http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Perbandingan Algoritma

## Decision Tree C4.5 dan Naive Bayes
pada Analisis Tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix

## Menggunakan Citra Wajah
1 Hamdun Sulaiman*, 2 Dwiza Riana, 3 Achmad Rifai
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Jakarta Pusat, Indonesia
2 Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri
3 Teknik Informatika, STMIK Nusa Mandiri
2,3 Nusa Mandiri Tower Jatiwaringin, No 2, Cipinang Melayu, Makasar, jakarta Timur, 13620, Indonesia *e-mail: hamdun.hsl@bsi.ac.id
( received : 23 Februari 2021, revised : 12 April 2021, accepted : 6 Mei 2021)

## Abstrak
Analisis tekstur lazim dimanfaatkan sebagai proses untuk melakukan klasifikasi dan interpretasi citra. Suatu proses klasifikasi citra berbasis analisis tekstur pada umumnya membutuhkan tahapan ekstraksi ciri,  yang  terdiri  dari  tiga  macam  metode  yaitu  metode  statistik,  metode  spaktral  dan  metode struktural.  Metode  GLCM  (Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix)  termasuk  dalam  metode  statistik  di mana  dalam  perhitungan  statistiknya  menggunakan  distribusi  derajat  keabuan  dengan  mengukur tingkat  kekontrasan,  granularitas  (ukuran),  dan  kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan  ketetanggaan antar  piksel  di  dalam  citra.  Tujuan  penelitian  ini  mencari  nilai  akurasi  yang  baik  dengan membandingkan  algoritma  decision  tree  C4.5  dan naive  bayes  pada  analisis tekstur  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  menggunakan  citra  wajah.  Tools  yang  digunakan  untuk  ektrasi  fitur menggunakan  MATLAB  dan  untuk  klasifikasi  algoritmanya  menggunakan  tools  Rapid  miner.  Dari hasil  penelitian  untuk  nilai  terbaik  pada  perbandingan  algoritma  dengan  analisis  tekstur  Gray-Level Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  menggunakan  citra  wajah.  Untuk  nilai  akurasi  terhadap  2  kelas dengan algoritma klasifikasi C4.5 sebesar 58,64%, sedangkan untuk nilai akurasi algoritma klasifikasi Naive  Bayes  sebesar  75,45%  sedangkan  untuk  nilai  akurasi  terhadap  3  kelas  dengan  algoritma klasifikasi  C4.5  sebesar  54,74%%,  sedangkan  untuk  nilai  akurasi  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes sebesar  62,63%.  Dapat  disimpukan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  memiliki  nilai  terbaik  dalam analisis tekstur Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) menggunakan citra wajah baik terhadap 2 kelas maupun yang 3 kelas.
Kata kunci: analisis tekstur, citra wajah, gray level co-occurrence matrix , algoritma c4.5 , algoritma klasifikasi naive bayes

## Abstract
Texture analysis is commonly used as a process for image classification and interpretation. An image classification  process  based  on  texture  analysis  generally  requires  feature  extraction  stages,  which consist of three types of methods namely statistical methods, spactral methods and structural methods. The GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) method is included in the statistical method in which statistical calculations use gray level distribution by measuring the contrast level, granularity (size), and  roughness  of  an  area  from  the  neighboring  relationships  between  pixels  in  the  image.  The purpose  of  this  study  is  to  find  a  good  value  of  accuracy  by  comparing  the  C4.5  decision  tree  and naive bayes on the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) texture analysis using face images. The tools  used for feature  extraction  use MATLAB  and for  the  classification  of  the  algorithm  use  Rapid Miner  tools.  From  the  results  of  the  study  for  the  best  value  in  the  comparison  of  algorithms  with Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) texture analysis using face images. For the accuracy of the two classes with C4.5 classification algorithm is 58.64%, while for the Naive Bayes classification algorithm accuracy value is 75.45% while for the accuracy of the 3 classes with C4.5 classification
algorithm is 54.74 %% , while for the Naive Bayes classification algorithm accuracy value is 62.63%. It can be concluded that the Naive Bayes algorithm has the best value in Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) texture analysis using face images for both classes and 3 classes.
