## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 1 (2021) 29 - 34

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Identifikasi Jenis Tanaman Anggrek Melalui Tekstur Bunga dengan Tapis Gabor dan M-SVM
Rangga Pahlevi Putra
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang rangga@widyagama.ac.id

## Abstract
Orchidaceae is the Latin name for orchids which have various types of flowers so that they have different characteristics from one type to another, ranging from color, shape, and size characteristics. Almost all regions in Indonesia have their own types of orchids according to the geographical characteristics of the area. To distinguish the types of orchid plants, it can be seen from  the  condition  of  the  texture  or  color  of  the  orchid  petals.  However,  due  to  the  similarity  in  texture  or  color characteristics of the petals, the identification of orchid plants by several people or related officers still tends to be subjective, causing errors in identification activities. This study aims to help identify the types of orchids using digital image processing technology  to  obtain  accurate  results.  In  this  study,  the  types  of  orchids  studied  included  dendrobium,  phalaenopsis,  and vanda.  The  stages  carried out  in  this  study  were  to  extract  the  texture  of  orchids  using the  Gabor  filter  method,  while  for classification using the M-SVM ( Multiclass Support Vector Machine ) method. The results of this study have a classification accuracy of 95.4%.
Keywords: orchid; gabor filter; pattern; energy; M-SVM.

## Abstrak
Orchidaceae adalah  nama  latin  dari  bunga  anggrek  yang  memiliki  berbagai  jenis  bunga  sehingga  memiliki  ciri-ciri  yang berbeda antara satu jenis dengan jenis yang lain, mulai dari ciri warna, bentuk, maupun ukuran. Hampir di seluruh daerah di Indonesia memiliki jenis tanaman anggrek tersendiri sesuai dengan karakter geografis daerah tersebut.  Untuk membedakan jenis  tanaman  anggrek  maka  bisa  dilihat  dari  kondisi  tekstur  atau  warna  dari  kelopak  bunga  anggrek.  Namun  karena kemiripan  ciri  tekstur  atau  warna  dari  kelopak  bunganya,  maka  kegiatan  identifikasi  jenis  tanaman  anggrek  oleh  beberapa orang  atau  petugas  terkait  masih  cenderung  subjektif  sehingga  menimbulkan  kesalahan  dalam  kegiatan  identifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu identifikasi jenis tanaman anggrek menggunakan teknologi pengolahan citra digital sehingga memperoleh hasil yang akurat. Dalam penelitian ini jenis tanaman anggrek yang diteliti meliputi jenis dendrobium, phalaenopsis  dan  vanda.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  adalah  mengekstraksi  tekstur  bunga  anggrek menggunakan  metode  tapis  gabor,  sedangkan  untuk  klasifikasi  menggunakan  metode  M-SVM  ( Multiclass  Support  Vector Machine ). Hasil dari penelitian ini memiliki akurasi klasifikasi mencapai 95,4%.
Kata kunci: tanaman anggrek; tapis gabor; tekstur; energi; M-SVM.
© 2021 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Tanaman anggrek adalah salah satu  jenis tanaman hias yang  paling  banyak  dibudidayakan  dan  digemari khususnya  oleh  masyarakat  Indonesia.  Tanaman Anggrek  memiliki  nama  latin orchidaceae ,  yang memiliki variasi bentuk, warna, dan ukuran bunga yang bermacam-macam  dengan  ciri-ciri  unik  [1].  Tanaman anggrek memiliki ciri khusus dengan bentuk dan warna bibir  atau labellum yang  unik  sehingga  menjadi pembeda dengan tanaman lain.
Di  Indonesia,  tanaman  anggrek  diperkirakan  mencapai 5000-6000 jenis yang tersebar di seluruh daerah seperti di  Kalimantan,  Jawa,  maupun  Papua  [2].  Satu  jenis bunga  anggrek  dapat  memiliki  ciri  berupa  bentuk  dan warna berbeda-beda, sehingga dapat membuat masyarakat  kesulitan  untuk  mengetahui  jenis  dari bunga  anggrek  tersebut  [3].  Ciri  pada  bunga  anggrek dapat  menjadi  masalah  karena  berkaitan  dengan penentuan  jenis  dari  bunga  anggrek  khususnya  untuk masyarakat  atau  petugas  tanaman  terkait  yang terkadang memberikan identifikasi secara subjektif.
