## InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
InComTech: Jurnal vol.13, no.1, April 2023, 18-27 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Multi-SVM Dalam Indetifikasi Bunga Berbasis Ekstraksi Ciri Orde Satu
Wellia Shinta Sari 1 , Christy Atika Sari 1*
1 Sistem Informasi, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol 207 Semarang *christy.atika.sari@dsn.dinus.ac.id
Abstrak : Bunga merupakan modifikasi tunas dimana bentuk, warna, dan susunannya menyesuaikan kepentingan dari tumbuhan tersebut.  Bunga  berfungsi  sebagai  tempat  berlangsungnya penyerbukan.  Ada  sangat  banyak  jenis  bunga  yang  dapat dikenali di dunia ini. Perkembangan teknologi saat ini dapat dimanfaatkan  sebagai  fasilitas  kepada  manusia  untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengenali suatu citra. Penelitian  ini,  mengusulkan  teknik  mengidentifikasi  citra bunga  dengan  ekstraksi  ciri  orde  satu  dan  berbasis  Multi- Support Vector Machine (Multi-SVM). Pemilihan ekstraksi ciri orde satu adalah karena merupakan ekstraksi ciri tekstur pada  struktur  makro  yang  dianggap  cocok  dalam mengidentifikasi jenis bunga. Pada tahap ekstraksi ciri, citra yang  semula  adalah  citra  RGB  dikonversi  terlebih  dahulu menjadi  citra  berskala  abu-abu.  Multi-SVM  memiliki keunggulan dalam mengklasifikasikan lebih dari dua kelas. Dalam penelitian ini digunakan lima jenis bunga yaitu Rose, Calendula,  Peony,  Leucanthemum  Maximum,  dan  Iris dengan  300  citra  pelatihan  dan  150  citra  pengujian. Berdasarkan  pengujian  identifikasi,  menghasilkam  akurasi sebesar 90.6667%.
Copyright © 2023 Universitas Mercu Buana. All right reserved.
Keywords : Identifikasi; Multi-SVM; Ekstraksi ciri; Orde satu;
Article history: Diserahkan Februari 25, 2022 Direvisi September 07, 2022 Diterima Februari 01, 2023 Dipublikasi 30 April 2023
DOI :
10.22441/incomtech.v13i1.15012

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang kian maju dapat dimanfaatkan sebagai fasilitas yang membantu manusia dalam pembuatan atau pembangunan sebuah sistem yang dapat  mengenali  suatu  citra.  Sehingga,  manusia  dapat  menggunakan  teknologi pemrosesan citra digital untuk mengidentifikasi atau mengenali suatu objek dalam gambar.  Teknik  tersebut  bisa  bekerja  dengan  membandingkan  beberapa  objek dalam gambar berdasarkan hasil pembelajaran [1]–[3]. Seperti sistem identifikasi
jenis  bunga,  yang  merupakan  proses  memasukkan  informasi  dalam  bentuk  citra bunga ke sebuah program yang telah dibuat untuk identifikasi lebih lanjut.
Memastikan  bahwa  semua  citra  dikategorikan  menurut  sektor  atau  kelompok spesies mereka merupakan tugas dasar identifikasi citra. Dalam Penelitian Flower Classification With Modified Multimodal Convolutional Neural Networks flower [4] ,  dinyatakan  bahwa  sistem  klasifikasi  bunga  akan  lebih  ditingkatkan  jika informasi  kontekstual  bunga  seperti  teks  yang  menggambarkannya  diberikan bersama. Peran citra digital dalam hal ini sangatlah penting, dimana citra digital merupakan representasi citra melalui pengambilan sampel ruang dan waktu. Citra digital erat kaitannya dengan pengolahan citra digital yang merupakan bidang studi pembelajaran  dalam  pemrosesan  cuatu  citra  untuk  memberikan  informasi  agar dapat dimengerti manusia. Salah satu bagian penting dari pemrosesan citra digital adalah  perhitungan  karakteristik  dataset  yang  akan  diuji  yang  diikuti  oleh perhitungan dengan pengidentifikasi.
