Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E- ISSN 2503-2933 2573

## Klasifikasi Daun Herbal Berdasarkan Fitur Bentuk Dan Tekstur Menggunakan KNN
Meiriyama* 1 , Siska Devella 2 , Sandra Mareza Adelfi 3
1 Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang
2,3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang e-mail: * 1 meiriyama@mdp.ac.id, 2 siskadevella@mdp.ac.id
3 sandraadelfi1999@mhs.mdp.ac.id,

## Abstrak
Indonesia memiliki kekayaan dan keanekaragaman hayati yang sangat melimpah. Dari total sekitar 40.000 jenis tanaman herbal yang dikenal di dunia, terdapat kurang lebih 30.000 tanaman  herbal  disinyalir  berada  di  Indonesia.  Tanaman  herbal  merupakan  tanaman  yang umum  digunakan  masyarakat,  khususnya  di  Indonesia  yang  memiliki  keanekaragaman  hayati sebagai  bahan  pembuatan  obat  herbal.  Tanaman  herbal  tentu  tidak  mudah  untuk  dikenali meskipun  sering  tumbuh  di  sekitar  lingkungan.  Karena  masih  kurangnya  pengetahuan masyarakat tentang tanaman herbal, maka tidak memungkinkan untuk memanfaatkan tanaman herbal  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  daun  tanaman  herbal menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan  nilai  K  =  3  dan  ekstraksi  ciri Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Local Binary Patterns (LBP). Penelitian dilakukan pada 15 jenis tanaman herbal. Akurasi metode HOG dengan KNN adalah 92,67%, Akurasi LBP dengan KNN adalah 88,67% dan akurasi kombinasi fitur HOG dan LBP dengan metode KNN adalah  92,67%.  Berdasarkan  ketiga  skenario  percobaan  yang  telah  dilakukan  menunjukkan bahwa  kombinasi  fitur  HOG  dan  LBP  tidak  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi  daun  tanaman herbal.
Kata kunci — Herbal; HOG; KNN; LBP

