Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113

## Rece
jurnal.algoritme@mdp.ac.id evised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Identifikasi Kadar Ikan Pada Pempek Menggunakan Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM Dan Metode JST
Nurdiana Dewi Saputri 1 , Gasim 2
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14, Telp : 0711-376400
3 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas MDP e-mail: 1 ndianads@mhs.mdp.ac.id, 2 gasim@mdp.ac.id

## Abstrak
Seperti yang kita ketahui saat ini, Indonesia memiliki banyak makanan khasnya masing- masing  pada  setiap  daerah.  Contohnya  pempek  merupakan  makanan  khas  dari  Palembang, Sumatra  Selatan.  Bahan  pembuatan  pempek  tidak  hanya  menggunakan  ikan  saja,  namun banyak  berbagai  formula  adonan  sehingga  menciptakan  komposisi  citra  rasa  yang  berbeda. Perbedaan  yang  terjadi  pada  formula  adonan  saat  pembuatan  pempek  akan  mempengaruhi tekstur  dan  rasa,  karena  terdapat  campuran  ikan  dan  banyaknya  tepung.  Pada  penelitian menggunakan  teknik  blok  citra  dengan  fitur  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix)  dan metode jaringan syaraf tiruan. Ekstraksi fitur GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) yang digunakan terdiri dari Entropy, Standard Deviation, Contrast, Angular Second Moment(ASM)/ Homogeneity,  Correlation,  dan  Inverse  Different  Moment  (IDM)/  Energy.    Dataset  yang digunakan  penelitian  kali  ini  yaitu  menggunakan  hasil  terbaik  pada  jarak  potret  13  cm penelitian terdahulu. Terdapat 4 jenis perbandingan yang digunakan yaitu 1 ikan 1 tepung, 1,5 ikan  1  tepung,  2  ikan  1  tepung,  dan  1  ikan  2  tepung.  Hasil  pengenalan  yang  didapat  pada penelitian  ini  sebanyak  360  data  latih  yang  dikenali  dan  89  data  uji  yang  dikenali  dan mendapatkan tingkat akurasi sebesar 37,08%.
Kata kunci — Pempek, Teknik Blok Citra, GLCM, Jaringan Syaraf Tiruan

## Abstract
As we know today, Indonesia has many unique foods, each in each region. For example, pempek is a typical food from Palembang, South Sumatra. The ingredients for making pempek do  not  only  use  fish,  but  there  are  many  different  dough  formulas  that  create  different  flavor compositions. Differences that occur in the dough formula when making pempek will affect the texture and taste, because there is a mixture of fish and the amount of flour. The research uses image block techniques with GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) features and artificial neural  network  methods.  The  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix)  feature  extraction used  consists  of  Entropy,  Standard  Deviation,  Contrast,  Angular  Second  Moment  (ASM)/ Homogeneity,  Correlation,  and Inverse  Different  Moment  (IDM)/  Energy.  The dataset used  in this study is to use the best results at a portrait distance of 13 cm from previous studies. There are 4 types of comparisons used, namely 1 fish 1 flour, 1.5 fish 1 flour, 2 fish 1 flour, and 1 fish 2 flour. The recognition results obtained in this study were 360 recognized training data and 89 recognized test data and obtained an accuracy rate of 37.08%.
Keywords — Pempek, Image Blocks Model, GLCM, Artificial Neural Network.

