## Identifikasi Cacat Pada Kayu Menggunakan Fitur GLCM Dengan Metode SVM
Muhammad Azwar Tsar Siregar 1 , Gasim 2
Universitas Multi Data Palembang, Jalan Rajawali No.14 Palembang, 0711-376400 Jurusan Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 azwartsar@mhs.mdp.ac.id, 2 gasim@mdp.ac.id

## Abstrak
Kayu  adalah  bagian  batang  atau  ranting  tumbuhan  yang  mengeras  akibat  proses lignifikasi  secara  alami.  Kayu  memiliki  sifat  yang  tidak  dapat  ditiru  dengan  bahan  lain.  Sifat kayu  adalah  tahan  lama,  kuat  dan  tidak  korosif.  Kelemahan  kayu,  yaitu  kekurangan  alamiah yang  terdapat  di  dalamnya  seperti  cacat  mata  kayu,  cacat  rapuh  hati  dan  cacat  lubang penggerek.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  SVM  (Support  Vector  Machine)  untuk mendapatkan akurasi terhadap cacat pada kayu dengan menggunakan ekstraksi GLCM (Gray Level Co-occurence Matrix). Dataset yang digunakan terdapat 160 citra kemudian dipisahkan menjadi  112  data  train  dan  48  data  test.  Identifikasi  yang  dilakukan  pada  kernel  Gaussian mendapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  27,08%  daripada  menggunakan  kernel  Linear  dengan akurasi lebih kecil yakni 16,67%.
Kata kunci —Cacat kayu, GLCM, Kayu, Support Vector Machine .

## Abstract
Wood is the part of the stem or twig of a plant that hardens as a result of the natural lignification  process.  Wood  has  properties  that  cannot  be  imitated  by  other  materials.  The properties of wood are durable, strong and non-corrosive. Weaknesses of wood, namely natural deficiencies  contained  in  it  such  as  knot  defects,  heart  brittle  defects,  and  borer  hole  defects. This study uses the SVM (Support Vector Machine) method to obtain accuracy against defects in  wood  by  using  GLCM  (Gray  Level  Co-occurence  Matrix)  extraction.  The  dataset  used contains 160 images and then separated into 112 train data and 48 test data. The identification carried out on the Gaussian kernel got the highest accuracy of 27.08% compared to using the Linear kernel with a smaller accuracy of 16.67%.
Keywords —Wood Defect, GLCM, Wood, Support Vector Machine .

