SELEKSI ARAH SUDUT KOMPUTASI DAN FITUR GLCM PADA EKSTRAKSI CITRA KAYU JATI, MAHONI, MINDI, DAN SENGON
Stefanus Santosa 1,*) , Martono 1) , Marchus Budi Utomo 1) , Basuki Setiyo Budi 1)
1) Jurusan Teknik Sipil oliteknik Negeri Semarang Jl. Prof H. Sudarto, S.H. Tembalang Semarang 50275
*) Email : stefanus.st@gmail.com

## Abstract
Research on feature extraction of wood texture with features and angle direction is rarely  done,  especially  in  teak,  mahogany,  mindi,  and  albasia.  This  research  is needed to select more efficient and effective features and angle directions to identify wood  species.  The  features  tested  were  Angular  Second  Moment  (ASM),  Contrast, IDM / Homogenity, Entropy, Correlation and the direction of the computational 0, 45,  90,  and  135  degrees  of  gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM).  The experimental  results  show  that  the  selected  angles  are  0,  45,  and  90  degrees  and features are IDM and Entropy.
Kata kunci : gray level co-occurrence matrix (GLCM), features extraction, wood classification

## PENDAHULUAN
Teknik  perawatan  dan  pemeliharaan konstruksi  gedung  tidak  bisa  terlepas dari  komponen  bahan  bangunan  yang berupa  kayu.  Kayu  merupakan  bagian bangunan  yang  lemah,  mudah  rusak, dan rawan kegagalan karena
merupakan bahan organik.Tidak
seperti  bahan  bangunan  lain  seperti baja,  batu  bata,  atau  beton  yang semakin  tua  umurnya  semakin  kuat Oleh  sebab  itu  pengetahuan  dan perlakuan terhadap bahan bangunan ini perlu dilakukan dengan tepat. Meskipun  kayu  memiliki  kelemahan namun nilai artistik dan harganya yang murah,  dibandingkan  beton  atau  baja, menyebabkan  bahan  ini  tetap  populer untuk  digunakan  sebagai  komponen struktural maupun nonstruktural bangunan  termasuk interior.
Dalam dunia rekayasa khususnya teknik  perawatan  dan  pemeliharaan bangunan  sering  terjadi  kesalahan identifikasi kayu oleh pekerja/ pelaksana karena terbatasnya
pengetahuan  dan  pengalaman.  Hal  ini mengakibatkan waktu yang dibutuhkan untuk  identifikasi  lebih  lama,  tidak akurat,  dan  juga  menambah  biaya operasional (Pramunendar, 2013) (Yuwono,  2013).  Banyaknya  jenis kayu  yang  ada  membuat  proses pengenalan  dan  identifikasi  jenis  kayu secara manual harus dilakukan berulang-ulang dan terus-menerus. Kenyataan ini menyebabkan timbulnya kelelahan  sehingga  berdampak  pada akurasi hasil identifikasi.
Kayu  jati,  mahoni,  mindi,  dan sengon  merupakan  jenis  kayu  yang populer  di  dunia  konstruksi  bangunan
dan  interior  bangunan  di  Indonesia. Namun penelitian tentang model komputasi  cerdas  untuk  identifikasi jenis  kayu  tersebut  jarang  dilakukan. Untuk  mendapatkan  lebih  banyak informasi mengenai karakteristik intrinsik  kayu,  terutama  bila  hanya sedikit informasi  yang tersedia tentang komposisi  anatomis  atau  kimia  suatu jenis  kayu,  perlu  dikembangkan  dan diterapkan  teknik  yang  akurat,  cepat, dan dapat dipercaya (Nisgoski, 2017).
Saat ini telah berkembang disiplin ilmu yang disebut Computational Engineering . Computational  Engineering adalah bidang  multidisiplin  baru  dan  sedang berkembang  pesat  yang  menerapkan metode perhitungan dan analisis komputasional  yang  canggih  terhadap proses  rekayasa.  Disiplin  ilmu  ini menggunakan komputer
untuk memecahkan  masalah  desain-  desain penting untuk berbagai industri.
(Takisawa,  2014),  (University  of Texas, 2018). Computational Engineering berkaitan dengan
pengembangan  dan  penerapan  model komputasi  dan  simulasi  yang  sering digabungkan dengan komputasi kinerja tinggi  untuk  memecahkan  masalah fisik  yang  kompleks  seperti  pada identifikasi jenis kayu.
