## Implementasi Pengolahan Citra dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Mengetahui Daging Ayam Busuk dan Daging Ayam Segar

## Meanus Laia, Rivalry K Hondro, Taronisokhi Zebua
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: meanus.laia@gmail.com
Submitted 06-02-2021 ; Accepted 10-04-2021 ; Published 25-04-2021

## Abstrak
Daging hewan adalah otot hewan yang tersusun dari serat-serat yang sangat kecil, masing-masing berupa sel memanjang yang disatukan oleh  jaringan  ikat,  membentuk  berkas  ikatan  yang  pada  kebanyakan  daging  jelas  kelihatan  lemak  pembuluh  darah  dan  urat  syaraf. Meningkatnya konsumsi daging hewan, maka tidak heran daging-daging konsumsi banyak ditemukan di pasar. Pada dasarnya daging– daging konsumsi tersebut dijual oleh pedagang sesuai dengan jenisnya. Jenis daging konsumsi yang sering dicampur adalah daging ayam busuk dan daging ayam segar. Konsumen banyak yang tidak menyadari tindakan pencampuran daging konsumsi tersebut karena secara kasat mata daging hewan sulit untuk dibedakan oleh konsumen. Pencampuran daging tersebut sangat merugikan konsumen. Penelitian ini membahas tentang klasifikasi daging ayam busuk dan daging ayam busuk menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Bahan citra yang digunakan pada penelitian ini adalah daging ayam busuk dan daging ayam segar. Sampel gambar asli disimpan dalam RGB (Red Green Blue). Tahap pertama yaitu merubah ukuran gambar menjadi 5x5 pixel dan dikonversi menjadi keabu-abuan (Grayscale). Untuk mengenali ciri  suatu  gambar,  digunakan  metode  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  (GLCM).  Metode  K-Nearest  Neighbor  pada  penelitian  ini menggunakan nilai k = 3. Orientasi sudut yang digunakan 0o. Akurasi tertinggi didapatkan pada pengujian pada citra daging ayam segar.
Kata Kunci: Daging; GLCM; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor; Akurasi

## Abstract
Animal flesh is animal muscle composed of very small fibers, each consisting of elongated cells held together by connective tissue, making bonds  that  generally  contain  clear  flesh,  fat,  blood,  and  nerve  fibers.  Increased  consumption  of  animal  meat,  it  is  no  wonder  meat consumption is found in many markets. Basically meat - meat consumption is sold by traders according to its type. Types of meat that are often consumed are rotten chicken meat and fresh chicken meat. Many consumers do not like the act of mixing meat consumption because it is difficult to distinguish by consumers. This meat mixer is very detrimental to consumers. This study discusses rotten chicken meat and rotten chicken meat using the K-Nearest Neighbor method. The image material used in this study was rotten chicken meat and fresh chicken meat. The original image sample is saved in RGB (Red Green Blue). The first step is resizing the image to 5x5 pixels and turning grayish (Grayscale). To question the characteristics of the image, the Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) method is used. The K-Nearest Neighbor method in this study uses the value k = 3. The angle orientation used is 0o. The highest accuracy obtained in testing the image of fresh chicken meat.
Keywords: Meat; GLCM; K-Nearest Neighbor; Classification; Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  adalah  setiap  bentuk  pengolahan  sinyal  dimana  input  adalah  gambar,  seperti  foto  atau  video  bingkai, sedangkan output dari pengolahan gambar dapat berupa gambar atau sejumlah karakteristik atau parameter yang berkaitan dengan gambar[1]. Kebanyakan gambar teknik pemrosesan melibatkan atau memperlakukan foto sebagai dimensi dua sinyal dan menerapkan standar teknik pemrosesan sinyal untuk itu, biasanya hal tersebut mengacu pada pengolahan gambar digital tetapi dapat juga digunakan untuk optik dan pengolahan gambar analog. Akuisisi gambar atau yang menghasilkan gambar input di tempat pertama disebut sebagai pencitraan.
Daging  hewan  adalah  otot  hewan  yang  tersusun  dari  serat-serat  yang  sangat  kecil,  masing-masing  berupa  sel memanjang yang disatukan oleh jaringan ikat, membentuk berkas ikatan yang pada kebanyakan daging jelas kelihatan lemak pembuluh  darah  dan  urat  syaraf  [2].  Bila  potongan  daging diamati  secara  teliti  maka  tampak dengan  jelas  bahwa  daging terdiri atas tenunan yang terdiri atas air, protein, tenunan lemak dan potongan tulang.
