## IDENTIFIKASI COVID-19 BERDASARKAN CITRA X-RAY PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN RANDOM FOREST
Afifah Amatulla Suaib 1) , Iwan Iwut Tritosmoro 2) , Nur Ibrahim 3) 1,2,3 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom email: afifahsuaib@student.telkomuniversity.ac.id, iwaniwut@telkomuniversity.ac.id, nuribrahim@telkomuniversity.ac.id

## Abstract
Covid-19  is  a  phenomenon  that  can’t  be  forgotten  by  the  world.  At  the  end  of  2019  in  Wuhan,  China SarsCov-2 virus was discovered until the World Health Organization declared Covid-19 as pandemic on March 9, 2020. The rapid development and transmission of this virus was overwhelmed. One way to find out someone is positive for Covid-19 is by looking at the X-Ray results of their lungs. The X-Ray results will be analyzed to determine the state of a person's lungs. The method used in this study consists of feature extraction method using Local Binary Pattern (LBP) and classification method using Random Forest. This study uses training data and test data of X-Ray images of the lungs which are divided into three classes that is normal lungs, positive for Covid-19, and Pneumonia. Based on the results of tests that have been carried out using 1,200 images divided into 900 training data and 300 test data, the system can identify Covid-19 based on X-Ray images of the lungs and classify them into three classes. The highest accuracy results  obtained 85.67% using  variations of  image  resizing=  200x200  pixel,  radius of  LBP=  8,  and  the number of trees in Random Forest=200.
Keywords: Citra X-Ray, Covid-19, Local Binary Pattern, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Organisasi  kesehatan  dunia  atau World Health Organization (WHO) menetapkan Covid- 19  sebagai  pandemi  pada  tanggal  9  Maret  2020 [1].  Pandemi  dimana  virus  Covid-19  telah menyebar ke seluruh dunia. Penanganan terhadap Covid-19  yang  lambat  dapat  membahayakan semua  orang  dikarenakan  penyebarannya  yang sangat cepat. Salah satu cara untuk mengidentifikasi pasien yang telah positif Covid- 19  dengan  melihat  hasil X-Ray paru-parunya. Citra X-Ray adalah  gambar  medis  yang digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  paru- paru  menggunakan  sinar-X.  Mesin X-Ray menghasilkan sinar radiasi yang melewati tubuh sehingga citra direkam pada plat khusus atau film dan diubah menjadi gambar digital [2].
Citra paru-paru menjadi salah satu acuan untuk mendeteksi adanya infeksi virus Corona di dalam  tubuh.  Oleh  karena  itu,  selain  swab tenggorokan  (swab  PCR),  rontgen  dada  juga digunakan  sebagai  tes  untuk  memastikan diagnosis dan memantau perkembangan penyakit pada pasien positif Covid-19 [3].
Pada  tahun  2021  telah  dilakukan penelitian  oleh  Dimas  Setriyo  Wahyudi  dengan judul Sistem Deteksi Covid-19 Berdasarkan Citra X-Ray Menggunakan  Metode Gray  Level  Co- occurrence  Matrix (GLCM)  dan K-Nearest Neighbour (K-NN) menggunakan 180 citra yang terdiri  dari  data  latih  dan  data  uji  menghasilkan akurasi 85.6% [4].
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, akan dilakukan pengujian menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  citra  dan klasifikasi yang berbeda. Metode yang digunakan adalah metode ekstraksi ciri Local Binary Pattern (LBP)  dan  metode  klasifikasi Random  Forest . Metode  LBP  dapat  menggambarkan  tekstur, memiliki  pembeda yang  akurat, dan  juga  sangat toleran  terhadap  perubahan  skala  abu-abu  yang monoton  [5]  sedangkan  penerapan  metode Random Forest dapat meningkatkan hasil akurasi [6]  dan  dapat  menjaga  ketidakseimbangan  data terutama  untuk  kumpulan  data  dengan  jumlah yang  besar  [7].  Maka  dengan  menggunakan metode  tersebut,  diharapkan  dapat  mendapatkan akurasi yang maksimal dalam mengindentifikasi
dan mengklasifikasi citra dengan tiga kelas yaitu covid, normal, dan pneumonia.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Desain Sistem Perancangan sistem dilakukan menggunakan Jupyter Notebook . Alur perancangan sistem ditunjukkan pada Gambar 1. Tahap  awal  perancangan  yaitu  dilakukan input dataset citra yang terdiri dari tiga kelas, kemudian citra melalui tahap preprocessing untuk meningkatkan  kualitas  citra,  setelah  itu  citra diambil  cirinya  melalui  ekstraksi  ciri,  lalu dilakukan pembagian citra berupa citra latih dan citra uji, dan terakhir dilakukan proses klasifikasi citra berdasarkan tiga kelas yaitu normal, covid- 19, dan pneumonia.