## Abstract
Indonesia  has  an  abundance  of  biodiversity.  From  a  total  of  40,000  types  of  herbal plants known in the world, there are approximately 30,000 types of herbal plants in Indonesia. Herbal plants are plants that are commonly used by people, especially in Indonesia, which have biodiversity as ingredients for making herbal medicines. Herbal plants are certainly not easy to recognize even though they often grow around the environment. Because there is still a lack of community  knowledge  about  herbal  plants,  it  is  not  possible  to  use  these  herbal  plants.  This study aims to classify the leaves of herbal plants using the K-Nearest Neighbor (KNN) method with  k value is 3  and feature  extraction  of  Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG)  and  Local Binary  Patterns  (LBP).  The  research  was  conducted  on  15  types  of  herbal  plants.  Accuracy HOG  method  with  KNN  is  92.67%,  Accuracy  LBP  with  KNN  is  88.67%  and  accuracy combination  of  HOG  and  LBP  features  with  KNN  method  is  92.67%.  Based  on  the  three experiment  scenarios  that  have  been  carried  out,  it  shows  that  the  combination  of  HOG  and LBP features does not affect the accuracy of leaf classification of herbal plants.
Keywords — Herbal; HOG; KNN; LBP
2574 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  kekayaan  dan  keanekaragaman  hayati  yang  sangat  melimpah.  Dari total  sekitar  40.000  jenis  tanaman  herbal  yang  dikenal  di  dunia,  terdapat  kurang  lebih  30.000 disinyalir  berada  di  Indonesia.  Dari  jumlah  tersebut,  7.500  tanaman  herbal  sudah  diketahui memiliki  khasiat,  namun  baru  1.200  jenis  tanaman  herbal  yang  telah  dimanfaatkan  oleh masyarakat  Indonesia  sebagai  bahan  baku  pengobatan  alternatif  atau  tradisional.  Tanaman herbal tentu tidak mudah untuk dikenali meskipun sering tumbuh di sekitar lingkungan tempat tinggal.  Karena  masih  minimnya  pengetahuan  masyarakat  mengenai  tanaman  herbal menyebabkan  tidak  termanfaatkannya  tanaman  herbal  tersebut.  Dari  beberapa  bagian  tanaman herbal  yang  ada,  daun  adalah  salah  satu  bagian  dari  tanaman  yang  sering  digunakan  sebagai bahan  baku  obat  tradisional.  Setiap  Daun  memiliki  ciri  yang  unik  berupa  bentuk,  tekstur,  dan warna. Menurut Jana Wäldchen dan Patrick Mäder [1] dari semua ciri, hanya bentuk dan tekstur yang  paling  banyak  digunakan  dalam  klasifikasi  daun.  Sedangkan  ciri  warna  lebih  banyak digunakan untuk klasifikasi bunga.
Sejumlah  algoritma  telah  diusulkan  untuk  klasifikasi  daun  tanaman  berdasarkan  fitur tekstur  dan  bentuk.  Penelitian  [2]  melakukan  identifikasi  daun  tumbuhan  herbal  berdasarkan fitur  tekstur  GLCM  dan  algoritma  klaifikasi  KNN  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi identifikasi  sebesar  83.33%.  Penelitian  [3]  melakukan  penelitian  menggunakan  pendekatan KNN untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai penyakit yang ada pada daun tanaman berdasarkan  fitur  tekstur.    Dalam  penelitian  [4]  yang  dilakukan  oleh  Sharma  dkk  mengenai identifikasi  daun  dengan  ekstraksi  fitur  HOG  dengan  membandingkan  algoritma  klasifikasi KNN  dan  Neural  Network.  R.A.  Saputra  dalam  penelitiannya  [5]  membahas  mengenai klasifikasi  penyakit  daun  padi.  Algoritma  ekstraksi  yang  digunakan  adalah  ekstraksi  tekstur GLCM. Hasil ekstraksi tekstur akan diklasifikasi menggunakan KNN.
