## Identifikasi Tanaman Herbal Berdasarkan Citra Daun
Menggunakan Cosine Similarity dan Features Extraction
Alexander F.K. Sibero 1* , Amir Saleh 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas Sari Mutiara Indonesia, Jl. Kapten Muslim No. 79 Medan 20123, Indonesia *E-mail: alexsibero@gmail.com 2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Jl. Sekip, Petisah Tengah Medan 20111, Indonesia E-mail: amirsalehnst1990@gmail.co

## Abstrak
Tanaman herbal merupakan tanaman yang dimanfaatkan sebagai obat-obatan untuk berbagai jenis  penyakit.  Tanaman  ini  banyak  terdapat  di  daerah  hutan  atau  lingkungan  hijau  yang keberadaannya  tak  jarang  luput  dari  manusia.  Bahkan  beberapa  orang  sulit  untuk membedakan mana  tumbuhan  herbal  dan  mana  yang  bukan.  Langkah  yang  terbaik  sebelum menggunakan  tumbuhan  tersebut  adalah  dengan  melakukan  identifikasi  terhadap  daun tanaman  herbal,  karena  terdapat  juga  tumbuhan  yang  hampir  mirip  dengan  tanaman  herbal ternyata  adalah  tanaman  yang  mengandung  racun.  Identifikasi  yang  dilakukan  dengan  cara mengambil  citra  dari  daun  tersebut  dan  diolah  menggunakan  komputer  dengan  metode identifikasi seperti, cosine similarity . Sebelum diklasifikasi dengan metode cosine similarity , terlebih dahulu citra akan diolah dan diektraksi ciri menggunakan ciri tekstur dengan GLCM dan  ciri  morfologi  dengan moment  invariant .  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  ciri-ciri dari  masing-masing  citra  daun  untuk  proses  identifikasi.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan  menggunakan  metode  yang  diusulkan  tersebut  diperoleh  akurasi  rata-rata identifikasi dengan ketepatan sebesar 89,57%.
Kata kunci : Cosine Similarity , GLCM, moment invariant.

## I. Pendahuluan
Tumbuhan  merupakan  makhluk  hidup yang  diciptakan  sebagai  produsen  di  dalam rantai  makanan.  Setiap  bagian  dari  tumbuhan dapat  dimanfaatkan  oleh  makhluk lainnya  untuk menunjang  kebutuhan  dalam  hidup.  Salah  satu kebutuhan  tersebut  adalah  sebagai  obat  yang dimanfaatkan untuk mengobati berbagai penyakit.  Indonesia  sendiri  merupakan  Negara yang banyak memiliki keanekaragaman tumbuhan  yang  dapat  dijadikan  sebagai  obat- obatan  untuk  kebutuhan  pencegahan  dan penyembuhan penyakit. Tumbuhan herbal merupakan  tumbuhan  yang  digunakan  untuk mengobati  atau  mencegah  penyakit  yang mempengaruhi  tubuh  manusia  (Nwachukwu,  et al., 2010).
Tumbuhan  herbal  umumnya  terdapat  di daerah  hutan  ataupun  kawasan  hijau  yang terdapat  di  sekitar  kita.  Dalam  penggunaannya, terlebih dahulu diperlukan pengetahuan mengenai  ciri  dan  bentuk  tanaman  tersebut. Tahap  ini  berlanjut  kepada  tahap  identifikasi apakah tanaman di sekitar kita termasuk tanaman herbal  atau  bukan.  Hal  ini  dilakukan  karena terdapat  banyak  kemiripan  antara  satu  tanaman dengan tanaman lainnya, seperti kemiripan daun. Hal  yang  paling  menyeramkan  ketika  kita  salah mengidentifikasi  adalah  tanaman  yang  memiliki zat  racun  kita  identifikasi  sebagai  obat  justru akan  memperparah  penyakit.  Oleh  sebab  itu,
diperlukan  suatu  tahap  identifikasi  yang  baik dalam  mengkategorikan  apakah  tanaman  di sekitar  kita  merupakan  tanaman  herbal  atau bukan (Rajani & Veena, 2018).