## 1. PENDAHULUAN
ayu merupakan hasil hutan komersial yang paling dominan di berbagai industri. Bagian dari  kayu  seperti  batang  atau  cabang  atau  ranting  banyak  digunakan  untuk  berbagai keperluan,  mulai  dari  memasak,  bahan  bangunan,  bahan  kertas,  hiasan  rumah,  dan lainnya.  Kayu  memiliki  keunikan  atau  sifat  khusus  yang  tidak  dapat  ditiru  dengan  bahan lain. Sifat  kayu  adalah  tahan lama,  kuat  dan  tidak  korosif.  Oleh  karena  itu,  kayu  selalu  dibutuhkan manusia untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Di balik setiap sifat terdapat kelemahan kayu, yaitu kekurangan alami yang terdapat didalamnya.
Kayu  adalah  bahan  baku  untuk  konstruksi  yang  serbaguna,  tahan  lama,  dan  fleksibel. Kayu  telah  digunakan  selama  ribuan  tahun  sebagai  bahan  bangunan,  seiring  dengan  bidang usaha  lainnya  kayu  digunakan  dalam  dekorasi  rumah  dan  industri  furnitur.  Kayu  di  balik K
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 22-32
manfaatnya memiliki kelemahan yang dapat merugikan konsumen, seperti terjadinya cacat pada kayu alami seperti lubang bor [1].
Penampilan  kayu  tergantung  pada  kadar  air  dalam  kayu,  karena  sangat  rentan  terhadap hewan pemakan kayu seperti rayap dan serangga lainnya, sehingga dilakukan pengeringan kayu sebelum diproses lebih lanjut. Diameter kayu yang tidak menentu menyulitkan pengadaan bahan baku, apalagi saat kering, kayu mudah terbakar [2].
Berbagai  jenis  cacat  mengurangi  kualitas  dan  harga  eceran  kayu.  Saat  membeli  kayu, buatlah  proses  penyortiran  menjadi  penting  agar  tidak  membebani  pembeli.  Pekerjaan  sortasi dan sortasi diperlukan untuk menghasilkan kayu yang berkualitas tinggi. Saat menyortir bahan baku kayu, hasil sortasi cenderung tidak memenuhi harapan pembeli karena sifat subjektif dari mesin  sortir. Grading kayu  tradisional  dilakukan  dengan  memeriksa  dan  mengklasifikasikan jenis  kayu  mana  yang  memiliki  cacat  yang  tidak  tepat.  Penyortiran  didasarkan  pada  apa  yang dilihat oleh penyortir. Sortasi memisahkan kayu yang cacat dan tidak cacat [3]. Jenis cacat kayu terdiri  dari  simpul  lepas (loose  knot) ,  lubang  jarum (pinhole) ,  retak (crack) ,  dan  bintik biru( bluestain) .  Jenis  cacat  ini  dapat  merugikan  pengguna  kayu  dan  harus  diperbaiki  untuk menjaga kualitas [4].
Studi  tahun  2021  sebelumnya  oleh  [5]  membandingkan  akurasi  pengenalan  cacat  kayu dengan jarak potret dengan akurasi pendeteksian jaringan syaraf tiruan. Data citra diperoleh dan diekstraksi  dengan  GLCM  dan  dilatih  dengan  ANN.  Perbedaan  yang  nyata  adalah  bahwa akurasi  pada  jarak  potret  18  cm  dibandingkan  dengan  jarak  potret  lainnya,  jika  melihat persentase jumlah data yang dihitung dengan jumlah data yang diuji di setiap bidang dari setiap jarak  potret,  akurasi  tertinggi.  Perbandingan  persentase  dilakukan  untuk  setiap  jarak  potret untuk  mendapatkan  jarak  potret  dengan  akurasi  tertinggi.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh, jarak potret 18 cm memberikan akurasi tertinggi, yaitu 55%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  mengklasifikasikan  kualitas  kayu  jati  dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan sedangkan untuk mengekstrak ciri tekstur kayu jati menggunakan metode GLCM. Sampel kayu jati yang telah diproses dalam penelitian ini melalui tahap  pencitraan  dan  ekstraksi  GLCM,  memasukan  nilai  matriks  sebagai  data  pelatihan,  dan mengidentifikasikan  data  uji  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan, backpropagation  neural network .  Ini  mencapai  akurasi  tertinggi  98,3%.  Penelitian  terkait  metode  GLCM  seperti  pada klasifikasi jenis kacang-kacangan berdasarkan tekstur memiliki hasil akurasi sebesar 99,8% [7].
Selain  itu,  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  teknik machine  learning yang bertujuan untuk menemukan hyperplane optimal yang memisahkan dua kelas pada ruang input, dan  meminimalkan  batas  atas  kesalahan  umum  ( general  error ).  Keuntungan  lain menggunakan  SVM  adalah  metode  tersebut  menggunakan  konsep-konsep  dari  teori pembelajaran  komputasi  sehingga  dapat  dianalisis  secara  teoritis.  Penelitian  terkait  metode SVM seperti pada pengenalan citra mobil memiliki hasil akurasi yang optimal yaitu 82,5% [8]. Kemudian  klasifikasi  gambar  berwarna  menggunakan  metode  SVM  memiliki  hasil  akurasi 74,21%  [9],  perbandingan  jarak  potret  dan  resolusi  kamera  pada  tingkat  akurasi  pengenalan angka  kwh  meter  mendapatkan  hasil  akurasi  75,48%  [10],  dan  implementasi  untuk  smile detection  memiliki  hasil  akurasi  87%  [11].  Penelitian  sebelumnya  belum  menggunakan ekstraksi ciri GLCM dengan metode SVM untuk mengidentifikasi cacat kayu. Oleh karena itu, belum  diketahui  apakah  penggunaan  metode  yang  berbeda  dari  penelitian  sebelumnya  dapat mempengaruhi akurasi pengenalan cacat kayu.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kayu
Kayu adalah bagian tumbuhan yang mengeras akibat proses pengayuan secara alami atau lignifikasi.  Kayu  terbentuk  akibat  akumulasi  selulosa  dan  lignin  pada  bagian  dinding  sel
berbagai jaringan pada batang pohon.  Tumbuhan berkayu mulai muncul  sekitar  400  juta  tahun lalu  dan  telah  digunakan  oleh  manusia  sejak  ribuan  tahun  yang  lalu.  Melalui  kayu,  kita  juga dapat  mengetahui  kondisi  iklim  dan  cuaca  pada  masa  lalu  dengan  cara  mempelajari  cincin pertumbuhan dari sebuah kayu. Kayu olahan tercantum pada Gambar 1.
Gambar 1. Papan Kayu Olahan