Pada  penelitian  [6]  hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  HOG+LBP  dengan  SVM menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  HOG+SVM,  LBP+SVM, CLBP+SVM. Dataset yang digunakan adalah Swedish Leaf Dataset dan Flavia dataset. Mareta dkk [7] dalam penelitiannya, fitur morfologi digunakan untuk ekstraksi fitur bentuk, sedangkan LBP  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  tekstur  dan  identifikasi  dengan  menggunakan  algoritma Multilayer  Perceptron  (MLP).  Penggunaan  dua  fitur  secara  bersamaan  menghasilkan  akurasi yang lebih tinggi jika dibandingakan dengan pengguaan salah satu fitur saja. Sari dkk [8] dalam penelitiaanya  bahwa  metode    LBP  efisien  untuk  menggambarkan  pola  dan  mendapatkan  hasil yang  baik  dalam  pengambilan  tekstur.  Penelitian  [9]  membandingkan  dua  pendekatan  dalam melakukan  pengenalan  daun  yaitu  pertama  adalah  HOG  +  SVM  dan  kedua  adalah  CNN. Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  antara  lain  dataset  daun  Flavia  dan  dataset daun  Swedia.  Penelitian  [10]  menggunakan  337  citra  daun  Lantana  Camara  yang  dengan ekstraksi  fitur  HOG  yang  menghasilkan  akuarsi  sebesar  86,07%.  M.A.  Islam  dkk  [11] melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma  ekstraksi  fitur  HOG  dan  LBP  serta algoritma  multiclass  SVM  diterapkan  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  daun  pada  dataset Flavia.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  akurasi  HOG+SVM  dimana  ekstraksi  fitur  HOG dengan  cellsize  2  x  2  memiliki  akurasi  77,5%,  cellsize  4  x  4  memiliki  akurasi  81,25%  dan cellsize 8 x 8 memiliki akurasi 85,31%. Akurasi LBP+ SVM adalah 40,6% dan kombinasi fitur HOG  dan  LBP  dengan  SVM  sebagai  klasifikasi  mencapai  akurasi  sebesar  91,25%.    Dalam penelitian  [12]  tentang  deteksi  penyakit  daun  pada  tanaman  obat.  Daun  diekstraksi menggunakan  algoritma  HOG  dan  LBP  kemudian  diklasifikasi  dengan  algoritma  SVM  dan menghasilkan  akurasi  sekitar  99%.    Serta  penelitian  [13]  pada  penelitiannya  membandingkan tiga  algoritma  ekstraksi  fitur  yaitu  HOG,  LBP  dan  SURF.  Hasil  eksperimen  menyimpulkan bahwa HOG dan LBP lebih baik daripada SURF. SURF lebih sensitif terhadap perubahan rotasi dan iluminasi sedangkan HOG dan LBP tidak.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E- ISSN  2503-2933 2575
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi daun tanaman herbal dengan menggunakan KNN berdasarkan ekstraksi fitur bentuk HOG dan fitur tekstur LBP.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut adalah tahapan yang dilakukan pada penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 1.
Studi Literatur Pengumpulan Data Perancangan Implementasi Evaluasi Identifikasi Masalah