Nilai ekstraksi ciri pada proses identifikasi  citra  sangat  diperlukan  sebagai inputan  pada  sistem.  Nilai  inilah  yang  menjadi dasar  perbedaan  antara  citra  daun  satu  dengan lainnya  untuk  tahap  identifikasi.  Ekstraksi  ciri yang sering digunakan dalam proses identifikasi, seperti ciri  bentuk  dan  tekstur.  Ciri  bentuk  yang digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  gambaran bentuk  dengan  7  nilai moments yang  dikenal dengan invariant  moments (Almogdady,  et  al., 2018).  Sedangkan,  ciri  tekstur  yang  digunakan adalah  GLCM  yang  merupakan  teknik  yang umum  digunakan  untuk  aplikasi  klasifikasi berdasarkan  tekstur  suatu  citra.  Metode  ini merupakan  metode  geometris  yang  menghitung hubungan  antara  pasangan  piksel  dalam  suatu citra (Vaishnavdevi, et al., 2017).
Nilai ekstraksi ini akan disimpan sebagai data  perbandingan  antara  inputan  citra  dengan citra  lainnya.  Setelah  tahap  ini  dilakukan,  maka proses selanjutnya adalah tahap identifikasi citra menggunakan  pengukuran  jarak.  Salah  satu metode  pengukuran  jarak  yang  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kemiripan  adalah cosine similarity . Metode ini sangat umum digunakan di dalam  mengukur  tingkat  kemiripan  suatu  objek (Rahutomo,  et  al.  2012).  Proses  ini  diawali
dengan  memasukkan  citra  inputan  ke  dalam sistem  dan  dengan  menggunakan  metode  ini akan  dicari  citra  yang  memiliki  tingkat kemiripan  yang  paling  tinggi  dengan  citra  yang disimpan sebelumnya.

## 1. Image Processing
Proses  ini  diawali  dengan  pengambilan citra  sebagai  objek  penelitian  yang  dikenal  juga sebagai  proses capture atau  merekam  bagian daun  dari  penglihatan  sehingga  diperoleh  citra digital.  Proses  ini  menggunakan  alat  yang  bisa merekam  gambar  yang  ingin  diamati  dengan kamera, webcam ,  kamera handphone , scanner , sinar  X,  dan  sebagainya.  Beberapa  hal  yang perlu  diperhatikan  saat  proses  pengambilan gambar  yaitu  jarak  penggunaan  alat  dalam pengambilan  harus  sama  untuk  setiap  objek, perbesaran  yang  sama,  dan  pencahayaan  yang sama.  Selain  itu,  format  yang  disimpan  pada citra  digital  harus  sama  yaitu  *.JPG,  *PNG, *BMP dan lain-lain.
a. Cropping and Resizing Proses Cropping dan Resizing dilakukan setelah  tahap  pengambilan  gambar.  Tahap cropping merupakan  tahapan  pemotongan  citra dengan  tujuan  mengambil  bagian  yang  ingin diamati.  Sedangkan  tahap resizing merupakan tahap  mengubah  ukuran  citra  atau  mengubah resolusi  citra.  Kedua  proses  ini  dilakukan  untuk memperoleh hasil citra yang baik dan
perbandingan  citra  yang  sesuai.  Proses resizing dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  mengubah ukuran  citra  dengan  resolusi  sebesar  512  x  512 px.
b. Image Enhancement
Proses  perbaikan  citra  bertujuan  untuk memperbaiki kualitas citra. Pada proses pengambilan  menggunakan  kamera,  citra  yang diperoleh  bisa  saja  mengalami  gangguan  seperti terdapatnya  noda  pada  citra,  hasil  kontras  yang terlalu  tinggi  ataupun  rendah,  serta  gangguan lainnya yang bisa mempengaruhi hasil identifikasi tanaman herbal. Proses ini bisa tidak dilakukan  jika  citra  yang  diperoleh  sudah memiliki hasil yang dirasa sudah baik. Beberapa metode  yang  digunakan  dalam  perbaikan kualitas citra yaitu intensity adjustment, contrast stretching, dan filtering.