Gambar 1. Flowchart perancangan sistem

## 2.2. Dataset
Pada  tahap  ini  citra  yang  digunakan adalah citra X-Ray paru-paru dengan format .jpg. Data  citra  yang  digunakan  terbagi  menjadi  data
latih dan data uji dengan masing masing ada tiga kelas  yaitu  covid-19,  normal,  dan pneumonia . Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder yang  diperoleh  dari public  dataset Kaggle.com [8]  yang  terdiri  dari  1200  citra.  Perbandingan citra data latih dan data uji yang digunakan ialah 75%:25%  sehingga  dari  1200  citra  akan digunakan  900  citra  untuk  citra  latih  dan  300 untuk citra uji.

## 2.3. Preprocessing
Tahap preprocessing yang  ditunjukkan pada  Gambar  2  berfungsi  untuk  meningkatkan kualitas  citra  yang  diinputkan  agar  didapatkan citra  yang  kualitasnya  baik.  Tahap  yang dilakukan adalah resize citra agar ukuran semua citra  yang  digunakan  sama.  Ukuran  awal  citra untuk  tiap  kelasnya  rata  rata  berukuran 1500x1500  piksel.  Ukuran  citra  akan  di resize sesuai  dengan  variasi  pengujian  yang  akan dilakukan  yaitu  menggunakan  ukuran  100x100 piksel, 200x200 piksel, 300x300 piksel, 400x400 piksel, dan 500x500 piksel.
Setelah resize , dilakukan proses konversi citra  dari  RGB  menjadi grayscale karena  pada metode  ekstraksi  ciri  LBP  memerlukan  input berupa  citra grayscale .  Keluaran  dari  tahap preprocessing adalah  citra  dengan  ukuran  yang sama dan dalam ruang warna grayscale .
Gambar 2. proses preprocessing
2.4. Local Binary Pattern
Start Dataset Pre-Processing Ekstraksi ciri LBP Klasifikasi Random Forest Citra Uji Citra Latih Normal, Pneumonia, Covid-19 Finish Start Citra Resize RGB to grayscale Hasil preprocessing Finish
Local Binary Pattern (LBP) adalah salah satu  metode  ekstraksi  ciri  citra  yang  banyak digunakan  untuk  analisa  tekstur  pada  citra keabuan  yang  kemudian  diubah  menjadi  nilai integer [9]. LBP adalah operasi citra dimana citra diubah  menjadi array label integer yang menggambarkan  tampilan  skala  kecil  dari  suatu gambar  [10].  Operasi  LBP  adalah  perbandingan antara  nilai  piksel  skala  abu-abu dan  piksel tetangga  dengan  perhitungan  yang  tidak  rumit [16].  Nilai  piksel  dari  citra grayscale diambil sebuah  matriks  3×3.  Keunggulan  metode  LBP yaitu  mempunyai  toleransi  yang  tinggi  dengan citra grayscale yang  berbeda  setiap  pikselnya. LBP dapat diformulasikan sebagai berikut:
𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 = ∑ 𝑆(𝑔 𝑝 − 𝑔 𝑐 𝑝−1 𝑝=0 )2 𝑝 (1)
𝑆(𝑥) = { 1, 𝑥 ≥ 0 0, 𝑥 < 0 (2)
Pada  persamaan  (1)  LBP P,  R merupakan nilai  desimal  yang  dikonversi  dari  nilai  biner,  P adalah  banyaknya  sampel  poin,  R  adalah  jarak radius  tetangga  yang  dihitung  antara  piksel tetangga  dan  piksel  pusat,  g p adalah  nilai grayscale pada  p  dan  g c adalah  nilai grayscale pada titik pusat piksel. Pada persamaan (2) S(x) merupakan fungsi threshold.
