JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 6, No. 1, Juni 2021, Hal. 131-138 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v6.i1.2021.131-138
Diterima: 11 November 2020; Direvisi: 16 Februari 2021; Disetujui: 5 Mei 2021 JTERA, Vol. 6, No. 1, Juni 2021

## Uji Terap Instrumen Tekstur Daging Menggunakan Metode Gray Level Co-occurance Matrix
Rida Hudaya 1# , Alli Nur Magribi 1 , Ferly Fernando 2 , M. Ferdiansyah 2 1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung, Jl. Gegerkalong Hilir, Ds. Ciwaruga, Kab. Bandung Barat, Indonesia
2 Efarming Corpora, Bandung-Indonesia
# rida_hudaya@polban.ac.id

## Abstrak
Masalah  yang  dihadapi  dalam  makalah  ini  adalah  proses  pemeriksaan  daging  secara  cepat  dalam  menentukan kesesuaian  daging  dengan  dokumen  yang  menyertainya.  Selain  itu,  pada  umumnya  kondisi  uji  terap  dilaksanakan dengan  kondisi  lingkungan  pencahayaan  yang  beragam  dan  memerlukan  ukuran  peralatan  yang portable .  Pada penelitian ini, proses uji terap instrumen ukur untuk menganalisis tekstur daging dilakukan menggunakan metode gray- level  co-occurrence  matrix (GLCM).  Realisasi  penangkapan  citra  dilakukan  dengan  menggunakan zooming  camera yang dapat diatur tingkat pembesarannnya dan dilengkapi dengan sebuah single board controller yang berfungsi untuk menjalankan  algoritma  analisis  tekstur  dan  proses  pengelompokan  objek  daging.  Metode  GLCMs  digunakan  sebagai penciri  identifikasi  dari  sebuah  daging  untuk  digunakan  sebagai  identitas  dari  objek  dalam  suatu database .  Metode GLCMs  kemudian  dilengkapi  dengan  metode  K-mean  yang  berfungsi  untuk  membuat  kategori  objek  daging  yang diukur,  dalam  hal  ini  objek  daging  target  dan  non-target.  Proses  identifikasi  dengan  perangkat  elektronik  diperlukan agar dapat diperoleh kecepatan identifikasi untuk uji terap lapangan. Hasil uji terap dengan menggunakan dua metode algoritma dalam proses uji ini mampu menghasilkan  identifikasi  yang intensitasnya bervariasi antara 0,002704 satuan skala ukur sampai dengan 0,042086 satuan skala ukur .
Kata kunci: GLCMs, K-mean, identifikasi citra

## Abstract
The problem faced in this paper is the process of rapid meat inspection in determining the suitability of meat with the  accompanying  documents.  In  addition,  in  general,  applied  test  conditions  are  carried  out  with  various  lighting environmental  conditions  and  require  portable  equipment  sizes.  In  this  study,  the  process  of  applied  testing  of measuring  instruments  to  analyze  meat  texture  was  carried  out  using  the  gray-level  co-occurrence  matrix  (GLCM) method. Realization of image capture is done using a zooming camera that can be adjusted to the level of magnification and  is  equipped  with  a  single  board  controller  that  functions  to  run  texture  analysis  algorithms  and  the  process  of grouping meat objects. The GLCMs method is used as an identification identifier of a meat to be used as the identity of objects  in  a  database.  The  GLCMs  method  is  then  equipped  with  the  K-mean  method  which  functions  to  create categories of the measured meat objects, in this case target and non-target meat objects. The identification process with electronic devices is needed in order to obtain the speed of identification for field applied tests. The results of applied tests  using  two  algorithmic  methods  in  this  test  process  are  able  to  produce  identification  whose  intensity  varies between 0.002704 units of measuring scale to 0.042086 units of measuring scale.
Keywords: GLCMs, K-mean, image identification