Hingga  saat  ini,  pengenalan  pola  citra  telah  dan  terus  dikembangkan menggunakan  bermacam-macam  pendekatan.  Beberapa  pengidentifikasi  banyak digunakan  dalam  studi  klasifikasi  citra  sebelumnya  adalah  seperti  K-Nearest Neighbor  (KNN) [5]–[7], Support  Vector  Machine  (SVM) [8]–[10] ,  Multi-SVM
[11] dan Neural Network [3] , [12] . Penelitian ini mengusulkan ekstraksi fitur orde satu sebagai input untuk proses identifikasi. Ekstraksi fitur orde pertama memiliki parameter  dalam  bentuk  mean,  variance,  skewness,  kurtosis,  dan  entropy  yang diekstraksi dari citra berskala abu-abu atau grayscale. Ekstraksi fitur orde pertama adalah perhitungan statistik dari nilai piksel individual berdasarkan histogram [13] . Penggunaannya  adalah  untuk  membedakan  tekstur  struktur  makro  (pengulangan pola  lokal  secara  berkala).  Setelah  citra  diekstraksi,  citra  akan  diidentifikasi menggunakan metode Multi-SVM.
Algoritma  Multi-SVM  adalah  pengembangan  lanjutan  dari  SVM  berdasarkan banyak  jenis  data  yang  digunakan.  SVM  adalah  penggolong  biner  dengan  label kelas  mengambil  dua  nilai  ±1,  tetapi  Multi-SVM  dapat  memiliki  lebih  dari  dua kelas  .  Keuntungan  dari  algoritma [11],  [14] Multi-SVM  dibandingkan  dengan algoritma SVM adalah dapat digunakan untuk lebih dari dua jenis kelas. Maka dari itu,  dibuatnya  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengidentifikasi  lima  jenis bunga yang berbeda, yaitu Rose, Calendula, Peony, Leucanthemum Maximum, dan Iris, dengan menggunakan ekstraksi fitur orde pertama dan Multi-SVM dan untuk menentukan tingkat akurasinya.

## 2. METODE
Pada bagian ini, akan dijelaskan mengenai tahapan penelitian secara detail dan penelitian  pendahulu  yang  melatarbelakangi  adanya  penelitian  ini.  Penelitian  ini merupakan penelitian tahap awal menggunakan dataset dari internet. Pada bab ini juga telah di jelaskan cara pengukuran hasil eksperimen menggunakan perhitungan akurasi.

## 2.1 Penelitian Terkait
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  ekstraksi  ciri  orde  pertama  dan  multi- SVM untuk mengidentifikasi lima jenis bunga yang berbeda. Tahapan perancangan
metode yang dilakukan dapat ditampilkan pada Gambar 1. Berdasarkan Gambar 1, tahap pertama pengolahan citra digital pada penelitian ini adalah proses input atau pengambilan citra. Kemudian setelah citra diambil, diubah menjadi citra grayscale yang  selanjutnya  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan  orde  satu.  Tahap selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  dengan  multi-SVM.  Hasil  identifikasi  akan menunjukkan kelas terdekat dalam database yang cocok dengan citra pengujian. Secara lebih rinci tahapan metode yang diusulkan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Usulan Metode