Meningkatnya konsumsi daging ayam, maka tidak heran daging-daging konsumsi banyak ditemukan di pasar. Pada dasarnya  daging–daging  konsumsi  tersebut  dijual  oleh  pedagang  sesuai  dengan  jenisnya,  namun  tidak  sedikit  pedagang melakukan pencampuran daging konsumsi untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Jenis daging konsumsi yang sering dicampur adalah daging ayam busuk dan daging ayam segar. Konsumen banyak yang tidak menyadari tindakan pencampuran daging  ayam  konsumsi  tersebut  karena  daging  ayam  terlalu  banyak,  sehingga  sulit  untuk  dibedakan  oleh  konsumen. Pencampuran daging tersebut sangat merugikan konsumen.
Seperti  kita  ketahui  kemajuan  teknologi  dibidang  pengolahan  citra  digital  sudah  berkembang,  tepatnya  teknik pengenalan  pola  suatu  citra  digital  sehingga  digunakan  pengolahan  citra  digital  untuk  mengklasifikasikan  kelas  daging. Penelitian ini adalah tahapan awal untuk merancang perangkat lunak yang dapat mengklasifikasikan jenis daging ayam busuk dan daging ayam segar, menguji metode tersebut untuk dapat menghasilkan teknik klasifikasi dengan akurasi yang baik.
Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  daging  ayam  busuk  dan  daging  ayam  segar  di  bidang  informatika  adalah menggunakan pengolahan citra. Berdasarkan penelitian ini akan dibuat suatu sistem pengolahan citra untuk mencari nilai daging  ayam  busuk  dan  daging  ayam  segar  menggunakan  metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) , dan mengklasifikasikan dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan tujuan untuk mengetahui nilai akurasi dari hasil citra yang dideteksi.
Pemilihan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah untuk mengatahui ciri tekstur metode yang hanya  menggunakan  4  fitur  mampu  mencapai  akurasi  klasifikasi  tertinggi  dibandingkan  metode  filter  gabor[3].  Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) digunakan untuk mengklasifikasi data karena Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K- NN) mencapai hasil akurasi lebih tinggi dari pada klasifikasi lainnya.  Sampel daging yang akan dikenali adalah daging ayam busuk  dan  daging  ayam  segar  untuk  bagian  daging  paha  dan  dada.  Data  diambil  ke  lapangan  yaitu  pasar  daging  ayam, menggunakan kamera handphone . Data dimasukkan ke sistem melalui tahap training dan tahap testing.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image  Processing )  adalah  sebuah  disiplin  ilmu  yang  mempelajari  tentang  teknik-teknik mengolah citra. Citra yang dimaksud disini adalah gambar diam (foto) maupun gambar bergerak (yang berasal dari webcam). Sedangkan  digital  disini  mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan  citra/gambar  dilakukan  secara  digital  menggunakan komputer. Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu ( continue ) dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Repersentasi dari fungsi kontinyu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi citra. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel ( pixel = picture element ) atau elemen terkecil dari sebuah citra [2].

## 2.2 Kalsifikasi
Klasifikasi adalah proses penemuan model (atau fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas dari objek yang label kelasnya tidak diketahui. Klasifikasi data terdiri dari 2 langkah proses. Pertama adalah learning (fase training ), dimana algoritma klasifikasi dibuat untuk menganalisa data training lalu direpresentasikan dalam bentuk rule klasifikasi. Proses klasifikasi didasarkan pada empat komponen [3]: 1. Kelas
Variabel dependen  yang berupa kategorikal yang merepresentasikan ‘label’ yang terdapat pada objek. Contohnya: resiko penyakit jantung, resiko kredit, customer loyalty , jenisgempa.
2. Predictor
Variabel  independen  yang  direpresentasikan  oleh  karakteristik  (atribut)  data.    Contohnya:  merokok,  minum  alkohol, tekanan darah, tabungan, aset, gaji.
3. Training dataset
Satu  set  data  yang  berisi  nilai  dari  kedua  komponen  di  atas  yang  digunakan  untuk  menentukan  kelas  yang  cocok berdasarkan predictor. 4. Testing dataset
Berisi data baru yang akan diklasifikasikan oleh model yang telah dibuat dan akurasi klasifikasi dievaluasi [3].