## 1. PENDAHULUAN
Seperti yang kita ketahui saat ini, Indonesia memiliki banyak makanan khasnya masing- masing  pada  setiap  daerah.  Contohnya  pempek  merupakan  makanan  khas  dari  Palembang, Sumatera  Selatan.  Pempek  begitu  digemari  oleh  orang  banyak,  bahkan  pempek  juga  sangat digemari oleh orang luar daerah sehingga sering dijadikan sebagai oleh-oleh.
Produksi  pempek  merupakan  Industri  Kecil  dan  Menengah  (IKM)  yang  paing  banyak diusahakan di Kota Palembang. Hal ini terkait dengan budaya makan pempek pada masyarakat Palembang yang mengakibatkan realisasi angka konsumsi ikan di Provinsi Sumsel yang tinggi mencapai 35,31 kg/kap/tahun melebihi realisasi rata-rata angka konsumsi ikan nasioanal sebesar 22,89 kg/kap/tahun di tahun 2012 (Kementrian Kelautan dan Perikanan, 2013).
Terdapat  berbagai  jenis  pempek  di  anataranya  lenjer,  kapal  selam,  panggang,  lenggang, kulit, otak-otak, tahu, keriting, telur, pistel, adaan maupun pempek kreasi seperti pempek sosis sapi,  pempek  baso  sapi,  dan  pempek  lenggang  keju  (Disperindagkop  Kota  Palembang,  2011). Bahan pembuatan pempek tidak hanya menggunakan ikan saja, namun banyak berbagai formula adonan sehingga  menciptakan komposisi citra rasa yang berbeda. Perbedaan yang terjadi pada formula adonan saat pembuatan pempek akan  mempengaruhi tekstur dan rasa, karena terdapat campuran ikan dan banyaknya tepung. Formula adonan juga dapat menghasilkan komposisi dan juga karakteristik pada pempek yang berbeda-beda.
Perbandingan  komposisi  tidak  hanya  dapat  dilakukan  oleh  manusia  tapi  juga  dapat dilakukan  secara  elektronik  yaitu  dengan  kecerdasan  buatan.  Pada  penelitian  terdahulu  yang telah  dilakukan  oleh  [1]  membahas  mengenai  identifikasi  kadar  ikan  pada  pempek menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  berdasarkan  tekstur  permukaan.  Penelitian  ini  mengukur kadar  ikan  dan  tepung  pada  pempek  dengan  berdasarkan  tekstur  permukaan,  dimana  pada penelitian ini menggunakan Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) untuk ekstrasi fitur dan menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan.  Tingkat  akurasi  kadar  ikan  pada  pempek menggunakan Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) sebagai input dalam Jaringan Syaraf Tiruan memperoleh tingkat keberhasilan identifikasi sebesar 49%.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [2]  mengenai  perbandingan  tingkat  akurasi pengenalan  kadar  ikan  pada  pempek  berdasarkan  jarak  potret  dengan  metode  pengenalan jaringan syaraf tiruan backpropagation . Perbandingan yang digunakan yaitu 1 Tepung 1 Ikan, 1 Tepung 1.5 Ikan, 2 Tepung 1 Ikan, dan 1 Tepung 2 Ikan. Jarak potret yang digunakan 18 cm, 15 cm,  13  cm  dan  10  cm  dengan  kamera  beresolusi  12  mp.  Metode  pengenalan  yang  digunakan yaitu  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  ektrasi  fitur  menggunakan Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM)  dan  Syaraf  Tiruan  dan  ekstrasi  fitur  menggunakan Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM)  yang  terdiri  dari Entropy,  Standard  Deviation,  Contrast,  Angular  Second Moment (ASM)/ Homogeneity,  Correlation, dan Inverse  Different  Moment (IDM)/ Energy . Dalam  penelitian  ini  menghasilkan  jarak  potret  13  cm  memiliki  tingkat  akurasi  pengenalan paling tinggi  yaitu sebanyak 51 pengenalan dari 240 data uji dengan hasil perhitungan tingkat akurasi sebesar 21.25% dibandingkan dengan hasil perhitungan dengan jarak potret lainnya.
Tidak  hanya  itu  penilitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [3]  mengenai  perbandingan tingkat  akurasi  pengenalan  kadar  ikan  pada  pempek  berdasarkan  resolusi  kamera  dengan metode  pengenalan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation .  Ada  4  jenis  perbandingan  yang digunakan diantaranya adalah dengan perbandingan takaran 1 ikan 1 tepung, 1,5 ikan 1 tepung, 2  ikan  1  tepung  dan  1  ikan  2  tepung.  Ada  4  tingkat  resolusi  kamera  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  diantaranya  adalah  2MP,  4MP,  8MP  dan  16MP  dengan  jarak  pengambilan  citra ±15cm.  Menggunakan  metode  pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  serta  ekstraksi  fitur  dengan metode  GLCM  (Grey  Level  Co-Occurrence  Matrix)  diantaranya  yaitu  Entropy,  Contrast, Standard  Deviation,  Angular  Second  Moment(ASM)/  Homogeneity,  Inverse  Different
