Perbandingan Akurasi Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan Metode Naive Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN) - Waliyansyah, Rahmat Robi; Fitriyah, Citra (Program Studi Informatika, 2019)
Indonesia saat ini merupakan salah satu produsen terbesar produk yang terbuat dari kayu. Kayu-kayu tersebut tidak semuanya memiliki nilai jual. Kayu jati merupakan salah satu kayu yang memiliki nilai jual yang tinggi, baik skala nasional maupun internasional. Pengelompokkan jenis kayu jati menggunakan beberapa parameter yaitu tekstur, berat, warna dan lain sebagainya. Pengelompokkan jenis kayu jati biasanya memiliki subjektifitas yaitu ketergantungan dari mata manusia (ahli/pakar). Oleh karena itu diterapkanlah teknologi untuk membantu dalam menganalisis suatu tekstur kayu jati agar bisa diklasifikasikan ke dalam kelompok-kelompok tertentu. Pada penelitian ini jenis kayu jati yang digunakan ada 3 : semarangan, blora dan sulawesi. Proses klasifikasi jati menggunakan pengolahan citra digital dengan Metode Naive Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN). Analisis yang digunakan adalah tekstur dengan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan jarak spasial adalah 1 piksel. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis, Metode k-NN secara umum baik dalam mengklasifikasikan 3 jenis kayu jati yaitu semarangan, blora dan sulawesi dengan tingkat akurasi di atas 70%. Akan tetapi klasifikasi paling baik untuk jenis kayu jati sulawesi dengan Metode Naive Bayes, tingkat akurasinya sebesar 82,7%.