## ANALISIS TEKSTUR UNTUK IDENTIFIKASI TUMBUHAN OBAT MENGGUNAKAN KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE

## Hani Zulfia Zahro
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Malang

## ABSTRAK
Proses  identifikasi  tanaman  merupakan  sebuah  proses  mencocokkan  sebuah  tanaman  sesuai  dengan taksonomi tertentu. Identifikasi dapat dilakukan dengan bantuan herbarium/ahli botani atau text book mengenai taksonomi/dendrologi,  namun  cara  tersebut  tidak  efisien.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  metode  dengan otomatis  dapat  mengidentifikasi  daun  tumbuhan  obat.  Teknologi computer  vision dapat  digunakan  untuk mengenali spesies daun tumbuhan obat menggunakan citra digital. Teknik yang digunakan yaitu GLCM, LBPV dan entropi. Objek  yang digunakan adalah citra digital  yang telah difokuskan pada daun tumbuhan obat. Hasil akurasi yang dicapai pada fitur  GLCM dan LBPV, memiliki empat kelas yang akurasinya mencapai 100% yaitu kelas 1, 2, 6, dan 18 dan ada satu kelas yang akurasinya 35,7% yaitu kelas 14. Hasil penggabungan ini terbukti lebih  baik  dari  hasil  klasifikasi  fitur  GLCM  dan  LBPV  secara  terpisah.  penggabungan  fitur  ekstraksi  ciri  ini dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  secara  keseluruhan.  Akurasi  rata-rata  semula  untuk  Entropi  (7,14%), GLCM  (41,27%),  dan  LBPV  (68,65  %),  mengalami  peningkatan  menjadi  GLCM+LBPV  (80,56%)  dan GLCM+LBPV+Entropi (82,41 %).
Kata kunci : Identifikasi, Tumbuhan Obat, Support Vector Machine (SVM)
K eanekaragaman  hayati  di  Indonesia memiliki  tidak  kurang  dari  38.000  spesies tumbuhan  (Bappenas  2003).  Laboratorium Konservasi  Tumbuhan,  Fakultas  Kehutanan Institut  Pertanian  Bogor  menginformasikan pada  tahun  2001  dari  berbagai  penelitian  dan literatur lebih dari 2039 spesies tumbuhan obat berasal  dari  hutan  di  Indonesia  (Zuhud  2009). Dari  berbagai  jenis  tumbuhan  obat  yang  ada, baru sekitar 20-22% yang  telah dibudidayakan, sedangkan  sekitar  78%  diperoleh  melalui pengambilan langsung di hutan (Masyud 2010). Tumbuhan  dapat  dikenali  melalui  ciri-ciri morfologinya,  salah  satunya  adalah  ciri-ciri daun.  Ciri  dasar  yang  digunakan  adalah diameter, luas, dan keliling daun (Herdiyeni dan Adisantoso  2011).  Pengamatan  ciri-ciri  daun secara  langsung  membutuhkan  waktu  yang relatif  lama.  Oleh  karena  itu  salah  satu  cara untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dapat dilakukan  dengan  cara  mengembangkan  sistem identifikasi tanaman obat secara otomatis.
Proses  identifikasi  tanaman  merupakan sebuah  proses  mencocokkan  sebuah  tanaman sesuai  dengan  taksonomi  tertentu.  Identifikasi dapat dilakukan dengan bantuan herbarium/ahli botani atau text book mengenai taksonomi/dendrologi,  namun  cara  tersebut tidak  efisien.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu metode dengan otomatis dapat mengidentifikasi daun  tumbuhan  obat.  Teknologi computer
