## Klasifikasi Citra Daun dengan Metode Gabor Co-Occurence
Mutmainnah Muchtar dan Laili Cahyani Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia muchtarmutmainnah@gmail.com,  laili.cahyani13@mhs.if.its.ac.id

## Diterima 8 September 2015
Disetujui 27 November 2015
Abstract – Plant takes a crucial part in mankind existences. The development of digital image processing technique made the plant classification task become a lot of easier. Leaf is a part of plant that  can  be  used  for  plant  classification  where texture of the leaf is a common feature that been used  for  classification  process.  Texture  offers a unique feature and able to work even when the leaf is damaged or overly big in size which sometimes made the acquisition process become more difficult. This study offers a combination of Gabor filter methods and co-occurrence matrices to produce the most representative features for leaf classification. Classification using SVM with 5-fold cross validation system shows that the proposed Gabor  Co-Occurence  methods  was  able  to  reach average accuracy up to 89.83%.
Terms: Leaf, Gabor Co-occurence, Support Vector Machine, Texture
I.  PENDAHULUAN
Ilmu sains yang berkaitan dengan pengenalan atau  klasifikasi  tanaman  memegang  peranan penting dalam kehidupan manusia, termasuk dalam bidang makanan, pengobatan, industri, pertanian, dan lingkungan. Dengan semakin banyaknya spesies tanaman di dunia, penting untuk melindungi tanaman atau mengumpulkannya dalam bentuk informasi yang menawarkan keanekaragaman  tanaman.  Klasifikasi  berbasis komputer yang mampu mengenali tanaman tentu sangat membantu para peneliti di bidang pertanian dan perkebunan, botanist , ahli tanaman herbal, dokter, bahkan dapat juga digunakan sebagai media pembelajaran di sekolah.
Klasifikasi  tanaman  baik  secara  manual maupun otomatis dapat dilakukan melalui pengamatan  pada  ciri-ciri  fisik  pada  tanaman,
yaitu pengamatan pada bagian bunga, daun, buah, akar atau batang [1]. Daun merupakan bagian tanaman yang sering digunakan dalam proses klasifikasi tanaman, baik manual maupun otomatis.  Meskipun  demikian,  ciri  fisik  berupa warna  dianggap  tidak  begitu  signifikan  dalam menentukan jenis daun.  Hal ini disebabkan karena hampir seluruh jenis daun memiliki warna dominan hijau. Sedangkan untuk memperoleh fitur  bentuk,  terkadang  ditemukan  kesulitan dalam pengambilan data daun secara utuh, terutama untuk daun yang memiliki skala besar. Sehingga  tekstur  daun  merupakan  fitur  yang paling tepat digunakan dalam klasifikasi daun.
Meskipun  belum  ada  definisi  yang  pasti mengenai tekstur pada citra digital [2], tekstur berkaitan dengan pengukuran sifat-sifat seperti kehalusan ( smoothness ), kekasaran ( coarseness ), dan keteraturan ( regularity ) pada citra. Oleh karena itu, tekstur dari citra digital daun dapat diidentikkan dengan area pada permukaan daun yang menunjukkan keteraturan pola-pola tertentu [1]. Pada penelitian ini, tekstur daun yang akan dianalisis adalah area pada permukaan daun yang bukan merupakan urat daun utama.
Penelitian  dalam  bidang  klasifikasi  tanaman telah banyak dilakukan dengan menggunakan daun sebagai dasar untuk membedakan jenis tanaman. Penelitian oleh S.Liao dan A.C.S. Chung [3] berfokus pada penerapan metode ALBP ( Advanced Local Binary Pattern ) untuk mendapatkan karakter struktur lokal pada gambar tekstur. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur informasi global dengan menggunakan Aura Matrix measure berdasarkan informasi distribusi spasial dari pola yang dominan. A. Kadir dkk [4] melakukan  klasifikasi  berdasarkan  fitur  bentuk, warna dan tekstur daun menggunakan PNN

