## PREDIKSI KUALITAS HASIL HUTAN LAHAN BASAH MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
Khatimi Husnul 1) dan Sari Yuslena 2)
Universitas Lambung Mangkurat h.khatimi@yahoo.co.id 1) , yuzlena@unlam.ac.id 2)

## ABSTRAK
Pada umumnya hutan lahan basah terdapat tumbuhan pinang-pinangan (palem) atau suku (famili) Arecaceae. Salah satu jenisnya adalah Kelapa ( Cocos nucifera ) yang sering dimanfaatkan seluruh bagiannya termasuk batangnya yang dimanfaat- kan  untuk  kayubahan,  proses  pemilihan  kayu  kelapa  yang  digunakan  sebagai  bahan  produk  dilakukan  oleh  seorang graderyang terlatih dengan mengamati kayu secara langsung tanpa menggunakan alat bantu (manual). Metode tersebut me- nyebabkan timbulnya ketergantungan keahlian dan pengalaman seorang grader dalam melakukan pemilihan bahan kayu ke- lapa. Dengan keterbatasan seorang grader, maka timbul suatu masalah ketika banyaknya jumlah objek kayu kelapa yang diuji secara manual melebihi kapasitas seorang grader. Oleh karena itu pengelompokan kayu kelapa perlu dibuat dengan intelli- gent system sehingga dapat mengatasi permasalahan tersebut.
Penetuan kayu kelapa secara otomatis dapat dibangun menggunakan metode backpropagation dengan mengidentifikasi parameter penentu karakteristik kayu kelapa yang didapatkan dari citra kayu kelapa dua dimensi (2D). Penentuan parameter karakteristik kayu kelapa berdasarkan pada ekstraksi fitur tekstur berbasis histogram pada citra kayu kelapa 2D. Fitur-fitur tekstur yang didapatkan dari metode histogram diantarannya: rerata intensitas, deviasi standar, skewness, energi, entropi, dan kehalusan. Makalah ini menguraikan tentang penentuan kualitas kayu kelapa menggunakan algoritma backpropagation berdasarkan pada tekstur citra kayu kelapa 2D.

## Kata Kunci : backpropagation, citra, kayu kelapa

## ABSTRACT
Many forests are wetlands plant palm or tribe (family) Arecaceae. One type is the coconut (Cocos nucifera) is often utilized all its parts including stem used for wood materials, the process of selecting coconut wood are used as ingredients of a product made by a grader trained by observing the wood directly without using tools (manual). The method of causing dependence expertise and experience in the selection of a grader coconut wood. With the limitations of a grader, then arises a problem when a large number of coconut wood objects tested manually exceeds the capacity of a grader. Therefore, the grouping of coconut wood needs to be made with intelligent systems that can overcome these problems.
Determination of coconut wood can be automatically built using backpropagation method to identify the parameters of the determining characteristics of coconut wood obtained from coconut wood image of two-dimensional (2D). Determination of coconut wood characteristic parameters based on the extraction of texture features based on the image histogram 2D coconut wood. Features texture obtained from the histogram method is among others: the mean intensity, standard deviation, skewness, energy, entropy, and subtlety.
This paper describes the determination of the quality of coconut timber using back propagation algorithm based on coconut wood texture 2D image.
Keywords : backpropagation, citra, coconut wood