Untuk  membedakan  jenis  anggrek  satu  dengan  yang lain  yaitu  dapat  melihat  warna,  tekstur,  atau  kelopak bunga  anggrek  [1].  Namun  secara  umum,  Karena kemiripan  warna,  tekstur  atau  kelopak  bunganya,  hal ini  bisa  menyebabkan  salah  identifikasi.  Maka  dari  itu proses  identifikasi  bisa  dilakukan  dengan  bantuan teknologi  terkini  khususnya  pemanfaatan  pengolahan citra digital.  Teknologi pengolahan citra bisa dimanfaatkan  untuk  mengenali  bentuk  dan  warna  dari bunga anggrek khususnya dalam pemanfaatan pengenalan  pola  ( pattern  recognition ).  Pada  sistem pengenalan pola ( pattern recognition ) akan diklasifikasikan  atau  digambarkan  sesuatu  berdasarkan pengukuran  kuantitatif  fitur  (ciri)  atau  sifat  utama  dari suatu objek [2].
Pada penelitian sebelumnya, identifikasi bunga anggrek berdasarkan  warna  dan  bentuk  menggunakan  metode ekstraksi  fitur  warna  dan  bentuk  HSV, prewitt dan Learning  Vetor  Quantization (LVQ)  untuk  proses klasifikasi memperoleh hasil akurasi sebesar 73,3% [4]. Penelitian  lain  mengenai  identifikasi  tanaman  anggrek juga  penah  dilakukan  oleh  [1]  dengan  menerapkan metode  GLCM  dan  klasifikasi  KNN  dan  memiliki akurasi sebesar 80%. Selain berdasarkan ciri warna dan bentuk,  penggunaan  metode  ekstraksi  fitur  untuk identifikasi  bunga  anggrek  juga  pernah  dilakukan menggunakan metode deteksi tepi. Dengan menggunakan  metode  deteksi  tepi canny dan sobel proses  identifikasi  memiliki  akurasi  mencapai  40,7% [3].  Dari  ketiga  penelitian  sebelumnya,  tingkat  akurasi identifikasi  bunga  anggrek  belum  mencapai  nilai  90% atau  lebih.  Metode  tapis  gabor,  sebagai  salah  metode pengenalan  pola  citra  digital  bisa  dimanfaatkan  dalam proses identifikasi tanaman.
Seperti pada penelitian deteksi penyakit tanaman tomat melalui citra daun menggunakan metode tapis gabor [5] memiliki  akurasi  identifikasi  mencapai  98%  untuk mengenali beberapa penyakit. Selain itu, penelitian lain yang dilakukan oleh [6] untuk mengenali jenis penyakit tanaman kedelai melalui ekstraksi fitur tekstur dari citra daun  kedelai  yang  terkena  penyakit  menggunakan metode tapis gabor, memiliki tingkat akurasi identifikasi  mencapai  93%.  Untuk  proses  klasifikasi dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi M-SVM  ( Multiclass  Support  Vector  Machine )  seperti pada  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  [7]  yang
menggunakan metode M-SVM dalam proses klasifikasi penyakit  pada  tanaman  kapas  yang  memiliki  akurasi rata-rata  mencapai  95%.  Penerapan  metode  M-SVM juga  dilakukan  oleh  [8]  yang  mengklasifikasikan  daun flavia menjadi lima kelas dengan jumlah data daun 108 citra  daun.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan mencapai  akurasi  klasifikasi  mencapai  89,83%. Penelitian  lain  menggunakan  metode  M-SVM  juga dilakukan oleh [9] yaitu mengklasifikasikan citra satelit sehingga bisa diketahui  jenis-jenis dataran yang  diteliti menggunakan  metode  M-SVM.  Citra  satelit  yang diklasifikasikan meliputi citra hutan, gunung, pertanian, padang pasir, dan kawasan perumahan atau permukiman.  Dari  penelitian  klasifikasi  citra  satelit yang  diteliti  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi  klasifikasi mencapai  98,5%,  sehingga  metode  M-SVM  ini diterapkan untuk proses klasifikasi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  dijelaskan  serta keunggulan  dari  metode  ekstraksi  tekstur  tapis  gabor dan  M-SVM,  maka  dalam  penelitian  ini  memiliki tujuan  mengembangkan  suatu  aplikasi  pengolah  citra digital  untuk  identifikasi  jenis  tanaman  anggrek. Dengan  masukan  citra  bunga  anggrek,  kemudian diterapkan  proses  pengolahan  citra  dan  metode klasifikasi  sehingga  bisa  memudahkan  dalam  proses identifikasi jenis tanaman anggrek. Dari hasil penelitian ini  nanti  diharapkan  bisa  membantu  pihak  terkait seperti  petani,  petugas  pertanian  maupun  perkebunan untuk  melakukan  proses  identifikasi  jenis  tanaman anggrek.