## ISSN 2355-3286
( Probability Neural Network ). S. Agustin dan E. Prasetyo [5] melakukan  klasifikasi  berdasarkan tekstur daun setelah proses segmentasi dengan K-means clustering ,  mengekstrak  fitur,  serta training dengan menggunakan K-Nearest Neighbor dan Backpropagation . Tekstur yang dihasilkan dari penelitian tersebut adalah rata- rata intensitas, smoothness ,  dan entropy dari pendekatan statistik, 5 dari 7 moment invariants , energi, serta kontras dari pendekatan matrik co- occurrence . Meskipun demikian, penelitian yang berkaitan dengan  klasifikasi  citra digital daun berbasis tekstur dan filter Gabor masih jarang ditemukan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi  daun  pada  domain  tesktur  dengan menggunakan  metode  filter Gabor dan metode matriks co-occurence .  Awalnya, citra tekstur dikonversi ke dalam domain frekuensi dengan menerapkan  filter Gabor , selanjutnya dipilih beberapa citra hasil konvolusi yang memiliki jumlah nilai response tertinggi pada tiap skala. Nilai fitur dari tiap citra hasil konvolusi tersebut kemudian dihitung dengan menggunakan metode matriks co-occurrence . Terakhir, fitur Gabor co- occurence yang merepresentasikan keunikan tiap daun kemudian digunakan sebagai masukan pada proses klasifikasi dengan menggunakan metode SVM (Support Vector Machine) .

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
A.   Fitur Tekstur Tekstur  merupakan  fitur  yang  dapat dipertimbangkan dalam sebuah pemrosesan citra dan visi komputer. Tekstur dapat menunjukkan ciri khusus dari sebuah permukaan dan struktur pada objek atau region . Pada dasarnya, suatu citra merupakan sebuah kombinasi dari piksel- piksel  dan  tekstur  yang  didefinisikan  sebagai sekumpulan piksel terkait dalam citra. Kumpulan piksel yang terkait ini disebut tekstur primitif atau elemen tekstur (texel).  Gambar 1 menunjukkan contoh jenis-jenis tekstur.
Tekstur sulit didefinisikan secara tepat. Namun, terdapat beberapa sifat yang mengasumsikan sebuah tekstur, yaitu:
a.  Tekstur merupakan sifat suatu area. Tekstur pada sebuah titik tidak dapat didefinisikan.
b.  Tekstur membentuk distribusi spasial dari tingkat keabuan.
c.  Tekstur dapat dinyatakan pada skala dan tingkat resolusi yang berbeda. (a)                (b) (c)               (d) Gambar 1. Jenis-jenis tekstur: (a) Tekstur Halus, (b) Tekstur Kasar, (c) Tekstur Teratur, dan (d) Tekstur Tak Teratur
Oleh karena tekstur merupakan suatu pengukuran kuantitatif dari susunan intensitas area, maka metode-metode untuk ekstraksi fitur tekstur dapat dibedakan menjadi 3 kategori : statistika, struktural, dan fraktal. Metode-metode yang termasuk dalam kategori pendekatan secara statistika diantaranya grey-level histogram , grey-level co-occurrence matrix ,  fitur auto- correlation , dan matriks run length . Sedangkan metode-metode yang termasuk dalam kategori pendekatan secara struktural diantaranya : transformasi wavelet dan transformasi gabor .

## B.   Filter Gabor
Fungsi Gabor 2D merupakan sebuah local  bandpass  filter yang mencapai optimal localization pada domain spasial dan frekuensi.
Fungsi Gabor 2D juga memberikan analisis muti-resolusi dengan membangun multi-kernel dari sebuah fungsi tunggal.
Gabor wavelet dibentuk dengan melakukan proses dilasi dan rotasi pada kernel tunggal dengan sejumlah parameter. Berdasarkan konsep  tersebut,  digunakan  fungsi  filter Gabor sebagai kernel untuk membentuk sebuah filter dictionary. Pada domain spasial, filter Gabor 2D merupakan sebuah fungsi kernel Gaussian yang dimodulasikan oleh sebuah gelombang sinusoidal yang  kompleks.  Fungsi  tersebut  didefinisikan oleh persamaan berikut :
dimana f merupakan frekuensi faktor sinusoidal, θ merepresentasikan  orientasi  filter Gabor , f merupakan offset , σ merupakan standar deviasi
Gaussian , dan γ merupakan rasio filter [6].