Keywords: texture  analysis,  facial  image,  gray  level  co-occurrence  matrix,  c4.5  algorithm,  naive bayes classification algorithm.

## 1 Pendahuluan
Analisis tekstur lazim dimanfaatkan sebagai proses untuk melakukan klasifikasi dan interpretasi citra.  Suatu  proses  klasifikasi  citra  berbasis  analisis  tekstur  pada  umumnya  membutuhkan  tahapan ekstraksi ciri, yang terdiri dari tiga macam metode yaitu metode statistik, metode spaktral dan metode struktural.  Metode GLCM  (Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix) termasuk  dalam  metode  statistik  di mana  dalam  perhitungan  statistiknya  menggunakan  distribusi  derajat  keabuan  dengan  mengukur tingkat  kekontrasan,  granularitas  (ukuran),  dan  kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan  ketetanggaan antar piksel di dalam citra (Syifa et al., 2016).
Ekstraksi ciri dengan analisis tekstur dilakukan dengan mengambil ciri  dari citra grayscale untuk membedakan  obyek  satu  dengan  obyek  lainnya.  Pada  analisis  tekstur  secara  statistis,  fitur  tekstur dihitung  berdasarkan  distribusi  statistik  dari  kombinasi  intensitas  piksel  pada  posisi  tertentu  relatif terhadap lainnya dalam suatu matriks citra. Ekstraksi fitur merupakan langkah awal dalam melakukan klasifikasi  dan interpretasi citra.  Proses ini  berkaitan dengan    kuantisasi  karakteristik  citra  ke  dalam sekelompok nilai ciri yang sesuai (Sofie & Rizal, 2016).
Gray  Level  Co-occurrance  Matrix  (GLCM) dikembangkan  oleh  Haralick  et  al  (1973),  adalah metodologi  pemrosesan  gambar  yang  digunakan  untuk    menggambarkan  hubungan  spasial  antara nilai-nilai abu-abu dalam gambar 2  dimensi. Karya asli Haralick et al. (1973) melangkah lebih jauh untuk  menunjukkan  tingkat  penerapannya  pada photomicrographs  level  abu-abu  dari  serangkaian sampel batu pasir. Sejak itu, GLCM telah digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi. Dari semua teknik analisis tekstur,  saat  ini  mungkin  yang  paling  banyak digunakan  adalah  yang  didasarkan pada algoritma GLCM . Sebagai  cara  untuk  mengklasifikasikan gambar menggunakan pengukuran statistik urutan kedua (Kurniawan & Riana, 2018).