## I. P ENDAHULUAN
Latar  belakang  masalah  dari  kajian  ini  adalah adalah  adanya  kebutuhan  instrumen  non-invasif yang  mampu  mengukur  dan  mengidentifikasi
kategori objek daging [1]. Teknik pengukuran yang dipilih  untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut adalah penggunaan teknik pengolah citra red green blue (RGB)  digital  [2]-[5].  Teknik  ini  digunakan untuk  menguji  kelompok  objek  daging  yang
memenuhi  persyaratan  karakteristik  tertentu. Hasil rancangan  instrumen  harus  mampu  memecahkan perbedaan  objek  daging  yang  diukur  atau  tidak diketahui  dengan  objek  data  daging  yang  telah tersimpan  dalam database yaitu  daging  sapi  dan daging  babi.  Citra  objek  daging  yang  diuji, ditangkap  melalui  sensor  citra  RGB  digital, kemudian  diolah  oleh  pengolah  citra  untuk dikelompokan  dalam  dua  kategori  objek  daging. Permasalahan  lainnya  adalah  penentuan  kriteria untuk  parameter  pengelompokan    yang  ditentukan oleh sifat tekstur dari objek daging.
Beberapa metode pendeteksi objek berbasis citra visual  telah  dikembangkan  pada  penelitian sebelumnya.  Studi  mengenai  arsitektur  VoxNet yang  berhubungan  dengan cloud mengintegrasikan representasi Occupancy  Grid  Volumetrik dan Convolutional  Neural  Network  3D (CNN  3D) dikembangkan  menggunakan  data  LiDAR,  RGBD, dan  CAD  [6].  Metode  analisis  kurva  karakteristik (kurva  sederhana)  dikembangkan  sebagai  analisis algoritma dan pengenalan jenis kurva sebagai dasar untuk  pengenalan  objek  [7],  [8].  Dalam  studi  lain fitur Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) digunakan  untuk  menentukan  efek  metode pengeringan dua varietas kacang macadamia KRG- 15  dan  MRG-20  untuk  fitur  kontras, Angular Second Moment (ASM), homogenitas, dan korelasi dengan  mengacu  pada  kualitas  tekstur  [9]-[11]. Identifikasi pada fitur fisiologis manusia juga telah dikembangkan  menggunakan  pendekatan Regions of  Interest (ROI)  ekstraksi  dengan  metode  GLCM tingkat  abu-abu  yang  didasarkan  pada  fitur Haralick Local untuk menganalisis tekstur citra dan ekstraksi  dengan  metode support  vector  machines (SVM) menunjukkan hasil yang efektif [12] .
Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang  proses uji  terap  non-invasif  menggunakan  sensor  citra RGB  digital  yang  mampu  menguji  dua  kelompok objek daging dengan menggunakan metode  GLCM [13]–[16].  Pada  kajian  ini  metode  GLCM dilengkapi  dengan  metode  K-mean  untuk melakukan  analisis  kategori  pada  sebuah  mesin kecil single board controller.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah eksperimental kuantitatif.  Metode pengukuran dan pengujian  yang  digunakan  adalah    GLCM  dengan menggunakan ekspresi fungsi F(n) yang dicantumkan  pada  Tabel  1.  GLCM  adalah  suatu matriks yang merepresentasikan frekuensi munculnya  pasangan  dua  piksel  dengan  intensitas tertentu  dalam  jarak  d  dan  arah  sudut  ß  tertentu. Pasangan  jarak  dan  sudut  membentuk  koordinat
pasangan  piksel  (d,ß).  Orientasi  sudut  terbentuk berdasarkan  empat  arah  sudut  yaitu,  0°,  45°,  90°, dan  135°,  dan  jarak  antar  piksel  sebesar  1  piksel. Algoritma yang dilakukan pada perhitungan GLCM adalah:
1. Pembentukan  matriks  awal  GLCM  dari pasangan dua piksel yang berjajar sesuai dengan arah 0°, 45°, 90°, atau 135°.
2. Membentuk  matriks  yang  simetris  dengan menjumlahkan  matriks  awal  GLCM  dengan nilai transposnya.
3. Menormalisasi matriks GLCM dengan membagi setiap  elemen  matriks  dengan  jumlah  pasangan piksel.
4. Ekstraksi  ciri  dengan  menggunakan  (1)-(8). Persamaan  ini  kemudian  akan  digantikan  oleh fungsi  F(9)  pada  saat  implementasi  di  mesin prosesor.
Adapun  persamaan  parameter  citra  yang digunakan sebagai berikut:
∑ ∑ (     ) (    ) (1) ∑ ∑ (   ) (2) ∑ ∑  (    ) (3)
∑ ∑ (    )(    ) (   ) (4)
dimana ∑ ∑   (    ) (5) ∑ ∑   (    ) (6) √∑ ∑ (      ) (    ) (7)
√∑ ∑ (      ) (    ) (8)
Pengujian  warna  objek  dapat  dilakukan  melalui komponen Hue dari  citra Hue , Saturation , Value (HSV)  yang  merupakan  suatu  komponen  yang merepresentasikan  warna  dari  panjang  gelombang cahaya tampak.  Konversi RGB ke HSV pada F(1) mengubah  ruang  warna  citra  RGB  menjadi  HSV. Fungsi  F(2),  F(3),  dan  F(4)  digunakan  untuk memperoleh ekstraksi citra HSV. Proses thresholding F(5)  pada  nilai  tertentu  dilakukan untuk  memperoleh  citra  biner  hasil  segmentasi. Operasi  morfologi  dilakukan  untuk  memperbaiki citra  berupa filling  holes F(6)  dan opening F(7). Ciri  diekstrak  melalui  tekstur.  Parameter  yang digunakan  adalah metric dan eccentricity. Metode yang  diusulkan  dalam  makalah  ini  adalah penggunaan F(1) sampai dengan F(9) yang disusun menurut  urutan  persamaan  untuk  digunakan  dalam suatu algoritma pengujian ekstraksi ciri bentuk serta
pengelompokan    objek  untuk  memberikan  hasil putusan tentang objek citra daging. Persamaan (1)- (8)  digantikan  oleh  F(9)  untuk  memperoleh  nilai contrast , energy , homogeneity ,  dan correlation . Keputusan  pengelompokan  didasarkan  atas  proses pembelajaran  diberikan  pada  mesin  pengolah  citra melalui program pelatihan terhadap dua jenis objek yaitu daging babi dan daging sapi.