## Gambar 1.  Tahapan Penelitian

## 2.1   Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  yang  mencakup  pengenalan  dan klasifikasi bentuk dan tekstur daun tanaman herbal.

## 2.2   Studi Literatur
Studi literatur bertujuan untuk mencari referensi yang berkaitan dengan klasifikasi jenis daun  herbal  dengan  menggunakan  berbagai  metode  atau  algoritma  klasifikasi  serta  algoritma ekstraksi fitur khususnya algoritma Local Binary Pattern dan Histogram of Oriented Gradient .

## 2.3   Pengumpulan Citra
Data citra daun tanaman herbal yang digunakan pada penelitian ini diambil dengan jarak potret 15cm dan dengan penerangan lampu LED sebesar 9 watt. Total data keselurugan adalah 450  citra  yang  terdiri  dari  15  jenis  daun  tanaman  herbal  antara  lain,  daun  sirih  merah,  daun bayam  merah,  daun  mangkok,  daun  jambu  biji,  daun  tapak  dara,  daun  jarak,  daun  binahong, daun  salam,  daun  kumis  kucing,  daun  kersen,  daun  katuk,  daun  sirsak,  daun  kembang  sepatu, daun  urang  aring  dan  daun  insulin.  Masing  –  masing  citra  daun  memiliki  ukuran  816  x  612 pixel.  Berikut  adalah  citra  15  jenis  daun  tanaman  herbal  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, dapat dilihat pada Gambar 2.
2576 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E-ISSN 2503-2933

## 2.4   Perancangan
Tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem  klasifikasi  daun  tanaman  herbal,  dapat  dilihat pada  Gambar  3.  Pada  tahap  preprocessing,  citra  daun  akan  dilakukan  resize  dan  grayscale sebelum  dilanjutkkan  ke  proses  ekstraksi  terhadap  citra  menggunakan Histogram  of  Oriented Gradient (HOG) dan Local Binary Patterns (LBP), kemudian membangun model menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN).  Proses  ektraksi  HOG  dan  LPB  serta  klasifikasi  KNN dapat dilihat pada Gambar 4, Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 2. Dataset Daun
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E- ISSN  2503-2933 2577
Resize & Grayscale Data Training Data Testing Data Resize & Grayscale Feature Extraction HOG & LBP Feature Extraction HOG & LBP Model Development (KNN) Prediction Result Model Gambar 3. Perancangan Sistem Menentukan nilai K Mengitung jarak dengan menggunakan Euclidean
Distance untuk masing – masing testing data dan
training data Melakukan pengurutan jarak Menentukan jarak terdekat Menetapkan label berdasarkan mayoritas K
Gambar 4. Tahapan KNN
2578 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E-ISSN 2503-2933
Melakukan normalisasi Warna pada citra Menghitung nilai gradient citra grayscale Orientation Binning Normalisasi dan membentuk descriptor block Gambar 5. Tahapan HOG
Konversi Citra ke grayscale dan proses
normalisasi
Konversi ke bentuk matriks 3x3. Piksel pusat sebagai threshold
Perbandingan antara nilai threshold dengn piksel Pengurutan nilai biner searah jarum jam Konversi ke nilai desimal
Penempatan nilai desimal ke posisi threshold sebagai nilai baru

