## KLASIFIKASI JENIS KAYU DENGAN GRAY-LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCMs) dan K-NEAREST NEIGHBOR
Jaenal Arifin 1 , Yuliana Melita 2 1 .. STMIK  ASIA Malang,
2 .. iSTTS e-mail : jaenalarif19@gmail.com , ymp@softwareinovasi.com

## ABSTRAKSI
Kayu sebagai hasil hutan sekaligus sumber kekayaan alam merupakan bahan dasar yang  dimanfaatkan  perusahaan  manufaktur  untuk  pembuatan  barang  rumah  tangga seperti:  bufet,  almari,  kursi,  meja  dan  masih  banyak  lagi  kegunaan  kayu  untuk kebutuhan manusia. Banyaknya jenis kayu yang mempunyai tekstur hampir sama dapat menyulitkan perusahaan untuk mengelompokan kayu berdasar jenisnya.
Sebagai  alternatif  sistem  untuk  pengelompokan  ( clasification )  jenis  kayu  dapat dilakukan dengan memanfaatkan kamera digital yang selanjutnya akan diproses secara otomatis  oleh  sistem,  dari  sinilah  jenis  kayu  dikenali.  Dengan  adanya  teknologi pengolahan  citra,  maka  data  yang  berupa  gambar  dapat  diambil  informasinya  dan dikenali.  Citra  tersebut  diambil  nilai  cirinya  dengan  metode Gray-Level Co-Occurrence Matrices , ciri-ciri yang diperoleh dari kontras, korelasi, homogenitas dan ASM. Hasil  dari  proses  tersebut  akan  diklasifikasikan  dengan  algoritma K-Nearest Neightbor yang  dicari  jaraknya  dari  data  latih,  dengan  tujuan  mengambil  keputusan untuk mengenali jenis kayu. Dalam sistem yang dibuat menghasilkan nilai error terkecil pada inputan k=1 yaitu 7%, disebabkan karena citra terdekat dengan citra uji tersebut adalah  citra  uji  itu  sendiri  yang  telah  ada  pada database sehingga  memiliki  jarak terdekat  dan error terbesar  pada  k=7  yaitu  27%  disebabkan  karena  pencarian  dalam database semakin besar dengan jenis kayu lebih kecil sama dengan nilai k=7.
Kata  Kunci: Klasifikasi,  Manufaktur, Gray-Level  Co-Occurrence  Matrices, , K-Nearest Neighbor

## ABSTRACT
Wood  as  forest  result  all  at  once  natural  resources  source  is  ingredient  base  that maked  use  manufacturing  business  to  household  goods  maker  likes:  buffet,  cupboard, chair, table and still many again wood use for human need. Wood kind quantity that has texture  much  the  same  to  can  menyulit  company  to  mengelompo  wood  based  on  the kind.
Alternatively  system to  clasification  wood  kind  can  be  done  with make  use  digital camera  later  on  be  processed  automatically  by  system,  from  here  wood  kind  is identified.  With image  processing  technology  existence,  so  data  shaped  picture  can  be taken  the  information  and  identified.  Image  taken  the  characteristic  value  with  gray level  co-occurrence  matrix  method  ,  feature  that  got  from  contrast,  correlation, homogeneity and ASM.
The  result  will  classified  with  algorithm  k-nearest  neightbor  that  looked  for  the distance from data practises, with a purpose to take decision to identified wood kind. In system  that  made  to  produce  value  error  smallest  in  input  k=1  that  is  7%,  caused because image closest with test image itself test image that is on database so that has distance closest and error biggest in k=7 that is 27% caused because livelihood in ever greater database with smaller wood kind equal to 7.
Keywords: Classification,  Manufacturing , Gray-Level  Co-Occurrence  Matrices , K-Nearest Neighbor .

## PENDAHULUAN
Kayu sebagai hasil hutan sekaligus
hasil sumber kekayaan alam, merupakan bahan mentah yang diproses  untuk  dijadikan  barang rumah tangga seperti: Bufet, almari, kursi, meja dan  lain-lain.  Karena  begitu  banyaknya jenis  kayu  yang  mempunyai  corak  atau bentuk  tekstur  yang  hampir  sama,  hal ini  akan  menyulitkan  manusia  dalam mengenali  jenis  kayu  terutama  bagi industri  pengolah  kayu  yang  kurang mengetahui  jenis-jenis  kayu  yang  akan di olah.
