IDENTIFIKASI SERAT LURUS DAN MIRING PADA KAYU OLAHAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR

GURNITA KONCARA INDRALOKA

Informasi Umum

Kode

15.04.442

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Image Processing - Computer Vision

Dilihat

56 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAK

Kayuolahanmerupakankomoditasterbesarketiga di Indonesia yang diperdagangkan di duniasetelahminyakdan gas.Kayu yang diekspormemilikitingkatkualitas yang bisadilihatdaripolaseratkayupadapermukaannya.Semakintinggitingkatkerapatanpadapermukaankayumakasemakinbagus pula kualitasnya.Namunpenyortirankayuolahansaatinimasihdilakukan manual oleh orang yang sudahahli, denganketelitian yang berubah-ubahakibatkondisifisikdan mental sipenyortir. Untukmengurangikesalahandalam proses penyortirankayuolahan, makadiperlukansuatusistem yang dapatmelakukanpenyortiransecaraotomatis. Padatugasakhirinipenulistelahmerancangsistemklasifikasikayuotomatisberbasispengolahancitra digital.Sebelumsistemdiimplementasikanpadahardware yang telahdibuat, dilakukansimulasiterlebihdahuluuntukmendapatkanhasilakurasiterbaik.Algoritma yang digunakanuntukekstraksiciriadalahmetodestatistikordepertama, sertamenggunakanmetodeklasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). Berdasarkansimulasisecarakeseluruhan, makadapatdisimpulkanbahwasistemdapatmengklasifikasikankayuolahanberdasarkanseratnya, yaitukayudenganseratlurusdankayudenganserat miring. Hasilakurasitertinggidiperolehpadapercobaancitrareddenganfiturekstraksimeansaat k=7 menggunakanEuclidean Distance yaitusebesar 83,12%.

Kata kunci: kayuolahan,mean, ekstraksiciri,klasifikasi, K-NN.