## PENGEMBANGAN MODUL INVENTARISASI TANAMAN OBAT PADA SISTEM INFORMASI TANAMAN OBAT BENGKULU
Della Maulidiya 1 , Kasrina 2
1,2 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Bengkulu Jl. WR. Supratman Kandang Limun Bengkulu 38371 A
1 della_maulidiya@yahoo.com

## ABSTRACT
The amount of information that has resulted from research in the field of study of medicinal plants wether related to the identification, chemical content, the benefits of medication and how to use as a drug need to be informed to the public. One way that can be done is to build a web based information system for medicinal plant that can be accessed via internet. This research aims to develop an inventory module of medicinal plants identified in Bengkulu City. This module is one of the modules that exist in Bengkulu Medicinal Plant Information System (SITOBELU). The methodology used for the development is Rational Unified Process (RUP). Data collection techniques include literature study and field study. The results of literature studies are in the form of data of medicinal plants that have been inventoried either based on taxonomy, name index, and treatable diseases. The result of field study is the identification of planting location and way of utilization of medicinal plant in Bengkulu City.
Keywords: medicinal plants, information system, medicinal plant inventory module, content-based image retrieval

## INTISARI
Banyaknya  informasi  yang  telah  dihasilkan  dari  penelitian  di  bidang  kajian  tanaman  obat  baik  terkait  identifikasi, kandungan kimia, manfaat pengobatan dan cara pemanfaatan sebagai obat perlu diinformasikan kepada masyarakat. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan cara membuat suatu sistem informasi tanaman obat berbasis web yang dapat diakses  melalui  internet.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  modul  inventarisasi  tanaman  obat  yang teridentifikasi keberadaannya di Kota Bengkulu. Modul ini merupakan salah satu modul yang ada dalam Sistem Informasi Tanaman  Obat  Bengkulu  (SITOBELU).  Metodologi  yang  digunakan  untuk  pengembangan  yaitu Rational  Unified Process (RUP).  Teknik  pengumpulan  data  meliputi  studi  pustaka  dan  studi  lapang.  Hasil  studi  pustaka  berupa  data tanaman obat yang telah terinventarisasi baik berdasarkan taksonomi, indeks nama, dan penyakit yang dapat diobati. Hasil studi lapang yaitu identifikasi lokasi penanaman dan cara pemanfaatan tanaman obat di Kota Bengkulu.
Kata Kunci: tanaman obat, sistem informasi, modul inventarisasi tanaman obat, content-based image retrieval

## I. P ENDAHULUAN
Sastrapraja (1980) dalam Heyne (1987) menyebutkan  bahwa  tumbuhan  atau  tanaman  obat adalah  tumbuhan  yang  salah  satu,  beberapa  atau seluruh  bagian  tumbuhan  tersebut  mengandung  zat atau bahan aktif yang berguna untuk kesehatan tubuh, penyembuhan  penyakit  maupun  bahan  kosmetik. Sedangkan  menurut  Handayani  (2003)  tumbuhan obat  adalah  seluruh  jenis  tumbuhan  yang  diketahui atau dipercaya mempunyai khasiat obat.
Beberapa penelitian menunjukkan bahwa masyarakat adat masih cenderung  mempertahankan untuk menggunakan tumbuhan obat untuk memenuhi kebutuhan  obat  mereka.  Sebagai  contoh,  hasil penelitian Nurhamidah dan Kasrina (2006) menunjukkan  ada  99  jenis  tumbuhan  khusus  untuk tanaman penunjang fertilitas yang dimanfaatkan oleh masyarakat kota Bengkulu. Penelitian yang sama juga mengkaji  tumbuhan  obat  dalam  naskah  kuno  suku Serawai  dan  didapatkan  63  jenis  tanaman  yang dimanfaatkan  masyarakat  Serawai.  Hal  ini  dapat dilihat  bahwa  Suku  Serawai  di  Propinsi  Bengkulu,
menyimpan  pengetahuan  tentang  pemanfaatan tumbuhan sebagai obat dalam tulisan atau dokumen empat naskah kuno yang disebut dengan naskah Ka- Ga-Nga. Pemakaian tumbuhan dalam pengobatan ada pemakaian  tunggal  dan  ada  yang  berupa  ramuan. Hasil  penelitian-penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan  bahan-bahan  obat  alami  masih  menjadi pilihan bagi masyarakat.