## 2.2 Cacat Kayu
Cacat merupakan  suatu  kelainan  yang  terdapat  pada  kayu  sehingga  bisa  mempengaruhi mutu dan isi kayu. Cacat dapat terjadi secara alami maupun secara teknis, Menurut Widiyanto, jenis  cacat  pada  kayu  terdiri  atas  pecah (crack) ,  lubang  jarum (pinhole) , bluestain ,  dan  mata kayu (loose  knot) [3].  Cacat  kayu  dapat  menimbulkan  kerugian  materiil  bagi  pembeli  kayu. Berikut pada gambar 2 adalah contoh Cacat pada Kayu.

## Gambar 2. Cacat pada Kayu

## 2.3 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)
Menurut  [6]  Ekstrasi  fitur  merupakan  salah  satu  bagian  dalam  proses  analisis  suatu citra. metode statistik, perhitungan satistik menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan  mengukur  kekontrasan,  granularitas,  dan  kekasasran  suatu  daerah  dari  hubungan ketetanggaan  antar  piksel di  dalam  citra.  Fitur sendiri  merupakan  karakteristik  unik  dari suatu objek yang diamati. Salah satu metode ekstraksi fitur adalah Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM). Gray  Level  Co-occurrence  Matrix adalah  suatu  matriks  yang  elemen-elemennya merupakan  jumlah  dari  pasangan  piksel  yang  memiliki  tingkat  kecerahan  tertentu,  dimana pasangan piksel tersebut terpisah dengan jarak dan sudut. Nilai input dari GLCM adalah sebuah matriks  yang  merupakan representasi  dari  citra grayscale,  keluaran  dari  GLCM  adalah  berupa matriks kookurensi yang kemudian dapat  kitaekstrak cirinya berdasarkan parameter ciri statistik orde dua seperti contrast, correlation, energy dan homogeniety .

## 2.4 SVM (Support Vector Machine)
SVM  merupakan  algoritma machine learning yang  termasuk  dalam  metode  klasifikasi biner  dan  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pengklasifikasian  dan  regresi. Hyperplane terbaik  antara  dua  kelas  dapat  ditemukan  dengan  mengukur margin  hyperplane yang  diperoleh  dari  mengukur  margin  yang  maksimal  antara  ruang  input  non-linear  dengan ruang  ciri  menggunakan  kaidah  kernel.  Prinsip  kerja  SVM  ialah  linear  classifier,  tetapi  dapat
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 22-32
bekerja  juga  pada  problem  non-linear  dengan  memasukkan  konsep  kernel  trick  pada  ruang berdimensi  lebih  tinggi.  Data  dipisahkan  dalam  dua  kelas  label  yaitu γ ∈ {-1,1}.  Data  xd ∈ merupakan  feature  vector  dengan d=1,  2,… ,  Nd  dimensi.  Untuk  d=2  maka  hyperlane  berupa garis, sementara untuk d = 3 berupa plane.
Gambar 3. Optimal Hyperplane SVM
Gambar 3 memperlihatkan beberapa pattern yang merupakan anggota dari dua buah class: +1  dan  -1.  Pattern  yang  tergabung  pada  class  -1  disimbolkan  dengan  kotak  warna  merah, sedangkan  pattern  pada  class  +1,  disimbolkan  dengan  lingkaran  kuning.  Problem  klasifikasi dapat  diterjemahkan  dengan  usaha  menemukan  garis  (hyperlane)  yang  memisahkan  antara kedua kelas sehingga jarak antar kelas terlihat.

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah metode untuk mengukur kinerja suatu metode klasifikasi dalam membandingkan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil  klasifikasi  [12]. Metode ini memiliki fungsi untuk menghitung persentase Precision , Recall , dan Accuracy .