## 2.3 Daging Ayam
Ayam merupakan salah satu ternak  unggas yang sudah tidak asing lagi dikalangan masyarakat. Ayam yang digunakan oleh masyarakat untuk diolah biasanya adalah ayam potong, untuk memilih daging ayam segar yang biasa perlu  diperhatikan beberapa hal, yaitu warna daging yang putih kekuningan, warna lemak yang putih kekuningan  dan  merata  di  bawah  kulit, memiliki    bau   yang  segar, kekenyalan  yang  elastis  dan  tidak  ada  tanda-tanda memar  atau  tanda  lain  yang  mencurigaka. Daging ayam termasuk  mengandung gizi yang tinggi, selain  dari proteinnya juga daging   ayam mengandung lemak. Protein pada   ayam   yaitu 18,2g sedangkan lemaknya berkisar 25,0 g [4].

## 2.4 K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor adalah metode yang bersifat supervised , di mana hasil dari query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kategori pada K-NN. K-NN adalah sebuah metode klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran  data  yang  sudah  terklasifikasikan  sebelumnya.  Termasuk  dalam supervised  learning, di  mana  hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang ada dalam K-NN [8].
Rumus K-NN :
𝑑(𝑥 𝑖, 𝑥 𝑗 ) = √∑ (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 𝑛 𝑘=1 2 (1)
Keterangan : 𝑑(𝑥 𝑖, 𝑥 𝑗 ) : Jarak Euclidean (Euclidean Distance) ( 𝑥 𝑖 ) , ( 𝑥 𝑗 ) : record ke-i, record ke-j ( 𝑎 𝑟 ) : data ke-r i,j : 1,2,3,..n n : dimensi objek [10].

## 2.5 Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) pertama kali diusulkan oleh Haralick pada tahun 1979 dengan 28 fitur untuk menjelaskan  pola  spasial  [5]. Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM)  adalah  suatu  matriks  yang  elemen-elemennya merupakan jumlah pasangan piksel yang memiliki tingkat kecerahan tertentu, di mana pasangan piksel itu terpisah dengan jarak d, dan dengan suatu sudut inklinasi θ. Dengan kata lain, matriks kookurensi adalah probabilitas munculnya gray level i dan j dari dua piksel terpisah pada jarak yaitu d dan sudut dilambangkan θ. Suatu piksel yang bertetanggaan memiliki d diantara keduanya, dapat terletak didelapan arah berlainan.
Gambar 1. Hubungan ketetanggaan antar piksel dan jarak spasial
Arah piksel tetangga untuk mewakili jarak dapat dipilih, misalnya 135 o , 90 o , 45 o , 0 o . Berikut tahapan ektraksi fitur GLCM : 1. Normalisasi, yaitu proses mengubah rentang nilai intensitas pixel .
2. Membuat tabel area kerja matriks.
3. Menentukan piksel ketetangga spasial antara piksel referensi dengan piksel tetangganya, yaitu menentukan nilai sudut θ dan jarak d.
4. Menghitung jumlah nilai kookurensi dan mengisikannya pada area kerja yang telah dibuat.
5. Menormalisasi masing-masing nilai matriks untuk mengubahnya ke bentuk probabilitas.
6. Melakukan ektraksi fitur.
Beberapa  jenis  ciri  tekstur yang dapat diekstraksi  dengan matriks  kookurensi  [11].  Beberapa  diantaranya  adalah sebagai berikut :
1. Contrast
Hasil perhitungan nilai yang berkaitan dengan jumlah keberagaman intensitas keabuan citra.
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡  = ∑(𝑖 − 𝑗)| 2 𝑃 𝑑 (𝑖, 𝑗)
𝑖,𝑗 (2)
2. Energy Energy adalah  pengukuran  tekstur  dari  gambar grayscale yang  merepresentasikan  perubahan,  merefleksikan keseragaman berat dan tekstur distribusi gambar grayscale , yang menggunakan persamaan 9.
