## Perbandingan Klasifikasi Citra Daun Herbal Menggunakan
Metode Logistic Regression dan Decision Tree Classifier

## Berdasarkan Fitur (Warna, GLCM, Bentuk)
Luh Putu Risma Noviana a,1,* , I Nyoman Bagus Suweta Nugraha b,2
a Universitas PGRI Mahadewa Indonesia, Jl. Seroja No.57, Tonja, Kec. Denpasar Utara, Kota Denpasar, Bali
b Universitas PGRI Mahadewa Indonesia, Jl. Seroja No.57, Tonja, Kec. Denpasar Utara, Kota Denpasar, Bali
1 risma@mahadewa.ac.id*; 2 nugraha@mahadewa.ac.id;

## 1. Pendahuluan
Tanaman Herbal mempunyai banyak manfaat bagi kehidupan. Berdasarkan pengamatan manusia memiliki  senyawa  yang  bermanfaat  untuk  mencegah,  menyembuhkan  penyakit,  melakukan  fungsi biologis tertentu, hingga mencegah serangan serangga dan jamur. Proses pengenalan tanaman herbal dengan cara pengambilan gambar daun herbal kemudiaan melakukan pengenalan pola daun dengan cara  mengenali  karakteristik  struktural  daun  seperti  warna,  GLCM  (Gray-Level  Co-Occurrence Matrix) dan bentuk.
Proses klasifikasi tanaman herbal dilakukan berdasarkan warna, GLCM dan bentuk daun dengan metode Decision Tree Classifier dan Logistic Regression. Proses identifikasi yang dilakukan dengan model  citra  masukan  untuk  menganalisa  karakteristik  dari  struktur  daun.  Fitur  warna  dianalisis menggunakan  Hue  Saturation  Value  (HSV),  fitur  tekstur  (GLCM)  dianalisis  menggunakan Dissimilarity,  Correlation,  Homogeneity,  Contrast,  ASM  dan  Energy,  sedangkan  fitur  bentuk dianalisis menggunakan metric, eccentricity.
Penelitian yang dilakukan oleh [4] yaitu proses klasifikasi tanaman herbal dengan ekstraksi fitur dari  bentuk  tanaman  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  fitur  invariant  moment  dan  fitur  geometri