c. Grayscale and Image Segmentation
Segmentasi  citra  merupakan  proses memisahkan  objek  yang  hendak  diamati dengan objek  lain  yang  tidak  dikehendaki  ( background ) (Raji  &  Thyagharajan,  2015).  Pada  proses pengolahan  citra,  terkadang  tidak  semua  bagian citra  yang  kita  butuhkan.  Proses  untuk memisahkan  kedua  bagian  ini  secara  umum menggunakan  metode thresholding .  Sebelum melakukan  proses thresholding, citra  diubah terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk grayscale. Proses  ini  mengubah  citra  RGB  ( Red,  Green, Blue )  menjadi  citra  keabuan.  Pada  umumnya citra  RGB  memiliki  nilai  kandungan  warna
piksel yang tinggi sehingga sulit untuk dianalisis. Nilai  RGB  mengandung  24  bit  untuk  setiap pikselnya, sedangkan nilai grayscale mengandung  8  bit  untuk  setiap  pikselnya.  Hal inilah yang menjadi alasan untuk mengubah nilai RGB  tersebut  menjadi grayscale agar  lebih mudah untuk dianalisis. Adapun proses thresholding ditunjukkan pada persamaan berikut:
Dimana:
g(x,y)  = piksel citra hasil binerisasi
f(x,y)  = piksel citra asal
T = nilai threshold
2. Image Features Extraction
Proses  mengekstraksi  ciri  citra  ( image features  extraction )  adalah  langkah  akhir sebelum proses identifikasi citra dilakukan. Pada proses  ekstraksi  ciri  akan  dihasilkan  parameter- parameter  yang  mencirikan  objek  yang  akan dikenali.  Ciri  inilah  yang  akan  membedakan antara  objek  yang  satu  dengan  yang  lain.  Suatu citra dapat dikenali ciri-cirinya dengan beberapa ciri  diantaranya  adalah  tekstur,  bentuk,  dan warna  citra  (Kadir,  et  al.,  2011).  Ekstraksi  ciri merupakan salah satu hal penting yang dilakukan dalam  pengolahan  citra  karena  dari  hasil ekstraksi  ciri  bisa  diperoleh  informasi  penting mengenai  karakteristik  citra  tersebut.  Ekstraksi
ciri  bentuk  merupakan  salah  satu  cara  yang digunakan  untuk  mengekstraksi  ciri  citra  yang berhubungan dengan morphology citra tersebut.
a. Gray Level Co-occurance Matrix

## (GLCM)
Sebuah citra bisa dikenali dengan mengekstraksi citra melalui tekstur yang dikenal dengan istilah ciri  tekstur  (Shaparia,  et  al.,  2017).  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode statistikal  berbasis Gray  Level  Cooccurrence Matrix (GLCM). GLCM yang dikemukakan oleh Haralick,  et  al.  (1973),  merupakan  salah  satu metode statistikal untuk ekstraksi ciri tekstur dan termasuk metode yang paling banyak digunakan. Kookurensi  bisa  dikatakan  sebagai  kejadian bersama, yakni kejadian di mana satu level nilai keabuan  sebuah  piksel  bertetangga  dengan  satu level nilai  keabuan  piksel  lain.  Misal  D didefinisikan  sebagai  jarak  antara  dua  piksel yang  dinyatakan  dalam  piksel,  θ  merupakan orientasi  sudut  antara  piksel  dalam  satuan derajat,  dan  N  adalah  jumlah  level  intensitas piksel  pada  sebuah  citra.  Maka  GLCM merupakan matriks bujur sangkar P[i,j] berdimensi  N2,  yang  setiap  elemennya  [i,j] menyatakan  peluang  kejadian  sebuah  piksel berintensitas  i  bertetangga  dengan  piksel  lain berintensitas  j,  dan  antar  kedua  piksel  tersebut mempunyai  jarak  sejauh  D  dengan  sudut  θ. Orientasi  sudut  θ  terdiri  atas  empat  arah  sudut dengan interval sudut 45°, yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135°  (Purwaningsih,  et  al.,  2015).  Selanjutnya
dari Co-occurrence  Matrix (GLCM),  bisa diperoleh  berbagai  ciri  tekstur  yang  merupakan representasi  citra  digital  yang  ingin  dianalisis. Ciri-ciri  tersebut  antara  lain  (Zulfaezal,  et  al., 2015):
1. Kontras ( Contrast ), menunjukkan ukuran perbedaan intensitas antara pixel terhadap pixel tetangganya  dalam  suatu  citra.