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦  = ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗) 2
𝑖,𝑗 (3)

## 3. Entropy
Menunjukkan  ketidakteraturan  ukuran  bentuk.  Entropi  mengukur  informasi  atau  pesanyang  hilang  dari  sabuah  sinyal tranmisi juga menghitung informasi gambar.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = ∑ 𝑃(i, j)
i,j log(𝑃 (i, j))                                                                                                           (4)
4. Homogenity 𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑖𝑡𝑦 = ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)
1 + |𝑖 − 𝑗| 𝑖,𝑗 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Keakurasian dan kecepatan pendeteksi merupakan hal yang sangat penting dalam pengolahan citra, sehingga metode yang digunakan untuk mendeteksi citra jadi salah satu pertimbangan yang sangat penting agar menghasilkan data yang sesuai dan optimal. Algoritma  yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritama Grey Level Co-Occurrence Matrix dan metode klasifikasi k-nearest neighbor . Membuktikan bahwa algoritma GLCM dapat mengekstraksi ciri tekstur dengan baik, GLCM menghasilkan hasil ekstraksi ciri berupa data angka, hasil pengukuran atau disebut data Continues , berupa Contrast, Energy, Entropy dan Homogenity . Selain itu pada penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode KNN telah menghasilkan tingkat keakurasian.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  melakukan  analisis,  dengan  mengkombinasikan algoritma  ekstraksi  ciri Grey  Level  Co-occurrence  Matrix dengan  metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor untuk mengklasifikasikan citra dan menguji tingkat keakuratan dalam pengujian dengan berbagai skenario yang telah dipersiapkan. Berdasarkan penjelasan di atas, maka menguraikan sebuah prosedur dalam mengetahui proses pencarian nilai daging ayam busuk dan daging ayam segar sebagai berikut :
1. Menyiapkan citra daging ayam busuk dan daging ayam segar mengunakan kamera handphone xiomi 4X.
2. Meresize ukuran citra menjadi 5 x 5 piksel.
3. Merubah citra RGB menjadi grayscale dengan 256 derajat keabuan yang merupakan default dari bentuk citra grayscale. 4. Menormalisasikan hasil citra dalam mengubah rentang nilai intensitas pixel.
5. Membuat area tabel matriks
6. Menentukan piksel ketetangga spasial antara piksel referensi dengan piksel tetangganya, yaitu menentukan nilai sudut (θ).
7. Menghitung jumlah nilai kookurensi dan mengisikannya pada area kerja yang telah dibuat.
8. Menormalisasi masing-masing nilai matriks untuk mengubahnya ke bentuk probabilitas.
9. Melakukan ektraksi fitur dalam bentuk Contrast, Energy, Entropy dan Homogenity . 10. Mengklasifikasikan hasil GLCM dengan metode K-Nearest Neighbor serta menentukan parameter k (jumlah tetangga terdekat) . 11. Memilih kelas mayoritas serta menghitung nilai akurasi setiap hasil citra yang diklasifikasikan. Adapun citra daging ayam segar dan daging ayam busuk sebagai berikut :
Gambar 2. Citra Daging Ayam Busuk Setelah Dilakukan Croping
Gambar 3. Citra Daging Ayam Segar Setelah Dilakukan Croping

## 3.1 Penerapan Metode Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Metode GLCM ini memiliki empat sudut dan jarak ketetangga satu. Langkah awal yang dilakukan untuk mendapatkan fitur tekstur  yaitu  melakukan  konversi  citra  RGB  menjadi grayscale ,  selanjutnya  menentukan  ukuran Co-occurrence  Matrix (CM). Ukuran Co-occurrence Matrix ditentukan berdasarkan Persamaan. Matriks co-occurrence dibuat dengan menghitung probabilitas kemunculan nilai ketetanggaan berdasarkan sudutnya. Setelah mendapatkan co-occurrence Matrix selanjutnya yaitu melakukan normalisasi untuk menghilangkan ketergantungan pada ukuran citra. Elemen pada GLCM dinormalisasi. untuk mendapatkan jumlah senilai satu. Langkah terakhir merupakan perhitungan fitur statistik GLCM berdasarkan elemen GLCM yang telah di normalisasi.
Metode Matriks Co-occurrence merupakan metode untuk ekstraksi ciri, dimana nilai ekstraksi ciri yang akan dicari adalah nilai Entropy, Contras , Energy dan Homogenity . Sebagai contoh, citra daging ayam I dan daging ayam II dibawah ini telah melalui preprocesssing dengan ukuran 5x5 pixel .
