Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1162
Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 61-67
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DIGITAL IMAGE CLASSIFICATION OF HERBAL LEAVES USING KNN AND CNN WITH GLCM FEATURES
Dinna Zahirah 1 , Purnawansyah 2 , Nia Kurniati 3 , Herdianti Darwis *4
1,2,3,4 Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia Email: 1 dinnazahirah.nur@gmail.com , 2 purnawansyah@umi.ac.id , 3 nia.kurniati@umi.ac.id , 4 herdianti.darwis@umi.ac.id
(Article received: June 26, 2023; Revision: July 7, 2023; published: January 31, 2024)

## Abstract
Geographical position and having a tropical climate make Indonesia known for its abundant biodiversity, one of which is herbal leaves. Indonesia has more than 2039 species that fall into the category of herbal medicinal plants. Herbal leaves are plants that are used as an alternative to natural disease healing. The large number of herbal leaf plants makes it difficult for people to distinguish between herbal plants and non-herbal plants, except when herbal leaf plants bear fruit or bloom. With advances in technology, many studies have been conducted to identify types of herbal plants, one of which is to identify the characteristics of the leaves. In this study, image recognition of herbal leaves was carried out using the K-Nearest Neighbor and Convolutional Neural Network methods with feature extraction of the Gray Level Co-occurance Matrix. By using these 2 methods, the data collected in this study were 480 leaf images which were then divided into 80% testing data and 20% training data. The data used are in the form of Sauropus androgynus and Moringa leaves. Based on the test results, the Convolutional Neural Network method which is suggested in the herbal leaf image classification which has an accuracy value of 96%..
Keywords : Classification, CNN, GLCM, Herbal Leaves, KNN, Preprocessing.

## KLASIFIKASI CITRA DIGITAL DAUN HERBAL MENGGUNAKAN METODE KNN DAN METODE CNN DENGAN EKSTRAKSI FITUR GLCM

## Abstrak
Posisi  geografis  dan  memiliki  iklim  tropis  membuat  Indonesia  dikenal  dengan  keanekaragaman  hayati  yang melimpah,  salah satunya adalah daun  herbal. Indonesia  memiliki  lebih dari 2039 spesies  yang termasuk dalam kategori tanaman obat herbal. Daun herbal merupakan  tumbuhan yang digunakan sebagai salah satu alternative penyembuhan  penyakit  secara  alami.  Banyaknya  tumbuhan  daun  herbal  membuat  masyarakat  sulit  dalam membedakan antara tumbuhan herbal dan non-herbal, kecuali pada saat tumbuhan daun herbal berbuah atau mekar. Dengan  kemajuan  teknologi,  banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  jenis  tumbuhan herbal, salah satunya mengidentifikasi karakteristik pada daun. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan citra daun herbal menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan Convolutional Neural Network dengan ektrasi fitur Gray Level Co-occurance Matrix. Dengan digunakannya 2 metode tersebut maka data yang telah  dikumpulkan pada penelitian ini sebanyak 480 citra daun yang kemudian terbagi menjadi 80% data testing dan 20% data training. Data yang digunakan yaitu berupa daun katuk dan daun kelor. Berdasarkan hasil pengujian, metode Convolutional Neural Network tanpa GLCM yang disarankan dalam klasifikasi citra daun herbal yang memiliki nilai accuracy sebesar 96%.   .
Kata kunci : CNN, Daun Herbal, GLCM, Klasifikasi, KNN, Preprocessing.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  secara  luas  karena  memiliki kekayaan  alam  hayati  yang  melimpah,  termasuk berbagai  jenis  tumbuhan  herbal.  Hal  ini  disebabkan oleh iklim tropis  yang ada di Indonesia, serta posisi geografis  yang  sangat  mendukung  pertumbuhan tumbuhan  tersebut  [1][2].  Indonesia  memiliki  lebih dari 38.000 jenis tanaman, dan dari jumlah tersebut,
terdapat lebih dari 2039 spesies yang termasuk dalam kategori tanaman obat herbal [3].