Perbedaan  ini  diukur  berdasarkan  antar derajat  keabuan  suatu  citra.  Dengan  kata lain, kontras menunjukkan ukuran
penyebaran nilai intensitas suatu citra.
2. Korelasi  ( Correlation ), menunjukkan
ukuran  korelasi  antara pixel terhadap pixel tetangganya  dalam  suatu  citra.
Selain  itu,  nilai  korelasi  memberikan petunjuk  adanya  struktur linear dalam citra.
3. Energi  ( Energy ),  disebut  juga Angular
Second  Moment (ASM)  yang merupakan ukuran  sifat  homogenitas  citra.  Energi dapat  dicari  dengan  penjumlahan  elemen kuadrat di seluruh GLCM.
4. Homogenitas ( Homogeneity ),
menunjukkan  ukuran  kesamaan  dalam variasi  distribusi  di  GLCM  terhadap diagonal matriks.
b. Moment Invariats
Moment  invariants adalah  fungsi  yang  banyak digunakan  dalam  teori  probablitas,  tetapi  ada beberapa  hal  khusus  yang  dapat  diperoleh  dari moment yang  juga  dapat  diterapkan  untuk menganalisis  bentuk  himpunan moment  order (p+q) yang mana suatu fungsi kontinu f(x,y) dari dua  variable  (p,q)  dapat  diartikan  ke  dalam persamaan berikut (Sunyato, 2013).
Dimana:
p,q =
0,1,2, …
Terdapat  7  buah  nilai moments  invariant yang diturunkan  dari  persamaan  di  atas.  Sehingga ketujuh nilai moments invariant dapat diturunkan dari moment kedua dan ketiga dengan persamaan sebagai berikut.
φ 1 = η 20 + η 02 φ 2 = (η 20 - η 02 ) 2 + 4η 2 11 φ 3 = (η 30 - η 12 ) 2 + (3η 21 - η 03 ) 2 φ 4 = (η 30 + η 12 ) 2 + (η 21 + η 03 ) 2 φ 5 = (η 30 - 3η 12 )(η 30 - η 12 )[(η 30 + η 12 ) 2 -3(η 21 + η 03 ) 2 ] + (3η 21 - η 03 )(η 21 + η 03 ) [3(η 30 + η 12 ) 2 - (η 21 - η 03 ) 2 ] φ 6 = (η 20 - η 02 )[(η 30 + η 12 ) 2 - (η 21 + η 03 ) 2 ] +
4η 11 (η 30 + η 12 )(η 21 + η 03 ) φ 7 = (3η 21 - η 30 )(η 30 + η 12 )[(η 30 + η 12 ) 2 -3(η 21 + η 03 ) 2 ] + (3η 12 - η 30 ) (η 21 -η 03 ) [3(η 30 + η 12 ) 2 - (η 21 + η 03 ) 2 ]
Nilai  ketujuh moment tersebut  tidak  berubah terhadap translasi, perubahan skala, pencerminan (mirroring) dan  rotasi  (Gonzales  &  Woods, 2008).

## 3. Cosine Similarity
Setiap  objek  antara  satu  dengan  yang lainnya  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  jenis yang  sama  ataupun  berbeda  jenis  berdasarkan pola yang terbentuk. Objek tersebut diterjemahkan  polanya  dengan  menggunakan teknik yang dinamakan dengan pengolahan citra sehingga dihasilkan informasi dari citra tersebut. Citra  yang  diolah  menggunakan  teknik  tersebut dapat  dikenali  antara  satu  dengan  lainnya berdasarkan  bentuk,  tekstur,  dan  warna  yang terkandung  dalam  suatu  citra.  Sedangkan  teknik untuk  mencari  kesamaan  atau  kemiripan  suatu citra  sehingga  dapat  dikelompokkan  dalam  satu klasifikasi  dapat  menggunakan  suatu  metode kemiripan data, yaitu salah satunya adalah cosine similarity .
