Identifikasi landmark oleh sistem sangat sulit dilakukan karena untuk mengidentifikasi sistem
harus mengenali ciri – ciri data dari citra tersebut, agar sistem dapat mengenali ciri - ciri citra
landmark maka citra tersebut harus di feature extraction dan dilakukan pembalajaran yang
dijadikan kecerdasan buatan untuk komputer. Identifikasi Landmark Ikonik Menggunakan Metode
Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Support Vector Machine (SVM) merupakan sebuah
sistem yang dapat mengidentifikasi objek landmark yang ada pada citra dengan mengambil
lapisan-lapisan seluruh citra gambar. Lapisan-lapisan citra di feature extraction menggunakan
metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) kemudian lapisan-lapisan citra yang di feature
extraction dengan data training di klasifikasikan menggunakan Support Vector Machine (SVM)
sehingga sistem dapat mencari posisi dan mengidentifikasi nama landmark apa yang ada pada
citra. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan mendapati bahwa identifikasi landmark ikonik
menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient dan Support Vector Machine mendapatkan
akurasi sebesar 84,4% kebenaran.