vision dapat digunakan untuk mengenali spesies daun tumbuhan obat menggunakan citra digital. Metode yang digunakan ini diharapkan mampu mengidentifikasi  daun  tanaman  obat  sehingga dapat  membantu  masyarakat  yang  belum  dapat mengenali daun tumbuhan obat.
Computer  vision telah  banyak  diterapkan untuk  membangun  sistem  identifikasi  spesies. Kumar et  al (2012)  berhasil  membangun Leafsnap yang  dapat  mengidentifikasi  daun  di bagian  timur  laut  Amerika.  Prasvita  dan Herdiyeni (2013) membangun aplikasi Medleaf ( Mobile  application  for  medicinal  plant identification  based  on  image  and  text )  untuk mengidentifikasi  citra  tumbuhan  obat  secara lebih ceat dan akurat. Salah satu ciri yang dapat diperoleh  dari  citra  daun  adalah  teksturnya. Ojala et  al. (2002)  pertama  kali  mengusulkan metode Local  Binary  Patterns (LBP)  sebagai deskriptor  tekstur  yang  bersifat grayscale invariant .  Kulsum  (2010)  telah  menggunakan LBP  untuk  identifikasi  citra  tanaman  hias dengan menggunakan ciri tekstur.
LBP  mengalami  perkembangan  dengan ditemukannya Rotation  Invariant  Uniform Patterns , Rotation Invariant Variance Measure dan LBP Variance . Herdiyeni et al (2013) telah berhasil  melakukan  identifikasi  tumbuhan  obat menggunakan tiga fitur ektraksi citra (morfologi, tekstur dan bentuk) serta menggunakan PNN sebagai metode klasifikasinya. Dalam penelitian tersebut
diperoleh  akurasi  sebesar  74.67%.  Kusmana (2011) berhasil meningkatkan akurasi identifikasi tumbuhan obat sebesar 77% dengan melakukan penggabungan fitur LBP.
Teknik  analisis  tekstur  lainnya  telah dilakukan  oleh  Eleyan  dan  Hasan  (2011) menggunakan
teknik Gray-Level Co- oecurrence Matrix (GLCM) untuk
mengekstraksi  tekstur  yang  terdapat  pada Penelitian  ini  mengusulkan  penggabungan berbagai teknik analisis tekstur untuk mengidentifikasi  tumbuhan  obat.  Teknik  yang digunakan  yaitu  GLCM,  LBPV  dan  entropi. Objek yang digunakan adalah citra digital yang telah  difokuskan  pada  daun  tumbuhan  obat. Sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat  dalam  identifikasi  tumbuhan  obat agar dapat digunakan secara efektif.
Berdasarkan latar belakang dan kerangka pikir  yang  telah  dipaparkan,  maka  masalah yang  diteliti  dapat  dirumuskan  yaitu  apakah penggabungan  beberapa  analisis  tekstur  seperti LBPV, GLCM dan entropi dapat meningkatkan akurasi  dalam  identifikasi  tanaman  obat berdasarkan citra daun.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menghitung akurasi  klasifikasi  tanaman  dengan  analisis tekstur  LBPV,  GLCM  dan  entropi  sebagai cirinya.
Penelitian ini diharapkan dapat membantu  pengguna  dalam  mengidentifikasi tumbuhan obat menggunakan tekstur daun.
Ruang  lingkup  penelitian  ini  adalah identifikasi  citra  daun  tumbuhan  obat  di  kebun Biofarmaka,  Cikabayan  dan  di  rumah  kaca Pusat  Konservasi  Ex-situ  Tumbuhan  Obat Hutan  Tropika  Indonesia,  Fakultas  Kehutanan, IPB.