## Gambar 6. Tahapan LBP

## 2.5   Implementasi
Setelah melakukan proses perancangan, pada tahap ini dilakukan implementasi terhadap rancangan yang telah dibuat ke dalam program Matlab

## 2.6   Evaluasi
Setelah melakukan proses implementasi dilanjutkan dengan proses pengujian dengan 150 citra  citra  daun.  Pada  tahapan  ini  didapatkan  hasil  berupa Accuracy,  Precision,  Recall dan  F1 Score .
= + +  +  + (1) = + (2) = + (3)
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E- ISSN  2503-2933 2579
1  = 2 + (4)
Keterangan: TP: True Positive yaitu Model memprediksi daun A dan kenyataannya memang daun A
TN: True Negative yaitu Model memprediksi daun bukan A dan kenyataannya memang bukan daun A
FP: False Positive yaitu Model memprediksi bukan daun A, padahal kenyataanya adalah daun A
FN: False Negative yaitu Model memprediksi daun A, padahal kenyataannya adalah bukan daun A
Semakin kecil nilai False Positive (FP), maka precision akan semakin besar dan semakin kecil  nilai False  Negative (FN)  maka recall akan  semakin  besar.  Sedangkan  F1 Score merupakan harmonic mean dari precision dan recall . Nilai terbaik F1 Score yaitu 1.0 dan nilai terburuknya  adalah  0.0.  Atau  dapat  disimpulkan  bahwa  jika  F1 Score punya  skor  yang  baik menandakan  bahwa  model  klasifikasi  yang  dihasilkan  mempunyai  nilai  precision  dan  recall yang baik juga.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Preprocessing citra  daun  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  langkah  di  mana ukuran citra diubah ( resize ) menjadi 816 x 612 pixel kedemudian dilakukan grayscale , seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Tujuan  dilakukan  preprocessing  adalah  untuk  mengurangi running time atau waktu pemrosesan citra.
Gambar 7. Tahapan Preprocessing

## 3.2 Feature Exteraction LBP dan HOG
Hasil  ekstraksi  HOG  untuk  satu  citra  daun  tanaman  herbal  adalah  vektor  yang berukuran  1x272701,  sedangkah  hasil  ekstraksi  LBP  untuk  satu  citra  daun  tanaman  herbal adalah vektor yang berukuran 1x59 yang kemudian masing – masing digunakan sebagai input di dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma KNN dengan nilai k = 3.

