Multi-SVM Dalam Identifikasi Bunga Berbasis Ekstraksi Ciri Orde Satu

Abstract

Bunga merupakan modifikasi tunas dimana bentuk, warna, dan susunannya menyesuaikan kepentingan dari tumbuhan tersebut. Bunga berfungsi sebagai tempat berlangsungnya penyerbukan. Ada sangat banyak jenis bunga yang dapat dikenali di dunia ini. Perkembangan teknologi saat ini dapat dimanfaatkan sebagai fasilitas kepada manusia untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengenali suatu citra. Penelitian ini, mengusulkan teknik mengidentifikasi citra bunga dengan ekstraksi ciri orde satu dan berbasis Multi-Support Vector Machine (Multi-SVM). Pemilihan ekstraksi ciri orde satu adalah karena merupakan ekstraksi ciri tekstur pada struktur makro yang dianggap cocok dalam mengidentifikasi jenis bunga. Pada tahap ekstraksi ciri, citra yang semula adalah citra RGB dikonversi terlebih dahulu menjadi citra berskala abu-abu. Multi-SVM memiliki keunggulan dalam mengklasifikasikan lebih dari dua kelas. Dalam penelitian ini digunakan lima jenis bunga yaitu Rose, Calendula, Peony, Leucanthemum Maximum, dan Iris dengan 300 citra pelatihan dan 150 citra pengujian. Berdasarkan pengujian identifikasi, menghasilkam akurasi sebesar 90.6667%.