Proses yang dilakukan pada metode LBP ditunjukkan  pada  Gambar  3  dengan  langkah langkah sebagai berikut:
1. Menetapkan  parameter  LBP  yang  akan digunakan berupa nilai P dan R, dimana P  adalah sample  point atau  piksel tetangga  dan  R  adalah  radius  atau  jarak antara piksel pusat dan piksel tetangga.
2. Membandingkan  nilai  setiap  piksel tetangga  dengan  piksel  pusat  untuk menghasilkan  nilai  biner  menggunakan operasi dasar matriks 3x3 [17]. Proses ini disebut dengan thresholding [18]. Nilai 0 akan diberikan jika nilai piksel tetangga lebih kecil atau sama dengan nilai piksel pusat,  sedangkan  nilai  1  akan  diberikan jika nilai piksel tetangga lebih besar dari nilai  piksel  pusat  atau  dalam  persamaan matematis  dapat  dilihat  pada  persamaan (2).
3. Hasil  dari  proses threshold akan dikalikan dengan matriks yang berisikan bilangan  8-bit  sehingga  menghasilkan bilangan yang kemudian akan dijumlahkan  sehingga  menghasilkan nilai LBP berupa integer.
4. Nilai nilai LBP dalam desimal yang telah didapatkan  direpresentasikan  melalui histogram. Histogram menunjukkan frekuensi kemunculan relatif dari intensitas sebuah citra [19].
Gambar 3. Tahap perhitungan nilai biner pada LBP [11]
2.5. Random Forest
Random  Forest merupakan  peningkatan dari Decision  Tree [12]  dimana  menghasilkan pohon gabungan yang memberikan tingkat akurat yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pohon tunggal  [13].  Selain  meningkatkan  akurasi, Random  Forest dapat resisting  outliers ,  dan efisien  dalam  menyimpan  data  [12]. Random Forest juga  memiliki  proses  seleksi  fitur  yang mampu memilih fitur terbaik untuk meningkatkan  kinerja  model  klasifikasi,  dan bekerja  secara  efisien  pada  data  yang  besar dengan parameter yang kompleks [14].
Random  Forest beroperasi  dalam  dua fase.  Pada  Gambar  4  ditampilkan  ilustrasi  cara kerja Random Forest dimana fase pertama yaitu menentukan sejumlah n- decision tree yang akan dibentuk  dari  proses  pemilihan  data  dimana menggunakan  teknik bagging yaitu  memilih sampel  dari  data  latih  secara  acak  dan  akan dimasukkan kedalam masing-masing tree dengan jumlah  yang  sama.  Fase  kedua  yaitu  membuat prediksi  dari  sejumlah decision  tree yang  telah dibuat  pada  fase  pertama.  Hasil  prediksi  akhir dari Random  Forest merupakan  hasil majority voting dari  hasil  prediksi  [20]  yang  dihasilkan oleh sejumlah decision tree.

## Gambar 4. Diagram ilustrasi cara kerja Random Forest [15]

## 2.6. Performa Sistem
Performa  sistem  untuk  melihat  hasil kinerja  sistem.  Tahap  ini  dilakukan  setelah seluruh  tahap  pelatihan  dan  pengujian  selesai. Untuk mengetahui performa sistem dapat dilihat menggunakan confusion matrix .
Tabel 1 . Confusion Matrix Kelas Prediksi True False Kelas Aktual True TP FN False FP TN
Komponen pada tabel 1 terdiri sebagai berikut:
a. Kelas aktual adalah kelas yang diberikan dalam kumpulan data. Pada penelitian ini kelas  aktual  yang  dimaksud  adalah covid-19, normal, dan pneumonia.
b. Kelas  prediksi  adalah  kelas  yang diprediksi  oleh  metode  klasifikasi  yang telah dilakukan.
c. True  Positive (TP)  adalah  jumlah  data positif yang terdeteksi dengan benar.
d. True  Negative (TN)  adalah  jumlah  data negatif yang terdeteksi dengan benar.
e. False  Positive (FP)  adalah  jumlah  data yang  negatif  tetapi  terdeteksi  sebagai data yang positif.
f. False Negative (FN) adalah jumlah data positif tetapi terdeteksi sebagai data yang negatif.
Nilai  nilai  pada confusion  matrix dapat digunakan  untuk  melihat  performa  sistem  yang
terdiri dari nilai akurasi, recall, precision, dan f1- score.
