http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Fitur Tekstur Daun Aglaonema dengan Kode Local Binary Pattern

## Texture Features of Aglaonema Leaves with Local Binary Pattern Code
1 Agung Tjahjo Nugroho*, 2 Yuda Nursulistyono, 3 Bowo Eko Cahyono, 4 Agus Subekti 1,2,3,4 Prodi Fisika, FMIPA, Universitas Jember
Jl. Kalimantan no 37, Jember 68121, Indonesia *e-mail: agungtnugroho@unej.ac.id
( received: 24 May 2024, revised: 9 June 2024, accepted: 10 June 2024)

## Abstrak
Aglaonema digemari  karena  keanekaragaman  jenis  daunnya.  Akan  tetapi  ragam  yang  banyak mengakibatkan kesulitan dalam mengidentifikasi jenis, kualitas Aglaonema . Untuk itu dalam artikel ini dikembangkan  teknik  untuk  mengklasifikasi  jenis Aglaonema dari  citra  daun  menggunakan  image processing. Aglaonema dikenali  dari tekstur  daun  yang  diekstrak  menggunakan  teknik Local  Binary Pattern (LBP). LBP mengenali objek dalam bentuk pola ketetangaan piksel dalam kode biner. Kode LBP ditentukan oleh radius (R) dan jumlah tetangga (P). Dalam artikel ini akan dipelajari ukuran radius dan jumlah tetangga yang tepat agar kode LBP menjadi atribut tekstur yang akurat. Dalam artikel ini R divariasikan dari 1 sampai dengan 5 sedangkan P divariasikan dari 4 sampai dengan 24 piksel. Secara eksperimen dua jenis Aglaonema dengan masing masing jenis diambil dua varietas digunakan untuk menguji akurasi kode LBP. Jenis batik diwakili oleh  Aglaonema  Diana dan Hot Lady , sedangkan jenis lipstick menggunakan sampel Aglaonema Jayanti dan Lipstik Putih. Akurasi hasil klasifikasi dilakukan dengan bantuan K-Nearest Neaighbours (KNN).  Hasil penelitian menunjukan bahwa semakin banyak jumlah  tetangga  dalam  penentuan  kode  LBP,  semakin  akurat  hasil  klasifikasinya.  Tetangga  dengan jumlah 18 memiliki akurasi yang sudah stabil mencapai total 79%. Penambahan jumlah tetangga tidak banyak mempengaruhi akurasi. Radius tetangga berpengaruh pada Aglaonema jenis batik, semakin luas area tetangga  maka  akurasi  meningkat  hingga  84%,  akan  tetapi  untuk  jenis Lisptick ,  akurasi  terbaik didapat saat R=3. Dengan pemilihan R dan P yang tepat maka jenis Aglaonema batik dan lispstick dapat dibedakan dengan baik.
Kata kunci: fitur tekstur, local binary pattern , jumlah tetangga, klasifikasi aglaonema .

## Abstract
The Aglaonema type and quality is difficult to identify due to leaf pattern variety. For this reason, a technique is developed to classify Aglaonema types from leaf images. The Aglaonema is identified using the Local Binary Pattern (LBP) technique. The LBP recognizes objects in the form of pixel neighbor patterns in binary code, which is sensitive to the radius (R) and the number of neighbors (P) pixels. In this article we will study the appropriate radius and number of neighbors so that the LBP code becomes an accurate abject texture attribute. Experimentally, R is varied from 1 to 5 while P is varied from 4 to 24  pixels.  Two  types  of  Aglaonema  with  two  varieties  taken  from  each  type  were  used  to  test  the accuracy of the LBP code. The accuracy of the classification results is carried out with the help of K- Nearest Neighbors (KNN).  The results show that the greater the number of neighbors in determining the LBP code, the more accurate the classification results. Neighbors with a total of 18 have a stable accuracy  reaching  a  total  of  79%.  Increasing  the  number  of  neighbors  does  not  significantly  affect accuracy. The neighbor radius affects the batik type of Aglaonema, the wider the neighbor area, the accuracy increases up to 84%, but for the Lipstick type, the best accuracy is obtained when R=3. By choosing the right R and P, the types of Aglaonema batik and Lipstick can be differentiated well.
Keywords: texture features, local binary pattern, number of neighbors, aglaonema classification.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1532-1546