## A R T I C L E I N F O A B S T R A C T
Article history Menerima 23 Oktober 2023 Revisi       02 November 2023 Diterima   04 November 2023 The development of plant science is growing rapidly regarding herbal  plants.  Herbs have  many  benefits for  life to  prevent, cure diseases.  To  find  out  the  types  of  herbal  plants  is  done  by  the classification process. Classification of herbal plants can be done by  identifying  the  shape  of  the  leaf  image  of  herbal  plants  by extracting  color  features,  GLCM  and  shape  from  herbal  leaves. The  275  dataset  consists  of  25  leaf  types  with  11  total  datasets. There are several kinds of classification methods that can be used. In  this  study,  the  classification  methods  used  were  the  Logistic Regression  and  Decision  Tree  Classifier  methods.  Based  on  the results  of trials conducted using  the  Logistic  Regression  method, the  train  classification  accuracy  value  was  72.9%  and  the classification test accuracy was 60.24%, while the Decision Tree Classifier  method  had  a  train  classification  accuracy  value  of 100%  and the accuracy of the classification test  was 78.31.  This shows  that  the  performance  of  the  Decision  Tree  Classifier method is better than the Logistic Regression method.
This is an open access article under the CC–BY-SA 4.0 license.
Kata Kunci Fitur Warna, GLCM dan Bentuk Logistic Regression Decision Tree Classifier
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 126-133
digunakan ekstraksi fitur daun herbal dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan K- Nearest Neighbor (KNN). Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan dilakukan, penggunaan metode Naïve  Bayes  Classifier didapatkan nilai  akurasi sebesar 75%, sedangkan dengan  menggunakan K- Nearest Neighbor didapatkan akurasi sebesar 70,83%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Naïve Bayes Classifier lebih baik dibandingkan metode KNN.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  yaitu  Klasifikasi  Jenis  Pisang  Berdasarkan  Fitur  Warna, Tekstur,  Bentuk  Citra  Menggunakan  SVM  dan  KNN.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu mengidentifikasi  atau  mengklasifikasi  jenis  pisang  berdasarkan  fitur  citra  (warna,  tekstur  dan bentuk) dengan menggunakan algoritma SVM dan KNN. Data yang digunakan adalah citra Pisang total 399 yang diklasifikasi menjadi 7 jenis yaitu Pisang Ambon, Pisang Kepok, Pisang Susu, Pisang Raja,  Pisang  Mas,  Pisang  Raja  Nangka,  Pisang  Cavendish.  Dari  citra  Pisang  diambil  fitur  warna nilai rata-rata RGB, standar deviasi RGB, skewness RGB, entropy RGB. Fitur tekstur nilai rata-rata citra  grayscale,  standar  deviasi  grayscale,  dan  gray  level  co-  occurance  matrix  (kontras,  energi, korelasi,  homogeneity)  dengan  hasil  uji  diapatkan  adalah    fitur  warna  41,6%,  fitur  tekstur  33,3%, fitur  bentuk  8,3%  dengan  menggunakan  metode  SVM  sedangkan  menggunakan  algoritma  KNN mendapatkan hasil fitur warna 55,9%, fitur tekstur 58,33% dan fitur bentuk 45,24%.
Meiriyama  et  al  (2022),  judul  penelitian  klasifikasi  daun  herbal  berdasarkan  fitur  bentuk  dan tekstur  menggunakan  KNN.  Tanaman  herbal  merupakan  tanaman  yang  banyak  digunakan  oleh masyarakat  khususnya  di  Indonesia  yang  keanekaragaman  hayatinya  digunakan  sebagai  bahan dalam  pembuatan  obat  herbal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  daun  tumbuhan rumput  menggunakan  metode  K-Nearest-Neighbor  (KNN)  dengan  K=3  dan  ekstraksi  histogram Oriented  Gradient  (HOG)  dan  Local  Binary  Patterns  (LBP).  Penelitian  dilakukan  dengan  15  jenis herbal. Akurasi metode HOG dengan KNN adalah 92,67%, akurasi LBP dengan KNN adalah 88,67, akurasi  kombinasi  fitur  HOG  dan  LBP  dengan  metode  KNN  adalah  92,67%.  Berdasarkan  tiga skenario  percobaan,  terlihat  bahwa  kombinasi  fitur  HOG  dan  LBP  tidak  mempengaruhi  akurasi klasifikasi daun tumbuhan.
Berdasarkan penelitian ini akan dilakukan perbandingan klasifikasi daun herbal dengan metode Decision  Tree  Classifier  dan  Logistic  Regression  berdasarkan  ekstraksi  fitur  warna  dengan  HSV, ekstraksi  fitur  tekstur  dengan  GLCM  dan  ekstraksi  fitur  bentuk  dengan eccentricity dan metric . Sebelum  dilakukan  tahapan  pengelompokkan  maka  tahap  pertama  yang  dilakukan  tahap preprocessing  citra  dan  ektraksi  fitur  citra  untuk  mendapatkan  nilai  masukan  yang  tepat  dalam tahapan klasifikasi spesies daun berdasarkan citra daun.  Dataset yang digunakan 275 daun dengan jenis-jenis daun adakah 25 dengan jumlah daun 11.

