Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 199 - 211

## Identifikasi Kadar Ikan Pada Pempek Menggunakan Fitur GLCM dan SVM
Muhammad Afif Naufal 1 , Gasim 2
Universitas Multi Data Palembang, Jalan Rajawali No.14 Palembang, 0711-376400 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 mafifnoufal@mhs.mdp.ac.id , 2 gasim@mdp.ac.id

## Abstrak
Pempek merupakan makanan khas kota Palembang, Sumatera Selatan. Pempek dibuat dari olahan daging ikan giling yang sebelumnya telah dikuliti dan dipisahkan dari duri halus. Perbandingan pada pempek tersebut selain dapat diketahui oleh orang awam melalui rasa dapat juga  diketahui  melalui  media  elektronik  yakni  melalui  kecerdasan  buatan.  Penelitian  ini dilakukan untuk mengetahui perbandingan kadar ikan pada pempek dengan empat jenis kadar perbandingan yakni kadar 1 terdiri dari 1 ikan gabus 1 tepung (1:1), kadar 2 terdiri dari 1.5 ikan gabus 1 tepung (1.5:1), kadar 3 terdiri dari 2 ikan gabus 1 tepung (2:1), dan kadar 4 terdiri dari 1 ikan gabus 2 tepung (1:2). Metode pengenalan yang digunakan Support Vector Machine dengan ekstraksi  fitur  GLCM  dengan  dua  jenis  parameter  yang  berbeda  yakni  menggunakan  GLCM dengan 4 parameter yang terdiri dari nilai Contras, Homogeneity, Correlation, dan Energy. Dan GLCM  dengan  2  parameter  yang  terdiri  dari  nilai  Homogeneity  dan  Correlation.  Klasifikasi menggunakan metode SVM dengan ekstraksi GLCM dua parameter berbeda pada penelitian ini mendapatkan nilai akurasi sebesar 25.83% pada ekstraksi GLCM empat parameter, sedangkan hasil dari SVM dengan ekstraksi GLCM dua parameter hanya 25%.
Kata kunci —GLCM, Palembang, Pempek, Support Vector Machine , SVM.

## Abstract
Pempek is a typical food from the city of Palembang, South Sumatra.  Pempek is made from processed ground fish meat that has previously been skinned and separated from fine spines. Comparison of the pempek, apart from being known by ordinary people through taste, can also be  known  through  electronic  media,  namely  through  artificial  intelligence.  This  study  was conducted to determine the ratio of fish content in pempek with four types of comparison levels, namely grade 1 consisting of 1 snakehead fish 1 flour (1:1), grade 2 consisting of 1.5 snakehead fish 1 flour (1.5:1), grade 3 consisting of 2 snakehead fish 1 flour (2:1), and grade 4 consists of 1  snakehead  fish  2  flour  (1:2).  The  recognition  method  used  is  Support  Vector  Machine  with GLCM  feature  extraction  with  two  different  types  of  parameters,  namely  using  GLCM  with  4 parameters  consisting  of  Contras,  Homogeneity,  Correlation,  and  Energy  values.  And  GLCM with 2 parameters consisting of Homogeneity and Correlation values. Classification using the SVM  method  with  GLCM  extraction  of  two  different  parameters  in  this  study  obtained  an accuracy value of 25.83% for four-parameter GLCM extraction, while the results of SVM with two-parameter GLCM extraction were only 25%.
Keywords —GLCM, Palembang, Pempek, Support Vector Machine , SVM.
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
200

