## PERBANDINGAN METODE GLCM DAN LBP DALAM KLASIFIKASI JENIS KAYU
Yudha Arya Prasaja 1) , Soffiana Agustin 2), Umi Chotijah 3), Farhanna Mar’i 4)
1, 2,3,4) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung,Kebomas, Gresik e-mail: yudha2258@gmail.com 1) , soffianaagustin@umg.ac.id 2)

## (Naskah masuk : 26 Juli 2022 Diterima untuk diterbitkan : 30 November 2022)

## ABSTRAK
Kayu  di  indonesia  memiliki  beraneka  ragam  jenisnya,  antara  lain  kayu  meranti,  keruing,  agathis  dan  lain sebagaianya.  Pengelompokan  jenis  kayu  biasanya  ditentukan  oleh  beberapa  parameter,  diantaranya  adalah warna, berat, tekstur dan masih banyak lagi. Salah satu faktor penting dalam pengelompokan jenis kayu adalah tekstur kayu. Pengelompokan jenis kayu biasanya hanya dapat dilakukan oleh para ahli kayu. Untuk mengatasi hal  ini  maka  digunakanlah  suatu  teknologi  untuk  menganalisis  suatu  tekstur  kayu  agar  dapat  diklasifikasikan kedalam kelas-kelas tertentu. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi jenis kayu berdasarkan tekstur. Penelitian ini menerapkan teknologi pengolahan citra digital menggunakan metode ekstraksi  fitur  gray  level  co-occurance  matrix  (GLCM)  dan  local  binary  pattern  (LBP)  untuk  menghasilkan parameter  nilai  ekstraksi  fitur  pada  tektur  kayu.  Hasil  dari  parameter  GLCM  dan  LBP  kemudian  digunakan sebagai data untuk klasifikasi jenis kayu menggunakan metode multilayer perceptron (MLP). Dalam penelitian ini menggunakan 3 jenis kayu sebagai data latihan dan data uji, yaitu kayu agathis, keruing dan meranti. Hasil penelitian  ini  menggunakan  metode  GLCM  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  90%.  Sedangkan  menggunakan metode LBP diperoleh tingkat akurasi sebesar 70%.

## Kata kunci: Klasifikasi,kayu,GLCM,LBP

## ABSTRACT
Wood in Indonesia has various types, including meranti wood, keruing, agathis and so on. The grouping of wood types is usually determined by several parameters, including color, weight, texture and many more. One of the important factors in classifying wood types is wood texture. Classification of wood types can usually only be done by wood experts. To overcome this, a technology is used to analyze a wood texture so that it can be classified into certain classes. Therefore, we need a system that can classify wood types based on texture. This research applies digital  image  processing  technology  using  gray  level  co-occurance  matrix  (GLCM)  and  local  binary  pattern (LBP) feature extraction methods to generate feature extraction value parameters on wood texture. The results of the GLCM and LBP parameters were then used as data for the classification of wood species using the multilayer perceptron (MLP) method. In this study, 3 types of wood were used as training data and test data, namely agathis, keruing and meranti wood. The results of this study using the GLCM method obtained an accuracy rate of 90%. While using the LBP method obtained an accuracy rate of 70%.
Keywords: Classification, wood, GLCM, LBP

## I. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil  berbagai macam  sumber  daya  alam,  termasuk sumber daya alam olahan kayu. Kayu di indonesia memiliki beraneka ragam jenisnya, antara lain kayu jati,  meranti,  keruing,  agathis,  merbau  dan  lain  sebagaianya.  Jenis  kayu  di  indonesia  tidak  semua memiliki  nilai  jual  dan  ada  juga  yang  memiliki  nilai  jual.  Pengelompokan  jenis  kayu  biasanya ditentukan oleh beberapa parameter, diantaranya adalah warna, berat, tekstur dan masih banyak lagi. Salah satu faktor penting dalam pengelompokan jenis kayu adalah tekstur kayu.
Salah satu teknik untuk melakukan pengenalan citra antara lain dengan membedakan teksturnya. Tekstur dalam citra digital merupakan komponen dasar dalam membentuk citra digital. Tekstur dari citra  digital  dapat  dibedakan  melalui  kerapatan,  keseragaman,  keteraturan,  kekasaran  dan  lain-lain (Christyono dan Indriani, 2007). Sebuah citra Red, Green, Blue (RGB) memiliki unsur warna merah, warna  hijau  dan  warna  biru.  Sedangkan  pada  citra  skala  keabuan  ( grayscale )  mimiliki  unsur-unsur entropy, inertia, energy dan correlation . Ketujuh unsur ini dapat dijadikan masukan ke sistem komputer untuk diolah lebih lanjut dalam pengenalan jenis kayu (Gunawan, 2015). Penelitian mengenai ekstraksi fitur dari tekstur kayu dengan mengkombinasikan Gray Level Co-Occourrence Matrix (GLCM) dan pendeteksian tepi dilakukan untuk mendapatkan karakteristik tekstur kayu (Fahrurozi, Madenda, dan Kerami,  2016).  Pengklasifikasian  jenis  kayu  berdasarkan  teksturnya  dengan  menggunakan  metode GLCM  dan  Jaringan  Saraf  Tiruan backpropagation pernah  dilakukan  untuk  membantu  sistem melakukan pengenalan pola tekstur serat dari kayu dengan mengambil nilai parameter korelasi, kontras, homogenitas  dan  energi  (Fathurrahman,  Jondri  dan  Rohmawati,  2019).  Keluaran  yang  dihasilkan memiliki akurasi sebesar 98,3%.
Metode lain yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi berdasarkan tekstur adalah local binary patern (LBP). Metode LBP adalah metode yang diperkenalkan oleh Ojala et al untuk klasifikasi ciri tekstur (M. Heikkilä, M. Pietikäinen, and C. Schmid, 2009). Keuntungan dari metode LBP adalah invarian  untuk  perubahan skala  abu-abu monotonik,  kompleksitas komputasi  yang  rendah  dan  multi skala  yang  nyaman.  Filosofi  LBP  adalah  sederhana dan  elegan dengan  menyatukan  metode  struktur statistik  dan  tradisional  (Y.  Mu,  S.  Yan,  Y.  Liu,  T.  Huang,  and  B.  Zhou,  2008).  Metode  LBP  pada penelitian terdahulu telah digunakan  untuk  deteksi  adanya  cacat  pada  kayu.  Penelitian  ini  dilakukan untuk  menjawab  permasalahan  yakni  proses  pemilahan  kayu  mentah  yang  masih  dilakukan  dengan manual  menggunakan  tenaga  manusia,  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  tidak efisien.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  mendeteksi  adanya  cacat  pada  kayu  dengan tingkat  akurasi  tertinggi  adalah  89,4%,  FAR  sebesar  7,6%  dan  FRR  sebesar  3%,  dengan  waktu komputasi rata-rata sistem sebesar 0,3069 detik ( F. N. Achsani et al, 2015).
Penelitian ini melakukan pengklasifikasian jenis kayu meranti, keruing dan agathis berdasarkan tekstur kayu dengan mengimplementasikan pengolahan citra digital menggunakan dua ekstraksi fitur tekstur  yaitu  GLCM  dan  LBP  serta  klasifikasi  menggunakan Multilayer  Perceptron (MLP)  dengan tujuan  menghasilkan  nilai  parameter  ekstraksi  ciri  GLCM  dan  LBP  sebagai  input  MLP  untuk mengidentifikasi  jenis  kayu.  Metode  GLCM  sendiri  merupakan  metode  yang  mampu  menyediakan informasi yang penting mengenai tekstur citra (Sanjaya, 2011). Informasi tekstur citra ini digunakan sebagai  data  masukan  pada  proses  pengklasifikasian  jenis  kayu  menggunakan  algoritma  MLP. Multilayer  Perceptron merupakan  metode  pembelajaran  mesin  ( Machine  Learning )  yang mempresentasikan prinsip kerja yang hampir menyerupai sistem saraf pada manusia.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Citra Digital
Citra merupakan suatu reprentrasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra dibagi menjadi 2 bagian yaitu citra bersifat analog dan citra yang bersifat digital. Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu seperti gambar pada monitor, televisi, foto sinar x, hasil CT scan dan lainya. Sedangkan pada citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks yang terdiri dari baris x baris y kolom, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel.