Cosine similarity merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat kemiripan ( similarity ) antar dua buah data (Kaur &  Aggarwal,  2013).  Tujuan  dari  metode  ini adalah  membandingkan  dua  buah  objek  untuk dihitung  tingkat  kemiripannya  sehingga  dapat dilihat  berapa  tingkat  kemiripannya.  Dalam beberapa  kasus,  metode  ini  juga  sering diterapkan  untuk  menghitung  tingkat  kemiripan dokumen  ataupun image .  Metode  ini  hampir
mirip  dengan  metode Euclidean  distance yang digunakan  untuk  mengukur  jarak  antara  dua buah  data.  Perbedaan  adalah  proses  pengukuran jarak  untuk Euclidean  distance menggunakan jarak minimum, sedangkan pada cosine similarity menggunakan jarak maksimum. Secara  matematis  untuk  menghitung  besarnya tingkat  kemiripan  suatu  data  dengan cosine similarity adalah  sebagai  berikut  (Kaur  & Aggarwal, 2013):
Keterangan:
=  Data citra query
=  Data citra database
Persamaan cosine  similarity dikatakan memiliki  kemiripan  data,  jika  sudutnya  adalah nol  derajat  (0°)  dan  kemiripannya  adalah  satu (1); dan ketika dua data tidak mirip sama sekali, sudutnya adalah 90 derajat (90°) dan kemiripannya adalah nol (0).

## Metode
Proses identifikasi dimulai dengan mengambil  sampel  daun  yang  telah  kita  kenali sebagai  tumbuhan  herbal.  Proses  ini  dinamakan sebagai  akusisi  citra  di  dalam  pengolahan  citra. Citra  yang  telah  diambil  akan  dilakukan  tahap resizing dan cropping untuk  mengambil  bagian tertentu  dari  citra  yang  diambil.  Proses selanjutnya  akan  dilakukan  tahap  ekstraksi  ciri
menggunakan ciri tekstur dan ciri bentuk. Proses untuk  mendapatkan  ciri  tekstur  menggunakan metode  GLCM  ( Grey  Level  Co-ocuurance Matrix )  dengan  mengambil  4  ciri,  yaitu:
contrast,  correlation,  energy,  dan  homogeneity .
Sedangkan  untuk  mendapatkan  ciri  bentuk menggunakan invariant moment . Proses identifikasi  tanaman  herbal  dengan  metode cosine similarity , GLCM, dan invariant  moment dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Alur Kerja Identifikasi Tanaman
Herbal
Adapun proses yang dilakukan untuk mengidentifikasi tanaman herbal menggunakan metode yang diusulkan dapat dilihat pada penjelasan sebagai berikut:
 Image Sampel: merupakan sekumpulan  citra  yang  akan  diuji untuk ditentukan citra yang paling mirip dengan citra input.
 Image  Input: Merupakan  sebuah citra  input  yang  akan  diukur kemiripannya dengan Image
Sampel.
 Features  Extraction: merupakan ciri  citra  yang  dijadikan  sebagai nilai  untuk  mengukur  tingkat kemiripan citra.
 Features  Database: merupakan kumpulan  nilai  ciri  citra  yang akan  dibandingkan  dengan  nilai ciri citra input.
 Similarity  Measure: merupakan ukuran  tingkat  kemiripan  citra yang  diukur  dengan  jarak  antara citra input dengan citra sampel.
 Similarity Max Value :
merupakan  nilai  maksimum  dari ukuran kemiripan citra. Citra yang memiliki  jarak  maksimum  akan terpilih  sebagai  hasil  citra  yang paling mirip.
 Result  Image  : merupakan  hasil citra  yang  paling  mirip  setelah dilakukan  perbandingan  antara citra input dengan citra sampel.