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113 E–ISSN: 2775-879 101
Nurdiana, et., al [ Identifikasi Kadar Ikan pada Pempek Menggunakan Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM dan Metode JST]
Moment(IDM)/Energy  dan  Correlation.  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.
Teknik  blok  citra  juga  pernah  dilakukan  pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh [4].  Penelitian  terdahulu  ini  membahas  Identifikasi  Kadar  Semen  dan  Pasir  Melalui  Citra Permukaan  Menggunakan  Teknik  Blok  Citra.  Pada  penelitian  ini  model  eksperimen  yang digunakan adalah teknik blok citra dan citra LBP, dengan jenis campuran semen dan pasir yang digunakan adalah 1:1 , 1:1.5 , 1:2 , 1:2.5 , 1:3 , dan 1:3.5. Metode pengenalan yang digunakan adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dengan  algoritma  propagasi  balik.  Banyaknya  sampel pelatihan JST adalah 600 sampel, dan 120 sampel untuk pengujian. Penelitian ini menggunakan teknik blok citra sebelum ekstraksi fitur dilakukan. Fitur yang digunakan adalah mean, standar deviasi,  entropy,  skewness,  dan  kurtosis  dari  citra  LBP.  Hasil  pelatihan  JST  mendapatkan arsitektur tiga lapisan tersembunyi, dengan pengujian menunjukkan tingkat akurasi pengenalan sebesar 80%.
Berdasarkan uraian diatas, sudah ada peneliti terdahulu yang mengidentifikasi kadar ikan pada  pempek  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  ekstraksi  GLCM  ( Gray Level  Co-occurance  Matrix). Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  adalah  sebuah  fitur ekstraksi yang  mengambil konsep dari seon-order statistical features yang  merupakan pecahan dari  Harallick  features.  GLCM  diketahui  baik  dalam  mengekstrasi  ciri  dari  tekstur  sebuah gambar [5]. GLCM sebagai metode yang sangat baik digunakan untuk menentukan tekstur dan memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Kompleksitas tekstur  gambar  sulit  untuk  mendefinisikan dan  mengukur,  tetapi  GLCM  dapat  digunakan  untuk  mengukur  dan  membandingkan  berbagai aspek  tekstur  [6].  Pada  citra  metode  blok,  dengan  membagi  citra  menjadi  empat  bagian  yang sama.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  jumlah  fitur  yang  digunakan  dan  meningkatkan pengenalan terhadap jenis [7].
Penelitian kali ini akan menggunakan fitur yang sama yaitu fitur GLCM ( Gray Level Co- occurance  Matrix) tetapi  menggunakan  teknik  blok  citra  dan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Banyak hal yang mempengaruhi tingkat akurasi pengenalan pada identifikasi kadar ikan dalam pempek. Penelitian identifikasi kadar ikan dalam pempek belum ada yang menggunakan teknik blok citra, sehingga belum diketahui tingkat akurasi pengenalan kadar ikan dalam pempek jika menggunakan  teknik  blok  citra.  Maka  penelitian  ini  peting  untuk  dilakukan,  agar  dapat mengetahui tingkat akurasi pengenalan kadar ikan dalam pempek.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pempek
Pempek adalah salah satu makanan khas Palembang Propinsi Sumatera Selatan yang saat ini sudah terkenal di semua kalangan masyarakat yang mempunyai tekstur kenyal. Bahan dasar yang digunakan untuk pembuatan pempek adalah daging ikan yang sudah digiling, tapioka, air, garam,  dan  bumbu  tambahan  lain  (Asanti,  2015).  Pempek  memliki  cita  rasa  khas  dan  disukai masyarakat,  memiliki  nilai  ekonomi  dan  gizi  yang  cukup  tinggi.  Kandungan  gizi  utama  pada pempek  adalah  protein,  lemak,  dan  karbohidrat  yang  diperoleh  dari  ikan  dan  tepung  tapioka. Kandungan  gizi  lainnya  berupa  vitamin  dan  mineral.  Perbandingan  ikan,  air,  tepung  tapioka, dan  garam  sangat  berpengaruh  terhadap  nilai  gizi,  rasa,  warna,  kekenyalan  serta  karakteristik lainnya. Penggunaan ikan akan mempengaruhi cita rasa dan aroma makanan ini  (Murtado et al. 2014)