## C.  Matriks Co-occurence
Matriks intensitas co-occurrence adalah suatu matriks yang menggambarkan frekuensi munculnya pasangan dua piksel dengan intensitas tertentu dalam jarak dan arah tertentu dalam citra [7]. Matriks intensitas co-occurrence p(i 1 ,i 2 ) didefinisikan  dengan  dua  langkah  sederhana sebagai berikut: Langkah pertama adalah menentukan lebih dulu jarak antara dua titik dalam arah vertikal dan horizontal (vektor d=(dx,dy)) , di mana besaran dx dan dy dinyatakan dalam piksel sebagai unit terkecil dalam citra digital. Langkah kedua adalah menghitung pasangan piksel-piksel yang mempunyai nilai intensitas i 1 dan i 2 dan berjarak di piksel dalam citra. Kemudian hasil setiap pasangan nilai intensitas diletakkan pada matriks sesuai dengan koordinat-nya, di mana absis untuk nilai intensitas i 1 dan ordinat untuk nilai intensitas i 2 . Gambar 2 merupakan contoh matriks co-occurence dengan nilai intensitas keabuan 1 sampai dengan 8.
Gambar 2. Matriks co-occurence ukuran 8x8
Fitur-fitur  tekstur  yang  bisa  didapatkan  dari matriks co-occurence diantaranya adalah entropi, energi, kontras, dan homogenitas.  Entropi menyatakan ukuran ketidakteraturan aras keabuan di dalam citra. Energi adalah ukuran yang
menyatakan distribusi intensitas piksel terhadap jangkauan aras keabuan. Kontras merupakan ukuran keberadaan variasi aras keabuan piksel citra. Sedangkan homogenitas merupakan ukuran kemiripan piksel pada citra  [8]. Persamaan (2), (3), (4), dan (5) berturut-turut merupakan rumus untuk memperoleh nilai entropi, energi, kontras, dan  homogenitas dari citra, dengan ij P merupakan nilai piksel citra GLCM ( Gray Level Co-occurence Matrix ).

## D.  Support Vector Machine
Menurut Nugroho dkk [9], SVM (Support Vector Machine) merupakan metode machine learning yang bekerja atas prinsip Structural Risk
Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah kelas pada input space . Gambar 3 menunjukkan beberapa pattern yang merupakan anggota dari dua buah kelas : +1 dan –1. Pattern yang tergabung pada kelas –1 disimbolkan dengan warna merah (kotak), sedangkan pattern pada kelas +1, disimbolkan dengan warna kuning (lingkaran). Proses klasifikasi merupakan usaha untuk menemukan garis (hyperplane) yang memisahkan antara kedua kelompok tersebut.
Berbagai alternatif garis pemisah (discrimination boundaries) ditunjukkan pada Gambar 3 (a). (a) (b) Gambar 3. Penentuan discrimination boundary (a) dan letak margin (b).

## ISSN 2355-3286
Hyperplane pemisah terbaik antara kedua kelas dapat ditemukan dengan mengukur margin hyperplane tersebut dan mencari titik maksimalnya. Margin adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan pattern terdekat dari masing-masing kelas. Pattern yang paling dekat ini disebut sebagai support vector . Garis tebal pada Gambar 3(b) menunjukkan hyperplan e yang terbaik, yaitu yang terletak tepat pada tengah-tengah kedua kelas, sedangkan titik merah dan kuning yang berada dalam lingkaran hitam adalah support vector.
.