Pada  perusahaan  manufaktur, proses penyortiran bahan baku secara visual  berperan  penting  terhadap kualitas  suatu  produk  yang  akan dihasilkan.  Perkembangan  Industri manufaktur  kayu  yang  makin  pesat memaksa  produsen  kayu  untuk menyediakan bahan baku kayu dengan kualitas  yang  baik  agar  diterima  oleh customer.
Di  Indonesia,  umumnya  industri yang  menggunakan  kayu  sebagai  bahan baku utamanya, pemilahan kayu berdasarkan jenis tertentu yang mengacu  pada  tampilan  tekstur  dan warna,  sebagian  besar  masih  dilakukan oleh manusia. Keterbatasan kemampuan manusia  dalam  menganalisis  kayu secara  penglihatan  pada  umumnya kurang begitu peka terhadap perubahan-perubahan kecil yang terjadi secara bertahap.
Untuk mengatasi
hal ini, pemanfaatan  teknologi  yang  dapat membantu manusia dalam menganalisis tekstur  kayu  untuk  membedakan  jenis kayu  akan  sangat  penting.  Mengingat pada  industri  kayu  dengan volume produk  yang  dihasilkan  cukup  besar maka  sedikit  peningkatan  pada  kualitas akan  memberikan  banyak  laba  dan penghematan  pada  perusahaan  karena kayu dengan kualitas terbaik tentu lebih berharga  dibandingkan  dengan  kayu berkualitas rendah.
Pada penelitian ini akan dilakukan
analisis citra tekstur kayu menggunakan metode
Gray-Level
Co-Occurrence Matrices dan K-Nearest Neighbor pada 4 jenis kayu yaitu: kayu jati,  kayu akasia, kayu mahoni, dan kayu balau.

## KAJIAN TEORI
1. Pengertian Klasifikasi
Klasifikasi merupakan penyederhanaan  terhadap  objek  yang berjumlah  besar  dan  beragam.  Secara umum  klasifikasi  dapat  diartikan sebagai  suatu  proses  pengelompok-an berdasarkan aturan-aturan tertentu.
2. Pengertian Kayu Kayu  sebagai  hasil  hutan  sekaligus hasil sumber kekayaan alam, merupakan  bahan  mentah  yang diproses untuk dijadikan barang sesuai dengan  kemajuan  teknologi.  Secara umum, kayu merupakan bahan organik yang diproduksi sebagai xylem sekunder  yang  berasal  dari  dalam hutan  tanaman,  terutama  pohon- pohon dan tanaman lainnya
3. DefinisiCitra
Citra  adalah  suatu  representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu  objek.  Citra  sebagai  keluaran suatu  sistem  perekaman  data  dapat bersifat  optik  berupa  foto,  bersifat analog  berupa  sinyal-sinyal  video seperti  gambar  pada  monitor  televisi, atau bersifat digital yang langsung dapat disimpan pada suatu media penyimpanan.
4. PengolahanCitra
Pengolahan citra ( image processing ) merupakan suatu sistem dimana proses dilakukan dengan masukan  citra ( image )  dan  hasilnya  juga  berupa  citra ( image ).
Sesuai  dengan  perkembangan computer  vision pengolahan  citra mempunyai dua tujuan, yaitu:
a.  Memperbaiki  kualitas  citra,  dimana citra yang dihasilkan dapat menampilkan  informasi  secara  jelas
atau  dengan  kata  lain  manusia  dapat melihat  informasi  yang  diharapkan dengan  menginterprestasikan  citra yang ada.
b. Mengekstrasi  informasi  ciri  yang menonjol  pada  suatu  citra,  dimana hasilnya
adalah manusia mendapatkan informasi ciri dari citra secara numerik atau dengan kata lain komputer (mesin) melakukan interprestasi terhadap informasi yang ada  pada  citra  melalui  besaran  data yang  dapat  dibedakan  secara  jelas (besaran-besaran  ini  berupa  besaran numerik).
1. Ekstraksi Fitur Ekstrasi  fitur  ( feature  extraction ) merupakan  bagian  fundamental  dari analisis  citra.  Fitur  adalah  karakteristik unik dari suatu objek.