Terdapat berbagai jenis pempek di antaranya lenjer, kapal selam, panggang, lenggang, kulit,  otak-otak,  tahu,  keriting,  telur,  pistel,  adaan  maupun  pempek  kreasi.  Pempek  juga  dapat
disajikan  dengan  cara  direbus  ataupun  digoreng.  Adapun  gambar  aneka  jenis  pempek  yang sering kali ditemui pada Gambar 1
Gambar 1. Aneka Jenis Pempek
2.2 GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix)
Menurut Abdul Kadir dan Adhi Susanto [8] Gray Level Co-occurrence Matrix (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 antarpasangan dua piksel citra asli diperhitungkan.
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  adalah  teknik  untuk  mengambil  sebuah tekstur  gambar. Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  merupakan  matriks  yang menggambarkan 3 frekuensi munculnya pasangan piksel pada jarak d dan orientasi arah dengan sudut dalam  citra  yang  digunakan  untuk  menghitung  fitur-fiturgray  level  co-occurrence matrix.  Jarak  d  yang  digunakan  adalah  1  yang  dinyatakan  dalam  piksel,  sementara  untuk orientasi sudut dinyatakan dalam derajat dengan sudut 0 0 , 45 0 , 90 0 , dan 135 0 . dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Arah dan Jarak Dalam GLCM
Dapat dilihat simbol (x)  merupakan acuan. Pixel 1,2,3,4 memiliki jarak yang sama dari piksel  (x)  yaitu  d=1.  Piksel  1  memiliki  arah  q=0 0 ,  piksel  2  memiliki  arah  q=45 0 ,  piksel  3 memiliki arah q=90 0 dan piksel 4 memiliki arah q=135 0 . Setelah memperoleh matriks co-ocurrance pada modul, penelitian ini menggunakan fitur gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM)  dalam  penelitian  dengan  perhitungan  ciri  statistik orde dua, yaitu:
a. Contrast
Menunjukkan  ukuran  penyebaran  (momen  inersia)  elemen-elemen  matriks  citra.  Jika letaknya jauh dari diagonal utama, nilai kekontrasan besar. Secara visual, nilai kekontrasan adalah  ukuran  variasi  antar  derajat  keabuan  suatu  daerah  citra.  Dihitung  dengan menggunakan persamaan (1).
CON = ∑ i=1 ∑ j=1 ( i-j ) 2 P(i,j) (1)
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113 E–ISSN: 2775-879 103
Nurdiana, et., al [ Identifikasi Kadar Ikan pada Pempek Menggunakan Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM dan Metode JST]
Dengan keterangan i=baris, j=kolom, dan p = pasangan matrix intensitas co-occurrence. b. Correlation
Menunjukkan  ukuran  ketergantungan  linier  derajat  keabuan  citra  sehingga  dapat memberikan  petunjuk  adanya  struktur  linier  dalam  citra.  Dihitung  dengan  menggunakan persamaan (2).
COR = ∑   ∑  ,.,
(2)
Dengan keterangan i=baris, j=kolom, p = pasangan matrix intensitas co-occurrence, µ = nilai rata-rata semua elemen matriks dan ϭ = variansi dari matriks.
c. Energy
Energi  menghitung  keseragaman  antar  pixel  yang  memiliki  pasangan  berulang  dalam  citra, dapat dihitung menggunakan persamaan (3).
Energy = ∑ ∑ , (3)
Dimana  P_(i,j)  adalah  matriks  GLCM, µ adalah  mean  dan σ adalah  standar  deviasi  dari matriks GLCM dan i serta j merepresantikan baris dan kolom dari matriks GLCM
d. Homogeneity
Homogeneity merujuk pada Inverse Difference Moment yang merupakan kemiripan terhadap intensitas  yang  didapatkan  dalam  sebuah  gambar.  Secara  garis  besar  gambar  yang homogenus  akan  memiliki  nilai  gray  level  yang  uniform  dan  memiliki  nilai  invere  value yang tinggi, dapat dihitung menggunakan persamaan (4).
Homogeneity = ∑ ∑ (4)
e. Entropy
Entropy menyatakan  ukuran  ketidakteraturannya  distribusi  derajat  keabuan  pada  citra. Nilainya tinggi jika elemen pada GLCM memiliki nilai yang relative sama. Nilai rendah jika elemen GLCM dekat dengan nilai 0 dan 1 dapat dihitung menggunakan persamaan (5). Entropy = ∑ i = 1 ∑ j p (i,j), log p (I,j)
(5)
f. Standart Deviation
Standart Deviation biasa digunakan untuk mengukur distribusi nilai positif dan negative dari suatu anggota terhadao nilai rata-rata semua anggotanya.