## 2.2  Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, dataset yang dipakai dibagi dalam 2 kelompok, yaitu data latih yang merupakan data untuk menentukan pola setiap jenis citra serta data uji yang merupakan data untuk menguji kinerja dari metode yang telah dibuat untuk mengidentifikasi jenis bunga. Pada setiap data tersebut terdapat 5 jenis bunga, yaitu Rose, Calendula, Peony, Leucanthemum Maximum, dan Iris. Seluruh dataset citra memiliki format gambar berupa .png. Total keseluruhan dataset adalah 150 data pengujian.  Perbedaan  perspektif  dan  pencahayaan  citra  disebabkan  oleh pengambilan  sumber  citra  dari  asal  yang  berbeda.  Beberapa  dari  data  pengujian merupakan berasal dari data pelatihan yang sudah diputar ataupun dibalik citranya, sehingga menghasilkan bentuk citra dari sudut yang berbeda dengan pelatihan. Hal ini akan mempengaruhi tingkat akurasi yang dihasilkan oleh system. Dataset citra mulanya memiliki ukuran resolusi dan aspek rasio yang berbeda-beda. Kemudian, seluruh citra diatur Kembali ukurannya, sehingga seluruh citra memiliki resolusi dan aspek rasio yang sama. Seluruh citra diubah aspek rasionya menjadi 1:1 dengan resolusi sebesar 128x128 piksel seperti pada Gambar 2.  Di bawah ini merupakan sumber didapatnya dataset yang digunakan pada penelitian ini:
https://www.kaggle.com/olgabelitskaya/flower-color-images https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/index.html http://image-net.org/explore?wnid=n11669921
(a) (b)
(c) (d) (e) Gambar 1. Dataset Citra RGB : ( a) rose, (b) calendula, (c) peony, (d) leucanthemum maximum,
dan (e) iris
2.3  Pre-Prosesing
Pre-processing  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  konversi  citra dataset yang semula citra RGB ke dalam citra grayscale seperti pada Gambar 3. Hal ini  bertujuan  untuk  mempermudah  gambar  agar  dapat  diekstraksi  dengan  lebih optimal.  Tahap  pre-processing  adalah  proses  awal  yang  dilakukan  sebelum  citra diproses menggunakan metode untuk mengidentifikasi. Pada tahap ini, citra yang semula  berwarna  RGB  akan  dikonversi  menjadi  grayscale  untuk  mempermudah proses  ekstraksi  ciri.  Proses  konversi  ini  dilakukan  dengan  oleh  sistem menggunakan fungsi rgb2gray pada pemrograman matlab.
(a) (b) (c) (d)
(e) Gambar 2. Dataset Citra Grayscale : (a) rose, (b) calendula, (c) peony, (d) leucanthemum maximum, dan (e) iris

## 2.4  Fitur Ekstraksi
Fitur ekstraksi dalam penelitian yang dilakukan ini, yaitu ekstraksi ciri orde satu. Ekstraksi fitur merupakan metode karakterisasi berdasarkan karakteristik histogram citra  [10].  Histogram  pada  proses  ini  memperlihatkan  probabilitas  atau kemungkinan  munculnya  nilai  derajat  keabuan  dalam  citra.  Beberapa  parameter dari  nilai  dalam  histogram  yang  dihasilkan  oleh  fitur  ekstraksi  ini  berupa  nilai mean,  nilai  variance,  nilai  skewness,  nilai  kurtosis,  dan  nilai  entropy.  Parameter karakteristik  ini  dapat  berguna  sebagai  masukkan  untuk  algoritma  identifikasi dalam pengenalan objek gambar.
1. Mean (µ) Mean merupakan ukuran dispersi gambar, dapat dihitung pada (1).
𝜇 =   $ 𝑓 ! 𝑝 (𝑓 ! ) " !#$ (1)
Dimana: µ
: nilai mean 𝑓 ! : nilai intensitas keabuan p ( 𝑓 ! ) : nilai histogram 2. Variance (σ2)
Variance  adalah  variasi  elemen  dalam  histogram  gambar,  dapat  dihitung menggunakan (2).
𝜎2 =   $(𝑓 ! − µ) % 𝑝 (𝑓 ! ) " !#$ (2)
Dimana:   µ : nilai mean 3. Skewness (α3)
Skewness  menunjukkan  tingkat  relatif  kematangan  kurva  histogram  gambar, yang dapat dihitung menggunakan (3).
α3 = 1 𝜎 & $(𝑓 ! − µ) & 𝑝 (𝑓 ! ) " !#$ (3)

## 4. Kurtosis (α4)
Kurtosis  adalah  level  relatif  dari  kurva  keruncingan  histogram  gambar  dapat dihitung dengan (4).