## I. PENDAHULUAN
Sektor  industri  kayu  semakin  penting  saat  ASEAN  mencanangkang  kayu  sebagai  salah  satu  sektor  yang diprioritaskan dalam economic integration. Indonesia sebagai anggota ASEAN memanfaatkan peluang ini karena luas hutan Indonesia  mencapai 69,4 juta hektar [1].
Kegiatan yang berkaitan dengan produksi kaayu adalah Industri hutan biasanya dikenal denga Hak Pengusaha Hutan  (HPH)  dengan  produk  kayu  gelondongan,  penggergajian  dengan  produk  kayu  gergajian,  pabrik  dengan produk kayu olahan maupun kayu lapis dan pedagang yang menjual produk tersebut [2]. Memasuki era keterbukaan perdagangan dunia saat ini persaingan perdagangan antar Negara akan semakin tajam dan mutu lah penentu dari layak tidaknya produk tersebut bersaing di pasar internasional dan kendala yang dialami Indonesia dibidang industri kayu saat ini adalah standart kualitas kayu Indonesia masih jauh di bawah standart ISO [1].
Selama  ini  penentuan  kualitas  kayu  dilakukan  oleh  manusia  yang  sudah  telatih  dan  biasanya  disebut  grader. Grader mendeteksi kualitas kayu dengan cara memeriksa secara visual [3]. Akibat buruk dari proses ini diantaranya deteksi hanya bisa terlihat pada kayu yang memiliki perbedaan yang signifikan dari standart kayu yang bermutu, bersifat  subjektif  apalagi  jika  kayu  dalam  jumlah  banyak  maka  bisa  terjadi  kebosanan  pada  grader  sehingga menghasilkan  deteksi  yang  akurasinya  tidak  standart.  Prediksi  tentang  kayu  sudah  banyak  dilakukan  beberapa
peneliti,  pada  penelitian  ini  objek  yang  akan  digunakan  adalah  kayu  kelapa.  Hasil  penelitian  ini  adalah  tingkat akurasi  kualitas  kayu  dengan  menggunakan  algitma  gradient  descent  backpropagation  nn.    Diharapkan  dapat mendukung peningkatan kualitas kayu di Indonesia dengan grading secara otomatis dan tingkat akurasi yang tepat dalam mendeteksi kualitas kayu.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Material Kayu
Material Kayu banyak digunakan sebagai bahan kontruksi, dalam penelitian ini kayu yang digunakan sebagai objek  penelitian  adalah  kayu  kelapa. Di  Indonesia  sendiri  terdapat  50  persen  perkebunan  kelapa  yang  perlu peremajaan  karena  sudah  berumur  lebih  dari  50  tahun  [4]  sehingga  tidak  menghasilkan  buah  lagi,  maka pemanfaatan pohon kelapa yang seperti ini adalah material kayu yang akan digunakan untuk bahan kontruksi dan bahan dasar mebel.
Tabel 1. Karakteristik fisik kayu kelapa Jenis Motif Tekstur Bentuk Garis Kesan Batang Kelapa Utuh Bergaris melintang mengelilingi ba- tang Kasar Asimetris, men- grucut ke atas Dominasi garis lengkung arah horizontal dan garis lurus pu- tus-putus arah vertical Dinamis, hangat Batang kelapa gergajian sejajar serat Garis putus-pu- tus terdiri dari serat fiber Halus Persegi panjang Dominasi garis putus-putus yang tidak beraturan Dinamis, hangat Potongan melintang Titik-titik, mem- iliki corak sep- erti biji-bijian Halus Persegi atau bu- lat Garis tak beraturan yang terbentuk oleh ti- tik-titik Dinamis, hangat, ramai Batang kelapa bulat Garis putus-pu- tus terdiri dari serat fiber Halus Persegi panjang Dominasi garis putus-putus yang tidak beraturan Dinamis, hangat
Data kayu kelapa yang digunakan adalah kayu kelapa yang dipotong melintang, karena garis kayu kelapa yang dipotong melintang yang berbentuk titik-titik  menunjukkan titik vascular untuk selanjutnya digunakan sebagai penentu pola kualitas dari kayu tersebut.
Dilihat  dari  pola  penyebaran  kerapatan  kayu  dalam  batang  kelapa  pada  Gambar  1,  menyebabkan  hasil penggergajian akan terdiri dari tiga kelas [5], yaitu :
A) Kulit Luar Kayu Kelapa B) Kerapatan Tinggi (High Density) > 700 〖 kg/m 〗 ^3 ; C) Kerapatan Sedang (Medium Density) > 500 - 700 〖 kg/m 〗 ^3;
D) Kerapatan Rendah (Low Density) < 500 〖 kg/m 〗 ^3.
Gambar 1 Batang kayu kelapa