1. Akurasi Akurasi  sistem  adalah  ukuran  ketepatan suatu sistem yang telah dirancang dimana sistem dapat  mengenali  input  sehingga  menghasilkan output  benar.  Tingkat  akurasi  sistem  dapat dihitung dengan persamaan (3) sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (3) 2. Recall
Recall adalah  nilai  untuk  mengetahui presentase  data  dengan  kategori  positif  yang diklasifikasikan  dengan  benar  oleh  sistem. Persaman recall pada  persamaan  (4)  sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (4)
3. Precision
Precision membandingkan  jumlah  data positif  yang  dihasilkan  dengan  benar  dengan jumlah  total  data  yang  diklasifikasikan  positif. Persamaan precision pada persamaan (5) berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% (5)
4. F1-Score F1-Score adalah nilai rata rata harmonik dari precision dan recall .  Persamaan  (6) merupakan persamaan f1-score sebagai berikut:
𝐹1 = [2 × (𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ] × 100% (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pengujian sistem agar diketahui performa sistem yang  telah  dirancang.  Tahap  pengujian  yang dilakukan  menggunakan  beberapa  parameter. Terdapat  tiga  tahap  pengujian,  berikut  adalah hasil dari pengujian yang dilakukan  pada sistem yang telah dirancang.
3.1. Pengujian Pengaruh Resize Citra Terhadap Akurasi
Pada pengujian ini dilakukan perubahan ukuran  citra/ resize untuk  melihat  pengaruhnya terhadap  akurasi  yang  dihasilkan.  Pengujian resize ini  menggunakan  parameter  yaitu  radius LBP= 1 dan jumlah pohon= 100. Hasil pengujian yang telah didapatkan ditunjukkan pada tabel 2
Tabel 2. Pengaruh resize terhadap akurasi
Resize (piksel) Akurasi (%) 100x100 57 200x200 63.67 300x300 61 400x400 62 500x500 63
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 2, saat citra di resize dengan ukuran 200x200 piksel mendapatkan  akurasi  tertinggi  yaitu  63,67% sedangkan  akurasi  terendah  pada  ukuran 100x100  piksel.  Didapatkan  juga  bahwa  citra yang  di resize semakin  besar  menghasilkan akurasi  yang  lebih  kecil  dibandingkan  saat  citra berukuran  200x200  piksel.  Dapat  disimpulkan bahwa  penggunaan resize citra  yang  lebih  kecil dan  lebih  besar  tidak  menaikkan  akurasi  sistem yang  dihasilkan.  Oleh  karena  itu,  untuk  tahap pengujian selanjutnya akan digunakan resize citra 200x200 piksel.

## 3.2. Pengujian  Pengaruh  Radius  pada  LBP Terhadap Akurasi
Pada  skenario  pengujian  ini  dilakukan pengujian  pengaruh  radius  pada  ekstraksi  ciri LBP terhadap akurasi sistem. Ukuran citra yang digunakan  200x200  piksel  dan  jumlah  pohon= 100. Hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 3
Tabel 3. Pengaruh radius terhadap akurasi Radius Akurasi (%) 1 63.67 2 73.67 3 71.33 4 73.33 5 76.67 6 81.67 7 82 8 84.67 9 81 10 78
Pada  tabel  3  saat  nilai  radius=  8 menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu
pada  84,67%.  Ketika  nilai  radius  dinaikkan melebihi  8  akurasi  yang  dihasilkan  menurun. Nilai  radius  yang  terlalu  besar  menyebabkan akurasi  sistem  menurun  dikarenakan  sedikitnya ciri  yang  diperoleh  dari  citra  yang  diambil cirinya. Hal ini menunjukkan bahwa nilai radius pada  LBP  sangat  berpengaruh  terhadap  akurasi sistem.  Maka  nilai  radius  yang  akan  digunakan dalam  tahap  pengujian  selanjutnya  adalah radius= 8.

