EKSTRAKSI FITUR HISTOGRAM GUNA KLASIFIKASI JENIS CITRA KAYU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Pengelompokan jenis kayu di Indonesia biasanya sangat bergantung pada persepsi mata manusia terhadap faktor tekstur jenis kayu, , biasanya hanya dapat dilakukan oleh para ahli kayu maupun penjual mebel. Persepsi mata manusia biasanya cenderung subyektif terhadap suatu obyek dalam melakukan pengelompokan Untuk mengatasi hal ini maka digunakanlah suatu teknologi untuk menganalisis suatu tekstur kayu agar dapat diklasifikasikan ke dalam kelas-kelas tertentu. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan pendeteksian jenis kayu berdasarkan inputan citra tekstur kayu sehingga sistem tersebut diharapkan dapat melakukan klasifikasi jenis kayu berdasarkan tekstur. Dari pengklasifikasian jenis kayu menggunakan algoritma k-Nearest Neighbors (KNN) untuk mendapatkan pengelompokan jenis kayu.Pengklasifikasian menggunakan fitur pengukuran jarak, metode pengukuran jarak yang digunakan adalah Cityblock Distance sehingga dapat mengoptimalkan dalam melakukan pengklasifikasian berdasarkan jarak klasifikasi dari data training dan data testing