2. Co-Occurrence Matrices Co-Occurrence  Matrices adalah matriks  yang  dibangun  menggunakan histogram  tingkat  kedua. Co-Occurrence Matrices merupakan  matriks  berukuran LxL  (L  menyatakan  banyaknya  tingkat keabuan) dengan elemen-elemen P(x 1, x 2 )  yang  merupa-kan  distribusi probabilitas  bersama  ( joint  probability distribution ) dari pasangan pixel dengan tingkat keabuan x 1 yang beralokasi pada koordinat ( j,k ) dengan x 2 yang beralokasi  pada  koordinat  ( m,n ). Koordinat  pasangan  pixel    tersebut berjarak r dengan sudut θ.
Langkah-langkah
untuk membuat Co-Occurrence  Matrices
(matriks c o-ocurrence ) adalah  :
1) Membuat  area  kerja  matriks.
2) Menentukan    hubungan    spasial piksel    referensi    dengan  piksel tetangga.
3) Menghitung  jumlah  kookurensi  dan mengisikannya  pada  area  kerja.
4) Menjumlahkan  matriks    kookurensi dengan    transposenya    untuk menjadikan-nya simetris
5)  Normalisasi matriks
Setelah  matriks  intensitas co- occurrence terbentuk,  maka  tiap elemen  matriks  p(i 1 ,  i 2 )  perlu dinormalisasi  dengan  membagi  tiap elemen dengan bilangan yang merupakan jumlah total dari pasangan piksel. Pengukuran nilai tekstur didasarkan  pada  persamaan  Harralick yang didefenisi-kan sebagai berikut:
1. Kontras ( Contrast )
Menunjukkan ukuran penyebaran
( MomentInertia ) elemen-elemen matrik citra.
Con-= ∑ i ∑ j ( i – j ) 2 P d ( i,j ) 2. Korelasi (Correlation)
Menunjukkan  ukuran  ketergantungan linear derajat keabuan citra sehingga dapat  memberikan  petunjuk  adanya struktur linear dalam citra
Cor ∑ ∑ (   )   (   )
3. Momen  Selisih  Terbalik  ( Inverse Difference )
Disebut juga homogenitas. Menunjukan kehomogenan citra. IDM = (   ) P d ( i,j ) 4. Momen  Angular  Kedua  ( Angular Scond Moment ) atau Energy Menunjukkan  ukuran  sifat homogenitas
citra.
Dengan persamaan berikut:
ASM = ∑∑ j P d (i, j) 2
Dimana:
P d ( i,j )  : Co-Occurrence Matrices ternormalisasi
:  nilai  rata-rata  elemen  kolom pada matriks P d ( i,j ) : nilai rata-rata elemen baris pada matriks P d ( i,j )
:  nilai  standart  deviasi    elemen kolom pada matriks
:  nilai  standart  deviasi    elemen baris pada matriks
3. Euclidean Distance Euclidean  distance adalah  suatu metode  stastika  yang  digunakan  untuk melakukan  pengelompokan  suatu  data
dengan  jarak  tertentu  terhadap  mean data  tersebut  sehingga  diperoleh  suatu penyebaran  data  yang  memiliki  pola terhadap  nilai  mean.  Rumus  dari Euclidean  distance adalah  sebagai berikut:
(    )     √∑(      )
d  =  jarak  data  uji  terhadap  tehadap data sampel ke i xi  = data sampel ke i i   = indeks variable n   = jumlah variable y   = data uji
4. K-Nearest Neighbor
K-Nearest
Neighbor (KNN) adalah  suatu  metode  pengklasifikasian yang  disupervisi,  dimana  hasil  dari query
akan di
klasifikasikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori. Algoritma  ini  bertujuan  untuk  meng- klasifikasi  objek  baru  berdasarkan atribut  dan training  sample .  Diberikan suatu  titik query, selanjutnya  akan ditemukan  sejumlah  K  terdekat  ke  titik query. Nilai  prediksi  dari query instance akan ditentukan berdasarkan klasifikasi ketetanggaan . Langkah  penyelesaian  masalah meng-gunakan  metode  KNN  adalah sebagai berikut:
1.  Menentukan  nilai  parameter  K (jumlah tetangga terdekat)
2. Menghitung  jarak  setiap  sample  data dengan data  yang duji.
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 ώ i 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 d i antara  x  dengan  kelas ώ i berdasarkan E tetangga terdekat yang ditemukan pada kelas ώ i.