## 2.6    Metodologi Penelitian
Berikut ini pada Gambar 4 adalah tahapan yang dilakukan selama penelitian mengenai identifikasi cacat pada kayu menggunakan fitur GLCM dengan metode SVM. Berikut diagram kerangka tahapan penelitian dan penjelasannya.
Gambar 4. Kerangka Tahapan Penelitian
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 22-32

## 2.6.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  pertama  ini  adalah  melakukan  identifikasi  masalah  penelitian  mengenai Cacat  pada  kayu  menggunakan  metode  SVM  dengan  ekstraksi  GLCM  yang  belum  pernah diteliti oleh siapapun sebelumnya.

## 2.6.2 Studi Literatur
Tahap kedua melakukan studi literatur yang berhubungan dengan penelitian terkait yang dilakukan  melalui  buku  buku  maupun  jurnal  penelitian  terdahulu,  dari  studi  literatur  penulis dapat  memahami  dan  mengetahui  cara bagaimana  pengumpulan  data  atau  informasi  yang  bisa digunakan dalam penelitian ini.

## 2.6.3 Pengumpulan Data Citra
Pada tahapan ini, dilakukan pengumpulan data yang diperlukan terkait penelitian yang akan  dilakukan  yaitu  menggunakan  dataset  yang  digunakan  bersumber  dari  penelitian sebelumnya (Gunawan, 2021), dengan rincian objek yang digunakan dalam proses penelitian ini merupakan  papan  kayu  olahan  dengan  menggunakan  papan  kayu  dari sawmill dan  melakukan pemilihan papan kayu yang dibutuhkan untuk kegiatan penelitian. Spesifikasi Papan Kayu yang digunakan  memiliki  ketebalan  20  mm,  dan  lebar  kisaran  120  mm,  dan  panjang  maksimal  150 mm.  dan  dilengkapi  dengan  alat  bantu  diantaranya  kamera  dan  penggaris  sebagai  pedoman ukuran.
Pemotretan  dilakukan  dengan  jarak  10  cm,  15  cm,  20  cm,  25  cm,  dan  30  cm. Pemotretan  dilakukan  dengan  jarak  10  cm,  15  cm,  20  cm,  25  cm,  dan  30  cm.  Sampel  yang digunakan 6 sampel kayu cacat dan setiap sampel memiliki 5 data citra uji dan 10 data citra latih dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Contoh Sample Dataset Kayu No Perbandingan Jarak Potret Total Citra Latih Total Citra Uji 1 10 cm 60 citra 30 citra 2 15 cm 60 citra 30 citra 3 20 cm 60 citra 30 citra 4 25 cm 60 citra 30 citra 5 30 cm 60 citra 30 citra

## 2.6.4 Data Citra
Setelah tahap pemilihan data citra selanjutnya data dibagi menjadi data latih dan data uji dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Latih dan Data Uji No Jenis Latih Uji 1. Cacat Mata Kayu 28 12 2. Cacat Rapuh Hati 28 12 3. Cacat Lubang Penggerek 28 12
4. Tanpa Cacat 28 12 Jumlah 112 48 Total keseluruhan citra 160

## 2.6.5 Grayscale
Setelah  data  dibagi  data  citra  kemudian  diubah  menjadi grayscale menggunakan bantuan aplikasi MATLAB R2021a.

## 2.6.6 Ekstraksi Citra GLCM
Pada tahap ini citra diekstraksi sesuai dengan metode GLCM ( Gray Level Co-occurance Matrix ). Fitur ekstraksi ciri GLCM memiliki 4 ciri statistik yaitu Contrast, Correlation, Energy dan Homogeneity.

## 2.6.7 Pengujian SVM dan Model SVM
Pada  tahapan  ini, penulis  akan  menggunakan  metode Support Vector Machine  (SVM) untuk  membantu  proses  identifikasi  cacat  pada  kayu  dengan  hasil  ekstraksi  ciri  GLCM  untuk menghasilkan output yang dapat digunakan pada tahap pengujian.

## 2.6.8 Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini,  penulis  akan  memperoleh  hasil  pengujian,  kemudian  penulis  akan melakukan  perhitungan  terhadap  hasil  pengujian  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan pengenalan  akan  dihitung  nilai Accuracy,  Precision ,  dan Recall menggunakan  Confusion Matrix. Rumus yang digunakan yaitu:
Accuracy = (1) Precision = (2) Recall = (3)
Keterangan:
TP = Jumlah data positif citra yang dikenali dengan benar oleh sistem. TN = Jumlah data negatif citra yang dikenali dengan benar oleh sistem. FP = Jumlah data positif citra namun dikenali dengan salah oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra namun dikenali dengan salah oleh sistem.
Selanjutnya dilakukan perhitungan akurasi untuk melihat nilai akurasi yang didapatkan dengan menggunakan rumus seperti berikut:
= ∑ ∑ × 100% (4)