## METODE
Metode  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1. Secara garis besar metode penelitian terdiri  atas  pengumpulan  data  penelitian, praproses,  ekstraksi  ciri,  pembagian  data  latih dan data uji, pelatihan dengan SVM, pengujian dan evaluasi hasil temu kembali.

## Data Citra Daun
Citra  yang  digunakan  diperoleh  dari pemotretan  tiga  puluh  jenis  citra  pohon  yang terdapat  di Kebun  Raya  Bogor  serta  tiga  puluh jenis  citra  daun,  depan  dan  belakang  (masing- masing  kelas  48  citra)  yang  terdapat  di  kebun Biofarmaka  IPB  Cikabayan  dan    rumah  kaca Pusat  Konservasi  Ex-situ  Tumbuhan  Obat
Hutan  Tropika  Indonesia,  Fahutan    IPB.  Citra yang digunakan berformat JPG. Total citra daun yang digunakan sebanyak  864 citra yang terdiri atas  18  kelas,  depan  dan  belakang  (masing- masing kelas 48 citra).

## Gambar 1. Metode Penelitian

## Praproses
Pada    tahap    awal    praproses,    dilakukan perbaikan  data  pohon  dengan  memotong  citra untuk mendapatkan objek tanaman dan memperkecil  ukuran  citra  menjadi  270x210 piksel.  Citra  tersebut  diperoleh  dari  hasil cropping untuk  memfokuskan  proses  kepada objek citra itu sendiri. Pada data daun dilakukan praproses data dengan mengambil  objek  setiap satu  daun  dan  memperkecil  ukuran  citra menjadi  270x240  piksel.  Kemudian  mode warna  citra  diubah  menjadi grayscale untuk proses  ekstraksi  selanjutnya  yang  ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 Citra daun RGB dirubah menjadi Grayscale.

## Ekstraksi Tekstur
Fitur yang akan diekstraksi adalah tekstur dari  daun.  Teknik  analisis  tekstur  yang digunakan  adalah  fitur  Haralick  yang  didapat dari GLCM, LBPV dan entropi. Metode GLCM termasuk dalam metode statistik yang
menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan
mengukur tingkat kekontrasan,  granularitas,  dan  kekasaran  suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di  dalam  citra.  GLCM  terbagi  dalam  tiga tahapan, yaitu:
1. Citra grayscale dipindai untuk mendapatkan derajat keabuannya.
2. Bentuk matriks co-occurrence.
3. Setiap  matriks co-occurrence dinormalisasi untuk mendapatkan nilai probabilitas hubungan ketetanggan antara dua piksel.
Matriks  hasil  GLCM  yaitu  matriks co- occurrence tidak  dapat  digunakan  secara langsung  untuk  menganalisis  tekstur  citra. Matriks  ini  akan  diproses  menggunakan  fitur Haralick  untuk  mendapatkan  nilai  teksturnya. Fitur Haralick yang digunakan yaitu Correlation, Contrast, Energy dan Homogenity. Fitur  selanjutnya  yang  digunakan  yaitu  fitur LBPV  dengan  menghitung  nilai  kontras  antara fitur  tengah  dengan  delapan  ketetanggaan  yang tersebar secara melingkar (circular neighborhoods) .  Input  dari  LBPV  yaitu  citra grayscale .  Nilai  entropi  diproses  pada  citra grayscale hasil praproses. Distribusi nilai piksel dihitung  menggunakan  histogram.  Histogram grayscale dinormalisasi  dan  dihitung  nilai entropinya  menggunakan  Persamaan  (2).  Nilai entropi yang diperoleh akan menjadi fitur dalam proses klasifikasi.

## Penggabungan Teknik
Teknik  ekstraksi  fitur  Haralick,  LBPV dan  entropi  diuji  cobakan  pada  data  citra  daun 864  citra  dari  18  kelas  spesies.  Hasil  yang didapatkan  dari  masing-masing  fitur  memiliki akurasi  yang  kecil  sehingga  akan  dilakukan penggabungan fitur tersebut. Nilai hasil ektraksi fitur  Haralick  digabungkan  dengan  hasil ektraksi  fitur  LBPV  dan  hasil  ekstraksi  fitur entropi (Gambar 3).
GLCM + Fitur Haralick Correlation Homogeneity Contrast Energy Entropi Penggabungan fitur LBPV

## Gambar 3. Penggabungan teknik analisis fitur

## Pembagian Data Latih dan Data Uji
Seluruh data hasil ekstraksi masing-masing ciri dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih digunakan sebagai masukan pelatihan menggunakan  SVM  sedangkan  data    uji digunakan untuk menguji model hasil pelatihan menggunakan  SVM.  Presentase  data    latih  dan data  uji  yang  dicobakan  pada  penelitian  ini adalah 70-30%.

