Pertumbuhan jumlah populasi manusia yang semakin meningkat setiap tahunnya yang dapat berdampak buruk bagi populasi hewan. Dampak buruk dari pertumbuhan manusia tersebut mengakibatkan berkurangnya habitat yang dimiliki oleh populasi hewan, sehingga dapat mengakibatkan penurunan jumlah populasi hewan dialam liar seperti jenis kucing besar. Oleh karena itu, untuk membantu mengatasi penurunan populasi hewan tersebut maka dibangun sebuah model klasifikasi yang akurat dan efisien. Model dibangun dengan menggabungkan fitur Pyramid Histogram of Oriented Gradient (PHOG) dan pengklasifikasi Support Vector Machine (SVM). Citra input di proses pada tahap preprocessing dan citra disegmentasi dengan menggabungkan median filter dan metode otsu untuk memisahkan pola pada pelindung tubuh hewan dari latar belakang pada citra. Selanjutnya citra di ekstraksi menggunakan fitur PHOG dan terakhir, citra yang telah di ekstraksi kemudian diklasifikasikan menggunakn pengklasifikasi SVM. Hasil penelitian ini berhasil mengklasifikasi citra yang berisikan pola pelindung tubuh yang dimiliki hewan dengan akurasi sebesar 89.87%.