## 3.3 Hasil Percobaan
Pada tahap ini, dilakukan tiga skenario pengujian yaitu HOG dengan KNN, LBP dengan KNN dan Fitur gabungan HOG, LBP dengan KNN.
2580 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Hasil Pengujian HOG dan SVM No Jenis Daun Acc(%)  Precision  Recall F1 Score 1 Bayam Merah 99.33 0.91 1.0 0.95 2 Binahong Merah 98.67 0.83 1.0 0.91 3 Insulin 100 1.0 1.0 1.0 4 Jambu Biji 99.33 1.0 0.9 0.95 5 Jarak 98 1.0 0.7 0.82 6 Katuk 98 0.82 0.9 0.86 7 Kembang Sepatu 100 1.0 1.0 1.0 8 Kumis Kucing 97.33 0.8 0.8 0.8 9 Mangkok 100 1.0 1.0 1.0 10  Salam 98.67 1.0 0.8 0.89 11  Seri 99.33 0.91 1.0 0.95 12  Sirih Merah 99.33 1.0 0.9 0.95 13  Sirsak 99.33 1.0 0.9 0.95 14  Tapak Dara 98 0.77 1.0 0.87 15  Urang Aring 100 1.0 1.0 1.0 Overall Accuracy = 92.67%
Berdasarkan  Tabel  1,  model  berhasil  melakukan  klasifikasi  secara  baik  terhadap  kelas Daun Insulin, Daun Kembang Sepatu, Daun Mangkok dan Daun Urang Aring yang dibuktikan dengan tingkat akurasi 100% serta nilai F1- Score 1.0. Nilai precision terkecil adalah 0.77 yaitu berada  pada  kelas  Daun  Tapak  Dara  yang  menandakan  bahwa  model  klasifikasi  lebih  banyak mengklasifikasikan untuk data false positive .  Nilai recall terkecil adalah 0.7 yaitu berada pada kelas  Daun Jarak  yang  menandakan  bahwa  model  klasifikasi  lebih  banyak  mengklasifikasikan untuk data false negative . Dan secara keseluruhan akurasi yang dihasilkan adalah 92.67%, rata – rata precision adalah 0.94, rata - rata recall adalah 0.93 serta rata – rata F1 Score adalah 0.93.
Tabel 2. Hasil Pengujian LBP dan SVM No Jenis Daun Accuracy  Precision  Recall F1 Score 1 Bayam Merah 97.33 0.88 0.7 0.78 2 Binahong Merah 98 0.82 0.9 0.86 3 Insulin 100 1.0 1.0 1.0 4 Jambu Biji 98.67 1.0 0.8 0.89 5 Jarak 96.67 0.73 0.8 0.76 6 Katuk 98 0.77 1.0 0.87 7 Kembang Sepatu 98.67 0.9 0.9 0.9 8 Kumis Kucing 98.67 0.83 1.0 0.91 9 Mangkok 100 1.0 1.0 1.0 10  Salam 96 0.7 0.7 0.7 11  Seri 98 0.89 0.8 0.84 12  Sirih Merah 99.33 0.91 1.0 0.95 13  Sirsak 98 1.0 0.7 0.82 14  Tapak Dara 100 1.0 1.0 1.0 15  Urang Aring 100 1.0 1.0 1.0 Overall Accuracy = 88.67%
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E- ISSN  2503-2933 2581
Berdasarkan  tabel  2,  model  berhasil  melakukan  klasifikasi  secara  baik  terhadap  kelas  Daun Insulin, Daun Kembang Sepatu, Daun Mangkok dan Daun Urang Aring yang dibuktikan dengan tingkat akurasi 100% serta nilai F1- Score 1.0. Nilai precision dan recall terkecil adalah 0.7 yaitu berada  pada  kelas  Daun  Salam  yang  menandakan  bahwa  30%  data  dikenali  sebagai  data false positive dan false negative . Dan secara keseluruhan akurasi yang dihasilkan adalah 88.67%, rata – rata precision adalah 0.90, rata - rata recall adalah 0.89 serta rata – rata F1 Score adalah 0.89.
Tabel 3. Hasil Pengujian HOG-LBP dan SVM No Jenis Daun Accuracy  Precision  Recall F1 Score 1 Bayam Merah 99.33 0.91 1.0 0.95 2 Binahong Merah 98.67 0.83 1.0 0.91 3 Insulin 100 1.0 1.0 1.0 4 Jambu Biji 99.33 1.0 0.9 0.95 5 Jarak 98 1.0 0.7 0.82 6 Katuk 98 0.82 0.9 0.86 7 Kembang Sepatu 100 1.0 1.0 1.0 8 Kumis Kucing 97.33 0.8 0.8 0.8 9 Mangkok 100 1.0 1.0 1.0 10  Salam 98.67 1.0 0.8 0.89 11  Seri 99.33 0.91 1.0 0.95 12  Sirih Merah 99.33 1.0 0.9 0.95 13  Sirsak 99.33 1.0 0.9 0.95 14  Tapak Dara 98 0.77 1.0 0.87 15  Urang Aring 100 1.0 1.0 1.0 Overall Accuracy = 92.67%
Berdasarkan  Tabel  3,  model  berhasil  melakukan  klasifikasi  secara  baik  terhadap  kelas Daun Insulin, Daun Kembang Sepatu, Daun Mangkok dan Daun Urang Aring yang dibuktikan dengan tingkat akurasi 100% serta nilai F1- Score 1.0. Nilai precision terkecil adalah 0.77 yaitu berada  pada  kelas  Daun  Tapak  Dara  yang  menandakan  bahwa  model  klasifikasi  lebih  banyak mengklasifikasikan untuk data false positive .  Nilai recall terkecil adalah 0.7 yaitu berada pada kelas  Daun Jarak  yang  menandakan  bahwa  model  klasifikasi  lebih  banyak  mengklasifikasikan untuk data false negative . Dan secara keseluruhan akurasi yang dihasilkan adalah 92.67%, rata – rata precision adalah 0.94, rata - rata recall adalah 0.93 serta rata – rata F1 Score adalah 0.93. Perbandingan  akurasi, precision,  recall dan  F1  Score  untuk  masing-masing  skenario pengujian ditunjukkan pada Gambar 8, Gambar 9, Gambar109 dan Gambar 11. Hasil pengujian HOG+KNN  dan  HOG+LBP+KNN  memperoleh  akurasi,  precision,  recall  dan  F1  Score  yang sama,  sedangkan  hasil  pengujian  LBP+KNN  memperoleh  akurasi  paling  rendah.  Kesalahan klasifikasi  disebabkan  oleh  tingkat  kemiripan  citra  daun  tanaman  herbal  yang  tinggi  karena tekstur daun yang hampir sama.
2582 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E-ISSN 2503-2933
Gambar 8. Perbandingan Akurasi
Gambar 9. Perbandingan Precision
Gambar 10. Perbandingan Recall
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E- ISSN  2503-2933 2583
Gambar 11. Perbandingan F1 Score