## Klasifikasi dengan SVM
Setelah  proses  ekstraksi  citra  dilakukan, diperoleh  hasil  penggabungan  fitur.  Tahap selanjutnya adalah mengklasifikasi fitur tersebut dengan SVM. Dari tahap klasifikasi ini akan  diperoleh  model  klasifikasi  dari  hasil pelatihan  data.  Model  klasifikasi  digunakan untuk  proses pengujian. Hasil identifikasi citra daun  menggunakan  penggabungan  LBPV,  fitur Haralick dan entropi akan dibandingkan dengan hasil  identifikasi  citra  daun  yang  hanya menggunakan LBPV, fitur Haralick dan entropi saja. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan SVM.

## Evaluasi
Kinerja model SVM akan ditentukan  dan dibandingkan  melalui  besaran  akurasi  yang berhasil  dicapai.  Perhitungan  hasil  klasifikasi data  menggunakan  tabel confusion  matrix (Tabel  1).  Akurasi  terbaik  dari  pelatihan  data untuk ketiga tersebut tersebut merupakan model yang akan dipakai untuk identifikasi daun pada citra kueri baru.
Tabel 1 Confusion matrix.

## Hasil perkiraan
Benar Salah Total Kelas Benar TP FN P sebenarnya Salah FP TN N Total P’ N’ P+N

## HASIL DAN PEMBAHASAN Praproses
Sebelum  ciri  tekstur  yang  diinginkan diekstraksi  dari  citra,  citra  akan  melalui praproses  terlebih  dahulu.  Citra  daun  yang diperoleh  dari  proses  akuisisi  adalah  citra berwarna dengan format RGB. Untuk mempermudah proses ekstraksi ciri, maka citra akan dikonversi ke dalam warna abu. Citra abu memiliki  ukuran  yang  lebih  kecil  dari  citra warna  namun  tetap  mempertahankan  tekstur dari citra tersebut. Ilustrasi dari konversi warna ini dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4.  Ilustrasi Praproses

## Ekstraksi Tesktur dengan Entropi
Fitur  entropi  digunakan  untuk  mengukur informasi ketidakpastian tekstur dalam citra abu (Duda  et  al.  2000).  Pengukuran  informasi dilakukan  berdasarkan  nilai  histogram  yang telah dinormalisasi. Fitur ini menghasilkan satu nilai untuk satu citra. Ilustrasi perbandingan dua citra  daun  berbeda  dan  nilai  entropi  masing- masing citra ditampilkan pada Gambar 5. Daun yang  digunakan  adalah  daun  daruju  ( Acanthus ilicifolius L. ) dan daun iler ( Coleus scutellarioides, Linn,Benth ).

## Gambar 5. Perbandingan nilai entropi

## Ekstraksi Tekstur dengan GLCM
Teknik penghitungan GLCM menghitung probabilitas  hubungan  ketetanggaan  antara  dua piksel  pada  jarak  dan  arah  tertentu.  Citra masukan dikuantisasi derajat keabuannya sehingga  terbentuk  sebuah  matriks  dengan ukuran  256x256.  Matriks  kuantisasi  dihitung pada  arah  horizontal,  diagonal  kanan,  vertikal dan  diagonal  kiri  sehingga  terbentuk  4  matriks co-occurence untuk  satu  citra.  Setiap  matriks co-occurence dinormalisasi untuk mendapatkan nilai probabilitas hubungan ketetanggaan antara dua  piksel.  Penghitungan  fitur  Haralick kemudian dilakukan pada matriks co-occurence yang  dihasilkan.  Teknik  ini  melakukan  proses perhitungan  tekstur  untuk  mendapatkan  ciri tekstur  dari  setiap  citra.  Fitur  yang  digunakan adalah contrast , correlation , energy ,  dan homogeneity .  Ilustrasi  perbandingan  nilai  fitur yang dihasilkan dari citra daunnya dapat dilihat pada Gambar 5.