Daun  herbal  adalah  tumbuhan  yang  digunakan sebagai  pilihan  alternatif  untuk  penyembuhan penyakit  secara  alami  [4].  Pengetahuan  tentang tumbuhan  herbal  masih  terbatas  di  kalangan masyarakat.  hal  ini  disebabkan  oleh  jumlah  jenis tumbuhan  herbal  yang  sangat  banyak,  sehingga
masyarakat  kesulitan  untuk  membedakan  antara tumbuhan  herbal  dan  tumbuhan  non-herbal,  kecuali saat  tumbuhan  tersebut  berbuah  atau  mekar.  Oleh karena  itu,  diperlukan  penggunaan  teknologi informatika untuk mengidentifikasi jenis daun herbal secara cepat dan akurat guna mengelola keanekaragaman hayati dengan cara yang efisien dan efektif. Melalui pengolahan citra ( image processing ), informasi  yang beragam  mengenai tumbuhan  herbal dapat diberikan kepada masyarakat [3]-[5].
Dengan  mengikuti  kemajuan  teknologi,  telah dilakukan upaya untuk melakukan pengenalan objek secara otomatis menggunakan komputer dengan cara menangkap  dan  memproses  informasi  dari  sebuah citra  [6].  Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan untuk mengidentifikasi jenis tumbuhan herbal, salah satunya  dengan  fokus  pada  identifikasi  melalui karakteristik daun, dengan tujuan untuk memudahkan dan  mempercepat  proses  pemisahan  jenis  daun tumbuhan  herbal. Daun  memiliki peran  yang  sangat signifikan  dalam  tumbuhan.  Selain  itu,  daun  juga lebih  mudah  untuk  diperoleh  dibandingkan  dengan akar,  karena  akar  berada  di  dalam  tanah  dan  sulit untuk  diakses  [4][7].  Informasi  dalam  sebuah  citra, foto  atau  gambar  dapat  dengan  mudah  diperoleh ketika  kualitas  foto  tersebut  baik  dan  dapat  dengan mudah  dipahami  oleh  manusia  dan  mesin.  Kualitas yang baik pada foto memungkinkan detail yang jelas, sehingga  mempermudah  interpretasi  informasi  oleh manusia. Selain  itu, kualitas  yang baik juga penting bagi mesin atau komputer dalam proses analisis dan pengolahan  citra,  karena  memungkinkan  algoritma dan metode deteksi yang lebih akurat  dan efisien [8]. Dalam  citra,  tekstur  dapat  diidentifikasi  melalui atribut-atribut  seperti  kerapatan,  keseragaman,  dan keteraturan.  Analisis  terhadap  tekstur  ini  akan menghasilkan nilai-nilai karakteristik atau ciri khusus yang kemudian dapat diproses oleh komputer dalam proses klasifikasi. computer menggunakan informasi ini untuk membedakan dan mengklasifikasikan objek atau  bagian  citra  berdasarkan  pola  tekstur  yang teridentifikasi [3].
Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM) merupakan  suatu  teknik  aritmatika  yang  secara efektif  menghilangkan  artefak  pada  gambar.  Selain itu,  metode  ini  juga  mampu  dengan  jelas membedakan berbagai tekstur pada gambar. Dengan bantuan  GLCM,  frekuensi  dari  piksel-piksel  khusus dalam area berbeda dapat diidentifikasi dengan baik [9].  Ada  banyak  metode  klasifikasi  yang  populer dalam  pengolahan  citra,  diantaranya  adalah support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN) dan Deep Learning (DL) [10]. Metode KNN adalah salah  satu  metode  klasifikasi  yang  sangat  sederhana dalam  pengolahan  citra.  Pada  metode  ini,  gambar diklasifikasikan  dengan  dengan  memprtimbangkan jaraknya  terhadap  tetangga  terdekatnya  [11].  DL merupakan salah satu bidang dalam pengolahan citra atau image  processing. Dalam  bidang  ini,  sistem pengolahan  citra  dapat  membantu  manusia  dalam
mengenali  dan  mengklasifikasikan  objek  dengan cepat,  efisien  dan  mampu  memproses  jumlah  data yang  besar  dengan  mudah  [12].  CNN  merupakan salah satu metode dalam Deep Learning yang secara khusus digunakan untuk klasifikasi gambar. Metode ini  berfungsi  sebagai  alat  untuk  mengenali  dan membedakan  setiap  gambar  yang  ada,  terutama ketika  data  gambar  yang  digunakan  cukup  besar [13][14]. Metode CNN mampu mengolah data dalam bentuk dua dimensi. CNN dikembangkan berdasarkan Multi  Layer Perceptron dan merupakan jenis jaringan saraf tiruan yang dalam ( Deep Neural Network) yang  sering  digunakan  untuk  memproses data citra [15].

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk melakukan klasifikasi pada jenis tanaman daun  herbal  maka  dilakukan  tahapan  penelitian. Tahapan  penelitian  tediri  dari  beberapa proses  yaitu pengumpulan  data  (input  data), pre-processing (persiapan  data  sebelum  diproses),  kemudian dilakukan tahapan klasifikasi terhadap tanaman daun herbal  dengan  metode  CNN  dan  KNN  dengan menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan CNN tanpa ekstraksi  fitur,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan terhadap performa yang dihasilkan, dan yang terakhir hasil  dari  setiap  klasifikasi.  Dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart tahapan penelitian

## 2.1. Pengumpulan Dataset
Tujuan dari pengumpulan dataset adalah untuk mendapatkan  informasi  yang  diperlukan  dari  data yang  telah  dikumpulkan.  Dataset  yang  digunakan
dalam penelitian ini yaitu berupa daun katuk dan daun kelor  [15].  Dataset  diperoleh  dari  salah  satu  daerah yang  terletak  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Jumlah dataset  yang  dikumpulkan  sebanyak  480  data.  Dari data  yang  telah  dikumpulkan  selanjutnya  dilakukan pembagian skenario, yaitu skenario terang dan gelap. Dalam penelitian ini pengambilan gambar menggunakan kamera handphone dengan resolusi 64 MP,  semua  dataset  tersimpan  dalam  bentuk  gambar .jpg.

## 2.2. Pre-processing
Pre-processing merupakan  langkah  pertama yang  dilakukan  sebelum  memulai  tahap  pengolahan data  lebih  lanjut  [1].  Tujuan  dari  proses  ini  untuk memperbaiki  kualitas  citra  sebelum  masuk  ke  tahap berikutnya [4]. Pada tahap ini dilakukan penyeragaman  besar  gambar  citra  yang  telah dikumpulkan.  Besar  gambar  citra  yang  digunakan pada penelitian ini sebesar 1:1. Jumlah dataset yang digunakan  dapat  mempengaruhi  baik  buruknya akurasi yang didapatkan [15].

## 2.3. Gray Level Co-occurance Matrix
Setelah melakukan proses penyeragaman besar gambar  pada  setiap  dataset,  langkah  selanjutnya melakukan ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur yaitu proses mengidentifikasi  dan  menganalisis  karakteristik tekstur  dalam  objek  tertentu,  kemudian  tekstur tersebut dibuktikan menggunakan persamaan matematika.  Dengan  begitu  hasil  analisis  tekstur dapat  dibandingkan  dengan  objek  lainnya  melalui proses pengenalan. Pada penelitian ini, ektraksi fitur yang  digunakan  yaitu  GLCM,  pada  GLCM mencirikan  suatu  tekstur  pada  gambar  dengan mengamati  hubungan  antara  dua  piksel  pada  jarak dan  sudut  orientasi  tertentu  [3][8].  GLCM  memiliki beberapa  fitur,  yaitu contrast,  correlation,  energy, homogeneity,  dissimilarity dan  ASM  ( Angular Second Moment) . a. Contrast menggambarkan sejauh mana intensitas  cahaya  tersebar  dalam  suatu  gambar [16].
