Indonesia adalah salah satu negara tropis yang memiliki banyak jenis kayu. Kayu adalah bahan utama dalam pembuatan furnitur. Jepara merupakan sebuah kabupaten yang terkenal akan ukiran di furniturnya. Beberapa kayu yang biasa digunakan di Jepara adalah kayu jati, mahoni, mindi dan sengon. Selama ini klasifikasi kayu masih melibatkan seorang grader. Keterbatasan seorang grader sebagai manusia adalah terkadang bisa melakukan kesalahan ketika kondisinya sedang tidak baik atau dalam kondisi tertentu. Dalam jurnal ini meneliti bagaimana untuk klasifikasi citra kayu menggunakan algoritma k-nearest neighbour dengan perhitungan jarak chebyshev distance berdasarkan fitur tekstur gray level co-occurrence sudut . Data citra yang digunakan adalah citra grayscale, baik sebagai data latih maupun data uji, dan selanjutnya diekstraksi menggunakan GLCM, kemudian klasifikasi kelas menggunakan algoritma KNN yang telah dimodifikasi menggunakan chebyshev distance. Hasil dari penelitian yang menggunakan 400 citra kayu terdiri dari 360 data latih dan 40 data uji dengan 4 kelas. Penelitian menghasilkan akurasi sebesar 77,5%
展开▼