## 2. Metode

## 2.1. Tahap Penelitian
Tahap penelitian yang pertama menginput dataset sebanyak 11 yaitu: Base, Cermai,Dapdap, JS, Kayutoktok, MD, Menuh, Piduh, Pucuk, Pule dan TB.
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 126-133

## 2.2. Data Uji
Citra uji yang digunakan pada penelitian Daun Herbal dengan 275 dataset terdiri 25 jenis daun dengan  11  jumlah  dataset.  Berikut  ini  nama-nama  daun  yang  digunakan  sebagai  dataset  yaitu:  1) Base, 2) Cermai, 3) Dapdap, 4) JS, 5) Kayutoktok, 6) MD, 7) Menuh, 8) Piduh, 9) Pucuk, 10) Pule, 11) TB.
1) 2) 3)
4)
5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) Fig.2. Data Uji

## 2.3. Preprocessing
Pre-processing  merupakan  suatu  proses  untuk  menghilangkan  bagian-bagian  yang  tidak diperlukan  pada  gambar  input  untuk  proses selanjutnya  [7].  Pre-Processing  merupakan  salah satu langkah  untuk  meningkatkan  kualitas  gambar.  Gambar  mengalami  transformasi  untuk mendapatkan fitur pada gambar. Pada aplikasi penelitian ini digunakan teknik pengubahan tingkat warna  pada  suatu  gambar,  khususnya  dari  gambar  berwarna  menjadi  gambar  skala  abu-abu. Mengubah  level  warna  menjadi  gambar  skala  abu-abu  juga  akan  mengurangi  level  perhitungan sebesar pada tahap pemulihan fitur.

## 2.4. Ektsraksi Fitur Warna
Gambar  terdiri  dari  piksel  yang  memiliki  ukuran  intensitas  warna  masing-masing.  Distribusi warna  dalam  setiap  piksel  diwakili  oleh  histogram.  Histogram  menampilkan  sebaran  piksel berdasarkan  intensitas  tingkat  keabuan  setiap  piksel.  Penggunaan  histogram  sebagai  metode ekstraksi  fitur  didasarkan  pada  perbedaan  sebaran  atau  sebaran  piksel  pada  setiap  citra.    HSV memiliki karakteristik poko dari warna lain [3] sebagai berikut:
1. Hue digunakan untuk menentukan kemerahan (redness) dan kehijauan (greenness)
2. Saturation adalah kemurniaan atau kekuatan warna
3. Value kecerahan dari warna nilainya berkisar dari 0-100%. Apabila nilainya 0 maka warnanya adalah hitam, semakin besar nilai maka akan semakin cerah
Proses mendapatkan nilai setiap warna yang ingin ditampilkan melalui perhitungan konversi ruang warna RGB ke ruang warna HSV [1].
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 126-133

## 2.5. Ekstraksi Fitur Tekstur
Ciri  tekstur  merupakan  informasi  berupa  susunan  struktur  permukaan  suatu  gambar.  Dalam penelitian  ini  menggunakan Gray  Level  Occurance  Matrix (GLCM)  sebagai  matrik  dalam pengambilan  nilai  keabuan  dari  sebuah  gambar.  Berikut  ini  tahap  yang  dilakukan  dalam pengambilan tekstur dari sebuah gambar:
1. Citra Warna dirubah menjadi citra grayscale
2. Masing-masing nilai dari RGB citra dirubah menjadi abu-abu
3. Piksel baru =setPixel
4. Segmentasi nilai warna ke dalam 16 bin
5. Hitung nilai co-occurance matrix dalam empat arah masing-masing 0 0 , 45 0 , 90 0 dan 135 0
6. Hitung informasi ciri tekstur yaitu contrast, correlation, energy, homogeneity dan entropy
Tekstur  merupakan  karakteristik  yang  dimiliki  suatu  area  dalam  suatu  gambar  yang  cukup besar  tersebut  terulang  secara  alami  di  dalam  area  tersebut.Pengertian  dari  tekstur  dalam  kurang lebih  adalah  keteraturan  pola-pola  tertentu  yang  terbentuk  dari  susunan  piksel-piksel  pada  suatu citra  digital  [9].  Salah  satu  bagian  penting  dalam  analisis  tekstur  adalah  menggunakan  matriks pasangan intensitas (Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). GLCM merupakan suatu matriks yang  menggambarkan  frekuensi  munculnya  pasangan  dua  piksel  dengan intensitas  tertentu  dalam jarak dan arah tertentu dalam citra [10].

