## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Perbandingan Akurasi Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan Metode Naive Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN)
Rahmat Robi Waliyansyah #1 , Citra Fitriyah *2
# Departemen Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas PGRI Semarang Jl. Sidodadi Timur Nomor 24 - Dr. Cipto, Kota Semarang
1 rahmat.robi.waliyansyah@upgris.ac.id
*Departemen Teknik Informatika,, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, Tlogosari Kulon, Pedurungan, Kota Semarang
2 cicit.waliyansyah@gmail.com
Abstrak—Indonesia saat ini merupakan salah satu produsen terbesar  produk  yang  terbuat  dari  kayu.  Kayu-kayu tersebut  tidak  semuanya  memiliki  nilai  jual.  Kayu  jati merupakan  salah  satu  kayu  yang  memiliki  nilai  jual  yang tinggi, baik skala nasional maupun internasional. Pengelompokkan  jenis  kayu  jati  menggunakan  beberapa parameter  yaitu  tekstur,  berat,  warna  dan  lain  sebagainya. Pengelompokkan  jenis  kayu  jati  biasanya  memiliki subjektifitas  yaitu  ketergantungan  dari  mata  manusia (ahli/pakar). Oleh karena itu diterapkanlah teknologi untuk membantu dalam  menganalisis suatu tekstur  kayu jati agar bisa diklasifikasikan ke dalam kelompok-kelompok tertentu. Pada  penelitian  ini  jenis  kayu  jati  yang  digunakan  ada  3  : semarangan,  blora  dan  sulawesi.  Proses  klasifikasi  jati menggunakan pengolahan citra digital dengan Metode Naive Bayes  dan  k-Nearest  Neighbor  (k-NN).  Analisis  yang digunakan  adalah  tekstur  dengan  Metode  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  jarak  spasial  adalah  1 piksel. Berdasarkan  hasil pengujian dan analisis, Metode k- NN  secara  umum  baik  dalam  mengklasifikasikan  3  jenis kayu  jati  yaitu  semarangan,  blora  dan  sulawesi  dengan tingkat  akurasi  di  atas  70%.  Akan  tetapi  klasifikasi  paling baik  untuk  jenis  kayu  jati  sulawesi  dengan  Metode  Naive Bayes, tingkat akurasinya sebesar 82,7%.
Kata kunci — Naive Bayes, k-NN, Klasifikasi, Kayu Jati

## I. P ENDAHULUAN
Kayu adalah salah satu komoditas yang dihasilkan dari hutan,  mempunyai  peran  penting  dalam  dunia  industri kecil  lingkup  rumah  tangga  hingga  industri  besar  seperti lingkup  perdagangan  dunia.  Banyak  sekali  manfaat  yang kita  peroleh  dari  kayu  jati  dalam  kehidupan  sehari-hari, seperti  membangun  rumah,  mebel  sampai  produk kerajinan ukir dan barang antik [1].
Indonesia  memiliki  berbagai  jenis  kayu,  di  antaranya adalah  kayu  jati,  sengon,  bengkirai,  nangka  dan  lain sebagainya. Kayu-kayu tersebut tidak semuanya memiliki
nilai  jual.  Salah  satu  kayu  yang  mempunyai  harga  jual yang  tinggi  adalah  jati,  baik  skala  internasional  atau nasional [2].
Sejak  dahulu  Kayu  Jati  (Tectona  grandis  L.  f.) merupakan  kayu  yang  paling  banyak  diminati  sebab mempunyai corak  yang elegan & unik, kuat, stabil, awet, serta dalam pengerjaanya cukup mudah. Sejak 5-10 tahun terakhir  ketersediaan  kayu  jati  yang  berkualitas  mulai menurun, kayu  jati unggul  menjadi pilihan alternatif para pengrajin kayu, yaitu kayu jati yang banyak ditanam oleh masyarakat  &  cepat  tumbuh  serta  berumur  dibawah  10 tahun sebagai bahan baku [3].