α4 = 1 𝜎 ' $(𝑓 ! − µ) ' 𝑝 (𝑓 ! ) − 3 " !#$ (4)
5. Entropy (H)
Entropy  adalah  u  kuran  ketidakteraturan  bentuk  gambar,  yang  dapat  dihitung dengan (5).
H =   − $ 𝑝 (𝑓 ! ) . % log 𝑝 (𝑓 ! ) " !#$
(5)
Dimana: H

## : nilai entropy

## 2.5  Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  adalah  metode  yang  pengelompokkan  citra  yang menggunakan  konsep  dasar  menggunakan  fungsi  linier  yang  memisahkan  data pelatihan  menjadi  dua  kelas  dengan  memaksimalkan  margin.  SVM  adalah klasifikasi  biner,  yang  mengategorikan  data  menjadi  dua  kelas  dan  merupakan model pembelajaran yang diawasi [15]–[17]. SVM merupakan salah satu metode klasifikasi yang baik untuk memecahkan masalah dua kelas, sehingga penelitian lebih  lanjut  perihal  kasus  multiclass  SVM  terus  dikembangkan [11] .  Penelitian yang  melibatkan  kasus  nyata  cenderung  mencakup  kasus  multiclass.  Dengan demikian, metode Multi-SVM diusulkan untuk menyelesaikan kasus di pertanian, khususnya pada klasifikasi dan identifikasi jenis bunga.
Multi  Support  Vector  Machine  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi data dari lebih dari dua kelas yang bertujuan untuk memberi label contoh menggunakan support vector machine (mesin vektor-dukungan), di mana label diambil dari beberapa elemen. Multi-SVM bertujuan menetapkan label kelas untuk instance selama periode pelatihan, di mana label kelas tersebut dilakukan dari beberapa elemen yang diketahui.

## 2.6  Akurasi
Perhitungan  akurasi  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  sistem identifikasi yang dibuat. Sehingga, dapat mempermudah peneliti selanjutnya yang menggunakan  metode  berbeda  sebagai  bahan  pembanding.  Perhitungan  akurasi ditunjukkan oleh Persamaan 6.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 × 100% (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, tahap ekstraksi ciri yang digunakan adalah ekstraksi ciri orde satu. Seperti yang sudah dijelaskan pada poin 2.1 di atas, ekstraksi ciri orde satu  dilakukan  utnuk  mendapatkan  nilai-nilai  dari  parameter  perhitungan  yang digunakan, yakni nilai mean, nilai variance, nilai skewness, nilai kurtosis, dan nilai entropy. Ekstraksi ciri dilakukan guna mendapatkan nilai-nilai tersebut. Nilai pada ekstraksi ciri diilustrasikan pada Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7.