Guna  mengatasi  permasalahan identifikasi jenis kayu  tersebut di atas, khususnya  kayu  jati,  mahoni,  mindi, dan sengon, maka peneliti menggunakan pendekatan Computational  Engineering berbasis komputasi cerdas. Computational
Engineering yang menjadi fokus kajian peneliti  adalah Material      Analysis
(Strength, Stress, Mix Design,
Composition), Structural Analysis (Conventional,  Composite,  Hybrid), dan Management (Emergency Management, Construction Management,  Project  Management, Maintenance Management, dsb.). Penelitian Computational
Engineering khususnya  dalam  bidang teknik  sipil  telah  banyak  dilakukan oleh penulis. Penelitian yang berkaitan dengan Computational  Engineering pada  Struktur  Bangunan  diantaranya adalah  “Pemodelan  Bangunan  untuk
Simulasi  Respons  Struktur  Akibat Beban Dinamik (2011)”, dan “Modifikasi  Balok  Beton  Tulangan Komposit Guna Meningkatkan Daktilitas  dan  Efisiensi  Anggaran Biaya  pada  Konstruksi  Bangunan Gedung  (2014)”.  Penelitian  yang berkaitan dengan Managemen Transportasi diantaranya adalah
“Prediksi  Data  Arus  Lalu  Lintas Jangka  Pendek  Menggunakan  Neural Network  dengan  Optimasi  Pelatihan Berbasis Genetik Algorithm”  (Rabiha, 2013),  dan  “Optimasi  Kemampuan
Segmentasi Otsu pada  Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Gaussian (2017)”. Sedangkan penelitian yang berkaitan  dengan  Material  Bangunan diantaranya adalah “Pengaruh Pemanfaatan  Limbah  Batu  Bara  (fly ash)  terhadap  Kekuatan  Tekan  Mortar Type M (2012)”, Pengaruh Pemanfaatan  Limbah  Batu  Bara  (Fly Ash  dan  Bottom  Ash)  terhadap
Kekuatan  Tekan  Mortar  Mutu  Adukan (Spesi/  Plester)  (2013)”,  “Pemodelan
Desain Campuran Beton dengan Backpropagation Neural Networks
(Santosa, dkk., 2016)”, “Model Prediksi Slump Beton dengan Backpropagation    Artificial  Neural Networks  (Santosa,  2016)”,  “Model Prediksi Slump Beton dengan Artificial Neural Networks dan
Optimasi  Genetic  Algorithm  (2016)”, dan  “Evolutionary  Artificial  Neural Networks  for  Concrete  Mix  Design Modelling  (Santosa  dan  Santosa, 2017)”. Penelitian yang dilakukan saat ini  berkaitan  dengan  bidang  kajian
Material Bangunan khususnya
identifikasi  jenis  kayu  jati,  mahoni, mindi, dan sengon.
Identifikasi  jenis  kayu  baik  di industri  konstruksi  bangunan  maupun industri furniture umumnya  masih dilakukan  secara  visual  berdasarkan ciri ukuran, warna, serat, dan coraknya. Kesulitan  sering  terjadi  karena  banyak jenis  kayu  yang  berbeda  memiliki patern yang  sama  dan  sebaliknya. Spesies  kayu  dengan  fitur  morfologi dan  anatomis  yang  serupa  sangat  sulit untuk  diklasifikasikan,  membutuhkan waktu yang cukup lama, harus dilakukan  berulang-ulang  sehingga melelahkan,  dan  akurasinya  rendah.
Ekstraksi tekstur kayu berkaitan
dengan  fitur  ekstraksi  dan  arah  sudut komputasi,  misalnya  pada gray  level co-occurrence  matrix (GLCM)  atau local binary pattern (LBP), merupakan suatu  hal  yang  sangat  penting.  Namun penelitian tentang pengaruh fitur ekstraksi  dan  arah  sudut  komputasi masih jarang dilakukan.