## 2. Metode Penelitian
Pada  metode  penelitian  akan  dijelaskan  mengenai tanaman  anggrek,  metode  tapis  gabor,  M-SVM,  dan skenario  pengujian.  Skenario  pengujian  ini  dirancang dengan  tujuan  untuk  memudahkan  dalam  proses identifikasi. Adapun skenario pengujian meliputi proses akusisi  citra,  pra-proses,  ekstraksi  tekstur  tapis  gabor, serta klasifikasi M-SVM.
2.1. Anggrek ( Orchidaceae )
Anggrek  ( orchidaceae )  adalah  tanaman  yang  mudah beradaptasi  dengan  lingkungan  tumbuhnya  sehingga tidak  heran  apabila  tanaman  anggrek  dapat  dijumpai hampir di seluruh bagian dunia. Anggrek sebagai salah satu  jenis  tanaman  hias  dengan  segala  keuninkannya yang memukau  telah menarik perhatian pada penggemar tanaman hias [10]. Di Indonesia merupakan salah  satu  pusat  keragaman  anggrek  di  dunia,  kurang lebih  5000  jenis  spesies  anggrek  yang  tersebar  di berbagai  daerah  [11].  Tanaman  anggrek  memiliki beberapa bagian penyusun utama, yaitu sepal (kelopak bunga), petal (mahkota  bunga),  dan labellum (bibir). Bagian bunga inilah yang menjadi ciri utama dari setiap jenis  anggrek,  setiap  jenis  anggrek  memiliki  kelopak, mahkota,  dan  lidah  bunga  yang  berbeda  baik  dalam bentuk, warna, maupun corak pada bunga tersebut [3].
2.2. Ekstraksi Tapis Gabor
Proses  ekstraksi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode tapis gabor. Metode ini digunakan untuk mengetahui  karakteristik  dari  tekstur  bunga  anggrek yang  diujikan.  Tekstur  merupakan  karakteristik intrinsik  dari  suatu  citra  yang  terkait  dengan  tingkat kekerasan  ( roughness ),  granulitas  ( granulation ),  dan keteraturan  ( regularity )  [6].  Sedangkan  tapis  gabor merupakan filter yang mampu mensimulasikan karakteristik sistem visual dalam mengisolasi frekuensi dan  orientasi  tertentu  dari  citra  [12].  Untuk membangkitkan  tapis  gabor  bisa  menggunakan  rumus 1.
𝐺(𝑥, 𝑦) = 1 2𝜋 𝑒𝑥𝑝 { 𝑥 2 𝜎𝑥 + 𝑦 2 𝜎𝑦 }  𝑒𝑥𝑝 (𝑗2𝜋𝜇 0 (𝑥 cos 𝜃 + 𝑦 sin 𝜃)) (1)
Dengan  masukan (𝑥, 𝑦) adalah koordinat dari  gabor, 𝜎 adalah  standard  deviasi gaussian  envelope , 𝜃 adalah orientasi, 𝑗 adalah  bilangan  imajiner,  dan 𝜇 0 adalah frekuensi. Hasil filtering merupakan modulasi  rata-rata konvulasi real  filter dan imaginer  filter terhadap suatu citra.  Setelah  tahap  ekstraksi  tekstur  selesai,  maka  ciri energi bisa diperoleh dari proses ekstraksi. Nilai energi berkaitan  dengan  tingkat  homogenitas  piksel  dari tekstur yang sudah dimunculkan [6]. Untuk memperoleh ciri energi bisa menggunakan rumus 2.
𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = 1 𝑀𝑁 ∑ 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝑛 𝑗=1 |𝑥(𝑚, 𝑛)| 2 (2)
Dengan  parameter 𝑚 adalah  jumlah  baris  citra  atau panjang  citra, 𝑛 adalah  jumlah  kolom  citra  atau  lebar citra, 𝑖 adalah  koordinat  piksel  dan 𝑗 adalah  absis piksel.  Untuk 𝑀𝑁 adalah  jumlah  piksel  dalam  citra. Sedangkan 𝑥(𝑚, 𝑛) adalah intensitas piksel pada posisi (𝑚, 𝑛) .

## 2.3. Multiclass Support Vector Machine (M-SVM)
Metode Multiclass  Support  Vector  Machine secara prinsip merupakan pengembangan dari metode klasifikasi  SVM.  Pengembangan  yang dilakukan untuk mengatasi  keterbatasan  SVM  dalam  mengatasi multi- class  problem [13].  Karena  persoalan  di  dunia  nyata biasanya  melibatkan  banyak  kelas  dalam  proses klasifikasi  seperti  pengenalan  karakter  dan  diagnosis pasien, dimana data masukan terbagi menjadi lebih dari dua kelas.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  M- SVM one-against-all untuk  membangkitkan  beberapa kelas  [14].  Adapun  kelas  yang  diteliti  meliputi  kelas anggrek  dendrobium,  phalaenopsis,  dan  vanda.  Untuk proses klasifkasi menggunakan M-SVM bisa menggunakan rumus 3.
(𝑤 𝑖 ) 𝑇 ∅ (𝑥 𝑗 ) +  𝑏 𝑖 < −1 +  𝑗 𝑖 → 𝑦 𝑗 ≠ 𝑖 (3)
Dari  rumus  3,  bisa  dijelaskan  bahwa 𝑤 adalah  bobot support  vector .  Untuk  variabel 𝑖 dan 𝑗 adalah  kelas yang diteliti.  Variabel 𝑏 dan  j i masing-masing  adalah
bias dan soft margin .
2.4. Skenario Pengujian
Dalam  penelitian  ini,  aplikasi  yang  dikembangkan memiliki  tahap  utama  dalam  skenario  pengujian  yaitu akusisi  citra,  pra-proses,  ekstraksi  tekstur  tapis  gabor, serta  klasifikasi  M-SVM.  Akusisi  citra  meliputi  proses pengambilan  gambar,  pra  proses  untuk  proses grayscale,  ekstraksi  fitur,  tahap  klasifikasi  serta pengujian  akurasi.  Secara  garis  besar,  proses  dari penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Penelitian Identifikasi Tanaman Anggrek
Akusisi citra merupakan tahapan memberikan masukan citra  anggrek  ke  dalam  aplikasi.  Citra  anggrek  yang digunakan  diperoleh  dari  basis  data orchid  flower dataset dari  IEEE.  Jenis  citra  bunga  anggrek  yang digunakan  dalam  aplikasi  ini  sebanyak  3  jenis  yaitu anggrek  dendrobium  (Gambar  1  (a)),  anggrek  bulan (phalaenopsis)  (Gambar  2  (b)),  dan  anggrek  vanda (Gambar  2  (c)).  Data  citra  yang  digunakan  sejumlah 120 citra, dengan rincian 40 citra dendrobium, 40 citra phalaenopsis, dan 40 citra vanda. Untuk masing-masing jenis  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  20  citra  untuk pelatihan dan 20 citra untuk proses pengujian.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Tanaman Anggrek (a) Anggrek Dendrobium, (b) Anggrek
Phalaenopsis (Bulan), (c) Anggrek Vanda
Setelah  diakusisi,  maka  citra  akan  diubah  dari  mode RGB  menjadi  aras  keabuan,  agar  bisa  diekstraksi tekstur  menggunakan  tapis  gabor.  Proses  ekstraksi tekstur  gabor  menggunakan  masukkan  kombinasi  tiga skala  frekuensi  dan  tiga  orientasi.  Setelah  proses ekstraksi  selesai  maka  nilai  ciri  energi  bisa  diperoleh sebagai nilai fitur untuk klasifikasi.