7. Jika pola pelatihan ke-m dari kelas ώ i yang  terlibat  dalam  konflik  maka jarak antra x  dengan kelas ώ i adalah: d i= ∑ (
(a)Model KNN awal    (b) model KNN pemecahan konflik
Gambar 1. Ilustrasi Aturan Pemilihan KNN

## PEMBAHASAN
1.  Analisis dan Perancangan Sistem
Dalam  proses  pembuatan  suatu sistem  mutlak  dilakukan  analisis terhadap  sistem  yang  akan  dibangun, analisis yang dilakukan untuk membangun  aplikasi  pengklasifikasian jenis  kayu  dengan  menggunakan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrices dan K-Nearest Neighbor akan dijelaskan dalam subbab-subbab ini.
1.1 Analisis  masalah  yang  akan timbul  dalam  pengklasifikasian jenis kayu adalah tingkat akurasi pengenalan terhadap citra keabuan  berdasarkan  tekstur yang akan dikenali.
1.2 Analisis Proses akan menjelaskan mengenai proses yang digunakan dalam  aplikasi  pengklasifikasian jenis  kayu  dengan  menggunakan Co- Gray-Level  Co-Occurrence Matrices dan K-Nearest Neighbor.
1. Image  processing meliputi proses grayscale.
2. Ektraksi fitur  dengan Gray- Level Co-Occurrence Matrices .
3. Klasifikasi K-Nearest Neighbor

## 2 Deskripsi Perancangan Sistem
Menjelaskan  langkah-langkah dalam
perancangan sistem dari program  aplikasi  komputer  yang  akan dibangun.  Dengan  perancangan  system ini  diharapkan  program  aplikasi  yang dibuat akan sesuai
dengan perancangannya.
2.1 Contex Diagram
Admin  menginputkan  citra  latih (acuan)  kedalam  sistem,  kemudian user  menginputkan  data  berupa gambar  jenis  kayu  sebagai  citra  uji  ke dalam  sistem  kemudian  sistem  akan mengidentifikasi  citra  uji  tersebut  dan menampilkan hasil dari klasifikasi.
Sistem Klasifikasi Kayu User Admin Hasil Klasifikasi Input citra latih Input citra uji Hasil Klasifikasi Hasil ekstraksi Data admin Konfirmasi Data admin Gambar 2. Contex Diagram
2.2 DFD Level 0 Untuk DFD Level 0 pada penelitian ini dapat ditunjukkan pada gambar 3. Admin User 1. Login 2. Pengolahan Data Latih 3. Pengolahan Data Uji username & password konfirmasi T.Admin data admin input data kayu tampilkan data kayu input data kayu tampilkan data kayu T.Ekstraksi data ekstraksi data ekstraksi konfirmasi data admin Gambar 3. DFD Level 0
2.3 Diagram Alir Proses Utama Diagram  alir  dari  semua  proses klasifikasi  jenis  kayu  ditunjukkan pada gambar 4.
Mulai Pemilihan citra Selesai Konversi Grayscale Tentukan Nilai K Ekstrasi Ciri Klasifikasi K-NN Hasil Klasifikasi Gambar 4. Diagram Alir Utama
2.4 Diagram Alir Proses Ekstraksi Diagram alir untuk proses ekstraksi  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada gambar 5
Mulai Citra grayscale Selesai Simpan Ciri Tekstur Ekstrasi Citra Perhitungan Ciri Orientasi 0, 90,
Gambar 5. Diagram Alir Proses Ekstraksi
2.5 Diagram Alir Proses KNN
Diagram  alir  untuk  proses  KNN dapat ditunjukkan pada gambar 6.
Pemilihan Nilai k Terjadi konflik Seleasi Tidak Mulai Data Ektraksi Hasil Klasifikasi Ya Menghitung  jarak citra uji ke citra belajar Menentukan citra terdekat sesuai nilai k Menentukan kelas dengan jarak rata-rata terkecil Menghitung  jarak rata-rata setiap kelas yang terlibat konflik
Gambar 6. Diagram Alir Proses KNN
3 Implementasi Dan Pengujian Sistem Sistem  ini  dirancang  dengan metode Gray-Level Co-Occurrence
Matrices untuk  pengambilan  nilai  fitur, ecludian  distance untuk  mencari  jarak, dan  algoritma k-nearest heighbor untuk proses klasifikasi.
1.  Proses Pelatihan Merupakan tahap awal dari klasifikasi  jenis  kayu  dengan  metode KNN,  sebelum  melakukan  klasifikasi perlu  dilakukan  pelatihan  data  oleh admin yang ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Gambar di grayscale
Dari  gambar grayscale kemudian diekstraksi  menggunakan  metode Co- Occurrence Matrices kemudian disimpan dalam database sebagai data latih.