Pengelompokkan jenis kayu jati menggunakan beberapa  parameter  yaitu  tekstur,  berat,  warna  dan  lain sebagainya  [4].  Pengelompokkan  jenis  kayu  jati  biasanya memiliki  subjektifitas  yaitu  ketergantungan  dari  mata manusia  (ahli/pakar).  Oleh  karena  itu  diterapkanlah teknologi  untuk  membantu  dalam  menganalisis  suatu tekstur  kayu  jati  agar  bisa  diklasifikasikan  ke  dalam kelompok-kelompok tertentu [2]. Penelitian ini menggunakan analisis tekstur citra dengan Metode GLCM yang  berasal  dari  citra grayscale serta  dua  algoritma klasifikasi yaitu Naive Bayes dan k-NN. Confusion Matrix digunakan  untuk  membandingkan  hasil  klasifikasi  dari Metode k-NN dan Naive Bayes .
Algoritma  Naive  Bayes  juga  baik  dalam  klasifiksasi diantaranya  adalah  menurut  penelitian  yang  dilakukan oleh [5] dalam  mengklasifikasi jenis kayu dengan GLCM dan k-NN. Hasil dari proses tersebut lalu diklasifikasikan dengan algoritma k-NN untuk  mencari  jaraknya dari data latih,  dengan  tujuan  untuk  identifikasi  jenis  kayunya. Selanjutnya  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  [6] menggunakan  Metode  k-NN  untuk  steganalisis  citra digital berbasis discrete cosine transform . Pada penelitian ini,  menggunakan  sebuah  metode  steganalisis  yaitu  DCT ( Discrete  Cosine  Transform )  dan  PCA  ( Principal component  Analysis )  yang  bisa  mendeteksi  pesan
tersembunyi  pada  citra  digital  dengan  mereduksi  citra digital tersebut. Untuk proses klasifikasi citra menggunakan  Metode  K-NN.  Hasil  yang  diperoleh  dari pengujian  adalah  64%  untuk  citra  ukuran  256  piksel, 64,5%  untuk  citra  ukuran  128  piksel  ,  58,5%  untuk  citra digital ukuran 512 piksel.
Algoritma Naive  Bayes juga  baik  dalam  klasifiksasi diantaranya  yang  dilakukan  oleh  [7]  yaitu  menganalisis tekstur  citra  mikroskopis  kanker  paru  menggunakan metode tranformasi  wavelet dan  GLCM  serta  klasifikasi citra  dengan  Metode Naive  Bayes .  Penelitian  ini mendapatkan tingkat akurasi pada metode GLCM sebesar 80%  untuk  kombinasi  homogenitas-korelasi  dan  71,42% untuk ekstraksi ciri metode transformasi wavelet pasangan kombinasi koefisien aproksimasi-koefisien detail  vertikal. Selanjutnya penelitian yang telah dilakukan oleh [8] yaitu mengklasifikasikan  bunga  dengan  menggunakan  Metode Naive  Bayes & Isomap .  Hasil  akurasi  klasifikasi  dengan menggunakan  3  atau  2  fitur  dari  citra  pada  himpunan training adalah sama dan cukup baik, yaitu sebesar 80%. Penelitian  terkait  perbandingan  Metode  k-NN  dan Naive Bayes sudah dilakukan oleh [9] yaitu membandingkan  Metode  k-NN  dan Naive  Bayes dengan menggunakan data status kerja di Kabupaten Demak pada tahun  2012.    Hasilnya  Metode  k-NN  lebih  baik dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  berdasarkan  nilai APER dan akurasinya.
Berdasarkan  alasan  di  atas,  pada  penelitian  ini dilakukan  analisis  tekstur  perbandingan  dari  dua  metode klasifikasi  yaitu Naive  Bayes dan  k-NN  pada  kayu  jati dengan 3 jenis varietas (semarangan, blora dan sulawesi). Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang lebih  baik dari kedua  metode tersebut dengan pendekatan objek  yang  berbeda.  Citra-citra  kayu  jati  diambil  dengan menggunakan digital microscope camera.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Naive Bayes
Naive  Bayes adalah  algoritma  klasifikasi  yang ditemukan  oleh  Tomas  Bayes. Naive  Bayes yaitu algoritma klasifikasi probabilistik yang sederhana berdasarkan  Teorema  Bayes.  Prinsip  umumnya  adalah mengasumsikan bahwa nilai suatu atribut tidak bergantung dan mempengaruhi atribut yang lainnya [10].
