{"title":"邻居K-Nearest方法的应用,以确定木材类型为家具材料","authors":"Hilma Aszahrah, Siska Anraeni, Herdianti Darwis","doi":"10.33096/busiti.v3i4.1441","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pengenalan jenis kayu dapat dilakukan dengan melakukan pengamatan berdasarkan pada ciri-ciri tertentu yaitu dengan menggunakan parameter tekstur, berat, warna dan lain sebagainya. Begitupun dengan memilih jenis kayu sebagai bahan furniture, selama ini sering dilakukan adalah dengan melihat saja atau memegang kayu secara umum dengen memperhatikan teksturnya. Selain akurasi yang kurang, cara ini juga membutuhkan pengalaman yang cukup banyak apalagi dalam memilih kayu yang akan digunakan dalam membuat dekorasi rumah seperti jendela dan kursi dibutuhkan kayu yang kuat dan kokoh karena itu sistem pengenalan jenis kayu yang akurat dan praktis sangat penting untuk dikembangkan. Mengingat banyaknya jenis kayu yang memiliki kesamaan ciri sehingga sulit mengindetifikasi jenis kayu yang akan digunakan sebagai bahan furniture oleh karena itu dikembangkan suatu sistem teknik klasifikasi untuk identifikasi jenis kayu dengan metode GLCM. Metode ini merupakan suatu metode yang melakukan analisis terhadap suatu piksel pada citra dan mengetahui tingkat keabuan yang sering terjadi, metode yang paling sering digunakan untuk analisis tekstur yang didasarkan pada ciri statistik citra yang dimana dalam perhitungan statistiknya menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas, dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Hasil penelitian menunjukkan dari tahap pengujian dengan nilai K=1,K=7,K=10,K=12, dan K=15 dengan jumlah data training sebanyak 45 data didapatkan nilai K=1 sebagai nilai persentase tertinggi dengan tingkat akurasi sistem sebesar 91%.","PeriodicalId":447053,"journal":{"name":"Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam","volume":"38 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Metode K-Nearest Neighbor untuk Mengidentifikasi Jenis Kayu sebagai Bahan Furniture\",\"authors\":\"Hilma Aszahrah, Siska Anraeni, Herdianti Darwis\",\"doi\":\"10.33096/busiti.v3i4.1441\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Pengenalan jenis kayu dapat dilakukan dengan melakukan pengamatan berdasarkan pada ciri-ciri tertentu yaitu dengan menggunakan parameter tekstur, berat, warna dan lain sebagainya. Begitupun dengan memilih jenis kayu sebagai bahan furniture, selama ini sering dilakukan adalah dengan melihat saja atau memegang kayu secara umum dengen memperhatikan teksturnya. Selain akurasi yang kurang, cara ini juga membutuhkan pengalaman yang cukup banyak apalagi dalam memilih kayu yang akan digunakan dalam membuat dekorasi rumah seperti jendela dan kursi dibutuhkan kayu yang kuat dan kokoh karena itu sistem pengenalan jenis kayu yang akurat dan praktis sangat penting untuk dikembangkan. Mengingat banyaknya jenis kayu yang memiliki kesamaan ciri sehingga sulit mengindetifikasi jenis kayu yang akan digunakan sebagai bahan furniture oleh karena itu dikembangkan suatu sistem teknik klasifikasi untuk identifikasi jenis kayu dengan metode GLCM. Metode ini merupakan suatu metode yang melakukan analisis terhadap suatu piksel pada citra dan mengetahui tingkat keabuan yang sering terjadi, metode yang paling sering digunakan untuk analisis tekstur yang didasarkan pada ciri statistik citra yang dimana dalam perhitungan statistiknya menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas, dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Hasil penelitian menunjukkan dari tahap pengujian dengan nilai K=1,K=7,K=10,K=12, dan K=15 dengan jumlah data training sebanyak 45 data didapatkan nilai K=1 sebagai nilai persentase tertinggi dengan tingkat akurasi sistem sebesar 91%.\",\"PeriodicalId\":447053,\"journal\":{\"name\":\"Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam\",\"volume\":\"38 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-11-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.33096/busiti.v3i4.1441\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33096/busiti.v3i4.1441","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor untuk Mengidentifikasi Jenis Kayu sebagai Bahan Furniture
Pengenalan jenis kayu dapat dilakukan dengan melakukan pengamatan berdasarkan pada ciri-ciri tertentu yaitu dengan menggunakan parameter tekstur, berat, warna dan lain sebagainya. Begitupun dengan memilih jenis kayu sebagai bahan furniture, selama ini sering dilakukan adalah dengan melihat saja atau memegang kayu secara umum dengen memperhatikan teksturnya. Selain akurasi yang kurang, cara ini juga membutuhkan pengalaman yang cukup banyak apalagi dalam memilih kayu yang akan digunakan dalam membuat dekorasi rumah seperti jendela dan kursi dibutuhkan kayu yang kuat dan kokoh karena itu sistem pengenalan jenis kayu yang akurat dan praktis sangat penting untuk dikembangkan. Mengingat banyaknya jenis kayu yang memiliki kesamaan ciri sehingga sulit mengindetifikasi jenis kayu yang akan digunakan sebagai bahan furniture oleh karena itu dikembangkan suatu sistem teknik klasifikasi untuk identifikasi jenis kayu dengan metode GLCM. Metode ini merupakan suatu metode yang melakukan analisis terhadap suatu piksel pada citra dan mengetahui tingkat keabuan yang sering terjadi, metode yang paling sering digunakan untuk analisis tekstur yang didasarkan pada ciri statistik citra yang dimana dalam perhitungan statistiknya menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas, dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Hasil penelitian menunjukkan dari tahap pengujian dengan nilai K=1,K=7,K=10,K=12, dan K=15 dengan jumlah data training sebanyak 45 data didapatkan nilai K=1 sebagai nilai persentase tertinggi dengan tingkat akurasi sistem sebesar 91%.