## 2.1.1 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah sebuah  disiplin ilmu yang  mempelajari  hal-hal yang  berkaitan dengan:
1. Preprocessing  :  Perbaikan  kualitas  gambar  (peningkatan    kontras,  transformasi  warna,  restorasi citra), transformasi gambar (rotasi, translasi, skala, transformasi geometrik).
2. Ekstraksi  Fitur  (segmentasi)  :  Melakukan  proses  penarikan  informasi  atau  deskripsi  objek  atau pengenalan objek yang terkandung pada citra, melakukan kompresi atau reduksi data untuk tujuan penyimpanan data, transmisi data dan waktu proses data.
3. Klasifikasi  :  Proses  pengenalan  informasi  yang  lebih  spesifik  pada  obyek  tertentu  dari  hasil ekstraksi.
Pengolahan citra digital digunakan untuk melakukan rekayasa dengan menggunakan komputer terhadap  gambar  2  dimensi.  Dalam  konteks  yang  lebih  luas,  pengolahan  citra  digital  mengacu  pada pengolahan setiap data dari gambar 2 dimensi. Teknik yang dilakukan dalam pengolahan citra digital adalah  melakukan  manipulasi  nilai  pada masing-masing  piksel. citra  digital merupakan sebuah  larik ( array )  yang  berisi  nilai-nilai  real  maupun  kompleks  yang    direpresentasikan  dengan  deretan bit tertentu. Gambaran mengenai koordinat citra digital ditunjukkan oleh Gambar 2.1.
Gambar 2.1. Koordinat Citra Digital
Citra digital juga memiliki kanal warna dasar yang terdiri dari merah, hijau dan biru sehingga dikelan  dengan  citra  RGB.  Bentuk  persamaan  matrik  dari  citra  digital  ditulis  seperti  persamaan  (1) sebagai berikut:
𝑓 (𝑥, 𝑦) = ( 𝑓(0,0) ⋯ 𝑓(0, 𝑁 − 1) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑀 − 1,0) ⋯ 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) ) (1)
Keterangan : x : sumbu x y : sumbu y f : titik koordinat M : nilai x N : nilai y

## 2.2 Konversi Citra RGB ke Grayscale
GLCM mengekstraksi fitur dari citra grayscale saja, sehingga diperlukan konversi dari citra RGB ke grayscale dengan menambah nilai kanal warna (r,g,b) pada masing masing piksel suatu citra menjadi nilai  citra grayscale dengan  nilai s.  Proses konversi cira  RGB menjadi grayscale adalah mengambil nilai rata-rata r, g dan b sehingga persamaanya dapat dituliskan seperti pada persamaan (2).
𝑠 = 𝑟 + 𝑔 + 𝑏 3 (2)
Keterangan : s
: rata-rata
r : nilai red g : nilai green b : nilai blue

## 2.3 Penajaman Citra
Salah  satu  jenis  pengolahan  citra  adalah  kualitas  citra.  Perbaikan  kualitas  citra  ( image enchancement )  adalah  operasi  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  dengan  cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini ciri-ciri khusus yang terdapat pada citra lebih ditonjolkan. Yang termasuk dalam klasifikasi ini antara lain : a. Perbaikan kontras gelap/terang ( contrast enchncement ) b. Perbaikan tepian objek ( edge enhancement ) c. Penajaman ( Sharpening ) d. Pemberian warna semu ( Pseudocoloring ) e. Penyaringan derau ( noise filtering )
Penajaman  citra  atau  biasa  disebut  dengan  transformasi  ini  digunakan  dalam  meningkatkan kontras  warna dan cahaya pada  suatu  citra.  Proses  ini  dilakukan  untuk mempermudah  dalam  proses interpretasi  dan  analisis  citra.  Penajaman  kontras  dalam  citra  merupakan  cara  untuk  memperbaiki tampilan dengan memaksimumkan kontras antara pencahayaan dan penggelapan atau menaikkan dan merendahkan harga suatu data citra.
Proses  penajaman  citra  dilakukan  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  menginterpretasikan objek yang ada pada tampilan citra. Dengan proses Algoritma, ER Mapper mempermudah pengguna melakukan berbagai macam proses penajaman citra tanpa perlu membuat file-file baru yang hanya akan membuat penuh disk komputer. Jenis-jenis operasi penajaman citra meliputi:
1. Penggabungan Data (Data fusion ), menggabungkan citra dari sumber yang berbeda pada area yang sama untuk membantu di dalam interpretasi. Contoh data Landsat-TM dengan data SPOT.
2. Colodraping , menempelkan satu jenis data citra di atas data yang lainya untuk membuat suatu kombinasi tampilan sehingga memudahkan untuk menganalisa dua atau lebih variabel. Contoh citra vegetasi dari satelit di colordraping di atas citra foto udara pada area yang sama.
3. Penajaman  kontras,  memperbaiki  tampilan  citra  dengan  memaksimumkan  kontras  antara pencahayaan dan penggelapan atau menaikan dan merendahkan harga data suatu citra.
4. Filtering ,  memperbaiki  tampilan  citra  dengan  mentransformasikan  nilai-nilai  digital  citra, seperti  mempertajam  batas  area  yang  mempunyai  nilai  digital  yang  sama  ( enhance  edge ), menghaluskan citra dari noise ( smooth noise ).
5. Formula,  membuat  suatu  operasi  matematika  dan  memasukan  nilai-nilai  digital  citra  pada operasi matematika tersebut, misalnya Principal Component Analysis (PCA).
6. Klasifikasi, menampilkan citra menjadi kelas-kelas tertentu secara statistik berdasarkan nilai digitalnya. Contoh membuat peta penutupan lahan dari citra satelit Landsat-TM.
7. Penajaman  tepi  ( sharpening  edge ).  Bertujuan  memperjelas  tepi  pada  objek  di  dalam  citra. Penajaman  citra  merupakan  kebalikan  dari  operasi  pelembutan  karena  operasi  ini menghilangkan bagian citra yang lembut.
Operasi  penajaman  dilakukan  dengan  melewatkan  citra  pada  penapis  lolos  tinggi  ( high  pass filter ).  Penapis  lolos  tinggi  akan  meloloskan  (memperkuat)  komponen  yang  berfrekuensi  tinggi (tepi/pinggir objek) dan akan menurunkan komponen berfrekuensi rendah. Akibatnya pinggiran akan terlihat lebih tajam dibandingkan sekitarnya.
Dengan melakukan penajaman citra menggunakan metode high-pass filter didapatkan citra yang memberikan kesan dari garis pada pola tekstur kayu lebih tegas dan selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode GLCM. Proses penajaman citra pada penelitian ini lebih fokus pada tekstur kayu agar lebih baik dalam proses klasifikasi.

## 2.4 Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM)
GLCM  merupakan  suatu  matriks  kookurensi  yang  menyajikan  hubungan  ketetanggaan  antar piksel dalam citra dari berbagai arah orientasi dan jarak spasial. Seperti ditunjukkan oleh gambar 4, terdapat 4 sudut komputasi dalam GLCM , yaitu 0°, 45°, 90° dan 135° yang menentukan arah hubungan ketetanggan.
Gambar 2.2. Sudut Matrix Kookurensi
GLCM  dihasilkan  dengan  menghitung  nilai-nilai  intensitas  tingkat  abu-abu  yang  ditemukann bersama dalam suatu gambar yang diberikan hubungan spasial linier antara dua piksel. Fitur GLCM yang digunakan dalam penelitian adalah contrast , correlation , energy , homogeneity dan entropy .