## 2.6. Ekstraksi Fitur Bentuk
Ciri  bentuk  merupakan  karakter  dari  suatu  objek  konfigurasi  oleh  garis  dan  kontur.  Fitur bentuk  bergantung  pada  Teknik  yang  digunakan.  Kategori  tersebut  berdasarkan  batas  ( boundry- based )  dan  berdasarkan  daerah  ( region-based ).  Untuk  membedakan  bentuk  objek  satu  dengan objek lainnya dapat menggunakan parameter eccentricity dan metric . Eccentricity merupakan nilai perbandingan  antara  jarak  foci  ellips  minor  dengan  foci  ellips  mayor  suatu  objek.  Eccentricity mempunyai  rentang  nilai  antara  0  hingga  1.  Objek  berbentuk  memanjang  atau  mendekati  bentuk garis lurus maka mendekati angka 1, sedangkan objek yang berbentuk bulat atau lingkaran dengan mendekati  angka  0. Metric merupakan  nilai  perbandingan  antara  luas  dan  keliling  objek. Metric memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1. Objek berbentuk memanjang atau mendekati bentuk garis lurus  maka  nilai metric mendekati  0  sedangkan  objek  berbentuk  bulat  atau  lingkaran  maka  nilai metric mendekati angka 1. Parameter eccentricity dan metric merupakan teknik ekstraksi fitur yang bertujuan untuk mengambil atau mengekstraksi nilai eccentricity dan metric [8].

## 2.7. Decision Tree
Pohon  ( tree )  adalah  struktur  data  terdiri  dari  simpul  ( node )  dan  rusuk  ( edge ).  Ada  tiga  jenis simpul pada pohon: simpul akar ( root / node ), simpul percabangan/internal ( branch/internal node ), dan  simpul  daun  ( leaf  node )  [2].  Pohon  keputusan  merupakan  representasi  sederhana  dari  teknik klasifikasi  untuk  sejumlah  kelas  terbatas,  dimana  node  internal  maupun  simpul  akar  ditandai dengan  nama  atribut,  rusuk-rusuknya  diberi  label  nilai  artibut  yang  mungkin  dan  simpul  daun ditandai dengan kelas yang berbeda [2]

## 2.8. Logistic Regression
Logistic Regression merupakan  metode statistic yang diterapkan untuk  memodelkan variabel respon  yang  bersifat  kategori  (skla  nominal/ordinal)  berdasarkan  satu  atau  lebih  predictor  yang dapat  berupa  variabel  kategori  maunpun  kontinu.  Analisis  regresi  yang  dapat  digunakan  jika variabel dependent merupakan variabel dikotomi.

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Fitur Warna
Hasil  pengujian  sistem  berikut  ini  adalah  data  yang  tersimpan  kedalam  dataset  yang  akan dijadikan  data  training  dan  data  testing  berdasarkan  nilai  ekstraksi  fitur  warna  dapat  dilihat  pada tabel I
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 126-133
Tabel 1. Nilai Ekstraksi Fitur Warna File Hue Saturation  Value dataset/base1.bmp 47,43641 158,2977  66,91328 dataset/base2.bmp 47,36054 155,3114  68,62114 dataset/base3.bmp 47,23176 151,7994  69,81334 dataset/base4.bmp 47,15765 155,4131  68,23652 dataset/base5.bmp 43,12778 196,4623  106,9275 dataset/base6.bmp 86,11148 2,597299  216,9815 dataset/base7.bmp 43,22003 201,4807  105,7874 dataset/base8.bmp 43,43123 201,4194  105,0625 dataset/base9.bmp 47,77027 147,4059  66,09805 dataset/base10.bmp 47,92453 143,3423  68,63556

## 3.2. Fitur Tekstur (GLCM)

## a. Nilai Ekstraksi Fitur Sudut 0
Hasil  pengujian  sistem  berikut  ini  adalah  data  yang  tersimpan  kedalam  dataset  yang  akan dijadikan  data  training  dan  data  testing  berdasarkan  nilai  ekstraksi  fitur  warna  dapat  dilihat  pada table 2.