Naive Bayes classifier merupakan suatu pengklasifikasi yang  menggunakan  prinsip  probabilitas  bersyarat  untuk bidang statistik,  yaitu prinsip Naive Bayes , dengan tujuan untuk menghitung probabilitas bahwa suatu objek/kejadian  masuk  ke  dalam  salah  satu  dari  beberapa kelas  atau  kategori  yang  diberikan/tersedia.  Dalam perhitungan  probabilitas  bersyarat,  hal  yang  diperhatikan oleh Naive-Bayes classifier yaitu fitur dari objek/kejadian yang  ingin  diamati.  Fitur-fitur  tersebut  dijadikan “pertimbangan”  dalam  penentuan  probabilitas  bersyarat dari  suatu  objek/kejadian  yang  masuk  ke  dalam  setiap kelas yang tersedia [8].
Naive  bayes bisa  memperkirakan  masa  depan  dengan cara  mempelajari  data  pada  masa  sebelumnya  [11]. Algoritma Naive Bayes merupakan algoritma paling cepat dengan pemodelan yang sederhana dan noise yang sedikit dan  tidak  akan  mempengaruhi  terhadap  hasil  akhirnya [12]. Naive bayes menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai  dari  data  set  untuk  menghitung  probabilitas. Probabilitas dihitung dengan menggunakan Persamaan 1.
(1)
P(H|X)  adalah  probabilitas posterior H  berdasarkan syarat X yang diperoleh dari probabilitas hipotesis H(P(H)) dikali dengan probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H(P(X|H)) dan dibagi dengan probabilitas X(P(X)).
Skema  dari  algoritma Naive  Bayes dapat  dilihat  pada Gambar 1
Gambar 1. Skema naive bayes [10]
B. K-Nearest Neighbor (k-NN) k-NN  adalah  salah  satu  metode  yang  menggunakan algoritma  terbimbing  dimana  hasil  dari query  instance yang  baru  diklasifikan  berdasarkan  mayoritas  dari kategori  pada  k-NN  [13].  Tujuan  dari  algoritma  ini  yaitu atribut dan training sample digunakan untuk mengklasifikasikan obyek yang baru [13].
Langkah  penyelesaian  masalah  menggunakan  Metode k-NN adalah sebagai berikut [5] :
1. Menentukan  nilai  parameter  k  (jumlah  tetangga terdekat)
2. Menghitung jarak setiap sample data dengan data yang diuji.
3. Mengurutkan  data  berdasarkan  jarak  dari  yang terkecil hingga yang terbesar.
4. Mengamati  jumlah  keputusan  yang  terbanyak untuk k data yang diambil.
5. Jika  tedapat  dua  atau  lebih  kelas  ώi  yang merupakan  tetangga  terdekat  dari  data  uji  x, maka  terjadilah  kondisi  seimbang  (konflik)  dan digunakan strategi pemecahan konflik.
6. Untuk  masing-masing  kelas  yang  terlibat  dalam konflik,  tentukan  jarak  di  antara  x  dengan  kelas
ώi  berdasarkan  E  tetangga  terdekat  yang ditemukan pada kelas ώi.
7. Jika  pola  pelatihan  ke-m  dari  kelas  ώi  yang terlibat dalam konflik maka jarak antra x dengan kelas ώi seperti persamaan 2 :
d i (2)

## C. Kayu Jati
Kayu  jati  biasa  digunakan  sebagai  bahan  pembuatan rumah, mebel dan perkakas lain karena memiliki kekuatan, nilai  jual  yang  tinggi,  keindahan  dan  keawetan.  Karena kelebihannya tersebut dan penggunaannya yang luas, kayu dari tanaman  jati  menjadi  salah  satu kayu paling diminati di dunia [14].
Kualitas  produk  furnitur  dan  mebel  yang  diproduksi menggunakan  kayu  jati  unggul  jauh  lebih  rendah dibandingkan  yang  terbuat  dari  kayu  jati  tua  (jati konvensional)  dengan  mutu  produk  sejenis.  Furnitur  jati dan  mebel  yang  terbuat  dari  jati  unggul  cenderung memiliki  bubuk  kayu  yang  kering  &  kurang  stabil  serta mudah diserang rayap [3].
