk pengambilan keputusan.
Digital  image  merupakan  fungsi dua  dimensi  f(x,y)  yang  merupakan proyeksi  dari  bentuk  tiga  dimensi kedalam bentuk dua dimensi dimana x dan  y  merupakan  lokasi  elemen gambar  atau  piksel  yang  berisikan nilai.
Ketika nilai x, y dan intensitasnya  berupa  diskrit,  maka gambar  tersebut  dapat  dikategorikan sebagai digital image. Secara matematis,  digital image adalah representasi  matriks  dari  gambar  dua dimensi  menggunakan  piksel.  Setiap piksel  diwakili  oleh  nilai  numerik.
Pada gambar grayscale , hanya memiliki  satu  nilai  berkisar  antara  0- 255.  Untuk  gambar  yang  berwarna, memiliki  tiga  nilai  yang  mewakili merah (R), hijau (G), dan biru (B) yang masing-masing  memiliki  kisaran  nilai yang sama antara 0-255. apabila suatu gambar hanya memiliki dua intensitas,
Vol. x, No. x, August 2021, Pages xxx-xxxhttp://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
gambar  tersebut  dikenal  sebagai binary image (Tyagi, 2018).
Confusion Matrix
Pengukuran  adalah  sesuatu  yang penting  dilakukan  untuk  mengetahui kinerja suatu sistem klasifikasi. Pengukuran  Kinerja  sistem  klasifikasi menunjukkan  seberapa  baik  sistem dalam mengklasifikasikan data. Confusion matrix merupakan sebuah  metode  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur  kinerja  sistem  yang paling  sering  digunakan  khususnya yang menggunakan metode klasifikasi.
Pada  dasarnya confusion  matrix mengandung informasi yang membandingkan  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil klasifikasi  yang  seharusnya  ( Data Mining:  Konsep  Dan  Aplikasi ,  n.d.). Terdapat empat istilah sebagai representasi  hasil  proses  klasifikasi pada pengukuran kinerja yang menggunakan confusion matriks.Keempat istilah tersebut adalah (TP) True  Positif ,  (TN) True Negatif,  (FP) False  Positive ,  dan (FN) False Negatif . Nilai (TN) True Negative merupakan jumlah banyaknya data negatif yang terdeteksi  dengan  benar.  (FP) False
Positive merupakan  jumlah  banyaknya data negatif namun terdeteksi sebagai data  positif.Sementara  itu, (TP) True Positive merupakan  jumlah  banyaknya data positif yang terdeteksi benar.(FN) False  Negative merupakan  kebalikan dari True  Positive ,  yang  mana  jumlah banyaknya data positif namun terdeteksi sebagai data negatif. Berdasarkan nilai (TN) True
Negatif,  (FP)  False  Positive , (FN) False Negatif ,  dan (TP) True  Positif diperoleh nilai  akurasi,  presisi  dan recall .  Nilai akurasi menunjukkan seberapa akurat sistem  untuk  mengklasifikasikan  data secara  benar.  Dengan  kata  lain,  nilai akurasi  adalah  perbandingan  antara data  yang  terklasifikasi  benar  dengan
keseluruhan  data.  Nilai  akurasi  dapat diperoleh dengan Persamaan 1.
Tabel 1. TabelConfusion Matrix Kelas Terklasifika si Positif Terklasifik asi Negatif POSITI F TP(True positif) FN(False negative) NEGAT IF FP(False Positif) TN(True Positif) Rancangan Dan Desain Penelitian Rancangan penelitian ini melalui 4 tahap . Tahap pertama untuk rancangan  penelitian  ini  adalah  studi literatur. Di tahap ini penulis mengumpulkan dan mempelajari penelitian-penelitian yang telah dilakukan  yang  berhubungan  dengan penelitian  ini. Tahap  kedua adalah pengambilan  data,  pada  tahap  ini dikumpulkan  beberapa  jenis  daun herbal  yang  mudah  ditemukan  di Indonesia. Tahap ketiga. Adalah tahap untuk  analisis  data  dan  perancangan sistem. Tahap  keempat. Adalah  tahap untuk  pembuatan  sistem.  Pembuatan sistem menggunakan Bahasa pemrograman python dengan tambahan  library  open-cv  python  dan numpy.Gambaran alur tahapan penelitian ini ditampilkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Desain Penelitian Prosedur Penelitian
Sebelum  menjelaskan  mengenai prosedur pada penelitian ini, kami terlebih dahulu  menjelaskan  mengenai  Edge detection dan LBPH serta penerapan kedua metode tersebut dalam Bahasa pemrograman python. Penggunaan metode edge detection untuk  mendeteksi  objek.  Edge  detection adalah  suatu  metode  untuk  mendeteksi tepi  dari  objek.  Metode  ini  sering digunakan  untuk  mendeteksi  objek  atau angka.
Edge detection menggunakan pendekatan  variasi  intensitas  pada  titik gambar  yang  dikenali  sebagai  garis  tepi.
Terdapat  serangkaian  tindakan  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  poin dalam sebuah gambar.
Rangkaian
tindakan  ini  diperlukan  untuk  memberi informasi terkait gambar (Vikram Mutneja, 2015).  kode  Penerapan  edge  detection yang  ditulis  dengan  Bahasa  python  pada penelitian ini ditampilkan pada gambar 2.
Gambar 2. Kode Edge Detection
Setelah objek terdeteksi, selanjutnya kami menggunakan
metode  LBPH  untuk  klasifikasi  daun herbal.LBPH  (Local  Binary  Pattern Histogram)  sebuah  metode  yang ditemukan  pada  tahun  1996.  Pada penelitian  untuk  pengenalan  wajah, penggunaan LBPH memperoleh akurasi  diatas  90%  (Ahmed  et  al., 2018).  Sedangkan  penggunaan  PCA hanya  memperoleh  akurasi  sebesar 83,75%  (Rasyid  et  al.,  2019).  Oleh karena itu kami menggunakan metode LBPH  ini  untuk  pengenalan  daun herbal. Penggunaan metode LBPH pada sistem  yang  dibuat  ini  ditampilkan pada gambar 3.