Gambar 4. Grafik Ciri Mean Data Pengujian 0,0000 20,0000 40,0000 60,0000 80,0000 100,0000 120,0000 140,0000 160,0000 Ro se 01
Ro se 04 Ro se 07 Ro se 10 Ro se 13 Cal endul a01 Cal endul a04 Cal endul a07 Cal endul a10 Cal endul a13 Peon y01 Peon y04
Peon y07 Peon y10
Peon y13 Le uc an th em um … Le uc an th em um … Le uc an th em um … Le uc an th em um … Le uc an th em um … Ir is 01 Ir is 04 Ir is 07 Ir is 10 Ir is 13 Mean
Gambar 5. Grafik Ciri Entropy Data Pengujian
Gambar 6. Grafik Ciri Variance Data Pengujian
Gambar 7. Grafik Ciri Skewness Data Pengujian
Berdasarkan Gambar 4 sampai Gambar 7, grafik hasil ekstraksi ciri di atas, dapat dilihat  karakteristik  bunga  pada  setiap  cirinya.  Pada  karakteristik  mean  dalam Gambar  4.  rose  memiliki  nilai  tertinggi,  yaitu  sekitar  150.000.  Sedangkan
0,0000 1,0000 2,0000 3,0000 4,0000 5,0000 6,0000 7,0000 8,0000 9,0000 Ro se 01
Ro se 04 Ro se 07 Ro se 10
Ro se 13
Cal endul a01 Cal endul a04 Cal endul a07 Cal endul a10 Cal endul a13 Peon y01
Peon y04 Peon y07 Peon y10 Peon y13 Le uc an th em um … Le uc an th em um … Le uc an th em um … Le uc an th em um …
Le uc an th em um … Ir is 01
Ir is 04
Ir is 07 Ir is 10 Ir is 13 Entropy 0,0000 2000,0000 4000,0000 6000,0000 8000,0000 10000,0000 Ro se 01
Ro se 04 Ro se 07 Ro se 10 Ro se 13 Cal endul a01 Cal endul a04 Cal endul a07 Cal endul a10 Cal endul a13 Peon y01 Peon y04 Peon y07 Peon y10
Peon y13 Le uc an th em u… Le uc an th em u… Le uc an th em u… Le uc an th em u… Le uc an th em u… Ir is 01 Ir is 04 Ir is 07 Ir is 10 Ir is 13 Variance -0,8000 -0,6000 -0,4000 -0,2000 0,0000 0,2000 0,4000 0,6000 0,8000 1,0000 1,2000 1,4000 Rose01 Rose03 Rose05 Rose07 Rose09 Rose11 Rose13 Rose15 Cal en du la02 Cal en du la04 Cal en du la06 Cal en du la08 Cal en du la10 Cal en du la12 Cal en du la14 Peo ny0 1 Peo ny0 3 Peo ny0 5 Peo ny0 7 Peo ny0 9 Peo ny1 1 Peo ny1 3 Peo ny1 5 Leu can th em um … Leu can th em um … Leu can th em um … Leu can th em um … Leu can th em um … Leu can th em um … Leu can th em um … Iris 01 Iris 03 Iris 05 Iris 07 Iris 09 Iris 11 Iris 13 Iris 15 Skewness
leucanthemum  maximum  memiliki  nilai  terendah  yaitu  60.000.  Pada  Gambar  5. yang merupakan karakteristik entropy, rose memiliki nilai tertinggi hampir 8.000, sedangkan leucanthemum maximum bernilai sekitar 6.000. Karakteristik variance di  Gambar  6.  memiliki  hasil  ciri  tertinggi  pada  bunga  leucanthemum  maximum dengan nilai hampir 9000.0000 sedangkan rose memiliki nilai terendah, yaitu jauh di  bawah  2000.000.  Pada  Gambar  7.  karakteristik  skewness,  leucanthemum maximum  memiliki  nilai  tertinggi  sekitar  1.1000  sedangkan  iris  dengan  nilai negatif,  yaitu  sekitar  -0.5000  adalah  bunga  dengan  karakteristik  terendah.  Ciri kurtosis pada Gambar 8. memiliki nilai ciri rata-rata berupa bilangan negatif. Rose memiliki nilai tertinggi pada ciri ini, yaitu hampir 0.5000. Sedangkan nilai terendah pada  ciri  kurtosis  adalah  leucanthemum  maximum  yang  bernilai  mendekati  - 1.8000.
