Implementasi Color Local Binary Pattern Dan Fuzzy K-Nearest Neighbors Untuk Klasifikasi Tumbuhan Pada Citra Daun

Abstract

Keanekaragaman tumbuhan sangatlah beragam, pemanfaatannya pun digunakan diberbagai bidang oleh manusia. Karna perbedaan manfaat pada tiap jenis tumbuhan, maka banyak peneliti melakukan penelitian tentang identifikasi tumbuhan. Identifikasi tumbuhan dapat diterapkan dengan mengenali organ tumbuhan salah satunya daun. Daun dapat digunakan sebagai pengenal jenis tumbuhan karena setiap jenis tumbuhan memiliki ciri khas daun yang berbeda-beda berdasarkan bentuk, warna dan tekstur daun. Pada penelitian ini dibuatlah model dengan metode Color Local Binary Pattern dan Fuzzy K-Nearest Neighbors untuk identifikasi tumbuhan menggunakan citra daun. Data citra daun yang digunakan berjumlah 750 data citra daun, yang terdiri dari 15 kelas berbeda, yang mana masingmasing kelas memiliki 50 data citra. Dari penelitian ini didapatkan nilai akurasi terbaik 97,3333% dilipatan ke 10. Sedangkan, rata-rata akurasi terbaik 90,53%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan metode Color Local Binary Pattern dan Fuzzy KNearest Neighbors mampu untuk mengidentifikasi tumbuhan berdasarkan citra daun