## APLIKASI MOBILE UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI DAUN SECARA REAL TIME
Zaki Imaduddin 1) , Hilmy Abidzar Tawakal 2)
1), 2) Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Kampus A, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri. Jl. Margonda Raya No. 522, Depok Email : zaki_ip@yahoo.com . 1) , hilmy@nurulfikri.com. 2)
Penelitian ini diajukan untuk pendeteksian dan klasifikasi daun menggunakan sistem operasi android, dimana penelitian ini merupakan hasil pengembangan dari penelitian sebelumnya yang juga melakukan deteksi dan klasifikasi daun[1],  pada  eksperimen  ini  kami  menggunakan  1.907  sample  daun  Flavia  dimana  1335  daun  untuk  data pembelajaran  dan  572  daun  untuk  data  uji.  Kami  menggunakan  3  jenis  daun  yang  berbeda  untuk  dideteksi  dan diklasifikasi  oleh  sistem  dimana  ini  belum  ada  penelitian  yang  melakukan  proses  deteksi  dan  pengenalan  sekaligus dengan  menggunakan  objek  daun.  Kami  menggunakan  metode  AdaBoost  untuk  mendeteksi  daun  dan  kami menggunakan  SVM  untuk  proses  klasifikasi,  sedangkan  untuk  ekstraksi  fitur  kami  menggunakan  haar  like  fitur  dan LBP. hasil akurasi yang diperoleh dalam proses deteksi dan pengenalan dengan menggunakan mobile phone berbasis android ialah 66,91%. Aplikasi ini sangat penting bagi masyarakat untuk sarana pembelajaran dalam mengetahui tiap jenis daun yang ada disekitar kita.
Kata Kunci: Android, AdaBoost, SVM, Haar Like Fitur, LBP

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  agraris  yang  terkenal  akan kekayaan rempah rempah dan  berbagai  jenis tanaman. Dari  dulu  hingga  sekarang  tanaman  herbal  ataupun tanaman  obat  dapat  menyembuhkan  berbagai  macam penyakit.  Dari  data  yang  berhasil  dirangkum  ternyata di  indonesia  sendiri  terdapat  lebih  dari  38.000  spesies tumbuhan  [2]  yang  tersebar  diberbagai  wilayah  dan perhutanan indonesia.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  identifikasi  tanaman sangat  dibutuhkan  dimana  setiap  bagiannya  terdapat berbagai  karakteristik  yang  mewakili  tumbuhan tersebut, diantaranya  adalah  bentuk, warna dan tekstur [3]. Beberapa penelitian lain yang berhubungan dengan pengenalan jenis tumbuhan dengan mengidentifikasikan  jenis  daunnya  juga  telah  banyak dilakukan  Salah  satunya  ialah  dengan  Pendekatan  dan metode  yang  digunakanpun  berbeda-beda.  Pada penelitian  [4]  daun  diklasifikasikan  berdasarkan  ciri betuk  (fitur  morfologi),  dan  tekstur.  Fitur  morfologi yang  menggunakan  5  basic  fitur,  sedangkan  fitur tekstur  didapatkan  dengan  menggunakan  Gray-Level Co-occurrence  Matrix  (GLCM),  kedua  fitur  tersebut digabungkan  dengan  menggunakan  PNN.  Dengan menggunakan  dataset  daun  dari  flavia,  akurasi  dari penggabungan dua metode tersebut menghasilkan nilai sebesar 93.0833%
Beberapa  penelitian  tentang  daun  serupa  dengan penelitian  [4][5]  yang  juga  menggunakan  fitur morfologi  dan  tekstur,  Penggunaan  fitur  morfologi untuk  klasifikasi  daun  memberikan  peningkatan  pada tingkat akurasi. Namun penggunaan fitur tersebut juga memberikan beban komputasi tambahan yang membuat proses klasifikasi menjadi lebih lambat. Pada
penelitian  ini,  jumlah  fitur  yang  digunakan  dibatasi untuk  meningkatkan  performa  dari  classifier,  hal  ini dilakukan  untuk  memudahkan  sistem  dijalankan  pada perangkat  bergerak  dengan  sumber  daya  terbatas (mobile devices).