Dalam  penelitian  ini  akan  membandingkan  algoritma decision  tree  C4.5 dan naive  bayes pada analisis  tekstur GLCM menggunakan  citra  wajah,  yang  nantinya  algoritma  mana  yang  cocok  atau yang  mempunyai  nilai  akurasi  terbaik  untuk  analisis  tekstur GLCM dengan  membandingkan  kedua algoritma tersebut.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian yang dilakukan (Santoni et al., 2015) yang berjudul Cattle Race Classification Using Gray Level Co-occurrence Matrix Convolutional Neural Networks, Penelitian ini memodifikasi CNN menggunakan fitur GLCM. Modifikasi pada layer input dengan gambar GLCM dapat meningkatkan akurasi identifikasi ras sapi, dibandingkan dengan CNN itu sendiri. Titik kuat dari modifikasi adalah data informasi dalam lapisan input memiliki fitur yang lebih baik menggunakan fitur GLCM daripada gambar aslinya. Dalam metode ini, tidak memerlukan proses segmentasi untuk klasifikasi ras sapi dan menggunakan  tiga  sifat  fitur  GLCM,  ada  kontras,  energi  dan  homogenitas.  Citra  kontras  dan energi dapat  meningkatkan  akurasi  CNN,  tetapi  berbanding  terbalik  dengan  citra  homogenitas,  yang memiliki  akurasi  lebih  rendah.  GLCM-CNN  dapat  meningkatkan  akurasi  CNN  dengan  iterasi  kecil. Setelah  50  iterasi,  CNN  memiliki  akurasi  76.773%,  sedangkan  GLCM-CNN  menggunakan  gambar kontras dapat  memperoleh akurasi 89.677%, di mana akurasi ini diperoleh oleh CNN  menggunakan 100  iterasi.  Akurasi  tertinggi  diperoleh  oleh  GLCM-CNN  menggunakan  gambar  energi  dengan akurasi 93.763% untuk 100 iterasi. Penelitian yang dilakukan oleh (Vijayarani & Priyatharsini, 2015) yang  berjudul  Facial  Feature  Extraction  Based  On  FPD  and  GLCM  Algorithms,  pada  penelitian  ini menganalisis kinerja dua algoritma ekstraksi fitur wajah dengan membandingkan Face Part Detection (FPD)  dan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM),  terbukti  bahwa  fitur  ekstrak  GLCM  akurat. FPD  menggunakan  lima  belas  gambar  dan  semua  gambar  lima  belas  memiliki  fitur  yang  diekstrak sebagai  mata,  alis  dan  bibir.  Di  sini  hanya  kotak  pembatas  yang  mewakili  fitur  tetapi  tidak mengekstrak  secara  terpisah  untuk  semua  gambar.  GLCM  menggunakan  semua  gambar  lima  belas,
dan  ekstrak  fitur  secara  terpisah  sebagai  mata,  alis  dan  bibir.  Teknik  moment  affine  invariant dilakukan  dan  menggunakan  fitur  diekstrak  secara  mutlak  dan  benar  untuk  semua  gambar.  Hal  ini jelas  menunjukkan  bahwa  GLCM  mendeteksi  fitur  dengan  benar  daripada  algoritma  FPD.  Akurasi yang  diperoleh  algoritma  FPD  sebesar  78%  sedangkan  algoritma  GLCM  sebesar  90%.  Dari  ukuran akurasi  terbukti  bahwa  algoritma  GLCM  bekerja  lebih  baik  daripada  algoritma  FPD  dengan  nilai akurasi  tertinggi  dengan  menggunakan  SVM  (Support  vector  machine).  SVM  dilakukan  untuk melatih  dan  menguji  gambar  dan  menemukan  keakuratannya.  Dengan  melatih  dan  menguji  gambar, ditemukan  nilai  akurasi  tertinggi  dengan  mengekstraksi  fitur  secara  akurat  berdasarkan  parameter SVM.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hayatin,  2016)  yang  berjudul  Klasifikasi  Kelompok    Usia Berdasarkan  Citra  Wajah  Menggunakan  Algoritma  Neural  Network  Dengan  Fitur  Face Anthropometry  Dan  Kedalam  Kerutan.  Dalam  Penelitian  ini  Penelitian  ini  telah  mampu  melakukan pengelompokan  usia  berdasarkan  citra  wajah  menggunakan  face  anthropometry  dengan memperhitungkan  lebar  dan    kedalaman  kerutan.  Dimana  untuk  ekstraksi  kerutan  wajah  digunakan gabungan operator Sobel dan histogram equalization. Metode yang  digunakan untuk pengelompokan usia dibedakan menjadi 4 tahapan yaitu:  Praproses, identifikasi lokasi titik wajah, ekstraksi fitur dan klasifikasi.    Dengan  menggunakan  algoritma  NN,  metode  yang  diusulkan  telah  mampu mengelompokan  usia  dengan  cukup  baik  kedalam  3  kelas  yaitu  anak,  remaja    dan  tua  dengan  hasil akurasi pengujian sebesar 65%

## 3 Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  eksperimen.  Metode ini  menguji  kebenaran  sebuah  hipotesis  dengan  statistik  dan  menghubungkannya  dengan  masalah penelitian    (Kothari,  2004).  Jenis    penelitian  eksperimen  dibagi  dua,  yaitu  eksprimen  absolut  dan eksperimen  komparatif.  Eksperimen  absolut  mengarah  kepada    dampak  yang  dihasilkan    dari eksperimen.  Sedangkan  eksperimen  komparatif  yaitu  membandingkan  dua  objek  yang  berbeda, misalnya membandingkan  dua algoritma yang berbeda dengan melihat hasil statistik masing-masing mana yang lebih baik (Kothari, 2004).