## B. Pengolahan Citra Digital
Teknik – teknik dan proses yang digunakan pada pengolahan citra adalah: 1. Segmentasi
Segmentasi yaitu pemisahan objek-objek yang terdapat pada gambar, sehingga memudahkan dalam pengolahan gambar digital pada masing-masing objek.
2 Thresholding
Proses mengubah citra berderajat keabuan menjadi citra biner atau hitam putih sehingga dapat diketahui daerah mana yang termasuk obyek dan background dari citra secara jelas..
3. Morphologi
Teknik pengolahan gambar digital dengan menggunakan bentuk (shape) sebagai pedoman dalam pengolahannya. Nilai dari setiap pixel dalam gambar digital diperoleh dari hasil perbandingan antara pixel yang bersesuaian pada gambar digital dengan pixel tetangganya. Teknik morphologi bergantung pada urutan pixel, tidak memperhatikan nilai dari pixel sehingga teknik morphologi dapat digunakan untuk pengolahan binary image dan grayscale image.
4. Cropping
Proses pemotongan gambar menjadi beberapa bagian, sehingga memudahkan dalam proses pengolahan. 5. Conversion color
Informasi  warna  sangat  diperlukan  sebagai  pendeskripsian  sebuah  obyek  gambar  dalam  analisis  suatu  citra tersebut. Proses identifikasi maupun klasifikasi suatu citra dapat dipermudah dengan menyertakan informasi warna.
Citra tersusun dari kombinasi 256 intensitas warna dasar: red, green & blue. Setiap piksel adalah gabungan ke tiga  warna  tersebut,  sehingga  masing-masing  piksel  memiliki  tiga  komposisi  warna  dasar  seperti  terlihat  pada gambar di bawah ini Gambar yang didapat dari potongan kayu kelapa perlu dikonversi untuk dilakukan proses selanjutnya.
Konversi warna RGB ke dalam warna YCbCr, warna luminance atau dikenal dengan istilah gray scale, yaitu gambar  dengan  derajat  keabuan  yang  mempunyai  intensitas  warna  0  sampai  255,  dimana  0  adalah  untuk merepresentasikan warna hitam dan 255 adalah warna untuk merepresentasikan warna putih. Karena mata manusia lebih  sensitif  pada  warna  luminance  (Y)  dari  pada  warna  chrominance  (Cb,Cr),  sehingga  informasi  warna chrominance  tidak  diikut  sertakan  pada  proses  kompresi  dan  hanya  warna  Y  yang  diproses  sebagai  masukan gambar untuk proses selanjutnya. Warna YCbCr diperoleh dengan mentransformasikan RGB dengan rumus: Y    = 0,299 * R + 0,587 * G + 0,114 * B Cb   = -0,1687 * R - 0,3312 * G + 0,5 * B
Cr  = 0,5 * R – 0,4183 * G – 0,0816 * B ………………..(1) Untuk membentuk kembali warna RGB dari warna YCbCr dapat menggunakan rumus : R = Y + 1,4022 * Cr G = Y – 0,3456 * Cb –0,7145 * Cr B = Y + 1,7710 * Cb ………………..(2)