Penelitian  ini  melanjutkan  penelitian  sebelumnya dimana  sampai  saat  ini  belum  ada  penelitian  yang dapat mengenali beberapa jenis daun sekaligus, karena diharapkan  hal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  ke depan  mengenai  pengenalan  jenis  daun  langsung  dari pohonnya  secara  realtime  tanpa  harus  memetik  atau merusak tanaman. deteksi dibutuhkan untuk memfokuskan  atau  mencari  dimana  letak  daun  berada dan  mengenali  jenis  atau  nama  daunnya,  sehingga benda-benda  lain  seperti  batang  atau  serangga  tidak menjadi halangan untuk proses pengenalan daun.
Penelitian ini menggunakan beberapa metode diantaranya  ialah  proses  Ekstraksi  Fitur  dengan menggunakan  metode  Haar  like  Fitur  kemudian metode  Adaboost  untuk  mendeteksi  keberadaan  daun, metode Local Binary Pattern (LBP) untuk ekstaksi fitur dengan  mengambil  bentuk  tekstur  dari  daun  yang diubah  kedalam  bentuk  histogram,  dan  untuk pengenalannya  digunakan  metode  Support  Vector Machine  (SVM),  dimana  tiap  daun  diklasifikasi berdasarkan jenisnya.
Setelah  objek  daun  terdeteksi    proses  selanjutnya adalah  mengenali  jenis  daun.  Proses  pengenalan dilakukan    dengan  menggunakan  fitur  tekstur.  Fitur tekstur  pada  daun  dihitung  dengan  algoritma  LBP (Local  Binary  Pattern).  Classifier  yang  digunakan untuk  melakukan  proses  klasifikasi  adalah  dengan SVM (Support Vector Machine).
Penelitian ini  menggunakan dataset flavia [6], Dimana tujuan utama dalam penelitian  ini  ialah  sebagai  sarana pembelajaran  dalam  hal  pengenalan  daun  secara  real time  dengan  menggunakan  mobile  phone.  Seiring dengan  banyaknya  pengguna  mobile  phone  maka penelitian  ini  juga  menjadikan  objek  mobile  phone dalam  menerapkan  sistem  pendeteksi  dan  pengenalan pada beberapa jenis daun pada satu waktu.

## 2. PEMBAHASAN
Beberapa algoritma yang akan dibahas pada penelitian ini  ialah  Adaboost,  sebagai  metode  untuk  mendeteksi, SVM  digunakan  untuk  metode  klasifikasi,  sedangkan untuk  proses  ekstraksi  fitur  digunakan  dua  metode yaitu  Haar  like  fitur  dan  LBP.  Beberapa  penelitian tidak  membahas  mengenai  deteksi  dan  pengenalan. berikut  penjelasan  mengenai  beberapa  metode  yang digunakan.
Adaptive Boosting ( AdaBoost )
AdaBoost atau biasa disebut dengan Adaptive Boosting ,  merupakan  algoritma  yang  terdiri  dari kumpulan weak  classifier yang  dibentuk  menjadi strong  classifier [7].  Adaboost  diperkenalkan  oleh Freund  dan  Schapire  pada  tahun  1995  [8].  Algoritma ini tersusun atas beberapa stage (classifier) yang ditiap stage  tersebut  terdapat  fitur  fitur  yang  sudah  diseleksi berdasarkan  error  terkecil.  Algoritma  AdaBoost disusun dengan menggunakan persamaan dibawah ini:
Data citra diberikan label dimana
untuk data negatif dan positif berturut-turut.
Untuk setiap citra training, diberi koordinat
dengan
untuk  citra  yang  tidak
mengandung  object  (citra  negatif),  dan untuk citra berisi object (citra positif).
Inisialisasikan  bobot untuk
berturut-turut,  di  mana dan    adalah  jumlah  negatif dan positif berturut-turut.
Setiap citra diberi bobot awal yang sama, untuk citra negatif, dan   untuk
citra  positif.  Di  mana  m  adalah  jumlah  total  citra negatif,  dan  l  adalah  jumlah  total  citra  positif  yang digunakan dalam proses training.