## III.  METODE
Alur  proses  klasifikasi  tanaman  berdasarkan tekstur  daun  menggunakan  fitur Gabor Co- occurence secara garis besar dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Keseluruhan alur proses klasifikasi tanaman berdasarkan tekstur daun menggunakan Gabor Co-occurence
Citra yang menjadi inputan merupakan citra daun dari flavia yang dapat diunduh secara bebas. Akuisis citra flavia dilakukan dengan menggunakan sebuah scanner , dengan latar belakang putih. Adapun ukuran citra daun yang dihasilkan adalah sebesar 1600x1200 piksel. Tahap preprocessing dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra agar tekstur tampak lebih jelas. Keluaran dari tahapan preprocessing dijadikan  masukan  pada  proses  ekstraksi  fitur.
Selanjutnya,  dilakukan  ekstraksi  fitur  pada citra dengan nilai respon maksimum sehingga menghasilkan  20  fitur,  yaitu  Entropi,  Energi, Kontras, dan Homogenitas dari kombinasi Gabor Co-occurence .  Fitur-fitur  tersebut  yang dijadikan  ukuran  pada  tahap  klasifikasi  dengan menggunakan metode Support Vector Machine sehingga didapatkan kelas untuk tiap daun.

## A.   Preprocessing
Pada tahap preprocessing ini, citra diproses untuk mendapatkan hasil yang lebih baik agar mempermudah  dalam  ekstraksi  fitur  tekstur.
Langkah pertama yang dilakukan yaitu konversi nilai RGB citra menjadi nilai grayscale dengan menggunakan persamaan berikut [10] : dimana R, G, B berturut-turut merupakan piksel warna merah, hijau dan biru pada sebuah citra. Langkah kedua adalah melakukan transformasi citra grayscale dengan CLAHE ( Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization ).
Hal tersebut bertujuan untuk memperbaiki citra dengan menerapkan batasan contrast secara adaptif pada histogram equalization agar noise yang dihasilkan tidak berlebihan. Langkah ketiga adalah melakukan proses dilasi. Proses ini bertujuan untuk menebalkan struktur tekstur agar tampak lebih jelas. Langkah berikutnya adalah melakukan operasi pengurangan antara citra hasil proses dilasi dan transformasi CLAHE. Tujuannya adalah menipiskan noise atau garis- garis  yang  dianggap  tidak  signifikan  sebagai tekstur sehingga didapatkan tekstur citra daun yang tampak lebih jelas.
Output daun yang telah diproses kemudian dipotong dengan ukuran 120 × 160 piksel. Hal ini dilakukan karena berbagai alasan. Alasan pertama karena resolusi citra input yang akan diproses terlalu besar. Kedua untuk meyakinkan bahwa sembarang area yang diambil sebagai input pada suatu daun akan menghasilkan tekstur yang sama.
Ketiga, adalah untuk mengatasi kesulitan dalam pengambilan dataset daun secara utuh. Hasil cropping tersebut akan digunakan sebagai masukan  pada  tahap  ekstraksi  fitur.  Alur preprocessing dapat dilihat pada Gambar 5. Sedangkan citra hasil tahapan preprocessing dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Alur Preprocessing pada sistem klasifikasi tanaman berdasarkan tekstur daun menggunakan Gabor Co-occurence
Gambar 6. Hasil citra pada tahapan preprocessing
B.  Pembentukan Filter Gabor

## Sebuah
Bank filter Gabor yang terdiri dari
40  filter Gabor dibentuk menggunakan fungsi
Gabor 2D . Skala yang digunakan adalah sebanyak 5 skala dan orientasi sebanyak 8 arah. Ukuran  filter  ditentukan  yaitu  39 × 39. Ukuran filter dapat ditentukan atau diganti secara manual dengan syarat ukuran harus bernilai ganjil. Gambar 7 merupakan contoh bank filter Gabor yang dibentuk.
Gambar 7. Gabor flter bank (5x8)

## C.  Ekstraksi Fitur Maximum Response Gabor Co-occurence
Untuk mendapatkan fitur tekstur menggunakan metode Gabor Co-occurence , dilakukan beberapa tahapan, di antaranya yaitu: konvolusi citra hasil preprocessing dengan gabor  filter  bank , perhitungan total response value pada masing- masing filter yang dihasilkan dari hasil konvolusi, pengambilan nilai maksimum absolute response value untuk tiap skala, pengambilan citra dengan nilai maksimum absolute response value pada tiap skala, pembentukan matriks cooccurence, dan  ekstraksi  fitur.  Tahapan-tahapan  tersebut ditunjukkan oleh Gambar 8.
Gambar 8. Alur proses ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gabor Co-occurence
Konvolusi dilakukan terhadap citra hasil preprocessing dengan Gabor Filter Bank berukuran 5x8 yang telah dibentuk sebelumnya.
Proses ini menghasilkan suatu nilai yang disebut nilai response . Nilai response memiliki nilai awal berupa nilai imajiner. Sehingga, diperlukan

