## Volume 20 No. 2 Desember 2019 (255-264)

## OTOMATISASI TINGKAT KUALITAS KAYU KELAPA MENGGUNAKAN GENETIC ALGORITHM
Husnul Khatimi 1 , Yuslena Sari 2
1 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat
2 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat E-mail:  hkhatimi@ulm.ac.id

## ABSTRACT
Coconut plantation in South Borneo had a total area of 30,513 ha with 26,633 tons of production result in the year of 2016. But South Borneo is still limited in the utilization of  fruit  part  and  leaf,  whereas  the  coconut  wood  then  was  often  used  for  construction material. The level of needs for coconut wood material in the industrial world were greatly increased.  Indonesia is  one of the exporter of coconut  wood material  into other countries. To determine good quality woods for best quality materials, control for the full process was necessary  in  order  for  the  product  to  be  ready  to  use.  The  visual  determination  of  quality level (grading) for coconut wood need to be automated, with the result that could be used for  determination  of  suitable  material  for  furniture  as  well  as  building  construction  and deacrese  the  dependency  for  manual  grader.  This  research  produced  the  proposed enhancement methode for quality image recognition in a visual manner for coconut wood, Genetic Algorithm, that  could  obtain the necessary accuracy for  the quality determination of coconut wood. The benefits of this research was to support coconut plantation on South Borneo in producing coconut wood material as one of the material industry commodities.
Keywords: coconut wood, quality, genetic algoritma .

## 1.   PENDAHULUAN
Kayu kelapa banyak digunakan sebagai bahan kontruksi, kayu kelapa adalah bahan alami  yang  memiliki  sifat  unik  dan  memerlukan  pertimbangan  lingkungan,  pasokan, logistik  dan  konstruksi  khusus.  Seringkali  manusia  tidak  menyadari  semua  pertimbangan ini dan kesalahan sering dilakukan,  menyebabkan keterlambatan dalam  respons  dan biaya tambahan  untuk  memperbaiki.  Batang  kayu  kelapa  memiliki  tingkat  kepadatan  yang berbeda. Kayu keras dan kayu lunak ditunjukkan oleh kepadatan dari pusat batang ke arah luar  dan  dari  bagian  bawah  batang  ke  arah  atas.  Ini  karena  kayu  yang  terbentuk  di  setiap penampang biasanya tumbuh lebih lambat dan terdiri dari sel-sel dengan dinding yang lebih tebal.
Kayu kelapa banyak digunakan sebagai bahan kontruksi, kayu kelapa adalah bahan alami  yang  memiliki  sifat  unik  dan  memerlukan  pertimbangan  lingkungan,  pasokan, logistik  dan  konstruksi  khusus.  Seringkali  manusia  tidak  menyadari  semua  pertimbangan ini dan kesalahan sering dilakukan,  menyebabkan keterlambatan dalam  respons dan biaya tambahan  untuk  memperbaiki.  Batang  kayu  kelapa  memiliki  tingkat  kepadatan  yang berbeda. Kayu keras dan kayu lunak ditunjukkan oleh kepadatan dari pusat batang ke arah luar  dan  dari  bagian  bawah  batang  ke  arah  atas.  Ini  karena  kayu  yang  terbentuk  di  setiap penampang biasanya tumbuh lebih lambat dan terdiri dari sel-sel dengan dinding yang lebih tebal.

