PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM KLASIFIKASI KAYU GUNA BAHAN BAKU MEBEL

ABSTRAK

Saat ini kebutuhan furniture semakin meningkat dan berkembang menjadi yang lebih menarik sehingga banyak peminat. Furniture memiliki keunikan yang bisa menjadikan karakteristik sebagai identitas pemiliknya. Transaksi jual beli furniture juga marak dikalangan masyarakat lokal maupun mancanegara. Selain keunikan dari furniture perbedaan bahan dari kualitas kayu menjadi faktor penting dalam menetukan harga furniture.Penelitian ini bertujuan untuk membangun model machine learning menggunakan CNN untuk mengklasifikasikan antara kayu baik dan kayu tidak baik melalui citra jenis kayu. Dalam penelitian ini, teknik Convolution Neural Network (CNN) dan dari data wawancara narasumber langsung serta didukung dengan data sekunder yang relevan. Sehingga hasil dari klasifikasi dengan model CNN yang dibuat dengan keunikan tersendiri dapat menghasilkan akurasi 85% dalam klasifikasi kayu baik dan kayu tidak baik. Dan menghasilkan precision kayu baik sebesar 0.50 dan recall sebesar 1.00 sedangkan hasil dari precision dan recall untuk kayu tidak baik sebesar 0.00. Akurasi dengan model CNN ini memiliki manfaat tersendiri seperti dapat membantu pengguna mengklasifikasikan antara kayu baik dan kayu tidak baik guna bahan baku mebel, selain itu dapat dijadikan acuan dalam pengembangan aplikasi machine learning berikutnya.
https://jurnal.kampuswiduri.ac.id/index.php/infoteh