IDENTIFIKASI OTOMATIS LIMA JENIS RESAK (Vatica spp.) BERDASARKAN BEBERAPA KARAKTER MORFOLOGI DAUN DAN ALGORITMA PEMBELAJARAN MESIN

Resak (Vatica spp.) merupakan salah satu marga yang termasuk dalam suku tumbuhan berkayu, Diperocarpaceae, dengan beberapa jenis di antaranya terancam. Kemampuan identifikasi benar aspek penting upaya konservasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakter morfologi daun resak, kemiripan antar jenis, dan performa dari lima algoritma pembelajaran mesin mengidentifikasi otomatis resak. Karakter diukur adalah warna, ukuran, bentuk, tekstur Vatica spp. koleksi Kebun Raya Bogor. Perbedaan nilai rata-rata setiap dianalisis menggunakan analisis sidik ragam uji Tukey. Keragaman komponen utama kluster. Identifikasi dilakukan mesin, yaitu BayesNet, K-Nearest Neighbor, Artificial Neural Network, Random Forest, Support Vector Machine. Hasil menunjukkan bahwa (warna, tekstur) pada kelima resak mempunyai perbedaan signifikan. Semua secara signifikan mempengaruhi penciri Pada tingkat 80%, dikelompokkan menjadi tiga kluster, kluster I (V. granulata, V. pauciflora, venulosa), II bantamensis), III rassak). Algoritma terbaik melakukan Neighbor overall accuracy 0,92, koefisien Kappa 0,90, precision 0,93, recall 0,92.