## Gambar 3. LBPH di Python
Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan video setiap daun. Hasil kualifikasi akan diuji tingkat akurasinya menggunakan metode confusion
matriks yang telah dijelaskan  sebelumnya  pada  bab  (2.3). Gambar  pengujian  ditampilkan  pada gambar 4.
Vol. x, No. x, August 2021, Pages xxx-xxxhttp://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Gambar 4. Hasil Penelitian
Penjelasan mengenai hasil perhitungan akurasi akan dibahas di BAB berikutnya.  Gambaran  sistem  yang dibuat ditampilkan di gambar 5.
Mulai Input data uji Edge detection untuk deteksi objek LBPH untuk klasifikasi daun selesai
Gambar 5. Flowchart Sistem .

## Hasil Dan Pembahasan
Untuk  pengenalan  daun  herbal, penelitian ini menggunakan 75 dataset yang  terdiri  dari  daun  balakacida  13, daun  pepaya  24,  daun  sirih  13,  daun sirsak  17,  daun  sukun  8.  Pengujian menggunakan  total  40  gambar  yang terdiri  dari  dari  daun  balakacida  8, daun  pepaya  8,  daun  sirih  8,  daun sirsak 8, daun sukun 8. Setiap gambar dataset maupun datauji telah di resize (ubah ukuran) pixelnya menjadi 300 x 300.  Hasil  pengujian  untuk  untuk seluruh  data  uji  di  tampilkan  pada tabel  2,  sedangkan  pada  tabel  3-7 menampilkan  perhitungan  Confussion matriks  untuk  setiap  jenis  daun  yang di uji.

## Pengujian Pengenalan Daun Herbal
Tabel  2.  Pengujian  Pada  Pengenalan  Daun Herbal
Actual Class Pr edictio n cla ss
X B P S1 S2 S3 TK B 4  2 2 1 2 0 P 0  3 0 0 1 0
S1 0  0 3 1 0 0 S2 0  1 0 4 0 0 S3 0  0 0 0 4 0 TK 4  2 3 3 1 0 a Keterangan : B =  Balakacida P =  Pepaya S1 =  Sirih S2 =  Sirsak S3 =  Sukun
TK =  Tidak Dikenali
Perhitungan akurasi
Akurasi  =
= = 45%
Tabel  3.  Tabel Confussion  Matrix  Daun Balakcida
x Actual Pr ed icti o n x B BB B 4 6 BB 4 26
Keterangan : B= Balakacida BB=Bukan Balakacida
Tabel  4.  Tabel Confussion  Matrix  Daun Pepaya
x Actual Pr ed icti o n x P BP
P 3 6 BP 4 26 Keterangan : P= Pepaya
BP=Bukan Pepaya