## C. Gray-level co-occurrence matrix (GLCM)
Gray-level co-occurrence matrix (GLCM) adalah metode ekstraksi fitur dengan menggunakan analisa statistik dengan  menggunakan  scala  abu-abu.  GLCM  merupakan  metode  statistik  yang  memeriksa  tekstur  dengan mempertimbangkan hubungan spasial dari piksel pada gambar.
GLCM menghitung seberapa sering pixel dengan tingkat keabuan (intensitas skala abu-abu) nilai i terjadi baik horisontal, vertikal atau diagonal untuk piksel yang berdekatan dengan nilai i. GLCM memberikan informasi fitur pada gambar sebanyak 20 fitur tekstur yaitu Autocorrelation, Contrast, Correlation, Cluster Prominence, Cluster Shade,  Dissimilarity,  Energy,  Entropy,  Homogeneity,  Maximum  probability,  Variance,  Sum  Average,  Sum Variance,  Sum  Entropy,  Difference  Variance,  Difference  Entropy,  Information  of  correlation  1,  Information  of correlation 2, Inverse difference normalized, dan Inverse difference moment normalized.

## Gambar 2 Process Feature Extraction
Beberapa proses mendapatkan informasi fitur pada GLCM:
a) 1 1
0 0 log N N ij ij i j entropy p p − − = = = − ∑∑ (3) b) ( ) 1 1 2 0 0 N N ij i j contrast i j p − − = = = − ∑∑ (4)
c)
( ) 1 1 2 0 0 1 N N ij i j p IDM i j − − = = = + − ∑∑ (5) d) ( ) ( ) 1 1 0 0 N N x y ij i j x y i j correlation p µ µ σ σ − − = = − − = − ∑∑ (6) e) 1 1 2 0 0 N N ij i j ASM p − − = = = ∑∑ (7) f) ( ) 1 1 3 0 0 N N x y ij i j clusshade i j p µ µ − − = = = + − − ∑∑ (8) g) ( ) 1 1 4 0 0 N N x y ij i j cluspro i j p µ µ − − = = = + − − ∑∑ (9) h) ( ) , max max ij i j pro p =
(10)
i) 1 1 0 0 N N ij i j dissimilarity i j p − − = = = − ∑∑ (11) j) ( ) 1 1 0 0 N N ij i j autocorr ij p − − = = = ∑∑ (12) k) ( ) 1 1 2 0 0 N N ij i j inertia i j p − − = = = − ∑∑ (13) l) ( ) ( ) ( ) 1 0 log N x y x y i dent p i p i − + + = = ∑ (14) m) ( ) ( ) ( ) 2 2 0 log N x y x y i sent p i p i − + + = = ∑ (15) n) ( ) 2 2 0 N x y i savg ip i − + = = ∑ (16) o) ( ) 1 1 2 0 0 var N N ij i j s i p µ − − = = = − ∑∑ (17) p) ( ) 1 0 1 N ij i p INV i j − = = + − ∑ (18) q) 1 2 2 0 1 / N ij i p IDN i j N − = = + − ∑ (19)
r) ( ) 1 2 2 0 1 / N ij i p IDMN i j N − = = + − ∑ (20) s) 1 inf 1 max( , ) HXY HXY HX HY − =
(21) t) 1/2 inf 2 (1 exp[ 2.0( 2 )] HXY HXY = − − − (22) u) var var ( ) x y d ianceOf p −
= (23)

## Arah analisa GLCM
a) Horizontal (0º)
b) Vertical (90º)
c) Diagonal (45º, 135º)

## Gambar 3 Arah analisa GLCM

## D. Algoritma gradian descent
Backpropagation  Artificial  Neural  Network  memiliki  algoritma  sangat  banyak,  tapi  yang  digunakan  oleh kebanyakan peneliti tetap algoritma gradient descent. Parameter dari Algoritma pelatihan ini yang biasanya disebut bobot beradaptasi dengan jaringan konvergen data selama pelatihan [6]. Pada pelatihan nilai bobot disusun pada range tertentu, fungsi aktivasi menjaga hasil output agar berada pada range yang sudah ditentukan. Fungsi aktivasi yang biasanya digunakan dalam algortma gradient descent adalah fungsi aktivasi sigmoid logistik dan hyperbolic tangent. Fungsi aktifasi sigmoid logistic di defenisikan: logsig(x) = #
#$%&
(24)
Gambar 4. Plot dari fungsi aktivasi sigmoid logistik
Dan fungsi aktivasi hyperbolic tangent didefenisikan sebagai berikut:
0˚ [0 D] 45˚ [-D D] 90˚ [-D 0] 135˚ [-D - D]
tanh(x) = %&'%(& %&$%(&