Pada  tahap  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu tahap  pelatihan  dan  pengujian.  Proses  klasifikasi menggunakan fungsi kernel karena ada data yang tidak bisa  dipisahkan  secara linear [15].  Kernel  memetakan tiap  data  pada  ruang  masukan  ke  vektor  baru  yang berdimensi  lebih  tinggi  [15].  Kernel  yang  diujikan dalam  penelitian  ini  adalah  kernel polynomial dan gaussian [16].  Untuk  menerapkan  kernel polynomial menggunakan  rumus  4,  sedangkan  kernel gaussian rumus 5.
𝐾(𝑥, 𝑦) =   (𝑥  × 𝑦) 𝑑 (4)
𝐾(𝑥, 𝑦) = exp  × (− ||𝑥 –  𝑦||² / 2𝜎²) (5)
Berdasarkan  rumus  4  dan  rumus  5  bisa  dijelaskan bahwa  variabel  ( 𝑥 ) dan (𝑦) merupakan  sematan  dua data  dari  seluruh  bagian  data  latih.  Parameter 𝜎 dan 𝑑 adalah  konstanta.  Sedangkan ||𝑥 − 𝑦||² adalah  kuadrat jarak antara vektor 𝑥 dan 𝑦 .
Pada  tahap  pelatihan,  sistem  menerima  inputan  citra selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  dan  dihitung menggunakan  SVM  [17].  Pada  tahap  pengujian  citra juga  mengalami  tahapan  yang  sama  seperti  tahap pelatihan,  namun  hasil  vektor  fitur  tidak  disimpan  ke dalam  basis  data  melainkan  dibandingkan  dengan kelompok  yang  telah  tersimpan  pada  basis  data  untuk menemukan  data  citra  yang  sejenis.  Setelah  tahap klasifikasi  selesai,  maka  dilakukan  proses  evaluasi kinerja  M-SVM.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk menghitung  akurasi  yang  didefinisikan  sebagai  tingkat kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual (sebenarnya)  [16].  Pengujian  akurasi  ini  menggunakan rumus 6.
𝐴 = 𝑇𝑃 𝑇𝐴 × 100% (6)
Berdasarkan  dari  rumus  6  bisa  dijelaskan  bahwa parameter 𝐴 merupakan  hasil  akurasi  dari  pengujian klasifikasi.  Untuk, 𝑇𝑃 adalah  total  citra  relevan  yang terklasifikasi  secara  benar  sesuai  skema  pengujian. Sedangkan  untuk 𝑇𝐴 adalah  total  citra  yang  diuji  dari citra dataset yang disediakan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Tahap  awal  penelitian  ini  adalah  akusisi  citra  dari bunga  anggrek.  Setelah  tahap  akusisi  citra,  citra anggrek  akan  diubah  ukurannya  menjadi  200 × 200 piksel.  Citra  hasil  preposisi  tersebut  akan  diubah  dari ruang  RGB  menjadi  aras  keabuan.  Citra  hasil  aras keabuan ini nanti akan dijadikan masukan dalam proses
ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan  tapis  gabor. Ekstraksi  fitur  dilakukan  menggunakan  metode  tapis gabor  dengan  skenario  pengujian  kombinasi  parameter masukkan  sudut  orientasi  meliputi  nilai  0˚,  45˚,  90˚, dan  135˚  [15]  serta  nilai  skala  frekuensi  0,353Hz, 0,176Hz, dan 0,088Hz [6]. Hasil ekstraksi tekstur tapis gabor ditunjukkan pada Gambar 3.