𝐶𝑜𝑛 =   ∑ ∑ 𝑝 (𝑖, 𝑗) 𝑁𝑔−1 𝑗=0 𝑁𝑔−1 𝑖=0 (1) Dimana 𝒑(𝒊, 𝒋) merupakan  elemen  matrix dibaris 𝒊 dan kolom 𝒋 .
b. Correlation merupakan  suatu  teknik  yang memanfaatkan metode pelacakan dan registrasi gambar untuk melakukan pengukuran perubahan  pada  gambar  2D  dan  3D  dengan tingkat akurasi yang tinggi [16].
𝐶𝑜𝑟𝑟 = ∑ ∑ (𝑖−𝜇𝑖)∗(𝑗−𝜇𝑗)∗𝑃 (𝑖,𝑗)
𝜎𝑖  𝜎𝑗
𝑁𝑔−1 𝑗=0 𝑁𝑔−1 𝑖=0
(2)
Dimana 𝝁 𝒊 , 𝝁 𝒋 merupakan  rata-rata  masing- masing  dibaris 𝒊 dan  kolom 𝒋 .  Sementara  itu 𝝈 𝒊 , 𝝈 𝒋 merupakan standar deviasi pada baris dan kolom matrix.
c. Energy adalah ukuran yang menghitung jumlah kuadrat dari setiapentri dalam gambar tersebut. Ketika  homogenitas antara piksel-piksel dalam gambar sangat mirip, maka energy akan tinggi [16].
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ ∑ 𝑃(𝑖 𝑗) 2 𝑁𝑔−1 𝑗=0 𝑁𝑔−1 𝑡=0 (3)
d. Homogeneity adalah  sebuah  ukuran  yang  peka terhadap  keberadaan  elemen  diagonal  terdekat pada  GLCM,  yang  merepresentasikan  sejauh mana tingkat keabuan antara piksel-piksel yang berdekatan serupa satu sama lain [17].
𝐻𝑔 =   ∑ ∑ 1 1+ (𝑖−𝑗)2 𝑁𝑔−1 𝑗=0 𝑁𝑔−1 𝑖=0 𝑃(𝑖, 𝑗) (4)
e. Dissimilarity (ketidaksamaan)  serupa  dengan
contrast. Namun,  perbedaannya  terletak  pada cara  penanganan  bobot  elemen.  Alih-alih memberikan bobot secara eksponensial, dissimilarity meningkat secara linear [17] .
𝐷𝑖𝑠 =   ∑ ∑ 𝑃 𝑁𝑔−1 𝑗=0 (𝑖, 𝑗) 𝑁𝑔−1 𝑖=0 ∗   |𝑖 − 𝑗| (5)
f. Angular  Second  Moment (ASM)  adalah  suatu parameter  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat  homogenitas  citra,  yaitu  sejauh  mana piksel-piksel  dalam  citra  memiliki  kesamaan satu sama lain [18].