## 2.4.1 Kontras (contrast)
Kontras  merupakan  suatu  nilai  intensitas  aras  keabuan  antara  piksel  satu  dengan  piksel  yang lainya dengan lokasi relatif. Batas nilai dari kontras adalah 0 hingga pangkat 2 dari panjang suatu matiks GLCM simetris. Pada citra dengan elemen piksel yang memiliki nilai sama secara keseluruhan, maka nilai kontras adalah 0. Untuk mendapatkan ekstraksi fitur kontras digunakan persamaan 3.
𝐶𝑜𝑛𝑡 = ∑ ∑(𝑑 − 𝑦 ) 2 𝑝(𝑑, 𝑦)    (3)
𝑦 𝑑 Keterangan : p : amplitudo
d : elemen horizontal y
: elemen vertikal

## 2.4.2 Korelasi (correlation)
Korelasi  pada metode  GLCM  digunakan  untuk  mengukur keterkaitan  linier dari aras  keabuan pada suatu ketetanggan  piksel citra. Nilai ekstraksi fitur korelasi diperoleh menggunakan persamaan (4).
𝐶𝑜𝑟𝑟 = ∑ ∑ (𝑑 − 𝜇𝑑)(𝑦 − 𝜇𝑦)𝑝(𝑑, 𝑦) 𝜎𝑑𝜎𝑦 𝑦 𝑑 (4)
Keterangan :
𝜇𝑑 = ∑ ∑ 𝑑𝑝 (𝑑,𝑦) (5) 𝑦 𝑑 𝜇𝑦 = ∑ ∑ 𝑦𝑝 (𝑑,𝑦) 𝑦 (6)
𝑑
Varian GLCM adalah:
𝜎𝑑 = √∑ ∑(𝑑 − 𝜇𝑑 ) 2
𝑦 𝑑 𝑝 (𝑑,𝑦) (7)
𝜎𝑦 = √∑ ∑(𝑦 − 𝜇𝑦 ) 2 𝑦 𝑑 𝑝 (𝑑,𝑦) (8)

## 2.4.3 Angular Second Moment (ASM) / Energy
ASM merupakan penjumlahan pangkat dari elemen matrik GLCM. Nilai ASM akan tinggi ketika citra memiliki nilai homogenitas yang baik atau memiliki nilai homogenitas yang baik atau memiliki nilai homogenitas yang baik atau memiliki piksel yang hampir serupa. Persamaan 9 digunakan untuk mencari ekstraksi fitur dari ASM.
𝐸𝑛𝑔  = ∑ ∑ 𝑝(𝑑, 𝑦 ) 2 𝑦 𝑑 (9)

## 2.4.4 Homogeneity
Inverse  Difference Moment (IDM)  atau  biasa  disebut dengan homogeneity /homogenitas lokal. IDM  merupakan  kebalikan  dari  bobot  kontras  dimana  IDM  akan  bernilai  besar  jika  saat  ASM  yang memiliki nilai tetap mempunyai nilai piksel yang sama. Persamaan 10 digunakan untuk mendapatkan nilai dari ekstraksi fitur IDM.
𝐻𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑝(𝑑, 𝑦) 1 + ⃓ 𝑑 − 𝑦⃓ 𝑦 𝑑 (10)
Pada  penelitian  ini  vektor contras , correlation , energy dan homogeneity digunakan  untuk menginterpretasikan  tekstur  citra.  Pada  dasarnya  setiap  fitur  memiliki  fungi  yang  berbeda-beda tergantung pada pengguaanya.
2.5 Local Binary Pattern (LBP)
Local Binary Pattern diperkenalkan pertama kali pada tahun 1992 oleh Timo Ojala dan David Harwood  di  Universitas Maryland .  LBP  didefinisikan  sebagai  perbandingan  nilai  biner  piksel  pada pusat gambar dengan 8 nilai piksel disekelilingnya (M. P. Inen, 2011). Local Binary Pattern merupakan deskriptor  untuk  mengklarifikasi  gambar  berdasarkan  tekstur  gambar.  Jadi,  sebuah  gambar  yang berukuran 3x3, dimana nilai biner pada pusat gambarnya dibandingkan dengan nilai sekelilingnya. Jika intensitas piksel tengah lebih besar dari pada biner pusat maka nilai yang ditetapkan 1, Jika lebih kecil maka 0. Dengan 8 piksel disekelilingnya berarti bahwa ada  256 kemungkinan kombinasi kode Local Binary Pattern.
Membangun  Local  Binary  Pattern  yaitu  perbandingan  nilai  biner  piksel  pada  pusat  gambar dengan 8 nilai piksel disekelilingnya. Selanjutnya menghitung nilai Local Binary Pattern untuk piksel yang ditengah mulai dari piksel disekelilingnya dengan cara clockwise (searah jarum jam) atau counter- clockwise (berbalik arah jarum jam) dengan syarat harus konsisten. Misal 3 x 3 berarti ada 8 tes biner. Kemudian hasil uji biner disimpan dalam array 8 bit yang diubah menjadi desimal.
𝐿𝐵𝑃 𝑅,𝑃 = ∑ 𝑠(𝑔 𝑝 − 𝑔 𝑐 ). 2 𝑝 𝑃−1 𝑃−0
Keterangan : R : radius Binary threshold function s(x), P : sampling poin 𝑠(𝑥) = { 0, 𝑥 < 0 1, 𝑥 ≥ 0 } 𝑔 𝑝 : piksel ketetanggan 𝑔 𝑐 : piksel pusat s : fungsi s

## 2.6 Multilayer perceptron ( MLP )
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  adalah  suatu  model  pengolahan  informasi  yang  terinspirasi  dari sistem  sel  saraf  otak  yang  mengolah  suatu  informasi.  JST  bersifat  intensif  komputasi  dan  intensif memori, membuatnya  sulit  untuk  digunakan  pada  sistem tertanam.  MLP merupakan  topologi paling umum dari JST. MLP banyak digunakan  dalam berbagai aplikasi klasifikasi dan regresi dalam berbagai bidang  pengenalan  suara,  pola  dan  masalah  klasifikasi  lainya.  Pada  MLP 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 ).
Gambar 2.3 . Arsitektur MLP
Sebuah MLP seperti pada gambar 2.3 . memiliki i layer (kotak merah dan biru) dengan masing- masing  layer  berisi  ji  neuron  (lingkaran  putih).  MLP  menerima  input  data  satu  dimensi  dan mempropagasikan  data  tersebut  pada  jaringan  hingga  menghasilkan  output.  Setiap  hubungan  antar neuron  pada  dua  layer  yang  bersebelahan  memiliki  parameter  bobot  satu  dimensi  yang  menentukan kualitas  mode.  Disetiap  data  input  pada  layer  dilakukan  operasi  linear  dengan  nilai  bobot  yang  ada, kemudian hasil komputasi akan ditransformasi menggunakan operasi non linear yang disebut sebagai fungsi aktivasi. Dibawah ini akan di jelaskan mengenai perhitungan MLP secara manual.
Pertama error keluaran output layer dihitung dengan cara mencari selisihnya nilai target yang ada dalam data training dengan nilai output dari neuron pada output layer seperti pada persamaan 11 berikut.
𝐸 𝑘 = 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 (11) Dimana 𝐸 𝑘 merupakan nilai error , t adalah milai terget pada data training dan y merupakan nilai output dari neuron pada output layer ( 𝑦 𝑘 ). Jika output layer terdiri dari beberapa neuron maka error dihitung pada setiap neuron . Sedangkan faktor koreksi pada output layer ( 𝛿 𝑘 ), dihitung menggunakan persamaan 12 sebagai berikut.
𝛿 𝑘 = 𝐸 𝑘 . 𝛿 𝑘 . 𝑍 𝑗 (12)
Dimana 𝑍 𝑗 adalah hidden  layer ,  jika output  layer terdiri  dari  beberapa neuron maka error dihitung  pada  setiap neuron .  Untuk    faktor  perubahan  bobot  diantara output  layer dan hidden  layer ( ∆𝑣𝑗 𝑘 ) dapat dicari dengan menggunakan persamaan 13 berikut.
∆𝑣𝑗 𝑘 = 𝑎 . 𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) (13) Dimana a merupakan learning rate / laju p dengan rentang 0 – 1. Sehingga faktor koreksi pada hidden layer ( 𝛿 𝑘 ) dihitung menggunakan persamaan 14 dan 15 sebagai berikut.
𝛿 𝑘 = 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 . 𝑍 𝑗 (1 − 𝑍 𝑗 ) (14)
Dimana,
𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑀 𝐾=1 . 𝑉 𝑗𝑘 (15)
Dalam klasifikasi jenis neural network biasanya menggunakan parameter Mean Squared Error (MSE) dan akurasi untuk evaluasi training. MSE sendiri merupakan parameter untuk  mengevaluasi data training. Nilai MSE merupakan kuadrat dari jumlah selisih antara target ( t ) dengan nilai output layer  ( 𝑦 𝑘 )  pada  setiap  iterasi  /  pengulangan  ( i )  dibagi  dengan  jumlah  iterasi  maksimumnya  ( n ) sebagaimana ditunjukkan oleh persamaan 16.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑡 𝑖 − 𝑦𝑘 𝑖 )2 𝑛 (16)

## 2.7 Softmax
Data keluaran yang dihasilkan dari algoritma MLP berupa nilai prediksi dan nilai data softmax hasil klasifikasi yang menampilkan hasil dari  nilai tertinggi yang didapat dari nilai prediksi. Nilai yang memiliki angka tertinggi dari hasil kemungkinan merupakan hasil dari pengklasifikasian tersebut. Data softmax dari pengolahan MLP menghasilkan nilai pada setiap jenis kayu kemudian dari hasil output tersebut dicari nilai tertinggi daripada hasil output yang lainya. Dari data softmax tersebut menghasilkan
satu jenis klasifikasi yang ditampilkan dari tiga jenis kayu yang diteliti, keluaran akhir pada penelitian ini adalah keterangan jenis kayu.

