IDENTIFIKASI CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN FITUR GLCM DENGAN METODE SVM

  • Siregar M
  • Gasim G
N/ACitations
Citations of this article
49Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Kayu adalah bagian batang atau ranting tumbuhan yang mengeras akibat proses lignifikasi secara alami. Kayu memiliki sifat yang tidak dapat ditiru dengan bahan lain. Sifat kayu adalah tahan lama, kuat dan tidak korosif. Kelemahan kayu, yaitu kekurangan alamiah yang terdapat di dalamnya seperti cacat mata kayu, cacat rapuh hati dan cacat lubang penggerek. Penelitian ini menggunakan metode SVM (Support Vector Machine) untuk mendapatkan akurasi terhadap cacat pada kayu dengan menggunakan ekstraksi GLCM (Gray Level Co-occurence Matrix). Dataset yang digunakan terdapat 160 citra kemudian dipisahkan menjadi 112 data train dan 48 data test. Identifikasi yang dilakukan pada kernel Gaussian mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 27,08% daripada menggunakan kernel Linear dengan akurasi lebih kecil yakni 16,67%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Siregar, M. A. T., & Gasim, G. (2022). IDENTIFIKASI CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN FITUR GLCM DENGAN METODE SVM. Jurnal Algoritme, 3(1), 22–32. https://doi.org/10.35957/algoritme.v3i1.2970

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free