Ukuran  diameter  tangensial  pori  pada  kayu  jati berpengaruh  pada  mutu  tekstur  kayu  tersebut.  Tekstur yang  kasar  atau  halus  memiliki  korelasi  terhadap penampilan  sel-selnya  serta  mengindikasikan  struktur yang berbeda pada tiap riap tumbuh [15].
Halus  kasarnya  tekstur  kayu  ditentukan  atas  nilai-nilai dibawah ini [15]:
1. Tekstur  kasar,  bila  ukuran  diameter  tangensial pori-pori ≥ 200 µm
2. Tekstur  sedang,  bila  ukuran  diameter  tangensial pori-pori 100-200 µm.
3. Tekstur  halus,  bila  ukuran  diameter  tangensial pori-pori ≤ 100 µm.
Tempat  tumbuh  tanaman  jati  yang  paling  baik  adalah pada kisaran curah  hujan diantara 3800 sampai 1300  mm per  tahun,  periode  kering  antara  5  sampai  3  bulan  dalam setahun  dan  wilayah  sub-tropis  atau  tropis  pada  kisaran suhu  antara  41°C  sampai  9ºC  [14].  Tegakan  jati  unggul umur 4 tahun (Kiri) dan 5 tahun (Kanan) ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Kayu jati [3] D. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
GLCM  adalah  salah  satu  metode  yang  dikembangkan untuk  analisis  tekstur  dan  menyimpan  informasi penyebaran serta jarak intensitas dari gambar asli [16]. Kookurensi  didefinisikan  dalam  bentuk  kejadian bersama, berarti  jumlah kejadian pada 1  level piksel yang
bersebelahan  dengan  nilai  piksel  lainnya  dengan  acuan orientasi  suatu  sudut  (Ө)  dan  jarak  (d).  Orientasi didefinisikan  dalam  bentuk  derajat  dan  jarak  definisikan dalam  bentuk  piksel  [17].  Pembentukan  orientasi berdasarkan  dari  4  arah  sudut  dengan  interval  45°,  yaitu 135°,  90°,  45°  dan  0°,  dan  penentuan  jarak  antar  piksel sebesar  1  piksel.  Keempat  arah  tersebut  seperti  pada Gambar 3.
Gambar 3. Arah Kookurensi GLCM [17]
E. Teknik Validasi Cross  Validation adalah  teknik  validasi  model  yang digunakan  untuk  mencari  titik  optimum  dari  suatu  hasil analisis,  selain  itu cross  validation juga  adalah  teknik komposisi  untuk  menetukan  banyaknya  data testing dan training yang akan digunakan. Metode Holdout merupakan  salah  satu  Metode Cross Validation . Di dalam metode tersebut, data masukan akan dibagi  ke  dalam  dua  himpunan  secara  acak  yang  disebut data testing dan training . Proporsi data yang dicadangkan untuk  data testing dan training tergantung  pada  analisis misalnya  1/3  untuk testing dan  2/3  untuk training atau 50%-50%,  namun  menurut  Referensi  [18]  dan  [19]  pada umumnya  perbandingan  yang  digunakan  yaitu  1:2  untuk data testing berbanding data training .
III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Bahan dan Alat Penelitian
Penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif. Data yang  digunakan  berupa  citra  digital  kayu  jati  yang  telah dipotong dan belum dihaluskan lalu diambil menggunakan digital  microscope  camera .  Citra  kayu  jati  yang digunakan berupa kayu jati semarangan (berasal dari Kota Semarang),  blora  (berasal  dari  Kabupaten  blora)  dan sulawesi  (berasal  dari  Provinsi  Sulawesi  Tenggara) dengan  masing-masing  jenis  kayu  jati  diambil  sejumlah 50 citra. Citra  yang diambil akan dibagi  menjadi  citra uji dan  citra  latih  dengan  masing-masing  komposisi  yaitu untuk citra latih sebanyak 10 citra dan 40 untuk citra uji.