## 1. PENDAHULUAN
ndonesia merupakan negara kepulauan yang rata-rata wilayahnya adalah perairan yang mana total  luas  perairan  adalah  3,25  juta  km2.  Dari  luasnya  perairan  yang  dimiliki,  Indonesia menghasilkan banyak jenis ikan baik ikan air tawar maupun ikan air laut. Segala jenis ikan yang dihasilkan di perairan Indonesia memiliki kandungan utama yakni berupa kelengkapan komposisi asam amino dan kandungan omega 3, 6, dan 9 pada ikan yang memberikan beberapa manfaat yaitu untuk membantu proses pertumbuhan, peningkatan kecerdasan, serta membuat daya tahan tubuh lebih kuat. Ikan juga memiliki protein hewani yang proteinnya lebih tinggi dibandingkan dengan daging sapi atau ayam. Ikan merupakan pangan yang mudah untuk ditemui baik di pasar maupun di supermarket, selain itu ikan dapat diolah Kembali menjadi berbagai jenis makanan. Seperti bakso ikan, kerupuk, nugget, ikan kuah kuning dan salah satunya diolah menjadi makanan tradisional dan menjadi ciri khas kota Palembang yaitu pempek.
Pempek  merupakan  makanan  khas  kota  Palembang,  Sumatera  Selatan  yang  sering dijadikan sebagai oleh–oleh. Pempek dibuat dari olahan daging ikan giling yang sebelumnya telah dikuliti dan dipisahkan dari duri halus. Pempek dapat diolah dari ikan air laut ataupun ikan air tawar. Contohnya ikan air laut yang dijadikan sebagai bahan utama pembuatan pempek adalah ikan tenggiri, ikan kakap, ikan belida, dan masih banyak lagi. Adapun salah satunya ikan air tawar yang juga dapat dijadikan sebagai bahan pembuatan pempek adalah ikan gabus.
Perbandingan pada pempek tersebut selain dapat diketahui oleh orang awam melalui rasa dapat juga diketahui melalui media elektronik yakni melalui kecerdasan buatan. Pada penelitian terdahulu  yang  dilakukan  oleh  M.  Rudhus  Sholihin  Satriya  Iswara  Wijaya  dan  Gasim  [1] mengenai  Identifikasi  Kadar  Ikan  Pada  Pempek  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Berdasarkan  Tekstur  Permukaan.  Pengumpulan  data  citra  dilakukan  dengan  cara  pemotretan kamera Canon EOS 650d dengan ISO range 100- 12800 serta bantuan lensa standar kit EF-S 18- 55mm  F3.5-5.6  IS  II  beresolusi  18MP  serta  jarak  pengambilan  gambar,  yaitu  15cm,  dengan menggunakan  40  citra  latih  dan  80  citra  uji.  Dengan  menggunakan  algoritma  Jaringan  Syaraf Tiruan dengan ekstraksi Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), tingkat akurasi keberhasilan hanya mencapai 49%.
Penelitian  terkait  mengenai  identifikasi  kadar  ikan  menggunakan  GLCM  dengan pelatihan  JST  dilakukan  oleh  Nurul  Vianita  dan  Gasim  [2]  mengenai  Perbandingan  Tingkat Akurasi  Pengenalan  Kadar  Ikan  Pada  Pempek  Berdasarkan  Jarak  Potret  Dengan  Metode Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation .  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan  4  jenis  jarak  pemotretan  yang  berbeda  dan  4  jenis  pempek  dengan  kandungan perbandingan yang berbeda, dengan hasil perhitungan tertinggi dalam pengenalan kadar ikan pada pempek  berdasarkan  jarak  potret  ialah  pada  jarak  potret  13  cm  dengan  jumlah  pengenalan sebanyak 51 dari 240 data uji, sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 21.25%.
Selanjutnya  ada  penelitian  dari  Ira  Novia  Amatullah  dan  Gasim  [3]  yang  sama menggunakan GLCM dengan pelatihan JST mengenai Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar  Ikan  Pada  Pempek Berdasarkan  Resolusi  Kamera  Dengan  Metode  Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation . Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan 4 jenis jarak pemotretan yang berbeda ,dan 4 jenis pempek dengan kandungan perbandingan yang berbeda, dengan perhitungan hasil tertinggi terdapat pada resolusi kamera 2MP yang memperoleh tingkat akurasi sebesar 23,33% dan jumlah pengenalan data uji sebanyak 56 dari 240 data uji.
Selain  itu,  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  metode learning machine. Metode ini bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space juga bertujuan untuk meminimalkan batas atas dari general error. Keuntungan lain menggunakan SVM adalah  metode  ini  dapat  dianalisis  secara  teoritis  menggunakan  konsep  teori  pembelajaran komputasi. Penelitian menggunakan metode SVM seperti pada pengenalan citra mobil memiliki hasil akurasi yang optimal yaitu 82,5% [4] Kemudian klasifikasi gambar berwarna menggunakan metode  SVM  memiliki  hasil  akurasi  74,21%  [5],  dan  implementasi  untuk smile  detection memiliki hasil akurasi 87% [6].
I
Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 199 - 211                                            E – ISSN : 2775-8796 ◼
201
Penelitian  identifikasi  kadar  ikan  pada  pempek  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan  ekstraksi  GLCM  ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix )  sudah  dilakukan  oleh peneliti  terdahulu (Rudhus,  dan  Satriya  2018)  mendapatkan  hasil  akurasi  keberhasilan  sebesar 49%,  (Nurul  2021)  mendapatkan  akurasi  sebesar  21.25%  dan  (Ira  2021)  mendapatkan  akurasi sebesar 23.33%. Penelitian ini, akan menggunakan objek dataset pempek yang dibuat berbentuk lenjer besar dengan spesifikasi bentuk lonjong panjang, yang direbus kemudian pempek di belah menjadi dua dan bagian dalam pempek yang dibelah difoto untuk dijadikan dataset yang dibuat oleh peneliti sebelumnya (Nurul dan Ira 2021) untuk melihat apakah hasil akurasi penelitian yang akan  dilakukan lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  penelitian  sebelumnya.  Dengan  menggunakan metode ekstraksi fitur yang sama oleh peneliti terdahulu (Nurul dan Ira 2021), yakni fitur GLCM ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix )  dengan  menggunakan  metode  yang  berbeda  yakni  SVM ( Support  Vector  Machine )  kernel Gaussian untuk  mengidentifikasi  kadar  ikan  yang  terdapat didalam pempek.
Melihat dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai kadar ikan, ada yang berdasarkan variasi resolusi (Ira 2021) dan ada variasi jarak kamera (Nurul 2021), dengan hasil yang berbeda. Maka dari itu penting penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan hasil akurasi yang  maksimal  dari  penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan  data  dari  hasil  jarak  potret terbaik yang telah dilakukan terlebih dahulu (Nurul 2021). Selain itu, penelitian terdahulu belum ada yang melakukan identifikasi kadar ikan pada pempek menggunakan ekstraksi fitur GLCM dengan  metode  SVM.  Sehingga  masih  belum  diketahui  apakah  menggunakan  metode  yang berbeda  dari  penelitian  sebelumnya  dapat  berpengaruh  pada  tingkat  akurasi  pengenalan  kadar ikan pada pempek. Oleh karena itu, penelitian ini penting dilakukan..