## Ekstraksi Tesktur dengan LBPV
Pada  penelitian  ini  digunakan  ekstraksi LBPV  (1,8),  yang  berarti  LBPV  digunakan dengan  radius  1  dan  jumlah  tetangga  sebanyak 8. Ekstraksi ini akan menghasilkan 10 ciri pada tiap  citranya.  Ilustrasi  perbandingan  nilai  fitur yang dihasilkan dari citra daunnya dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6.  Perbandingan rasio fitur LBPV pada daun daruju dan iler

## Klasifikasi
Ciri  yang  telah  didapat  akan  diuji efektivitasnya  menggunakan  klasifikasi  SVM. SVM  dipilih  karena  bisa meningkatkan  akurasi dengan  penggabungan  beberapa  fitur.  SVM akan  mengklasifikasikan  setiap  citra  sesuai spesies  masing-masing  berdasarkan  ciri  yang telah diperoleh dari proses ekstraksi sebelumnya.  Klasifikasi  dilakukan  sebanyak lima kali. Tiga klasifikasi dilakukan menggunakan  setiap  ciri  berbeda  pada  tiap klasifikasinya. Dua klasifikasi lainnya menggunakan  penggabungan  ciri,  klasifikasi keempat menggunakan gabungan antara GLCM dan LBPV, dan klasifikasi kelima menggunakan  gabungan  ketiga  ciri  (GLCM, LBPV,  dan  entropi).  Hasil  klasifikasi  adalah sebagai berikut.

## Entropi
Perbandingan  akurasi  klasifikasi  untuk fitur  entropi  perkelas  dapat  dilihat  pada  grafik Gambar 7.
Gambar 7.  Grafik perbandingan akurasi per kelas untuk fitur entropi
Gambar  7  menunjukkan  akurasi  yang  dicapai dari  pengklasifikasian  fitur  entropi,  memiliki satu  kelas  yang  akurasinya  mencapai  100% yaitu kelas 18 dan ada 16 kelas yang akurasinya 0% yaitu selain kelas 17 dan 18.

## GLCM
Perbandingan  akurasi  klasifikasi  untuk fitur  GLCM  perkelas  dapat  dilihat  pada  grafik Gambar 8.
Gambar 8.  Grafik perbandingan akurasi per kelas untuk fitur GLCM
Gambar  8  menunjukkan  akurasi  yang  dicapai hasil pengklasifikasian fitur GLCM, memiliki 1 kelas  yang  akurasinya  mencapai  100%  yaitu kelas  7  dan  ada  dua  kelas  yang  akurasinya  0% yaitu selain kelas 13 dan 14.

## LBPV
Perbandingan  akurasi  klasifikasi  untuk fitur  LBPV  perkelas  dapat  dilihat  pada  grafik Gambar 9.
Gambar 9.  Grafik perbandingan akurasi perkelas untuk fitur LBPV
Gambar  9  menunjukkan  akurasi  yang  dicapai hasil pengklasifikasian fitur morfologi, memiliki  satu  kelas  yang  akurasinya  mencapai 92,9%    yaitu  kelas  1  dan  ada  tiga  kelas  yang akurasinya 50% yaitu selain kelas 8, 14, dan 15.

## GLCM dan LBPV
Perbandingan  akurasi  klasifikasi  untuk fitur  gabungan  GLCM  dan  LBPV  dapat  dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10.Grafik perbandingan akurasi perkelas untuk fitur GLCM dan LBPV
Gambar  10  menunjukkan  akurasi  yang  dicapai hasil pengklasifikasian fitur GLCM dan LBPV, memiliki empat kelas yang akurasinya mencapai 100% yaitu kelas 1, 2, 6, dan 18 dan
ada  satu  kelas  yang  akurasinya  35,7%  yaitu kelas 14. Hasil penggabungan ini terbukti lebih baik  dari  hasil  klasifikasi  fitur  GLCM  dan LBPV secara terpisah.