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan perbandngan algoran klasifikasi decision tree (C4.5) dan  naive  bayes  pada  metode  analisis  tekstur  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  dengan menggunakan citra wajah, untuk mengetahui algoritma yang memiliki nilai akurasi yang baik dalam mengolah hasil ektrasi citra.
Metode pengumpulan data dibagi menjadi dua sumber data yaitu data primer dan data sekunder. Data  primer  yaitu  data  yang  dikumpulkan  pertama  kali,  dan  untuk  melihat  apa  yang  sesungguhnya terjadi  melalui  observasi,  interview,  kuesioner.  Data  sekunder  adalah  data  yang  telah  dikumpulkan dan  dianalisis  oleh  orang  lain  baik  yang  telah  dipublikasikan  maupun  yang  belum  dipublikasikan, misalnya  dari  dokumentasi,  literatur,  buku,  jurnal  dan  informasi  lainnya  yang  ada  hubungannya dengan masalah yang diteliti.
Dalam penelitian ini metode pengumpulan data untuk mendapatkan sumber data yang digunakan adalah  metode  pengumpulan  data  sekunder.  Data  utama  citra  wajah  dari  database  KinFaceW  yang dapat  diperoleh  melalui  alamat  web http://www.kinfacew.com/download.html sedangkan  data pendukung didapatkan dari buku, jurnal dan publikasi lainnya.
Gambar 1. Sampel Citra Wajah Anak
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2. Sampel Citra Wajah Dewasa
Gambar 3. Sampel Citra Wajah Tua
Tabel 1. Jumlah Data 2 Kelas Citra Kelas Jumlah Citra D-026 – D-115 T-016 – T-145 Dewasa Tua 90 130. Tabel 2. Jumlah Data 3 Kelas Citra Kelas Jumlah Citra A-001 – A-050 D-001 – D-048 T-001 – T-092 Anak Dewasa Tua 50 48 92
Penelitian ini akan membandingkan algoritma decision tree C4.5 dan Naive Bayes untuk mencari mana  algoritma  yang  terbaik  pada  analisis  tekstur  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) menggunakan citra wajah.
Pengujian terhadap metode yang akan digunakan, membutuhkan desain penelitian yang jelas dan tepat. Desain yang akan dibuat akan digunakan sebagai tahapan proses pengujian untuk mendapatkan hasil  yang  diinginkan.  Maka  dari  itu  pada  Gambar  1  menjelaskan  sebuah  model  desain  penelitian yang dilakukan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4.  Model Desain Penelitian
Dari kerangka model penelitian yang diusulkan pada Gambar 4.  Model Desain Penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Menyiapkan database citra wajah
2. Masukan citra
3. Melakuakan peningkatan kintras Preprocessing
4. Melakukan segmentasi cintra untuk mendapatkan nilai tekstur GLCM
5. Melakukan  training  dan  testing  untuk  2  kelas  terhadap  model  C4.5  dan  Naiv  Bayes  dan mencatat hasil Accuracy.
6. Melakukan  training  dan  testing  untuk  3  kelas  terhadap  model  C4.5  dan  Naiv  Bayes  dan mencatat hasil Accuracy.