## 3.3. Pengujian Pengaruh Jumlah Pohon pada Random Forest Terhadap Akurasi
Pada skenario pengujian ini akan dilihat pengaruh  dari  banyaknya  jumlah  pohon  yang digunakan  saat  klasifikasi Random  Forest terhadap  akurasi  yang  dihasilkan.  Ukuran  citra yang digunakan 200x200 piksel dan radius LBP= 8. Hasil dari pengujian ditunjukkan pada tabel 4
Tabel 4. Pengaruh jumlah pohon terhadap
akurasi Jumlah Pohon Akurasi (%) 25 82.33 50 85 100 84.67 150 85.33 200 85.67 300 85.67 400 84.67 500 85
Pada  tabel  4  jumlah  pohon  yang menghasilkan akurasi tertinggi ialah pada rentang 200-300  pohon  dengan  akurasi  sama  yaitu 85,67%.  Ketika  dilakukan  penambahan  jumlah pohon  akurasi  sistem  yang  dihasilkan  menurun sehingga disimpulkan bahwa jumlah pohon yang banyak tidak membuat akurasi sistem lebih baik.

## 3.4. Hasil Performa Sistem
Berdasarkan  hasil  pengujian,  performa sistem  yang  ditunjukkan  pada  tabel  5.  Hasil akurasi maksimal didapatkan pada 85,67%. Hasil akurasi  maksimal  sistem  yang  diperoleh merupakan  hasil  dari  kombinasi  tiga  parameter yaitu resize =  200x200  piksel,  radius=  8,  dan jumlah  pohon=  200.  Hasil  untuk  ketiga  kelas masing masing didapatkan nilai recall, precision, dan f1-score. Hal ini menunjukkan bahwa sistem
memiliki  performa  yang  cukup  baik  dalam melakukan klasifikasi.
Tabel 5. Hasil Performa Sistem
Precision (%) Recall (%) F1-Score (%) Covid 92 94 93 Normal 81 85 83 Pneumonia 86 80 83 Accuracy (%) 85,67 Pada gambar 5 confusion matrix menunjukkan  bahwa  performa  sistem  dalam melakukan  klasifikasi  untuk  tiga  kelas  sudah cukup baik ditandai dengan tingkatan warna yang lebih terang pada sisi diagonal matriks. Tingkatan warna yang lebih terang menandakan banyaknya data  yang  berhasil  diprediksi  dengan  benar. Namun pada confusion matrix juga dapat dilihat bahwa masih terdapat beberapa kesalahan dalam prediksi pada masing masing kelas tetapi dengan jumlah yang tidak banyak.
Gambar 5. Confusion Matrix

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  sistem  yang  dirancang,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  identifikasi covid-19  berdasarkan  citra X- Ray  paru-paru menggunakan metode Local Binary Pattern dan Random  Forest dapat  mengklasifikasi  citra dengan  tiga  kelas  yaitu  normal,  covid-19, pneumonia .  Sistem  yang  telah  dirancang menghasilkan performa yang cukup baik ditandai dengan  hasil  akurasi  maksimal  didapatkan  pada 85,67%  dan  untuk  ketiga  kelas  masing  masing didapatkan  nilai recall,  precision, dan f1-score.
Hasil akurasi tertinggi dihasilkan dari kombinasi parameter  yaitu resize citra=  200x200  piksel, radius  LBP=  8  dan  jumlah  pohon  pada Random Forest = 200.

## 5. REFERENSI
[1] Satuan  Tugas  Penanganan  COVID-19, “Tanya Jawab COVID-19,” www.covid19.go.id . https://covid19.go.id/tanya-jawab
[2] B. D. Prasetyo, “Klasifikasi Citra X-Ray Paru-paru  Anak  Pneumonia  dan  Non- Pneumonia Menggunakan Metode
Segmentasi dan Deteksi Tepi,” 2020.
[3] N.  H.  Putri,  “Ini  Gambar  Paru  Pasien Corona,  Tanda  Parahnya  Infeksi  Covid- 19,” www.sehatq.com , 2020. https://www.sehatq.com/artikel/ini- gambar-paru-pasien-corona-tanda- parahnya-infeksi-covid-19 [4] D.  S.  Wahyudi,  R.  Patmasari,  F.  T. Elektro,  U.  Telkom,  and  G.  C.  Matrix, “Sistem  Deteksi  Covid-19  Berdasarkan Citra X-Ray Menggunakan Metode Gray
Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) Dan  K-Nearest  Neighbour  (  K-NN),” E-
Proceeding  Eng. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  255– 263, 2021.
