Optimasi Seleksi Fitur Untuk Perbaikan Akurasi Support Vector Machine Classifier Pada Klasifikasi Citra Tanaman Rimpang - Sulistianingsih, Nani; Astutik, Fitri; Rahman, Arif (Unversitas Muhammadiyah Riau, 2024)
Tanaman Rimpang atau bahasa ilmiahnya Rhizome merupakan modifikasi batang yang tumbuh secara menjalar pada tanah dan berbentuk seperti tunas. Pemanfaatan tanaman rimpang tidak hanya digunakan sebagi bumbu dasar masakan tetapi digunakan sebagai obat herbal dengan khasiat tinggi. Tanaman rimpang semakin popular dengan adanya pandemi akibat virus Covid-19 yang melanda Indonesia dan dunia. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia (Kemenkes RI) mengeluarkan surat edaran pemanfaatan obat tradisional untuk memelihara kesehatan, pencegahan penyakit, dan perawatan kesehatan. Kemenkes RI menyarankan penggunaan obat herbal untuk meningkatkan imunitas. Namun, sebagian besar orang menilai jenis tanaman rimpang sulit diidentifikasi karena bentuknya yang mirip antara satu dengan yang lain. Oleh karena itu, studi ini bertujuan untuk menganalisis dan mengidentifikasi tanaman rimpang jenis Kunyit, Jahe, Kencur dan Lengkuas dengan mengoptimalkan metode seleksi fitur Recursive Feature Elimination (RFE) untuk mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan metode ekstraksi fitur tektur Local Binary Pattern (LBP) dan classifier Support Vector Machine (SVM). Hasil akurasi klasifikasi sebelum menggunakan SVM-RFE diperolah sebesar 67% dan setelah menerapkan metode seleksi fitur SVM-RFE diperoleh akurasi sebesar 81%. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan metode seleksi fitur dapat membantu dalam meningkatkan akurasi dan dapat mengidentifikasi citra tanaman rimpang dengan baik.