## 1 Pendahuluan
Tanaman  hias  khususnya  di  Indonesia  memiliki  aneka  ragam  jenis  dan  spesies,  salah  satunya adalah Aglaonema .  Tanaman Aglaonema di  Indonesia  dikenal  dengan  sebutan  “ Sri  Rejeki ”  [1]. Aglaonema digemari karena ragam bentuk, warna, dan corak daun yang sangat banyak. Ragam daun Aglaonema menentukan nilai ekonomis tanaman. Terdapat Aglaonema yang bernilai dibawah sepuluh ribu  rupiah  dan  dapat  dijumpai  jenis Aglaonema yang  memiliki  nilai  lebih  dari  lima  puluh  juta  per tanaman.  Perbedaan  harga  yang  sangat  tinggi  dengan  ragam Aglaonema sangat  banyak,  seringkali membuat  pengemar  tanaman  hias  salah  dalam  menentukan  nilai  ekonomi Aglaonema sehimgga menimbulkan kerugian. Ragam Aglaonema didunia diperkirakan mencapai lebih dari 8000 jenis yang secara umum terbagi menjadi dua kelompok besar yakni Aglaonema spesies dan Aglaonema hibrida/ Banyaknya  jenis Aglaonema membuat  ahli  tanaman  atau  botanis  sering  mengalami  kesulitan  dalam menganalisa  dan  mengenali  jenisnya.  Keterbatasan  pengetahuan  mengenai  ciri-ciri  setiap  jenis Aglaonema ,  sering kali menjadi  masalah  bagi para  pengembang tanaman  hias  bahkan  tak  terkecuali bagi masyarakat awam yang ingin menikmati keindahan tanaman Aglaonema itu sendiri. Masalah atau kesulitan identifikasi tersebut diakibatkan karena terdapat kemiripan bentuk, warna dan tekstur daun dari beberapa jenis Aglaonema .
Botani  mengklasifikasi Aglaonema berdasar  pada  karateristik  morfologi.  Atibut  fisis  seperti ukuran daun, panjang dan diameter batang, jumlah rumpun dan helai daun dalam satu rumpun, warna dam corak daun digunakan sebagai parameter pengenal jenis Aglaonema . Parameter yang terkumpul dianalisa  secara  terstruktur  menggunakan  metode  khusus  seperti Unweighted  Pair  Group  Method Arithmatic Mean (UPGMA), untuk menentukan jenis tanaman.  Dengan metode UPGMA, 14 varian Aglaonema dapat  diklasifikasi  dengan  baik,  dengan  index  perbedaan  terkecil  sebesar  0.045  dan perbedaan  terbesar  memiliki  indeks  0.455 [2].  Hasil  menunjukkan Aglaonema ‘Butterfly’  dan Aglaonema ‘Esmeralda’  berbeda  sedangkan ‘Red  Evergreen’  ‘Luilaiwan’,  dan  ‘Siam  Aurora’ memiliki kemiripan. Teknik ini akurat akan tetapi memerlukan keahlian, waktu dan tenaga yang khusus, sehingga mahal dan sukar diaplikasikan secara komersial di lapangan. Alternatif solusi perlu dikembangkan, seperti penggunaan teknologi pengolahan citra.
Identifikasi  tanaman Aglaonema dapat  dilakukan  dengan  menganalisis  foto  daun  menggunakan teknologi  pengolahan  citra.  Dalam  sepuluh  tahun  terakhir,  teknik  ini  berkembang  dengan  pesat. Klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbour (KNN) dengan fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dilaporkan oleh Syahidan [3]. Sementara itu, metode Convolutional Neural Network (CNN) berdasar pada fitur tekstur berhasil digunakan untuk mengklasifikasi 5 jenis Aglaonema dengan baik [4].  Akurasi  data training  dengan  100  citra  training  untuk setiap jenis tanaman mencapai  98%, sedangkan akurasi pengujian dengan 50 citra uji mencapai 96%. Eksplorasi CNN untuk mengklasifikasi Aglaonema dengan berbagai arsitektur dilaporkan oleh Mulyani [5],  Arsitektur Inception V3 terbukti paling tangguh dengan akurasi pengujian mencapai 93%, sedangkan dalam penelitian yang lain CNN dengan arsitektur yang sama menghasilkan akurasi 83% [6].  Akurasi machine learning ditentukan oleh pemilihan parameter ciri yang diekstrak dari fitur objek dalam citra.
Secara umum objek dalam sebuah citra dikenali berdasar tiga fitur utama yaitu bentuk ( shape ), warna dan tekstur. Fitur bentuk dapat digunakan untuk mengidentifikasi  buah  [7], fitur warna telah digunakan  untuk  mengklasifikasi  penyakit  padi  dari  citra  daun  [8],  dan  fitur  tekstur  dikembangkan untuk mengenali  tanaman obat  [9].  Fitur  dasar  dapat dikombinasikan  sebagai  pengenal,  seperti  fitur bentuk dan tekstur digunakan untuk mengenali tanaman dari citra daun [10],  fitur warna dan tekstur dunakan untuk mengidentifikasi penyakit tanaman[11], dan ketiga fitur berhasil digunakan bersamaan untuk mengidentifikasi jenis tanaman dari foto daun dalam Flavia dan Folio leaf datasets dengan akurasi mencapai 98% [12]. Dengan ekstraksi fitur yang tepat maka, buah, penyakit tanaman dan jenis tanaman dapat dikenali dengan bantuan machine learning.
Aglaonema dikenal  dan  digemari  karena  corak  dan  pola  daun,  sehingga  fitur  tekstur  menjadi komponen  penciri  utama  tanaman.  Akan  tetapi  pola  tekstur Aglaonema belum  dinyatakan  secara tersktruktur. Selama ini identitas dan nama Aglaonema dinyatakan secara acak oleh penemu atau pelaku usaha tanaman, sehingga sering kali dijumpai Aglaonema dengan nama yang berbeda tetapi memiliki ciri  fisiologi  yang  sukar  dibedakan.  Dalam  artikel  ini  akan  dijabarkan  bagaimana  fitur  tekstur diekstraksi sehingga dapat digunakan sebagai identitas tanaman. Dengan pola yang lebih baku maka
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
identitas  tanaman  dapat  dikonservasi  sehingga  dengan  mudah  dapat  tanaman  dapat  dikenali menggunakan machine learning . Artikel ini bertujuan menyusun set fitur tekstur yang diekstrak dari foto daun menggunakan metode LBP. Fitur dengan kode LBP bermanfaat untuk memberi identitas yang unik  untuk  setiap  jenis  tanaman  sehingga Aglaonema dapat  dikenali  dan  dikonservasi  dengan  baik. Pengembangan fitur tekstur dilakukan dengan teknik ekstraksi citra dalam mode biner menggunakan metode LBP. Variasi jumlah dan radius tetangga pada piksel yang dievaluasi dipelajari dan dianalisis, sehingga didapat fitur tekstur dalam kode LBP yang akurat dan unik.

