## ANALISIS TEKSTUR PADA CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN ALGORITMA GRAY LEVEL CO-OCCURENCY MATRIX
Asti Herliana 1 ; Toni Arifin 2
Teknik Informatika
Universitas BSI Bandung astiherliana79@gmail.com toni.tfn19@gmail.com
Abstract —  According  to  data  from  the  ministry  of health , with  the  high  intensity  of  use  the  gadget nowadays , therefore the number of people  with eye disease is increasing . To overcome increase suffers of eye  disease , it  takes  need  early  detection  for  who suffers  potentially  eye  disease  so  that  handling  and prevention  of  blindness  from  eye  disease  effect  can be immediately . The process detection of eye disease can  be  see  in  iris , there  are  several  disease  can  be seen  in  iris  among  there  are  diabetic  retinopathy and  glaucoma . This  research  present  texture analysis  for  iris  images,  the  method  is  used  GLCM (Gray  Level  Co-occurency  Matrix) which  is implemented using Matlab , and using 5 parameters namely  contrast , correlation,  energy,  homogeneity and  entropy.  Process  analysis  texture  is  developed with preprocessing technique, the result of texture in images data iris can be recognized and produce the dataset of result from feature extraction with GLCM (Gray Level Co-occurency Matrix).
Keywords: Iris, Texture Analysis, Gray Level Co- occurrence Matrix.
Intisari — Menurut  data  dari  kementrian kesehatan,  dengan  intensitas  penggunaan  gadget yang  cukup  tinggi  dewasa  ini,  maka  jumlah penderita penyakit mata semakin meningkat. Untuk menanggulangi  peningkatan  penderita  penyakit mata,  maka  dibutuhkan  suatu  pendeteksian  sejak dini  untuk  para  penderita  yang  berpotensi  terkena penyakit mata sehingga penanganan dan pencegahan  terhadap  kebutaan  akibat  penyakit mata  dapat  segera  dilakukan.  Proses  pendeteksian penyakit  mata  ini  bisa  dilihat  dari  iris  mata,  ada beberapa  penyakit  yang  bisa  diamati  lewat  iris mata  diantaranya  diabetes  retinopathy  dan glaukoma. Penelitian ini menyajikan analisa tekstur untuk  citra  iris  mata,  metode  yang  digunakan adalah GLCM (Gray Level Co-occurency Matrix) yang diimplementasikan  menggunakan  Matlab,  dan menggunakan  5  parameter  yaitu  contrast, correlation,  energy,  homogeneity  dan  entropy. Proses  analisa  tekstur  dikembangkan  dengan menggunakan teknik preprocessing, hasilnya tekstur pada  data  citra  iris  mata  dapat  dikenali  dan
menghasilkan  dataset  hasil  dari  feature  extraction menggunakan  GLCM  (Gray  Level  Co-occurency Matrix).
Kata  Kunci :  Iris  mata,  Analisa  Tekstur,  Gray  Level Co-occurency Matrix.

## PENDAHULUAN
Gangguan  penglihatan  dan  kebutaan  saat ini masih menjadi masalah kesehatan di Indonesia. Survey  Kesehatan  menunjukkan  1,5%  dari  jumlah penduduk Indonesia mengalami kebutaan disebabkan  oleh  katarak  52%,  glaukoma  13,4%, kelainan  refraksi  9,5%,  gangguan  retina  8,5%, kelainan  kornea  8,4%  dan  penyakit  mata  lain (Pusat  Komunikasi  Publik  Sekretariat  Jenderal Kementerian Kesehatan RI, 2010).
Data  yang  dilansir  oleh  Kementrian Kesehatan  Republik  Indonesia  ini  dimungkinkan karena  sifat  dari  penyakit  mata  seperti  glaucoma dan  diabetes  retinopathy  yang  menyerang  secara perlahan  (progresif)  namun  pasti,  sehingga seringkali para penderitanya tidak menyadari telah terkena  penyakit  ini  sampai  penyakit  ini  telah mencapai tahap yang sulit disembuhkan (Herliana, Arifin,  Susanti,  &  Hikmah,  2018).  Begitu berbahayanya  penyakit  ini,  karena  sifat  dari kebutaan yang dihasilkan dari penyakit ini bersifat permanen  (Arifin  &  Herliana,  2018)  .  Meski penyakit  ini  berbahaya,  namun  hingga  saat  ini, penyakit  glaukoma  masih  belum  ditemukan obatnya  secara  khusus,  selama  ini  pengobatan terhadap penderita penyakit seperti glaucoma dan diabetes  retinopathy  masih  bersifat  mengontrol dan  mencegah  penyakit  ini  untuk  berkembang  ke tahap yang lebih parah  (Bron, & James, 2005).