Tahap  klasifikasi  M-SVM  dibagi  menjadi  dua,  yaitu klasifikasi  data  latih  dan  klasifikasi  data  uji.  Untuk proses  pelatihan  menggunakan  data  latih  masing- masing  jenis  anggrek  berjumlah  20  data  citra.  Metode yang digunakan untuk membagi data latih menggunakan  metode cross  validation [15].  Proses pelatihan  ini  bertujuan  untuk  penggolongan  dan pelabelan,  sehingga  bisa  ditentukan  kelas  mana  yang sesuai dengan kelompoknya. Sedangkan tahap pengujian  digunakan  untuk  membandingkan  hasil klasifikasi dengan hasil pelatihan dari proses sebelumnya.
(a)                                              (b) (c) (d) (e)
Gambar 3. Anggrek Bulan (a) Citra RGB, (b) Citra Keabuan, (c)
Ekstraksi Gabor 1, (d) Ekstraksi Gabor 2, (e) Ekstraksi Gabor 3
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  tapis  gabor,  Gambar  3  (a) merupakan  citra  asli  dari  anggrek  bulan  dengan  aras RGB,  sedangkan  Gambar  3  (b)  merupakan  hasil  pra- proses dari citra RGB menjadi aras keabuan. Gambar 3 (c)  merupakan  hasil  ekstraksi  tapis  gabor  dengan kombinasi  parameter  masukan  frekuensi  0,353Hz  dan orientasi 45˚. Dari hasil keluaran bisa dijelaskan bahwa kondisi  keluaran  terlihat  gelap  dengan  kontras  yang
rendah  serta  sudut  objek  yang  masih  samar.  Untuk Gambar  3  (d)  merupakan  hasil  ekstraksi  gabor  dengan kombinasi  parameter  masukan  frekuensi  0,176Hz  dan orientasi 135˚.
Dari hasil keluaran Gambar 3 (d) bisa dijelaskan bahwa tekstur  bunga  sudah  mulai  terlihat,  karena  kondisi orientasi  sudah  melebihi  90˚  dan  pengaruh  frekuensi 0,176Hz.  Sedangkan  Gambar  3  (e)  merupakan  hasil ekstraksi  tapis  gabor  dengan  parameter  masukan frekuensi  0,088Hz  dan  orientasi  135˚Hz.  Dari  hasil keluaran  bisa  dijelaskan  bahwa  keluaran  memiliki tingkat  kontras  yang  tinggi  sehingga  terlihat  jelas  dari tekstur bunga.
Hasil  dari  ekstraksi  fitur  data  latih  menggunakan  tapis gabor  menghasilkan  nilai  energi  yang  telah  tersimpan dalam basis data. Nilai dari  rata-rata fitur energi untuk masing-masing  jenis  anggrek  setelah  proses  ekstraksi ditunjukkan  seperti  pada  Tabel  1.  Nilai  ini  bisa dijadikan indikasi dari pembagian batas antara masing- masing jenis anggrek.
Tabel  1. Rata-Rata Nilai Fitur Energi
No Jenis Anggrek Nilai Energi 1. Dendrobium 0,135 2. Phalaenopsis 0,280 3. Vanda 0,8
Berdasarkan  Tabel  1  untuk  jenis  anggrek  dendrobium memiliki  rata-rata  energi  0,135.  Untuk  anggrek phalaenopsis  memiliki  rata-rata  energi  0,280  dan anggrek  vanda  memiliki  rata-rata  nilai  0,8.  Dari  nilai yang  ditunjukkan  bisa  dijelaskan  bahwa  nilai  energi dari masing-masing jenis bunga anggrek memiliki rata- rata yang berbeda tergantung tekstur dari bunga.
