Klasifikasi Penentuan Kualitas Kayu Jati Berdasarkan Citra Digital Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour - Kamaruddin, Kamaruddin; Umar, Najirah; Wahyuningsih, Pujianti; Sudarsono, Firman (Universitas Wahid Hasyim, 2024)
Peningkatan permintaan terkait barang yang terbuat dari kayu tidak dapat dibatasi terutama permintaan furniture meja, lemari dan lain sebagainya. Seiiring perkembangan, membuat produksi kayu jati untuk beralih ke jenis kayu jati unggul dikarenakan masa tumbuh lebih cepat, namun kondisi tersebut membuat kualitas dari kayu jati tidak seperti jenis kayu jati tua. Kesulitan dalam melihat kualitas kayu menjadi masalah yang dihadapi oleh para pengrajin dan pihak mebel. Tujuan penelitian ini untuk menentukan kualitas jenis kayu yang dibagi menjadi 3 kategori kelas yaitu kelas A, kelas B dan kelas C. Untuk menghasilkan klasifikasi kualitas kayu maka, peneliti menggunakan metode KNN dengan melakukan segmentasi warna HSV kemudian menganalisis nilai warna tiap piksel citra berdasarkan nilai toleransi pada dimensi warna HSV. Hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan 65 data latih kayu jati pada setiap kelas. Pengujian dilakukan menggunakan 27 data uji kayu jati dengan tingkat akurasi 85,19%, presisi mencapai 85,46%, recall mencapai 85,18% dan F1 score mencapai 85,3%.