## 2.6.9 Pembuatan Laporan
Pada tahap ini terakhir ini adalah pembuatan laporan, penulis akan membuat laporan dari hasil penelitian yang telah dilakukan. Laporan terdiri dari rumusan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, metode penelitian yang digunakan, hasil dan pembahasan penelitian, dan saran untuk pengembangan selanjutnya agar bisa dilakukan oleh peneliti selanjutnya.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 22-32

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  mengenai  hasil  pengujian  dan  proses  identifikasi  cacat  pada  kayu menggunakan  metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  sebagai  ekstraksi  fitur  dan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai klasifikasi data. Proses pengujian ini dilakukan pada  bagian testing untuk  melihat confusion  matrix berupa precision , recall ,  dan accuracy , setelah dilakukan pengujian didapatkan nilai Confusion matrix yang terdiri dari TP, FP, FN, dan TN.  Dapat  dilihat  hasil Confusion  MatrixGray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  yang didapatkan, pada Gambar 5 untuk kernel Linear dan Gambar 6 untuk kernel Gaussian
Gambar 5. Confusion Matrix Metode SVM Kernel Linear
Gambar 6. Confusion Matrix Metode SVM Kernel Gaussian
Berdasarkan Gambar 5 dan Gambar 6, dapat dilihat pada cell berwarna biru menunjukkan jumlah  nilai  yang  dapat  dikenali , sedangkan cell yang  berwarna orange menunjukkan  jumlah nilai  yang  tidak  dapat  dikenali.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  hasil akhir  dari confusion  matrix ini  berupa  nilai Accuracy , Precission ,  dan Recall.  Accuracy merupakan  rasio  prediksi  benar dengan  keseluruhan  data, precission merupakan rasio  prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif.
Tabel 3. Hasil Accuracy , Precission dan Recall Kernel Linear No. Kelas TP  FP  FN  TN  Accuracy  Precision  Recall 1. Cacat mata kayu 1 0 11 36 77,08 100 8,33 2. Rapuh hati 7 30 5 6 27,08 18,92 58,33 3. Lubang Penggerek 0 0 12 36 75 0 0 4. Tanpa Cacat 0 10 12 26 54,17 0 0 Total 58,33 29,73 16,67 Tabel 4. Hasil Accuracy , Precission dan Recall Kernel Gaussian No. Kelas TP  FP  FN  TN  Accuracy  Precision  Recall 1. Cacat mata kayu 3 1 9 35 79,17 75 25 2. Rapuh hati 5 21 7 15 41,67 19,23 41,67 3. Lubang Penggerek 4 4 8 32 75,00 50 33,33 4. Tanpa Cacat 1 9 11 27 58,33 10 8,33 Total 63,54 38,56 27,08
Pada  Tabel  3  dan  Tabel  4  dapat  dilihat  nilai Accuracy , Precission ,  dan Recall pada kernel  berbeda terhadap  empat  kelas  kayu.  Setelah  didapat  nilai Accuracy , Precission ,  dan Recall dari confusion  matrix ,  maka  dilakukan  perhitungan  akurasi  identifikasi  citra  yang dikenali dengan rumus:
Nilai akurasi dari Kernel Linear :
= 8 48 × 100% = 16,67%
Nilai akurasi dari Kernel Gaussian :
= 13 48 × 100% = 27,08%
Berdasarkan dari hasil Tabel 3 dan Tabel 4 mengenai detail hasil yang didapatkan dari perhitungan Confusion  Matrix didapatkan  ketiga  nilai  yakni  nilai Accuracy , Precission ,  dan Recall. Dilanjutkan  dengan  perhitungan  akurasi  dari  data  citra  yang  dikenali.  Dapat  dilihat perbandingan hasil akurasi Kernel Linear dan Kernel Gaussian pada Tabel 5.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 22-32
Tabel 5. Perbandingan Persentase Akurasi Kernel Linear
dan Kernel Gaussian Kernel Linear Kernel Gaussian Persentase Akurasi 16.67% 27.08%
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  persentase  akurasi  terbaik  dengan menggunakan  GLCM  metode  SVM  kernel Gaussian yang  mendapatkan  akurasi  sebesar 27,08%. Kedua kernel memiliki selisih akurasi yang cukup jauh sebesar 10,41%.