Pada proses pengujian menggunakan data uji berjumlah 20  data  citra  untuk  masing-masing  kelas  anggrek. Pengujian pada jenis kernel dilakukan untuk mengetahui skenario  mana untuk memperoleh rata-rata akurasi  yang  terbaik  dalam  penelitian  ini.  Nilai parameter  SVM  yang  digunakan  dalam  skenario pengujian ini adalah lambda = 1, 𝛾 = 1 , 𝜀 = 0,001 , C =  1,  iterasi  =  100,  serta  fitur  energi  dari  data  uji menggunakan  parameter  masukan  frekuensi  0,088Hz dan  orientasi  135˚Hz.  Dari  hasil  pengujian  akurasi menggunakan  skenario  tersebut  diperoleh  hasil  seperti pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil Perbandingan Rata-Rata Akurasi Jenis Kernel (%)
No Jenis Anggrek Polynomial Gaussian 1. Dendrobium 96,2 92,2 2. Phalaenopsis 95,3 93,3 3. Vanda 94,8 91,4
Berdasarkan  hasil  dari  Tabel  2,  diketahui  bahwa  rata- rata  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  96,2%  yaitu  pada jenis  kernel polynomial jenis  anggrek  dendrobium. Sedangkan  pada  kernel Gaussian akurasi  tertinggi
dimiliki  oleh  jenis  anggrek  phalaenopsis.  Berikut ditampilkan  grafik  rata-rata  akurasi  klasifikasi  dari masing-masing jenis tanaman anggrek pada Gambar 4.
Gambar 4. Rata-Rata Akurasi Jenis Kernel
Berdasarkan  Gambar  4  ditampilkan  hasil  rata-rata akurasi  jenis  kernel  yang  diujikan.  Untuk  pengujian jenis  kernel polynomial memiliki  rata-rata  akurasi 95,4%,  sedangkan  kernel Gaussian memiliki  rata-rata akurasi 92,3%. Dari hasil tersebut menunjukkan bahwa untuk  jenis  data  pada  penelitian  ini  kernel polynomial memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  pada  proses klasifikasi daripada kernel gaussian .

## 4.   Kesimpulan
Penerapan  metode  tapis  gabor  dan  M-SVM  dalam proses  identifikasi  jenis  tanaman  anggrek  bisa  menjadi salah metode yang digunakan. Hal  tersebut  disebabkan karena  kemampuan  metode  tapis  gabor  dalam memunculkan  tekstur  masing-masing  jenis  bunga anggrek  cukup  jelas  dan  metode  klasifikasi  terbimbing M-SVM memiliki akurasi yang cukup baik. Keakuratan hasil  klasifikasi  mencapai  nilai  95,4%  dari  proses pengujian.  Dari  penelitian  ini  bisa  dikembangkan  lagi untuk  metode  ekstraksi  tekstur  lain  sehingga  bisa dibandingkan  hasil  akurasinya.  Serta  diharapkan aplikasi  ini  bisa  bermanfaat  untuk  pengembang  atau petugas yang terkait.

## Daftar Pustaka
[1] D. Putra Pamungkas, K. KUNCI Anggrek, and O. Korespondensi, “Ekstraksi Citra
Menggunakan Metode GLCM dan KNN Untuk Indentifikasi  Jenis  Anggrek  (Orchidaceae),” Innov.  Res.  Informatics ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  51– 56, 2019, [Online]. Available:
http://jurnal.unsil.ac.id/index.php/innovatics/art icle/view/872.
[2] B.  Purba  and  D.  Saptiadi,  “Karakterisasi Beberapa  Jenis  Anggrek  Berdasarkan  Karakter Morfologi,” Produksi Tanam. , vol. 7, no. 7, pp. 1258–1263, 2019.
[3] E. C. Pratyaswara, N. K. Ayu Wirdiani, and G. M.  Arya  Sasmita,  “Analisis  Perbandingan Metode  Canny,  Sobel  dan  HSV  dalam  Proses
95,4 92,3 90 92 94 96 Polynomial Gaussian N ilai Ak u ras i (%) Jenis Kernel Rata-Rata Akurasi Jenis Kernel M-SVM (%)
Identifikasi  Bunga  Anggrek  Hibrida,” J.  Ilm. Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  3,  p.  11,  2017,  doi: 10.24843/jim.2017.v05.i03.p03.
[4] D.  M.  M.  Mentari  Awanda,  Tedy  Rismawan, “Aplikasi  Klasifikasi  Bunga  Berdasarkan Warna  Dan  Bentuk  Bunga  Dengan  Metode LVQ  Berbasis  Web,”  vol.  06,  no.  02,  pp.  36– 47, 2018.
