IDENTIFIKASI JENIS KAYU BERDASARKAN FITUR TEKSTUR LOCAL BINARY PATTERN MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Pendidikan Ganesha
Author
Rahayu, Ni Made Yeni Dwi
Subject
Q Science (General)
Datestamp
2022-07-11 03:14:16
Abstract :
Dalam mengidentifikasi jenis kayu orang kadang kala mengalami kesulitan dalam membedakannya secara visual karena adanya kemiripan tekstur dan serat pada kayu. Sehingga banyak kemungkinan orang memalsukan kayu dengan cara memberikan jenis kayu lain yang tekstur dan seratnya mirip. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model machine learning yang dapat membantu proses identifikasi jenis kayu berdasarkan fitur teksur citra pada kayu. Jenis kayu yang digunakan untuk data set pada penelitian ini meliputi kayu bangkirai, jati dan mahoni. Metode Local Binary Pattern (LBP) digunakan dalam proses ekstraksi ciri untuk menghasilkan vektor ciri yang dijadikan data input pada proses klasifikasi citra dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Parameter yang digunakan pada metode LBP meliputi numpoint dan radius dengan nilai 1 sampai 10. Data set yang digunakan pada penelitian ini untuk masing-masing kayu (kayu bangkirai, jati dan mahoni) terdiri dari 80 citra latih dan 20 citra uji. Fitur image processing pada data set yang digunakan tidak bergantung arah. Hasil pengujian menunjukkan akurasi yang cukup rendah yaitu 68,33%. Hal tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu pembentukan data set dan terdapat beberapa citra kayu memiliki susunan pori berbentuk terlihat hampir sama dan jarak yang hampir berdekatan pada saat dilakukan ekstraksi. Penelitian selanjutnya dapat memperbaiki pada proses akuisisi pengambilan citra kayu menambahkan fuzzy logic (Iakovidis et al., 2008) pada proses ekstraksi dan pada proses klasifikasi dapat menggunakan metode deep leraning yang lainnya.
Dalam mengidentifikasi jenis kayu orang kadang kala mengalami kesulitan dalam membedakannya secara visual karena adanya kemiripan tekstur dan serat pada kayu. Sehingga banyak kemungkinan orang memalsukan kayu dengan cara memberikan jenis kayu lain yang tekstur dan seratnya mirip. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model machine learning yang dapat membantu proses identifikasi jenis kayu berdasarkan fitur teksur citra pada kayu. Jenis kayu yang digunakan untuk data set pada penelitian ini meliputi kayu bangkirai, jati dan mahoni. Metode Local Binary Pattern (LBP) digunakan dalam proses ekstraksi ciri untuk menghasilkan vektor ciri yang dijadikan data input pada proses klasifikasi citra dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Parameter yang digunakan pada metode LBP meliputi numpoint dan radius dengan nilai 1 sampai 10. Data set yang digunakan pada penelitian ini untuk masing-masing kayu (kayu bangkirai, jati dan mahoni) terdiri dari 80 citra latih dan 20 citra uji. Fitur image processing pada data set yang digunakan tidak bergantung arah. Hasil pengujian menunjukkan akurasi yang cukup rendah yaitu 68,33%. Hal tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu pembentukan data set dan terdapat beberapa citra kayu memiliki susunan pori berbentuk terlihat hampir sama dan jarak yang hampir berdekatan pada saat dilakukan ekstraksi. Penelitian selanjutnya dapat memperbaiki pada proses akuisisi pengambilan citra kayu menambahkan fuzzy logic (Iakovidis et al., 2008) pada proses ekstraksi dan pada proses klasifikasi dapat menggunakan metode deep leraning yang lainnya.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
