## PENERAPAN MULTILAYER PERCEPTRON UNTUK KLASIFIKASI JENIS KULIT SAPI TERSAMAK

## Nunik Purwaningsih
Dosen Program Studi Teknologi Pengolahan Produk Kulit Politeknik Negeri ATK Yogyakarta E-mail: nunikpurwa@atk.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  metode  multilayer  perceptron  (MLP)  untuk  mengklasifikasikan  jenis kulit  sapi  tersamak  berdasarkan  ciri  teksturnya.  Terdapat  empat  jenis  kulit  sapi  tersamak  yang  dijadikan sampel yaitu kulit samak nabati, kulit samak semi krom, kulit boks, dan kulit pull  up. Data yang digunakan terdiri atas 24 citra kulit nabati, 16 buah citra kulit semi krom, 12 citra kulit boks, dan 8 citra kulit pull up. Tingkat ketepatan klasifikasi mencapai 87,83%. Jenis kulit yang bisa diidentifikasi paling tepat adalah kulit pull up dengan tingkat akurasi 98,75%.
Kata Kunci : multilayer perceptron, klasifikasi, tekstur, kulit
1. Pendahuluan
1.1. Latar belakang
Sapi  merupakan  salah  satu  hewan  yang kulitnya  sering  dimanfaatkan.  Kulit  sapi  bisa diolah  menjadi  bahan  makanan  yaitu  krecek. Selain sebagai bahan makanan, kulit sapi biasa disamak  dan  hasil  penyamakan  tersebut kemudian  dibuat  berbagai  macam  produk. Penyamakan merupakan proses yang dilakukan pada kulit mentah dengan menggunakan bahan penyamak  tertentu  sehingga  kulit  mentah tersebut menjadi kulit tersamak (Hastutiningrum, 2009). Jenis bahan penyamak bisa  dikelompokkan  menjadi  organik  dan anorganik. Salah satu bahan penyamak organik adalah nabati, sedangkan krom termasuk dalam jenis bahan penyamak anorganik.
Bahan penyamak yang berbeda memberikan  hasil  yang  berbeda.  Demikian pula tujuan pemanfaatan kulit hasil penyamakan.  Pada  umumnya  sebuah  produk mensyaratkan jenis kulit tertentu sebagai bahan baku pembuatnya. Salah satu karakteristik kulit yang terlihat adalah tekstur pada permukaannya.  Untuk  membedakan  jenis penyamakan  kulit  berdasarkan  teksturnya diperlukan pengetahuan, keahlian dan pengalaman  (L.  Wang  &  Liu,  2007).  Tidak semua orang mempunyai kemampuan tersebut, dan  selalu  ada  kemungkinan  terjadinya human error .  Teknologi  yang  berkembang  bisa dijadikan  alternatif  untuk  mencoba  melakukan proses  klasifikasi  tersebut.  Dari  tekstur  pada permukaan  kulit  bisa  didapatkan  data  citra digitalnya.  Dengan  menggunakan  metode tertentu  citra  tersebut  diolah,  kemudian hasilnya  dipergunakan  sebagai  data  untuk melakukan klasifikasi.
Beberapa  penelitian  menggunakan  kulit sebagai  objek,  dengan  data  yang  dianalisis adalah citra permukaan kulit antara lain sebagai berikut.  Hoang  (Hoang,  Wen,  Nachimuthu,  & Jiang,  1997)  melakukan  studi  mengenai otomatisasi  pemeriksaan  atau  inspeksi  kulit. Citra  permukaan  kulit  diambil  menggunakan kamera,  kemudian  dilakukan  pendeteksian  dan klasifikasi defek yang ada pada lembaran kulit tersebut.