## Untuk
1. Normalisasikan bobot,
2. Untuk setiap fitur,  , latih sebuah  classifier yang  dibatasi  agar  menggunakan  sebuah  fitur tunggal.  Kesalahan  dievaluasi  sehubungan dengan
3. Pilih  classifier, ,  dengan  kesalahan  terendah
.
4. Perbaharui bobot:
dimana jika  data diklasifikasi  dengan  benar, jika sebaliknya, dan .
Untuk  menentukan  satu classifier terbaik  diperlukan beberapa  iterasi  perhitungan  seperti  menghitung error dan update bobot. Hasil perolehan fitur yang memiliki fitness  function paling  optimal  atau error yang  paling rendah  maka  dia  yang  akan  masuk  ke classifier pertama.
Hal  ini  dilakukan  secara  berulang  selama  iterasi tertentu  hingga  didapatkan weak  classifier terpilih untuk menentukan keberadaan objek yang ditempatkan pada masing-masing stage yang telah terbentuk dengan metode AdaBoost .
Year Author Title Dataset Method Classifier Feature 2010 Krishna Singh SVM-BDT PNN and Fourier Moment Technique for Classification of Leaf Shape Citra Daun Klasifikasi SVM-BDT PNN Morfologi,vein Feature 2011 A. Kadir Neural Network Application on Foliage Plant Identification Citra Daun Segmentasi dan Identifkasi Klasifier PNN shape, vein, color, and texture features 2013 So fi ene Mouine A S hape-based Approach for Leaf Classification using Multiscale Triangular Representation Citra Daun Klasifikasi
Triangle Side
Lengths and Angle Representation (TSLA) Shape, texture and color Feature 2013 Yeni Herdiyeni A Computer Aided System For Tropical Leaf Medicinal Plant Identification Citra Daun Identifikaksi PNN+PDR morphology, shape and texture Feature 2014 G.Karuna WaSS: A Novel Hybrid Method for Object Recognition Using Wavelet based Statistical and Structural Approaches Citra Daun Klasifikasi WaSS Statistical features 2015 Zaki I Deteksi dan Klasifikasi daun menggunakan Metode Adaboost dan SVM Citra Daun Deteksi dan Klasifikasi AdaBoost dan SVM Tekstur 2015 Zaki I Aplikasi Mobile untuk Deteksi dan Klasifikasi daun Citra Daun Deteksi dan Klasifikasi via Mobile AdaBoost dan SVM
Tekstur
Table 1. Penelitian terkait dan metode yang diusulkan
Gambar 2 . Deteksi 3 jenis daun dalam 1 citra
Gambar 3 . Alur ekstraksi fitur dan deteksi dengan Haar- like dan AdaBoost
Gambar 4 . Proses training via mobile
Ekstraksi Fitur ( Feature Extraction )
Haar-like Feature merupakan metode ekstraksi  fitur  yang  dalam  penelitian  ini  digunakan untuk  proses  pencirian  fitur  tiap  daun,  dimana perhitungan pada dasarnya Haar fitur ialah menentukan nilai  rata-rata  dari  sisi  yang  berwana  putih  dikurangi dengan  nilai  rata-rata  dari  sisi  yang  berwarna  hitam. Berikut gambar haar like fitur yang digunakan:
namun dengan integral image maka proses perhitungan nilai  dari  tiap  fitur  akan  lebih  cepat  [9].  Pada  integral image di  lokasi  x,y  merupakan  hasil penjumlahan dari posisi  piksel  mulai  dari  sebelah  kiri  atas.  Berikut persamaanya.
Hasil  dari  deteksi  daun  menggunakan  AdaBoost  dan fitur Haar like dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.

## Proses deteksi dengan Adaptive Boosting (AdaBoost)
Berikut  ini  beberapa ketentuan  untuk  mendeteksi    dan mengklasifikasikan  daun  dengan  proses  training  dan testing, dimana  hal tersebut dapat dilihat pada gambar 4 diatas, berikut penjelasannya:
Proses Training dan Testing:
1. Mengambil sampel daun sebesar 70%  dari tiap  spesies  daun  (total  1.335  daun)  dari total keseluruhan daun sebanyak 1.907.