Alat yang digunakan pada penelitian ini yaitu :
1. Notebook dengan Processor Intel Core i3 (32bit)
dan memory RAM 2GB
2. System Operasi Windows 10 (32bit)
3. Software Matlab 2013a/Orange Biolab (32bit)
Gambar 4. Prosedur penelitian

## B. Prosedur penelitian
Prosedur  penelitian  untuk  analisis  perbandingan klasifikasi  kayu  jati  dengan  menggunakan  Metode Naive Bayes dan k-NN seperti Gambar 4.
Langkah-langkah  dalam  prosedur  penelitian  akan dijelaskan sebagai berikut:
1) Akuisisi  Citra  Digital: Citra  kayu  jati  yang dimasukkan adalah citra yang diambil dengan menggunakan digital  microscope  camera .  Citra  tersebut terdiri  dari  3  jenis  kayu  jati  yaitu  semarangan,  blora  dan sulawesi.
2) Grayscale/aras  keabuan: Citra  kayu  jati  yang dimasukkan  merupakan  citra Red,  Green,  Blue (RGB)
yang  diambil  menggunakan digital  microscope  camera. Citra RGB akan dirubah terlebih dahulu ke dalam  bentuk aras keabuan/ grayscale , karena proses ekstraksi ciri teksur GLCM  menggunakan  aras  keabuan  dengan  nilai  dari  0- 255.  Metode  GLCM  pada  penelitian  ini  menggunakan jarak  spasial  1  piksel.  Citra  kayu  jati  yang  dirubah  ke dalam bentuk aras keabuan seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Citra kayu jati dengan aras keabuan

## C. Ekstraksi Ciri dengan Metode GLCM
Penelitian  ini  menggunakan 4 parameter untuk analisis tekstur  citra  yaitu  : Energy,  Contrast,  Homogeneity dan Correlation .  Nilai  parameter  yang  digunakan  merupakan rata-rata nilai dari sudut 0°, 45°, 90° dan 135°. Hasil dari analisis  tersebut  selanjutnya  disimpan  untuk  sebagai  nilai acuan pada saat pengujian citra kayu  jati. 40 citra sebagai data  latih  dan  10  citra  sebagai  citra  uji.  Ekstraksi  ciri menggunakan  analisis  tekstur  yaitu  Metode  GLCM dengan jarak spasial 1 piksel seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil analisis tekstur dengan metode GLCM
D. Analisa  Perbandingan  Identifikasi  Citra  Kayu  Jati menggunakan Metode k-NN dan Naive Bayes
Pengujian  citra  kayu  jati  menggunakan  Metode Naive Bayes dan  k-NN.  Analisis  perbandingan  dari  kedua metode  tersebut  dilakukan  untuk  mendapatkan  tingkat akurasi yang lebih baik. Analisis perbandingan menggunakan Confusion Matrix. Hasil  dari  pelatihan  citra  akan  dibandingkan  dengan hasil  pengujian.  Hasil  pengujian  dibandingkan  dengan
nilai  sebenarnya  untuk  mendapatkan Confusion  Matrix . Confusion  Matrix akan  memberikan  hasil recall ,  akurasi dan precision . Akurasi dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 3.
(3)
Akurasi  didapat  dari  jumlah  data  yang  berhasil dikategorikan  sesuai  kategorinya  (TP)  ditambah  jumlah data negatif benar (TN) dibagi dengan jumlah semua data. Precision digunakan  untuk  mengukur  pola  positif  yang berhasil  diprediksi  dengan  benar  (TP)  dari  total  pola prediksi  dalam  kelas  positif  baik  itu  data  yang  berhasil diprediksi  dengan  benar  (TP)  dengan  data  yang  berhasil diprediksi  bukan  kelas  positif  (FP).  Untuk  menghitung precision menggunakan Persamaan 4.
(4)
Sedangkan Recall ,  untuk  melihat  ukuran  keberhasilan dengan  membagi  data  yang  berhasil  diprediksi  dengan benar  (TP)  dibagi  dengan  jumlah  dari  data  yang  berhasil diprediksi  negatif  salah  (FN)  dan  data  yang  berhasil diprediksi  dengan  benar  (TP).  Untuk  menghitung  nilai Recall dapat dilihat pada Persamaan 5.