Kwon  (Kwon,  Choo,  Choi,  Cho,  &  KiI, 2004)  menggunakan  analisis  tekstur  dalam membangun  sistem  untuk menentukan  kualitas kulit.  Kriteria  yang  digunakan  oleh  Kwon dalam  menentukan  kualitas  kulit  adalah densitas  dan  defek  atau  cacat  pada  kulit. Ukuran  citra  yang  dipergunakan  adalah  256  x 256  piksel.  Densitas  dan  defek  dianalisis  dari histogram yang dihasilkan oleh citra objek.
Wang  (L.  Wang  &  Liu,  2007)  melakukan klasifikasi kulit berdasarkan bahan penyamaknya.  Terdapat  dua  jenis  kulit  yang digunakan  yaitu  kulit  samak  krom  ( chrome tanning  leather )  dan  kulit  samak  nabati ( vegetable tanning leather ). Wang membandingkan  dua  metode  yaitu Statistical Geometrical  Features (SGF)  dan Improved Statistical  Geometrical  Features (ISGF)  untuk ekstraksi  ciri  dan  dua classifier yaitu  Fisher criterion  dan  LVQ  Neural  Network.  Wang mendapatkan  hasil  bahwa  performansi  metode klasifikasi  dipengaruhi  oleh  ekstraksi ciri  yang digunakan. salah satu referensi yang digunakan oleh  Wang  menyebutkan  bahwa  selain  SGF, co-occurrence  matrix  merupakan  metode  yang efektif untuk digunakan.
Penelitian Falcao (Falcão & Araújo, 2013) dilakukan  terhadap  objek  kulit  domba  yang
diproses dengan samak nabati. Falcao menganalisa  bahan  penyamak  dalam  kulit domba  tersebut  dengan  dua  macam  cara  yaitu pendekatan  kimia  dan  teknik molecular spectroscopy .  Terdapat  dua  kelompok  kulit domba  samak  nabati  yang  digunakan  yaitu heritage  leather atau  kulit  yang  telah  lama; berasal  dari  abad  17  sampai  dengan  19;  dan kulit  yang  relatif  baru.  Falcao  menyimpulkan bahwa  pada  kulit  yang  relatif  baru  yang tersimpan  dan  terjaga  dengan  baik,  teknik molecular
spectroscopy
mampu mengidentifikasi  bahan  kimia  yang  digunakan sebagai  penyamak.  Sedangkan  pada  kulit  yang telah  berusia  lama,  cara  yang  digunakan  perlu dilengkapi dengan analisis kimia yang mempunyai  salah  satu  kekurangan  yaitu memerlukan waktu yang lama.
Terdapat bermacam metode yang digunakan untuk klasifikasi. Multilayer perceptron  merupakan  salah  satu  metode  yang banyak  digunakan.  Misalnya  pada  klasifikasi material yang dilakukan oleh Lam  (Lam et al., 2014).  Lam  melakukan  klasifikasi  objek berdasarkan  permukaannya.  Terdapat  delapan belas  buah  objek  yang  diklasifikasikan,  antara lain  kulit  imitasi,  kayu,  kaca,  kertas,  spons dapur, dan keramik.
Dalam  penelitian  mengenai  klasifikasi kulit  manusia  berdasarkan  warnanya,  Khan (Khan,  Hanbury,  Stöttinger,  &  Bais,  2012) membandingkan  sembilan  buah  metode  untuk klasifikasi  antara  lain  BayesNet,  J48,  MLP, Naive  Bayes,  Random  Forest,  dan  SVM. Hasilnya menunjukkan bahwa MLP
menghasilkan  performansi  tertinggi  setelah Random Forest dan J48.
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan  klasifikasi jenis  kulit  sapi  tersamak berdasarkan  analisis  tekstur  permukaannya. Manfaat yang bisa diperoleh dari penelitian ini adalah pengetahuan mengenai perbedaan karakteristik  tekstur  kulit  sapi  tersamak berdasarkan  jenisnya.  Diharapkan  hal  ini  bisa melengkapi  proses  pembelajaran  mengenai perkulitan.