## Tabel 2. Ekstraksi Fitur Sudut 0

## b. Nilai Ekstraksi Fitur Sudut 45
Hasil  pengujian  sistem  berikut  ini  adalah  data  yang  tersimpan  kedalam  dataset  yang  akan dijadikan  data  training  dan  data  testing  berdasarkan  nilai  ekstraksi  fitur  warna  dapat  dilihat  pada table 3.
Tabel 3. Nilai Ekstraksi Fitur Sudut 45 File dissimilarity 45 correlation 45 homogeneity 45 contrast 45 ASM 45 energy 45 dataset/base1.bmp 13,6698153 0,91001492 0,24466179 924,355563 0,00204737 0,04524782 dataset/base2.bmp 19,3663211 0,86974322 0,21640512 1260,93592 0,00269136 0,05187833 dataset/base3.bmp 18,1873126 0,88536546 0,21904786 1109,01439 0,0032367 0,05689198 dataset/base4.bmp 17,5013349 0,88518905 0,22799292 1139,14116 0,0027945 0,05286306 dataset/base5.bmp 10,5447675 0,93425081 0,24464303 419,615335 0,00357665 0,05980509 dataset/base6.bmp 12,4626129 0,89725423 0,24562403 688,534744 0,00209336 0,04575323 File Dissimilarity 0 Correlation 0 Homogeneity 0 Contrast 0 ASM 0 Energy 0 dataset/base1.bmp 13,55238934 0,90749234 0,251748244 958,487531 0,00206151 0,04540386 dataset/base2.bmp 15,47154472 0,91025185 0,233644052 877,474852 0,00292928 0,0541228 dataset/base3.bmp 17,87811298 0,88725484 0,221296101 1096,55379 0,00328477 0,05731292 dataset/base4.bmp 14,47252747 0,91635793 0,242053169 838,651248 0,00300367 0,05480571 dataset/base5.bmp 10,60969554 0,92993871 0,247469668 449,686364 0,00360591 0,06004927 dataset/base6.bmp 10,25679099 0,9289448 0,261110514 478,437103 0,0022604 0,04754365 dataset/base7.bmp 9,676660188 0,93438695 0,258470619 446,700907 0,00221215 0,04703353 dataset/base8.bmp 9,13106507 0,94034607 0,262488546 428,202816 0,00289654 0,05381954 dataset/base9.bmp 12,24892469 0,90849191 0,229647094 817,333151 0,00166498 0,04080416 dataset/base10.bmp 13,09498655 0,92077476 0,217938537 716,887768 0,00223145 0,04723827
dataset/base7.bmp 9,72377754 0,93649308 0,2537746 429,680989 0,00223167 0,04724051 dataset/base8.bmp 11,6592089 0,9039413 0,24498421 683,59409 0,00265393 0,05151629 dataset/base9.bmp 12,4374598 0,91109624 0,2204377 783,096672 0,0016427 0,04053022 dataset/base10.bmp 16,3205917 0,88439474 0,20288028 1031,19808 0,00205041 0,04528151
c. Nilai Ekstraksi Fitur 90
Hasil  pengujian  sistem  berikut  ini  adalah  data  yang  tersimpan  kedalam  dataset  yang  akan dijadikan  data  training  dan  data  testing  berdasarkan  nilai  ekstraksi  fitur  warna  dapat  dilihat  pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai Ekstraksi Fitur 90 File dissimilarity 90 correlation 90 homogeneity 90 contrast 90 ASM 90 energy 90 dataset/base1.bmp 12,6985036 0,92352112 0,25147156 795,260369 0,00218185 0,04671031 dataset/base2.bmp 20,9497766 0,85152396 0,21491907 1444,82037 0,00271225 0,05207922 dataset/base3.bmp 16,9927791 0,90316194 0,22899702 945,634549 0,00350148 0,0591733 dataset/base4.bmp 19,2445047 0,86355861 0,22452037 1361,21141 0,00278085 0,05273376 dataset/base5.bmp 11,6057765 0,91935129 0,24055514 517,368467 0,00358761 0,05989664 dataset/base6.bmp 11,991543 0,90720675 0,24807268 623,610475 0,00220555 0,0469633 dataset/base7.bmp 11,3850763 0,91380986 0,24480883 585,859654 0,00221253 0,04703757 dataset/base8.bmp 10,9841405 0,91870618 0,24709738 581,319115 0,0027697 0,05262798 dataset/base9.bmp 12,4063268 0,91647618 0,2244756 747,712633 0,00171326 0,04139155 dataset/base10.bmp 16,5596349 0,88524702 0,20368365 1034,51314 0,00213477 0,04620355