## 2.8 Confusion Matrix
Pengujian  penenlitian  ini  menggunakan confusion  matrix .  Menurut  Han  &  Kember  (2012), pengujian ini digunakan untuk mengukur kemampuan atau sebagai tingkat pengakuan algoritma dalam klasifikasi  data.  Dengan  demikian  parameter  benar  dan  salah  dalam  pengklasifikasian  data  uji  pada kelas yang berbeda merupakan proses confusion matrix .

## Tabel 2.1 Confusion Matrix
Jika dalam actual class data termasuk kedalam predicted  class    dan  pada  saat  dilakukan  proses prediksi menghasilkan kelas yang sama dengan actual class  maka  disebut  true  positive  atau  true  negative. Sedangkan prediksi yang salah dalam klasifikasi yang menghasilkan  prediksi  kelas  lain  disebut  false positive dan prediksi yang salah dalam klasifikasi yang menghasilkan prediksi kelas lain disebut false negative. Dalam menentukan nilai akurasi tersebut, dapat dihitung menggunakan rumus:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 Keterangan: TP : Jumlah data true positive
TN : Jumlah data true negative FP : Jumlah data false positive FN : Jumlah data false negative

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Analisis dan perancangan sistem ini bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai aplikasi yang dibuat. Hal ini berguna untuk menunjang pembuatan aplikasi sehingga kebutuhan aplikasi dapat terpenuhi.

## 3.1 Analisis Sistem
Dengan  mengetahui  banyaknya  jenis  kayu  di  Indonesia  serta  kurangnya  pengetehuan  untuk mengenali  jenis  kayu.  Tanpa  memerlukan  bantuan  ahli  kayu    dibutuhkan  sebuah  sistem  pengolahan citra digital yang dapat mengklasifikasikan jenis kayu. Dari sebuah kayu memiliki warna, serat, tekstur yang berbeda, oleh karena itu perlu  diketahui ciri dari kayu yang akan dilakukan sebuah penelitian. Dibawah ini akan dijelaskan ciri – ciri dari kayu agathis, keruing dan meranti.

## 3.1.1 Kayu Agathis
Kayu  agathis  berwarna  kuning  sedikit  putih.  Tekstur  kayu  agatis  digemari  masyarakat  sebab memiliki  tekstur  yang  halus  dan  merata  cocok  untuk  papan  dinding  rumah.  Bobot  kayu  agathis tergolong  ringan  dan  memiliki  tingkat  kekerasan  sedang.  Gambar  kayu  agathis  dapat  dilihat  pada gambar 3.1.
Three-Class Prediction Predicted Class 1 2 3 Actual Class 1 2 3
Gambar 3.1 . Kayu Agathis

## 3.1.2 Kayu Keruing
Kayu keruing berwarna coklat tua. Tekstur kayu keruing cocok digunakan untuk lantai rumah ataupun lantai kapal sebab mamiliki tekstur kayu yang keras dan berminyak. Dengan adanya minyak pada kayu keruing membuat kayu keruing bertahan lebih lama. Gambar kayu keruing dapat dilihat pada gambar 3.2.
Gambar 3.2. Kayu Keruing

## 3.1.3 Kayu Meranti
Kayu meranti memiliki warna kemerahan dan juga ada warna putih kekuningan. Terkstur kayu meranti tergolong cukup keras dapat digunakan sebagai daun pintu. Kayu meranti memiliki bobot yang cukup ringan. Gambar kayu meranti dapat dilihat pada gambar 3.3
Gambar 3.3. Kayu Meranti

## 3.2 Gambaran Umum Sistem
Pada pembuatan suatu sistem, diperlukan sebuah perancangan sistem. Perancangan ini digunakan untuk  memberikan  gambaran  secara  umum  tentang  bagaimana  proses  saat  mulai  hingga  mampu menyelesaikan  permasalahan  yang  telah  dibuat.  Gambar  3.4  menunjukkan  perancangan  sistem klasifikasi jenis kayu secara umum:
Gambar 3.4. Perancangan Umum Sistem Dari gambar diatas menunjukkan sistem yang dibuat menggunakan kamera handphone sebagai alat  untuk  pengambilan  gambar,  kemudian  mengolah  citra  gambar  menggunakan  laptop  dan menggunakan software matlab R2015a. Kemudian dilakukan proses analisis citra untuk menghasilkan citra yang dapat diklasifikasi sesuai dengan kondisi yang telah ditetapkan.

## 3.2.1 Spesifikasi Hardware
Dalam pembuatan sistem dibutuhkan perangkat keras sebagai sarana pengambilan data ( capture ) dan pengolahan data. Adapun perangkat keras yang digunakan dalam skripsi ini adalah:

## 3.2.1 Kamera Handphone(HP)
Kamera handphone digunakan untuk mengambil gambar kayu yang akan digunakan sebagai data latih sekaligus data uji, kemudian  disimpan kedalam laptop. Kamera HP yang digunakan pengambilan gambar adalah POCO X3, beresolusi 48 piksel. Setiap gambar diambil dengan jarak 10cm dari objek kayu.

## 3.2.1.2 Laptop
Laptop digunakan untuk menyimpan gambar citra dan berfungsi sebagai tempat pre-processing pada citra kayu yang telah tersimpan pada laptop. Berikut spesifikasi laptop yang digunakan adalah:
1.) Dell Latitude E7470
2.) RAM 8 GB
3.) OS Windows 10
4.) Processor Intel Core i5
5.) Memory 500 Gb

## 3.3 Perancangan Software
Fungsi  dari flowchart adalah  memberikan  gambaran  tentang  sistem  yang  akan  dibuat  pada penelitian  ini,  pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  bagaimana  proses  pengolahan  data  yang  berupa  citra dapat diolah menggunakan proses pengolahan citra hingga dapat menghasilkan kemampuan klasifikasi suatu objek. Berikut ini adalah gambaran flowchart dari masing-masing tahapan.
3.3.1 Pemrosesan Data Awal (Pre-proccessing)
Pengolahan data awal dimulai dengan data citra RGB kemudian citra tersebut di resize secara manual  sehingga  mendapatkan  dimensi  citra  320  x  240  piksel,  kemudian  dikonversi  menjadi  citra graysclale. Setelah  menjadi  citra grayscale dilakukan  penajaman  citra  menggunakan  fitur sharpen. Flowchart pengolahan data awal dapat dilihat pada gambar 3.5.