2. Ekstraksi fitur dilakukan dengan
melibatkan  ratusan  ribu  fitur  dan  ribuan nilai  yang  diambil  menggunakan  metode
viola  jones,  namun  perhitungan  menjadi lebih  cepat  dengan  menggunakan  metode viola jones.
3. AdaBoost  digunakan  untuk  menyeleksi setiap  fitur  dari  hasil  ekstraksi  fitur, sehingga didapati fitur-fitur yang mewakili tiap jenis daun. Fitur tersebut di kumpulkan berdasarkan  berdasarkan  error terkecil  dan treshold  yang  kemudian  dikumpulkan kedalam  bentuk cascade atau stage dengan jumlah stage tertentu.
4. Proses training/latih dan ekstraksi fitur juga dilakukan  di  dalam  sistem  mobile,  dimana setiap  daun  juga  dilakukan  proses  training dengan  menggunakan  SVM  dan  LBP, dimana  setiap  jenis  daun  di  deteksi  dan disimpan  datanya  lalu  dilakukan  proses training untuk dilakukan proses pengenalan daun via mobile.

## Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  teknik klasifikasi  yang  masih  relatif  baru,  teknik  ini  telah banyak digunakan oleh para peneliti untuk menyelesaikan  permasalahan  mengenai  komputasi, dalam  metode  ini,  kita  berusaha  untuk  menentukan fungsi  hiperplane  atau  klasifier  terbaik  antara  fungsi yang  tidak  terbatas  jumlahnya  untuk  memisahkan  dua macam  objek,  Hyperplane  terbaik  adalah  hyperplane yang terletak di tengah-tengah antara set objek dari dua kelas,  mencari  hyperplane  terbaik  ekuivalen  dengan maksimal margin atau jarak antara dua objek dari kelas yang berbeda.
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data,  dalam kasus ini,  peneliti menggunakan  SVM untuk melakukan  pengenalan  daun  berdasarkan  jenisnya. dibantu dengan metode ekstraksi fitur yaitu LBP, Local Binary Pattern merupakan metode texture deteksi yang digunakan  untuk  mengambil  pola  tekstur  dari  daun yang  ubah  menjadi  bentuk  histogram,  dimana  pola histogram  yang  dihasilkan  dijadikan  penciri  dari  tiap daun.

## 3. HASIL EKSPERIMEN
Penggabungan  antara  Metode  adaboost  dan  SVM menghasilkan  deteksi  dan  pengenalan  daun,  dimana kedua  metode  tersebut  perlu  dilengkapi  dengan  fitur ekstraksi untuk membantu pengenalan daunnya. Untuk tahapan awal  dalam proses training dan  ekstraksi  fitur dilakukan  di  komputer  dimana  proses  pembelajaran
T r ai ni n g T e s ti n g
Gambar 1. Ekstraksi fitur daun dengan fitur Haar-like
dilakukan  menggunakan  1.335  daun  yang  terbagi menjadi  32  jenis  untuk  di  ekstraksi  tiap  fiturnya menggunakan haar like fitur dan di seleksi berdasarkan error  terkecil  dan  tresholdnya,  setelah  itu  sistem mengubah hasil seleksi fitur ke dalam bentuk klasifier- klasifer  baru  atau  stage,  dimana  setiap  stage mengandung  fitur-fitur  yang  nantinya  akan  digunakan untuk  mengetahui  posisi  dan  mendeteksi  daun.  Setiap stage  akan  dikemas  dalam  sebuah  file  yang  .xml, dimana file tersebut digunakan untuk proses pengenalan daun.
Gambar 5. Proses pembelajaran (Training)
Gambar 6. Proses Klasifikasi
Untuk  proses  klasifikasi  atau  pengenalan  daun dilakukan  didalam  sistem  mobile,  dimana  setiap  daun akan  ditraining  dan  dikenali  berdasarkan  jenisnya. Didalam  sistem  mobil  juga  dilakukan  proses  ekstraksi fitur dengan menggunakan LBP, dan jumlah daun yang diekstraksi  fiturnya  tergantung  dari  hasil  deteksi,  atau dengan kata lain tergantung seberapa besar kemampuan  file  .xml  untuk  menghasilkan  sistem deteksi daunnya, semakin banyak daun yang terdeteksi, maka  semakin  banyak  pula  daun  yang  dapat  dikenali, Metode  SVM  menggunakan  hasil  Ekstraksi  fitur  dari LBP untuk mengklasifikasikan daun terhadap jenisnya.