## 2.   METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  dimulai  dari  pengambilan  data.  Data  yang  digunakan  adalah citra  dari  kayu  kelapa  yang  berukuran  256x256.  Data  yang  digunakan  sebanyak  60  citra data. Adapun contoh data kayu kelapa terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Citra kayu kelapa
Setelah  ukuran  citra  kayu  kelapa  diseragamkan  maka  selanjurnya  masuk  ketahap pemilahan  data.  Data  dipilah  secara  manual,  dengan  mengelompokkan  kedalam  3 kelompok  sesuai  dengan  kualitas  kayu  kelapa.  Setelah  data  dikelompokkan  maka  setiap data  dilakukan  proses  color  convertion.  Kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur.  Metode ekstraksi  fitur  yang  digubnakan  adalah  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM), ekstraksi  fitur  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  ciri  dari  data  citra  kayu  kelapa. Sehingga data  yang  didapat  dari ciri tersebut  selanjutnya dapat  diklasifikasikan. Ciri  yang diambil hanya energy, karena menurut penelitian (Pathak & Barooah, 2013) bahwa energy adalah ciri yang paling berpengaruh dalam ekstraksi fitur pada GLCM.
Adapun persamaan dari energy adalah:
Energy =
∑ ∑
(1)
Tahap selanjutnya adalah klasifikasi dengan GA. Adapun diagram alur sistem dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Alur Sistem
Langkah terakhir adalah Pengujian sistem untuk mengukur akurasi dari setiap angle GLCM.

## 3.   HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil dari data preprocessing sebanyak 60 citra dapat dilihat dari gambar 3 berikut:

## 260   INFO TEKNIK,Volume 20 No. 02 Desember 2019
Ekstraksi citra menerapkan metode GLCM dan bagian fitur yang diambil adalah ciri energy.  Adapun  bentuk  data  yang  akan  diproses  selanjutnya  dapat  terlihat  pada  gambar  4 berikut:
Gambar 4. Proses Preprosessing
Gambar  4  menamplkan  spectrum  warna  RGB  (Red,  Green,  Blue)  dari  citra  kayu. Proses  computer  vision  akan  dilakukan  dari  data  berupa  citra  akan  dihasilkan  nilai  data numerik seperti gambar 5 berikut:
1 2 3 4 5 .  . . . . .  . .  . .  . 261 262 263 264 2 3 4
5
. 169 170
Gambar 5. Bentuk ukuran data proses selanjutnya
Data  yang  akan  diproses  disajikan  di  excel.  Proses  klasifikasi  data  dengan  metode  GA menggunakan  tools  Matlab.  Tabel  1  berikut  adalah  hasil  akurasi  klasifikasi  berdasarkan jarak dan angle dari metode yang diterapkan.
Tabel 1.  Hasil Akurasi Klasifikasi berdasarkan jarak dan angle
GLCM Parameter Akurasi Direction  Distance 0 o 1 78.23 0 o 2 78.88 0 o 3 76.34 45 o 1 79.21 45 o 2 78.9