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pempek
Pempek merupakan salah satu makanan tradisional khas kota Palembang Sumatra Selatan yang  biasanya  dimakan  dengan  kuah  cuko  dengan  harga  yang  terjangkau  dan  mudah  ditemui. Pempek dibuat dari adonan yang terdiri dari ikan giling dan tepung sagu yang kemudian diberi penyedap seperti garam untuk memberikan rasa agar tidak terlalu hambar.
Berbagai jenis pempek dapat dibuat dari satu adonan yang dibuat dari percampuran ikan dan tepung, yang cukup dikenal yakni pempek lenjer, ada dua jenis pempek lenjer ada lenjer besar dan  lenjer  kecil.  Pempek  lenjer  sendiri  berbentuk  lonjong  panjang  hanya  saja  ukuran  yang membedakan antara lenjer besar dan lenjer kecil. Biasanya pempek disajikan dalam bentuk yang sudah  di  goreng  ataupun  hanya  direbus,  namun  dalam  hal  penelitian  pempek  yang  digunakan adalah pempek yang direbus. Adapun gambar pempek lenjer dan aneka jenis pempek lain yang sering kali ditemui dan dibuat ada pada Gambar 1.
Gambar 1 Aneka jenis pempek
202
Seiring  berkembangnya  zaman  pempek  mulai  banyak  jenis  pempek  dengan  berbagai olahan  ikan  dan  pilihan  variasi  bentuk.  Serta  perbandingan  kadar  ikan  dengan  tepung  pun menyesuaikan  harga  dan  rasa.  Perbandingan  kadar  ikan  dengan  tepung  pada  pempek  tersebut selain dapat diketahui oleh orang awam melalui rasa dan kekenyalan dapat juga diketahui melalui media elektronik yakni kecerdasan buatan. Pada penelitian kali ini penulis menggunakan dataset yang  digunakan  bersumber  dari  penelitian  terdahulu  (Nurul  2021),  berupa  4  jenis  pempek berbentuk lenjer besar dengan campuran ikan dan tepung mulai dari 1 ikan gabus 1 tepung (1:1) akan disebut kadar 1, 1.5 ikan gabus 1 tepung (1.5:1) akan disebut kadar 2, 2 ikan gabus 1 tepung (2:1) akan disebut kadar 3, dan 1 ikan gabus 2 tepung (1:2) akan disebut kadar 4, yang mana setiap satu perbandingan dihitung seberat 200 gram.

## 2.2 Tekstur
Menurut  Yuda  Permadi  dan  Murinto  (2015,  h.1029)[7],  Tekstur  dicirikan  sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan didalam sekumpulan pixel-pixel yang bertetangga. Jadi, tekstur tidak dapat diidentifikasikan untuk sebuah pixel, melainkan suatu citra dianggap sebagai suatu kesatuan. Pengertian dari tekstur dalam hal ini adalah keteraturan pola-pola tertentu yang terbentuk dari susunan pixel-pixel dalam citra. Suatu permukaan dikatakan mempunyai informasi tekstur,  jika  luasannya  diperbesar  tanpa  mengubah  skala,  maka  sifat-sifat  permukaan  hasil perluasan mempunyai sifat kemiripan dengan permukaan asalnya.
Informasi  tekstur  dapat  digunakan  untuk  membedakan  sifat  permukaan  suatu  benda dalam  citra  yang  berhubungan  dengan  kasar  dan  halus,  sifat-sifat  spesifik  dari  kekasaran  dan kehalusan  permukaan  tersebut,  yang  sama  sekali  lepas  dari  warna  permukaan  tersebut.  Suatu proses klasifikasi citra berbasis analisis tekstur pada umumnya membutuhkan tahapan ekstraksi ciri, yang dapat terbagi dalam tiga macam metode yaitu metode statistik, metode spektral dan metode struktural. Metode statistik menggunakan perhitungan statistic distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas , dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Adapun berbagai citra yang memiliki sifat tekstur yang berbeda beda seperti pada Gambar 2.2.
(a)Halus         (b) Kasar        (c) Teratur
Gambar 2 Berbagai Citra yang Memiliki Sifat Tekstur yang Berbeda-beda Sumber:Citra Brodatz