## Gambar 3.5. Flowchart Pemrosesan Data Awal

## 3.3.2 Proses Pengambilan Nilai Tekstur
Pada  proses  pengambilan  nilai  tekstur  menggunakan  metode  GLCM  dan  LBP,  selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri tekstur  untuk mendapat nilai yang dijadikan acuan. Pada gambar 3.6 merupakan flowchart pengambilan nilai tekstur.
Gambar 3.6. Flowchart Pengambilan Nilai Tekstur

## 3.3.3 Proses Klasifikasi Menggunakan Metode Multilayer Perceptron(MLP)
Dalam Proses klasifikasi untuk dapat mengetahui apakah termasuk citra jenis kayu agthis, kayu keruing  atau  kayu  meranti.  Klasifikasi  tersebut  menggunakan  metode  MLP,  setelah  melalui  proses ekstraksi ciri  menggunakan GLCM dan LBP yang menghasilkan fitur-fitur seperti korelasi, kontras, energi dan homogenitas. Kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode MLP, proses tersebut dapat dilihat pada gambar 3.7.
Gambar 3.7. Flowchart Proses Klasifikasi MLP

## 3.3.4 Representasi Data
Pada penelitian ini data yang digunakan dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji. Data latih berjumlah 300 citra yang terdiri dari 100 citra dari setiap jenis kayu dengan proporsi citra sebesar  320  x  240  piksel.  Citra  data  latih  digunakan  sebagai  pembelajaran  pada  proses  klasifikasi program. Sedangkan untuk pengujian jenis kayu terdapat data uji sebanyak 30 citra dengan masing- masing jenis kayu 10 citra untuk keperluan akurasi. Data uji digunakan untuk menguji sistem yang telah dibuat. Seperti tersaji pada tabel 3.1.
Tabel 3.1. Parameter Data Masukan
Citra kayu yang digunakan sebagai data latih ditunjukkan oleh gambar 3.8 sebagai berikut.
Gambar 3.8. Citra Data Latih

## 3.3.5 Penajaman Citra
Dalam  pengolahan  citra  digital,  penajaman  citra  atau image  enhancement digunakan  untuk memperjelas tepi pada obyek didalam suatu citra digital. Proses yang dilakukan dalam penajaman citra adalah  dengan  mempertegas  citra  pada  frekuensi  tinggi  ( high-pass  filter ).  Dengan  melakukan penajaman citra menggunakan metode high-pass filter didapatkan citra yang memberikan kesan dari garis  pola  tekstur  kayu  lebih  tegas  dan  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode
GLCM. Proses penajaman citra pada penelitian ini lebih berfokus pada tekstur kayu agar mendapatkan tingkat akurasi yang lebih baik dalam proses pengklasifikasiannya

## 3.3.6 Ekstraksi Fitur GLCM
Salah  satu  teknik  untuk  memperoleh  ciri  statistik  orde  dua  adalah  dengan  menghitung probabilitas  hubungan  ketetanggaan  antara  dua  piksel  pada  jarak  dan  orientasi  sudut  tertentu. Pendekatan  ini  bekerja  dengan  membentuk  sebuah  matriks    kookurensi  dari  data  citra,  dilanjutkan dengan  menentukan  ciri  sebagai  fungsi  dari  matriks  antara  tersebut.  Kookurensi  berarti  kejadian bersama, yaitu jumlah kejadian satu level nilai piksel bertetangga dengan satu level nilai piksel lain dalam jarak ( d ) dan orientasi sudut (θ) tertentu. Jarak dinyatakan dalam piksel dan orientasi dinyatakan dalam derajat. Orientasi dibentuk dalam empat arah sudut dengan interval sudut 45°, yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135°. Sedangkan jarak antar piksel biasanya ditetapkan sebesar 1 piksel.
Matriks kookurensi merupakan matriks bujursangkar dengan jumlah elemen sebanyak kuadrat jumlahlevel intensitas piksel pada citra. Setiap titik ( p,q ) pada matriks kookurensi berorientasi θ berisi peluang kejadian piksel bernilai p bertetangga dengan piksel bernilai q pada jarak d serta orientasi θ dan (180-θ) . Dari nilai piksel matriks GLCM masing-masing koordinat, dihitung nilai parameter kelima fitur GLCM (kontras, korelasi, energi, IDM dan entropi). Sebagai nilai masukan metode MLP untuk klasifikasi jenis kayu, tergolong kedalam jenis kayu agathis, meranti atau keruing.

## 3.3.7 Algoritma LBP
Secara umum algoritma ekstraksi dengan LBP mempunyai 2 langkah  :
1. Langkah thresholding dan

## 2. Langkah encoding.
Pada langkah thresholding, semua nilai pixel tetangga pada setiap pola akan dikomparasi dengan nilai yang ada dipusat diantara nilai – nilai pola mereka, ini untuk dikonversi nilai mereka menjadi nilai biner yaitu (0 dan 1).  Untuk nilai 0 yang mempunyai nilai lebih kecil dengan nilai pusat sedangkan nilai 1 untuk angka lebih besar dari nilai pusatnya. Langkah ini untuk membantu dalam mendapatkan informasi tentang perbedaan dari local binary pada setiap bagian . Kemudian dalam langkah encoding, sejumlah nilai biner yang diperoleh dari langkah thresholding akan dirubah atau dikonversi kedalam bilangan desimal untuk karakteristik dari struktur pola. Untuk gambaran perhitungan dari operasi dasar LBP terdapat pada Gambar 3.17.
𝐿𝐵𝑃 𝑅,𝑃 = ∑ 𝑠(𝑔 𝑝 − 𝑔 𝑐 ). 2 𝑝 𝑃−1 𝑃−0 Binary threshold function s(x), 𝑠(𝑥) = { 0, 𝑥 < 0 1, 𝑥 ≥ 0 }
Gambar 3.15. Contoh Perhitungan LBP
Jumlah = 0 + 2 + 0 + 0 + 16 + 0 + 0 + 128 = 146 Selanjutnya menghitung setiap kolom, hingga diketahui semua nilai dari setiap piksel.
3.3.8 Multilayer Perceptron (MLP)
Dibawah ini akan dijelaskan mengenai contoh perhitungan menggunakan neural network atau jaringan saraf tiruan dengan multilayer perceptron . Diberikan nilai input sinyal 𝑥 1 = 1 , 𝑥 2 = 1 , 𝑦 = 0 dan 𝛼 = 0.1 .  Kemudian  bobot masing-masing  adalah 𝑤 13 = 0.5 , 𝑤 14 = 0.9 , 𝑤 23 = 0.4 , 𝑤 24 = 1.0 , 𝑤 35 = −1.2 , 𝑤 45 = 1.1 , 𝜃 3 = 0.8 , 𝜃 4 = −0.1 , 𝜃 5 = 0.3. Perhatikan  gambar  dibawah  ini,  tentukan bobot akhir setelah 1 epoch .
Gambar 3.16 . Contoh Perhitungan MLP
Dari  perhitungan  diatas  belum  ada  proses  berhenti  untuk  iterasinya,  karena  pengerjaan  diatas masih  dalam  iterasi  pertama,  perhitungan  di  atas  akan  di looping sampai  batas epoch yang  sudah ditentukan.
Dan  pada  proses  MLP  peneliti  menggunakan  nilai  biner  sebagai vector output pada  masing- masing  jenis  kayu  yang  sebagai  proses labeling data  untuk  dijadikan  data  target.  Nilai  biner vector output seperti tabel 3.3 berikut.
Tabel 3.3 . Nilai Biner Vector Output Klasifikasi Vector Output Kayu Agathis [ 1 0 0 ] Kayu Keruing [ 0 1 0 ] Kayu Meranti [ 0 0 1 ]

## 3.4 Perancangan Antarmuka Sistem
Sistem hanya memliliki halaman utama, yang memiliki fitur browse, run dan reset. Pada halaman ini menampilkan citra RGB dan citra grayscale , serta menampilkan nilai-nilai ekstraksi ciri metode dari setiap citra yang dipilih. Dan menunjukkan hasil nilai prediksi tertinggi yang akan di tampilkan sebagai hasil prediksi. Dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3.17. Rancangan Halaman Utama

## 3.5 Perancangan Pengujian
Pada tahap ini, dilakukan pengujian terhadap klasifikasi jenis kayu menggunakan MLP. Terdapat 2 skenario pengujian yang akan dilakukan, kedua pengujian tersebut adalah pengujian validasi sistem dan pengujian akurasi sistem. pengujian tersebut adalah pengujian akurasi sistem menggunakan metode GLCM dan LBP.
Validasi  sistem  dilakukan  dengan  cara  memeriksa  item  –  item  yang  ada  pada  daftar kebutuhan fungsional sistem. Jika hasil yang diperoleh sesuai dengan harapan maka item tersebut dianggap valid. Pengujian akurasi sistem dilakukan dengan mengevaluasi performa setiap metode menggunakan  perhitungan Confusion Matrix untuk mengetahui  perbandingan  performa  metode LBP dengan GLCM.