Gambar 8. Gambar Ekstraksi
Untuk  data  latih  yang  sudah  disimpan dapat ditunjukan pada gambar 9.
Gambar 9. Gambar Tabel Pelatih
2. Proses Pengujian Merupakan tujuan dari penelitian ini bagaimana  dengan  metode k- nearest  neighbor (KNN)  dapat mengklasifikasi-kan  jenis  kayu. Maka  dari  itu  perlu  dilakukan pengujian  dari  perbandingan  data yang sudah dilakukan pelatihan.
Gambar 10. Uji Klasifikasi
Proses untuk mencari nilai, cirinya sama dengan pelatihan. Perbedaannya setelah diketahui  nilai  ciri  yaitu  melakukan klasifikasi  dengan  menentukan  inputan nilai k (pembanding) untuk mengetahui nilai terdekat dari data uji tersebut.
Hasil  klasifikasi  data  tersebut  termasuk dalam  jenis  yang  mana  ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Detail Klasifikasi
3. Pengujian  Performa  Sistem  Pada Nilai K
Berikut adalah hasil identifikasi citra kayu  dari  empat  jenis  yang  terdiri dari 25 data sampel dengan inputan nilai  K  berbeda  dapat  ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 3.1 Pengujian Pada Data Latih Jenis Kayu K=1 K=3 K=5 K=7 Akasi a1 Maho ni1 Maho ni3 Maho ni3 Maho ni3 Akasi a1.0 Akasi a1.0 Balau  Balau 5 Balau 5 Akasi a1.1 Akasi a1.1 Balau Balau 5 Balau 5 Akasi a2 Akasi a2 Akasi a3.4 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a2.0 Akasi a2.0 Akasi a2.0 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a2.1 Akasi a2.1 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a2.2 Akasi a2.2 Akasi a1.1 Akasi a1.1 Akasi a1.1 Akasi a3.0 Akasi a3.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a3.1 Akasi a3.1 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a3.2 Akasi a3.2 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a3.3 Akasi a3.3 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a3.4 Akasi a3.4 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a4 Akasi a4 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a4.0 Akasi a4.0 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a4.1 Akasi a4.1 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a4.2 Akasi a4.2 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a4.3 Akasi a4.3 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a5 Akasi a5 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a5.0 Akasi a5.0 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a5.1 Akasi a5.1 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a5.2 Akasi a5.2 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Akasi a5.3 Akasi a5.3 Akasi a4.0 Akasi a1 Akasi a1 Balau  Balau  Balau  Balau  Balau Balau 0 Balau 0 Balau  Balau  Balau
Balau 1 Maho ni Maho ni Maho ni1 Maho ni1 Balau 1_0 Balau 1_0 Balau  Balau  Balau Balau 1_1 Balau 1_1 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 1_2 Balau 1_2 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 1_3 Jati.0 Jati.0 Jati4 Jati4 Balau 2.0 Balau 2.0 Balau 1_3 Balau  Balau Jenis kayu K=1 K=3 K=5 K=7 Balau 2.1 Balau 2.1 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 2.2 Balau 2.2 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 2.3 Balau 2.3 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 2.4 Balau 2.4 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 3 Balau 3 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 3.0 Balau 3.0 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 3.1 Balau 3.1 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 3.2 Balau 3.2 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 