[5] S.  N.  Adha,  Y.  A.  Sari,  and  R.  C. Wihandika,  “Klasifikasi  Jenis  Citra Makanan  Tunggal  Berdasarkan  Fitur Local Binary Patterns dan Hue Saturation
Value Menggunakan Improved K-Nearest Neighbor,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  2416– 2424, 2019.
[6] Nuranisah, “Analisis Menggunakan
Random  Forest  Dengan  Gini  Index Algoritma Pada Data,” pp. 19–24, 2021.
[7] R. G. Ramli and Y. Sibaroni, “Klasifikasi Topik  Twitter  menggunakan  Metode Random Forest dan Fitur Ekspansi,” vol. 9, no. 1, pp. 79–92, 2022.
[8] “Chest X-Ray (Pneumonia,Covid- 19,Tuberculosis),” www.kaggle.com . https://www.kaggle.com/datasets/jtiptj/ch est-xray-pneumoniacovid19tuberculosis
[9] M. R. Akbar, I. I. Tritoasmoro, F. Teknik, and  U.  Telkom,  “Klasifikasi  Biji  Kopi Sangrai  Menggunakan  Pengolahan  Citra Dengan  Metode  LBP  dan  Klasifikasi KNN”.
[10] A. Elisabet, R. Magdalena, and J. Raharjo, “Deteksi  Kolesterol  Melalui  Citra  Iris Mata Menggunakan Metode Local Binary Pattern  dan  Klasifikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan,” vol. 1999, no. December, pp. 1–
6, 2021.
[11] Alda  Putri  Utami,  Febryanti  Sthevanie, and Kurniawan Nur Ramadhani, “Pengenalan Logo Kendaraan Menggunakan  Metode  Local  Binary
Pattern  dan  Random  Forest,” J.  RESTI
(Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol.  5,  no.  4,  pp.  639–646,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3085.
[12] R. Supriyadi, W. Gata, N. Maulidah, and A. Fauzi, “Penerapan Algoritma Random Forest  Untuk  Menentukan  Kualitas Anggur  Merah,” E-Bisnis    J.  Ilm.  Ekon. dan Bisnis , vol. 13, no. 2, pp. 67–75, 2020, doi: 10.51903/e-bisnis.v13i2.247.
[13] F.  Dan,  R.  Forest,  and  R.  F.  Method, “Klasifikasi  Bobot  Sapi  Berdasarkan Citra Digital Dengan Metode Fraktal dan Random Forest,” vol. 8, no. 2, pp. 1472–
1480, 2021.
[14] S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and  F.  N. Rahmawati,  “Implementasi  Random Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket
Palembang  Berdasarkan  SIFT,” JATISI
(Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol.  7,  no.  2,  pp.  310–320,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.
[15] Java T Point, “Random Forest Algorithm,”
www.javatpoint.com .
https://www.javatpoint.com/machine- learning-random-forest-algorithm. (accessed Nov. 28, 2021).
[16] M.  Nasir,  N.  Suciati,  and  A.  Y.  Wijaya, “Kombinasi  Fitur  Tekstur  Local  Binary Pattern  yang  Invariant  Terhadap  Rotasi dengan  Fitur  Warna  Berbasis  Ruang Warna  HSV  untuk  Temu  Kembali  Citra Kain  Tradisional,” Inspiration :  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol.
7, no. 1, Jun. 2017, doi:
10.35585/inspir.v7i1.2435.
[17] M.  Widia  Andani,  “Verifikasi  Tanda Tangan  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur LBP dan Klasifikasi LVQ,” 2020.
[18] Azwar,  “Integrasi  Ekstraksi  Fitur  Local Binary Pattern dan Gray-Level
Cooccurence  Metrix  Untuk  Pengenalan Ekspresi  Mulut  Pembelajar,” ILKOM Jurnal  Ilmiah ,  vol.  9,  pp.  17–24,  Apr. 2017.
[19] Y.  N.  N.  Jurusan  and  I.  Komputer, “Pengolahan  Citra  Digital  Perbandingan
Metode  Histogram  Equalization  Dan Spesification  Pada  Citra  Abu-Abu,” J- ICON , vol. 7, no. 1, pp. 87–95, 2019.
[20] A.  Nurfira  Rachmi,  “Implementasi Metode  Random  Forest  Dan  Xgboost Pada Klasifikasi Customer Churn,” 2020.