Pengaruh fitur ekstraksi dan arah
sudut komputasi sangat penting
dilakukan  karena  pada  umumnya penggunaan  kayu  di  industri  baik industri furniture rumah tangga maupun  industri  konstruksi  bangunan cenderung  pada  arah  memanjang pohon  sehingga  secara  visual  lebih banyak  terekspos  sisi  memanjang pohon.  Tekstur  pada  arah  memanjang pohon  cenderung  berupa  guratan memanjang.  Hal  ini  memerlukan analisis  yang  berkaitan  dengan  fitur ekstraksi dan arah sudut komputasi.
Penelitian  dengan  pendekatan Computational
Engineering
ini bertujuan  untuk membuat Model
identifikasi  jenis  kayu  jati,  mahoni, mindi,  dan  sengon  melalui  ekstraksi citra  kayu  menggunakan  GLCM. Pengaruh fitur ekstraksi dan arah sudut komputasi  dianalisis  dengan  maksud untuk  memperoleh  efisiensi  komputasi sehingga  dapat  menghemat  waktu, memori,  dan  berbagai  sumberdaya komputasi  lainnya.  Penelitian  ini memiliki keutamaan berupa ditemukannya  Model  Ekstraksi  Fitur
Jenis  Kayu  Jati,  Mahoni,  Mindi,  dan Sengon secara cepat, mudah, ekonomis,  dan  akurat  khususnya  yang berkaitan  dengan  fitur  ekstraksi  dan arah sudut komputasi  yang paling kuat pengaruhnya.
Pendekatan  yang telah dilakukan oleh  banyak  peneliti  untuk  ekstraksi fitur adalah SIFT algorithm (Hu, 2015) Gabor  filters  (Ibrahim,  2017),  dan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM),  (Mohan,  2014),  (Yusof, 2013),  (Pramunendar,  2013),  (Wang, 2010),  (Bremananth,  2009),  (Taman, 2014),  (Kobayashi,  2015).  Algoritma GLCM  menjadi  pilihan  yang  populer
karena  algoritma  ini  kuat  untuk diterapkan pada proses rotasi sedemikian  rupa  sehingga  citra  tekstur kayu  dapat  ditangkap  pada  setiap orientasi resolusi yang sama.
Mohan  menggunakan  GLCM untuk  pemilihan  fitur,  yakni:  entropi, standar  deviasi,  dan  korelasi.  Hasil
eksperimen menunjukkan bahwa model  ekstraksi  yang  diusulkan  dapat meningkatkan akurasi klasifikasi hingga 95% (Mohan, 2014). Kobayashi  mencoba  mengidentifikasi spesies  kayu  melalui  analisis  tekstur berbasis  citra  menggunakan  GLCM dan principal  component  analysis (PCA).  Meskipun  model  rekognisi  ini masih  dasar  dan  sederhana,  tetapi spesies  dapat  diklasifikasikan  dengan baik dan akurasinya sempurna
(Kobayashi,  2015).  Berdasarkan state of  the  art yang  telah  diuraikan  di  atas diketahui  bahwa gray  level  co- occurrence matrix (GLCM)
merupakan  algoritma yang  dapat diandalkan  untuk  mengekstrasi  fitur dan mengklasifikasi jenis kayu.

## METODE PENELITIAN
Strategi  dan  tahapan  penelitian  untuk menciptakan  model  ekstraksi  fitur kayu  jati,  mahoni,  mindi,  dan  sengon adalah sebagai berikut.

## Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  empat  (4) jenis  kayu  yaitu  kayu  jati,  mahoni, mindi,  dan  sengon..  Data  merupakan data  primer  dengan  total  400  data  dari 4  jenis  kayu,  sehingga  1  jenis  kayu terdapat 100 data gambar.
a. Kayu Jati b. Kayu Mahoni c. Kayu Sengon d. Kayu Mindi Gambar 1 Jenis Kayu

## Eksperimen
Citra  asli  yang  telah  dikumpulkan dihilangkan  backgroundnya  dengan cara  memberikan  nilai 0  untuk background . Proses penghapusan background dimulai  dengan  proses blurring  menggunakan  matrix  blur untuk  menghilangkan  noise  pada gambar.  Setelah  itu,  kayu  dideteksi menggunakan  sobel  filter.  Karena beberapa tepi terputus, maka dilakukan operasi  morfologi  (close  dan  open) untuk  menghubungkan  sisi  yang  tidak terhubung.