7. Menilai model yang menghasilkan nilai Accuracy yang baik.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Ektrasi Fitur Citra Wajah
Di bawah ini merupakan hasil ektrasi fitur citra wajah  yang di implementasikan dengan analisis tekstur Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM ) ke dalam GUI MATLAB . Pertama masukan citra wajah yang akan di analisis, kemudian meningkatkan kontrasnya, selanjutnya di segmentasi citra yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dimasukan, yang nantinya akan ada classtering untuk memilih hasil segmentasi dalam analisis tekstur pada citra wajah dan akhirnya akan menghasilkan nilai parameter dari analisis tekstur tersebut.
Gambar 5.  Masukan Cintra dan Peningkatan Kontras
Gambar 6. Clusstering Segmentasi Citra
Gambar 7.  Hasil Segmentasi Citra

## 4.2 Pengujian Algoritma
Pengujian Algoritma bertujuan membandingkan algoritma Decision Tree (C4.5) dan algortima Naive Bayes  pada  nilai  teksur  GLCM  dengan  citra  wajah.  Yang  nantinya  algoritma  mana  yang  memiliki nilai akurasi terbaik.
1. Hasil Pengujian algoritma C4.5 a. Evaluasi dengan Cofusion Matrix 2 Kelas
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Model confusion matrix akan menghasilkan matrix yang terdiri dari true fositif atau true negative setelah data testing di masukan kedalam model confusion metrix hasilnya akan terlihat seperti gambar dibawah:
Gambar 8. Confusion Matrix Algoritma C4.5 Untuk 2 Kelas
Berdasarkan Gambar 8. dari 220 set data, bahwa algoritma C4.5 dapat memprediksi kelas dewasa sebanyak 0 dan 1 kelas dewasa dianggap tua. Kelas tua dapat diprediksi sebanyak 129 dan 90 kelas tua  dianggap  dewasa.  Sehingga  didapatkan class  precision atau sensitivity untuk  memprediksi  kelas dewasa  sebesar  0,00%  dan  untuk  kelas  tua  atau specifity sebesar  58,90%.  Class  recall  untuk true dewasa atau PPV sebesar 0,00% dan true tua atau NPV sebesar 99,23%. Dari data tersebut maka dapat dihitung nilai accuracy dengan menggunakan persaman.
Accuracy =
TP+TN TP+TN+FP+FN Accuracy = 0+129 = 0,58636 (58,64%)
0+129+90+1
b. Evaluasi dengan Cofusion Matrix 3 Kelas Model confusion matrix akan menghasilkan matrix yang terdiri dari true fositif atau true negative setelah data testing di masukan kedalam model confusion metrix hasilnya akan terlihat seperti gambar dibawah:
Gambar 9. Confusion Matrix Algoritma C4.5 Untuk 3 Kelas
Berdasarkan Gambar 9. dari 190 set data, bahwa algoritma C4.5 dapat memprediksi kelas anak sebanyak  42  ,  kelas  anak  dianggap  dewasa  27  kelas  dan  kelas  anak  dianggap  tua  21.  Kelas  dewasa dapat diperidiksi sebanyak 9, 18 dianggap tua dan 4 kelas dianggap anak. Kelas tua dapat diprediksi sebanyak  53,  12  dianggap  dewasa  dan  4  dianggap  anak.  Sehingga  didapatkan class  precision atau sensitivity untuk  memprediksi  kelas  anak  sebesar  46,67%,  untuk  dewasa  sebesar  29,03%  dan  untuk kelas tua atau specifity sebesar 76,81%. Class recall untuk true anak atau PPV sebesar 84,00%, true dewasa 18,75 dan true tua atau NPV sebesar 57,61%.
Dari data tersebut maka dapat dihitung nilai accuracy dengan menggunakan persaman.