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  pengujian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  system dapat  mengklasifikasikan  jenis  daun  tanaman  herbal  dengan  baik.  Hal  ini  dapat  dibuktikan dengan  akurasi  yang  diperoleh  dari  pengujian.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  HOG+KNN  dan HOG+LBP+KNN  memperoleh  akurasi,  precision,  recall  dan  F1  Score  yang  sama,  sedangkan hasil pengujian LBP+KNN  memperoleh akurasi paling rendah. Kesalahan klasifikasi ini dapat disebabkan  oleh  tingkat  kemiripan  citra  daun  tanaman  herbal  yang  tinggi  karena  tekstur  daun yang hampir sama.

## 5. SARAN
Berdasarkan kesimpulan tersebut, untuk menghasilkan Accuracy yang lebih baik, berikut saran yang nantinya dapat bermanfaat untuk penelitian selanjutnya yaitu LBP pada penelitian ini menggunakan 8 block , belum diketahui untuk LBP dengan menggunakan block – block lainnya. Maka  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  dilakukan  perbandingan  tingkat  akurasi  antar block – block lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Wäldchen  and  P.  Mäder, “Plant  Species  Identification  Using  Computer  Vision Techniques:  A  Systematic  Literature  Review,”  Arch.  Comput.  Methods  Eng. ,  Vol.  25, No. 2, pp. 507–543, Apr. 2018, doi: 10.1007/s11831-016-9206-z.
[2] F.  S.  Ni’mah,  T.  Sutojo,  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi, “Identification  of  Herbal  Medicinal Plants  Based  on  Leaf  Image  Using  Gray  Level  Co-occurence  Matrix  and  K-Nearest Neighbor  Algorithms,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  Vol.  6,  No.  2,  pp.  51–56,  Mar. 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.51-56.
2584 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2573-2584 E-ISSN 2503-2933
[3] Eftekhar Hossain, Md. Farhad Hossain, and Mohammad Anisur Rahaman, “A Color and Texture  Based  Approach  for  The  Detection  and  Classification  of  Plant  Leaf  Disease Using KNN Classifier,” 2019.
[4] P. Sharma, A. Aggarwal, A. Gupta, and A. Garg, “Leaf Identification Using HOG, KNN, and  Neural  Networks,” in Lecture  Notes  in  Networks  and  Systems ,  Vol.  56,  Springer, 2019, pp. 83–91.
[5] R. A. Saputra, Suharyanto, S. Wasiyanti, D. F. Saefudin, A. Supriyatna, and A. Wibowo, “Rice  Leaf  Disease  Image  Classifications  Using  KNN  Based  on  GLCM  Feature Extraction,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  Vol.  1641,  No.  1,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1641/1/012080.
[6] T. V. Janahiraman, L. K. Yee, C. S. Der, and H. Aris, “Leaf Classification Using Local Binary  Pattern  and  Histogram  of  Oriented  Gradients,”  2019  7th  Int.  Conf.  Smart Comput. Commun. ICSCC 2019 , pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/ICSCC.2019.8843650.
[7] A. Mareta, I. Soesanti, and O. Wahyunggoro, “Herbal Leaf Classification Using Images in Natural Background,” Int. Conf. Inf. Commun. Technol. , pp. 612–616, 2018.
[8] C. A. Sari et al. , “Papaya Fruit Type Classification Using LBP Features Extraction and Naive  Bayes  Classifier,” Proc.  -  2020  Int.  Semin.  Appl.  Technol.  Inf.  Commun.  IT Challenges  Sustain.  Scalability,  Secur.  Age  Digit.  Disruption,  iSemantic  2020 ,  pp.  28– 33, 2020, doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234240.
[9] T. Q. Bao, N. T. T. Kiet, T. Q. Dinh, and H. X. Hiep, “Plant Species Identification From Leaf  Patterns  Using  Histogram  of  Oriented  Gradients  Feature  Space  and  Convolution Neural  Networks,”  J.  Inf.  Telecommun. ,  Vol.  4,  No.  2,  pp.  140–150,  2020,  doi: 10.1080/24751839.2019.1666625.
[10] A. Olsen, S. Han, B. Calvert, P. Ridd, and O. Kenny, “In Situ Leaf Classification Using Histograms  of  Oriented  Gradients,”  2015 Int.  Conf. Digit.  Image  Comput.  Tech.  Appl. DICTA 2015 , 2015, doi: 10.1109/DICTA.2015.7371274.
[11] M. A. Islam, M. S. I. Yousuf, and M. M. Billah, “Automatic Plant Detection Using HOG and  LBP  Features  With  SVM,”  Int.  J.  Comput. ,  Vol.  33,  No.  1,  pp.  26–38,  2019, [Online]. Available: http://ijcjournal.org/.
[12] P.  Bose,  S.  Dutta,  V.  Goyal,  and  S.  K.  Bandyopadhyay, “Leaf  Diseases  Detection  of Medicinal  Plants  Based  on  Support  Vector  Machine  Classification  Algorithm,” J. Pharm. Res. Int. , Vol. 33, pp. 111–119, 2021, doi: 10.9734/jpri/2021/v33i42a32391.
[13] Z. Ibrahim, N. Sabri, and N. N. A. Mangshor, “Leaf Recognition Using Texture Features For  Herbal  Plant Identification,”  Indones.  J.  Electr. Eng.  Comput.  Sci. , Vol.  9,  No.  1, pp. 152–156, Jan. 2018, doi: 10.11591/ijeecs.v9.i1.pp152-156.