## 2.3 Grayscale
Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pixelnya ,  dengan  kata  lain  nilai  bagian RED  =  GREEN  =  BLUE .  Sedangkan grayscalling merupakan  proses  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra grayscale .  Dalam  pengolahan  citra, pengubahan warna citra menjadi citra grayscale digunakan untuk menyederhanakan model citra. Citra  berwarna  memiliki  3  komposisi  warna,  yaitu red,  green,  blue .  Untuk  mendapatkan  citra grayscale , maka 3 komponen tersebut dirata – rata.
Grayscale atau citra keabuan hanya memiliki satu nilai yang mempresentasikan nilai red, green, blue . Derajat citra keabuan memiliki 8 bit nilai biner atau skala 0 ˗ 255, dimana nilai 0 berwarna hitam dan nilai 255 berwarna putih. Konversi citra dari warna RGB ( Red, Green, Blue ) menjadi  citra  keabuan  ditunjukkan  pada  Persamaan  1.  Dalam  citra  ini,  tidak  ada  lagi  warna melainkan hanya ada derajat keabuan.
Gray = (0.299 x R) + (0.587 x G) + (0.114 x B) (1)
Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 199 - 211                                            E – ISSN : 2775-8796 ◼
203
Keterangan : R = nilai citra pada layer red G = nilai citra pada layer green B = nilai citra pada layer blue
2.4 GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix ) Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM) adalah suatu metode yang digunakan untuk analisis tekstur/ekstraksi ciri. GLCM merupakan suatu matriks yang menggambarkan frekuensi munculnya pasangan dua piksel dengan intensitas tertentu dalam jarak dan arah tertentu dalam citra (Prasetyo, 2011)[8]. Menurut Abdul Kadir dan Adhi Susanto (2013, h.554)[9] Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM) pertama kali diusulkan oleh Haralick pada tahun 1973 dengan 28  fitur  untuk  menjelaskan  pola  spasial.  GLCM  menggunakan  perhitungan  tekstur  pada  orde kedua. Pengukuran tekstur dengan orde pertama menggunakan perhitungan statistik didasarkan pada  nilai  piksel  citra  asli  semata,  seperti  varians,  dan  tidak  memperhatikan  hubungan ketetanggaan  piksel.  pada  orde  kedua,  hubungan  antar  pasangan  dua  piksel  citra  asli diperhitungkan.
Rizky Andhika Surya, Abdul Fadlil, dan Anton Yudhana (2017, h. 23)[10] Kookurensi dapat diartikan sebagai kejadian bersama, berarti banyaknya kejadian pada satu level piksel yang bertetanggaan dengan nilai piksel yang lainnya berdasar jarak (d) dan orientasi suatu sudut (Ө). Jarak  direpresentasikan  sebagai  piksel  sedangkan  orientasi  direpresentasikan  dalam  derajat. Orientasi terbentuk dari empat arah sudut dengan interval 45 derajat, yaitu 0 derajat, 45 derajat, 90  derajat  dan  135  derajat,  dan  jarak  antar  piksel  ditentukan  sebesar  1  piksel.  Keempat  arah tersebut dapat dilihat melalui Gambar 2.8 di bawah ini.