## 2.3 Teknik Blok Citra
Blocking  adalah  proses  membagi  citra  RGB  menjadi  empat  blok  yang  masing-masing berukuran 250x250 piksel. Metode ini dilakukan karena tekstur gambar pempek memiliki sifat berulang pada setiap persegi tertentu. Walaupun tekstur antar blok tidak sama, namun memiliki keterikatan  antar  belokan,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  nilai  fitur  [7].    Metode  ini diharapkan  dapat  mengurangi  jumlah  fitur  yang  digunakan,  dan  meningkatkan  tingkat pengenalan. Teknik blok citra ini biasanya dilakukan sebelum ekstraksi fitur. Pada teknik blok citra  ini, satu  buah citra  akan  dibagi  menjadi  4  bagian  kemudian  masing-masing  dari  keempat citra  itu  akan  dilakukannya  ekstraksi  fitur.  Sehingga  jika  pada  fitur  terdapat  4  variabel,  maka akan terbentuk menjadi 4x4 sehingga akan terbentuk 16 nilai.

## Gambar 3. Teknik Blok Citra

## 2.4 Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut Solikhun, M. Safii dan Agus Trisno [9] Jaringan Syaraf Tiruan adalah paradigm pemrosesan  suatu  informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  sel  syaraf  biologi.  Jaringan  ini biasanya  diimplementasikan  dengan  menggunakan  komponen  elektronik  atau  disimulasikan pada aplikasi komputer. Pada gambar 4 terdapat arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan.
Gambar 4. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113 E–ISSN: 2775-879 105
Menurut  Pratama  R.A  dan  Anifah  L  [10]  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ditentukan  oleh  3  hal yaitu:
1. Pola hubungan antara neuron.
2. Metode untuk menentukan bobot penghubung.
3. Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada  perhitungan  input  yang  diterima  oleh  neuron,  setelah itu diteruskna ke neuron yang berikutnya.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  melakukan  identifikasi  kadar  ikan  pada  pempek  menggunakan  teknik blok citra dengan fitur GLCM dan metode Jaringan Syaraf Tiruan.

## 3.2 Studi Literatur
Tahapan ini melakukan studi literatur yang  berhubungan dengan penelitian terkait, bisa melalui buku ataupun jurnal penelitian terdahulu.

## 3.3 Pengumpulan Data
Tahapan ini melakukan pengumpulan data yang diperlukan terkait dengan penelitian yang akan  dilakukan,  yaitu  menggunakan  dataset  dari  penelitian  terdahulu  [2]  yang  memiliki persentase akurasi terbaik. Dimana dataset yang terpilih yaitu dataset yang diambil dengan jarak potret  13  cm  memiliki  tingkat  akurasi  pengenalan  paling  tinggi.  Dataset  memiliki  4  jenis pempek dengan perbandingan ikan dan tepung mulai dari perbandingan 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  pertiap  1  bandingnya  seberat  200  gram.  Citra  yang  berupa  foto  akan  diambil menggunakan kamera Belakang Iphone 7+ dengan dua lensa 12 megapiksel, pada siang hari di waktu 13:00 WIB s/d 16:00 di luar ruangan dengan keadaan cuaca terik matahari.  Pemotongan citra  foto  objek  yang  telah  dipilih  sebelumnya  dipotong  dengan  ukuran cropping berdasarkan luas  area  yakni  5  cm  x  5  cm  dan  pengukuran  pixel  dibantu  menggunakan  teknik  melakukan potret  pada  penggaris  berdasarkan  jarak  potret  yang  ditentukan  yaitu  13  cm.  Sehingga  untuk jarak potret 13 cm didapat 1287 pixel x 1287 pixel menggunakan aplikasi Paint 3D , Kemudian  dilakukan  pemilihan  citra  terhadap  foto  objek  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Pemilihan  ini  bertujuan  untuk  menghindari  adanya  hasil  foto  yang  tidak  sesuai seperti noise, blur dan sebagainya. Dapat dilihat pada Gambar 5.
(a) Contoh Noise (b) Contoh Blur
Gambar 5. Contoh Foto Noise dan Blur
Data citra yang digunakan pada penelitian kali ini adalah citra Pempek. Kemudian dibagi lagi menjadi citra latih dan citra uji. Citra data latih yaitu data yang berisi nilai yang digunakan untuk menentukan kelas yang cocok. Sedangkan citra data uji adalah data yang berisi data baru yang  akan  diidentifikasi  oleh  model  yang  telah  dibuat  dan  diketahui  nilai  akurasi  dari  proses identifikasi. Berikut adalah data latih dan data uji dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Latih dan Data Uji No. Sampel/Citra Latih Uji 1. 1 Ikan 1 Tepung 1:1 90 60 2. 1.5 Ikan 1 Tepung 1.5:1 90 60 3. 2 Ikan 1 Tepung 2:1 90 60 4. 1 Ikan 2 Tepung 1:2 90 60 Jumlah 360 240 600

## 3.4 Model Blok Citra
Pada  model  blok  citra  ini,  satu  buah  citra  akan  dibagi  menjadi  4  blok,  dimana  masing- masing blok tersebut akan dilanjutkan pada ekstraksi GLCM.
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113 E–ISSN: 2775-879 107
Nurdiana, et., al [ Identifikasi Kadar Ikan pada Pempek Menggunakan Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM dan Metode JST]

## Gambar 6. Model Blok Citra

## 3.5 Ekstraksi Ciri GLCM
Pada ekstraksi ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) biasanya menggunakan 4 variabel,  maka  akan  terbentuk  4x4  ataupun  16  nilai.  Setelah  dilakukan  ekstraksi  ciri menggunakan  GLCM,  kemudian  hasil  dari  citra  akan  digunakan  untuk  proses  latih menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan.