Untuk  mengetahui  keberadaan  penyakit  ini dalam  mata  seorang  pasien  hingga  saat  ini  masih dibutuhkan  proses  skrining  yang  rutin  terutama pada  pasien  yang  memiliki  riwayat  keluarga  yang mengalami  penyakit  glaukoma.  Untuk  proses skrining  sendiri,  tentunya  harus  dilakukan berdasarkan  kesadaran  dari  pasien  yang  memang masih  minim.  Minimnya  kesadaran  pasien  untuk melakukan  pemeriksaan  mata  ini  juga  mungkin
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.680
disebabkan karena, pasien  yang telah  mengalamai tahap  awal  penyakit  tidak  menyadari  adanya kerusakan  karena  dirasakan  tidak  ada  hal  yang dirasakan  mengganggu  sistem  penglihatannya (Biro  Komunikasi  dan  Pelayanan  Masyarakat, 2018).
Teknologi  informasi  sangat  diperlukan  untuk mempercepat  proses  identifikasi  sejak  dini keberadaan  penyakit  mata  pada  seorang  pasien, dengan  memanfaatkan  hasil  ekstraksi  ciri gray level  co-occurrence  matrix (GLCM)  (Widodo, Widodo, & Supriyanto, 2018). Metode ekstraksi ciri gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM)  dapat menghasilkan berbagai fitur yang bertujuan untuk mengidentifikasi  dan  membandingkan    ukuran region  dan  jarak  ketetanggaan  (Situmorang, Widodo,  &  Rahman,  2019).  Metode  ini menghasilkan  nilai  matrik  dari  setiap  tekstur dengan  menggunakan  6  parameter  diantaranya Entropy , Contrast , Correlation ,
Energy , Homogeneity , Deviation dan Brightness dengan  4 derajat  keabuan  diantaranta  0  derajat,  45  derajat, 90  derajat  dan  135  derajat  (Arifin,  Riana,  & Hapsari, 2014).
Beberapa penelitian lain dengan mengunakan objek  citra  iris  mata  telah  dilakukan,  diantaranya Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ibrahim  Mesecan, Alaa  Eleyan  dan  Bekir  Karlik  pada  tahun  2013. Pada  penelitian  pertama  ini  dihasilkan  sebuah dataset  citra  iris  mata  yang  dihasilkan  dari pemisahan  sub  segmen  citra  iris  sekaligus membuktikan  bahwa  dengan  menggunakan  data citra yang diekstraksi dapat meningkatkan kinerja dari  basis  data  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini (Mesecan,  Eleyan,  &  Karlik,  2013).  Penelitian selanjutnya yang dijadikan acuan untuk penelitian kali  ini  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh N.Annu dan Judith Justin pada tahun 2013 dimana pada  penelitian  ini  dilakukan  penelitian  secara khusus  mengenai  klasifikasi  penyakit  glaukoma dengan pendekatan analisis fitur tekstur. Hasil dari penelitian yang dilakukan oleh Annu dan Justin ini adalah  didapatkannya  tingkat  akurasi  dalam klasifikasi  sebesar  95%  dengan  menggunakan metode Probabilistic Neural Network (PNN) (Annu & Justin, 2013). Penelitian terakhir yang dijadikan acuan  pada  penelitian  kali  ini  adalah  penelitian yang  dilakukan  oleh  Anantrasirichai,  Alin  Achim, James  E  Morgan,  Irina  Erchova  dan  Lindsay Nicholson  pada  tahun  2013.  Pada  penelitian  ini dibuktikan  bahwa  dengan  menggunakan  fitur tekstur  terhadap  data  citra  dapat  meningkatkan tingkat  akurasi  jika  dibandingkan  dengan  tingkat akurasi  yang  hanya  mengandalkan  tingkat ketebalan  layer  (Anantrasirichai,  Achim,  Morgan, Erchova, & Nicholson, 2013)
Pada  peneltian  ini  akan  difokuskan  pada Analisa tekstur citra iris mata, dengan tujuan untuk mendapatkan  dataset  atau  himpunan  data  yang nantinya akan digunakan sebagai basis pengetahuan  dalam  tahapan  klasifikasi  penyakit mata khususnya Glaukoma dan diabetes retinopathy.

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  tahapan yang akan dilalui diantaranya sebagaiberikut:
1. Tahapan pertama yaitu akuisisi citra, tahapan ini  adalah  tahapan  pencarian  sampel  dan seleksi data penelitian yaitu citra iris mata.