## Hasil Pengujian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data daun  herbal  berjumlah  9  jenis  daun  dan pengambilan  setiap  jenis  daun  dilakukan sebanyak  50  kali.  Sehingga,  total  citra  yang dijadikan  sebanyak  objek  penelitian  berjumlah 450  citra  yang  diambil  langsung  dari  tumbuhan sekitar  menggunakan  kamera  digital.  Pengujian pada  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi
Image Input Image Sample Features Extraction
Features Extraction Features Database Similarity Measure Similarity Max Value Result Identification
MATLAB  dengan  tampilan  GUI  ( Graphical User  Interface ).  Adapun  rancangan  tampilan yang  telah  dibuat  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 sebagai berikut.
Gambar 2. Rancangan GUI MATLAB pada Identifikasi Tanaman Herbal Proses  identifikasi  tanaman  herbal  akan dilakukan satu persatu sebanyak citra daun yang telah dikumpulkan sebelumnya. Setiap citra daun akan  diuji  ke  dalam  aplikasi  yang  telah dirancang  dan  dicatat  teridentifikasi  atau  tidak teridentifikasi untuk keperluan akurasi pengujian.  Adapun  tampilan  program  dapat dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Pengujian Identifikasi Tanaman Herbal
Hasil  identifikasi  tanaman  herbal  dengan cosine ,  GLCM  dan moment  invariant dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Akurasi Identifikasi Tanaman Herbal No. Nama Daun Jumlah Data Benar Akurasi 1. Acalypha Australis L 46 90% 2. Murraya Paniculata 49 98% 3. Murraya Koenigii syn. Chalcas Koenigi 49 98% 4. Sauropus Androgynus 49 98% 5. Dimocarpus Logan L 43 86% 6. Vernonia Amygdalina 38 76% 7. Polyscias Scutellaria 39 78% 8. Artocarpus Heterophyllus 40 80% 9. Syzygium Polyanthum 50 100% Akurasi Rata-Rata 89.56 %
Pada  percobaan  di  atas,  hasil identifikasi tanaman  herbal  menggunakan  metode cosine similarity ,  GLCM,  dan invariant  moment memperoleh  hasil  akurasi  yang  baik.  Adapun keseluruhan hasil indentifikasi dapat dilihat pada Gambar 4 sebagai berikut.
0% 20% 40% 60% 80% 100% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Akurasi
Gambar 4. Grafik Akurasi Identifikasi Tanaman
Herbal
Pada gambar di atas, dapat dilihat bahwa akurasi tertinggi pada daun no. 9 yaitu Syzygium Polyanthum dengan akurasi mencapai 100%. Hal ini  dikarenakan  karena  tesktur  dan  bentuk  daun tersebut  sangat  berbeda  dengan  daun  lainnya sehingga metode yang diusulkan dapat mengidentifikasi  daun  tersebut  dengan  akurasi yang sangat tinggi. Sedangkan pada daun dengan no.  6  ( Vernonia  Amygdalina) memperoleh  hasil yang  terendah  dengan  akurasi  76%.  Hal  ini dikarenakan  tekstur  dan  bentuk  daun  tersebut sangat  mirip  dengan  daun  lainnya.  Pada  kasus seperti ini, dibutuhkan metode tambahan lainnya seperti  penambahan  untuk  ciri  warna  sehingga akurasi yang diperoleh lebih meningkat.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan seluruhnya  akurasi  rata-rata  hasil  identifikasi tanaman herbal berdasarkan citra daun memperoleh  hasil  sebesar  89,57%  dengan jumlah  citra  yang  benar  teridenfikasi  sesuai jenisnya sebanyak 403 citra dan citra yang tidak teridentifikasi benar sebanyak 47 citra.

## Kesimpulan
Berdasarkan dari pengujian yang dilakukan,  data  yang  digunakan  adalah  daun herbal  berjumlah  9  jenis  daun  dan  setiap  jenis daun  herbal  terdiri  dari  50  sampel  bentuk  yang berbeda,  sehingga  total  citra  yang  diuji  adalah 450  citra.  Hasil  akurasi  rata-rata  pengujian menggunakan cosine  similarity ,  GLCM,  dan invariant  moment pada  identifikasi  tanaman herbal  berdasarkan  citra  daun  adalah  89,57%. Hasil  yang  diperoleh  tersebut  menunjukkan metode tersebut baik dalam melakukan identifikasi tanaman herbal.