## d. Nilai Ekstraksi Fitur 135
Hasil  pengujian  sistem  berikut  ini  adalah  data  yang  tersimpan  kedalam  dataset  yang  akan dijadikan data training dan data testing berdasarkan nilai ekstraksi fitur warna pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Ekstraksi Fitur 135
File dissimilarity 135 correlation 135 homogeneity 135 contrast 135 ASM 135 energy 135 dataset/base1.bmp 13,7454427 0,91037 0,24424394 920,710192 0,00205489 0,04533095 dataset/base2.bmp 20,0479497 0,86127614 0,21564998 1342,9113 0,0026921 0,05188545 dataset/base3.bmp 18,2297232 0,8901262 0,21911192 1062,96285 0,00332611 0,05767246 dataset/base4.bmp 19,0698922 0,86588673 0,22026661 1330,66777 0,00273419 0,05228951 dataset/base5.bmp 12,6814492 0,90283958 0,23366294 620,094236 0,00346171 0,05883634 dataset/base6.bmp 11,0982467 0,92244362 0,24962101 519,690723 0,00222032 0,04712026 dataset/base7.bmp 12,5831354 0,89689919 0,23706637 697,610115 0,00211607 0,04600071 dataset/base8.bmp 9,98941536 0,93434185 0,25015394 467,220211 0,00279087 0,05282865 dataset/base9.bmp 13,463501 0,9009056 0,2156688 872,868392 0,00159162 0,03989506 dataset/base10.bmp 15,558525 0,89939202 0,20453167 897,427546 0,00211447 0,04598336

## 3.3. Ekstraksi Fitur Bentuk
Hasil pengujian sistem berikut ini adalah data yang tersimpan kedalam dataset yang akan dijadikan data training dan data testing berdasarkan nilai ekstraksi fitur warna pada tabel 6.
Vol. 7, No. 2, November 2023, pp. 126-133
Tabel 6. Nilai Ekstraksi Fitur Bentuk
No File metric eccentricity 1 dataset/base1.bmp 0,79652837 0,58583089 2 dataset/base2.bmp 0,73577596 0,75970938 3 dataset/base3.bmp 0,77645017 0,64440713 4 dataset/base4.bmp 0,73946326 0,74912991 5 dataset/base5.bmp 0,71118258 0,72180562 6 dataset/base6.bmp 0,67927923 0,72493491 7 dataset/base7.bmp 0,69437418 0,76563216 8 dataset/base8.bmp 0,71319164 0,72606247 9 dataset/base9.bmp 0,83899256 0,19401781 10 dataset/base10.bmp 0,80344136 0,60533349