## 1.2. Kulit dan penyamakan
Dalam  penelitian  yang  dilakukan,  jenis kulit  sapi  yang  digunakan  terdiri  atas  empat macam  yaitu    semi  krom,  nabati,  kulit  boks, dan  pull  up.  Gambar  1  merupakan  citra  kulit sapi  samak  semi  krom,  dan  Gambar  2 merupakan citra kulit sapi samak nabati.

## Gambar 1. Kulit sapi samak semi krom

## Gambar 2. Kulit sapi samak nabati
Gambar  3  merupakan  citra  kulit  boks. Kulit  boks  merupakan  kulit  yang  berasal  dari hewan  ternak  besar  ( hide )  misalnya  sapi  atau anak  sapi,  kemudian  disamak  dengan  proses yang disebut samak krom. Pada umumnya kulit boks  digunakan  sebagai bahan  pembuat  sepatu bagian  atas  ( upper  leather )  (BSN,  1989), (BSN, 2009).

## Gambar 3. Kulit boks
Gambar  4  adalah  citra  kulit  pull up. Kulit pull  up  terbuat  dari  kulit  sapi  yang  disamak dengan  menggunakan  bahan  penyamak  krom. Ciri  dari  kulit  sapi  pull  up  adalah  apabila sebagian  kulit  tersebut  ditekan  dari  bagian dagingnya  maka  pada  bagian  rajah  akan tampak  efek  warna  yang  berbeda  dan berminyak.  Apabila  tekanan  tersebut  dilepas maka  warna  kulit  akan  kembali  seperti  semula (BSN, 1996).

## Gambar 4. Kulit pull up

## 1.3.  Analisis tekstur
Pada  penelitian  ini  analisis  tekstur dilakukan terhadap citra dari permukaan objek. Metode ekstraksi ciri diterapkan untuk mendapatkan ciri dari objek-objek yang diteliti. Hal ini antara lain dilakukan oleh Lam (Lam et al., 2014).
Dalam  analisis  citra,  ekstraksi  ciri  dan klasifikasi  merupakan  beberapa  proses  yang sering  dilakukan.  Hasil  dari  ekstraksi  ciri menjadi  masukan  untuk  proses  klasifikasi. Ekstraksi ciri dilakukan antara lain berdasarkan tekstur dari objek (Jain, 1989).
Metode analisis tekstur bisa dikelompokkan menjadi beberapa macam yaitu statistikal,  struktural,  dan  metode  lain.  Tekstur pada  kulit  terbentuk  secara  alami  dan  bersifat acak.  Metode  yang  sesuai  untuk  objek  yang bersifat  demikian  adalah  metode  statistikal (Jain, 1989). Salah satu metode statistikal yang banyak  digunakan  untuk  ekstraksi  ciri  adalah gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM) dengan  alasan  tingkat  efektivitas  yang  tinggi dari  metode  tersebut    (B.  Wang,  Wang,  &  Qi, 2010).  GLCM  adalah  matriks  bujursangkar yang ukuran dimensinya merupakan nilai level intensitas  piksel  sebuah  citra.  Misal  sebuah citra  memiliki  delapan  level  intensitas  maka GLCM  berukuran  8x8.  Parameter  GLCM terdiri atas jarak antara dua piksel (d) dan arah atau sudut (  ). Setiap elemen [i,j] pada GLCM merupakan  nilai  peluang  kejadian  piksel dengan  intensitas  i  adalah  tetangga  dari  piksel dengan intensitas j, di mana antar kedua piksel tersebut  berjarak  d  dengan  arah  .  Sudut  yang umum digunakan adalah 0  , 45  , 90  , dan 135  . Terdapat sejumlah ciri yang diperkenalkan oleh  Haralick  (Haralick,  Shanmugam,  & Dinstein,  1973).  Pada  penelitian  ini  digunakan lima buah ciri yaitu kontras ( contrast ), korelasi ( correlation ), energi ( energy ) atau disebut juga Angular  Second  Moment (ASM),  entropi ( entropy ),  dan  homogenitas  ( homogeneity ) yang  dihitung  dengan  persamaan  sebagai berikut:
………… (1) ………… (2) ………………….. …(3) ...…. (4)
…………… (5)

## 1.4. Multilayer perceptron
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  disusun dengan  struktur  dan  fungsi  otak  manusia sebagai  model  untuk  ditiru.  Pada  sebuah jaringan  saraf tiruan  terdapat  sejumlah  neuron. Satu  neuron  bisa  terhubung  ke  banyak  neuron lain,  dan  setiap  koneksi  ( link )  tersebut mempunyai bobot ( weight ).  Tabel 1 merupakan analogi bagian-bagian dari jaringan saraf  tiruan  terhadap  jaringan  saraf  biologis. Pembelajaran  merupakan  karakteristik  dasar dari  jaringan  saraf  biologis.  Jaringan  saraf tiruan  melakukan  proses  pembelajaran  melalui penyesuaian bobot pada koneksi antar neuronnya (Negnevitsky, Michael, 2005).