## Referensi
1. C. U. Nwachukwu, C. N. Umeh, I. G. Kalu, S.  Okere  &  M.  C.    Nwoko,  “Identification And  Traditional  Uses  Of  Some  Common Medicinal  Plants  In  Ezinihitte  Mbaise L.G.A.,  Of  Imo  State,  Nigeria,”  Report  and Opinion, 2010
2. S.  Rajani,  and  M.  N.  Veena,  “Study  on
Identification and Classification of Medicinal  Plants,”  International  Journal  of
Advances  in  Science  Engineering  and Technology,  Vol.  6,  Issue.  2,  pp.  13–18, Juni 2018
3. H.  Almogdady,  S.  Manaseer,  and  H.  Hiary,
“A  Flower  Recognition  System  Based  On Image  Processing  And  Neural  Networks,”
International  Journal  of  Scientific  and Technology  Research,  vol.  7,  issue  11,  pp.
166–167, November 2018
4. A. Vaishnavdevi, S. Suganraj, L.
Mareeswaran,  S.  Subaraja,  &  K.  Srinivas, “Analysis  of  Brodats  Image  Using  GLCM and  Hu’s  Moments,”  International  Journal of  Electronics  and  Communication  – (ICCREST’17), March 2017
5. F. Rahutomo, T. Kitasutka, and M. Aritsugi,
“Semantic  Cosine  Similarity,”  The  7 th
International Student Conference on Advanced  Science  and  Technology:  South Korea, October 2012
6. I.  Raji  and  K.  Thyagharajan,  “An  Analysis of  Segmentation  Techniques  to  Identify Herbal Leaves from Complex Background,”
International  Conference  on  Intelligent
Computing Communication and Convergence  (ICCC-2015),  pp.  589–599, 2015
7. A. Kadir, L. E. Nugroho, A. Susanto, & P. I. Santosa,  “Leaf  Classification  Using  Shape, Color,  and  Texture  Features,”  International
Journal of Computer Trends and Technology, pp. pp. 225–230, August 2011
8. R.  H.  Shaparia,  M.  Narendra,  H.  S.
Zankhana,  “Flower  Classification  using Texture  and  Color  Features,”  International Conferenceon  Research  and  Innovation  in Science,  Engineering  &  Technology.  Kalpa Publications in Computing:  vol. 3, pp. 113– 118, 2017
9. R.  M.  Haralick,  M.  Shanmugam  &  I. Dinstein,  “Textural  Features  for  Image Classification,”  IEEE  Transaction  on Systems,  Man  and  Cybernetics  (Volume: SMC-3, Issue: 6, November 1973 10. N. Purwaningsih, S. Indah, & A.N. Hanung, “Ekstraksi  Ciri  Tekstur  Citra  Kulit  Sapi Berbasis  Co-Occurrence  Matrix,”  Seminar
Nasional Teknologi Informasi dan
Multimedia  2015  -  STMIK  AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 2015
11. M.  Zulfaezal,  C.  Azemin,  M.  Izzuddin,  M.
Tamrin,  M.  R.  Hilmi,  &  K.  M.  Kamal, “GLCM  Texture  Analysis  on  Different Color  Space  For Pterygium  Grading 10(15),” 6410–6413, 2015
12. A.  Sunyato,  “Analisa  Metode  Moment Invariant  Untuk  Mendeteksi  Obyek  Yang Telah  Mengalami  Tranformasi,”  Jurnal DASI, vol. 14, pp. 1–4, Maret 2013.
13. R.  C.  Gonzales  &  R.  E.  Woods,  “Digital Image  Processing  Third  Edition,  New Jersey,” Pearson Prentice Hall, 2008
14. S. Kaur & Aggarwal, “Image Content Based
Retrieval System using Cosine
Similarity for Skin Disease Images,” ACSIJ Advances in Computer Science: an
International  Journal,  Vol.  2,  Issue  4,  No.5,
September 2013