(5)

## IV. H ASIL
A. Klasifikasian dengan Metode Naive Bayes Metode naive  bayes digunakan  untuk  mengklasifikasi data  citra  kayu  jati  yang  diperoleh  dari  analisis  tekstur menggunakan  Metode  GLCM.  Selanjutnya  untuk  proses validasi  akan  dilakukan holdout di  mana  75%  data training yang diulang 100 kali serta menghasilkan akurasi yang dapat dilihat pada Gambar 7 dan 8.
Gambar  7.  Hasil confusion  matrix citra  kayu  jati  menggunakan  metode naive bayes
Gambar  8.  Hasil  pengujian  citra  kayu  jati  menggunakan  metode naive bayes

## B. Klasifikasi dengan Metode k-NN
Data hasil dari analisis tekstur kayu jati dengan Metode GLCM akan diklasifikasi dengan metode k-NN lalu untuk proses validasi akan dilakukan holdout di mana data yang digunakan untuk training sebanyak 75% dengan k=5 yang diulang sebanyak 100 kali dan menghasilkan akurasi yang dapat dilihat pada Gambar 9 dan 10.
Gambar  9.  Hasil confusion  matrix citra  kayu  jati  menggunakan  metode k-NN
Gambar  10.  Hasil  pengujian  pengujian  citra  kayu  jati  menggunakan metode k-NN

## C. Perbandingan Keakuratan
Perbandingan akurasi dengan confusion matrix berdasarkan  proses  validasi  menggunakan holdout yang diulang  sebanyak  100  kali  dan  jumlah  data training sebesar  75%  dari  total  50  sampel.  Hasil  akurasi  dari
Metode k-NN dan Naive Bayes dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar  11.  Hasil  perbandingan  akurasi  dari  metode  k-NN  dan naive bayes

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  perbandingan  metode Naive Bayes dan  k-NN  pada  proses  klasifikasi.  Parameter akurasi  yang  digunakan  adalah  AUC,  CA,  F1 score , Precision dan Recall .  Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang telah dilakukan nilai akurasi CA, F1 score , Precision dan Recall pada Metode k-NN lebih baik dibandingkan Naive Bayes  pada  citra  kayu  jati  (semarangan,  blora  dan sulawesi).
Klasifikasi  citra  kayu  jati  yang  berasal  dari  sulawesi dengan  Metode Naive  Bayes paling  baik  dengan persentase tingkat akurasi sebesar 82,7%.
Nilai Area  Under  Curve (AUC)  pada  Metode Naive Bayes lebih  baik  dari  pada  k-NN.  Hal  ini  dikarenakan akurasi  Metode  k-NN  dipengaruhi  oleh  banyaknya  data latih  yang  digunakan.  Sedangkan  Metode Naive  bayes dapat menghasilkan akurasi yang baik walaupun memiliki data latih yang  sedikit.

## REFERENSI
[1] R.  A.  Pramunendar,  D.  P.  Prabowo,  D.  Pergiwati,  and  K.  Latifa, “Klasifikasi  jenis  kayu  menggunakan  Back-Propagation  Neural Network  Berdasarkan  Fitur  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix,” in Science And engineering National Seminar 3 , 2017, pp. 49–55. [2] D. A. N. Effendi and E. Z. Astuti, “Pengelompokan Jenis Tekstur Kayu  Menggunakan  k-Nearest  Neighbor  dan  Ekstraksi  Fitur Histogram,” Voice Of Informatics , vol. 6, no. 2, pp. 37–46, 2017. [3] I. Wahyudi, T. Priadi, and I. S. Rahayu, “Karakteristik dan Sifat- Sifat  Dasar  Kayu  Jati  Unggul  Umur  4  dan  5  Tahun  Asal  Jawa Barat (Characteristics and Basic Properties of 4 and 5 year-old of Superior  Teakwoods  from West Java),” J. Ilmu  Pertan. Indones. , vol. 19, no. 1, pp. 50–56, 2014.
[4] N. Purwaningsih, I. Soesanti, and H. A. Nugroho, “Ekstraksi Ciri Tekstur  Citra  Kulit  Sapi  Berbasis  Co-Occurrence  Matrix,”  in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 2015, pp. 6–8.
