Klasifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor)

  • Sri Ayu Rosiva Srg UPU (Universitas Potensi Utama)
  • Muhammad Zarlis Universitas Sumatra Utara
  • Wanayumini Wanayumini Universitas Potensi Utama
Keywords: GLCM, Klasifikasi, K-NN, Pre-processing

Abstract

Banyaknya jenis tanaman yang bentuknya hampir mirip sangat menyulitkan masyarakat Indonesia dalam melakukan klasifikasi ataupun pengelompokkan dan banyaknya penelitian sistem klasifikasi daun tanaman yang menghasilkan akurasi yang rendah tidak mencapai 90%. Maka diperlukan sistem klasifikasi yang lebih akurat dan performance yang menghasilkan tingkat kesalahan kecil. Berdasarkan masalah tersebut maka tujuan penelitian ini akan membangun sistem klasifikasi jenis tanaman berdasarkan citra daun dengan sistem yang akurat dan tingkat kesalahan yang minimal kecil sehinga dapat digunakan untuk mempermudah masyarakat dalam melakukan pengenalan ataupun pengelompokkan jenis tanaman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah GLCM (Gray Level Co-Occurence) untuk ekstraksi ciri dan K-NN (K-Nearest Neighbor) untuk klasifikasi. Tahapan penelitian terdiri dari pre-processing, ektraksi ciri, dan klasifikasi.  Tahap pre-processing melakukan resize citra RGB lalu dikonversi ke Grayscale. Tahap ektraksi ciri menggunakan metode GLCM diambil ciri dari empat fitur entrophy, homogeneity, energy dan contras dengan sudut 0o, 45o, 90o dan 135o. Tahap klasifikasi dengan K-NN. Sistem klasifikai dengan K-NN memperlihatkan bahwa akurasi terbaik dengan penggunaan nilai ketetanggan k =1 mencapai 98%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] T. WULANDARI, T. Susanti, and N. Nuraida, “KEANEKARAGAMAN JENIS TANAMAN OBAT TRADISIONAL DI DESA PELAWAN KECAMATAN PELAWAN KABUPATEN SAROLANGUN.” UIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi, 2020.
[2] M. F. Ab Jabal, S. Hamid, S. Shuib, and I. Ahmad, “Leaf features extraction and recognition approaches to classify plant,” Journal of Computer Science, vol. 9, no. 10, p. 1295, 2013.
[3] H. Fu and Z. Chi, “Combined thresholding and neural network approach for vein pattern extraction from leaf images,” IEE Proceedings-Vision, Image and Signal Processing, vol. 153, no. 6, pp. 881–892, 2006.
[4] R. Rosnelly, “Identification of malaria disease and its stadium based on digital image processing,” 2016.
[5] A. Devaraj, K. Rathan, S. Jaahnavi, and K. Indira, “Identification of plant disease using image processing technique,” in 2019 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), 2019, pp. 749–753.
[6] W. Wanayumini, O. S. Sitompul, M. Zarlis, S. Suwilo, and A. M. H. Pardede, “A Research Framework for Supervised Image Classification For Tornado Chaos Phenomena,” Int. J. Eng. Technol, vol. 7, no. 4.15, p. 447, 2018.
[7] N. V. Shree and T. N. R. Kumar, “Identification and classification of brain tumor MRI images with feature extraction using DWT and probabilistic neural network,” Brain informatics, vol. 5, no. 1, pp. 23–30, 2018.
[8] X. Zhang, Y. Qiao, F. Meng, C. Fan, and M. Zhang, “Identification of maize leaf diseases using improved deep convolutional neural networks,” IEEE Access, vol. 6, pp. 30370–30377, 2018.
[9] Y. Lu, S. Yi, N. Zeng, Y. Liu, and Y. Zhang, “Identification of rice diseases using deep convolutional neural networks,” Neurocomputing, vol. 267, pp. 378–384, 2017.
[10] N. Nafisah, R. I. Adam, and C. Carudin, “Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID-19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 5, no. 2, pp. 128–132, 2021.
[11] I. K. A. Adiputra, R. Patmasari, and R. Magdalena, “Face Recognition Using the Direct GLCM and K-NN Methods,” in Symposium of Future Telecommunication and Technologies (SOFTT), 2018, no. 2.
[12] S. Redjeki, “Perbandingan Algoritma Backpropagation dan K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Identifikasi Penyakit,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2013, vol. 1, no. 1.
[13] W. Eldayosa, M. Astiningrum, and A. N. Rahmanto, “IDENTIFIKASI KUALITAS DAUN BAYAM DENGAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN YUV COLOR MOMENTS.,” in Seminar Informatika Aplikatif Polinema, 2020, pp. 265–269.
[14] I. Purnamasari and T. Sutojo, “Pengenalan Ciri Garis Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Fitur (Glcm) Dan Metode K-nn,” Jurnal VOI (Voice Of Informatics), vol. 6, no. 1, 2017.
[15] R. Andrian, D. Maharani, M. A. Muhammad, and A. Junaidi, “Butterfly identification using gray level co-occurrence matrix (glcm) extraction feature and k-nearest neighbor (knn) classification,” Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 11–21, 2020.
[16] F. S. Ni’mah and T. Sutojo, “Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurence Matrix dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 51–56, 2018.
[17] F. Y. Manik, S. K. Saputra, and D. S. B. Ginting, “Plant Classification Based on Extraction Feature Gray Level Co-Occurrence Matrix Using k-nearest Neighbour,” in Journal of Physics: Conference Series, 2020, vol. 1566, no. 1, p. 12107.
[18] M. H. Purnomo and A. Muntasa, “Konsep pengolahan citra digital dan ekstraksi fitur,” Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[19] M. A. Siddiq, I. Santoso, and A. A. Zahra, “IDENTIFIKASI WAJAH MANUSIA DENGAN ANALISIS KOMPONEN BEBAS,” Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, vol. 6, no. 2, pp. 254–259, 2017.
[20] W. T. R. I. UTAMI, “IDENTIFIKASI JENIS DAUN TANAMAN OBAT TRADISIONAL DENGAN METODE GLCM (GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX) DAN KNN (K-NEAREST NEIGHBORS).”
[21] A. Abualola, T. S. Gunawan, M. Kartiwi, E. Ambikairajah, and M. H. Habaebi, “Development of Colorization of Grayscale Images Using CNN-SVM,” Advances in Robotics, Automation and Data Analytics: Selected Papers from ICITES 2020, vol. 1350, p. 50, 2021.
[22] N. Zulpe and V. Pawar, “GLCM textural features for brain tumor classification,” International Journal of Computer Science Issues (IJCSI), vol. 9, no. 3, p. 354, 2012.
[23] M. Kang and N. J. Jameson, “Machine Learning: Fundamentals,” Prognostics and Health Management of Electronics: Fundamentals, Machine Learning, and the Internet of Things, pp. 85–109, 2018.
[24] H. binti Jaafar, N. binti Mukahar, and D. A. B. Ramli, “A methodology of nearest neighbor: Design and comparison of biometric image database,” in 2016 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD), 2016, pp. 1–6.
Published
2022-03-31
How to Cite
Rosiva Srg, S., Zarlis, M., & Wanayumini, W. (2022). Klasifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor). MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 21(2), 477-488. https://doi.org/https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1572
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)