3.3 Balau 3.3 Balau 1_3 Balau  Balau Balau 4 Jati.0 Jati4 Jati4 Jati4 Balau 4.0 Balau 4.0 Balau  Balau  Balau Balau 4.1 Balau 4.1 Balau  Balau  Balau Balau 5 Balau 5 Balau  Balau  Balau Balau 5.0 Balau 5.0 Balau  Balau  Balau Balau 5.1 Jati.0 Jati8 Jati6 Jati6 Balau 5.2 Balau 5.2 Balau  Balau  Balau Balau 5.3 Balau 5.3 Balau  Balau  Balau Jati Jati Jati.0 Jati4.0 Maho ni Jati.0 Jati.0 Jati.0 Jati4.0 Maho ni Jati.2 Jati.2 Jati.0 Jati4.0 Maho ni Jati.3 Jati.3 Jati.0 Jati4.0 Maho ni Jati1.0 Maho ni Jati6.0  Jati6.0 Jati6.0 Jati1.1  Jati1.1  Jati Maho ni Maho ni Jati1.2  Jati1.2  Jati Jati Maho ni1 Jati2 Jati2 Jati Jati Jati Jati2.0  Jati2.0  Jati Jati Jati Jati4 Jati4 Jati Jati Jati Jati4.0  Jati4.0  Jati Jati Jati Jati4.2  Jati4.2 Maho ni1 Jati Maho ni1 Jati4.3  Jati4.3  Jati.0 Jati4.0  Jati4.0 Jati5 Jati5 Jati.0 Jati4.0  Jati4.0 Jati5.0  Jati5.0  Jati.0 Jati4.0  Jati4.0 Jati5.2  Jati5.2  Jati.0 Jati4.0  Jati4.0 Jati6 Jati6 Jati1.0  Jati6 Jati6.0 Jati6.0  Jati6.0  Jati6.0  Jati6 Jati6 Jati6.1  Jati6.1  Jati6.0  Jati6 Jati6 Jati7 Jati7 Jati6.0  Jati6 Jati6 Jati7.0  Jati7.0  Jati6.0  Jati6 Jati6 Jati7.1  Jati7.1  Jati6.0  Jati6 Jati6 Jati8 Jati8 Jati6.0  Jati6 Jati6 Jati8.0  Jati8.0  Jati6.0  Jati6 Jati6 Jati8.1  Jati8.1  Jati6.0  Jati6 Jati6 Maho ni1. 0 Balau maho ni6 Balau Balau Maho ni1. 1 Balau maho ni6 Balau Balau Maho ni1. 2 Balau  maho ni6 Balau Balau Maho ni2 Maho ni2 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a3 Maho ni2. 1 Maho ni2. 1 Akasi a3 Akasi a3 Akasi a3 Maho ni2. 2 Maho ni2. 2 Akasi a2.0 Akasi a3 Akasi a3 Maho ni3 Maho ni3 Akasi a2.0 Akasi a3 Akasi a3
Maho ni3. 0 Jati4 Maho ni3 Maho ni3 Maho ni3 Maho ni3. 1 Jati4 Maho ni3 Maho ni3 Maho ni3 Maho ni3. 2 Maho ni3. 2 Jati4 Jati4 Jati4 Maho ni4 Maho ni4 Jati4 Jati4 Jati4 Maho ni4. 0 Maho ni4. 0 Maho ni3 Maho ni3 Maho ni3 Maho ni4. 1 Maho ni4. 1 Jati4 Jati4 Jati4 Maho ni4. 3 Maho ni4. 3 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni5 Maho ni5 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni5. 0 Maho ni5. 0 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni5. 1 Maho ni5. 1 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni5. 2 Maho ni5. 2 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Maho ni1. 0 Untuk  menghitung  performa dari  masing-masing  nilai  K  yang berbeda  dalam  penelitian  ini menggunakan  rumus Mean Sequare Error (MSE) sebagai berikut: MSE = ∑ ∑ x 100%
Sehingga  dapat  diperoleh  rasio kesalahan  dari  masing-masing  nilai K, yaitu seperti ditunjukkan berikut ini:
MSE K1 = x 100% = 7%
MSE K3 = x 100% = 20%
MSE K5 = x 100% = 22%
MSE K7 = x 100% = 27%
Tabel 2. Rasio Kesalahan
Jumlah Samp
el K-Nearest Neighbor
K =1  K = 3  K = 5  K = 7
90 7%  20%  22%  27%

## PENUTUP
Kesimpulan  yang  dapat  diambil dari  tahapan-tahapan  perancangan sistem adalah sebagai berikut:
1. Analisa tekstur dengan menggunakan metode Gray-Level  Co-Occurrence Matrices fitur  yang  menghasilkan nilai  terdiri  dari  kontras,  korelasi, homogenitas,  ASM,  dengan  arah sudut  0 0 dan  90 0 menghasilkan  nilai yang berbeda.
2. Dengan  hasil  ekstraksi  metode Gray- Level  Co-Occurrence  Matrices dapat ditemukan  nilai  setiap  tekstur  kayu dan dikelompokkan dengan menggunakan  metode K-Nearest Neightbor dihasilkan  ciri  jenis  kayu tertentu.
3. Pada  pengujian  citra  kayu  masing- masing  mempunyai  jenis  lebih  dari satu.  Semakin  besar  nilai  k  maka semakin kecil tingkat pengenalannya.