2. Tahapan kedua adalah pengolahan data awal, pada  tahap  ini  citra  yang  sudah  di  proses akan melewati proses konversi citra yaitu ko nversi citra RGB ke Grayscale , yang kedua perbaikan  kualitas  citra/peningkatan  mutu citra  dengan  menggunakan  metode  CLAHE ( Contrast Limited Adaptive Histogram
Equalization ), dan langkah selanjutnya adalah dengan menggabungkan 3 teknik yaitu Range Filtering , Bottom  hat  filtering ,  dan Top  hat filtering , tujuannya adalah untuk mendapatkan bentuk tekstur yang detail dari citra iris mata.
3. Tahapan  selanjutnya  adalah  mengeluarkan nilai  tekstur  dengan  menggunakan  metode GLCM ( Gray Level Co-ocrruency Matrix ).
4. Hasil  dari  algoritma  GLCM  ( Gray  Level  Co- ocrruency  Matrix )  adalah  data  set  yang nantinya  akan  digunakan  dalam  tahapan Analisa lebih lanjut.
Sumber: (Herliana & Arifin, 2019) Gambar 1.Kerangka penelitian
A. Akuisis Citra/Pemilihan Data Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  kali berasal  dari  basis  data  citra  iris  mata Dept. Computer  Science,  Palacky  University yang berlokasi  di  Olomouc,  Republik  Ceko.  Data  ini dapat diunduh melalui halaman
http://phoenix.inf.upol.cz/
atau https://sites.google.com/site/imesecan/databases -used (Dobe  &  Machala,  2012).  Data  yang digunakan pada  penelitian ini adalah  Data normal 200  data  dan  data  Abnormal  52  data.  Berikut disampaikan  contoh  data  citra  yang  digunakan dalam penelitian kali ini:
Sumber: (Herliana & Arifin, 2019) Gambar 2. Sampel data citra iris mata Dept. Computer Science, Palacky University
B. Preprocessing Pada tahapan pengolahan data awal yang akan dilakukan  ada  5  tahapan  yaitu grayscale ,  CLAHE, Range  Filtering , Top  hat  filtering dan bottom  hat filtering . Dibawah ini adalah hasil dari ke 5 tahapan tersebut.
1. Grayscale
Pada  tahap  ini  menggunakan  fungsi  rgb2gray pada  matlab  dengan  tujuan  untuk  mengubah gambar  RGB  menjadi  skala  abu-abu  dengan menghilangkan  informasi hue dan saturation sambil  mempertahankan  pencahayaan  pada  citra. Di  bawah  ini  adalah  gambar  hasil  konversi  dari citra RGB ke Citra Grayscale .
Sumber: (Herliana & Arifin, 2019) Gambar 3. Citra hasil konversi ke grayscale
2. Contrast Limited Adaptive
Histogram
Equalization (CLAHE) Hasil  dari grayscale mempunyai  kontras  yang rendah,  sehingga  menimbulkan  kesulitan  dalam mengenaili  tekstur  dalam  iris  mata,  khususnya tekstur  yang  primitif  atau  sulit  dikenali  maka dalam penelitian ini digunakan tekni CLAHE untuk
memperbaiki kontras hasil konversi dari grayscale , di  bawah  ini  merupakan  hasil  dari  perbaikan kualitas citra dengan menggunakan CLAHE.
Sumber Gambar 4. Perbaikan kuliatas citra dengan menggunakan CLAHE
3. Top Hat dan Bottom hat filtering Teknik selanjutnya adalah menghapus pencahaan  yang  berlebih  dan  pencahayaan  yang tidak  merata  pada  citra  dengan  menggabungkan Teknik Top  hat dan bottom  hat ,  hal  ini  dilakukan karena  hasil  dari  Teknik  CLAHE  pewarnaannya kurang merata. Di bawah ini adalah contoh gambar hasil Top Hat dan Bottom hat filtering .
Sumber: (Herliana & Arifin, 2019) Gambar 5. Hasil dari Top Hat dan Bottom hat filtering
4. Range Filtering Pada  tahap Range  Filtering ,  warna  pada  citra akan  dirubah  menjadi  hitam  dan  putih  yang bertujuan  untuk  menampilkan  tekstur  citra, termasuk  tekstur  yang  primitif  atau  sulit  dikenali, hal  ini  dilakukan  agar  memudahkan  dalam penarikan  informasi  atau feature  extraction. Di bawah  ini  adalah  contoh  gambar  hasil  dari konversi dengan teknik Range Filtering .
Sumber: (Herliana & Arifin, 2019) Gambar 6. Hasil konversi dengan teknik Range Filtering .