## Gambar 3 Arah Kookurensi GLCM
Sumber : Jurnal Informatika, Jurnal Pengembangan IT
Menurut  Adhi  Harmoko  S,  Benyamin  Kusumoputro  dan  Makmur  Rangkuti  (h.  5)[11] Elemen-elemen  suatu  matrik co-occurrence p(i,j),  merupakan  seberapa  sering  terjadi  piksel dengan nilai i dan j berpasangan pada suatu jarak d dan sudut q. Pada Gambar 2.9 diilustrasikan sebuah contoh membuat matriks co-occurence dengan citra input berukuran 4 x 4 dan mempunyai 3 derajat keabuan.
Gambar 4 Empat arah untuk GLCM Sumber : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia
Misalkan D x = {0, 1, ... , N x – 1} dan D y = {0, 1, ... , N y – 1} adalah domain dari dimensi ruang baris dan kolom, di mana N x dan N y adalah jumlah piksel pada sumbu x dan y. Dan G = {0,
Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 199 - 211
204 1,  ...  ,  N g –  1} adalah domain  dari  derajat  keabuan  dengan  N g adalah  jumlah  derajat  keabuan. Sebuah citra I dapat direpresentasikan sebagai fungsi 2 dimensi I:D x × D y → G. Sebuah domain baru dapat didefinisikan sebagai D ⸦ N (di mana N adalah sekumpulan bilangan dasar) yang diturunkan dari D x ×D y . Dapat dilihat pada Gambar 2.10.
Gambar 5 Membuat matrik co-occurrence pada empat arah dengan 3 derajat keabuan Sumber : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia
Dalam perumusannya, matriks co-occurrence pada jarak d dan sudut q dapat dituliskan sebagai persamaan : 𝒑(𝒊, 𝒋; 𝒅, 𝜽) = #((𝒙, 𝒚), (𝒙 ′ , 𝒚′) ∈ 𝑫 × 𝑫|𝒅 = ||(𝒙, 𝒚)(𝒙 ′ , 𝒚 ′ )||, 𝜽 =< (𝒙, 𝒚), (𝒙 ′ , 𝒚 ′ ), 𝑰(𝒙, 𝒚) = 𝒊, 𝑰(𝒙 ′ , 𝒚 ′ ) = 𝒋) …(2) di mana p( i, j;d ,θ) adalah matriks co-occurrence , # merupakan fungsi “jumlah dari” (x, y) dan (x' , y') yang merupakan koordinat piksel citra, D adalah domain derajat keabuan, d adalah jarak antara dua piksel, q adalah sudut. Dalam persamaan akan diperoleh sekumpulan ciri dari citra. Apabila, dua citra dengan pola tekstur yang sama, tetapi berbeda ukurannya akan memiliki vektor ciri yang berbeda pula.

## 2.5 SVM (Support Vector Machine)
Support Vector Machine (SVM) adalah metode yang berasal dari teori pembelajaran statistik  yang  memiliki  hasil  menjanjikan  dan  berpotensi  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dari metode klasidfikasi lain (Prasetyo, 2014)[12]. Support Vector Machine (SVM) salah satu metode machine  learning yang  bekerja  atas  prinsip Structural  Risk  Minimization (SRM) dengan  tujuan  menemukan hyperlane terbaik  yang  memisahkan  dua  buah  kelas  pada  input space. Data dipisahkan dalam dua kelas label yaitu γ ∈ {-1,1}. Data xd ∈ merupakan feature vector dengan  d=1,2,…  ,  Nd  dimensi.  Untuk  d=2  maka hyperlane berupa  garis,  sementara untuk d = 3 berupa plane .
Gambar 6 Optimal Hyperplane SVM
Gambar 2.6 memperlihatkan beberapa pattern yang merupakan anggota dari dua buah class : +1 dan -1. Pattern yang tergabung pada class -1 disimbolkan dengan kotak warna merah, sedangkan pattern pada class +1, disimbolkan dengan lingkaran kuning. Problem klasifikasi dapat  diterjemahkan  dengan  usaha  menemukan  garis  ( hyperlane )  yang  memisahkan  antara kedua kelas sehingga jarak antar kelas terlihat, dari metode klasifikasi SVM, ada tiga kernel yang  cukup  umum  yakni  kernel Gaussian Radial  Basis  Function,  kernel  linier  dan  kernel polinomial.
2.6    Metodologi Penelitian
Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 199 - 211                                            E – ISSN : 2775-8796 ◼
205
Berikut ini pada Gambar 2.7 adalah tahapan yang dilakukan selama penelitian mengenai identifikasi  kadar  ikan  pada  pempek  menggunakan  fitur  GLCM  dan  SVM.  Berikut  diagram kerangka tahapan penelitian dan penjelasannya.

## Gambar 7 Kerangka Tahapan Penelitian

## 2.6.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  pertama  ini  adalah  melakukan  identifikasi  masalah  penelitian  mengenai identifikasi kadar ikan pada pempek menggunakan metode SVM dengan ekstraksi GLCM yang belum pernah diteliti oleh siapapun sebelumnya.

## 2.6.2 Studi Literatur
Tahap kedua melakukan studi literatur yang berhubungan dengan penelitian terkait yang dilakukan melalui buku-buku maupun jurnal penelitian terdahulu, dari studi literatur penulis dapat memahami  dan  mengetahui  cara  bagaimana  pengumpulan  data  atau  informasi  yang  bisa digunakan dalam penelitian ini.