Berdasarkan  jenis  daunnya  melalui  3  citra  daun  yang berbeda  didalam    1  gambar  dan  masing-masing  sudah dibagi  menjadi  136  kelompok  citra  daun,  dengan menggunakan  metode  yang  diusulkan  pada  paper  ini, dari deteksi dan pengenalan daun menggunakan mobile menghasilkan  akurasi  sebesar  66,91%.  Contoh  deteksi dan klasifikasi daun menggunakan mobile phone dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 7. Hasil Deteksi dan Klasifikasi via Mobile

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  dan melakukan  pengenalan  daun  secara  realtime,  dimana
pengembangan dari sistem ini diharapkan bisa menjadi sarana pembelajaran bagi masyarakat untuk mengetahui  berbagai  jenis  tanaman  secara  realtime berdasarkan  daunnya.    Hasil  penelitian  yang  didapat dari  proses  deteksi  dan  klasifikasi  ini  adalah  dengan metode  deteksi  menggunakan  metode  AdaBoost menghasilkan  akurasi  sebesar  49,26%,  sedangkan dengan  menggunakan  metode  Adaboost  dan  SVM dengan  sistem  mobile  hasil  akurasi    yang  didapatkan mencapai  66,91%.  Diperlukan  pengembangan  lebih lanjut untuk menghasilkan pengenalan daun yang lebih optimal.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih yang sebesar-besarnya kepada tim riset mahasiswa STT Terpadu Nurul Fikri atas masukan dan dukungannya, dan  juga kepada para donatur, sehingga penelitian ini bisa berjalan dengan baik.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Z. Imaduddin, Hilmy A.T,  “Deteksi dan Klasifikasi Daun Menggunakan Metode Adaboost dan SVM” In Proceeding of semnasteknomedia , pp. 3.2-43, 2015.
[2] Bappenas.  2003.  Indonesia  Biodiversity  Strategy and Action Plan 2003-2020. Jakarta: Bappenas.
[3] Mouine  Sofiene,  Yahiaoui  Itheri,  Blondet  Anne Verroust  “A  shape  based  approach  for  leaf classification using multiscale triangular representation” Third ACM International Conference on Multimedia Retrieval 2013.
[4] Kadir, A., Nugroho, L. E., Susanto, A., & Santosa, P. I. (2011c). Neural network application on foliage plant identification.International Journal of Computer Applications, 29, 15-22
[5] Y.  Herdiyeni  et  al.,“A  computer  aided  system  for tropical  leaf  medicinal  plant  identification.” IJASEIT, vol. 3, no. 1, pp. 23-27, 2013.
[6] S.  Wu,  F.  Bao,  E.  Xu,  Y.-X.  Wang,  Y.-F.  Chang, and  Q.-L.  Xiang.  A  leaf  recognition  algorithm  for plant  classification  using  probabilistic  neural network.  In Signal  Processing and  Information Technology,  2007  IEEE  International Symposium on , pages 11 –16, dec. 2007.
[7] Ruan, Q. Ruan, and X. Li, “Real Adaboost feature selection  for  Object  Recognition,”  in IEEE  10th International  Conference  On  Signal  Processing Proceeding , pp. 1402–1405, 2010.
[8] Yoav  Freund  and  Robert  E.  Schapire.  A  decision- theoretic  generalization  of  on-line  learning  and  an application  to  boosting. Journal  of  Computer  and System Sciences , 55(1):119.139, August 1997.
[9] Viola,  Paul  A.  and  Jones,  Michael  J.  "Rapid Object  Detection  using  a  Boosted  Cascade  of Simple Features", IEEE CVPR, 2001.
Native Development Kid
(NDK)