Gambar 4. Hasil Grayscale Daging Ayam 5x5 pixel
Misalkan I adalah citra training. Dengan nilai piksel 5x5 seperti matriks di atas untuk menormalisasi nilai citra.
Dimana :
I = Nilai Grayscale
Min
= Minimal Nilai Warna Grayscale Max = Maksimal Nilai Warna Grayscale newMax = Nilai Maksimal Baris/Nilai Kolom yang Baru newMin = Nilai Minimal Baris/Nilai Kolom yang Baru Menormalisasikan hasil Grayscale diatas sampa (1,1…..5,5)
1. Setelah dinormalisasi masukan hasil perhitungan kedalam matriks sehingga terbentuk matriks seperti dibawah ini :
2. Jarak dinyatakan dalam piksel sedangkan  untuk orientasi arah dinyatakan dalam derajat dengan standar yaitu 0 °, 45 o, 90 o dan 135 0 . Langkah selanjutnya adalah membuat area kerja matriks dengan ketentuan sudut.
Gambar 5. Orientasi Sudut dan Jarak Pada GLCM
3. Menentukan hubungan antara piksel referensi dan piksel tetangga berdasarkan sudut ( θ) yang sudah ditentukan. Salah satu cara untuk merepresentasikan hubungan ini yaitu berupa (1,1), yang menyatakan hubungan dua piksel yang berjajar horizontal dengan piksel bernilai 1.  Berdasarkan hubunngan komposisi tersebut, jumlah kelompok piksel yang memenuhi hubungan tersebut dihitung. Adapun pembuatan matriks GLCM dapat di lihat pada gambar 3.4 :
Gambar 6. Hubungan Spasial Antara Nilai Piksel
4. Mentranspose Co-occurrence Matrix Matrix Co-occurrence yang sudah didapat selanjutnya di transpose, transpose merupakan proses mengubah matriks baris menjadi  kolom,  tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk mendapatkan  sudut  simetrisnya yaitu  sudut  0 o. Berikut  merupakan hasil pembentukan matriks transpose :
Gambar 7. Transpose Matriks
4. Melakukan normalisasi pada setiap matriks ko-okurensi simetris dengan cara   menghitung kemungkinan (probability) setiap elemen matrik. Cara untuk menghitung kemungkinan pada setiap elemen matrik adalah dengan menggunakan P(i,j) = (i,j)/total jumlah pasangan.
Dimana total jumlah pasangan = 70
+ =
=

## Melakukan Ekstraksi Fitur Pada Hasil Nilai Daging Ayam Busuk
Langkah terakhir dalam algoritma GLCM ini adalah melakukan ektraksi fitur, ektraksi fitur dilakukan pada semua data. Baik citra training maupun testing. Pada penelitian ini penulis menggunakan empat ekstrkasi fitur yaitu Contrast, Energy, Entropy dan Homogenity. Ektraksi fitur dihitung dengan rumus sebagai berikut: a. Contrast
Dimana : i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan, sedangkan p (i,j) adalah Probabilitas kolom(i,j). Syarat : Ketika nilai i dan j sama, sel berada pada diagonal dan (i-j) = 0. Nilai-nilai  ini merepresentasikan pixel yang keseluruhannya mirip dengan tetangga mereka, sehingga mereka diberi bobot 0. Contoh perhitungan :
Dimana P adalah pixel, sedangkan i adalah kolom dan j adalah baris. P(5,5).P(5-5) 2 = ( 0,057143).(1-2) 2 =0,057143.1 = 0,057143
Berikut tabel hasil perhitungan Contrast :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Contrast 0 0,05714 0,0571 0 0 0 0,0286 0 0 0 0 0 0,0571 0,0571 0 0 0,2571 0,9143 0,7143 1,0286 0 0 0 0 0,0571 0 0 0 0 0 0,4571 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,2572 0 0 0 0,0286 0 0 0,4571 0 0 0 0 0,9143 0 0 0,0286 0 0,0286 0,1143 0,2571 0,4571 0 0 1,0286 0,7143 0,4571 0 0 0,0286 0 0 0 0 0 0 0 1,0286 0 0 0 0,1143 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,4571 0,2571 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,4571 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Berdasarkan  hasil  perhitungan contras di  atas,  maka  menjumlahkan  semua  nilai-nilai  setiap  baris  dan  kolom,  dengan rumus:
Total nilai contrast = (i+j), dimana i adalah baris sedangkan j adalah kolom. Total nilai contrast = 10,77124 b. Energy Rumus :
Dimana: i  dan  j  adalah  sifat  keabuan  dari  resolusi  2  piksel  yang  berdekatan  p(i,j)  adalah Cooccurence  Matrix Simetris Ternormalisasi. Contoh perhitungan Energy P(i,j) 2 = (0,057143) 2 = 0,00327
Tabel 4. Hasil Perhitungan Energy 0 0,00327 0,0002 0 0 0 0,00082 0 0 0 0 0 0,00327 0,00327 0 0 0,00082 0,00327 0,00082 0,00082 0 0 0 0 0,0002 0 0 0 0 0 0,00082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00082 0 0 0,00082 0,00082 0 0 0,00082 0 0 0 0 0,00327 0 0 0,00082 0,00082 0,00082 0,00082 0,00082 0,00082 0 0 0,00082 0,00082 0,00082 0 0 0,00082 0 0 0 0 0 0 0 0,00082 0 0 0 0,00082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00082 0,00082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Berdasarkan  hasil  perhitungan energy di  atas,  maka  menjumlahkan  semua  nilai-nilai  setiap  baris  dan  kolom,  dengan rumus:
Total nilai energy = (i+j), dimana i adalah baris sedangkan j adalah kolom. Total nilai energy = 0,02824 c. Entropy
Dimana: i  dan  j  adalah  sifat  keabuan  dari  resolusi  2  piksel  yang  berdekatan  p  (i,j)  adalah Cooccurence  Matrix Simetris
Ternormalisasi.
Perhitungan Entropy =
) =
Tabel 5. Hasil Perhitungan Entropy 0 0,071031 0,026359 0 0 0 0,044116 0 0 0 0  0 0,071031 0,071031 0 0 0,044116 0,071031 0,044116 0,044116 0 0 0  0 0,026359 0 0 0 0 0 0,044116 0 0 0 0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0 0 0,044116 0 0 0,044116 0,044116 0 0 0,044116 0 0  0 0 0,071031 0 0 0,044116 0,044116 0,044116 0,044116 0,044116 0,044116 0 0 0,044116 0,044116 0,044116 0 0 0,044116 0 0 0 0 0 0 0 0,044116 0 0 0 0,044116 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,044116 0,044116 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,044116 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0
Berdasarkan  hasil  perhitungan entropy di  atas,  maka  menjumlahkan  semua nilai-nilai  setiap  baris  dan  kolom, dengan rumus:
Total nilai entropy = (i+j), dimana i adalah baris sedangkan j adalah kolom. Total nilai entropy = 1,466657
b. Homogenity
Contoh menghitung homogenity : p (i,j)/1+|i-j| = p (0,057143)/1+|1-2|=
Tabel 6. Perhitungan Homogenity 0 0,057143  0,014286 0 0 0 0,00571 0 0 0 0  0 0,028572  0,057143 0 0 0,014286 0,019048 0,007143  0,005714 0 0 0  0 0,004762 0 0 0 0 0 0,009552 0 0 0 0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0 0 0,007143 0 0 0,028571 0,028571 0 0 0,009552 0 0  0 0 0,011429 0 0 0,014286 0,028571 0,028571 0,028571 0,014286 0,009552 0 0 0,004082  0,004762  0,005714 0 0 0,014286 0 0 0 0 0 0 0 0,004082 0 0 0 0,009524 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,005714 0,007143 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,005714 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0
Berdasarkan hasil perhitungan homogenity di atas, maka menjumlahkan semua nilai-nilai setiap baris dan kolom, dengan rumus  :
Total nilai homogenity = (i+j), dimana i adalah baris sedangkan j adalah kolom. Total nilai homogenity = 0,493483
3.2 Melakukan Klasifikasi Dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)
Untuk itu setelah dilakukan ektraksi fitur dengan menggunakan fitur ekstraksi GLCM selanjutnya citra harus diklasifikasi untuk bisa membedakan kedua jenis citra tersebut. Dalam penelitian ini penulis menggunakan K-NN yaitu metode klasifikasi berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  dekat  dengan  tetangga  terdekat  ( k ).  Untuk  perhitungan  jaraknya  penulis menggunakan jarak Euclidean . Proses klasifikasi dilakukan dengan langkah berikut ini : Misal diketahui 4 buah citra, citra