## 2 Tinjauan Literatur
Tekstur citra adalah fitur yang dinyatakan berdasar pada informasi fisis di bagian atau partisi dari seluruh  area  citra.  Bagian  citra  dapat  berupa  piksel  atau  sekumpulan  piksel  yang  dinyatakan  dalam sebuah kuantitas. Dengan demikian tekstur dapat berupa sebaran spasial dari level intensitas atau warna yang bertetangga. Fitur tekstur dapat diekstraksi dalam berbagai metode seperti metode Grey Level Co occurrent Matrix (GLCM) yang digunakan sebagai fitur tekstur untuk mengenali defisiensi nutrisi pada tanaman cabe [13], dan identifikasi penyakit pada tanaman bawang [14]. Metode Histogram of Oriented Gradient (HOG)  yang  diaplikasikan  untuk  mengidentifikasi  berbagai  penyakit  tanaman  [15],  dan klasifikasi buah dan sayuran [16].  dan masih banyak pendekatan statistik yang lainnya.
Fitur  tekstur  yang  diekstrak  menggunakan  metode Local  Binary  Pattern (LBP)  memiliki keistimewaan, karena tidak sensitif terhadap perubahan intensitas dan warna, sehingga potensi untuk diaplikasikan  langsung  di  lapangan  sangat  besar.  Teknik  ini  bekerja  dengan  cara  mengubah  nilai intensitas dalam setiap piksel dengan kode biner. Kode biner didapat dengan membandingkan area atau piksel  yang  dievaluasi  dengan  piksel  tetangga.  Fitur  LBP  secara  luas  telah  digunakan  di  berbagai aplikasi  beberapa  di  antaranya  adalah  :  LPB  digunakan  untuk  mengidentifikasi  penderita down syndrome [17],  mengenali  wajah  [18],  [19], mendeteksi  kanker  [20], mengidentifikasi  sidik  jari  dan citra telapak tangan[21].
Aplikasi LBP dibidang pertanian juga berkembang dengan pesat. Novitasari (2018) menggunakan LPB  untuk  mengidentifikasi  jenis  daun  tanaman  jeruk  [22].  Klasifikasi  dilakukan  dengan membandingkan nilai jarak data menggunakan metode euclidean distance histogram. Berdasarkan dari tujuh  kelas  dan  tujuh  jenis  pengujian,  diperoleh  akurasi  rata-rata  sebesar  93,88%,  di  mana  terdapat beberapa pengujian mencapai akurasi 100%. Penelitian ini membuktikan bahwa ekstraksi ciri tekstur metode  LBP  berhasil  mengidentifikasi  citra  daun  jenis  tanaman  jeruk  dengan  baik.  Sementara  itu klasifikasi  jenis  daun  pepaya  menggunakan  ekstraksi  fitur  LBP  dan  metode  klasifikasi Naive  Bayes dilaporkan di [23]. Dataset yang digunakan yaitu 150 citra daun pepaya dari lima kelas yang berbeda meliputi, pepaya Sumatera, pepaya Hawai, pepaya Cibinong, pepaya Bangkok, dan pepaya California. Capaian penelitian berupa tingkat akurasi dari proses evaluasi hasil pelatihan model Naïve Bayes dalam membaca  citra  data  testing.  Berdasarkan  125  data training dan  25  data  testing,  berhasil  diperoleh akurasi rata-rata sebesar 96% dengan hanya satu data terbaca salah. Berikutnya variasi data testing yang ditingkatkan  menjadi  30  data  dengan  125  data training akurasi  yang diperoleh  turun  menjadi  93% dengan dua data terbaca salah. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode LBP masih menjadi kekuatan bagi  penelitian  berbasis  daun  tanaman,  dikarenakan  berhasil  mengidentifikasi  jenis  pepaya  hanya berdasarkan ekstraksi ciri tekstur daunnya.
Dalam  perkembangan  LBP  memiliki  banyak  variasi.  Salah  satu  variasi  yang  popular dikembangkan  adalah  menggabungkan  teknik  penentuan  tetangga  dan  syarat  anggota  dalam  LBP. Pengembangan  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  kemampuan  LBP  dalam  membedakan  objek, walaupun demikian pengembangan yang tidak tepat dapat menimbulkan menurunnya diskriminasi pada sub fitur dan bertambahnya beban komputasi.  Tetangga dalam LBP yang didefinisikan berdasar gradien intensitas  antar  piksel  dikembangkan  dengan  nama the  neighbourhood  feature-based  local  binary pattern (NF-LBP)  [24].  Modifikasi  ini  diklaim  lebih  Tangguh  terhadap noise dibanding  dengan tradisional LBP. Metode NF-LBP diaplikasikan untuk mengidentifikasi Parkinson dari data Vertical Ground Reaction Force (VGRF). Akurasi klasifikasi mencapai 98.3 % lebih baik dibanding tradisional LBP . [25]. Penentuan tetangga yang tepat dapat meningkatkan akurasi LBP
Radius tetangga mempengaruhi akurasi LBP saat diaplikasikan untuk mengenali ekspresi emosi dari foto wajah [26]. Radius piksel yang dikategorikan tetangga yang tepat dapat mengenali ekspresi
tersenyum dalam sebuah foto wajah. Radius tetangga akan menentukan jumlah tetangga, semakin besar radius tetangga semakin banyak tetangga yang harus diperhitungkan, sehingga akan memperpanjang bit kode LBP. Jumlah tetangga yang seragam dan kaku sering kali tidak dapat mendiskriminasi objek. Beberapa usaha dilakukan untuk mengatasi hal ini, seperti penentuan tetangga yang adaptif terhadap variasi intensitas [27], [28] dan perluasan area tetangga yang ditentukan dengan koordinat polar [29]. Fitur  tekstur  dengan  kode  LBP  dapat  digunakan  sebagai  identitas  yang  tangguh  jika  didefinisikan dengan tepat.  Radius tetangga dalam sebuah area menjadi komponen yang krusial dalam pembentukan area tetangga.
Berbeda dengan [29] yang menyatakan tetangga dalam model polar dalam artikel ini area tetangga dinyatakan  dalam  koordinat Cartesian .  Pemilihan cartesian karena  lebih  mudah  direkonstruksi  dan lebih mudah diaplikasikan. Area dalam citra diasumsikan tersusun dari piksel yang berbentuk persegi. Area ketetanggaan dinyatakan dengan kedekatan jarak piksel yang dievaluasi dengan piksel tetangga. Pada radius 1 atau R1 maka jumlah tetangga terdekat maksimal 8, sedangkan untuk area ketetanggaan 2 maka jumlah tetangga maksimal menjadi 16. Jumlah tetangga berimplikasi pada panjang vektor kode LBP dan kemampuan menangkap informasi dalam citra. Radius kecil berorientasi menangkap informasi tekstur lokal dan sebaliknya. Dalam artikel ini akan diaplikasikan beberapa radius tetangga.  Kemudian database jenis aglaonema dibangun dalam bentuk tabel histogram. Jumlah bin histogram tergantung pada  jumlah  tetangga  dalam  sebuah  area.  Obyek  penelitian  ini  akan  memanfaatkan  kesamaan karakteristik daun varietas Aglaonema hasil hibrida Greg Hambali [2], [30], yaitu Hot Lady dan Diana untuk jenis batik serta kelas Jayanti dan Lipstik Putih untuk jenis lipstik . Ekstraksi fitur tekstur dikemas dalam histogram dan disimpan dalam database yang sesuai dengan radius tetangga yang ditentukan. Akurasi  diskriminasi  jenis  agloenama  dalam database dilakukan  dengan  memanfaatkan  klasifikasi dengan metode KNN.

## 3 Metode Penelitian
Aplikasi  LBP  untuk  menyatakan  fitur  tekstur  daun  Aglonema  dibagi  menjadi empat  tahapan seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian kode LBP untuk fitur tekstur daun aglaonema
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.1 Tahap akuisisi data.
Data berupa foto daun Aglaonema diambil menggunakan kamera smartphone. Dipilih daun yang utuh dan mekar sempurna. Dikumpulkan data citra sebanyak 25 foto daun untuk setiap jenis Aglaonema. Sehingga untuk empat jenis tanaman yaitu Hot Lady , Diana, Jayanti, dan Lipstik Putih terkumpul 100 citra data.

## 3.2 Tahap pre-processing
Citra  diolah  agar  dapat  menyeimbangkan  ukuran  dan  intensitas  warna  serta  mengeliminasi background.  Pada  bagian  ini  diawali  dengan  pemotongan  (cropping). Cropping dilakukan untuk  memperbaiki  dan  memfokuskan  citra  dari  gangguan noise  background .  Proses  ini dilakukan guna memaksimalkan citra yang hanya fokus pada objek daun saja. Aspek rasio citra yang  digunakan  pada  pengambilan  citra  berukuran  1:1.  Ukuran  citra  daun  disamakan  agar sebaran histogram kode LBP setara. Selain itu pengurangan jumlah piksel guna meringankan kerja sistem komputer pada saat proses ekstraksi citra. Ukuran citra akan diseragamkan dari semula  berukuran  3000×3000  piksel  menjadi  1024×2048  piksel.  Eliminasi background dilakukan dengan teknik segmentasi warna. Batas eliminasi ditentukan dengan melihat sebaran intensitas warna pada setiap layer pada ruang warna RGB. Dikarenakan pada saat akuisisi data latar daun dipasang kertas dengan warna biru maka warna daun dan warna background dapat dibedakan dengan baik. Setelah objek daun terisolasi dan background dihapus, kemudian citra dikonversi  ke  dalam  mode grayscale ,  sehingga  setiap  piksel  hanya  memiliki  nilai  intensitas tunggal.