𝐴𝑆𝑀 =   ∑ ∑ (𝑃(𝑖, 𝑗)) 2 𝑁𝑔−1 𝑗=0 𝑁𝑔−1 𝑖=0 (6)

## 2.4. K-Nearest Neighbor
KNN  adalah  metode  yang  sangat  simpel  dan dapat  diimplementasikan  dengan  mudah.  Adapun tujuan  dari  KNN  adalah  mengklasifikasikan  suatu objek baru berdasarkan data training dan testing [19]. Keunggulan dari algoritma KNN adalah kemampuannya  untuk  menangani  variasi  data  latih yang  berbeda,  dan  menjadi  lebih  efektif  ketika digunakan dengan dataset latihan yang besar. Untuk mengetahui  nilai  akurasi  pada  klasifikasi  citra  daun herbal  yaitu  daun  katuk  dan  daun  kelor,  maka digunakan  metode  KNN  [20].  Metode  KNN menggunakan  jarak  minimum  untuk  menentukan tetangga k yang  paling dekat,  dengan  itu  akan didapatkan  nilai  mayoritas  dari  data  baru  [2].  Pada KNN  terdapat  5  kernel  yang  digunakan  sebagai penghitung  jarak,  yaitu Euclidean,  Manhattan, Chebyshev, Minkowski, Hamming .
𝑑 𝑒𝑢𝑐 (𝑎, 𝑏) =   √∑ (𝑎 𝑖 − 𝑏 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (7)
64 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 61-67
𝑑 𝑚𝑎𝑛 (𝑎, 𝑏) = ∑ |𝑎 𝑖 −   𝑏 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (8)
𝑑 𝑐ℎ𝑒 (𝑎, 𝑏) = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 |𝑎 𝑖 − 𝑏 𝑖 |) (9)
𝑑 min(𝑎,𝑏) = (∑ |𝑎 𝑖 −   𝑏 𝑖 | 𝑥 𝑛 𝑖=1 ) 1 𝑥 (10)
𝑑 ℎ𝑎𝑚 (𝑎, 𝑏) = ∑ |𝑎𝑖−𝑏𝑖| 𝑛 𝑖 ∑ |𝑎𝑖−𝑏𝑖| 𝑛 𝑖 (11)

## 2.5. Convolutional Neural Network
CNN  telah  banyak  digunakan  pada  data  citra, karena  memiliki  tingkat  kedalaman  jaringan  yang tinggi  dan  termasuk  dalam  jenis Deep  Neural Network. CNN  dapat  digunakan  untuk  memproses data 2D dikarenakan memiliki kemampuan mempertahankan  informasu  special  [21]-[23].  Pada penelitian ini CNN digunakan untuk mengklasifikasikan  citra  daun  dengan  akurasi  yang baik  [22].  Tahapan  yang  digunakan  dalam  proses CNN yaitu;
a. Lapisan Convolution
Pada  tahap  ini,  proses  yang  dilakukan  oleh convolution adalah menjalankan operasi convolution antara  matriks citra dan  matriks  filter. Matriks  filter akan digeser melintasi seluruh permukaan citra untuk menghasilkan  matriks  fitur  ( feature  map) sebagai keluaran [24].
b. Lapisan Max Pooling Pada  tahap  ini, pooling digunakan  untuk mengurangi ukuran dari matriks fitur ( feature map ). Pada max  pooling nilai  yang  diambil  adalah  nilai maksimum dari area tersebut [24]. c. Lapisan Flatten Pada  lapisan  ini, flatten digunakan  untuk mengkonversi peta fitur akhir menjadi vector tunggal berdimensi  satu.  Proses  ini  penting  agar  anda  dapat memanfaatkan  lapisan  terhubung  penuh  setelah lapisan convolution dan max  pooling. Dengan melakukan flatten, maka dapat mengubah representasi  spesial  dari  fitur  menjadi  representasi linear  yang  cocok  untuk  lapisan-lapisan  terhubung penuh selanjutnya [24]. d. Lapisan Dense
Lapisan  ini  merupakan  sebuah  lapisan  dalam jaringan  saraf  yang  terhubung  secara  penuh,  yang berarti  setiap neuron dalam  lapisan  tersebut menerima  masukan  dari  semua  neuron  pada  lapisan sebelumnya.