ini  termasuk  kedalam  citra  training  dan  menambah  satu  citra  untuk  diuji (citra  5).  Pada  penelitian  ini  ektraksi  fitur yang digunakan adalah 4  ektraksi fitur diantaranya contrast, energy , entropy dan homogeneity . Misalnya didapatakan nilai dari hasil perhitungan dari fitur ekstraksi GLCM adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Nilai Hasil Ekstrasi Fitur GLCM Citra Contrast Energy Entropy Homogenity 1 10,7712 0,02824 1,466657 0,493483 2 7,3326 0,14788 1,455577 0,61336 3 12,138 0,141518 1,125066 0,580115
Sebagai  contoh  citra  1  sampai  dengan  citra  2  merupakan  citra  training.  Dan  citra  3  adalah  citra  testing  yang  akan diklasifikasikan.  Citra  testing  ini  merupakan  citra  penguji  dalam  mencari  jarak euclidean antara  citra  lainnya.  Langkah pertama yang harus dihitung adalah jarak Euclidean. 1. Menentukan parameter nilai k , atau tetangga terdekatnya. Misal k = 1. 2. Menhitung jarak Euclidean citra testing dengan semua citra training . 3. Menghitung jarak jarak Euclidean. Jarak Euclidean antara citra 1 dan 3
Jarak Euclidean antara citra 2 dan 3
4. Mengurutkan hasil perhitungan jarak antar citra berdasarkan jarak k minimum.
Menentukan  ranking  jarak  antar  citra  berdasarkan k minimum  untuk  menentukan  nilai  terdekat  pada  jarak k =1  dapat dilihat pada tabel 3.20.
Tabel 8. Urutan jarak citra training dengan citra testing.
Jarak citra dengan citra 1 Ranking jarak Tetangga k=1  Daging Ayam Citra 1 2,005164 1 Ya Busuk Citra 2 23,202252 2 Tidak Segar
Berdasarkan hasil fitur dengan nilai yang terdekat pada tabel di atas dalam menentukan fitur yang telah mendekati nilai k=1 yaitu termasuk citra daging ayam busuk, maka data baru yang menjadi perbandingan termasuk kelas daging ayam busuk.

## 3.3 Hasil Pengujian
Berdasarkan dari form pengujian program untuk mengetahui daging ayam busuk dan daging ayam segar pada aplikasi bahasa pemrograman PHP dapat disajikan dibawah ini : dapat dilihat pada tabel 9 dibawah ini : 1. Nilai Hasil Ekstrasi Fitur GLCM Nilai hasil ekstrasi fitur GLCM merupakan nilai hasil dari citra RGB yang diinput dan mengubahnya ke grayscale yang disimpan kedalam database. Hasil ekstrasi fitur GLCM dapat dilihat pada tabel 4.1 diabawah ini :
Tabel 9. Nilai Hasil Ekstrasi Fitur GLCM Citra RGB Grayscale Contrast Energy Entropy Homogenity Daging Ayam 10,7712 0,02824 1,466657 0,493483 Busuk
Citra RGB Grayscale Contrast Energy Entropy Homogenity Daging Ayam 4,6902 0,097334 1,141942 0,719724 Busuk 7,3326 0,14788 1,455577 0,61336 Segar 3,1668 0,108676 1,049858 0,750614 Segar 12,138 0,141518 1,125066 0,580115 ? 7,3326 0,14788 1,455577 0,61336 Segar

## 2. Hasil Euclidean Serta Mengurutkan Jarak
Hasil euclidean merupakan hasil perhitungan nilai jarak k =3 serta menentukan jarak antara nilai citra tranning dan citra testing, sehingga menentukan akurasi setiap citra. Hasil euclidean ini dapat dilihat pada tabel 10 dibawah ini :
Tabel 10. Nilai Akurasi Dengan Jarak k =3 Euclidean Ranking jarak Tetangga k=1 Akurasi Daging Ayam 2,005164 4 Tidak 40% Busuk 7,449259 3 Ya 49% Busuk 23,202252 1 Ya 64% Segar 8,973195 2 Ya 79% Segar
Berdasarkan hasil pengujian menghasilkan fitur dengan nilai yang terdekat pada tabel di atas dalam menentukan fitur yang  telah  mendekati  nilai k= 3  yaitu  termasuk  citra  daging  ayam  segar,  maka  data  baru  yang  menjadi  perbandingan termasuk kelas daging ayam segar.