## 3.5.1 Pengujian Validasi Sistem
Validasi  sistem  dilakukan  dengan  cara  memeriksa  item  –  item  yang  ada  pada  daftar kebutuhan fungsional  sistem.  Pemeriksaan  dilakukan dengan cara  pengujian  aplikasi  oleh team leader sebagai user. Jika hasil yang diperoleh sesuai dengan harapan maka item tersebut dianggap valid.
Tabel 3.4 Pengujian Validasi Sistem No. Nama Kasus Uji Status Validitas 1 Nama File Valid 2 Browse Valid 3 Run Valid 4 Reset Valid 5 Citra RGB Valid 6 Citra Gray Valid 7 Ekstraksi Ciri Valid 8 Hasil Prediksi Valid

## 3.5.2 Pengujian Akurasi Sistem
Jumlah data uji yang digunakan sejumlah 30 data yang nantinya akan dibandingkan antara perhitungan menggunakan metode GLCM dan LBP. 30 data uji tersebut terdiri dari 3 jenis Kayu yang masing – masing jenis kayu terdiri dari 10 data.

## 3.6 Evaluasi Performa Confusion Matrix
Tabel 3.6 Hasil Performa Confusion Matrix Pada tahapan ini, dilakukan pengujian performa dari metode GLCM  dan LBP
menggunakan algoritma Confusion Matrix . Dengan melihat hasil akurasi  dari setiap metode akan diketahui metode manakah yang memiliki akurasi yang lebih baik. Algoritma Confusion Matrix dapat dilihat pada tabel 3.6.
True Positive 1 (TP1) = 𝑃11
True Positive 2 (TP2) = 𝑃22
True Positive 3 (TP3) = 𝑃33
True Negative 1 (TN1) = 𝑃22 + 𝑃23 + 𝑃32 + 𝑃33
True Negative 2 (TN2) = 𝑃11 + 𝑃13 + 𝑃31 + 𝑃33
True Negative 3 (TN3) = 𝑃11 + 𝑃12 + 𝑃21 + 𝑃22
False Positive 1 (FP1) = 𝑃21 + 𝑃31
False Positive 2 (FP2) = 𝑃12 + 𝑃32
False Positive 3 (FP3) = 𝑃13 + 𝑃23
False Negative 1 (FN1) = 𝑃12 + 𝑃13
Three-Class Prediction Predicted Class 1 2 3 Actual Class 1 P11 P12 P13 2 P21 P22 P23 3 P31 P32 P33
False Negative 2 (FN2) = 𝑃21 + 𝑃23
False Negative 3 (FN3) = 𝑃31 + 𝑃32 Accuracy   = 𝑃11+𝑃22+𝑃33 𝑃11+𝑃12+𝑃13+𝑃21+𝑃22+𝑃23+𝑃31+𝑃32+𝑃33 Precision 1 = 𝑇𝑃1 𝑇𝑃1+𝐹𝑃1 Precision 2 = 𝑇𝑃2 𝑇𝑃2+𝐹𝑃2 Precision 3 = 𝑇𝑃3 𝑇𝑃3+𝐹𝑃3 Recall 1 = 𝑇𝑃1 𝑇𝑃1+𝐹𝑁1 Recall 2 = 𝑇𝑃2 𝑇𝑃2+𝐹𝑁2 Recall 3 = 𝑇𝑃3 𝑇𝑃3+𝐹𝑁3 Specificity 1 = 𝑇𝑁1 𝑇𝑁1+𝐹𝑃1 Specificity 2 = 𝑇𝑁2 𝑇𝑁2+𝐹𝑃2 Specificity 3 = 𝑇𝑁3 𝑇𝑁3+𝐹𝑃3

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

## 4.1 Implementasi Sistem
Aplikasi  klasifikasi  jenis  kayu  menggunakan  metode  GLCM  dan  LBP  ini  dibangun menggunakan platform pemograman MATLAB, dengan keluaran berupa GUI yang mudah digunakan oleh pengguna aplikasi. Terdiri dari beberapa bagian yaitu, proses citra RGB, proses citra grayscale, ekstraksi ciri, dan hasil prediksi.

## 4.1.1 Tampilan Utama GLCM
Tampilan utama GLCM merupakan tampilan GUI aplikasi klasifikasi jenis kayu menggunakan metode GLCM sebagai ekstraksi ciri. Yang memuat ekstrasi ciri dan hasil prediksi yang dapat dilihat dari nilai contrast , correlation , homogenity , energy .
Gambar 4.1 Tampilan Utama GLCM

## 4.1.2 Tampilan Utama LBP
Halaman ini menampilkan program klasifikasi jenis kayu berdasarkan tekstur kayu menggunakan metode  LBP.  Memuat  ekstraksi  ciri  menggunakan  LBP  dan  menentukan  prediksi  jenis  kayu menggunakan MLP. Dapat dilihat pada gambar 4.2.

## Gambar 4.2 Tampilan  Utama LBP

## 4.1.3 Proses RGB ke Grayscale
Sebelum di proses menggunakan metode GLCM dan LBP untuk mendapatkan ekstraksi fitur citra RGB  perlu  di  rubah  menjadi  citra grayscale ,  tekstur  kayu  terlihat  jelas  dalam  bentuk  bentuk  citra grayscale .
Gambar 4.3 RGB ke Grayscale

## 4.1.4 Proses Ekstraksi Ciri GLCM
Proses  ekstraksi  ciri  menggunakan  metode  GLCM  mendapatkan  nilai contrast , correlation , homogeneity dan energy sebagai nilai masukan klasifikasi jenis kayu menggunakan MLP.

## Gambar 4.4 Ekstraksi ciri GLCM

## 4.1.5 Proses Ekstraksi Ciri LBP
Pada proses ini citra grayscale akan di ekstraksi ciri menggunakan metode LBP. memperoleh 10 nilai  ekstraksi  ciri,  yaitu mean , standar  devisiasi , skewness , entropy , kurtosis , variance , contrast , correlation , energy , homogeneity . Sebagai nilai masukan klasifikasi MLP.

## Gambar 4.5 Ekstraksi ciri LBP

## 4.1.6 Proses Klasifikasi Menggunakan MLP
Nilai ekstraksi ciri dari metode GLCM dan LBP digunakan sebagai nilai bobot klasifikasi jenis kayu  menggunakan  MLP.  Dalam  proses  ini  akan  menampilkan  hasil  klasifikasi  jenis  kayu  yang memiliki nilai terbesar sesuai dengan ekstraksi ciri yang telah dimasukkan.

## Gambar 4.6 Hasil Prediksi MLP

## 4.2 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  ekstraksi  ciri  terhadap  300  data  latih menggunakan metode GLCM dan LBP, kemudian melakukan klasifikasi jenis kayu menggunakan MLP menghasikan akurasi 100% sebagai bobot untuk pengujian sistem menggunakan data uji. Jumlah data uji  yang  digunakan  sejumlah  30  data  yang  nantinya  akan  dibandingkan  antara  ekstraksi  ciri menggunakan  metode  GLCM  dan  metode  LBP,  kemudian  hasil  akurasi  setiap  metode  ini  yang menunjukkan presentase tertinggi merupakan metode yang terbaik. Data dapat dilihat pada tabel 4.1.