Tingginya  minat  dan  kesadaran  masyarakat terhadap  pengobatan  tradisional  menggunakan berbagai  tanaman  obat  dipengaruhi  oleh  unsur ekonomis  dan  ketersediaan  informasi  yang  tak terbatas  baik  melalui  buku  maupun  media  massa. Penelitian  di  bidang  kajian  tanaman  obat  juga semakin gencar dilakukan. Berbagai informasi terkait karakteristik,  fitokimia,  dan  pemanfaatan  tanaman obat  tersebut  perlu  terus  dipublikasikan  kepada masyarakat.  Salah  satu  cara  pengelolaan  informasi tanaman obat yaitu melalui sebuah sistem informasi berbasis web yang dapat diakses melalui internet.
Pemerintah telah mengupayakan pembuatan Bank Data  Obat  Bahan  Alam  Indonesia  yang  dibuat  dan dikelola  oleh  Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan
(http://www.pom.go.id/index.php/oai). Informasi yang tersedia meliputi agenda kerjasama Badan POM dengan berbagai institusi dan perguruan tinggi terkait penelitian tanaman obat, hayati bahan obat, publikasi artikel  ilmiah,  perkembangan  penelitian  tanaman obat, dan taksonomi tanaman obat.
Hal  serupa  juga  dilakukan  oleh  Balai  Jaringan Informasi  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  (Balai IPTEKnet) BPPT melalui websitenya yang membuat pangkalan data berisi daftar tanaman obat Indonesia (http://www.iptek.net.id/ind/pd_tanobat).  Pangkalan data tersebut menggunakan indeks nama tanaman dan nama  penyakit  sebagai  kata  kunci  pencarian  dan pelacakan  data.  Data  yang  tersedia  merupakan  hasil kerjasama  IPTEKnet  dengan  CODATA  ICSU Indonesia.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan modul inventarisasi tanaman obat yang teridentifikasi keberadaannya di Kota Bengkulu. Modul dikembangkan  dengan  menggunakan  prinsip  CBIR sehingga  selain  taksonomi,  karakteristik,  fitokimia, dan manfaat tanaman obat, modul juga menginventarisasi foto-foto tanaman obat. Penelitian ini difokuskan pada CBIR dengan menggunakan citra digital daun tanaman.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Sistem informasi menurut Buckingham et.al(1987)  dalam  [1]  didefinisikan  sebagai  sebuah sistem yang mengumpulkan ( assemble ), menyimpan ( store ),  mengolah  ( process ),  dan  menyampaikan ( deliver )  informasi  yang  relevan  dengan  suatu organisasi  (atau  komunitas)  sedemikian  sehingga informasi  tersebut  dapat  diakses  dan  berguna  bagi siapa  pun  yang  menggunakannya.  Sebuah  sistem informasi  merupakan  sistem  aktivitas  (sosial) manusia.
Hendrik dan Rahman (2011) telah mengembangkan  sebuah  prototipe  sistem  informasi tanaman obat Indonesia berbasis web. Pengembangan sistem  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan mesh-up yang  menekankan  proses agregasi  data  menggunakan  model  Linked  Data. Konten  diperoleh  dengan  cara  mengakses  suatu SPARQL endpoint yang  berisi  data-data  tanaman obat Indonesia berdasarkan referensi Atlas Tumbuhan  Obat  Indonesia,  Jilid  I-VI,  karangan  dr. Setiawan Dalimartha. SPARQL endpoint dibuat oleh Hendrik  dan  Rahman  (2011)  dengan  memanfaatkan server D2R yang memungkinkan data mapping dari basisdata  relasional  menjadi  model  data  RDF. Hendrik  dan  Rahman  (2011)  menggunakan  bahasa
pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  Database Management Systems (DBMS).
Hasil  penelitian  Hendrik  dan  Rahman  (2011) menunjukkan  bahwa  Linked  Data  dapat  dilihat sebagai  suatu  basis  data  global  yang  memberikan banyak  keuntungan  di  antaranya  adalah  kemudahan untuk  berbagi  pakai  dan  menggunakan  ulang  data. Namun  kualitas  data tergantung  pada  penyedia  data set dan reliabilitas sistem juga sangat tergantung pada reliabilitas  SPARQL endpoint .  Jika  penyedia senantiasa  memutakhirkan  data,  maka  aplikasi  juga senantiasa  memperoleh  data  yang  mutakhir.  Di samping itu, sistem yang dikembangkan Hendrik dan Rahman  (2011)  hanya  menyediakan  fasilitas pencarian berdasarkan penyakit, nama daerah, nama asing, suku, familia, simplisia, dan urutan abjad.