## 3.3 Tahap ekstraksi fitur
Fitur  tekstur  dinyatakan  dalam  kode  biner  yang  sering  juga  disebut  dengan  kode  LBP  [31]. Kode  LBP  dinyatakan  dalam  bentuk  nilai  biner,  dimana  jumlah  bit  sama  dengan  jumlah tetangga dan nilai bit merupakan perbandingan antara intensitas piksel yang dievaluasi dengan intensitas  piksel  tetangga.  Kode  biner  LBP  dapat  ditentukan  dengan  persamaan  (1)  dan  (2) berikut ini
LBP P,R = ∑ s(g p -g c ) P-1 p=0 2 p
Fungsi biner nilai titik pusat s(x) yaitu,
𝑠(𝑥) = { 0, 𝑥 < 0 1, 𝑥 ≥ 0 (1) (2) Keterangan: P : Banyaknya piksel tetangga (sampling point)
R : Nilai jarak atau radius 𝑔 p : Nilai intensitas piksel tetangga 𝑔 c : Nilai intensitas pikel pusat (x)
Jika  jumlah  tetangga  adalah  8 maka kode  biner  LBP akan dinyatakan  dalam  8  bit,  sehingga akan terdapat 256 variasi nilai kode LBP dari 00000000 biner atau 0 desimal sampai dengan 11111111  biner  atau  255  desimal.  Variasi  nilai  akan  meningkat  ketika  jumlah  tetangga bertambah. Dalam artikel ini dicoba beragam area tetangga dengan radius R=1 sampai dengan R=5, dengan jumlah tetangga dari P=4 sampai dengan P=24.
Kode biner LBP tidak invariant terhadap rotasi. Secara umum penentuan kode dimulai dari tetangga terluar atas paling kiri, kemudian memutar searah dengan jarum jam. Walaupun demikian orientasi gambar objek dalam citra akan menentukan kode biner LBP yang terbentuk. Untuk  itu  diaplikasikan  seleksi  dan  pengelompokan  kode  yang  hanya  memiliki  pembalikan nilai  bit  tidak  lebih  dari  dua.  Jika  kode  biner  memenuhi  syarat  pembalikan  maka  disebut uniform, dan selebihnya merupakan kode tidak uniform. Penentuan kode LBP uniform dapat dilakukan dengan fungsi  (3) berikut ini:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
LBP P,R riu2 = { ∑ 𝑠(𝑔 𝑝 − 𝑔 𝑐 ) 𝑝−1 𝑝=0 if U ( LBP P,R ) ≤ 2
𝑝 + 1                𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
(3)
Aplikasi  persamaan (3)  akan menghasilkan  kode  LBP  yang  uniform  yang  dinyatakan  dalam bentuk histogram. Dimana bin 1 berisi kode LBP uniform yang tidak memiliki angka biner 0. Kode LBP uniform yang memiliki 1 buah nilai 1 seperti 01000000 dikelompokkan pada bin 2 dan seterusnya. Untuk kode LBP yang tidak uniform dikelompokkan pada bin P+1, atau bin ke 9 untuk jumlah tetangga P=8 dan bin ke 17 untuk jumlah tetangga P=16. Proses ekstraksi fitur akan menghasilkan database fitur tekstur daun aglonema dalam bentuk matrik kode LBP, yang merupakan gabungan dari histogram kode LBP.

## 3.4 Tahap pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  akurasi  database  kode  LBP  yang  dibangun.  Untuk  setiap database  dibuat  model  matematika  kedekatan  tetangga  menggunakan  metode  KNN.  Jarak  antar tetangga ditentukan menggunakan jarak eucledian. Selanjutnya model matematika yang terbangun diuji dengan seluruh database, termasuk database yang digunakan untuk membangun model yang diuji. Hasil jumlah perhitungan kondisi identifikasi dapat dilihat pada data teridentifikasi benar disimbolkan dengan X  dan  T  merupakan  simbol  jumlah  data  terbaca  salah  dalam  satu  kelas  dari database uji.  Akurasi database ditentukan menggunakan persamaan (4) berikut ini:
Akurasi ( % ) = X (X+T) x 100% (4)
Diketahui bahwa persamaan (4) merupakan indikator keberhasilan untuk setiap variasi pengujian. Tingkat  keberhasilan  pada  penelitian  kali  ini  akan  diukur  akurasi  seluruh  variasi  pengujian  dengan persamaan (5) sebagai berikut
Akurasi total = ∑Akurasi Pengujian ∑Pengujian (5)
Keterangan: ∑Akurasi : Jumlah akurasi seluruh pengujian ∑Akurasi : Jumlah pengujian yang dilakukan

## 4 Hasil dan Pembahasan
Fitur  tekstur  dengan  kode  LBP  dikembangkan  secara  eksperimental.  Data  yang  digunakan  diambil langsung  dari  petani  tanaman  hias Aglaonema. Untuk  memudahkan  pengolahan  citra  dan  untuk mengurangi  gangguan  citra  latar  digunakan  bantuan  kertas  sebagai  gambar  latar.  Kertas  dipilih sedemikian rupa sehingga memiliki warna yang kontras. Selanjutnya dilakukan pengolahan awal yang diperuntukkan  untuk  mengisolasi  daun  dengan  lingkungan  dan  menyamakan  ukuran  agar  didapat perbandingan  kode  LBP  yang  senilai.  Ekstraksi  fitur  dengan  beragam  jumlah  dan  radius  tetangga dilakukan pada foto yang telah diperbaiki, dan diakhiri dengan pengujian fitur yang terekstrak. Secara berurutan hasil yang didapatkan dipaparkan sebagai berikut

## 4.1 Akuisisi Data
Dataset  terdiri  dari  100  citra  daun Aglaonema yang  terdiri  50  foto  daun Aglaonema Diana  dan Hot Lady yang merupakan jenis Aglaonem a batik dan  50 foto daun Jayanti dan Lipstik Putih yang merupakan jenis lipstick . Contoh foto keempat varietas Aglaoema yang merupakan hasil persilangan Greg Hambali dapat dilihat pada Gambar (2). Gambar (2) memperlihatkan contoh citra 4 varietas Aglaonema dari jenis batik  dan  lipstick.  Sepintas  terdapat  perbedaan  corak  yang  mencolok  antara  jenis  batik  dan  lipstick. Jenis  batik  memiliki  pola  yang  tidak  beraturan  dengan  dominan  warna  merah  pada  tulang  daun  di tengah.  Sedangkan  jenis  lipstick  berwarna  kemerahan  didaerah  tepi  daun,  seakan  dipulas  dengan lipstick  berwarna  merah  muda.  Untuk  varietas  aglaonema  sejenis  terlihat  hampir  mirip.  Sedikit
perbedaan  yang  tampak  di  antaranya  adalah  corak  batik  Diana  terlihat  lebih  kecil  dan  menyebar dibanding corak batik Hot Lady yang cenderung terlihat memiliki warna titik merah yang lebih sedikit, sehingga daun Hot Lady terlihat lebih hijau dibanding daun Diana. Jayanti dan Lipstick putih memiliki corak  yang  mirip.  Ketebalan  warna  merah  Jayanti  terlihat  lebih  dalam  dibanding  Lipstick  putih, sehingga daun Lipstick putih terlihat lebih cerah.
(a) (b)

## (c)                                          (d)
Gambar 2. Citra daun aglaonema (a) diana, (b) hot lady, (c) jayanti, dan (d) lipstik putih
Bentuk daun keempat varietas terlihat berbeda. Daun Aglaonema batik secara umum lebih besar dari  jenis  lipstick.  Skala  dalam  foto  tidak  banyak  mempengaruhi  karena  jarak  pengambilan  foto  di kisaran 20 cm sampai dengan 30 cm  antara kamera dengan objek. Selain itu juga terlihat perbedaan ujung  daun  dan  lebar  daun.  Diana  terlihat  lebih  ramping  dan  runcing  dibanding  dengan  Hot  Lady sedangkan Jayanti terlihat lebih langsing tetapi memiliki ujung yang lebih tumpul dibanding dengan Lipstick Putih. Karakteristik pada parameter ini sangat potensial untuk dijadikan fitur identitas tanaman seperti yang dilakukan pada artikel [10], [12], [32]. Walaupun demikian parameter tersebut tidak diolah lebih lanjut agar eksplorasi ekstraksi fitur tekstur lebih terarah.