[5] J.  Arifin  and  Y.  Melita,  “Klasifikasi  Jenis  Kayu  Dengan  Gray- Level  Co-Occurrence  Matrices  (GLCMs)  dan  k-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 7, no. 1, pp. 49–58, 2013. [6] S. B. Nasution, B. Hidayat, and I. N. A. Ramairyana, “Steganalisis Citra  Digital  Berbasis  Discrete  Cosine  Transform  dengan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” in Seminar Nasional Inovasi dan aplikasi Teknologi Di Industri , 2017, pp. 1–6.
[7] R.  A.  Syifa,  K.  Adi,  and  C.  E.  Widodo,  “Analisis  Tekstur  Citra Mikroskopis Kanker Paru Menggunakan Metode  Gray  Level  Co- Occurance  Matrix  (GLCM)  dan  Tranformasi  Wavelet  dengan Klasifikasi  Naive  Bayes,” Youngster  Phys.  J. ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 457–462, 2016.
[8] R.  Kosasih  and  A.  Fahrurozi,  “Pengklasifikasian  Bunga  dengan menggunakan Metode Isomap dan Naive Bayes Classifier,” J. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 3, pp. 171–179, 2017.
[9] R.  E.  Putri,  Suparti,  and  R.  Rahmawati,  “Perbandingan  Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dan  k-Nearest  Neighbor  pada  Analisis Data  Status  Kerja  Di  Kabupaten  Demak  Tahun  2012,” J. Gaussian , vol. 3, no. 4, pp. 831–838, 2014.
[10]  F.  S.  Jumeilah,  “Klasifikasi  Opini  Masyarakat  Terhadap  Jasa Ekspedisi JNE dengan Naïve Bayes,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 8, no. 1, pp. 92–98, 2018.
[11]  I. Ahmed, D. Guan, and T. C. Chung, “SMS Classification Based on  Naïve  Bayes  Classifier  and  Apriori  Algorithm  Frequent Itemset,” Int. J. Mach. Learn. Comput. , vol. 4, no. 2, pp. 183–187, 2014.
[12]  M.  M.  Kini,  S.  H.  Devi,  P.  G.  Desai,  and  N.  Chiplunkar,  “Text Mining  Approach  to  Classify  Technical  Research  Documents using Naïve Bayes,” Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. Eng. , vol. 4, no. 7, pp. 386–391, 2015.
[13]  F.  M.  Amin,  “Identifikasi  Citra  Daging  Ayam  Berformalin menggunakan  Metode  Fitur  Tekstur  dan  k-Nearest  Neighbor  (k- NN),” MANTIK , vol. 04, no. 01, pp. 68–74, 2018.
[14]  Widiatmaka,  A.  Mediranto,  and  H.  Widjaja,  “Karakteristik, Klasifikasi  Tanah,  dan  Pertumbuhan  Tanaman  Jati  (Tectona grandis  Linn  f.)  Var.  Unggul  Nusantara  di  Ciampea,  Kabupaten Bogor,” J. Pengelolaan Sumberd. Alam dan Lingkung. , vol. 5, no. 1, pp. 87–97, 2015.
[15]  U. Reza Noor, “Struktur Anatomi  Kayu Jati Plus Perhutani Kelas Umur Asal KPH Bojonegoro,” Bogor, 2006.
[16]  M.  Tahir,  “Pattern  analysis  of  protein  images  from  fluorescence microscopy  using  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix,” J.  King Saud Univ. - Sci. , vol. 30, no. 1, pp. 29–40, 2018.
[17]  R.  A.  Surya,  A.  Fadlil,  and  A.  Yudhana,  “Ekstraksi  Ciri  Metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  Filter  Gabor untuk Klasifikasi citra Batik Pekalongan,” JPIT , vol. 2, no. 2, pp. 23–26, 2017.
[18]  I.  H.  Witten  and  E.  Frank, DATA  MINING  Practical  Machine Learning and Tchnique , Second Edi. California: Morgan Kaufman, 2005.
[19]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining  –  Concepts  & Techniques , Third Edit. California: Morgan Kaufman, 2011.