Di  Malaysia,  Noraziah  dkk.  (2011)  telah mengembangkan Medicinal  Herbs  Information System (MHIS) dalam bentuk web-based application system berdasarkan Rational Unified Process (RUP). RUP adalah sebuah proses pengembangan perangkat lunak  secara iterative yang  dikembangkan  oleh Rational Software Cooperation di IBM. RUP terdiri atas  empat  fase  siklus  di  mana  setiap  fase  meliputi banyak iterasi. Keempat fase yang digunakan dalam MHIS  yaitu: inception  phase , elaboration  phase , construction  phase ,  dan transition  phase .  MHIS menyediakan tiga tabel untuk menyimpan data yakni tabel untuk menyimpan informasi tanaman obat, tabel untuk  menyimpan  tambahan  komentar  atau  pun request dan tabel login . Informasi tanaman obat yang digunakan  meliputi  nama  lokal,  nama  ilmiah,  nama famili, kegunaan, ciri-ciri fisik, dan gambar tanaman obat.  Namun  MHIS  yang  dikembangkan  Noraziah (2011) tersebut hanya menggunakan pilihan pencarian berdasarkan nama ilmiah saja.
Galingging dan Bhermana (2010) telah melakukan pewilayahan secara geografis untuk lima jenis  tanaman  obat  berdasarkan  hasil  kajian eksplorasi plasma nutfah tanaman obat yang terdapat di  wilayah  Kalimantan  Tengah.  Tahap  awal penelitian  mereka  yakni  kegiatan  eksplorasi  yang bertujuan untuk menginventarisasi data dan informasi keberadaan tanaman obat langka. Data dan informasi yang dikumpulkan Galingging dan Bhermana (2010) meliputi daerah asal atau lokasi penemuan, jenis dan karakterisasi secara ex-situ, manfaat dan khasiatnyasebagai  obat  termasuk  peluang  untuk budidaya  dan  perbanyakan.  Informasi  tersebut dikarakterisasi  baik  secara  kualitatif  dan  kuantitatif dengan mengacu standarisasi pada descriptor list atau pedoman yang berasal dari Balai Penelitian Tanaman Rempah  dan  Obat  (Bogor).  Karakterisasi  yang dilakukan  salah  satunya  untuk  mengidentifikasi habitus  tanaman  obat  yang  dipilih.  Galingging  dan Bhermana  (2010)  juga  melakukan  pengujian kandungan biofarmaka sebagai obat.
Sistem  informasi  tanaman  obat  yang  telah diuraikan sebelumnya masih mengandalkan penggunaan  teks  sebagai  dasar  untuk  perolehan kembali informasi ( information- retrieval ) dari basis data.  Teknik retrieval ini  belum  dapat  memenuhi kebutuhan  pengguna  terutama  masyarakat  awam yang belum mengetahui nama umum atau nama latin tanaman obat. Salah satu cara yang dapat digunakan pengguna untuk memastikan tanaman yang dikenalnya sebagai obat secara turun temurun adalah dengan membandingkan foto tanaman yang ia punya dengan foto tanaman yang tersedia dalam basis data. Teknik ini dinamakan content-based image retrieval (CBIR)
Teknologi CBIR berkembang didasari munculnya kebutuhan informasi yang  harus diperoleh dari citra (gambar) digital. Jenis informasi yang diinginkan dari citra antara lain : ilustrasi dari teks artikel yang sulit diungkapkan  dalam  kata-kata,  menampilkan  data rinci  untuk  analisis  misalnya  citra  radiologi,  dan perekaman  formal  dari  data  rancangan  yang  akan digunakan  untuk  proses  berikutnya  misalnya rancangan arsitektur. Informasi yang dapat diperoleh dari citra selanjutnya dapat dikategorikan dalam tiga kategori umum yaitu color (warna), shape (bentuk), dan texture (tekstur).  Datta  dkk.  (2008)  dalam Galingging  dan  Bhermana  (2010)  mendefinisikan CBIR  sebagai  sebuah  teknologi  yang  membantu dalam mengorganisasikan arsip citra digital berdasarkan visual content tiap citra.