## 3.4 Hasil Uji Akurasi
Tahapan selanjutnya adalah evaluasi, dimana dilakukan dengan uji akurasi dari Dataset. Hasil pengujian akurasi dari klasifikasi 11 kelas jenis daun herbal dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Akurasi Jenis Metode Jml Prediksi Akurasi Train Akurasi Test Logistic Regression 275 72,9 60,24 Decision Tree Classifier 275 100 78,31
Fig.3. Diagram Hasil Perbandingan Akurasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  2  (dua)  metode  yaitu Logistic Regression dan Decision Tree Classifier dengan dataset daun 275 maka didapatkan hasil akurasi  yang  paling  tinggi  adalah  Decision  Tree  Classifier  dengan  hasil  akurasi  train  100%  dan akurasi test 78,31 sedangkan Logistic Regression dengan hasil akurasi train 72,9% dan akurasi test 60,24.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dilakukan  hasil  uji  coba  klasifikasi  citra  daun  herbal  maka  penggunaan metode Logistic Regression dengan fitur warna, fitur tekstur (GLCM) dan fitur bentuk didapatkan nilai akurasi train klasifikasi 72,9% dan akurasi test klasifikasi 60,24% sedangkan metode Decision Tree  Classifier  dengan  fitur  warna,  fitur  tekstur  (GLCM)  dan  fitur  bentuk  nilai  akurasi  train klasifikasi 100% dan akurasi test klasifikasi test 78,31. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode
0 50 100 150 Akurasi Train Akurasu Test Hasil Perbandingan Akurasi Logistic Regression
Decision Tree Classifier
Decision  Tree  Classifier lebih  baik  dibandingkan  metode Logistic  Regression dilihat  hasil  akurasi yang didapatkan

## Daftar Pustaka
[1] A. Z. Maula, C. R. (2016). Pengembangan apliksi pemilihan buah tomat untuk bibit unggul berdasarkan warna dan ukuran menggunakan HSV dan thresholding. J. Teknol. Inf. Teor. Konsep, dan Implementasi , vol. 7, no. 2, pp. 127–138.
[2] Eska, J. (2016). Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C45. JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol.2,pp. , 9-13.
[3] B.Y.B Putranto, W. H. (2018). “Segmentasi warna citra dengan deteksi warna HSV untuk mendeteksi objek. J. Inform , vol 2, no 2.
[4] Liantoni, F., & Nugroho, H. (2015). Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Knearest Neighbor. Jurnal Simantec , 5 (1), 9–16.
[5] Meiriyama, M., Devella, S., & Adelfi, S. M. (2022). Klasifikasi Daun Herbal Berdasarkan Fitur Bentuk dan Tekstur Menggunakan KNN. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (3), 2573–2584. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2974
[6] Yana, Y. E., & Nafi’iyah, N. (2021). Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra  Menggunakan  SVM  dan  KNN. RESEARCH :  Journal  of  Computer,  Information  System  & Technology Management , 4 (1), 28. https://doi.org/10.25273/research.v4i1.6687
[7]  Maliki,  R.  S.  (2012). Perbandingan  Algoritma  Template  Matching  dan  Feature  Extraction  pada  Optical Character Recognition. Jurnal Komputer dan Informatika , Vol. 1, pp. 29-35.
[8]  Pamungkas,  A.  (25  September  2019).  Pengolahan  Citra  Digital:  Ekstraksi  Ciri  Citra” https://pemrogramanmatlab.com/pengolahan-citradigital/ekstraksi-ciri-citra-digital/ diakses.
[9]Kadir, A. d. (2012). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, penerbit Andi Offset, Yogyakarta
[10]  Prasetyo,  E.  (2011).  Pengolahan  Citra  Digital  Dan  Aplikasinya  Menggunakan  Matlab,  diedit  oleh  Fi. Sigit Suyantoro, Penerbit Andi, Yogyakarta.