## 4.2.1 Uji Coba Kayu Menggunakan GLCM
Dibawah  ini  merupakan  hasil  implementasi  klasifikasi  jenis  kayu  30  data  uji  menggunakan metode GLCM. Hasil implementasi dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 4.1. Hasil Nilai Prediksi GLCM
No Ekstraksi Ciri Hasil Prediksi Contrast Correlation Energy Homogeneity 1 15497.2477655756 0.00183281222914176 1.33122415657829e-05 0.0308466189944586 Agathis 2 15389.8394252594 0.000151398723289688 1.31644545703200e-05 0.0307942530986617 Agathis 3 15590.0055124623 -0.00160819331143411 1.33335907962211e-05 0.0307613667503102 Agathis 4 15552.0066774179 -0.00190854104520068 1.33334265765156e-05 0.0308375262073314 Agathis 5 15576.2610423831 0.000330812408892348 1.33619256360483e-05 0.0307679389654262 Agathis 6 15472.6519479846 -0.000711816102311167 1.31882357507903e-05 0.0308069815957289 Agathis 7 15447.3190887948 -0.00213811456789091 1.32028615274810e-05 0.0308022221637997 Agathis 8 15488.2048456330 -0.000439207541228986 1.32434724014231e-05 0.0307724125547740 Agathis 9 15551.1775452712 -0.00213746385741600 1.33009048071707e-05 0.0307642349235312 Agathis 10 15341.1563770530 0.000523875440275615 1.31507819178775e-05 0.0308232563698184 Agathis 11 15684.6751142363 -0.000691166770122168 1.34820081533834e-05 0.0307101777348601 Keruing 12 15646.7912373239 0.00286486843604682 1.35525131007999e-05 0.0307900629319592 Keruing 13 15749.2591197185 -0.000629460108570286 1.34946203052232e-05 0.0306862086595289 Keruing 14 15535.3687288176 -0.00144333218272458 1.33710634300074e-05 0.0307459241681411 Keruing 15 15679.4240886090 0.000290946277494644 1.34567619244798e-05 0.0308161048340962 Keruing 16 15673.9990480210 0.000497167409013400 1.34334003364377e-05 0.0307504225050620 Meranti 17 15706.1242364631 -0.000281267723821390 1.35400673724676e-05 0.0307004640100461 Keruing 18 15597.0807544248 0.000919904105392656 1.34577555924673e-05 0.0307647798115378 Keruing 19 15659.3685677315 0.00118829306692803 1.34765815343420e-05 0.0307618846483481 Keruing 20 15599.6064760264 0.00186100018536975 1.35344169973312e-05 0.0307362434627812 Meranti 21 15840.1123188698 0.00275152930512186 1.36964139086539e-05 0.0307726384272106 Meranti 22 15686.2912643035 -0.00224119537392067 1.38339184417085e-05 0.0307251905299167 Meranti 23 15709.2059911474 0.00236621206030827 1.35992707553189e-05 0.0307570070960654 Meranti 24 15938.9600005857 -0.000212850526473047 1.37884355098520e-05 0.0306720203674127 Meranti 25 15857.2179298817 -0.000775243600281391 1.37915301681939e-05 0.0307504795420290 Keruing 26 15882.1338894814 -0.000444851955753112 1.39184347836802e-05 0.0306867615410172 Meranti 27 15358.0312591349 -0.00127176812558726 1.38603081744025e-05 0.0307604133518483 Meranti 28 15131.3345044374 -0.000608954050788033 1.34608361197570e-05 0.0308156284943657 Meranti
29 15898.4636226718 -0.00191885331099780 1.38080607770851e-05 0.0306714545460660 Meranti 30 15351.8213337150 -0.000664637950179091 1.37324962575353e-05 0.0308459681110030 Meranti
Diketahui hasil prediksi melalui tabel 4.1 dari 30 data uji terdapat 27 data yang diprediksi benar dan  3  data  dengan  hasil  prediksi  salah,  dapat  dilihat  pada  tabel  4.1  hasil  prediksi  berwarna  hijau merupakan hasil prediksi benar dan berwarna merah bernilai salah. Kemudian hasil data uji dilakukan pengujian  menggunakan  metode confusion  matrix three  class  prediction .  Pengujian  ini  akan menghitung nilai presisi, recall , specificity dan akurasi pada data uji. Dapat dilihat pada tabel 4.2. Tabel 4.2. Evaluasi Performa Confusion Matrix Metode GLCM
Three-Class Prediction Predicted Class Agathis Keruing Meranti Actual Class Agathis 10 0 0 Keruing 0 8 1 Meranti 0 2 9 True Positive 1 (TP1) = 10
True Posi tive 2 (TP2) = 8
True Positive 3 (TP3) = 9
True Negative 1 (TN1) = 8 + 1 + 2 + 9 = 20
True Negative 2 (TN2) = 10 + 0 + 0 + 9 = 19
True Negative 3 (TN3) = 10 + 0 + 0 + 8 = 18
False Positive 1 (FP1) = 0 + 0 = 0
False Positive 2 (FP2) = 0 + 2 = 2
False Positive 3 (FP3) = 0 + 1 = 1
False Negative 1 (FN1) = 0 + 0 = 0
False Negative 2 (FN2) = 0 + 2 = 2
False Negative 3 (FN3) = 0 + 1 = 1
Accuracy =
10+8+9
10+0+0+0+8+1+0+2+9 = 27 30
= 0.9 𝑥 100%
= 0.9 𝑥 100% = 90%
Precision 1 = 𝑇𝑃1 𝑇𝑃1+𝐹𝑃1 = 10 10+0 = 1
Precision 2 = 𝑇𝑃2 𝑇𝑃2+𝐹𝑃2 = 8 8+2 = 0,8
Precision 3 = 𝑇𝑃3 𝑇𝑃3+𝐹𝑃3 = 9 9+1 = 0,9
Recall 1 = 𝑇𝑃1 𝑇𝑃1+𝐹𝑁1 = 10 10+0 = 1
Recall 2 = 𝑇𝑃2 𝑇𝑃2+𝐹𝑁2 = 8 8+2 = 0,8
Recall 3 = 𝑇𝑃3 𝑇𝑃3+𝐹𝑁3 = 9 9+1 = 0,9
Specificity 1 = 𝑇𝑁1 𝑇𝑁1+𝐹𝑃1 = 20 20+0 = 1
Specificity 2 = 𝑇𝑁2 𝑇𝑁2+𝐹𝑃2 = 19 19+2 = 0,905
Specificity 3 = 𝑇𝑁3 𝑇𝑁3+𝐹𝑃3 = 18 18+1 = 0,947
Dari  data  yang  terdapat  pada  tabel  diatas  dan  dihitung  menggunakan  metode  GLCM  yang kemudian menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%.

## 4.2.2 Uji Coba Kayu Menggunakan LBP
Dibawah ini merupakan hasil implementasi klasifikasi jenis kayu menggunakan metode LBP. Hasil implementasi dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3. Hasil Nilai Prediksi LBP No LBP 1 LBP 2 LBP 3 LBP 4 LBP 5 LBP 6 LBP 7 LBP 8 LBP 9 LBP 10 Hasil Prediksi 1. 9903 9287 4174 3441 2994 3556 4473 9194 10553 18109 Agathis 2. 6940 9896 4371 5130 5668 5563 5193 9753 8467 14703 Agathis 3. 8261 9002 4681 4839 4606 5125 5247 8885 9047 15991 Agathis 4. 8190 9118 4612 4857 4752 5137 5338 8969 8875 15836 Agathis 5. 8261 9014 4612 4794 4829 5161 5112 9181 8883 15837 Agathis 6. 7135 9368 4699 5294 5145 5698 5333 9411 8579 15022 Agathis 7. 7013 9452 4468 5322 5388 5962 5276 9444 8400 14959 Agathis 8. 6884 9237 4519 5529 5815 6256 5227 9468 8165 14584 Agathis 9. 8638 9198 4597 4354 4116 4674 5127 9213 9341 16426 Agathis 10. 6834 10296 4244 5136 5918 5439 5150 10042 8335 14290 Agathis 11. 9202 9774 3844 3827 4243 4017 4190 9798 9748 17041 Agathis 12. 9833 9532 3734 3474 3712 3813 4160 9478 10180 17768 Agathis 13. 9066 9689 3817 3971 4390 4137 4229 9752 9620 17013 Meranti 14. 6693 11651 3463 4562 6957 4909 4144 11376 8015 13914 Keruing 15. 8956 10375 3477 3712 4522 4000 4079 10149 9541 16873 Meranti 16. 8648 10450 3548 3859 4746 4328 3961 10264 9343 16537 Agathis 17. 9718 9591 3803 3497 3596 3850 4166 9626 10133 17704 Meranti 18. 9861 9432 3687 3532 3635 3912 4202 9392 10164 17867 Agathis 19. 9762 9609 3745 3504 3696 3778 4146 9501 10177 17766 Agathis 20.  10115 9371 3746 3432 3440 3626 4072 9385 10391 18106 Agathis 21. 8656 10273 3165 3973 5642 4738 3442 10664 8901 16230 Meranti 22. 8603 10114 3169 4180 5925 5049 3426 10570 8617 16031 Meranti 23. 7902 10330 3557 4469 6017 5125 3759 10629 8488 15408 Meranti 24. 8976 9862 3395 3908 5234 4681 3501 10098 9223 16806 Meranti 25. 8822 10060 3319 3965 5139 4762 3432 10370 9136 16679 Meranti 26. 8193 10211 3128 4311 6488 5253 3514 10728 8274 15584 Meranti 27. 7150 11797 2500 4332 8569 5012 2609 12334 7515 13866 Meranti 28. 9361 10360 2843 3436 4807 4380 3095 10721 9541 17140 Meranti 29 8509 10120 3326 4178 5981 4789 3415 10510 8753 16103 Meranti 30 9060 10376 2839 3727 5268 4645 3015 10775 9110 16869 Meranti
Diketahui hasil prediksi melalui tabel 4.3 dari 30 data uji terdapat 21 data yang diprediksi benar dan 9 data dengan hasil prediksi salah, dapat dilihat pada tabel 4.3 hasil prediksi berwarna hijau merupakan hasil prediksi benar dan berwarna merah bernilai salah. Kemudian hasil data uji dilakukan pengujian menggunakan  metode confusion  matrix three  class  prediction .  Pengujian  ini  akan  menghitung  nilai presisi, recall , specificity dan akurasi pada data uji.
Tabel 4.4. Evaluasi Performa Confusion Matrix Metode LBP
True Positive 1 (TP1) = 10
True Posi tive 2 (TP2) = 1
True Positive 3 (TP3) = 10
True Negative 1 (TN1) = 1 + 0 + 3 + 10 = 13
True Negative 2 (TN2) = 10 + 0 + 0 + 10 = 20
True Negative 3 (TN3) = 10 + 6 + 0 + 1 = 17
False Positive 1 (FP1) = 0 + 0 = 0
False Positive 2 (FP2) = 6 + 3 = 9
False Positive 3 (FP3) = 0 + 0 = 0
False Negative 1 (FN1) = 6 + 0 = 6
False Negative 2 (FN2) = 0 + 0 = 0
False Negative 3 (FN3) = 0 + 3 = 3
Accuracy
= 10+1+10
10+6+0+0+1+0+0+3+10 = 21 30
= 0.7
= 0.7 𝑥 100% = 70 %
Precision 1 = 𝑇𝑃1 𝑇𝑃1+𝐹𝑃1 = 10 10+0 = 1
Precision 2 = 𝑇𝑃2 𝑇𝑃2+𝐹𝑃2 = 1 1+9 = 0,1
Precision 3 = 𝑇𝑃3 𝑇𝑃3+𝐹𝑃3 = 10 10+0 = 1
Recall 1 = 𝑇𝑃1 𝑇𝑃1+𝐹𝑁1 = 10 10+6 = 0,625
Recall 2 = 𝑇𝑃2 𝑇𝑃2+𝐹𝑁2 = 1 1+0 = 1
Three-Class Prediction Predicted Class Agathis Keruing Meranti Actual Class Agathis 10 6 0 Keruing 0 1 0 Meranti 0 3 10
Recall 3 = 𝑇𝑃3 𝑇𝑃3+𝐹𝑁3 = 10 10+3 = 0,769
Specificity 1 = 𝑇𝑁1 𝑇𝑁1+𝐹𝑃1 = 13 13+0 = 1
Specificity 2 = 𝑇𝑁2 𝑇𝑁2+𝐹𝑃2 = 20 20+9 = 0,689
Specificity 3 = 𝑇𝑁3 𝑇𝑁3+𝐹𝑃3 = 17 17+0 = 1
Dari data yang terdapat pada tabel diatas dan dihitung menggunakan metode LBP yang kemudian menghasilkan nilai akurasi sebesar 70%.