Visual  lapisan  pada  CNN  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan merupakan  data  citra  yang  diperoleh  dari  studi lapangan  dengan  melakukan  pemotretan  langsung menggunakan kamera ponsel dengan resolusi 64mp. Pada proses pengambilan dataset daun di foto satu per satu  diatas  latar  berwarna  putih.  Data  yang dikumpulkan terdiri dari 2 kelas yaitu daun kelor dan daun  katuk  dengan  total  dataset  sebanyak  480  citra yang kemudian terbagi menjadi 2 skenario terang dan gelap dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Dataset Nama Kelas Data Citra Jumlah Daun Katuk
240
Daun Kelor 240 Total Data Citra 480

## 3.1. Klasifikasi CNN
Dilakukan  pengujian  data  citra  menggunakan metode CNN. Hasil dari pengujian data terlihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil pengujian CNN Skenario Precision Recall F1- Score Accuracy Gelap 0.96 0.96 0.96 0.96 Terang 0.96 0.96 0.96 0.96
Pada  Table  2,  hasil  klasifikasi  pengujian skenario  gelap  dan  terang  menunjukkan  nilai precission, recall, F1-score dan accuracy yang sama yaitu sebesar 96%. Hasil grafik dari pengujian dengan metode CNN Terlihat pada Gambar 3.
Dinna Zahirah, et.al., DIGITAL IMAGE CLASSIFICATION OF HERBAL … 65
3.2. Ekstraksi Fitur GLCM dengan Metode KNN dan CNN
Dilakukan  pengujian  pada  data  citra  dengan menggunakan ekstraksi fitur GLCM dengan 2 metode
yaitu  KNN  dan  CNN.  Hasil  dari  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Hasil pengujian KNN dan CNN dengan ekstraksi fitur GLCM
Skenario Performa Hasil dari Setiap Metode GLCM + KNN GLCM + CNN Euclidean Manhattan Chebyshev Minkowski Hamming Terang Precision 0.81 0.90 0.80 0.81 0.27 0.81 Recall 0.82 0.90 0.80 0.82 0.50 0.78 F1-Score 0.81 0.90 0.79 0.81 0.35 0.77 Accuracy 0.81 0.90 0.79 0.81 0.54 0.77 Gelap Precision 0.88 0.90 0.92 0.88 0.27 0.94 Recall 0.87 0.89 0.91 0.87 0.50 0.94 F1-Score 0.87 0.89 0.92 0.87 0.35 0.94 Accuracy 0.88 0.90 0.92 0.88 0.54 0.94
Tabel  3.  menunjukkan  hasil  klasifikasi  KNN dengan ekstraksi fitur GLCM, pada skenario terang, Manhattan merupakan  nilai  kernel  tertinggi  dengan precision,  recall , F1-score dan accuracy sebesar 90%. Sedangkan pada skenario gelap, nilai tertinggi terdapat  pada  kernel Chebyshev dengan precision sebesar  92% ,  recall sebesar  91%, F1-score sebesar 92% dan accuracy sebesar 92%.
Nilai terendah dengan skenario terang dan gelap berada  pada  kernel Hamming dengan precision sebesar  27% ,  recall sebesar  50%, F1-score sebesar 35% dan accuracy sebesar 54%.
Hasil  klasifikasi  CNN  dengan  ekstraksi  fitur GLCM,  terlihat  bahwa  nilai precision,  recall , F1- score dan accuracy tertinggi  berada  pada  skenario gelap  dengan  nilai  94%.  Adapun  grafik  hasil  dari metode KNN dan CNN dengan ekstraksi fitur GLCM terlihat pada Gambar 4. dan Gambar 5.