## 3.6 Pelatihan JST dan Model
Tahapan ini peneliti akan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk membantu proses  identifikasi  kadar  ikan  dengan  nilai  yang  didapatkan  dari  ekstraksi  GLCM  untuk menghasilkan output yang dapat digunakan pada tahap pengujian.

## 3.7 Hasil
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  pengujian  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  dari metode yang digunakan. Untuk mengetahui tingkat keberhasilan pengenalan akan dihitung nilai Akurasi dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
= ∑ !"#$%&'( )"#'* ∑ !"#$%&'( + 100% (3.1)
Keterangan: ∑ identifikasi benar = Jumlah data dikenali ∑ identifikasi = Jumlah data uji

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi
Pada tahap ini mengimplementasikan metodologi hasil penelitian yaitu ektraksi fitur dan model JST (Jaringan Syaraf Tiruan) untuk memperoleh hasil yang diinginkan dalam penelitian.

## 4.1.1 Implementasi Teknik Blok Citra
Pada  teknik  blok  citra  ini,  satu  buah  citra  akan  dibagi  menjadi  4  blok,  dimana  masing- masing  blok  tersebut  akan  dilanjutkan  pada  ekstraksi  GLCM.  Metode  ini  dilakukan  karena tekstur  citra  pempek  memiliki  sifat  berulang  pada  setiap  persegi  tertentu.  Walaupun  tekstur antar  blok  tidak  sama,  namun  memiliki  keterikatan  antar  belokan,  sehingga  dapat  dijadikan sebagai nilai fitur.
Pada dataset citra pempek ini terdapat ukuran penuh sebesar 1287x1287 piksel. Dimana citra tersebut terbagi lagi menjadi 4 blok yaitu, blok kiri atas (i1) 643x643, blok kanan atas (i2) 644x643,  blok  kiri  bawah  (i3)  643x644,  dan  blok  kanan  bawah  (i4)  644x644.  Proses  ini dilakukan pada keseluruhan citra data latih dan citra data uji.
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113 E–ISSN: 2775-879 109
Nurdiana, et., al [ Identifikasi Kadar Ikan pada Pempek Menggunakan Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM dan Metode JST]

## Gambar 7. Tenik Blok Citra

## 4.1.2 Implementasi Ekstraksi Fitur
Implementasi ekstraksi fitur pada tahapan ini yaitu dengan melakukan ekstraksi ciri untuk data  citra  latih  dan  data  citra  uji  dengan  menggunakan  nilai  dari  model  blok  citra  dan  GLCM (Gray  Level  Co-ocurrance  Matrix) .  Nilai  dari  ekstraksi  data  citra  latih  disimpan  dengan penamaan “latih” dan untuk nilai dari ekstraksi data citra uji disimpan dengan penamaan “uji”. Pada  data  citra  latih  dan  data  citra  uji  yang  telah  diekstraksi  masing-masing  memiliki  6  nilai yang terdiri dari Standard Deviation,
Entropy, Contrast, Angular Second
Moment(ASM)/Homogeneity, Correlation, dan Inverse Different Moment(IDM)/Energy.