Proses normalisasi dilakukan untuk menyamakan  domain  warna  yang digunakan.  Gambar  data  asli  diubah menjadi grayscale .  Ukuran  gambar tidak dirubah karena fitur GLCM yang digunakan  pada  ekstraksi  fitur  tidak menuntut ukuran yang sama. Penelitian ini  menggunakan  5  fitur  GLCM  yakni Angular    Second    Moment (ASM), Kontras,  IDM/ Homogenity ,  Entropi, dan  Korelasi  yang  diterapkan  pada  4 sudut  yaitu  sudut  0°,  45°,  90°,  135°. Dengan demikian setiap gambar menghasilkan 20 fitur.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengaruh  Posisi  Citra  pada  Sudut Komputasi GLCM
GLCM  merupakan  suatu  matriks kookurensi  yang    merepresentasikan
hubungan    ketetanggaan    antarpiksel dalam  citra  pada  berbagai arah orientasi  dan  jarak  spasial  (Prasetiyo 2010),  (Sihombing,  2017).  Terdapat  4 sudut  komputasi  dalam  GLCM,  yaitu δ=0°, δ=45°,  δ=90°,  δ=135°.
Gambar 2. Sudut Matrik Kookurensi
Distribusi  spasial  dari  tekstur kayu memiliki karakteristik yang khas. Pada  umumnya  penggunaan  kayu  di industri  baik  industri furniture rumah tangga  maupun  industri  konstruksi bangunan cenderung pada arah memanjang  pohon  sehingga  secara visual  lebih  banyak  terekspos  sisi memanjang  pohon.  Tekstur  pada  arah memanjang  pohon  cenderung  berupa guratan  memanjang.  Jarang  sekali berbentuk  melingkar  seperti  arah penampang  pohon  yang  menandai perkembangan  kambium,  kecuali  pada area mata kayu. Gambar 1 menunjukkan arah guratan memanjang
dari  kayu  jati,  mahoni,  sengon,  dan mindi. Pada posisi citra seperti tercantum  di  gambar  1,  yakni  dengan arah  tekstur  kayu  yang  memanjang analisis analisis tekstur GLCM berdasarkan  arah  sudut  komputasi memperoleh hasil seperti yang tercantum  pada  Tabel  1.  Pada  sudut 135  derajat  terpilih  2  fitur  dari  total  5 fitur yang digunakan untuk komputasi, atau  sebesar  40%.  Pada  sudut  0,  45, dan  90  derajat  terpilih  berturut-turut  3 fitur  yang  menunjukkan  prosentase yang sama, yakni 60%, 60%, dan 60%.
Tabel 1. Pengaruh Posisi Pengambilan Citra pada Sudut Komputasi GLCM
Sudut 0 Sudut 45 Sudut 90 Sudut 135 Fitur Terpilih GreyLayer 3 3 3 2 % Fitur Terpilih 60% 60% 60% 40%
Komputasi ekstraksi fitur GLCM bekerja berdasarkan
intensitas ketetanggaan  pixel  yang  sama.  Pada citra  dengan  arah  tekstur  memanjang,
arah  komputasi  GLCM  pada  sudut  0 derajat  memiliki  variasi  gradasi  warna
pixel  rendah,  sedangkan  pada  arah  90 derajat  memiliki  variasi  gradasi  warna yang  tinggi.  Namun  pada  arah  guratan melengkung  (lihat  Gambar  3)  gradasi rendah bisa terjadi pada arah sudut 45 o maupun 90 o .
Gambar 3. Arah Guratan Kayu
Selain  guratan  asli  tektur  kayu, bekas  luka  gergaji  (guratan  arah vertikal)  juga  cukup  dominan  dalam membentuk  tekstur  kayu  yang  ada  di industri  konstruksi.  Guratan  bekas gergaji  memperlihatkan  pada  arah sudut  90 o gradasi  citra  rendah.    Hal yang  menarik  dari  eksperimen  ini adalah  semua  jenis  kayu  memiliki bekas  gergajian  sehingga  semakin menyulitkan  dalam  proses  identifikasi. Oleh  sebab  itu  walaupun  arah  sudut komputasi  90 o merupakan  sudut  yang terseleksi namun belum tentu memiliki pengaruh yang signifikan dalam membedakan  jenis  kayu.  Hal  ini  dapat ditindaklanjuti  dengan  pengujian  pada layer  selain  gray,  seperti  layer  red,
layer green, dan layer blue.