Gambar  4. Performa GLCM + KNN

## Gambar 5. Performa GLCM + CNN

## 4. DISKUSI
Hasil dari penelitian ini menunjukkan jika CNN tanpa GLCM mampu menghasilkan nilai yang sangat akurat dan efektif dalam memprediksi data. Accuracy yang  diperoleh  sangat  baik,  yaitu  sebesar  96%. Adapun nilai precision sebesar 96% dan nilai recall sebesar 96%. Dalam hal ini dapat disimpulkan bahwa metode  CNN  tanpa  GLCM  mampu  mengenali hamper seluruh data yang diberikan. Pada penelitian sebelumnya [4][5]
menggunakan  metode  yang  sama  yaitu  CNN. Penelitian  [4]  pengenalan  terhadap  daun  jambu, kunyit, laos, mengkudu dan pegagan, memiliki hasil accuracy pada data training sebesar 94,45%, dan nilai accuracy pada  data testing sebesar  93,62%. Sendangkan pada penelitian [5] mendeteksi penyakit pada  daun  kentang  menghasilkan  nilai accuracy sebesar 95%. Dengan demikian hasil performa yang diperoleh pada penelitian ini lebih baik dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  daun herbal  yaitu  daun  katuk  dan  daun  kelor,  dengan dataset yang digunakan tebagi menjadi 2 kelas yaitu gelap dan terang, pada masing-masing kelas terdapat
240  data.  Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan  metode  KNN  dan  CNN  dengan ekstraksi fitur GLCM . Hasil pengujian metode dari keseluruhan, CNN memiliki  nilai accuracy tertinggi  sebesar  96%, sedangkan  pada  hasil  pengujian  menggunakan ekstraksi fitur GLCM nilai accuracy tertinggi berada pada pengujian CNN skenario gelap dengan accuracy 94%.  Jadi  metode  CNN  dapat  disarankan  pada klasifikasi citra daun herbal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  P.  Arisanti  and  Y.  Yamasari,  “Mengenali Jenis  Tanaman  Obat  Berbasis  Pola  Citra Daun dengan Algoritma K-Nearest Neighbors,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 3,  no.  02,  pp.  95–103,  2021,  doi: 10.26740/jinacs.v3n02.p95-103.
[2] S.  A.  Rosiva  Srg,  M.  Zarlis,  and  W. Wanayumini,  “Identifikasi  Citra  Daun dengan  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor),” MATRIK J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 2, pp. 477–488, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1572.
[3] F.  S.  Ni’mah,  T.  Sutojo,  and  D.  R.  I.  M. Setiadi,  “Identification  of  Herbal  Medicinal Plants  Based  on  Leaf  Image  Using  Gray Level  Co-occurence  Matrix  and  K-Nearest Neighbor  Algorithms,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 51–56, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.51-56.
[4] Haryono,  Khairul  Anam,  and  Azmi  Saleh, “Autentikasi  Daun  Herbal  Menggunakan
Convolutional Neural Network
dan
Raspberry  Pi,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 3, pp. 278–286, 2020, doi: 10.22146/.v9i3.302.
[5] A.  J.  Rozaqi,  A.  Sunyoto,  and  M.  rudyanto Arief, “Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan Metode  Convolutional  Neural  Network,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  22, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.
[6] M.  A.  Hasan,  Y.  Riyanto,  and  D.  Riana, “Grape  leaf  image  disease  classification using  CNN-VGG16  model,” J.  Teknol.  dan Sist.  Komput. ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  218–223, 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.14013.
[7] C. Paramita, E. Hari Rachmawanto, C. Atika Sari,  and  D.  R.  Ignatius  Moses  Setiadi, “Klasifikasi  Jeruk  Nipis  Terhadap  Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna
Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[8] Q.  Said,  I.  Ernawati,  and  M.  M.  Santoni, “Identifikasi Tuberkulosis Paru Berdasarkan
Foto Sinar-X Thorax Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Inform.  J. Ilmu  Komput. ,  vol.  17,  no.  1,  2021,  doi:
10.52958/iftk.v17i1.2222.
[9] M. Yunianto et al. , “Klasifikasi Kanker Paru
Paru  menggunakan  Naïve  Bayes  dengan Variasi  Filter  dan  Ekstraksi  Ciri  GLCM,” Indones. J. Appl. Phys. , vol. 11, no. 2, p. 256, 2021, doi: 10.13057/ijap.v11i2.53213.