Sistem  CBIR  menurut  Datta  dkk.  (2008)  dalam Galingging  dan  Bhermana  (2010)  umumnya melakukan ekstraksi fitur sebagai langkah pra-proses Setelah fitur-fitur visual diperoleh dari hasil ekstrasi, selanjutnya digunakan sebagai masukan ( input ) untuk analisis  citra  baik  untuk  pendugaan  similaritas, deteksi konsep, atau pun annotation .
Proses  pertama  yang  perlu  dilakukan  untuk ekstraksi  dan  memproses/konstruksi  fitur  adalah image segmentation . Tujuan utama image segmentation adalah melakukan karakterisasi bentuk yang  ada  dalam  citra.  Contoh  cara segmentasi  yang banyak  digunakan  antara  lain  pendekatan k-means clustering, hidden Markov random fields, expectation-maximization  (EM)  algorithm,  spectral clustering,  mean  shift  procedure,  multiresolution segmentation of low-depth-of-field images, Bayesian framework- based segmentation, dan EM-algorithm- based segmentation using a Gaussian mixture model . Di samping itu, pendekatan sequential segmentation juga  dapat  dilakukan  untuk image segmentation di mana pendekatan ini dilakukan dengan menggunakan fitur tekstur dan warna.
Setelah image  signature diperoleh  langkah berikutnya melakukan perhitungan untuk menentukan  similaritas.  Similaritas  suatu  citra ditentukan  berdasarkan signature masing-masing
citra. Contoh formula matematika untuk pengukuran jarak  yang  umum  digunakan  dalam  CBIR  untuk pengukuran  similaritas  antara  lain  :  Euclidean (L 2 norm), Weighted Euclidean, Hausdorff, Mallows, IRM  ( integrated  region  matching ),  dan  K-L divergence .  Teknik  yang  digunakan  untuk  proses tersebut  tergantung  dari  jenis signature yang diperoleh.
CBIR  yang  memiliki  basis  data  citra  berukuran sangat  banyak  tidak  efektif  (lambat  dan  kurang akurat)  jika  hanya  mengandalkan  hasil  pengukuran similaritas citra. Karena itu dikembangkan learning- based techniques sehingga diperoleh image classification ( image categorization ).  Proses image categorization tidak hanya mengandalkan similaritas namun  juga  melakukan  pendugaan query (kriteria permintaan  pengguna)  melalui  proses training terhadap kumpulan citra yang ada dalam basis data. Contoh  formula  yang  dapat  digunakan  untuk mage categorization antara  lain  SVM,  MIL  ( multiple- instance  learning ), statistical models ,  Bayesian classifiers , k-NN, dan trees .

## III. R ANCANGAN P ENELITIAN
Penelitian  ini  telah  melakukan  pengembangan sistem  informasi  dengan  menggunakan  salah  satu metodologi pengembangan berorientasi obyek ( object-oriented methodology ) yaitu Rational Unified Process (RUP). Unified Process (UP) dideskripsikan oleh  Jacobson  dkk.  (1999)  dalam  Avison  dan Fitzgerald (2006) sebagai use case driven, architectur centric,  iterative  and  incremental .  Sehingga  sistem informasi  yang  dikembangkan  akan  dirancang berdasarkan use  case yaitu  deskripsi  elemen  yang memiliki fungsionalitas untuk memberikan a result of value kepada  pengguna  sistem.  RUP  dapat mengantisipasi user  requirement yang  tidak  dapat terpenuhi seluruhnya hanya dalam satu proses / tahap pengembangan.  Fase-fase  dalam  RUP  meliputi  : Inception, Elaboration, Construction , dan Transition seperti pada gambar berikut.
Gambar 1. Fase-fase Rational Unified Process (Pressman, 2005, hal. 97)
Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini meliputi : studi pustaka, studi lapangan yang meliputi observasi,  wawancara,  dan  pemotretan,  eksperimen, diskusi ( brainstorming ), purposive sampling , determinasi,  perancangan  dan  pembuatan  modul sistem informasi.

## IV. P EMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  taksonomi  dan hasil  penelitian  yang  telah  dipublikasikan  dalam website Bank Data Obat Bahan Alam Indonesia dan website sebagai sumber informasi untuk perancangan basis data SITOBELU. Basis data dibuat berdasarkan perumusan  taksonomi,  fitokimia  dan  morfologi tanaman obat Bengkulu. Gambar berikut menunjukkan  secara  sederhana  skema  modul inventarisasi SITOBELU.