## 2.6.3 Pengumpulan Data Citra
Tahap  pemilihan  data  citra,  tahap  ini  memilih  citra  dari  dataset  penelitian  terdahulu (Nurul 2021). Yang memiliki persentase akurasi terbaik, dan dataset yang terpilih yakni dataset yang gambarnya diambil dengan jarak 13 cm. Dataset yang digunakan memiliki 4 jenis pempek dengan campuran ikan dan tepung mulai dari 1 ikan gabus 1 tepung  (1:1), 1.5 ikan gabus 1 tepung (1.5:1),  2  ikan  gabus  1  tepung  (2:1)  dan  1  ikan  gabus  2  tepung  (1:2),  yang  mana  setiap  satu perbandingan  dihitung  seberat  200  gram,  pempek  yang  digunakan  dibuat  sendiri  oleh  peneliti terdahulu sebanyak 5 sample yang tiap sampelnya dibuat berbeda hari, yang mana pertiap harinya membuat  4  jenis  pempek  dengan  perbandingan  yang  berbeda.  pempek  dibuat  dengan  bentuk lenjer dan direbus. Setelah pempek direbus, pempek diangkat dan dilap menggunakan kain bersih
206 untuk mengurangi kadar air dari perebusan, setelah itu lanjut pempek dibelah menjadi 2. Berikut pada Tabel 2.1 contoh dari pertiap jenis perbandingan pempek.
Tabel 2.1 Contoh Sample Dataset Pempek No    Perbandingan Jenis Pempek Dataset Latih Uji 1. 1 Ikan Gabus 1 Tepung (1:1) 2. 1.5 Ikan Gabus 1 Tepung (1.5:1) 3. 2 Ikan Gabus 1 Tepung (2:1) 4. 1 Ikan Gabus 2 Tepung (1:2)
Setelah  objek  dataset  selesai  dibuat,  selanjutnya  peneliti  terdahulu  mengambil  gambar berupa foto untuk citra yang diambil menggunakan kamera belakang Iphone 7+ dengan dua lensa 12 mega piksel pada jarak 13 cm, pada siang hari di waktu 13:00 WIB s/d 16:00 di luar ruangan dengan  keadaan  cuaca  terik  matahari.  Setelah  dataset  dibuat  dan  diambil  gambar  kemudian dataset  di  cropping  berdasarkan  luas  area  yakni  5  cm  x  5  cm  dan  pengukuran pixel dibantu menggunakan teknik melakukan potret pada penggaris berdasarkan jarak potret dan didapat untuk jarak potret 13 cm di cropping sebesar 1287 pixel x 1287 pixel .

## 2.6.4 Data Citra
Setelah tahap pemilihan data citra selanjutnya data dibagi menjadi data latih dan data uji dapat dilihat pada tabel 2.2.
Tabel 2.2 Data Latih dan Data Uji No Sampel\Citra Latih Uji 1. 1 Ikan Gabus 1 Tepung (1:1) 90 60 2. 1.5 Ikan Gabus 1 Tepung (1.5:1) 90 60 3. 2 Ikan Gabus 1 Tepung (2:1) 90 60 4. 1 Ikan Gabus 2 Tepung (1:2) 90 60 Jumlah Total keseluruhan citra 360 240 600

## 2.6.5 Grayscale
Setelah data dibagi data citra kemudian diubah menjadi grayscale menggunakan bantuan aplikasi MATLAB R2019a seperti pada Gambar 2.8.
207
Gambar 2.8 Gambar Asli to Grayscale

## 2.6.6 Ekstraksi Citra GLCM
Tahap  selanjutnya  adalah  ekstraksi  ciri  akan  menggunakan Gray  Level  Co-occurance Matrix (GLCM) dengan dua jenis parameter yang berbeda, yakni GLCM dengan dua parameter dan GLCM dengan empat parameter untuk menganalisis tekstur suatu objek.

## 2.6.7 Pengujian SVM dan Model SVM
Pada tahap ini peneliti terlebih dahulu melakukan pelatihan SVM terhadap data latih yang sudah diekstraksi sehingga mampu mengidentifikasikan kadar ikan pada pempek dan selanjutnya dilakukan pengujian SVM untuk klasifikasi terhadap data uji untuk pengidentifikasian.

## 2.6.8 Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini,  penulis  akan  memperoleh  hasil  pengujian,  kemudian  penulis  akan melakukan  perhitungan  terhadap  hasil  pengujian  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan pengenalan akan dihitung nilai Accuracy, Precision, dan Recall menggunakan Confusion Matrix. Rumus yang digunakan yaitu :
Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 +𝐹𝑃 +𝐹𝑁
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 +𝐹𝑃
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
Keterangan : TP = Jumlah data positif citra yang dikenali dengan benar oleh sistem. TN = Jumlah data negatif citra yang dikenali dengan benar oleh sistem. FP = Jumlah data positif citra namun dikenali dengan salah oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra namun dikenali dengan salah oleh sistem.
Selanjutnya dilakukan perhitungan akurasi untuk melihat nilai akurasi yang didapatkan dengan menggunakan rumus seperti berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
∑ 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖
× 100%
208