5. Analisa Tekstur GLCM Tekstur merupakan karakteristik intrinsik dari suatu  citra  yang  terkait  dengan  tingkat  kekasaran
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.680
( roughness ), ukuran ( granulation ), dan keteraturan ( regularity ).  Tekstur  dapat  didefinisikan  sebagai fungsi  dari  variasi  spasial  intensitas  piksel  (nilai keabuan)  dalam  citra,  metode  GLCM  termasuk dalam metode statistik dimana dalam perhitungan statistiknya  menggunakan  distribusi  derajat keabuan,  dan  menggunakan  4  arah  derajat keabuan yaitu 0 derajat, 45 derajat, 90 derajat dan 135  derajat (Arifin,  2015)(Arifin  et  al.,  2014). Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Gray  Level Co-occurrence  Matrix (GLCM),  untuk  mengenali tekstur yang kecil dalam hal ini tekstur yang ada di citra  iris  mata.  metode  GLCM  ini  menghasilkan beberapa  fitur  dalam  bentuk  numerik  yang  akan digunakan  dalam  analisa  tekstur.  di  bawah  ini adalah beberapa fitur numerik beserta formulanya.

## 1. Contrast
…………….(1) 2. Correlation
…………………(2)
3. Energy
…………………………(3)
4.

## Homogeneity
…………………………(4) 5. Entropy

## ……………(5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  membahas  hasil  dari eksperimen  yang  sudah  dilakukan,  proses  ini adalah  proses  akhir  yang  dilakukan  setelah tahapan  preprocessing,  yaitu  tahapan  analisa tekstur  dengan  menggunakan  algoritma  GLCM ( Gray  Level  Co-occurency  Matrix ),  metode  ini. digunakan  dalam  proses  penarikan  data  atau feature  extraction.  Di  bawah  ini  adalah  table  hasil
atribut  yang  dihasilkan  dari  metode  GLCM  ( Gray Level Co-occurency Matrix ).
Tabel 1. Atribut GLCM ( Gray Level Co-occurency
Matrix ) No Atribut 1 Entropy 2 Contrast 0 3 Contrast 45 4 Contrast 90 5 Contrast 135 6 Correlation 0 7 Correlation 45 8 Correlation 90 9 Correlation 135 10 Energy 0 11 Energy 45 12 Energy 90 13 Energy 135 14 Homogeneity 0 15 Homogeneity 45 16 Homogeneity 90 17 Homogeneity 135 18 Deviation 19 Brightness Sumber: (Herliana & Arifin, 2019)
Di  bawah  ini  adalah  perbandingan  data citra  iris  mata  normal  dan  abnormal  hasil  dari tahapan ekstraski fitur
Sumber: (Herliana & Arifin, 2019) Gambar 7. Nilai Rata-Rata dari Hasil GLCM untuk Data Normal
Dari  grafik  di  atas  menunjukan  nilai  rata atribut correlation dan homogeneity lebih  besar dari  nilai  yang  lain,  sedangkan  nilai  rata-rata, untuk  nilai  rata-rata  atribut contrast beragam,
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 0,900 1,000 1 Nilai Rata-rata Untuk Data Normal Contrast Correlation Energy Homogeneity    i j n d k j i P j i n k C ] , [ ) ( ) , ( j i i j j i d c j i ijP C        ]] , [ [     m i n j e j i C L 1 1 ) , (
    i j d h j i j i P C 1 ] , [    i j d d e j i P j i P C ] , [ ln ] , [
grafik menunjukkan nilai rata-rata atribut contrast lebih  kecil  dari  atribut  yang  lain.  Di  bawah  ini adalah nilai atribut untuk data abnormal hasil dari metode GLCM.
Sumber: (Herliana & Arifin, 2019) Gambar 8. Nilai Rata-Rata Hasil GLCM untuk Data Abnormal
Pada  data  di  atas  menunjukkan  hasil  data abnormal,  nilai  rata-rata  paling  tinggi  adalah  nilai atribut correlation sedangkan  yang  paling  rendah ada diatribut Energy.

## KESIMPULAN
Dari  serangkaian  eksperimen  yang  sudah dilakukan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Tahapan preprocessing yang  dilakukan  dapat menghasilkan  data  yang  cukup  baik,  dilihat dari  hasil  akhir  dengan  menggunakan  teknik Range  Filtering bentuk  tekstur  dapat  terlihat jelas.
2. Proses feature  extraction pada  citra  iris  mata dengan  menggunakan  metode  Analisa  tekstur GLCM  ( Gray  Level  Co-occurency  Matrix )  dapat menghasilkan  18  atribut,  dengan  nilai  yang beragam.