## Tabel  5.  Tabel Confussion  Matrix  Daun
Sirih x Actual
Pr ed icti o n
x S1 BS1 S1 3 4 BS1 5 28 Keterangan : S1=Sirih BS1=Bukan Sirih
Tabel  6.  Tabel  Confussion  Matriks Daun Sirsak x Actual
Pr ed icti o n x S2 BS2 S2 4 4 BS2 4 28 Keterangan : S2=Sirsak BS2=Bukan Sirsak
Tabel  7.  Tabel  Confussion  Matriks Daun Sukun
x Actual
Pr ed icti o n
x S3 BS3 S3 4 4 BS3 4 28 Keterangan : S3=Sukun BS3=Bukan Sukun Kesimpulan Dan Pembahasan Dari pengujian yang telah dilakukan,  penggunaan  edge  detection dan lbph untuk pengenalan daun herbal masih  memperoleh  akurasi  yang  cukup rendah  yaitu  sebesar  45%.  Ini  lebih rendah
dibanding penelitian sebelumnya yang menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Sehingga penelitian  ini  bisa  dikembangkan
dengan menggunakan metode pengolahan  citra  yang  lain  seperti algoritma YOLO untuk mendeteksi daun herbal dan SVM untuk mengklasifikasikan jenis daun herbal.
Penggunaan algoritma YOLO untuk mendeteksi memperoleh akurasi sekitar 80-99% (Ullah, 2020). Untuk klasifikasi, SVM  memperoleh  akurasi  98,83% (Computer  Science  and  Engineering Department,  Guru  Gobind  Singh Indraprastha  University,  New  Delhi, India et al., 2020) .

## Referensi
Ahmed, A., Guo, J., Ali, F., Deeba, F., & Ahmed,  A.  (2018).  LBPH  based improved face recognition at low resolution. 2018  International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD) , 144 – 147. https://doi.org/10.1109/ICAIBD. 2018.8396183 Alkaromi,  M.  A.  (n.d.). Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk dataset  iris  dengan  rapid  miner . 10.
Computer  Science  and  Engineering Department,  Guru  Gobind  Singh Indraprastha  University,  New Delhi,  India,  Saxena,  A.,  Khanna, A.,  &  Gupta,  D.  (2020).  Emotion Recognition and Detection Methods: A Comprehensive Survey. Journal  of  Artificial Intelligence and Systems , 2 (1), 53 – 79.
https://doi.org/10.33969/AIS.20 20.21005
Damayanti,  M.,  &  Adi,  C.  K.  (2019). Pengenalan  Daun  Tanaman  Obat Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation. MEANS (Media  Informasi  Analisa  dan Sistem) , 98 – 103. https://doi.org/10.54367/means.
v4i2.542
Vol. x, No. x, August 2021, Pages xxx-xxxhttp://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Data  Mining:  Konsep  Dan  Aplikasi . (n.d.).  Retrieved  May  7,  2019, from http://andipublisher.com/produ k-0113004603-data-mining- konsep-dan-aplikasi- mengguna.html
Rasyid, M., Zainuddin, Z., & Andani, A.
(2019,  June  14). Early  Detection of Health Kindergarten Student at School  Using  Image  Processing Technology .  1st  International Conference  on  Science  and Technology,  ICOST  2019,  2-3 May, Makassar, Indonesia. https://eudl.eu/doi/10.4108/eai. 2-5-2019.2284609 Suhendra, C. D., & Wardoyo, R. (2015). Penentuan  Arsitektur  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation (Bobot  Awal  dan  Bias  Awal) Menggunakan Algoritma Genetika. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , 9 (1), 77 – 88. https://doi.org/10.22146/ijccs.6 642 Tyagi, V. (2018). Understanding Digital Image Processing . https://doi.org/10.1201/978131 5123905 Ullah, Md. B. (2020). CPU Based YOLO: A  Real  Time  Object  Detection
Algorithm. 2020  IEEE  Region  10
Symposium  (TENSYMP) ,  552 – 555. https://doi.org/10.1109/TENSYM
P50017.2020.9230778
Vikram Mutneja, D. (2015). Methods of
Image  Edge  Detection:  A  Review. Journal  of  Electrical  &  Electronic Systems , 04 (02). https://doi.org/10.4172/2332- 0796.1000150