ANALISIS TEKSTUR UNTUK IDENTIFIKASI TUMBUHAN OBAT MENGGUNAKAN KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE - Zahro, Hani Zulfia (PRODI TEKNIK INDUSTRI S1 ITN MALANG, 2016)
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 %).