## Tabel 1. Analogi jaringan saraf biologis dan JST
Jaringan saraf biologis Jaringan saraf tiruan Soma Neuron Dendrite Masukan (Input) Axon Luaran (Output) Synapse Bobot (Weight)
Multilayer  Perceptron adalah  topologi paling  umum  dari  JST,  di  mana  perceptron- perceptron  terhubung  membentuk  beberapa lapisan  ( layer ).  Sebuah  MLP  mempunyai lapisan  masukan  ( input  layer ),  minimal  satu lapisan tersembunyi ( hidden layer ), dan lapisan luaran ( output layer ). Arsitektur JST ditunjukkan  pada  Gambar  5  (Negnevitsky, Michael, 2005).

## Gambar 5. Arsitektur JST
Metode  yang  paling  banyak  digunakan dalam pembelajaran atau pelatihan MLP adalah propagasi  balik  ( back-propagation ).  Terdapat empat  langkah  yang  harus  dilakukan  dalam metode  ini  yaitu  inisialisasi  ( initialization ), aktivasi  ( activation ),  pelatihan  bobot  ( weight training ),  dan  iterasi  ( iteration ).  Pada  langkah inisialisasi,  nilai  awal  bobot  dan  ambang  batas
( threshold )  ditentukan  secara  acak  namun dalam  batasan  tertentu.  Pada  tahapan  aktivasi, diberikan  masukan  dan  nilai  keluaran  yang diharapkan ( desired output ). Proses penyesuaian bobot terjadi pada tahap pelatihan bobot,  nilai  luaran  sebenarnya  ( actual  output ) dibandingkan  dengan desired  output dan dilakukan  penyesuaian  bobot.  Langkah  kedua dan  ketiga  diulangi  sampai  dengan  tercapai kondisi yang ditentukan.

## 2. Metodologi
2.1. Alat
Dalam  penelitian  ini  digunakan  alat sebagai berikut:
a. mikroskop  digital  untuk  pengambilan data citra
b. komputer
c. aplikasi Matlab
d. aplikasi Weka
2.2. Bahan
Bahan yang digunakan adalah sampel kulit sapi yang
sudah mengalami proses
penyamakan. Sampel kulit tersebut dikelompokkan
menjadi empat jenis berdasarkan  bahan  penyamaknya  dan  atau proses  yang  dilakukan  sebagai  berikut:  semi krom, nabati, pull up, dan kulit boks.

## 2.3. Langkah penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian  digambarkan  pada  Gambar  5. Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mengambil  data  citra  dari  sampel  yang digunakan pada penelitian. Proses ini dilakukan dengan  menggunakan  mikroskop  digital.  Jarak objek  yang  diamati  dengan  lensa  mikroskop adalah  sejauh  2  cm  dan  pembesaran  diatur  50 kali.  Data  yang  didapatkan  berupa  citra  RGB berukuran 640 x 480 piksel. Data citra tersebut disimpan dalam format file jpg.
Langkah  berikutnya  adalah  pemilihan  dan pemotongan  área  tertentu  dari  citra  asal. Ukuran  área  yang  diambil  adalah  256  x  256 piksel. Hasil yang didapatkan berupa citra RGB dengan ukuran 256 x 256 piksel.
Citra  RGB  kemudian  diubah  menjadi  citra keabuan. Hal ini dilakukan karena metode yang akan  digunakan  dalam  proses  berikutnya berdasarkan aras keabuan.
Setelah  didapatkan  citra  keabuan  dengan ukuran  256  x  256  piksel,  maka  langkah berikutnya adalah membentuk matriks kookurensi.  Untuk  membentuk  GLCM  level
keabuan  yang  digunakan  adalah  64  dan  jarak piksel  adalah  1.  Untuk  setiap  citra  didapatkan hasil  empat  buah  GLCM  karena  untuk parameter sudut GLCM digunakan empat buah sudut yaitu 0  , 45  , 90  , dan 135  .
Gambar 6. Langkah penelitian
Proses  berikutnya  adalah  ekstraksi  ciri yang dilakukan dengan perhitungan berdasarkan  GLCM  yang  didapatkan  dari langkah  sebelumnya.  Terdapat  lima  buah  ciri yang digunakan yaitu kontras, korelasi, energi, entropi,  dan  homogenitas.  Kelima  buah  ciri tersebut  merupakan  beberapa  buah  ciri  yang sering  digunakan  dalam  penelitian  mengenai ekstraksi  ciri  citra.  Setiap  sudut  GLCM  yang dihitung  menghasilkan  satu  dataset.  Kemudian dihitung  rata-rata  nilai  ciri  dari  keempat  sudut GLCM, hasilnya menjadi dataset ke-lima.
Langkah  selanjutnya  adalah  klasifikasi berdasarkan  ciri  yang  sudah  diperoleh.  set Terdapat  lima  dataset  yang  mewakili  empat sudut  yang  digunakan  dan  satu  dataset mewakili  rata-rata  dari  semua  sudut  tersebut. Klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan metode  multilayer  perceptron  (MLP).  MLP yang  dibentuk  terdiri  atas  tiga  buah  lapisan ( layer ) sebagai berikut:
a. satu input layer terdiri atas lima neuron
b. satu  hidden  layer  terdiri  atas  empat neuron
c. satu  output  layer  terdiri  atas  empat neuron
Learning  rate (  )  adalah  0,3  dan  maksimum epoch adalah  500.  Arsitektur  MLP  tersebut ditunjukkan pada Gambar 7 dengan keterangan pada Tabel 2 dan Tabel 3.