## ISSN 2355-3286
konversi ke bentuk nilai real dan absolut untuk memudahkan proses berikutnya. Jumlah citra hasil konvolusi adalah sebesar banyaknya jumlah piksel citra dikalikan dengan jumlah banyaknya filter.  Citra  hasil  konvolusi  ditunjukkan  oleh Gambar 9.
Gambar 9. Hasil konvolusi citra tekstur dengan Gabor Filter Bank (5x8)
Matriks co-occurence dibentuk dari citra hasil konvolusi yang memiliki jumlah nilai response tertinggi pada tiap skala. Pemilihan ini dilakukan dengan alasan bahwa orientasi dari citra dengan nilai response tertinggi dapat mewakili orientasi- orientasi lainnya. Hal ini membuktikan bahwa metode yang diajukan invariant terhadap rotasi. Pembentukan matriks co-occurence dapat dijelaskan dengan persamaan berikut:
Nilai matriks co-occurence bertambah 1 jika
i y x g k = ) , ( dan j y x g l = ) , ( . Sedangkan jika syarat tidak terpenuhi maka nilai piksel matriks co-occurence tidak bertambah.
Persamaan (8) merupakan nilai response maksimum dari hasil konvolusi filter pada skala m dengan citra I . Gambar 10 menunjukkan contoh citra yang memiliki nilai response tertinggi pada tiap skala yang sudah ditentukan. Gambar 10. Citra dengan nilai maximum absolute response pada tiap skala

## D.  Klasifikasi Menggunakan SVM
Pada tahap klasifikasi, dataset akan dibagi ke dalam 5 partisi dan klasifikasi dilakukan dengan menggunakan  pengklasifikasi Support Vector Machine (SVM). Pada penelitian ini, digunakan
Multi-Class Support Vector Machine karena data memiliki lebih dari 2 kelas. Multi-Class SVM dapat  melakukan  klasifikasi  terhadap  banyak kelas dengan melakukan kombinasi pada setiap 2 kelas atau membandingkan satu kelas dengan gabungan kelas-kelas yang tersisa.
Salah satu metode implementasi Multi- Class SVM adalah metode one against all .
Pada metode ini, dibangun k buah model SVM
biner ( k adalah jumlah kelas). Setiap model klasifikasi  ke- i dilatih dengan label positif, dengan menggunakan keseluruhan data yang diberi label negatif. Adapun tipe kernel yang digunakan adalah tipe kernel linear dengan nilai parameter penalty C adalah 0.5. Alasan pemilihan pengklasifikasi ini adalah karena kemampuannya dalam generalisasi , implementasinya yang relatif mudah, serta kemampuannya dalam menangani data berdimensi tinggi [9]. Berikutnya, klasifikasi dilakukan terhadap 20 fitur yang dihasilkan dari matriks co-occurence pada masing-masing skala.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan citra daun flavia yang dapat diunduh melalui situs http://flavia.sourceforge. net/ .  Jumlah keseluruhan citra yang digunakan adalah sebanyak 108 citra yang terdiri atas 4 kelas daun dengan jumlah yang sama pada tiap kelas. Gambar  11 menunjukkan contoh daun dari
masing-masing kelas yang akan diklasifikasi.
Gambar 11. Contoh citra dari masing-masing kelas
Percobaan I bertujuan untuk melakukan klasifikasi  daun  dengan  menggunakan  fitur gabor co-occurrence . Pada percobaan ini, dataset dibagi ke dalam  84 citra latih dan 24 citra uji. Untuk melakukan validasi terhadap keakuratan hasil klasifikasi, digunakan metode k-fold cross validation [11]. Tabel 1 menunjukkan hasil perbandingan  akurasi  klasifikasi  berdasarkan jumlah fold yang telah ditentukan. Dengan menggunakan 3- fold dan 7- fold diperoleh akurasi klasifikasi yang tidak jauh berbeda, yaitu sebesar 85.18% dan 85.97%. Akurasi terbaik sebesar 89.83% pada percobaan ini diperoleh ketika menggunakan 5- fold .
Tabel 1. Perbandingan jumlah fold Fold ke- Akurasi (%) 3 Fold 5 Fold 7 Fold 1 88.89 95.833 93.75 2 86.11 83.33 87.5 3 80.556 95 81.25 4 - 90 93.75 5 - 85 78.57 6 - - 85.71 7 - - 81.25 Rata-rata 85.18 89.83 85.97 Percobaan II bertujuan untuk membandingkan metode ekstraksi fitur gabor co-occurrence yang diajukan dengan metode matriks co-occurrence yang telah ada sebelumnya. Selain itu, pada percobaan ini dilakukan pula perbandingan antara  dua  metode  klasifikasi,  yaitu SVM dan FKNN ( Fuzzy K-Nearest Neighbor ). Tabel 2 menunjukkan perbandingan metode gabor co-occurence terhadap metode matriks co- occurrence .
Tabel 2. Perbandingan metode Metode SVM FKNN Gabor Cooccurence 94,44 % 86,11 % Matriks Cooccurence 61,111 % 55,56 %