## Tabel 1. Tabel fungsi MATLAB
F(n) Ekspresi Fungsi 1 hsv_image = rgb2hsv(rgb_image) dimana:
 hsv_image adalah citra HSV.
 rgb_image adalah citra RGB.
2 h = hsv(:,:,1) dimana:
 h adalah citra komponen hue.
3 s = hsv(:,:,2) dimana:
 s adalah citra komponen saturation.
4 v = hsv(:,:,3) dimana:
 v adalah citra komponen value .
5 bw = im2bw(s,level) dimana:
 s adalah citra keabuan.
 level adalah nilai threshold (jangkah 0~1).
6 bw2= imfill(bw,'holes') dimana:
 bw2 adalah citra biner.
 holes adalah parameter untuk menutup lubang pada suatu citra
7 im2 = imopen(im,se) dimana:
 .im2 adalah citra hasil morphological opening.
 im adalah citra yang akan dioperasikan.
 se adalah structuring element.
 Proses labeling citra dilakukan dengan menggunakan  F(8)
8 [l,num] = bwlabel(bw); dimana:
 l adalah nilai label.
 bw adalah citra yang akan diproses.
 num adalah jumlah objek yang terkoneksi
9 pixel_dist = jarakPixels;
glcm = graycomatrix(img_gray,'Offset',… [0 pixel_dist;... -pixel_dist pixel_dist; -pixel_dist 0;... -pixel_dist -pixel_dist]); stats  = graycoprops(glcm,... {'contrast',... 'correlation',... 'energy',... 'homogeneity'});

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Langkah  pertama  dalam  proses  pengolahan gambar adalah proses akuisisi data dimana terdapat beberapa  data  yang  masih  tumpang  tindih  diantara dua  jenis  objek  yang  diukur.  Proses  data  tahap kedua  berikutnya  adalah  melakukan  pengurangan adanya  data  yang  tumpang  tindih  untuk menghasilkan klasifikasi objek yang lebih tegas.

## A. Data Acquisition
Proses  identifikasi  dimulai  dari  proses  akuisisi data  melalui  sensor  citra  dengan  menggunakan F(1)-F(7).  Gambar  1  menunjukan  citra  2D    dari proses hasil  akuisisi citra. Gambar  1(a) merupakan citra  tekstur  dari  daging  babi.  Pada  Gambar  1(b) ditunjukkan citra tekstur dari daging sapi. Informasi yang  diperoleh  tidak  terlalu  mudah  untuk  dibaca dan  dijelaskan.  Oleh  karena  itu  dengan  cara menggunakan  grafik line  plot dapat  terlihat  bentuk gambaran  data  seluruh  hasil  pengukuran  seperti ditunjukkan pada Gambar 2 yang menjelaskan data detail GLCM  untuk masing-masing objek. Gambar 2(a)  adalah  grafik  yang  menjelaskan  karakteristik dari citra babi dan Gambar 2(b) adalah grafik yang menjelaskan  karakteristik  dari  citra  sapi.  Nilai intesitas menunjukkan nilai hasil pengukuran sensor citra  RGB.  Karakteristik  yang  menjadi  fokus pengukuran terdiri dari (1) contrast; (2) correlation; (3)  energy;  dan  (4)  homogenity.  Pada  Gambar  3 dijelaskan distribusi data GLCM untuk karakteristik dari masing-masing objek yang diukur.

