Identifikasi Serat Lurus Dan Miring Pada Kayu Olahan Menggunakan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor

Abstract

Kayu olahan merupakan salah satu komoditas terbesar Indonesia yang diperdagangkan di dunia . Kayu yang diekspor memiliki tingkat kualitas yang bisa dilihat dari pola serat kayu pada permukaannya. Pensortiran kayu saat ini masih dilakukan oleh orang ahli dengan hasil yang belum optimal. Maka diperlukan sistem pensortiran kayu otomatis untuk mengurangi kesalahan dalam proses pensortiran. Pada penelitian ini penulis telah merancang sistem klasifikasi kayu otomatis berbasis pengolahan citra digital dengan algoritma ekstraksi ciri statistik orde pertama dan klasifikasi K-Neareset neighbor (K-NN). Berdasarkan hasil simulasi, sistem dapat mengklasifikasikan kayu olahan berdasarkan seratnya, yaitu kayu dengan serat lurus dan miring dengan hasil akurasi tertinggi yang didapatkan adalah 83,12%.

Kata kunci : kayu olahan, ekstraksi ciri, klasifikasi, K-NN.