## Tabel 3. Hasil klasifikasi daun yang tidak utuh
Citra Asli Hasil Klasifikasi Citra Tidak Utuh Hasil Klasifikasi Kelas 1 Kelas 1 Kelas 1 Kelas 1 Kelas 2 Kelas 2 Kelas 2 Kelas 2 Kelas 3 Kelas 3 Kelas 3 Kelas 3 Kelas 4 Kelas 4 Kelas 4 Kelas 4 Akurasi 100% Akurasi 100% Perbandingan dengan metode matriks co- occurence menunjukkan bahwa metode gabungan gabor co-occurence yang diajukan mampu menghasilkan akurasi klasifikasi yang lebih baik, yaitu 94,44 %. Selain itu, perbandingan metode yang juga diuji dengan metode klasifikasi berbeda yaitu SVM dan FKNN menunjukkan bahwa hasil klasifikasi  menggunakan  metode  SVM  lebih unggul daripada FKNN.
Untuk menguji keandalan metode klasifikasi daun berdasarkan tekstur ini, maka dilakukan pula Percobaan III, dengan menggunakan citra daun yang sudah tidak utuh. Awalnya, 8 citra uji  diklasifikasi  dengan  menggunakan  84  citra lainnya sebagai data latih. Selanjutnya, citra daun