## GLCM, LBPV, dan Entropi
Perbandingan  akurasi  klasifikasi  untuk fitur GLCM, LBPV, dan entropi perkelas dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11.  Grafik perbandingan akurasi perkelas untuk fitur gabungan GLCM, LBPV,
dan entropi
Gambar  11  menunjukkan  akurasi  yang  dicapai hasil  pengklasifikasian  fitur  GLCM+LBPV+ Entropi,  ada  empat  kelas  yang  akurasinya mencapai  100%  yaitu  kelas  1,  2,  6,  dan  18. Hasil penggabungan ini terbukti lebih baik dari hasil klasifikasi fitur GLCM+LBPV yang tidak digabungkan dengan entropi.
Gambar 2  Perbandingan akurasi rata-rata fitur Entropi, GLCM, LBPV, GLCM+LBPV, dan GLCM+LBPV+Entropi.
Berdasarkan  Gambar  12  menunjukkan bahwa  penggabungan  fitur  ekstraksi  ciri  ini dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  secara keseluruhan.  Akurasi  rata-rata  semula  untuk Entropi  (7,14%),  GLCM  (41,27%),  dan  LBPV (68,65  %),  mengalami  peningkatan  menjadi GLCM+LBPV  (80,56%)  dan  GLCM+LBPV+ Entropi (82,41 %).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Penelitian yang telah dilakukan memberikan  simpulan  bahwa  penggabungan ketiga  ekstraksi  fitur  dapat  meningkatkan akurasi dibandingkan dengan klasifikasi masing-masing fitur secara terpisah.