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN Accuracy = 42+9+53 = 0,54736 (54,74%) 42+9+53+27+21+4+18+4+12 2. Hasil Pengujian algoritma Naive Bayes
a. Evaluasi dengan Cofusion Matrix 2 Kelas Model confusion matrix akan menghasilkan matrix yang terdiri dari true fositif atau true negative setelah data testing di masukan kedalam model confusion metrix hasilnya akan terlihat seperti gambar dibawah:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 10. Confusion Matrix Algoritma Naive Bayes Untuk 2 Kelas
Berdasarkan  Gambar  4.6.  dari  220  set  data,  bahwa  algoritma naive  bayes dapat  memprediksi kelas dewasa sebanyak 38 dan 2 kelas dewasa dianggap tua. Kelas tua dapat diprediksi sebanyak 128 dan  52  kelas  tua  dianggap  dewasa.  Sehingga  didapatkan class  precision atau sensitivity untuk memprediksi kelas dewasa sebesar 95,00% dan untuk kelas tua atau specifity sebesar 71,11%. Class recall untuk true dewasa atau PPV sebesar 42,22% dan true tua atau NPV sebesar 98,46%. Dari data tersebut maka dapat dihitung nilai accuracy dengan menggunakan persaman.
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN Accuracy = 38+128 = 0,7545(75,45%) 38+128+52+2
b. Evaluasi dengan Cofusion Matrix 3 Kelas
Model confusion matrix akan menghasilkan matrix yang terdiri dari true fositif atau true negative setelah data testing di masukan kedalam model confusion metrix hasilnya akan terlihat seperti gambar dibawah:
Gambar 11. Confusion Matrix Algoritma Naive Bayes Untuk 3 Kelas
Berdasarkan Gambar 4.7. dari 190 set data, bahwa algoritma naive bayes dapat memprediksi kelas anak sebanyak 43 , kelas anak dianggap dewasa 14 kelas dan kelas anak dianggap tua 2. Kelas dewasa  dapat  diperidiksi  sebanyak  2,  16  dianggap  tua  dan  5  kelas  dianggap  anak.  Kelas  tua  dapat diprediksi  sebanyak  74,  32  dianggap  dewasa  dan  2  dianggap  anak.  Sehingga  didapatkan class precision atau sensitivity untuk memprediksi kelas anak sebesar 72,88%, untuk dewasa sebesar 8,70% dan  untuk  kelas  tua  atau specifity sebesar  68,52%.  Class  recall  untuk true anak atau PPV sebesar 86,00%, true dewasa 4,17 dan true tua atau NPV sebesar 80,43%. Dari data tersebut maka dapat dihitung nilai accuracy dengan menggunakan persaman.
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN Accuracy = 43+2+74 = 0,6263 (62,63%) 43+2+74+14+2+5+16+2+32

## 4.3 Hasil Perbandingan Algoritma
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakuan,  dihasilkan nilai  perbandingan  algoritma decision tree dan algoritma naive bayes pada nilai analisis tekstur GLCM dengan menggunakan citra wajah bahwa:
Tabel 3. Hasil Perbandingan Algoritma Kelas Algoritma Decision Tree (C4.5) Algoritma Naive Bayes 2 Kelas 3 Kelas 58,64% 54,74% 75,45% 62,63%

## 5 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  untuk  nilai  terbaik  pada  perbandingan  algoritma  dengan  analisis  tekstur Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) menggunakan citra wajah. Untuk nilai akurasi terhadap 2 kelas  dengan  algoritma  klasifikasi  C4.5  sebesar  58,64%,  sedangkan  untuk  nilai  akurasi  algoritma klasifikasi  Naive  Bayes  sebesar  75,45%  sedangkan  untuk  nilai  akurasi  terhadap  3  kelas  dengan algoritma  klasifikasi  C4.5  sebesar  54,74%%,  sedangkan  untuk  nilai  akurasi  algoritma  klasifikasi Naive Bayes sebesar 62,63%.