[5] U. Mokhtar, M. A. S. Ali, A. E. Hassenian, and H. Hefny, “Tomato Leaves Diseases Detection
Approach Based On Support Vector
Machines,” 2015 11th  Int. Comput. Eng. Conf. Today  Inf.  Soc.  What’s  Next?,  ICENCO  2015 , pp. 246–250, 2016, doi: 10.1109/ICENCO.2015.7416356.
[6] R.  Putra,  Rangga  Pahlevi  and  O.  Setyawati, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Kedelai Melalui Tekstur  Daun  Dengan  Metode  Gabor,” EECCIS , vol. 12, no. 1, pp. 40–46, 2018.
[7] S.  S.  Patki  and  G.  S.  Sable,  “Cotton  Leaf Disease Detection & Classification using Multi SVM,” vol. 5, no. 10, pp. 165–168, 2016, doi: 10.17148/IJARCCE.2016.51034.
[8] M. Muchtar and L. Cahyani, “Klasifikasi  Citra Daun dengan Metode Gabor Co-Occurence,” J. Ultim. Comput. , vol. 7, no. 2, pp. 39–47, 2016, doi: 10.31937/sk.v7i2.231.
[9] M.  Jain  and  A.  Sinha,  “Classification  of Satellite  Images  through  Gabor  Filter  using SVM,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol.  116,  no.  7, pp. 18–21, 2015, doi: 10.5120/20348-2534.
[10] H.  A.  Shidiqy,  B.  F.  Wahidah,  and  N.  Hayati,
“Karakterisasi Morfologi Anggrek
(Orchidaceae)  di  Hutan  Kecamatan  Ngaliyan Semarang,” Al-Hayat  J.  Biol.  Appl.  Biol. ,  vol. 1, no. 2, p. 94, 2019, doi: 10.21580/ah.v1i2.3761.
[11] J.  Novitasari  and  A.  Soegianto,  “Identifikasi dan Karakterisasi Anggrek Alam ( Orchidaceae
)  dengan  Cara  Eksplorasi  Di  Hutan  Irenggolo Desa  Jugo  Kecamatan  Mojo  Kabupaten  Kediri Identification  and  Characterizationof  Wild Orchid  (  Orchidaceae  )  with  Exploration Method  In  Irenggolo  Forest  J,” J.  Produksi Tanam. , vol. 6, no. 11, pp. 2863–2867, 2018.
[12] L.  Leonardo,  “Penerapan  Metode  Filter  Gabor Untuk  Analisis  Fitur  Tekstur  Citra  Pada  Kain Songket,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  1, no.
2, p. 120, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1942.
[13] A.  I.  S.  Azis,  V.  Suhartono,  and  H.  Himawan, “Model  Multi  Class  SVM  Menggunakan Strategi 1V1 Untuk Klasifikasi Wall-Following Robot  Navigation  Data,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol. 13,  no.  2,  pp.  170–187,  2017,  [Online]. Available: http://research.pps.dinus.ac.id/index.php/Cyber ku/article/view/34.
[14] A. Andreansyah, R. F. Gusa, and M. Jumnahdi, “Pengenalan  Pola  Sidik  Jari  Menggunakan Multi-Class Support  Vector Machine,” vol. 11, no. 2, pp. 79–84, 2019.
[15] C.  Purnama  Yanti  and  I.  G.  Andika,  “HSV Image  Classification  of  Ancient  Script  on Copper  Kintamani  Inscriptions  Using  GLRCM and SVM,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 94–99, 2020, doi:
10.14710/jtsiskom.8.2.2020.94-99.
[16] F. Arnia and R. Muharar, “Klasifikasi Otomatis Motif Tekstil Menggunakan Automatic Classification  of  Textile  Motifs  Using  Multi
Class,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 99–108, 2020, doi:
10.25126/jtiik.202071428.
[17] A.  Setiyono  and  H.  F.  Pardede,  “Klasifikasi SMS  Spam  Menggunakan  Support  Vector Machine,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.
2, pp.
275–280, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.693.