Klasifikasi Jenis Daun Herbal Menggunakan Metode Logistic Regression dan Decision Tree Classifier Berdasarkan Fitur (Warna dan Bentuk)

Abstract

Penelitian ini membandingkan metode klasifikasi citra daun herbal menggunakan Logistic Regression dan Decision Tree Classifier. Ekstraksi fitur dilakukan berdasarkan warna (HSV), dan bentuk (eksentrisitas dan metrik). Fitur yang digunakan untuk mengenali jenis daun meliputi bentuk, warna, dan tekstur. Tidak semua jenis fitur perlu digunakan untuk melakukan komputasi hasil ektraksi, namun perlu diseleksi beberapa fitur yang paling berpengarauh dalam sistem temu kembali citra daun. Analisis keterkaitan korelasi antar fitur melalui seleksi fitur juga dikombinasikan dengan penggunaan kedekatan dalam menghitung similaritas pada sistem temu kembali. Dari data uji sebanyak 40 buah dan 3 jenis klasifikasi daun herbal (anggur, Ketapang, dan pisang) diperoleh keberhasilan pengujian sebanyak 37 data dengan tingkat akurasi yang layak. Hasil Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 40 sampel citra daun, dimana masing-masing jenis daun digunakan 4 sampai 6 sampel citra, memberikan persentase keberhasilan dalam identifikasi sebesar 80,93%.