## Saran
Penelitian  selanjutkan  perlu  dilakukan terkait classifier dan  fitur  ekstraksi  citra  yang lain  agar  dapat  meningkatkan  akurasi  untuk identifikasi  tanaman  obat. Selain  itu  perlu dilakukan penambahan database citra daun agar hasil  yang  didapat  lebih  mewakili  ciri    yang efektif  digunakan  untuk  citra  pada  kelas  dan dengan karakteristik tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
Bappenas,  2003. Indonesia  Biodiversity  and Action Plan 2003-2020 . Jakarta. Bappenas. Beghin  T,  Cope  JS,    Remagnino    P  dan Barman  S.  Shape    and    texture    based plant    leaf    classification. Advanced Concepts  for  Intelligent  Vision  Systems (ACVIS). 6475:45-353.
Chaki    J    dan    Parekh  R.  2012.  Designing    an
Automated    System    for    Plant    Leaf Racognition. International    Journal    of Advances  in  Engineering  & Technology . 2(1):149-158
Duda,  R.  O.,  Hart,  P.  E.,  &  Stork,  D. G. (2012). Pattern  classification .  John  Wiley
& Sons.
Eleyan dan Hasan. 2011. Co-Occurrence based Statistical Approach for Face Recognition . IEEE  on  Computer  and  Information Sciences. DOI:10.1109/ISCIS.2009.5291895 Ershad  S.F.  2011. Texture  Classification Approach  Based  on  Combination  of  Edge
&  Co-occurrence  and  Local  Binary Pattern. International
Conference
Computer Vision and Pattern Recognition.
Herdiyeni,  Y.  dan  J.  Adisantoso.  2011.
Computer  Vision  for  Plant  Identification.
On International Workshop Linking Biodiversity and Computer Vision
Technology to Enhance . IPB.
Herdiyeni  Y,  Nurfadhilah  E,  Zuhud  EA,
Damayanti  EK,  Arai  K,  dan  Okumura  H. 2013.  A  Computer  Aided  System  for
Tropical Leaf Medicinal Plant Identification. International Journal on
Advanced Science, Engineering and Information Technology, 3(1):23-27.
Kadir  A,  Nugroho  LE,  dan  Santosa  PI.  2011.
Leaf    classification    using    shape,    color, and  Texture. International    Journal    of Computer    Trends  &  Technology  (IJCTT) 225-230.
Kulsum,    Lies    U.    2010. Identifikasi Tumbuhan  Hias    secara    Otomatis Menggunakan  Metode    Local    Binary Patterns    Descriptor  dan  Probabilistic Neural Network. Skripsi: Institut Pertanian Bogor.
Kumar    M    ,  Kamble  M,  Pawar  S  ,  Patil  P,
Bonde N. 2011. Survey on  Techniques  for Plant    Leaf    Classification. International Journal  of Modern  Engineering  Research (IJMER). 1(2):538-544
Kumar  N,  Belhumeur  PN,  Biswas  A,  Jacobs DW, Kress WJ, Lopez IC, dan Soares J V. 2012. Leafsnap: A computer vision system for  automatic  plant  species  identification. dalam Computer Vision–ECCV  2012  502- 516. Springer Berlin Heidelberg.
Kusmana  I.  2011. Penggabungan  fitur  Local Binary  Patterns  untuk  identifikasi  citra tumbuhan  obat [skripsi].  Bogor:  Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam, Institut Pertanian Bogor.
Lewis, H. G., & Brown, M. 2001 . A generalized confusion  matrix  for  assessing  area estimates from remotely sensed
data . International  Journal  of  Remote Sensing. 22(16):3223-3235. Masyhud. 2010. Lokakarya Nasional Tumbuhan  Obat    Indonesia    2010 . http://www.dephut.go.id/index.php/news/d etails/7043 [02 Desember 2013] Mohanaiah L, P. Sathyanarayana, L. GuruKumar. 2013. Image Texture Feature Extraction Using GLCM Approach. International  Journal  of  Scientific  and Research  Publications.  vol  3.  ISSN  2250- 3153.
Mohammadi et  aI. 2012. Novel  Shape-Texture Feature  Extraction  For  Medical  X-Ray Image  Classification. International Journal of Innovative Computing, Information and Control  Vol (8):659-676
Nugroho A.S., Witarto, Handoko.2003. Application  of  Support  Vector  Mechine  in Bioinformatics. Proccedding of Indonesian Scientific  Meeting  in  Central  Japan.  Giffu Japan.
Ojala  T., et  al .  2002. Multiresolution  Gray- Scale  and  Rotation  Invariant  Texture Clasification  with  Local  Binary  Pattern. IEEE Transaction on PAMI. Vol. 24(7):2037-2041.
Prasvita  DS  dan  Herdiyeni  Y.  2013. MedLeaf: Mobile  Application  for  Medicinal  Plant Identification Based on Leaf Image. International  Journal  on  Advanced
Science,  Engineering  and  Information
Technology. 3(2):5-8.
Selvarajah  S.  dan  Kodiruwakk  S R. Analysis and  Comparison    of    Texture    Based Image  Retrieval. International  Journal  of Latest    Trends    in    Computing.  2(1):108- 113.
Shannon  CE.  2001. A  mathematical  theory  of communication. ACM SIGMOBILE Mobile
Computing and Communications Review, 5(1):3-55
Vapnik  V,  Cortes  C.  1995. Support  Vector Networks. Journal  of  Machine  Learning 20(3):273- 297.doi:10.1023/A:1022627411411 Wu SG, Bao FS, Xu EY, Wang YX, Chang YF dan  Xiang  QL.  2007. A  leaf  recognition algorithm  for  plant  classification  using probabilistic neural network. dalam Signal Processing  and  Information  Technology, 2007  IEEE  International  Symposium on 11-16. IEEE.
Zuhud,  E.A.M.  2009. Potensi  Hutan  Tropika Indonesia    sebagai    Penyangga    Bahan Obat  Alam    untuk    Kesehatan    Bangsa. Jurnal Bahan  Alam  Indonesia.  Vol 6(6).