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  mengenai  hasil  training  /  pelatihan,  hasil  testing  /  pengujian,  dan  proses pendeteksian kadar ikan pada pempek menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi fitur dan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai klasifikasi data. Proses pengujian ini dilakukan pada bagian testing untuk melihat confusion matrix berupa precision , recall , dan accuracy , setelah dilakukan pengujian didapatkan nilai Confusion matrix yang  terdiri  dari  TP,  FP,  FN,  dan    TN.  Dapat  dilihat  hasil Confusion  MatrixGray  Level  Co- Occurrence  Matrix (GLCM)  yang  didapatkan,  pada  Gambar  4.1  untuk  empat  parameter  dan Gambar 4.2 untuk dua parameter
Gambar 4.1 Confusion Matrix GLCM Empat Parameter
Berdasarkan Gambar 4.1, dapat dilihat pada cell berwarna biru menunjukkan jumlah nilai yang  dapat  dikenali  dengan  fitur  GLCM  yang  berparameter correlation dan homogeneity sedangkan cell yang berwarna orange menunjukkan jumlah nilai yang tidak dapat dikenali. Pada gambar di atas menunjukkan bahwa cell berwarna biru pada kelas satu, berisikan nilai 60 berarti hanya ada 60 citra yang ada pada kelas satu yang dapat dikenali sedangkan cell orange lainnya berisikan nilai citra yang tidak dapat dikenali.
Gambar 4.2 Confusion Matrix GLCM Dua Parameter
Pada gambar di atas Gambar 4.2 menunjukkan pada cell berwarna biru memiliki 4 nilai dari cell yang berbeda yakni 3, 5, 3, dan 51 adalah menunjukkan jumlah nilai yang dapat dikenali dengan  fitur  GLCM  yang  berparameter correlation dan homogeneity sedangkan cell yang berwarna orange menunjukkan  jumlah  nilai  yang  tidak  dapat  dikenali.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan  untuk  mendapatkan  hasil  akhir  dari confusion  matrix ini  berupa  nilai Accuracy , Precission ,  dan Recall.  Accuracy merupakan  rasio  prediksi  benar  dengan  keseluruhan  data, precission merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif.
Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 199 - 211                                            E – ISSN : 2775-8796 ◼
209 Tabel 4.1 Hasil Accuracy , Precission dan Recall GLCM Empat Parameter No. Kelas TP TN FP FN Accuracy Precisiion Recall 1. Kadar 1 Perbandingan (1:1) 60 0 180 0 25% 25% 100% 2. Kadar 2 Perbandingan (1.5:1) 0 180 0 60 25% 0% 0% 3. Kadar 3 Perbandingan (2:1) 0 180 0 60 25% 0% 0% 4. Kadar 4 Perbandingan (1:2) 0 180 0 60 25% 0% 0% Tabel 4.2 Hasil Accuracy , Precission dan Recall GLCM Dua Parameter No. Kelas TP TN FP FN  Accuracy  Precisiion Recall 1. Kadar 1 Perbandingan (1:1) 3 169 11 57 25.83% 21.42% 5% 2. Kadar 2 Perbandingan (1.5:1) 5 174 6 55 25.83% 45.45% 8.33% 3. Kadar 3 Perbandingan (2:1) 3 174 6 57 25.83% 33.33% 5% 4. Kadar 4 Perbandingan (1:2) 51 25 155 9 25.83% 24.75% 85%
Pada Tabel 4.1 dan Tabel dapat dilihat nilai Accuracy , Precission , dan Recall pada empat kelas  terhadap  empat  perbandingan  kadar  ikan  pada  pempek.  Setelah  didapat  nilai Accuracy , Precission ,  dan Recall dari confusion  matrix ,  maka  dilakukan  perhitungan  akurasi  identifikasi citra yang dikenali dengan rumus :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 × 100%
Nilai akurasi dari GLCM Empat Parameter :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 60 240 × 100% = 25%
Nilai akurasi dari GLCM Dua Parameter :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 62

## 240 × 100% = 25.83%
Berdasarkan dari hasil Tabel 4.1 dan Tabel 4.2 mengenai detail hasil yang didapatkan dari perhitungan Confusion Matrix GLCM didapatkan ketiga nilai yakni nilai Accuracy , Precission , dan Recall.Accuracy, dilanjutkan dengan perhitungan akurasi dari data citra yang dikenali. Dapat dilihat  perbandingan  hasil  akurasi  keduanya  antara  ekstraksi  GLCM  dua  parameter  dengan ekstraksi GLCM empat parameter pada Tabel 4.3.
210