## Gambar 5. Plot dari fungsi aktivasi hyperbolic tangent
Gambar 4 dan 5 menunjukkan kurva dari sigmoid logistic dan hyperbolic tangent, keduanya berbentuk kurva s. Kurva tersebut membantu jaringan untuk memncapai perilaku yang non linier.
Inisialisasi bobot nantinya akan diacak dengan range angka yang kecil. Berbagai penelitian telah menyimpulkan bahwa pemilihan bobot awal mempengaruhi capaian secara signifikan [7] [8].

## III. P ROSES P ENELITIAN
Tahap  pertama  adalah  dilakukan  pembacaan  citra  tersebut,  dan  karena  ukuran  gambar  masing-masing  data berbeda maka dilakukan croping sebesar 256x 256 pixel pada gambar tersebut untuk menentukan gambar pola vascuar  bundle  dari  potongan  kayu  kelapa  tersebut.  Berikut  adalah  proses  untuk  mendapatkan  potongan  kayu terpilih.

## Gambar 6 Proses Preprosessing
Pada gambar diatas diawali dengan data gambar 2D untuk potongan kayu. Potongan kayu yang tersedia tersebut kemudian di lakukan segmentasi untuk memisahkan antara background dan foreground gambar. Kemudian crop image  dipilih  untuk  menentukan  bagian  kayu  yang  di  prosess.  Berikut  merupakan  hasil  potongan  kayu  yang didapatkan:

## Gambar 7 Hasil Proses awal

## A. Proses Ekstraksi Feature
Setelah didapatkan potongan kayu, dilakukan ekstraksi gambar. Pada metode ini menggunakan GLCM untuk mengekstraksi hasil gambar (Gambar 8).

## Gambar 8 Proses Preprosessing
Pada gambar 7 diperlihatkan bahwa setiap gambar potongan kayu terdapat 3 spektrum warna. 3 spektrum warna tersebut di diproses dengan metode GLCM. Sehingga menghasilkan data sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Ektrasi menggunakan Entropi GLCM dengan 3 Spektrum warna pada gambar No R G B Label 1 6.292741 6.3002 6.258604 1 2 6.409501 6.327355 6.241229 1 3 6.37923 6.361031 6.327674 1 4 6.459296 6.449793 6.390574 1 5 6.614737 6.547702 6.429386 1 6 6.65533 6.527957 6.399758 1 7 6.484097 6.393106 6.30523 1 . . . 161 7.179543 6.799404 6.558279 3 162 7.305139 7.059722 6.887223 3 163 7.261356 6.837566 6.580649 3 164 7.083419 6.918571 6.734285 3 165 7.167768 6.715057 6.554027 3 166 7.206661 6.787064 6.536767 3 167 7.175824 6.803119 6.579012 3 168 7.061475 6.883022 6.729878 3 169 7.142191 6.727345 6.415769 3 170 7.236304 6.869798 6.621699 3
Hasil  tabel  1  merupakan  hasil  dengan  menggunakan  1  buah  informasi  pada  GLCM  yang  diterapkan  pada  3 spektrum warna. Perlu diketahui bahwa informasi yang dapat dihasilkan oleh GLCM sebanyak 22 informasi. Dari 22 informasi tersebut menggunakan 4 buah direction 0 o , 45 o , 90 o , dan 135 o dan di gabungkan menjadi 1 data. Dan setiap  1  informasi  menghasilkan  4  buah  nilai  yang  berbeda  tergantung  texture  yang  dimiliki.  Sehingga  pada penelitian ini didapatkan texture sebanyak 264 nilai informasi yang dapat diambil, dengan data sebanyak 170 data.
1 2 3 4 5 . . . . . . . . . . . 261 262 263 264
2
3 4
5 . 169 170
Gambar 9 Bentuk ukuran data proses selanjutnya