Tahap  identifikasi  adalah  tahap  dimana  sistem  mengidentifikasi  citra  yang diinput[21]. Algoritma pengelompokkan yang digunakan yakni Multi-SVM. Untuk dapat menguji sistem identifikasi, sistem harus dilatih terlebih dahulu. Pada proses pelatihan, algoritma Multi-SVM akan mengenali pola dari data citra yang kemudian akan dijadikan dasar saat pengujian terhadap data uji seperti pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Identifikasi Nama Citra Jenis Asli Hasil Identifikasi Benar / Salah Rose1 Rose Rose Benar Rose2 Rose Rose Benar Rose6 Rose Peony Salah …. Calendula1 Calendula Peony Salah Calendula2 Calendula Calendula Benar Calendula3 Calendula Calendula Benar …. Peony1 Peony Peony Benar peony2 Peony Peony Benar Peony24 Peony Rose Salah …. Leucanthemum Maximum1 Leucanthemum Maximum Leucanthemum Maximum Benar Leucanthemum Maximum2 Leucanthemum Maximum Leucanthemum Maximum Benar Leucanthemum Maximum12  Leucanthemum Maximum Peony Salah Iris1 Iris Iris Benar Iris2 Iris Iris Benar Iris11 Iris Peony Salah … … … … Tabel 1. Kalkulasi Hasil Identifikasi Tiap Jenis Bunga Jenis Bunga Data Benar Data Salah Data Total Rose 25 5 30 Calendula 27 3 30 Peony 29 1 30 Leucanthemum Maximum 26 4 30 Iris 29 1 30 Jumlah 136 14 150
Berdasarkan hasil pengujian yang terlampir pada Tabel 1 dan Tabel 2, diperoleh informasi bahwa identifikasi jenis bunga dengan ekstraksi ciri orde satu berbasis multi-SVM  menghasilkan  hasil  identifikasi  yang  sangat  baik.  Dari  150  data pengujian, terdapat 136 data teridentifikasi benar dan 14 data yang teridentifikasi salah. Kesalahan dalam pengidentifikasian dapat terjadi karena faktor pengambilan citra  memiliki  sudut  ambil  yang  berbeda-beda.  Berdasarkan  data  pada  hasil identifikasi semua data citra, terdapat 136 data uji yang teridentifikasi benar sesuai dengan jenis citra aslinya dan 14 citra teridentifikasi salah. Untuk itu, agar dapat menghitung akurasi dalam penelitian ini digunakan persamaan 6, yaitu:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = 136 150 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  (%) =  0.906667  × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  (%) = 90.6667%
Hasil akurasi di atas merupakan hasil akurasi keseluruhan 5 jenis bunga yang sudah  diproses  identifikasi.  Untuk  mengetahui  detail  pada  setiap  jenisnya,  dapat melihat Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Akurasi Tiap Jenis Bunga

## 4. KESIMPULAN
Citra pada penelitian ini merupakan citra bunga yang mengalami preprocessing dan  ekstraksi  fitur  terlebih  dahulu  sebelum  dikelompokkan  menggunakan  multi- svm. Ekdtraksi ciri orde satu dan algoritma multi-svm bekerja dengan baik dalam menilai dan mengelompokkan tiap jenis bunga. Hasil percobaan terhadap 150 data pengujian  membuktikan  bahwa  metode  ini  bekerja  dengan  baik  karena  dapat menghasilkan akurasi sebesar 90.6667%. Hal ini disebabkan karena data citra yang cukup  banyak,  sehingga  algoritma  pelatihan  cukup  mampu  mengenali  pola  tiap bunga.  Namun,  kesalahan  pada  identifikasi  disebabkan  oleh  faktor  pengambilan citra yang memiliki pencahayaan dan sudut ambil yang berbeda.

## R EFERENSI
[1]  M. Nguyen and N. A. V. B, “SVMs with Deep Learning and Random,” in Springer , vol. 2, Springer International Publishing, 2019, pp. 157–172. doi: 10.1007/978-3-030-10925-7.
[2]  S. Maji, A. C. Berg, and J. Malik, “Efficient classification for additive kernel SVMs,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 35, no. 1, pp. 66–77, 2013, doi: 10.1109/TPAMI.2012.62.
[3]  N. A. Hamid and N. N. A. Sjarif, “Handwritten Recognition Using SVM, KNN and Neural Network,” Feb. 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1702.00723
Jenis Bunga Akurasi (%) Rose 83.333 Calendula 90 Peony 96.667 Leucanthemum Maximum 86.667 Iris 96.667
[4]  H.  Hiary,  H.  Saadeh,  M.  Saadeh,  and  M.  Yaqub,  “Flower  classification  using  deep convolutional neural networks,” IET Computer Vision , vol. 12, no. 6, pp. 855–862, 2018, doi: 10.1049/iet-cvi.2017.0155.