Gambar 2. Skema Modul Inventarisasi
Isian data suku dan genus mengacu pada data yang telah  tersedia  dalam  bank  data  BPOM.  Banyaknya suku yang digunakan yaitu 184 suku sesuai yang telah teridentifikasi dalam bank data BPOM. Struktur tabel species mengacu pada website IPTEKnet BPPT. Isian tabel  species  dan  citra  disesuaikan  dengan  hasil observasi  dan  pemotretan.  Tabel  user  digunakan untuk  mengatur  otoritas  pengguna  yang  dapat melakukan  penambahan  dan  perubahan  data  dalam basis data. Pengguna tamu ( guest users ) hanya dapat melihat  data  dan  melakukan  pencarian  berdasarkan criteria yang ditentukan admin. Proses pencarian dan perolehan  ( retrieval )  informasi  didasarkan  pada bentuk citra digital daun tanaman. Modul ini berbasis web.
Hasil pemotretan berupa citra daun tanaman obat sebanyak 20 jenis spesies sebelum diupload ke dalam modul  dilakukan  analisis  terhadap  histogram  citra dan edge  detection .  Hal  ini  dilakukan  untuk menemukan  similaritas  bentuk  secara  sederhana sebagai pengelompokkan tanaman obat dalam modul
inventarisasi.  Analisis  terhadap  foto-foto  daun tanaman  tersebut  dilakukan  berdasarkan  histogram dan edge detection tiap citra digital tanaman. Karena semua  foto  tanaman  merupakan  citra  digital berwarna, yang terdiri atas channel Red, Green, Blue (RGB), maka untuk memudahkan analisis dilakukan konversi  dari  format  RGB  ke grayscale .  Gambar  3 menunjukkan  contoh  hasil  konversi  tersebut  untuk daun  tanaman  jarak  pagar,  daun  sembung  dan  sirih merah.
Gambar 3. Contoh citra RGB dan grayscale
Proses edge  detection menggunakan  metode Canny  dan  Sobel.  Gambar  4  menunjukkan  contoh hasil  pengolahan  citra  digital  terhadap  citra  daun tanaman  obat  jarak  pagar,  daun  sembung  dan  sirih merah.
Gambar 4. Contoh hasil edge detection dan histogram citra daun
Hasil  pengolahan  citra  digital  berdasarkan histogram dan edge detection menghasilkan informasi sebagai berikut :
1) Semua  citra  daun  yang  diolah  memiliki tingkat kontras yang rendah terlihat dari nilai intesitas yang tersebar tidak merata
2) Intensitas  level  keabuan  rendah  (histogram cenderung  ke  kiri)  ditunjukkan  pada  citra daun tanaman pegagan
3) Intensitas  level  keabuan  tinggi  (histogram cenderung  ke  kanan)  ditunjukkan  pada  citra daun  tanaman  :  jarak  pagar,  mahkota  dewa, daun  sembung,  bangle,  kumis  kucing,  sirih merah, keji beling, sirih, dan daun dewa.
4) Analisis  terhadap  hasil edge  detection menunjukkan  bahwa  masih  terdeteksi  tepi lemah yang tidak relevan (selanjutnya disebut noise )  dengan  informasi  yang  dibutuhkan yaitu bentuk daun dan tulang daun.
Analisis terhadap hasil edge detection digunakan untuk  pembentukan  kelompok  tanaman  berdasarkan bentuk daun ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Pengelompokan citra daun
Hasil pengolahan selanjutnya di- upload ke dalam modul.  Gambar  6  menunjukkan  tampilan  halaman upload citra tanaman obat.
Untuk  kebutuhan  validasi  algoritma  retrieval, maka  upload  citra  tanaman  obat  difokuskan  pada karakter  daun,  sehingga  diperoleh  citra  daun  yang dapat  digunakan  sebagai key (kunci)  untuk  proses pencarian.  Contoh  tampilan  halaman  pencarian berdasarkan  bentuk  daun  yang  disediakan  dalam modul  inventarisasi  SITOBELU  ditunjukkan  pada Gambar 7.
Selain  citra  daun,  penelitian  juga  melakukan perumusan  karakteristik,  fitokimia  dan  manfaat tanaman  obat  Bengkulu.  Perumusan  dilakukan melalui studi pustaka untuk menetapkan karakter dan karakter state tanaman  obat  sehingga  diperoleh rumusan sebagai berikut :
1) Karakter yang digunakan sebagai input basis data yaitu habitus, daun, bunga, dan buah.