## B. Proses Pengenalan Kayu Kelapa
Algoritma Gradient Descent BPANNditerapkan untuk pengenalan gambar potongan kayu kelapa. Arsitekture yang digunakan pada metode ini di perlihatkan pada gambar 11.

## Gambar 10 Arsitekture Jaringan
Pada gambar 10 merupakan arsitektur dari input, hidden dan output layer pada algorithma GD BPANN yang digunakan pada penelitian ini. Dengan ini nilai bobot akhir didapatkan. Untuk menghitung tingkat akurasi pada matriks digunakan:
Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
(26)
Sensitivitas dan spesifisitas tidak memberikan informasi untuk nilai diagnosa yang benar. Maka perlu adanya PPV (positive predictive value) atau precision positive dimana proporsi kasus dengan hasil tes “positif” atau PPV = TP/(TP+FP) dan dan membutuhkan NPV (negative predictive value) atau precision negative dengan proporsi kasus  dengan  hasil  tes  “negatif”  atau  NPV=  TN/(TN+FN).  Sedangkan  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan, digunakan Type Error dengan FN/(positif+negatif) dan dimana nilai positif= TP+FN serta negatif= FP+TN. dan hasil akurasi yang didapatkan pada table berikut:
GLCM Parameter Akurasi Direction  Distance 0 o 1 75.02 0 o 2 73.12 0 o 3 72.45 45 o 1 76.32 45 o 2 76.89 45 o 3 77.12 90 o 1 75.13 90 o 2 74.77 90 o 3 75.87 135 o 1 78.11 135 o 2 77.12 135 o 3 78.89

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan akurasi 78,89 % pada sudut 135 derajat dari penerapan algoritma GD BPANN menggunakan Matlab

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] Ellia Kristiningrum and Eddy Herjanto, "KESIAPAN SNI KAYU DAN PRODUK KAYU DALAM MENGANTISIPASI KERJASAMA REGIONAL DAN BILATERAL," Jirnal Riset Industri , vol. V, pp. 249-257, 2011.
[2] Soeratmadi Atmosasmito, "STRATEGI PEMASARAN KAYU OLAHAN INDONESIA DI PASAR INTERNASIONAL," Jurnal Ilmiah Kesatuan , vol. 2, pp. 15-21, 2000.
[3] Ruggero Donida Labati and et al, "Analyzing images in frequency domain to estimate the quality of wood particles in OSB production," in IEEE Conference Publications , 2016, pp. 1-6.
[4] Deddy Johar M., "PENERAPAN MATERIAL KAYU KELAPA PADA KONSTRUKSI RESORT PANTAI," Jurnal Mahasiswa Jurusan Teknik Arsitektur , 2013.
[5] Gonzales A Ruz, Pablo A Estevez, and Claudio A Perez, "A Neurofuzzy Color Image Segmentation Method for Wood Surface Defect Detection," Forest Products Journal , vol. 55, pp. 52-58, April 2005.
[6] Sarfaraz Masood, M N Doja, and Pravin Chandra, "Analysis of Weight Initialization techniques for Gradient Descent algorithm," 2015 Annual IEEE India Conference (INDICON) , 2015.
[7] Sartaj Singh Sodhi and Pravin Chandra, "Interval Based Weight Initialization Method for Sigmoidal Feedforward Artificial Neural Networks," AASRI Procedia 6 , pp. 19-25, 2014.
[8] Masood Sarfaraz and Chandra Pravin, "Training neural network with zero weight initialization," Proceedings of the CUBE International Information Technology Conference. , 2012.