## 4.2 Preprocessing
Pengolahan  awal  citra  dengan  mengabaikan  bentuk  dan  ukuran.  Langkah  pertama  melakukan penghapusan latar, dengan segmentasi warna [33]. Untuk memudahkan segmentasi, ruang warna diubah dari RGB menjadi YCbCr. Ruang warna YCbCr banyak digunakan untuk  mengevaluasi dan mengenali karakteristik tanaman [8], [34]. Dalam konteks foto dalam data maka ruang chromatic blue digunakan untuk  mensegmentasi  background.  Latar  yang  disengaja  berwarna  biru  dengan  mudah  dapat dieliminasi.  Citra  dengan  latar  yang sudah  dihilangkan  disamakan  ukuran  agar histogram  LBP  yang terbangun menjadi setara. Hasil pengolahan citra awal dapat dilihat di Gambar (3)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Hasil citra pre-processing pada empat sampel citra daun aglaonema

## 4.3 Ekstraksi fitur tekstur
Fitur tekstur dinyatakan dengan 10 bin histogram ketika jumlah tetangga LBP berjumlah 8. Jumlah bin melebihi jumlah bit dikarenakan dalam proses uniform , hanya kode yang memiliki maksimal dua perubahan yang diperhitungkan. Sisa kode dinyatakan sebagai kode non uniform dan dimasukkan ke dalam bin P+1, dimana P adalah jumlah tetangga. Hasil ekstraksi kode LBP menggunakan persamaan (1)  dan  (3)  dapat  dilihat  pada  Gambar  (4)  untuk  jumlah  tetangga  8  dan  Gambar  (5)  untuk  jumlah tetangga 16.
Gambar 4. Histogram kode LBP hasil ekstraksi fitur dengan 8 tetangga
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 0,900 Bin1 Bin2 Bin3 Bin4 Bin5 Bin6 Bin7 Bin8 Bin9 Bin10 Diana Hot Lady
Jayanti Lipstick Putih

## Gambar 5. Histogram kode LBP hasil ekstraksi fitur dengan 16 tetangga
Gambar 4 dan Gambar 5 memperlihatkan rata rata nilai bin untuk semua citra. Terlihat dalam Gambar 4 nilai bin 9 dominan demikian juga bin 17 pada Gambar 5. Hal ini menunjukan Sebagian besar piksel dalam  citra  adalah non  uniform .  Secara  umum  tidak  dapat  pola  histogram  untuk  semua  varietas Aglaonema tidak jauh berbeda. Lebih detail untuk model ketetanggan 8, nilai rata rata untuk seluruh bin dan standar deviasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rata rata dan standar deviasi nilai bin untuk kode LBP dengan 8 tetangga

## Rata Rata
Bin1 Bin2 Bin3 Bin4 Bin5 Bin6 Bin7 Bin8 Bin9 Bin10 Diana 0.007 0.015 0.016 0.065 0.102 0.069 0.027 0.015 0.659 0.024 Hot Lady 0.005 0.012 0.012 0.049 0.072 0.047 0.019 0.011 0.756 0.017 Jayanti 0.006 0.014 0.010 0.039 0.047 0.052 0.026 0.019 0.761 0.026 Lipstick Putih 0.005 0.011 0.009 0.036 0.052 0.046 0.019 0.012 0.792 0.018 Standart Deviasi Diana 0.003 0.005 0.006 0.017 0.030 0.019 0.008 0.004 0.091 0.007 Hot Lady 0.002 0.003 0.003 0.012 0.023 0.013 0.005 0.003 0.061 0.005 Jayanti 0.002 0.005 0.004 0.013 0.018 0.023 0.011 0.009 0.086 0.010 Lipstick Putih 0.004 0.007 0.005 0.018 0.025 0.024 0.011 0.007 0.102 0.011
Tabel 1 memperlihatkan kode LBP pada beberapa bin tidal dapat dipisahkan. Seperti pada bin 1, Diana dan Hot Lady tidak sepenuhnya terpisah. Walaupun titik rata rata terlihat berada diposisi yang berbeda,  tetapi  standar  deviasi  memperlihatkan  terdapat  data  yang  berada  di  daerah  yang  berbeda kesekawanan  ( adjacency ).  Kondisi  ini  normal  terjadi  dalam  ekstraksi  fitur.  Akan  selalu  ditemukan anggota yang berada di tetangga yang berbeda sekawan. Untuk itulah perlu dilakukan pengujian dengan machine  learning .  Dengan  jumlah  citra  100  dimana  masing  masing  varietas  terdapat  25  citra  maka terbangun  berbagai  set  database  dengan  ukuran  (P+2)  x  100,  sehingga  didapat  10x100  data  untuk ekstraksi fitur dengan 8 tetangga, dimana 10 merepresntasikan jumlah bin dan 100 merupakan jumlah data citra. Sementara untuk jumlah tetangga 16 akan terbangun database dengan ukuran 18x100. Selain itu database dilengkapi dengan kolom vektor yang berisi label Aglaonema . Fitur yang tersimpan dalam matrik dan kolom vektor label merupakan database yang bisa disimpan, yang kemudian dapat dijadikan
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 0,900 B in 1 B in 2
B in 3 B in 4 B in 5 B in 6 B in 7 B in 8 B in 9 B in 1 0 B in 1 1 B in 1 2 B in 1 3 B in 1 4 B in 1 5 B in 1 6 B in 1 7 B in 1 8
Diana Hot Lady Jayanti Lipstick Putih
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
model untuk identitas Aglaonema . Akurasi dari database diuji dengan machine learning . Dalam artikel ini dipilih metode KNN, yang pernah diaplikasikan di[19] untuk mengklasifikasi wajah, dan [35] untuk mengidentifikasi tanaman.