Diharapkan  dengan adanya  layer warna  ini  arah  sudut  komputasi  90 o akibat  bekas  gergaji  dapat  teruji  lebih mendalam.
Jenis Fitur GLCM yang Terseleksi pada Arah Sudut Komputasi 0 o , 45 o , dan 90 o
Penelitian  ini  menggunakan  5  fitur GLCM,  yakni Angular    Second Moment (ASM),  Kontras,  IDM/ Homogenity , Entropi, dan Korelasi. a. Fitur GLCM
Fitur-  fitur  GLCM  yang  digunakan dalam    penelitian  ini  ada  5  yang merupakan fitur yang sering digunakan (Pramunendar, 2013) (Sihombing,
2017) yaitu :
1. Angular  Second  Moment (ASM).
Fitur  ini  mengukur  homogenitas gambar  melalui  jumlah  kuadrat elemen gambar pada matrik kookurensi.  ASM  yang sering juga disebut  energi  atau  uniformity bernilai tinggi jika gambar homogen.

## ∑ ∑{       }
G  =  jumlah  intensitas  warna  yang digunakan.
2.  Kontras  adalah  perbedaan  intensitas antara  piksel  satu  dan  piksel  yang
berdekatan.  Akan  bernilai    nol untuk  gambar  yang  konstan.
∑ {∑ ∑ } |

## |
3.  Korelasi  adalah  ketergantungan linier    antara    piksel  pada    posisi tertentu  terhadap piksel lain. Nilai
yang  lebih  tinggi  diperoleh  pada daerah gray-level yang sama.
∑ ∑ Dengan   = ∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑ ∑ ∑
∑ ∑
4.  IDM  / Homogeneity mengukur homogenitas lokal gambar.

## ∑ ∑
5.  Entropi  semakin  tidak  seragam piksel-pikselnya  maka  entropinya akan  semakin  kecil,  semakin  besar nilai  entropinya  maka  gambar tersebut semakin seragam.

## ∑ ∑
Kegiatan  analisis  tekstur  tergantung pada  karakteristik  fitur  tekstur  yang diamati.  Fitur  tekstur  yang  berbeda memiliki  karakteristik  dan  pendekatan berbeda.  Dari  hasil  eksperimen  tidak semua fitur terseleksi untuk mengekstrak kayu jati, mahoni, sengon, dan mindi.
Tabel 2. Jenis Fitur GLCM Terseleksi pada Arah Sudut Komputasi 0 o , 45 o , dan
90 o Sudut 0 Sudut 45 Sudut 90 Hasil Seleksi ASM 0 1 0 1 Kontras 0 0 0 0 IDM 1 1 1 3 Entropi 1 1 1 3 Korelasi 1 0 1 2
Berdasarkan Tabel 2 di atas, fitur yang  terseleksi  terbanyak  adalah  IDM
dan Entropi, berikutnya adalah Korelasi  yang  terseleksi  2  kali.  Fitur ASM  hanya  terseleksi  satu  kali sedangkan  Kontras  tidak  terseleksi sama sekali. Kontras adalah perbedaan intensitas  antara  piksel  satu  dan  piksel yang berdekatan. Hal ini menunjukkan bahwa  citra  kayu  cenderung  memiliki variasi  intensitas  dan  tekstur  yang lembut,  tidak  kontras.  Warna,  serat, dan  coraknya  cenderung  seragam. Tekstur  dan  guratan  kayu  khususnya jati,  mahoni,  mindi,  dan  sengon cenderung  merata,  tidak  memiliki perbedaan tampilan yang mencolok.
Fitur ASM mengukur
homogenitas  gambar  melalui  jumlah kuadrat intensitas elemen gambar pada matrik  kookurensi.  Bila  bernilai  tinggi maka citra tersebut termasuk homogen, tidak  memiliki  perbedaan  intensitas yang signifikan. Pada data set penelitian  ini  ASM  kurang  terseleksi kemungkinan  karena  citra  pixel  kayu jati,  mahoni,  sengon,  dan  mindi
memiliki  intensitas  pixel  yang  mirip dengan kemungkinan sama-sama memiliki  homogenitas  yang  tinggi sehingga  jika  fitur  ini  digunakan  akan tidak efektif dalam menemukan perbedaan di antara tekstur kayu- kayu tersebut. Fitur  GLCM  yang  dominan
adalah IDM dan Entropi. IDM mengukur  homogenitas  lokal  yang terdapat pada citra. Fitur IDM terseleksi kemungkinan karena
karakteristik  citra  kayu  yang  tidak homogen  pada  seluruh  permukaan namun  terdapat  homogenitas  lokal
pada area-area tertentu khususnya pada guratan dan mata kayu.