4. Nilai  keakuratan  tertinggi    pada  data latih inputan k=1 yaitu 100%. Hal ini disebabkan  karena  citra  terdekat dengan citra uji tersebut adalah citra itu  sendiri    dan  telah  ada  pada database sehingga  memiliki  data terdekat.
5. Nilai error terkecil  terletak  pada inputan k=1 yaitu 7% pada data latih. Hal  ini  disebabkan  karena  citra terdekat  dengan  citra  uji  tersebut adalah citra itu sendiri.
6. Nilai error tetinggi  terletak  pada inputan  k=7  yaitu  27%  pada  data latih.  disebabkan  karena  pencarian dalam  database  semakin  besar dengan  jenis  kayu  lebih  kecil  sama dengan nilai k=7.
Berdasarkan  dari  pembahasan perancangan  klasifikasi  jenis  kayu
dengan  metode Gray-Level  Co- Occurrence  Matrices maka  dapat diberikan  beberapa  saran  sebagai berikut:
1.  Perlu  dilakukan  penelitian  lebih lanjut    dengan  menggunakan  citra bertekstur  yang  lain,  agar  dapat diketahui keakuratan tingkat pengenalan  dari  metode  matriks kookurensi aras keabuan.
2. Perlu  dilakukan  penelitian  lebih lanjut    dengan  menggunakan  citra bertekstur  yang  lain,  agar  dapat diketahui keakuratan tingkat pengenalan  dari  metode Gray-Level Co-Occurrence Matrices .
3. Untuk  proses  ekstraksi  ciri  dapat digunakan  metode  ekstraksi  fitur yang  lain,  seperti  histogram  jumlah dan selisih, tapis gabor, wavelet, dan metode ekstraksi yang lain.
4. Perlu  dilakukan  penelitian  dengan metode klasifikasi yang lain sebagai perbandingan  tingkat  hasil  yang lebih  baik,  Seperti fuzzy  k-nearest neighbor  in every class , k-means dan metode klasifikasi yang lain.
5. Untuk  pengambilan  objek  gambar dapat dilakukan dengan cara online, misalkan  dengan  webcam  atau  alat sensor  agar  dalam  mendapatkan hasil proses pengenalan lebih cepat.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Achmad,  Basuki,  Palandi,  dkk, (2005), Pengolahan
Citra
Menggunakan  Visual  Basic,  Graha Ilmu .
2. Agustin,  Sofiana,  dan  Prasetyo,  Eko,
(2001) Klasifikasi
Jenis Pohon Mangga Gadung dan Curut
Berdasarkan  Tekstur  Daun ,  Paper, Institut Teknik Surabaya, Surabaya.
3. Daryanto,  (2003), Belajar  Komputer Visual Basic , Rama Media, Bandung.
4. Eskaprianda, Ardianto,(2009),
Deteksi  Kondisi  Organ  Pangkreas
Melalui  Iris  Mata  Menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan  Perambatan Balik  Dengan  Pencirian  Matrik  Ko- okurensi Aras Keabuan , Tugas Akhir,
Universitas Diponegoro, Semarang.
5. Fathansyah,(1999) Basis
Data , Informatika Bandung. 6. Junita, Asri Arriawati,(2004) Klasifikasi Citra Tekstur  Menggunakan  k-Nearest Neighbour  Berdasarkan  Ekstraksi Ciri  Metode  Matiks  Kookurensi, Tugas Akhir, Universitas Diponegoro, Semarang.
7. Munir, Rinaldi,(2004) Pengolahan Citra  Digital  dengan  Pendekatan Algoritmik , Informatika Bandung. 8. Pahludi, Panji Novia,
(2004) Klasifikasi  Citra  Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Saraf  Tiruan  Perambatan  Balik , Tugas Akhir, Universitas Diponegoro, Semarang.
9. Putra,  Darma,  (2010), Pengolahan Citra Digital, ANDI .
10. Sadeli,  Muhammad,(2010), Access 2010 Untuk Orang Awam , Maxikom.
11. Sucipto, Tito,(2009) Struktur, Anatomi  Dan  Identifikasi  Jenis  Kayu, Universitas Sumatra Utara.
12. Sutoyo, T, Mulyanto, Edy, dkk,(2009), Teori  Pengolahan  Citra Digital , ANDI.
Widiyadi,  Emeraldy,  (2009), Penerapan Tree dalam Klasifikasi dan Determinasi Makhluk Hidup , Tugas Ak