## 4.4 Hasil Pengujian
KNN  merupakan  mesin  klasifikasi  yang  banyak  diaplikasikan  diberbagai  bidang.  Tabel  2 memperlihatkan variasi akurasi klasifikasi untuk data training pada beberapa nilai k.
Tabel 2. Akurasi Hasil Klasifikasi Aglaonema dengan  KNN pada Variasi Nilai k
Nilai k Akurasi Diana  Hot Lady  Jayanti Lipstick Putih Total 2 100 76 100 68 86 3 88 80 100 68 84 4 92 76 92 68 82 5 80 80 64 68 73 6 80 76 68 72 74 7 76 68 68 72 71 8 72 64 68 72 69 9 72 68 68 72 70 10 72 68 68 56 66 11 72 72 64 68 69 12 72 72 84 48 69 13 72 72 76 44 66 14 72 76 72 44 66 15 72 76 74 40 68
KNN bekerja dengan mengkuantisasi kedekatan data yang dievaluasi dengan model fitting yang dibangun dengan data training. Sebuah data dikelompokan pada jenis tertentu tergantung pada jumlah jarak terpendek data tesebut terhadap data training yang sering disebut dengan nilai k pada KNN. Nilai k menentukan akurasi hasil klasifikasi, sehingga banyak usaha dilakukan agar dicapai klasifikasi terbaik dengan k yang dinamis ataupun dengan mengaplikasikan optimasi [36]. Nilai k dari KNN berkaitan erat dengan error model , nilai k yang terlalu kecil akan menghasilkan model overfitting , yang bermakna model  akan  bagus  untuk  mengevaluasi  data  training,  akan  tetapi  berdampak  pada  unjuk  kerja  yang kurang bagus saat data testing dihadirkan [37]. Sebaliknya nilai k yang terlalu besar akan mengasilkan model yang underfitting .
Terlihat dari Tabel 2, akurasi hasil klasifikasi data training menurun dengan bertambahnya nilai k. Hal  ini  memperlihatkan  model  fitting  mengalami underfitting dengan  bertambahnya  nilai  k.  Secara umum akurasi terbaik diperlihatkan saat nilai k sama dengan 3. Akurasi total untuk keseluruhan data dengan 4 varietas tanaman mencapai 84%, dimana akurasi untuk seluruh varietas diatas 80% kecuali untuk Lipstick Putih. Walaupun demikian k dengan nilai 3 dikhawatirkan memiliki sifat underfitting yang kuat sehingga k dengan nilai 3 tidak menjadi pilihan. Acuan penggunaan nilai k sebesar akar dari jumlah data training untuk setiap jenis [38] memungkinkan efek underfitting bisa dihindari.
Tabel 3. Akurasi hasil klasifikasi aglaonema dengan  KNN pada berbagai radius dan jumlah
tetangga k=5 Akurasi R P Diana Hot Lady Jayanti Lipstick Putih Total 1 4 80 76 68 72 74 1 5 88 68 64 64 71
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1 6 88 72 72 60 73 1 7 88 76 68 64 74 1 8 80 80 64 68 73 2 9 92 76 84 64 79 2 10 84 76 80 64 76 2 11 92 80 76 68 79 2 12 84 80 84 68 79 2 13 92 80 76 68 79 2 14 84 80 72 68 76 2 15 84 80 68 68 75 2 16 84 80 76 68 77 3 17 84 80 76 76 79 3 18 84 80 76 76 79 3 19 84 80 76 76 79 3 20 84 80 76 76 79 3 21 84 80 76 76 79 3 22 84 80 76 76 79 3 23 84 80 76 76 79 3 24 84 84 76 76 80
Dengan jumlah data training sebesar 25 maka nilai yang memenuhi adalah 5. Walaupun  akurasi total  pada  saat  k  bernilai  5  bukan  yang  terbaik  akan  tetapi  dengan  akurasi  73%  dianggap  sudah memenuhi nilai yang cukup untuk ditelaah lebih lanjut. Nilai k sama dengan 5 dijadikan parameter yang digunakan untuk evaluasi jumlah tetangga ketika melakukan ekstraksi fitur tekstur dengan LBP.  Tabel 3 memperlihatkan akurasi hasil klasifikasi Aglaonema ketika radius tetangga dan jumlah tetangga yang diperhitungkan  dalam  LBP . Terlihat  dalam  tabel  3  jumlah  tetangga  erat  kaitannya  dengan  radius tetangga. Untuk radius sebesar 1 jumlah tetangga maksimal yang bisa digunakan adalah 8, sedangkan untuk  radius  2  jumlah  tetangga  maksimal  adalah  16.  Hal  ini  berkaitan  dengan  jumlah  piksel  yang berdekatan  dengan  piksel  yang  dievaluasi.  Dengan  demikian  secara  umum  jika  diinginkan  jumlah tetangga  banyak  maka  radius  yang  didefinisikan  juga  harus  mencukupi.  Untuk  LBP  dengan  asumsi piksel berbentuk persegi maka radius terkecil adalah 1 dan radius 5 dianggap radius yang luas [29], [39].  Ekstraksi  fitur  LBP  dengan  jumlah  tetangga  sedikit  mengeksploitasi  detail  tekstur  sedangkan jumlah tetangga yang besar lebih menggambarkan pola global [40]. Tabel 3 memperlihatkan hubungan akurasi  dengan  variasi  jumlah  tetangga  dalam  proses  ekstraksi  LBP.  Terlihat  semakin  besar  jumlah tetangga semakin besar akurasi hasil klasifikasi data training. Hal ini memperlihatkan jika data training terkelompok  dalam  segmen  yang  berkesesuaian.  Walaupun  demikian  dengan  jumlah  tetangga  yang terlalu besar akan menyulitkan klasifikasi ketika data baru diperkenalkan dalam model fitting  KNN. Jika perbedaan kelas objek terletak pada detail tekstur maka kemungkinan tidak akan terdeteksi dengan baik.
Variasi  radius  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi  [41],  [42],  [43],  untuk  itu  pengaruh  radius tetangga  juga  dipelajari.  Terlihat  dalam  tabel  4,  variasi  akurasi  terhadap  perubahan  radius  tetangga ketika jumlah tetangga dibuat konstan. Semakin besar radius semakin tinggi akurasi hasil klasifikasi pada data training. Hal ini berkesesuaian dengan variasi jumlah tetangga. Dengan demikian klasifikasi pada  pola  tekstur  global  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  data  training.  Walaupun  demikian  jumlah angota dan radius tetangga harus diperhitungkan dengan bijaksana agar tidak terjadi overdetermined sehingga ketika data baru yang tidak termasuk dalam kelompok training dimunculkan menjadi sukar dikenali karena lemahnya detail tekstur yang dipromosikan.

## Tabel 4 Akurasi hasil klasifikasi aglaonema dengan  KNN pada berbagai radius tetangga
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
k=5 Akurasi R P Diana Hot Lady Jayanti Lipstick Putih Total 2 22 84 80 76 68 77 3 22 84 80 76 76 79 4 22 92 88 72 72 81 5 22 92 92 72 72 82
Tabel  4  memperlihatkan  variasi  radius  tetangga  LBP  terhadap  akurasi  hasil  klasifikasi.  Secara umum  semakin  besar  radius  tetangga  semakin besar akurasinya.  Terlihat Aglaonema Diana  dan Hot Lady pada jenis batik terpisahkan sampai dengan 92%. Akan tetapi akurasi Jayanti menurun dengan bertambahnya  radius  sedangkan  Lipstick  Putih  terpisahkan  maksimal  pada  radius  3  dan  kemudian menurun  dengan  bertambahnya  radius  hingga  tersisa  72%  pada  setting  radius  sejauh  5.  Dapat disimpulkan untuk jenis batik maka radius 5 bekerja dengan baik sedangkan jenis lipstick memerlukan parameter tekstur yang lebih detail.
Aglaonema jenis batik dan lipstick memiliki karateristi yang berbeda. Melihat karakteristik yang jauh  berbeda  maka  dicobakan  dipisahkan  antara Aglaonema jenis  batik  dan  jenis lipstick .  Hasil pemisahan  terlihat  bahwa  jenis  batik  dapat  dikenali  100%,  sedangkan  hanya  sekitar  78%  dari  jenis lipstick dikenali sebagai lipstick. Dimana hanya 72% Jayanti dikenali sebagai jenis lipstick , sedangkan 84% Lipstick Putih dikenali sebagai jenis lipstick . Untuk varietas Aglaonema pada jenis yang sama bisa dibedakan dengan baik. Pada jenis batik, dengan 50 sampel, total 89% Diana dapat dibedakan dengan Hot  Lady .  Dimana  96% Hot  Lady dapat  diklasifikasikan  dengan  baik,  sementara  14%  Diana terklasifikasi sebagai Hot Lady . Sementara itu, untuk Jayanti dan Lipstick Putih juga dapat dibedakan dengan  baik.  Keseluruhan  sampel  foto  Jayanti  dapat  dikenali  sebagai  Jayanti,  sedangkan  84%  dari Lipstick Putih dari 25 sampel dikenali dengan benar.