## B. Data Processing
Citra  hasil  tangkapan  sensor  diolah  dengan tujuan  untuk memperoleh kualitas bahan data yang baik agar hasil analisis dapat lebih akurat. Gambar 3  menunjukkan  grafik box  plot yang  memberikan informasi  adanya  beberapa outlier  data yang  perlu diolah  atau  diperbaiki. Outlier  data kemudian dipisahkan dan proses dilanjutkan pada pengelompokan  karakteristik  data  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  4  dengan  menggunakan F(8).
(a)
(b)
Gambar 1. Citra hasil akuisisi sensor (a)Tekstur daging babi, (b)Tekstur daging sapi
Proses  selanjutnya  adalah  pengukuran  data daging  yang  tidak  diketahui  berdasarkan  tingkat kedekatan  data  yang  telah  diukur  sebelumnya. Gambar  5  menunjukkan  bagaimana  hal  tersebut dilakukan  dimana  titik  hitam  adalah  data  dari daging yang tidak diketahui dan titik berwarna lain adalah  data  daging  yang  telah  diketahui. Penggunaan  F(9)  untuk  memperoleh  data  ukur intensitas objek menunjukkan hasil 0,002704 satuan skala  ukur  sampai  dengan  0,042086  satuan  skala
ukur  masing-masing  untuk Contrast-Correlation 0,038264  satuan  skala  ukur, Contrast-Energy 0,042086 satuan skala ukur, Contrast-Homogeneity 0,02835  satuan  skala  ukur, Correlation-Energy 0,017544 satuan skala ukur, Correlation- Homogeneity 0,002704  satuan  skala  ukur, Energy- Homogeneity 0,01773 satuan skala ukur.
(a)
(b)
Gambar 2. Pengolahan line plot data
(a) Line plo t dari citra daging babi, (b) Line plot dari citra daging sapi
(a)
(b)
Gambar 3. Pengolahan box plot data citra daging hasil akuisisi sensor (a) Box plot dari citra daging babi (b) Box plot dari citra daging sapi
(a)
(b)
Gambar 4. Grafik pusat ukur dan sebaran data daging (a) Pusat ukur dan sebaran data daging babi (b) Pusat ukur dan sebaran data daging sapi
Gambar 5. Grafik pusat ukur dan sebaran data daging yang tidak diketahui
Gambar 6. Perangkat keras instrumen

## C. Perangkat Keras Instrumen
Struktur  perangkat  keras  instrumen  hasil penelitian  diperlihatkan  pada  Gambar  6.  Perangkat keras tersebut terdiri dari bagian sensor dan bagian prosesor  serta  wadah  penempatan  objek  yang diukur.

## IV. K ESIMPULAN
Identifikasi  objek  yang  tidak  diketahui  dapat dibedakan dengan data daging babi dan daging sapi sesuai dengan tujuan  kajian dengan hasil intensitas bervariasi  antara    0,002704  satuan  skala  ukur sampai dengan 0,042086 satuan skala ukur dimana nilai tersebut menunjukkan tingkat kemiripan objek yang  diukur.  Perbedaan  nilai  terkecil  antara  objek ukur  dengan  data  yang  tersimpan  dalam  instrumen diperoleh  pada  nilai  intensitas correlation- homogeneity dengan  nilai  sebesar  0,002704  satuan
skala  ukur.  Hasil  nilai  ukur correlation merepresentasikan  keterkaitan  linear  dari  derajat keabuan  citra  dan  nilai  ukur  homogeneity merepresentasikan kesamaan citra. Namun demikian,  hasil  tersebut  juga  diperkuat  dengan kombinasi  nilai  ukur  lainnya  yang  memberikan keputusan hasil objek ukur yang sama.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Politeknik  Negeri  Bandung  atas  fasilitasnya  dalam Skema  Penelitian  Mandiri  Tahun  2020  untuk merealisasikan tulisan ini.