## 4. KESIMPULAN
1. Dataset yang digunakan 4 jenis kayu yaitu Cacat Mata kayu, cacat rapuh hati, cacat lubang penggerek,  dan  tanpa  cacat,  dengan  total  112  untuk  citra  latih  dan  citra  uji  sebanyak  48. Penelitian menggunakan Ekstraksi fitur  GLCM dengan metode SVM pada kernel Gaussian mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 27,08% daripada menggunakan kernel Linear dengan akurasi lebih kecil yakni 16,67%.
2. Penggunaan  Kernel  yang  berbeda  dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi  penelitian,  dari  dua jenis kernel yang digunakan, kernel Gaussian memiliki akurasi terbaik.
3. Pada  penelitian  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  rendah  yakni  27,08%  jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnnya yang dilakukan Jason.2021 yang mendapatkan akurasi sebesar 55%.

## 5. SARAN
1. Penelitian ini menggunakan dataset dengan tingkat pencahayaan 3 lampu led masing-masing 3 Watt, sehingga belum diketahui menggunakan pencahayaan berbeda dalam penelitian.
2. Penggunaan metode ekstraksi fitur selain Gray Level Co-occurrence Matrix.
3. Penggunaan metode klasifikasi lainnya selain Support Vector Machine.
4. Menggunakan Kernel selain Linear dan Gaussian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adianto, A. 2020. “Kayu Sebagai Bahan dan Struktur Konstruksi Bangunan”. BCI Asia Construction Information Pte Ltd. Retrieved February 17, 2021, from https://www.constructionplusasia.com/id/material-kayu/.
[2] Purnosidi.  2015. “Jenis  Cacat  Kayu  Bahan  Bangunan”. PT  Niki  Four.  from https://nikifour.co.id/jenis-cacat-kayu-bahan-bangunan/.
[3] Ardhiansyah, A., Eva Tavita, G., & Iskandar. 2019. “Identifikasi Jenis Cacat Kayu Bulat Jati (Tectona Grandis Linn. F.) pada Areal Pemanenan di KPH Jember”. Jurnal Hutan Lestari , 7 , 173–177.
[4] Widiyanto, A. 2016. “Pengujian Kualitas Bahan Baku Bingkai Kayu pada Kayu Medang (Litsea SPP)”. Jurnal Hutan Tropis , 4 (3), 218–223.
[5]   Gunawan,  Jason.  2021 .  “Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Cacat  pada  Kayu Berdasarkan  Jarak  Potret  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan”.
Universitas Multi Data Palembang.
[6] Fathurrahman, M. I., Jondri, J., & Rohmawati, A. A. 2019 . “Sistem Klasifikasi Kualitas Kayu  Jati  Berdasarkan  Jenis  Tekstur  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan Gray-level-co-occurence Matrix”. E-Proceedings of Engineering , 6 (2), 9537–9550.
[7] Al  Rivan,  M.  E.,  Rachmat,  N.,  &  Ayustin,  M.  R.  2020. “Klasifikasi  Jenis  Kacang- Kacangan  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan”. Jurnal Komputer Terapan , 6 (1), 89–98. https://doi.org/10.35143/jkt.v6i1.3546
[8] Alamsyah,  Derry.  2017. “Pengenalan  Mobil  pada  Citra  Digital  Menggunakan  HOG- SVM “. Jatisi . ISSN: 1978-1520
[9] Farsiah  Laina,  Taufik  Fuadi  Abidin  dan  Khairul  Munadi.  2013 “Klasifikasi  Gambar Berwarna Menggunakan K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine”. Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Indonesia.
[10]  Amputri, Dini, Siti Nadra, dkk. 2017 . “Perbandingan Jarak Potret dan Resolusi Kamera pada Tingkat Akurasi Pengenalan Angka KWH Meter Menggunakan Svm.” Jurnal Ilmiah Informatika Global, Vol. 8, No. 1.
[11]  Al  Hafis,  M.  Abrar.,  Andrie  Safoen  M.K.,  Derry  Alamsyah.,  dan  Siska Devella .”Implementasi Metode R-HOG dan Support Vector Machine (SVM) Untuk Smile Detection”. Program Studi Teknik Informatika, STMIK Multi Data Palembang.
[12]   Prasetyo, E. 2019. Data Mining: Computer Programming Matlab. Andi.