Penerapan Metode Local Binary Pattern Untuk Pengenalan Jenis Daun Tanaman Obat Tradisional Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor - Fatma YR Dunggio; Andi Bode (Teknik Elektro - Universitas Ichsan Gorontalo, 2019)
Tanaman obat tradisional merupakan jenis tanaman yang mengandung zat aktif yang berfungsi mengobati dan digunakan oleh masyarakat untuk menyembuhkan ataupun mencegah dari berbagai macam penyakit. Akan tetapi dari sekian banyak tanaman yang ada menyebabkan masyarakat kesulitan dalam proses pengambilan tanaman obat tersebut dikarenakan hampir seluruh daun memliki kemiripan baik dari segi warna maupun bentuk dari setiap jenis daun. Oleh karena itu dilakukan penelitian untuk menguji metode Local Binary Pattern untuk ektraksi ciri dari setiap tanaman obat tradisional yang ada dan K-Nearest Neighbor untuk proses klasifikasi setelah dilakukan ektraksi dari metode Local Binary Pattern. Dari pengujian metode Local Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor mampu menghasilkan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 96.67%, nilai akurasi tersebut didapat dari perhitungan manual convusion matrix dengan nilai k=9. Hasil ektraksi dan klasifikasi dari metode Local Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor menggunakan 120 dataset yang dibagi menjadi 90 data training dengan 6 jenis daun tanaman obat yang terdiri dari 15 daun bayam duri, 15 daun binahong, 15 daun jarak, 15 daun afrika, dan 15 daun sirih dengan percobaan 30 data testing