[10] M. F. Naufal et al. , “Klasifikasi Citra Game
Batu Kertas Gunting Menggunakan Convolutional Neural Network,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  166–174,
2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4273.
[11] L.  Farokhah,  “Implementasi  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB,” J. Teknol. Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  6,  p.  1129, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722608.
[12] F.  F.  Maulana  and  N.  Rochmawati, “Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 02, pp. 104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
[13] Luqman Hakim, Z. Sari, and H. Handhajani, “Klasifikasi  Citra  Pigmen  Kanker  Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan
Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 379–385, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3001.
[14] D.  Iswantoro  and  D.  Handayani  UN, “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  (CNN),” J.  Ilm.  Univ.  Batanghari Jambi ,  vol.  22,  no.  2,  p.  900,  2022,  doi: 10.33087/jiubj.v22i2.2065.
[15] T.  Winanda,  Y.  Yunus,  and  H.  Hendrick, “Klasifikasi  Kualitas  Mutu  Daun  Gambir
Ladang Rakyat Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network,” J.  Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 3, pp. 102–107, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.156.
[16] O.  R.  Indriani  and  C.  A.  Sari,  “Tomatoes Classification Using K-NN Based on GLCM and  HSV  Color  Space,” Int.  Conf.  Innov. Creat.  Inf.  Technol.  Comput.  Intell.  IoT, ICITech , no. November, 2017, doi: 10.1109/INNOCIT.2017.8319133.
[17] Y.  Park  and  J.  Guldmann,  “Measuring Continuous  Landscape  Patterns  with  Gray- Level  Co-Occurrence  Matrix  (  GLCM  ) Indices : An Alternative to Patch Metrics ?,”
Ecol.  Indic. ,  no.  February,  2020,  doi: 10.1016/j.ecolind.2019.105802.
[18] C.  Journal,  D.  B.  Wahyudi,  and  F.  W. Wibowo,  “Pola  Tekstur  Permukaan  untuk Klasifikasi Mutu Ubin Teraso Menggunakan
GLCM  dan  KNN,” Creat.  Inf.  Technol.  J. , vol. 5, no. 1, pp. 49–57, 2018.
[19] I.  A.  A.  S.  Pratiwi  and  A.  W.  Wijayanto,
“Klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan Support  Vector  Machine  di  Pulau  Jawa,” J. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 1, pp. 8–21, 2019, [Online]. Available:
https://ojs.unud.ac.id/index.php/jik/article/do wnload/68565/44248.
[20] D.  A.  N.  Pca,  “Klasifikasi  tingkat kematangan  buah  kopi  berdasarkan  deteksi warna  menggunakan  metode  knn  dan  pca,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 88–95, 2021.
[21] N.  Rachmat  and  B.  J.  Saputra,  “Klasifikasi
Video  Olahraga  Berdasarkan  Citra  Berbasis Konten Menggunakan Segmentasi Superpixel Sport Video Classification Based on Content Image with Superpixel
Segmentation,” Komputika  J.  Sist.  Komput. , vol. 11, no. 28, 2022, doi:
10.34010/komputika.v11i1.4542.
[22] S. Juliansyah and A. D. Laksito, “Klasifikasi Citra Buah Pir Menggunakan Convolutional Neural Networks,” InComTech J. Telekomun. dan Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 65–72, 2021.
[23] H.  Saleh et  al. ,  “K-Nearest  Neighbor Berbasis  Seleksi  Atribut  Chi  Square,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu
Komput. , vol. 14, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[24] R. Magdalena, S. Saidah, I. Da, Y. N. Fuadah, N. Herman, and N. Ibrahim, “Convolutional Neural Network for Anemia Detection Based on  Conjunctiva  Palpebral  Images,” J.  Tek.
Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 349–354, 2022.