3. Nilai Hasil Citra Data Testing
Nilai  hasil  citra  data  testing  merupakan  salah  satu  hasil  citra  testing  yang  menentukan  data  testing  daging  ayam berdasarkan nilai mayoritas dengan nilai tetangga terdekat k =3. Adapun tabel hasil citra testing dibawah ini :
Tabel 11. Hasil Citra Testing Citra RGB Grayscale Contrast Energy Entropy Homogenity Daging Ayam 10,7712 0,02824 1,466657 0,493483 Busuk 4,6902 0,097334  1,141942 0,719724 Busuk 7,3326 0,14788 1,455577 0,61336 Segar 3,1668 0,108676  1,049858 0,750614 Segar
Citra RGB Grayscale Contrast Energy Entropy Homogenity Daging Ayam 12,138 0,141518  1,125066 0,580115 Segar
Pengujian proses citra tranning dan citra testing, dimana hasil citra testing yaitu terdapat pada mayoritas daging ayam segar.  Dengan  hasil  urutan  terkecil  diambil  dari  nilai  k=3,  maka  perbandingannya  adalah  antara  citra  tranning  dan  citra testing. Maka dapat disimpulkan daging ayam dengan nilai dominan terdapat pada citra daging ayam segar.

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari hasil penelitian dalam menentukan citra berekstensi JPG yang diklasifikasikan yaitu daging ayam busuk dan daging ayam segar sebagai citra tranning dan citra testing. Dengan menggunakan fitur ektraksi GLCM dengan empat fitur ektstraksi  yaitu Contrast, Energy, Entropy dan Homogenity serta metode klasifikasi K-NN mampu membedakan citra daging ayam busuk dan daging ayam segar. Hasil akurasi yang diperoleh dari penelitian ini mencapai 79% yaitu nilai akurasi citra daging ayam segar dengan menggunakan sudut pengenalan pada GLCM 0o dan nilai  k pada K-NN bernilai k=3.  Sedangkan  akurasi  yang  paling  terendah  adalah  sebesar  40%  yaitu  nilai  akurasi  citra  daging  ayam  busuk  pada  saat GLCM menggunakan sudut 0o  dan nilai k  pada K-NN sebesar 3. Hal ini menunjukan perubahan pada sudut GLCM dan besarnya nilai k pada K-NN akan mempengaruhi besarnya akurasi yang didapatkan.

## REFERENCES
[1] Satrio  A.  Wibowo,  Bambang  Hidayat,  Unang  Sunarya,  "Simulasi  dan  Analisis  Pengenalan  Citra  Daging  Sapi  dan  Babi  Dengan Metode GLCM", Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi, Teknologi Di Industri (SENIATI) 2016, ISSN 2085-4218.
[2] O.  N.  Shpakov  and  G.  V.  Bogomolov,  “Technogenic  activity of  man  and  local  sources  of  environmental pollution,”  Studies  in Environmental Science, vol. 17, no. C, pp. 329–332, 1981.
[3] H. Leidiyana, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bemotor,” Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic, vol. 1, no. 1, pp. 65–76, 2013.
[4] F. M. Amin, “Identifikasi Citra Daging Ayam Berformalin Menggunakan Metode Fitur Tekstur dan K-Nearest Neighbor (K-NN),” Jurnal Matematika “MANTIK,” vol. 4, no. 1, pp. 68–74, 2018.
[5] M. Lestari, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Mendeteksi Penyakit Jantung,” Faktor Exacta, vol. 7, no. September 2010, pp. 366–371, 2014.
[6] A.  Nugraha,  pratama  dwi,,  Said  al  faraby,  “Klasifikasi  Dokumen  Menggunakan  Metode  Knn  Dengan  Information  Gain,” eProceedings of Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 1541–1550, 2018.
[7] F. A. Susanto, “Identifikasi Daging Sapi Dan Daging Babi Menggunakan Fitur Ekstraksi Grey Level Co-Occurrence Matrix Dan K- Nearest Neighbor,” Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer, pp. 1–8, 2015.