## 4.1.3 Implementasi Model Jaringan Syaraf Tiruan
Implementasi  model  jaringan  syaraf  tiruan  pada  tahapan  ini,  peneliti  akan  melakukan penelitian JST (Jaringan Syaraf Tiruan) dengan menggunakan MATLAB berdasarkan data latih yang telah di model blok citrakan dan diekstraksi fitur GLCM yang disimpan dengan penamaan
“latih” sehingga JST tersebut bisa mengetahui dan mengenali data latih. Kemudian untuk nilai target pada data latih disimpan dengan penamaan “target”. Nilai target dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Nilai Target Data Latih 1:1 1.5:1 2:1 1:2 1-90 91-180 181-270 271-360 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Pada  proses  pelatihan  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  digunakan  perintah  net_5  = patternnet([5], 'traingdx') perintah ini untuk pembentukan Jaringan Syaraf Tiruan pada layer 1, max_fail ( maximum validation failures) sebesar 5, min_grad (minimum performance gradient) sebesar  1e-16, lr (learning  state)  sebesar  0.01,  menggunakan  nilai epochs sebesar  50000,  dan goal sebesar 1e-11. Hasil training pada Jaringan Syaraf Tiruan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Training pada Jaringan Syaraf Tiruan No Banyak Neuron Hidden Layer Epoch Performance Epoch Performance Banyak Dikenali Layer 1 Layer 2 Layer 3 Data Latih Data Uji 1 5 50000 50000 0.0850 313 71 2 10 50000 50000 9.63e-05 360 78 3 15 50000 46678 9.99e-12 360 74 4 20 50000 18406 9.96e-12 360 83 5 25 50000 11248 9.99e-12 360 87 6 30 50000 8620 9.94e-12 360 79 7 35 50000 9507 9.98e-12 360 84 8 40 50000 7354 9.96e-12 360 89 9 45 50000 7043 9.98e-12 360 79 10 50 50000 6377 9.97e-12 360 81 … … … … … … … … … 47 55 55 40 50000 4868 1.00e-11 360 78 48 55 55 55 50000 6649 9.95e-12 360 78
Berdasarkan pada Tabel 3 diatas, terdapat hasil training pada Jaringan Syaraf Tiruan dari data latih dan data uji yang dilakukan untuk mengetahui hasil terbaik pada hidden layer ketika dilakukan train . Didapatkan hasil terbaik terdapat pada baris ke 8 pada layer ke 1 yang terdiri dari  40  neuron,  dengan  Epoch  sebesar  50000,  Performance  sebesar  7354,  Epoch  Performance sebesar  9.96e-12,  dan  data  latih  yang  dapat  dikenali  sebesar  360,  serta  data  uji  yang  dapat dikenali sebesar 89 sebagai model Jaringan Syaraf Tiruan pengenalan kadar ikan pada pempek dengan jarak potret 13 cm.

## 4.2 Pengujian Arsitektur JST dan Hasil
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan terhadap data uji.  Pengujian  pada  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ini  akan  menggunakan  rumus  akurasi, berikut rumus akurasi:
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113 E–ISSN: 2775-879 111
Nurdiana, et., al [ Identifikasi Kadar Ikan pada Pempek Menggunakan Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM dan Metode JST]
= ∑ /0123 401
∑ /0123 × 100% Tabel 4. Hasil Pengujian Data Uji No Perbandingan Kadar Ikan pada Pempek Jumlah Data Uji Jumlah Data Dikenali Jumlah Data Tidak Dikenali Akurasi Jenis Perbandingan Data Dikenali 1 1:1 60 23 37 38,33% 2 1.5:1 60 7 53 11,67% 3 2:1 60 19 41 31,67% 4 1:2 60 40 20 66,67% Total 240 89 151 37,08% Persentase Akurasi 100% 37,08% 62,92% -
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  terdapat  240  total  seluruh  data  uji  dengan  4  jenis perbandingan kadar ikan. Masing-masing jenis perbandingan mempunyai 60 data uji yaitu, pada jenis perbandingan 1 ikan 1 tepung mampu mengenali data sebanyak 23 data uji dan yang tidak dikenali sebanyak 37 data uji, pada jenis perbandingan 1,5 ikan 1 tepung mampu mengenali data sebanyak  7  data  uji  dan  yang  tidak  dikenali  sebanyak  53  data  uji,  pada  jenis  perbandingan  2 ikan 1 tepung mampu mengenali data sebanyak 19 data uji dan yang tidak dikenali sebanyak 41 data uji, pada jenis perbandingan 1 ikan 2 tepung mampu mengenali data sebanyak 40 data uji dan  yang  tidak  dikenali  sebanyak  20  data  uji.  Sehingga,  dari  4  jenis  perbandingan  kadar  ikan pada  pempek  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  memperoleh  nilai  persentase  tingkat  akurasi sebesar 37,08%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian kali ini diawali dari penelitian terdahulu mengenai tingkat akurasi pengenalan kadar ikan pada pempek. Maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:
1. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  4  jenis  perbandingan  kadar  ikan  pada  pempek. Perbandingan tersebut yaitu 1 ikan 1 tepung, 1.5 ikan 1 tepung, 2 ikan 1 tepung, dan 1 ikan 2 tepung.  Hasil  penelitian  terdahulu  mengenai  tingkat  akurasi  pengenalan  kadar  ikan  pada pempek  (Nurul,  2021)  dengan  jarak  potret  13  cm  menggunakan  fitur  GLCM (Gray  Level Co-occurrence  Matrix) dan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  memperoleh  pengenalan  paling tinggi  yaitu  sebanyak  352  data  latih  yang  dikenali  dan    51  data  uji  yang  dikenali.  Namun pada penelitian kali ini menggunakan teknik blok citra dengan fitur GLCM (Gray Level Co- occurrence  Matrix) dan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  Tabel  4.2  memperoleh pengenalan  paling  tinggi  yaitu  sebanyak  360  data  latih  yang  dikenali  dan  89  data  uji  yang dikenali.  Maka  dari  itu  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  menggunakan  teknik  blok citra  dengan  fitur  GLCM (Gray  Level  Co-occurrence  Matrix) dan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  lebih  baik  dibandingkan  dengan  menggunakan  fitur  GLCM (Gray  Level  Co- occurrence Matrix) dan metode Jaringan Syaraf Tiruan.
2. Menggunakan teknik blok citra dengan fitur GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) dan metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  1  hidden  layer  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 37,08% dapat dilihat pada Tabel 4.3.