## 5 Kesimpulan
Kode  LBP  yang  diekstrak  dari  foto  daun  dapat  digunakan  sebagai  atribut  terkstur Aglaonema . Akurasi kode LBP tergantung pada seting metode pengklasifikasi dan seting parameter LBP. Dalam artikel ini klasifikasi dilakukan menggunakan KNN. Penelitian menunjukkan nilai k pada parameter KNN sangat menentukan akurasi hasil klasifikasi pada data training. Semakin kecil nilai k maka akurasi semakin besar. Hal ini sesuai dengan model fitting menggunakan KNN, ketika nilai k kecil maka akan terjadi underfitting dimana akurasi hasil klasifikasi data training akan bagus akan tetapi jika data baru dihadirkan pada model fitting maka kemungkinan data tidak terklasifikasi dengan baik cukup besar. Untuk itu walaupun saat k bernilai 3 menghasilkan akurasi yang bagus akan tetapi dalam aplikasi untuk membangun kode LBP dipilih k bernilai 5. Saat k bernilai 5 dengan jumlah tetangga 8 dihasilkan akurasi total sebesar 73% dimana Diana dan Hot Lady dapat dikenali dengan baik dengan akurasi mencapai 80%.  Radius  dan  jumlah  tetangga  menjadi  parameter  yang  menentukan  akurasi  kode  LBP  sebagai atribut  tekstur Aglaonema .  Secara  umum  semakin  banyak  jumlah  anggota  tetangga  yang  dilibatkan untuk menentukan  kode  LBP  semakin  besar  akurasi nya.  Total  akurasi  dapat  mencapai  80%,  ketika seluruh 24 tetangga  piksel yang dievaluasi digunakan untuk menentukan atribut tekstur. Akan tetapi semakin  besar  jumlah  tetangga  semakin  panjang  pula  vektor  kode  LBP.  Jumlah  anggota  16  dan  22 menjadi jumlah yang cukup bagus untuk menjadi pilihan parameter kode LBP. Sementara itu radius tetangga  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  data  training.  Radius  sebesar  5  memberikan  akurasi  yang paling  bagus  diantara  radius  yang  lainnya  untuk  jenis Aglaonema batik,  tetapi  sebaliknya  untuk Aglaonema jenis lipstick akurasi terbaik berada pada radius 3.
.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Universitas  Jember yang telah mendukung pendanaan dalam pebelitian ini. Penulis juga memberikan apresiasi yang sebesar besarnya  kepada  FMIPA  Universitas  Jember  yang  telah  memberi  fasilitas,  sarana  dan  prasarana sehingga penelitian dan penulisan artikel ini dapat berjalan dengan lancar