Fitur  entropi  terseleksi  karena dapat membedakan tingkat keseragaman  pixel  pada  citra  kayu yang  diekstraksi.  Bila  intensitas  pixel semakin tidak seragam maka entropinya akan semakin kecil, semakin  besar  nilai  entropinya  maka citra tersebut semakin seragam. Perbedaan  tingkat  keseragaman  ini penting  untuk  dipertimbangkan  dalam proses identifikasi.
Dari  hasil  eksperimen  ini  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  semua  fitur GLCM penting untuk digunakan dalam proses  identifikasi  kayu  khususnya kayu  jati,  mahoni,  sengon,  dan  mindi. Semakin  banyak  fitur  yang  dilibatkan dalam  proses  identifikasi  semakin tinggi  pula  seumberdaya  yang  harus dilibatkan dalam komputasi. Fitur yang efektif digunakan adalah fitur IDM dan fitur entropi. Diharapkan dengan hanya melibatkan  kedua  fitur  ini  proses identifikasi  dapat  berlangsung  secara efektif dan efisien.

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  pada  posisi  citra kayu  dengan  arah  tekstur  memanjang analisis  tekstur  GLCM  berdasarkan arah  sudut  komputasi  memperoleh hasil  bahwa  sudut  terseleksi  adalah  0, 45,  dan  90  derajad.  Walaupun  arah sudut  komputasi  90 o merupakan  sudut yang  terseleksi  namun  belum  tentu memiliki  pengaruh  yang  signifikan dalam  membedakan  jenis  kayu  karena terbentuknya  tekstur  bekas  gergajian. Hal  ini  dapat  ditindaklanjuti  dengan
pengujian  pada  layer  selain gray , seperti layer  red,  layer    green ,  dan layer blue . Hasil eksperimen menunjukkan  bahwa  fitur  yang  efektif digunakan dalam ekstraksi adalah fitur IDM  dan  fitur  entropi.  Diharapkan dengan  hanya  melibatkan  kedua  fitur ini  proses  identifikasi  kayu  jati, mahoni,  sengon,  dan  mindi  dapat berlangsung secara efektif dan efisien.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada CV. Majawana dan Pendidikan Industri  Kayu  (PIKA)  Semarang  atas keterlibatannya dalam penyediaan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Bremananth,  R.,  Nithya  B,  and Saipriya R., 2009, Wood-Species- Recognition-System . World Academy of Science, Engineering  and  Technology. International Journal of Computer and Information Engineering, Vol:3, No:4, 2009. Hu,  S.,  Li,  K.,  Bao,  X.,  2015, Wood species  recognition  based  on SIFT  keypoint  histogram .  2015 8th  International  Congress  on Image  and  Signal  Processing (CISP), 2015, Pages: 702 – 706.
Ibrahim, I., Khairuddin, A.S.M., Talip,
M.S.A.,  Yusof,  R.,  2017, Tree species  recognition  system  based on  macroscopic  image  analysis.
Wood Sci Technol, (2017) 51:431–444, DOI 10.1007/ s00226-016-0859-4.
Kobayashi, K., Akada, M., Torigoe, T.,
Imazu,  S.,  Sugiyama,  J.,  2015,
Automated  recognition  of  wood used  in  traditional  Japanese sculptures  by  texture  analysis  of their  low-resolution  computed tomography  data .  J  Wood  Sci (2015)  61:630–640,  DOI  10. 1007/s10086-015-1507-6. Mohan,  S.,  Venkatachalaathy,  K.,  and Sudhakar, P., 2014, An intelligent recognition system for identification  of  wood  species . Journal  of  Computer  Science  10
(7):  1231-1237,  2014,  ISSN: 1549-3636,  doi:10.3844/  jcssp. 2014.1231.1237.
Nisgoski,  S.,  Oliveira,  A.A.,  Muniz,
G.B.,  2017, Artificial  neural network and SIMCA classification  in  some  wood discrimination  based  on  near- infrared  spectra .  Wood  Sci Technol (2017) 51:929–942, DOI 10.1007/s00226-017-0915-8.