## Tabel 4.3 Perbandingan Persentase Akurasi dua jenis parameter GLCM
Dua Parameter Empat Parameter Persentase Akurasi 25% 25.83%
Dapat dilihat dari perbandingan pada Tabel 4.3 perbandingan persentase akurasi terbaik didapatkan dengan menggunakan ekstraksi GLCM dengan dua parameter yang teridiri dari nilai Homogeneity dan Correlation yang mendapatkan akurasi sebesar 25.83%. Dari keduanya hanya memiliki selisih nilai yang tidak jauh berbeda yakni hanya sebesar 0.83 %

## 4. KESIMPULAN
Dengan menggunakan fitur ekstraksi GLCM dengan dua jenis parameter yang berbeda yakni  jenis  satu  dengan  empat  parameter  dan  jenis  kedua  dengan  dua  parameter,  dari  hasil keduanya  didapatkan  bahwa  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  SVM  dengan  ekstraksi GLCM dua parameter mendapatkan nilai akurasi lebih baik yakni sebesar 25.83% , dibandingkan hasil dari SVM dengan ekstraksi GLCM dua parameter hanya 25%. Akurasi ini lebih baik 4.58% dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  Nurul.2021  yang  mendapatkan  akurasi  sebesar 21.25%.

## 5. SARAN
1. Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  dataset  terbaik  yakni  pada  jarak  13  cm  yang dilakukan peneliti sebelumnya Nurul.2021, sehingga disarankan untuk menggunakan data set pada jarak potret lainnya. Atau membuat dataset terbaru dengan jarak yang berbeda.
2. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Model, sehingga masih belum diketahui untuk metode yang lain. Disarankan untuk menggunakan metode klasifikasi yang lain.
3. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  fitur  GLCM(Gray  Level  Co-Occurrence Matrix)  dengan  dua  jenis  parameter  yakni  empat  parameter  dan  dua  parameter  sebagai ekstraksi ciri, sehingga belum diketahui hasil penelitian dengan menggunakan ekstraksi fitur yang  sama  dengan  menggunakan  enam  parameter  atau  menggunakan  ekstraksi  fitur  yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sholihin, M. Rudhus., Satriya Iswara W, dan Gasim. 2018. “ Identifikasi kadar ikan pada pempek menggunakan jaringan syaraf tiruan berdasarkan tekstur permukaan “. STMIK GI MDP.
[2]  Vianita, Nurul., dan Gasim. 2021. “Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan Pada Pempek Berdasarkan Jarak Potret Dengan Metode Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation”. Universitas Multi Data Palembang.
[3]  Amatullah, Ira Novia., dan Gasim. 2021. “Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan  Pada  Pempek  Berdasarkan  Resolusi  Kamera  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation “. Universitas Multi Data Palembang.
Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 199 - 211                                            E – ISSN : 2775-8796 ◼
211
[4]  Alamsyah, Derry. 2017. “ Pengenalan Mobil pada Citra Digital MenggunakanHOG-SVM “. Jatisi. ISSN: 1978-1520
[5]  Farsiah  Laina.,  Taufik  Fuadi  Abidin  dan  Khairul  Munadi.2013  “  Klasifikasi  Gambar Bewarna  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Support  Vector  Machine  “.Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Indonesia.
[6]  Al  Hafis  ,M.Abrar.,  Andrie  Safoean  M.K.,  Derry  Alamsyah.,dan  Siska  Devella.” Implementasi  Metode  R-HOG  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  Untuk  Smile Detection”.Program Studi Teknik Informatika, STMIK Multi Data Palembang.
[7]  Yuda  ,  Permadi.  dan  Murinto.  2015.  “  Aplikasi  Pengolahan  Citra  Untuk  Identifikasi Kematangan  Mentimun  Berdasarkan  Tekstur  Kulit  Buah  Menggunakan Metode  Ekstraksi Ciri Statistik”. Jurnal Informatika, Vol. 9, No. 1.
[8]  Prasetyo, E. 2011. “Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya menggunakan Matlab”.Andi Offset. Yogyakarta.
[9]  Kadir  ,  Abdul.  dan  Adhi  Susanto.  2013.  “  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra  “.  Andi Offset, Yogyakarta.
[10] Surya,  Rizky  Andhika.,  Abdul  Fadlil  dan  Anton  Yudhana. 2017. “  Ekstraksi  Ciri Metode Gray Level Co-occurrence Matrix ( GLCM ) dan Filter Gabor untuk Klasifikasi Citra Batik Pekalongan “. Jurnal Informatika : Jurnal Pengembangan IT, Vol. 02, No. 02.
[11] Harmoko  S,  Adhi.,  Benyamin  Kusumoputro  dan  Makmur  Rangkuti.”  Ekstraksi  Ciri  Gray Level  Co-occurrence  Matrix  Dan  Probabilistic  Neural  Network  Untuk  Pengenalan  Cacat Pengelasan “. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia.
[12] Prasetyo,  E.  2014.  “Data  Mining  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan Matlab”.Andi Offset. Yogyakarta.