## Gambar 7. Arsitektur MLP
Tabel 2. Keterangan node masukan Node Ciri c1 Kontras c2 Korelasi
c3 Energi
c4 Entropi
c5 Homogenitas Tabel 3. Keterangan node luaran Node Jenis kulit k1 Kulit nabati k2 Kulit semi krom k3 Kulit boks k4 Kulit pull up
Performansi yang diukur adalah prosentase ketepatan hasil klasifikasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian berjumlah  60  buah  citra  terdiri  atas  24  citra kulit  samak  nabati,  16  citra  kulit  samak  semi krom, 12 citra kulit boks, dan 8 citra kulit pull up.
Parameter  GLCM  adalah  d=1,  level keabuan  64,  dan  sudut  terdiri  atas  empat  buah yaitu  0  ,  45  ,  90  ,  dan  135  .  Jadi  terdapat
empat  dataset  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi,  masing-masing  dataset  mewakili setiap  sudut  GLCM.  Hasil  klasifikasi  dari keempat dataset tersebut dibandingkan.
Pada  setiap  klasifikasi,  dataset  dibagi menjadi  sepuluh  ( tenfold  cross-validation ). Sembilan  kelompok  digunakan  sebagai  data pelatihan  dan  satu  kelompok  adalah  data  uji. Proses ini dilakukan sebanyak sepuluh kali, dan dihitung rerata performansi yang diperoleh.
Perbandingan  performansi  dari  setiap sudut GLCM ditunjukkan oleh Gambar 8. Dari grafik  pada  Gambar  8  terlihat  bahwa  nilai performansi  tertinggi dicapai pada saat digunakan  sudut  GLCM  0  yaitu  87,83%,  dan selanjutnya sudut 45  yaitu 83,17%.
Gambar 8. Performansi klasifikasi
Selain performansi total, prosentase ketepatan  hasil  klasifikasi  untuk  setiap  jenis kulit  juga  dihitung.  Gambar  9  adalah  grafik yang  menunjukkan  performansi  klasifikasi pada  setiap  jenis  kulit.  Dari  grafik  tersebut terlihat  bahwa  nilai  paling  tinggi  adalah  pada jenis kulit pull up dan terjadi pada semua sudut GLCM  yang  digunakan.  Hal  ini  berarti ketepatan klasifikasi tertinggi adalah pada kulit pull up.
Gambar 9. Performansi klasifikasi per jenis kulit
Eksperimen  juga  dilakukan  menggunakan data  dengan  komposisi  jumlah  data  seimbang untuk  setiap  jenis  kulit,  yaitu  delapan  buah. Sedangkan  sudut  GLCM  yang  digunakan
adalah  0  dan  45  yang  merupakan  dua  sudut yang  menghasilkan  performansi  lebih  tinggi dibandingkan  dua  sudut  yang  lain.  Hasilnya ditunjukkan  oleh  Gambar  10.  Dari  grafik  pada Gambar  10  terlihat  bahwa  nilai  paling  tingi adalah untuk jenis kulit pull up. Hal ini berarti kulit  jenis  pull  up  dapat  diidentifikasi  paling akurat  dibandingkan  dengan  ketiga  jenis  lain dengan rerata 98,75%.