Pramunendar,  R.  A.,    Supriyanto,  C.,
Novianto,  D.  H.,  Yuwono,  I.  N., Shidik, G. F., and Andono, P. N.,
2013, A  classification  method  of coconut  wood  quality  based  on Gray Level Co-occurrence matrices . International Conference on Robotics, Biomimetics, Intelligent Computational  Systems,  2013, pp. 254–257. Prasetiyo, M. Khalid, R. Yusof, and F. Meriaudeau, 2010, A
Comparative  Study  of  Feature Extraction  Methods  for  Wood Texture  Classification, in  2010 Sixth  International  Conference on Signal-Image Technology and
Internet  Based  Systems,  pp.  23– 29.
Putra, E.D. Santosa, S., 2017, Optimasi Kemampuan Segmentasi Otsu pada Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan  Metode  Gaussian . Jurnal  Pseudocode,  ISSN:  2355-
5920,  Volume  4  Nomor  1 Februari 2017. Rabiha,  S.G  Santosa,  S.,  2013,
Prediksi  Data  Arus  Lalu  Lintas Jangka  Pendek  Menggunakan Neural Network dengan Optimasi Pelatihan Berbasis Genetik Algorithm . Jurnal Teknologi Informasi  –  ISSN  1414  –  9999, Vol 9, No 2, Oktober 2013.
Santosa,  S.  Budi,  B.S.  Junaidi.  Hadi, T.,  2016, Model  Prediksi  Slump Beton  dengan  Backpropagation Artificial Neural Networks . Jurnal  Wahana  Teknik  Sipil  –
ISSN  0853-8727,  Vol  12  No:2, Desember 2016 Santosa,  S.  Budi,  B.S.  Setiyono,  K.J.
Hadi,  T.  Hardono,  T.S.,  2016, Pemodelan  Desain  Campuran Beton  dengan  Backpropagation Neural Networks. Jurnal Teknologi  Informasi  -  ISSN 1414-9999,   Vol 12 No: 1, April 2016. Santosa, S. Santosa, Y., 2017,
Evolutionary  Artificial  Neural Networks  for  Concrete  Mix
Design  Modelling. International
Journal of  Computer  Application (IJCA),  ISSN:  2250-1797, Issue
7,Vol 5, September 2017.
Sihombing, V. S. H. Gunawan, and R.
Sawitri,  2014, Diversity  and community  structure  of  fish, plankton and benthos in Karangsong mangrove conservation  areas,  Indramayu, West Java, Indonesia , Biodiversitas,  vol.  18,  no.  2,  pp. 601–608, 2017. Takisawa, 2014, Computational engineering analysis with the new-generation space–time methods. Computational Mechanics, August 2014, Volume 54, Issue 2, pp 193–211 Taman,  I.  Rosid,  N.A.M.  Karis,  M.
Hasim,S.H.  Abidin,  A.F.Z.A. Nordin,  N.S.  Omar,  N.  Jaafar, H.I.,  2014, Classification  System for  Wood  Recognition  Using  K-
Nearest Neighbor with Optimized Features from Binary Gravitational Algorithm . Conference  Recent  treads  in Engineering & Technology (ICRET’2014)  Feb  13-14,  2014 Batam (Indonesia). University of Texas, 2018, Computational Engineering Solving 21st Century Engineering Problems http:// www.ae.utexas.edu/undergraduat
e/ computational -undergrad- program).  Diakses  tanggal  2 Maret 2018.
Wang,  B.  Wang,  H.  Qi,.  H.,  2010,
Wood  Recognition  Based  on Grey-Level
Co-Occurrence Matrix .  International  Conference on  Computer  Application  and System Modeling (ICCASM
2010).
Yusof,  R.  &  Rosli,  N.R.,  2013, Tropical Wood Species Recognition  System  Based  on Gabor Filter as Image Multiplier . International Conference on Signal-Image Technology  &  Internet-Based Systems. Yuwono,  I.N.,  Pramunendar,  R.A., Andono, P.N. and Subandi, R.A., 2013, The Quality Determination of  Coconut  Wood  Density  Using Learning  Vector  Quantization .
Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 57, no. 1, pp. 82–88, 2013.