## R EFERENSI
[1]  R.  Palme,  “Non-invasive  measurement  of glucocorticoids:  Advances and problems,” Physiol. Behav. , vol. 199, pp. 229–243, 2019.
[2]  Y. Monno, H. Teranaka, K. Yoshizaki, M. Tanaka, and  M.  Okutomi,  “Single-Sensor  RGB-NIR Imaging:  High-Quality  System  Design  and Prototype Implementation,” IEEE Sens. J. , vol. 19, no. 2, pp. 497–507, 2019.
[3]  G.  Lin,  Y.  Tang,  X.  Zou,  J.  Xiong,  and  J.  Li, “Guava detection and pose estimation using a low- cost  RGB-D  sensor  in  the  field,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 2, pp. 1–15, 2019.
[4]  F. Mueller, D. Mehta, O. Sotnychenko, S. Sridhar, D.  Casas,  and  C.  Theobalt,  “Real-Time  Hand Tracking  Under  Occlusion  from  an  Egocentric
RGB-D  Sensor,” Proc.  -  2017  IEEE  Int.  Conf. Comput. Vis. Work. ICCVW 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1284–1293, 2017.
[5]  Y.  Fu,  Q.  Yan,  L.  Yang,  J.  Liao,  and  C.  Xiao, “Texture  Mapping  for  3D  Reconstruction  with RGB-D  Sensor,” Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf. Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  pp.  4645–4653,
2018.
[6]  D.  Maturana  and  S.  Scherer,  “VoxNet:  A  3D Convolutional Neural Network for real-time object recognition,” IEEE  Int.  Conf.  Intell.  Robot.  Syst. , vol. 2015-Decem, pp. 922–928, 2015.
[7]  N.  Nugraha,  S.  Madenda,  D.  Indarti,  R.  Dewi Agushinta, and Ernastuti, “Analysis and Recognition of Curve Type  as the Basis of Object Recognition  in  Image,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 725, no. 1, 2016.
[8]  Nazariana,  S.  Sinurat,  and  H.  Hutabarat,  “Analisa Tekstur  Citra  Biji  Kemiri  Menggunakan  Metode Filter Gabor,” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 13, pp. 50– 54, 2018.
[9]  S.  N.  Njuguna,  S.  Ondimu,  and  G.  M.  Kenji, “Classification  of  drying  methods  for  macadamia nuts  based  on  the  glcm  texture  parameters Statistical Texture Parameters Extraction from,” pp. 19–24, 2020.
[10]  J.  Li,  H.  Zhou,  Z.  Wang,  and  Q.  Jia,  “Multi-scale detection  of  stored-grain  insects  for  intelligent monitoring,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  168, no. November, p. 105114, 2020.
[11]  G.  Kuricheti  and  P.  Supriya,  “Computer  Vision Based  Turmeric  Leaf  Disease  Detection  and Classification,” 2019  3rd  Int.  Conf.  Trends Electron. Informatics , no. Icoei, pp. 545–549, 2019.
[12]  S.  Marino  and  A.  Alvino,  “Proximal  sensing  and vegetation indices for site- specific evaluation on an irrigated crop tomato,” vol. 7254, 2017.
[13]  M.  Kan,  S.  Shan,  Y.  Su,  D.  Xu,  and  X.  Chen, “Adaptive discriminant learning for face recognition,” Pattern Recognit. , vol. 46, no. 9, pp. 2497–2509, 2013.
[14]  J.  S.  Wang  and  X.  D.  Ren,  “GLCM  based extraction  of  flame  image  texture  features  and KPCA-GLVQ  recognition  method  for  rotary  kiln combustion  working  conditions,” Int.  J.  Autom. Comput. , vol. 11, no. 1, pp. 72–77, 2014.
[15]  M.  Kuffer,  K.  Pfeffer,  R.  Sliuzas,  and  I.  Baud, “Extraction  of  Slum  Areas  From  VHR  Imagery Using  GLCM  Variance,” IEEE  J.  Sel.  Top.  Appl. Earth  Obs.  Remote  Sens. ,  vol.  9,  no.  5,  pp.  1830– 1840, 2016.
[16]  J.  Mridula,  K.  Kumar,  and  D.  Patra,  “Combining GLCM  features  and  Markov  random  field  model for colour textured image segmentation,” 2011 Int. Conf.  Devices  Commun.  ICDeCom  2011  -  Proc. , 2011.