[5]  Isman,  Andani  Ahmad,  and  Abdul  Latief,  “Perbandingan  Metode  KNN  Dan  LBPH  Pada Klasifikasi Daun Herbal,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 557–564, Jun. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3006.
[6]  Norhidayu and N. Nur, “Handwritten Recognition Using SVM, KNN and Neural Network,” 2017.
[7]  M. P. Vaishnnave, K. Suganya Devi, P. Srinivasan, and G. Arutperumjothi, “Detection and classification  of  groundnut  leaf  diseases  using  KNN  classifier,” 2019  IEEE  International Conference on System, Computation, Automation and Networking, ICSCAN 2019 , pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/ICSCAN.2019.8878733.
[8]  A. Ambarwari, Q. J. Adrian, Y. Herdiyeni, and I. Hermadi, “Plant species identification based on  leaf  venation  features  using  SVM,” Telkomnika  (Telecommunication  Computing
Electronics and Control) , vol. 18, no. 2, pp. 726–732, 2020, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.V18I2.14062.
[9]  M.  T.  Ghazal  and  K.  Abdullah,  “Face  recognition  based  on  curvelets,  invariant  moments features and SVM,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control) , vol. 18, no. 2, pp. 733–739, 2020, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i2.14106.
[10]  J.  D.Pujari,  R.  Yakkundimath,  and  Abdulmunaf.  S.  Byadgi,  “SVM  and  ANN  Based Classification of Plant Diseases Using Feature Reduction Technique,” International Journal of  Interactive  Multimedia  and  Artificial  Intelligence ,  vol.  3,  no.  7,  p.  6,  2016,  doi: 10.9781/ijimai.2016.371.
[11]  S. Y. R. Riska and P. Subekti, “Klasifikasi Level Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Multi-Svm,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 1, no. 1, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.amiki.ac.id/index.php/JIMI/article/view/8/6
[12]  M. M. Sani, S. B. Kutty, H. A. Omar, and I. N. M. Isa, “Classification of Orchid Species using Neural  Network,”  in IEEE  International  Conference  on  Control  System,  Computing  and Engineering , 2013, vol. 23, no. 5, pp. 431–435. doi: 10.5391/jkiis.2013.23.5.431.
[13]  P.  Kalavathi  and  T.  Priya,  “Removal  of  impulse  noise  using  Histogram-based  Localized Wiener  Filter  for  MR  brain  image  restoration,” 2016  IEEE  International  Conference  on Advances  in  Computer  Applications,  ICACA  2016 ,  pp.  4–8,  2017,  doi:
10.1109/ICACA.2016.7887913.
[14]  S.  Krishnakumar  and  K.  Manivannan,  “Effective  segmentation  and  classification  of  brain tumor  using  rough  K  means  algorithm  and  multi  kernel  SVM  in  MR  images,” Journal  of Ambient  Intelligence  and  Humanized  Computing ,  no.  0123456789,  2020,  doi: 10.1007/s12652-020-02300-8.
[15]  J.  C.  Coetsier  and  R.  Jiamthapthaksin,  “Parallelized  FPA-SVM:  Parallelized  parameter selection  and  classification  using  Flower  Pollination  Algorithm  and  Support  Vector Machine,” Proceedings of the 2017 14th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering, JCSSE 2017 , 2017, doi: 10.1109/JCSSE.2017.8025899.
[16]  P. B. Padol and A. A. Yadav, “SVM classifier based grape leaf disease detection,” Conference on  Advances  in  Signal  Processing,  CASP  2016 ,  pp.  175–179,  2016,  doi: 10.1109/CASP.2016.7746160.
[17]  M.  S.  Kadhm,  “Handwriting  Word  Recognition  Based  on  SVM  Classifier,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 6, no. 11, pp. 64–68, 2015.