Untuk penelitian selanjutnya dapat dilanjutkan dengan  pemberian  kelas  atau  label  untuk menentukan kriteria dari setiap data yang ada.
Analisa  tektur  juga  dapat  menggunakan metode  lain  yaitu Gray  level  different  method (GLDM)  atau Gray  level  run  length  method (GLRLM).

## REFERENSI
Anantrasirichai,  N.,  Achim,  A.,  Morgan,  J.  E., Erchova,  I.,  &  Nicholson,  L.  (2013).  SVM- based  texture  classification  in  Optical Coherence  Tomography.  In 2013  IEEE  10th International  Symposium  on  Biomedical Imaging (pp.  1332–1335).  San  Francisco: IEEE. https://doi.org/10.1109/ISBI.2013.6556778
Annu,  N.,  &  Justin,  J.  (2013).  Automated classification of glaucoma images by  wavelet energy  features. International  Journal  of Engineering  and  Technology , 5 (2),  1716– 1721.
Arifin,  T.  (2015).  Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Citra  Sel  Pap Smear  Menggunakan  Analisis  Tekstur Nukleus. Jurnal  Informatika , 2 (1),  287–295. https://doi.org/10.31311/ji.v2i1.83
Arifin,  T.,  &  Herliana,  A.  (2018).  Optimasi  Metode Klasifikasi  dengan  Menggunakan  Particle Swarm  Optimization  untuk  Identifikasi Penyakit  Diabetes  Retinopathy. Khazanah Informatika , 4 (2), 77–81.
Arifin,  T.,  Riana,  D.,  &  Hapsari,  G.  I.  (2014). Klasifikasi  Statistikal  Tekstur  Sel  Pap  Smear Dengan  Decesion  Tree. Jurnal  Informatika ,
1 (1). https://doi.org/10.31311/ji.v1i1.180
Biro  Komunikasi  dan  Pelayanan  Masyarakat.
(2018).  Indonesia  Perlu  Waspadai  Gangguan
Penglihatan. Retrieved from http://www.depkes.go.id/article/view/1811 0100003/indonesia-perlu-waspadai- gangguan-penglihatan.html
Bron,  J.,  C,  C.,  &  A,  B.  (2006). Lecture  Notes Oftalmologi (9th  ed.).  Jakarta:  Erlangga Medical Series.
Dobe,  M.,  &  Machala,  L.  (2012).  Iris  Data  Base. Retrieved from http://phoenix.inf.upol.cz/iris/
Herliana, A., & Arifin, T. (2019). Laporan Penelitian Akhir 2019 . Bandung.
Herliana,  A.,  Arifin,  T.,  Susanti,  S.,  &  Hikmah,  A.  B. (2018).  Feature  Selection  of  Diabetic Retinopathy  Disease  Using  Particle  Swarm Optimization  and  Neural  Network. 2018  6th International  Conference  on  Cyber  and  IT Service  Management  (CITSM) ,  (Citsm),  1–4.
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 1 Nilai Rata-rata Untuk Data Abnormal
Contrast Correlation Energy Homogeneity
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.680
https://doi.org/10.1109/CITSM.2018.86742 95
Mesecan,  I.,  Eleyan,  A.,  &  Karlik,  B.  (2013).  Sift- based  iris  recognition  using  sub-segments. 2013  The  International  Conference  on
Technological
Advances
in Electrical, Electronics  and  Computer  Engineering, TAEECE 2013 , 350–353.
https://doi.org/10.1109/TAEECE.2013.6557
299 Pusat  Komunikasi  Publik  Sekretariat  Jenderal Kementerian Kesehatan RI. (2010). Gangguan penglihatan masih menjadi masalah
kesehatan.
Retrieved from http://www.depkes.go.id/pdf.php?id=845
Situmorang, G. T., Widodo, A. W., & Rahman, M. A. (2019).  Penerapan  Metode  Gray  Level Cooccurence Matrix ( GLCM ) untuk Ekstraksi Ciri pada Telapak
Tangan. Jurnal
Pengembangan  Teknlogi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer  (J-PTIIK)  Universitas  Brawijaya ,
3 (5),  4710–4716.  Retrieved  from  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/5322
Widodo, R., Widodo, A. W., & Supriyanto, A. (2018). Pemanfaatan  Ciri  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix  (  GLCM  )  Citra  Buah  Jeruk  Keprok  ( Citrus  reticulata  Blanco  )  untuk  Klasifikasi Mutu.
Jurnal Pengembangan Teknlogi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas  Brawijaya , 2 (11),  5769–5776.
Retrieved
from
http://j-
ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/3420