## 4.2.3 Perbandingan Performa
Perbandingan performa metode GLCM dan LBP digambarkan dalam bentuk grafik chart, yang menampilkan  nilai precission , recall , specifity ,  dan accuracy dari  setiap  metode.  Performa  metode GLCM yang terdapat pada grafik ditampilkan garis berwarna hijau dan metode LBP garis berwarna biru. Dapat dilihat pada gambar 4.1 berikut.
Gambar 4.1. Perbandingan Performa GLCM dan LBP

## Accuracy
Merupakan rasio prediksi Benar (positif dan negatif) dengan keseluruhan data. Akurasi menjawab pertanyaan  “Berapa  persen  jenis  kayu  yang  benar  diprediksi  meranti,  keruing,  agathis  dan  Tidak meranti, keruing, agathis dari kesuluruhan jenis kayu”.
Precission
M erupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positf. Precission menjawab pertanyaan “Berapa persen jenis kayu yang benar meranti, keruing, dan agathis dari keseluruhan jenis kayu yang diprediksi meranti, keruing, dan agathis?”.

## Recall
Merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Recall  menjawab  pertanyaan  “Berapa  persen  jenis  kayu  yang  diprediksi  meranti,  keruing,  agathis dibandingkan keseluruhan jenis kayu yang sebenarnya meranti, keruing, dan agathis”.

## Specificity
Merupakan  kebenaran  memprediksi  negatif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  negatif. Specificity  menjawab  pertanyaan  “Berapa  persen  jenis  kayu  yang  benar  diprediksi  tidak  meranti, keruing, agathis dibandingkan dengan keseluruhan jenis kayu yang sebenarnya tidak meranti, keruing, dan agathis”.
Dari  grafik diatas diketahui hasil metode GLCM  memiliki  performa yang lebih bagus dibanding dengan  metode  LBP.  Meskipun  metode  GLCM  hanya  menggunakan  4  nilai  ekstraksi  ciri  dan  LBP menggunakan 10 nilai ekstraksi ciri. Dalam  hasil penelitian  untuk metode LBP  dalam memprediksi
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Precission Recall Specifity Accuracy Perbandingan Performa Metode

## GLCM dan LBP
GLCM LBP
kayu    keruing  memiliki  kekurangan  dalam  mengklasifikasikan  jenis  kayu  dikarenakan  tekstur  kayu keruing memiliki kemiripan dengan kayu agathis dalam hasil foto

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode GLCM dan LBP dalam klasifikasi jenis kayu dengan menggunakan 300 data latih menghasilkan akurasi 100% kemudian penulis melakukan pengujian dengan menggunakan 30 data uji dengan metode GLCM yang  menghasilkan  akurasi  90%  dibandingkan  dengan  hasil  pengujian  menggunakan  metode  LBP menghasilkan akurasi 70%. Pada percobaan menggunakan data uji, Metode GLCM memiliki performa akurasi yang lebih tinggi. Jadi klasifikasi jenis kayu menggunakan multilayer perceptron lebih bagus menggunakan metode GLCM sebagai ekstrasi ciri tekstur kayu.

## 5.2 Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk penelitian klasifikasi jenis kayu  ini adalah sebagai berikut:
1. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  metode  lainya  untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih optimal. Seperti metode HVS, metode histogram, metode statistik, metode Haar Wavelet, atau metode FLBP.
2. Menggabungkan 2 metode ekstraksi ciri untuk mengoptimalkan kinerja aplikasi yang telah dibuat. Diharapkan sistem klasifikasi jenis kayu ini dapat mempermudah pengguna dalam menentukan jenis kayu.
3. Diharapkan sistem klasifikasi jenis kayu ini dapat mempermudah pengguna dalam menentukan jenis kayu.

## DAFTAR PUSTAKA
EFFENDI,  Dedi  Argya  Nugroho;  ASTUTI,  Erna  Zuni.  Pengelompokan  Jenis  Tekstur  Kayu Menggunakan  k-Nearest  Neighbor  dan  Ekstraksi  Fitur  Histogram.Jurnal  VOI  (Voice  Of Informatics), 2017, 6.2.
KHOIRUDIN, ASNAN. Identifikasi Jenis Kayu Berdasarkan Tekstur Serat Dengan Metode Template Matching.
NENENG,  Neneng;  PUTRI,  Novia  Utami;  SUSANTO,  Erliyan  Redi  Klasifikasi  Jenis  Kayu Menggunakan  Support  Vector  Machine  Berdasarkan  Ciri  Tekstur  Local  Binary  Pattern. CYBERNETICS, 2021, 4.02: 93-100.
PUTRA, I. W. S. E. Klasifikasi citra menggunakan convolutional neural network (CNN) pada caltech 101. 2016. PhD Thesis. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
WALIYANSYAH, Rahmat Robi; FITRIYAH, Citra. Perbandingan Akurasi Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan
Metode  Naive  Bayes  dan  k-Nearest  Neighbor  (k-NN).  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika), 2019, 5.2: 157-163.
WIBOWO, Deni Wahyu; ERWANTO, Danang; KUSUMASTUTIE, Diah Arie Widhining. Klasifikasi Jenis KayuMenggunakan Esktrasi Fitur Gray Level Co-Occurence Matrix dan Multilayer Perceptron. Jurnal Nasional Teknik Elektro, 2021, 10.1: 1–10