## ISSN 2355-3286
yang sama dipotong sedemikian rupa hingga tidak menyerupai bentuk aslinya, untuk kemudian diberikan perlakuan yang sama dalam proses klasifikasi.  Tabel  3  menunjukkan  perbandingan hasil akurasi klasifikasi antara 8 citra daun yang utuh dan yang sudah tidak utuh lagi.
Berdasarkan Tabel 3, hasil klasifikasi dengan menggunakan 8 citra daun dalam kondisi utuh, menunjukkan akurasi sebesar 100%. Ketika daun yang sama dipotong atau kehilangan bagiannya antara 1/6 hingga 1/2 bagian, akurasi yang diperoleh masih sama, yaitu 100%. Hal ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan fitur tekstur daun, metode gabor co-occurrence yang diajukan memiliki keunggulan bahkan ketika citra daun sudah tidak utuh lagi.
V.  SIMPULAN Pada penelitan ini, telah dilakukan penerapan metode  ekstraksi  fitur gabor co-occurrence untuk klasifikasi daun. Gabor filter menghasilkan sebuah filter  bank yang terdiri atas berbagai skala dan arah/orientasi. Filter ini kemudian dikonvolusikan ke citra tekstur daun yang menghasilkan sekumpulan citra dengan berbagai nilai response untuk tiap skala dan arah. Orientasi dari citra dengan nilai response tertinggi dapat mewakili orientasi-orientasi lainnya, sehingga nilai matriks co-occurrence untuk citra yang memilki nilai response tertinggi pada tiap skala kemudian dihitung. Sebuah fitur vektor kemudian dihasilkan dan menjadi masukan pada proses klasifikasi.
Percobaan dilakukan dengan menggunakan 108 citra daun dari flavia. Hasil menunjukkan bahwa metode yang diajukan lebih unggul daripada metode matriks co-occurrence ketika hanya bekerja sendiri. Selain itu, dengan menggunkan metode validasi 5-Fold cross validation dan  metode  klasifikasi  SVM, diperoleh  akurasi  klasifikasi  sebesar  89.83%. Percobaan pada daun yang sudah tidak utuh lagi juga menunjukkan bahwa metode yang diajukan masih  bisa  mengklasifikasikan  daun  dengan tepat meskipun bentuk daun sudah tidak seperti bentuk aslinya lagi.  Hal ini menunjukkan bahwa metode yang diajukan cukup andal karena tidak terpengaruh oleh kondisi daun.
Tulang  daun  pada  klasifikasi  daun  berbasis tekstur dianggap sebagai noise dan seringkali mempengaruhi  akurasi  klasifikasi.  Oleh  karena itu, ke depannya perlu untuk dikembangkan metode cropping otomatis yang mampu mendapatkan area daun yang tidak bercampur dengan tulang daun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  A.R. Backes, D. Casanova, dan O. Bruno, “Plant leaf  identification  based  on  volumetric  fractal dimension”, International Journal of Pattern Recognition  and Artificial  Intelligence , 23 (06), hal. 1145-1160, 2009.
[2].  R.C. Gonzalez  dan R.E. Woods. “Digital Image Processing”. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall. 2002.
[3]. S. Liao dan A.C.S. Chung, “Texture classification by using advanced local binary patterns and spatial distribution of dominant patterns”, di dalam Acoustics, Speech and Signal Processing, 2007. ICASSP 2007. IEEE International Conference on , vol. 1, hal. I-1221. IEEE, 2007.
[4].  A . Kadir, L.E. Nugroho, A. Susanto, dan P. I. Santosa, “Leaf classification using shape, color, and texture features”, International Journal of Computer Trends and Technology, issue 201, July - Aug 2011, hal. 225-230.
[5].  S. Agustin dan E. Prasetyo, “ Klasifikasi  jenis pohon mangga gadung dan curut berdasarkan tesktur daun”, SESINDO 2011-Jurusan Sistem Informasi ITS , hal. 58-64, 2011.
[6].  M. Haghighat, S. Zonous, and M.A. Mottaleb, “Identification  Using  Encrypted  Biometrics” di dalam 15th International Conference CAIP, York, UK, Proceedings Part II, August 27-29, 2013,  hal . 440–448.
[7].  R.M. Haralick, I.Dinstein, dan K. Shanmugam, “Textural  features  for  image  classification”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-3 , hal. 610-621, 1973.
[8].  A. Kadir dan A. Susanto, “Ekstraksi Fitur Tekstur”, di dalam Pengolahan Citra Teori dan Aplikasi . Yogyakarta : ANDI, 2013, bab 13, hal
672-676 .
[9].  A.S. Nugroho, A.B. Witarto, dan D. Handoko, “Support vector machine teori dan aplikasinya dalam bioinformatika”. Kuliah Umum IlmuKomputer. Com. 2003.
[10]. S.G. Wu, F.S. Bao, E.Y. Xu, Y.X. Wang, Y.F. Chang, dan Q.L. Xiang, “A leaf recognition algorithm  for  plant  classification  using probabilistic neural network”,  di dalam Signal Processing and Information Technology, 2007 IEEE International Symposium on ,  hal. 11-16. IEEE, 2007.
[11]. R. Kohavi, “A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection”, IJCAI Vol. 14, No. 2, hal. 1137-1145,
1995.