## Gambar 10. Performansi dengan komposisi data seimbang

## 4. Kesimpulan dan Saran
Dari sejumlah eksperimen yang dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut:
a. Dengan  menggunakan  MLP  tingkat ketepatan klasifikasi kulit sapi tersamak mencapai 87,83%
b. Jenis  kulit  yang  bisa  diidentifikasi paling tepat adalah kulit pull up dengan tingkat akurasi 98,75%.
Penelitian  ini  bisa  dikembangkan  dengan memperluas  keragaman  jenis  kulit  yang diidentifikasi  dan  menambah  jumlah  sampel yang digunakan.

## Daftar Pustaka
BSN.  (1989).  SNl  06-0234-1989  Kulit  boks, mutu  dan  cara  uji.  Badan  Standarisasi Nasional.
BSN.  (1996).  SNI  06-4363-1996  Kulit  oil  pull up  dari  kulit  sapi  untuk  atasan  sepatu. Badan Standarisasi Nasional. BSN. (2009). SNI 0234:2009 Kulit bagian atas alas  kaki - kulit  boks.  Badan Standarisasi Nasional.
Falcão, L., & Araújo, M. E. M. (2013). Tannins characterization  in  historic  leathers  by complementary  analytical  techniques ATR-FTIR,  UV-Vis  and  chemical tests. Journal  of  Cultural  Heritage ,
14 (6),
499–508.
http://doi.org/10.1016/j.culher.2012.11. 003
Haralick,  R.  M.,  Shanmugam,  K.,  &  Dinstein, I.  (1973).  Textural  Features  for  Image Classification. IEEE  Transactions  on Systems,  Man  and  Cybernetics , SMC- 3 (6), 610–621. http://doi.org/10.1109/TSMC.1973.430 9314 Hastutiningrum, S. (2009). Pemanfaatan Limbah Kulit Split Industri Penyamakan Kulit Untuk Glue Dengan Hidrolisis  Kolagen. Teknologi , 2 .
Hoang, K., Wen, W., Nachimuthu, A., & Jiang, X. L. (1997). Achieving automation in leather  surface  inspection. Computers in Industry , 34 (1), 43–54. http://doi.org/10.1016/S0166- 3615(97)00019-5 Jain,  A.  K.  (1989). Fundamentals  of  digital image processing . Prentice-Hall, Inc.
Khan,  R.,  Hanbury,  A.,  Stöttinger,  J.,  &  Bais,
A. (2012). Color based skin classification. Pattern Recognition Letters , 33 (2), 157–163. http://doi.org/10.1016/j.patrec.2011.09. 032 Kwon,  J.-W.,  Choo,  Y.-Y.,  Choi,  H.-H.,  Cho, J.-M., & KiI, G.-S. (2004).
Development of leather quality discrimination system by texture analysis. In TENCON 2004. 2004 IEEE Region  10  Conference (Vol.  A,  pp. 327–330 Vol. 1). http://doi.org/10.1109/TENCON.2004. 1414423 Lam,  H.  K.,  Ekong,  U.,  Liu,  H.,  Xiao,  B., Araujo, H., Ling, S. H., & Chan, K. Y. (2014).  A  study  of  neural-network- based classifiers for material classification. Neurocomputing , 144 ,
367–377. http://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.0 5.019 Negnevitsky, Michael. (2005). Artificial Intelligence:  A  Guide  to  Intelligent Systems (2nd ed.). Pearson Education. Wang,  B.,  Wang,  H.,  &  Qi,  H.  (2010).  Wood recognition  based  on  grey-level  co- occurrence matrix.
In
2010
International Conference on Computer
Application  and  System  Modeling (ICCASM) (Vol.  1,  pp.  V1–269–V1– 272).
http://doi.org/10.1109/ICCASM.2010. 5619388 Wang,  L.,  &  Liu,  C.  (2007).  Tanning  Leather Classification  using  an  Improved Statistical Geometrical Feature Method. In 2007 International
Conference  on  Machine  Learning  and Cybernetics (Vol.  3,  pp.  1765–1768). http://doi.org/10.1109/ICMLC.2007.43 70433