Dapat  disimpukan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  memiliki  nilai  terbaik  dalam  analisis  tekstur Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) menggunakan citra wajah baik terhadap 2 kelas maupun yang 3 kelas.

## Referensi
[1]  Ardiyansyah,  Rahayuningsih,  P.  A.,  &  Maulana,  R.  (2018,  Juni).  Analisis  Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset  Blogger  Dengan  Rapid  Miner.  Jurnal Khatulistiwa Informatika, VOL. VI(p-ISSN: 2339-1928 & e-ISSN: 2579-633X), 20-28.
[2]  Buani, D. P. (2016). Optimasi Algoritma Naïve Bayes dengan Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Kesuburan (Fertility). Jurnal Evolusi , Volume 4 Nomor 1(ISSN : 2338 – 8161), 54-63.
[3]  Dewi,  R.  K.,  &  Ginardi,  R.  H.  (2014).  IDENTIFIKASI  PENYAKIT  PADA  DAUN  TEBU DENGAN  GRAY  LEVEL  COOCCURRENCE  MATRIX  DAN  COLOR  MOMENTS.  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 1, No. 2.
[4]  Dawson,  C.  W.  (2009).  Projects  in  Computing  and  Information  Systems  a  student’s  guide. Harlow, UK: Addison-Wesley.
[5]  Gujral,  E.  R.,  &  Nishi,  E.  (2015).  A  Novel  technique  for  the  Detection  of  Mixed  Noise  in Medical Images using Datamining. Vol.8, No.11 231-242.
[6]  Hayatin, N. (2016). Klasifikasi kelompok usia berdasarkan citra wajah menggunakan algoritma neural network dengan fitur face anthropometry dan kedalam kerutan. 61-67.
[7]  Kurniawan, I., & Riana, D. (2018). Analisa Tekstur Kulit Wajah Menggunakan Fitur Gray Level Co-Occurrance Matrix. Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT), 187-192.
[8]  Latif,M.H, A., Yusof,H, M., Sidek,S.N, & Rusli, N. (2015). Implementation Of GLCM Features In Thermal Imaging For Human Affective State Detection. IRIS, 308-315.
[9]  Li, R., Liu, P., Jia, K., & Wu, Q. (2015). Facial Expression Recognition under Partial Occlusion Based on Gabor Filter and Gray-level Co-occurrence Matrix.
[10] Maurya, R., Singh, S. K., Maurya, A. K., & Kumar, A. (2014). GLCM and Multi Class Support Vector Machine based Automated Skin Cancer Classification.
[11] Markkongkeaw,  A.,  Phinyomark,  A.,  Boonyapipha,  P.,  &  Phukpattaranont,  P.  (2013). Preliminary  Results  of  Breast  Cancer  Cell  Classifying  Based  on  Gray-Level  Co-occurrence Matrix. BMEiCON.
[12] Mishra,  S.,  Majhi,  B.,  Sa,  P.  K.,  &  Sharma,  L.  (2017).  Gray  level  co-occurrence  matrix  and random forest based acute lymphoblastic leukemia detection. 272–280.
[13] Mukminin,  A.,  &  Riana,  D.  (2017).  Komparasi  Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes  Dan  Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah. JURNAL INFORMATIKA, Vol.4 No.1, 21-31.
[14] Nugroho, D., Nhita, F., & Trantoro, D. (Agustus 2016). Prediksi Penyakit Menggunakan Genetic Algorithm (GA) dan Naive Bayes Untuk Data Berdimensi Tinggi. e-Proceeding of Engineering, Vol.3, No.2 , hal. 3889-3899.
[15] Permadi, Y., & Murinto. ( 2015). APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK IDENTIFIKASI
KEMATANGAN MENTIMUN
BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH MENGGUNAKAN  METODE  EKSTRAKSI  CIRI  STATISTIK.  JURNAL  INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, 1028-1038.
[16] Permata,  E.  (2016).  IDENTIFIKASI  OBYEK  BENDA  TAJAM  MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PADA CITRA X-RAY. VOLT Vol. 1, No. 1.