2) Habitus yang digunakan yaitu : pohon, perdu, semak, dan herba
3) Karakter  daun  yang  digunakan  meliputi: kedudukan  daun  pada  batang,  tipe  daun, bentuk umum ( sircum scriptio ), dan permukaan daun ( surface )
4) Karakter  bunga  yang  digunakan  meliputi  : posisi  bunga,  bentuk  bunga,  dan  kelamin bunga
5) Karakter buah yang digunakan meliputi : tipe buah, bentuk buah, diameter buah, dan warna buah (muda - masak)

## V. S IMPULAN
Penelitian ini telah menghasilkan modul inventarisasi  Sistem  Informasi  Tanaman  Obat Bengkulu  yang  telah  dapat  digunakan  untuk melakukan inventarisasi tanaman obat yang keberadaannya tersedia di Kota Bengkulu. Modul ini dikembangkan dengan menggunakan prinsip content- based  image  retrieval .  Namun  modul  ini  masih membutuhkan  perbaikan  terutama  berkaitan  dengan pengelompokan  tanaman  obat  berdasarkan  feature citra  digital  daun  meliputi shape,  texture, dan contour .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Avison,  David  dan  Fitzgerald,  Guy.  2006. Information  Systems  Development .  e/4.  McGraw- Hill. New York.
[2] Dalimarta,  S.2006  . Atlas  Tumbuhan  Obat Indonesia . Jakarta: Trubus  Agriwidya.
[3] Galingging,  Ronny  Yuniar.  dan  Bhermana,  Andy. 2010. Pewilayahan  Plasma  Nuftah  Tanaman  Obat Berbasis Sistem Informasi Geografi di Kalimantan Tengah .  Balai  Pengkajian  Teknologi  Pertanian Kalimantan Tengah.
[4] Handayani. 2003. Sehat Dengan Ramuan Tradisional, Membedah Rahasia Ramuan Madura. .Agromedia Pustaka:Surabaya. [5] Hendrik dan Rahman, Ikhwanur. 2011. Pengembangan  Sistem  Informasi  Tanaman  Obat Indonesia Berbasis Liked Data . Makalah disajikan pada Seminar Nasional Teknologi Informasi 2011.
[6] Heyne,  K.1987. Tumbuhan  Berguna  Indonesia  1 . Badan  penelitian  dan  Pengembangan  Kehutanan Departemen Kehutanan. Jakarta.
[7] Muhlisah,  F.  2011. Tanaman  obat  Keluarga . Penebar Swadaya; Jakarta.
[8] Noraziah, A., Abdella, Ahmed N., Hamid,  Roslina Abdul.,  Sidek,  Roslina  Mohd.,  and  Omardin, Mohammad  Affendy.  2011. Empirical  study  on Medicinal  Herbs  Information  System  (MHIS)  in Malaysia . African Journal of Business Management Vol. 5(13), pp. 5292-5296. (Diunduh
dari  http://www.academicjournals.org/AJBM  pada tanggal 15 Februari 2012)
[9] Nurhamidah,  Kasrina.2006. Studi  Etnobotani Tumbuhan Obat Tradisional dalam Naskah   kuno Suku  Serawai  di  Propinsi  Bengkulu  dan  Survey Senyawa  Bioaktifnya. Laporan  Penelitian  Dosen Muda FKIP. Bengkulu.
[10]  Pressman, Roger S. 2005. Software Engineering: A Practitioner’s Approach . McGraw-Hill. New York. [11]  Siagian,H. Mangasa. 1999.
Potensi
Keanekaragaman Hayati  di Bengkulu Dan Hubungannya  Dengan  Pemanfatan  Tumbuhan Sebagai  Bahan  Obat. Laporan  Teknik  Proyek Penelitian.  Pusat  Penelitian  Dan  Pengembangan Biologi. LIPI, Bogor. Di akses 11 Juni 2011.
Gambar 6 Tampilan halaman upload citra
Gambar 6. Tampilan halaman pencarian
[12]  Widyaningrum, Herlina dan Tim Solusi Alternatif.
2011. Kitab  Tanaman  Obat  Nusantara. Medpress: Yogyakarta
[13] Zuhud  EAM.  2008. Potensi  Hutan  Tropika Indonesia  Sebagai  Penyangga  Bahan  Obat  Alam Untuk  Kesehatan  Bangsa. http://www.iwf.or.id/ Potensihutanobat.pdf.  diakses 14 Oktober 2011.