## 5. SARAN
Berdasarkan  dari  kesimpulan  diatas,  terdapat  saran  yang  akan  digunakan  untuk pengembangan  penelitian  selanjutnya,  yaitu  pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menggunakan fitur ataupun metode yang berbeda untuk mengetahui tingkat akurasi yang lebih baik  pada  penelitian  selanjutnya.  Pada  objek  dataset  pempek  ini  juga  bisa  menggunakan  ikan tenggiri  ataupun  ikan  yang  lainnya  sehingga  tidak  hanya  menggunakan  ikan  gabus  saja  dan tepung  yang  digunakan  juga  bisa  beragam  atau  untuk  lebih  spesifiknya  menggunakan  Tepung Tani.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Sholihin,  M.  Rudhus.,  Satriya  Iswara  W, “Identifikasi  Kadar  Ikan  pada  Pempek Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berdasarkan  Tekstur  Permukaan,” pp.  7–15, 2018.
[2] G. Vianita Nurul., “Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan pada Pempek Berdasarkan  Jarak  Potret  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation,” pp. 1–18, 2021.
[3] G. Amatullah, Ira Novia., “ Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan \pada Pempek  Berdasarkan  Resolusi  Kamera  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation ,” pp. 1–18, 2021.
[4] R. T. Gasim, Sudiadi, Desy Iba Ricoida, Rusbandi, “Identifikasi Kadar Semen dan Pasir Melalui Citra Permukaan Menggunakan Teknik Blok Citra,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 7, No. 2, pp. 188–199, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.371.
[5] V. K. P. Kurniadi, Felix Indra., “Gray Level Co-ocurence Matrix Untuk Pengekstrasian Ciri Topeng Cirebon,” 2020.
[6] A.  S.  Anton,  Supriadi  Rustad,  Guruh  Fajar  Shidik, Classification  of  Tomato  Plant Diseases Through Leaf Using Gray-Level Co-occurrence Matrix and Color Moment with Convolutional Neural Network Methods . 2021.
[7] S. H. Gasim, Kudang Boro Seminar, Agus Harjoko, “Image Blocks Model for Improving Accuracy in Identification Systems of Wood Type,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , Vol. 4, No. 6, pp. 48–53, 2013, doi: 10.14569/ijacsa.2013.040607.
[8] A. Kadir and A. Susanto, “Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra,” No. January 2013, p. 640, 2013.
[9] A.  T.  Solikhun,  M.Safii, “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Tingkat Pemahaman  Sisiwa  Terhadap  Matapelajaran  Dengan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,”  J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput. dan  Inform. , Vol.  1,  No.  1,  pp.  24– 36, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.26.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 99-113 E–ISSN: 2775-879 113
Nurdiana, et., al [ Identifikasi Kadar Ikan pada Pempek Menggunakan Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM dan Metode JST]
[10]  L. A. Pratama, Ricky Ardian., “Peramalan Beban Listrik Jangka Panjang Provinsi D.I. Yogyakarta  Menggunakan  Neural  Network  Backpropagation,”  J.  Tek.  Elektro ,  Vol.  05, No. 03, pp. 0–47, 2016.
[11]  B.  Cahyono, “Penggunaan  Software  Matrix  Laboratory  (Matlab)  Dalam  Pembelajaran Aljabar  Linier,”  Phenom.    J.  Pendidik.  MIPA ,  Vol.  1,  No.  1,  pp.  45–62,  2016,  doi: 10.21580/phen.2013.3.1.174.