## 4.   KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  metode  Genetic  Algorithm  mampu  menentukan  kualitas  kayu kelapa  berdasarkan  dari  tekstur  kepadatan  kayu  kelapa.  Dengan  hasil  akurasi  yang  baik namun tidak menutup kemungkinan dapat ditingkatkan dengan metode-metode kecerdasan buatan  atau  Artificial  Intelligent.  Selain  itu  ekstraksi  fitur  pengolahan  citra  digital  yang lainnya dapat diuji cobakan guna meningkatkan tingkat akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Balfas, Jamal. 2007. Perlakuan pada Kayu Kelapa (Cocos Nucifera) (Resin Treatment on Coconut Wood). Jurnal Penelitian Hasil Hutan 25(2).
2.  Direktorat Jenderal Perkebunan. 2016. Statistik Perkebunan Indonesia 2015-2017
3.  Dong, Zhao. 2009. Automated Recognition of Wood Damages Using Artificial Neural Network. 2009 International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation, ICMTMA 2009 3: 195–97.
4.  Ediyanto, Mara, M. N., & Satyahadewi, N. (2013). Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis. Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya, 2 , 133-136.
5.  Ganatra, A., Kosta, Y. P., Panchal, G., & Gajjar, C. (2011). Initial Classification Through Back PropagationIn a Neural Network Following Optimization Through GA to Evaluate the Fitness of an Algorithm. International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT), 3 .
6.  Harsono, Dwi. 2011. Sifat Fisis dan Mekanis Batang Kelapa (Cocos Nucifera L.) dari Kalimantan Selatan. Jurnal Riset Industri Hasil Hutan 3(1): 29–39.
7.  Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Pengolahan Citra Teori dan Aplikasi. Yogyakarta, Indonesia: Andi.
8.  K, Saleh Ali et al. 2009. Digital Recognition Using Neural Network. Journal of Computer Science 5(6): 427–34.
9.  Khalid, Marzuki, Eileen Lew Yi Lee, Rubiyah Yusof, and Miniappan Nadaraj. 2008. Design of an Intelligent Wood Species Recognition System. International Journal of Simulation System, Science and Technology 9(3): 9–19.
10.  Marques, O., & Furht, B. (2002). Content Based Image and Video Retrieval. Florida, United States: Kluwer Academic.
11.  Munir, R. (2004). Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung, Indonesia: Informatika.
12.  Pambudi, W. S., & Simorangkir, B. M. (2012, May). Facetracker Menggunakan Metode Haar Like Feature dan PID Pada Model Simulasi. Jurnal Teknologi dan Informatika, 2, 142-154.
13.  Petrou, M., & Sevilla, P. G. (2006). Image Processing Dealing With Texture. Chichester: John Wiley & Sons Inc.
14. Pedoman Teknis Pengembangan Tanaman Kelapa. (2013). Jakarta, Indonesia: Direktorat Jendral Perkebunan Kementrian Pertanian.
15.  R M, G. M., P, M. -C., R, O., & A, C. (2012, July). Traditional wetland palm uses in construction and cooking in Veracruz, Gulf of Mexico.
Indian Journal of Traditional Knowledge , 11 (3), 408-413.
16.  Ruz, Gonzalo a, and Claudio a Perez. 2005. A Neurofuzzy Color Image Segmentation Method for Wood Surface Defect Detection. Forest Products Journal 55(9760): 52–58.
17.  Schalkoff, & Robert, J. (1989). Digital Image Processing and Computer Vision. John Wiley & Sons Inc.
18.  Sergy´an, S. (2008). Color Histogram Features Based Image
Classification in Content-Based Image Retrieval System. International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics, 221-224.
19.  Sheshadri, H. S., & Kandaswamy, A. (2006). Breast Tissue
Classification Using Statistical Feature Extraction Of Mammograms. Departement of Electronics & Communication Engginering, 23, 105-107.
20.  Singh, Ajay Kumar, Shamik Tiwari, and V.P. Shukla. 2012. Wavelet

## Based Multi Class Image Classification Using Neural Network.
International Journal of Computer Applications 37(4): 21–25.
21.  Sun, Jun-ding, Yuan-yuan Ma, Xiao-yan Wang, and Xin-chun Wang. 2010. Image Classification Based on Texture and Improved BP Neural Network. (July): 98–100.
22.  Wardhani, I. Y., Surjokusumo, S., Hadi, Y. S., & Nugroho, N. (2003, December). Sifat Mekanis Kayu Kelapa Bagian dalam Terpadatkan. RIMBA Kalimantan Falkutas Kehutanan Unmul, 11 , 62-68.
23.  Wenshu, L., S. Lijun, and W. Jinzhuo. 2015. Study on Wood Board Defect Detection Based on Artificial Neural Network. Open Automation and Control Systems Journal 7(1): 290–95.
24.  Yang, X., Qi, D., & Li, X. (2010). Multi Scale Edge Detection of Wood Defect Images Based On The Dyadic Wavelet Transform.

## International Conference On Machine Vision And Human Machine
Interfac.
25.  Yuwono, I.N. Ign. Ngesti, Ricardus Anggi R.A. Pramunendar, P.N. Pulung Nurtantio Andono, and R.A. Rm Among Subandi. 2013. The Quality Determination of Coconut Wood Density Using Learning Vector Quantization. Journal of Theoretical and Applied Information Technology 57(1): 82–88