## Referensi
[1] Leman, Aglonema, Tanaman Pembawa Keberuntungan. Jakarta: Penebar Swadya, 2006.
[2] F.  R.  Alifia,  S.  Sukarsa,  and  W.  Herawati,  “Keanekaragaman  Aglaonema  di  Kecamatan Temanggung,  Kabupaten  Temanggung,  Jawa  Tengah,” BioEksakta :  Jurnal  Ilmiah  Biologi Unsoed , vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.20884/1.bioe.2023.5.1.4734.
[3] N. Syahidan, S. Rati, S. Lubis, and N. Fadillah, “Klasifikasi Tanaman Aglaonema Menggunakan Fitur Ekstraksi Gray Level Co-Occurrence Matrix dan K-Nearest Neighbor ,” J-ICOM - Jurnal Informatika  dan  Teknologi  Komputer ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  58–63,  Nov.  2020,  doi:  10.33059/j- icom.v1i2.2770.
[4] Y. Purna Irawan and Indah Susilawati, “Klasifikasi Jenis Aglaonema Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN),” Journal  of  Information  System  and Artificial Intelligence , vol. 2, no. 2, 2022, doi: 10.26486/jisai.v2i2.57.
[5] Y.  Mulyani,  D.  Septiangraini,  M.  A.  Muhammad,  and  G.  F.  Nama,  “ Comparison  Study  of Convolutional  Neural  Network  Architecture  in  Aglaonema  Classification ,” International Journal  of  Electronics  and  Communications  Systems ,  vol.  2,  no.  2,  2022,  doi: 10.24042/ijecs.v2i2.13694.
[6] A.  Pratondo  and  A.  Novianty,  “ Classification  of  Aglaonema  Using  Machine  Learning ,” in Proceedings  -  2022  14th  IEEE  International  Conference  on  Computational  Intelligence  and Communication Networks, CICN 2022 , 2022. doi: 10.1109/CICN56167.2022.10008261.
[7] I.  M.  Hassoon,  “ Shape  feature  extraction  techniques  for  fruits:  A  review ,” Iraqi  Journal  of Science , vol. 62, no. 7. University of Baghdad-College of Science , pp. 2425–2430, Jul. 31, 2021. doi: 10.24996/ijs.2021.62.7.31.
[8] V. K. Shrivastava and M. K. Pradhan, “ Rice Plant Disease Classification using Color Features : a machine  learning  paradigm,” Journal  of  Plant  Pathology ,  vol.  103,  no.  1,  pp.  17–26,  Feb. 2021, doi: 10.1007/s42161-020-00683-3.
[9] D. Puri, A. Kumar, J. Virmani, and Kriti, “ Classification of Leaves of Medicinal Plants Using Laws’ Texture Features ,” International Journal of Information Technology (Singapore) , vol. 14, no. 2, pp. 931–942, Mar. 2022, doi: 10.1007/s41870-019-00353-3.
[10] C.  Yang,  “ Plant  Leaf  Recognition  by  Integrating  Shape  and  Texture  Features ,” Pattern Recognit , vol. 112, Apr. 2021, doi: 10.1016/j.patcog.2020.107809.
[11] N. Ahmad, H. M. S. Asif, G. Saleem, M. U. Younus, S. Anwar, and M. R. Anjum, “ Leaf Image- Based Plant Disease Identification  using Color and Texture Features ,” Wirel Pers Commun , vol. 121, no. 2, pp. 1139–1168, Nov. 2021, doi: 10.1007/s11277-021-09054-2.
[12] M.  Keivani,  J.  Mazloum,  E.  Sedaghatfar,  and  M.  B.  Tavakoli,  “ Automated  Analysis  of  Leaf Shape, Texture, and Color Features for Plant Classification ,” Traitement du Signal, vol. 37, no. 1, pp. 17–28, 2020, doi: 10.18280/ts.370103.
[13] D.  Rahadiyan,  S.  Hartati,  Wahyono,  and  A.  P.  Nugroho,  “ Feature  Aggregation  for  Nutrient Deficiency  Identification  in  Chili  BasedoOn  Machine  Learning ,” Artificial  Intelligence  in Agriculture, vol. 8, 2023, doi: 10.1016/j.aiia.2023.04.001.
[14] A. Zalvadila, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Bawang Merah menggunakan Metode SVM dan CNN,” Jurnal  Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  8,  no.  3,  2023,  doi: 10.30591/jpit.v8i3.5341.
[15] R. Cristin, B. S. Kumar, C. Priya, and K. Karthick, “ Deep Neural Network Based Rider-Cuckoo Search  Algorithm  for  Plant  Disease  Detection,”  Artif  Intell  Rev,  vol.  53,  no.  7,  2020,  doi: 10.1007/s10462-020-09813-w.
[16] Y. Yohannes, M. R. Pribadi, and L. Chandra, “Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM  Dengan  Fitur  Saliency-HOG  dan  Color  Moments,” ELKHA ,  vol.  12,  no.  2,  2020,  doi: 10.26418/elkha.v12i2.42160.
[17] Nugroho  Agung  Tjahjo,  Wulandari  Yustisi,  and  Cahyono  Bowo  Eko,  “Klasifikasi Down Syndrome Menggunakan  Tekstur  Lbp  Dengan  Tiga Variasi  Distance  Classifiers ,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) , vol. 7, no. 1, 2022.
[18] L. Shi, X. Wang, and Y. Shen, “ Research on 3d Face Recognition Method Based on LBP and SVM,” Optik (Stuttg) , vol. 220, 2020, doi: 10.1016/j.ijleo.2020.165157.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1532-1546
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[19] B. ZHAI and Z. LI, “ Face Recognition Based on Fusion Feature of LBP and PCA with KNN,” DEStech  Transactions  on  Computer  Science  and  Engineering ,  no.  cmsam,  2018,  doi: 10.12783/dtcse/cmsam2018/26592.
[20] D. Q. Zeebaree, A. M. Abdulazeez, D. A. Zebari, H. Haron, and H. N. A. Hamed, “ Multi-Level Fusion  in  Ultrasound  for  Cancer  Detection  Based  on  Uniform  LBP  Features ,” Computers, Materials and Continua , vol. 66, no. 3, 2020, doi: 10.32604/cmc.2021.013314.
[21] B. Tüű-Szabó, G. Kovács, P. Földesi, S. Nagy, and L. T. Kóczy, “ Local Binary Pattern-Based Fingerprint Matching ,” 2022. doi: 10.1007/978-3-030-74970-5_21.
[22] A. Novitasari, E. P. Purwandari, and F. F. Coastera, “Identifikasi Citra Daun Tanaman Jeruk Dengan Local Binary Pattern Dan Moment Invariant,” Jurnal Informatika dan Komputer , vol. 3, no. 2, 2018.
[23] C. A. Sari and E. H. Rachmawanto, “Fitur Esktraksi LBP dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Jenis Pepaya Berdasarkan Citra Daun,” Jurnal Masyarakat Informatika , vol. 12, no. 2, 2021, doi: 10.14710/jmasif.12.2.42222.
[24] S. Lan, J. Li, S. Hu, H. Fan, and Z. Pan, “ A Neighbourhood Feature-Based Local Binary Pattern for Texture Classification ,” Visual Computer , May 2023, doi: 10.1007/s00371-023-03041-3.
[25] O. C. Yurdakul, M. S. P. Subathra, and S. T. George, “ Detection of Parkinson’s Disease From Gait  using  Neighborhood  Representation  Local  Binary  Patterns ,” Biomed  Signal  Process Control , vol. 62, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.bspc.2020.102070.
[26] B. Smolka and K. Nurzynska, “ Power Lbp: A Novel Texture Operator for Smiling and Neutral Facial Display Classification,” In Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2015, pp. 1555– 1564. doi: 10.1016/j.procs.2015.05.350.
[27] S. Hu, J. Li, H. Fan, S. Lan, and Z. Pan, “ Scale and Pattern Adaptive Local Binary Pattern for Texture  Classification[Formula  Presented ],” Expert  Syst  Appl ,  vol.  240,  Apr.  2024,  doi: 10.1016/j.eswa.2023.122403.
[28] D. Liu, S. Wang, D. Huang, G. Deng, F. Zeng, and H. Chen, “ Medical Image Classification using Spatial Adjacent Histogram Based on Adaptive Local Binary Patterns ,” Comput Biol Med , vol. 72, pp. 185–200, May 2016, doi: 10.1016/j.compbiomed.2016.03.010.
[29] I. Al Saidi, M. Rziza, and J. Debayle, “ A Novel Texture Descriptor: Circular Parts Local Binary Pattern,”  Image  Analysis  and  Stereology ,  vol.  40,  no.  2,  pp.  105–114,  2021,  doi: 10.5566/ias.2580.
[30] Y.  Mulyani,  D.  Septiangraini,  M.  A.  Muhammad,  and  G.  F.  Nama,  “ Comparison  Study  of Convolutional  Neural  Network  Architecture  in  Aglaonema  Classification ,” International Journal of Electronics and Communications Systems , vol. 2, no. 2, pp. 75–83, Dec. 2022, doi: 10.24042/ijecs.v2i2.13694.
[31] T. Ojala, M. Pietikäinen, S. Member, IEEE, and T. Mäenpaeää, “Multiresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns ,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell , vol. 24, no. 7, pp. 971–987, 2002.
[32] G. Saleem, M. Akhtar, N. Ahmed, and W. S. Qureshi, “ Automated analysis of visual leaf shape features  for  plant  classification,”  Comput  Electron  Agric,  vol.  157,  2019,  doi: 10.1016/j.compag.2018.12.038.
[33] J.  Khan,  A.  S.  Malik,  N.  Kamel,  S.  C.  Das,  and  A.  M.  Affandi,  “ Effect  of  color  feature normalization on segmentation of color images,” in International Conference on Intelligent and Advanced Systems, ICIAS 2016, 2017. doi : 10.1109/ICIAS.2016.7824099.
[34] B.  S.  Anami,  N.  M.  Naveen,  and  P.  Surendra,  “ Automated  Paddy  Variety  Recognition  from Color-Related  Plant  Agro-Morphological  Characteristics,”  International  Journal  of  Image, Graphics and Signal Processing , vol. 11, no. 1, 2019, doi: 10.5815/ijigsp.2019.01.02.
[35] J. Su, M. Wang, Z. Wu, and Q. Chen, “ Fast Plant Leaf Recognition Using Improved Multiscale Triangle Representation and KNN for Optimization,” IEEE Access, vol. 8, pp. 208753–208766, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3037649.
[36] A. Çelik, “ Improving Iris Dataset Classification Prediction Achievement by Using Optimum k Value  of  kNN  Algorithm,”  Eskişehir  Türk  Dünyası  Uygulama  ve  Araştırma  Merkezi  Bilişim Dergisi, vol. 3, no. 2, pp. 23–30, May 2022, doi: 10.53608 /estudambilisim.1071335.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1532-1546
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[37] J. Li, J. Zhang, J. Zhang, and S. Zhang, “ Quantum KNN Classification With K Value Selection and Neighbor Selection, ” IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems , May 2023, doi: 10.1109/TCAD.2023.3345251.
[38] S. Zhang and J. Li, “ KNN Classification With One-Step Computation,” IEEE Trans Knowl Data Eng, vol. 35, no. 3, 2023, doi: 10.1109/TKDE.2021.3119140.
[39] I. Al Saidi, M. Rziza, and J. Debayle, “ A Novel Texture Descriptor: Circular Parts Local Binary Pattern,” Image Analysis and Stereology, vol. 40, no. 2, 2021, doi: 10.5566 /ias.2580.
[40] R. Tekin, Ö. F. Ertuğrul, and Y. Kaya, “ New Local Binary Pattern Approaches Based on Color Channels  in  Texture  Classification,”  Multimed  Tools  Appl ,  vol.  79,  no.  43–44,  pp.  32541– 32561, Nov. 2020, doi: 10.1007/s11042-020-09698-5.
[41] M.  Heikkilä,  M.  Pietikäinen,  and  C.  Schmid,  “ Description  of  Interest  Regions  with  Center- Symmetric Local Binary Patterns,” 2006. doi: 10.1007 /11949619_6.
[42] Y.  Yang,  F.  Duan,  J.  Jiang,  L.  Ma,  and  H.  Zheng,  “ Robust  Method  for  Interest  Region Description Based on Local Intensity Binary Pattern,” J Electron Imaging , vol. 26, no. 04, 2017, doi: 10.1117/1.jei.26.4.043025.
[43] R. Tekin, Ö. F. Ertuğrul, and Y. Kaya, “ New Local Binary Pattern Approaches Based on Color Channels  in  Texture  Classification,”  Multimed  Tools  Appl,  vol.  79,  no.  43–44,  2020,  doi: 10.1007/s11042-020-09698-5.