[17] Pramunendar, R. A., Supriyanto, C., Novianto, D. H., Yuwono, I. N., Shidik, G. F., & Andono, P.  N.  (2013).  A  Classification  Method  of  Coconut  Wood  Quality  Based  on  Gray. ROBIONETICS.
[18] Prasetyo, E. (2011). Pengolahan citra digital dan aplikasinya menggunakan Matlab. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[19] Pratiwi, M., Alexander, Harefa, J., & Nanda, S. (2015). Mammograms Classification using Gray- level Co-occurrence Matrix and Radial Basis Function Neural Network. ICCSCI , 83-91.
[20] Ramanda,  K.  (2015,  Agustus).  Penerapan  Particle  Swarm  Optimization  Sebagai  Seleksi  Fitur Prediksi  Kelahiran  Prematur  Pada  Algoritma  Neural  Network.  Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK BSI, VOL. I NO. 2 (ISSN. 2442-2436), 178-183.
[21] osandy,  T.  (2016,  Mei).  Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  dengan  Metode  Decison Tree  (C4.5)  Untuk  Menganalisa  Kelancaran  Pembiayaan  (Study  Kasus:  KSPPS/BMT  Al- Fadhila). Jurnal TIM  Darmajaya,  Vol.  02  No.  01(ISSN:  2442-5567  |  E-ISSN:  2443-289X),  52- 62.
[22] Qayyum, R., Kamal, K., Zafar, T., & Mathavan, S. (2016). Wood Defects Classification Using GLCM Based Features And PSO Trained Neural Network.
[23] S,  A.  B.,  Suma'inna,  &  Maulana,  H.  (2016).  Pengenalan  Citra  Wajah  Sebagai  Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA). JURNAL TEKNIK INFORMATIKA, VOL 9 NO. 2.
[24] Santoni,  M.  M.,  Sensuse,  D.  I.,  Arymurthy,  A.  M.,  &  Fanany,  M.  I.  (2015).  Cattle  Race Classification Using Gray Level Co-occurrence Matrix Convolutional Neural Networks. ICCSCI, 493 – 502 .
[25] Saputra,  R.  A.  (2014).  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Penyakit  Tuberculosis  (TB):  Studi  Kasus  Puskesmas  Karawang  Sukabumi.  Seminar  Nasional Inovasi dan Tren (SNIT) , (hal. 1-8). Sukabumi.
[26] Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
[27] Sofie, M., & Rizal, A. (2016). KLASIFIKASI CITRA REKAMAN SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM MENGGUNAKAN METODE ANALISIS TEKSTUR, K-NN DAN MULTILAYER PERCEPTRON. Jurnal SIMETRIS, Vol 7 No 1.
[28] Syifa, R. A., Adi, K., & Widodo, C. E. (2016). ANALISIS TEKSTUR CITRA MIKROSKOPIS KANKER PARU MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX (GLCM)  DAN  TRANFORMASI  WAVELET  DENGAN  KLASIFIKASI  NAIVE  BAYES. Youngster Physics Journal, Vol. 5, No. 4, Hal. 457-462.
[29] Vijayarani, D., & Priyatharsini, S. (2015). Facial Feature Extraction Based On FPD and GLCM Algorithms. IJIRCCE, Vol. 3, Issue 3.
[30] Wahyuningsih,  D.,  &  Patima,  E.  (2018,  Februari).  Penerapan  Naive  Bayes  Untuk  Penerimaan Beasiswa. Jurnal Telematika, Vol. 11 No. 1(ISSN : 1979 – 925X & e-ISSN : 2442 - 4528), 135- 147.
[31] Zhong,  W.,  Chen,  J.,  Tian,  B.,  &  Xie  ,  Y.  (2013).  The  Research  of  Color  Sorting  Algorithm Based on Gray Level Co - Occurrence Matrix.