## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
https://doi.org/10.35746/jtim.v6i2.521
Analisis Kinerja Logistic Regression Classifier Berdasarkan Sele- ksi Fitur Warna, GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrix ) dan Bentuk (Studi Kasus Jenis Ketupat Khas Bali)
Luh Putu Risma Noviana 1 , I Nyoman Bagus Suweta Nugraha 2, *
1. Universitas PGRI Mahadewa Indonesia; risma@mahadewa.ac.id
2. Universitas PGRI Mahadewa Indonesia; nugraha@mahadewa.ac.id
* Korespondensi: nugraha@mahadewa.ac.id
Abstract: Ketupat is a unique culture and tradition in Bali. Ketupat is often used as a banten offer- ing. This unique procession of the ketupat war is held once a year to coincide with the Purnama Kapat. The ketupat war is a traditional event with participants throwing ketupat at each other. It aims to be grateful for all the gifts that the Creator has given to humans in this world. This tradition has existed since the 1970s with the beginning of its appearance involving two shirtless men. The ketupat war ceremony is part of the yadnya as the basis for the return of the Tri Rna. In today's era of the development of science and technology, people are only focused on meeting material needs, understanding the meaning of rituals and religious events is decreasing, and it is considered an incriminating or even meaningless activity. In this study, a dataset of 90 was used with 18 types of ketupat used, namely: bagia, batu dam-pulan, bracelet, kale, mattress, kedis, kepel, kroso, lepet, pengambean, sai, cow, sari, sirikan, suna, tulud, tumpeng. This study aims to determine the perfor- mance of Logistic Regression Classifier by using color, HSV, GLCM and shape features. The dataset used is a typical Balinese ketupat type of 90 data. In this test, 4 test scenarios are used: 1) The first test scenario, the dataset input performs the preprocessing process, HSV imagery, and the color feature extraction process where the output results are in the form of hue, saturation and value values in the form of excel files. 2) The second test scenario, the input dataset performs a prepro- cessing process, grayscale, and performs the GLCM feature extraction process where the output results are in the form of feature values of angle 00, angle 450, angle 900 and angle 1350 in the form of an excel file. 3) The third test scenario, the dataset input performs the preprocessing process, binner, performs the form feature extraction process where the output results are in the form of metric, eccentricity in the form of excel files. 4) The fourth test scenario, from the 3 (three) feature extractions carried out, the new dataset, the next stage is to implement the Logistic Regression clas- sifier method to obtain accuracy values. Based on the results of the classification, testing and anal- ysis, the level of accuracy from each of them was obtained with a training accuracy value of 69.84% and a testing accuracy of 22.2%, which means that the classification method was declared ineffective in analyzing the features used in the ketupat classification, so it is necessary to compare it with other methods so that it gets an accuracy result above 90%.
Keywords: ketupat, logistic regression, color features, GLCM features, shape features
Abstrak: Ketupat merupakan budaya dan tradisi di Bali yang unik. Ketupat sering digunakan se- bagai sesajin banten. Prosesi unik perang ketupat ini digelar setiap satu tahun sekali bertepatan dengan Purnama Kapat. Perang ketupat merupakan acara adat dengan peserta melakukan saling melempar  ketupat.  Bertujuan  untuk  mensyukuri  segala  anugerah  yang  Sang  Pencipta  berikan kepada  manusia  di  dunia  ini.  Tradisi  ini  sudah  ada  sejak  tahun  1970-an  dengan  diawal
Sitasi: Noviana, L. P. R.; Nugraha, I. N. B. S. (2024). Analisis Kinerja Lo- gistic Regression Classifier Berdasar- kan Seleksi Fitur Warna, GLCM ( Gray Level  Co-occurrence  Matrix )  dan  Ben- tuk (Studi Kasus Jenis Ketupat Khas Bali).  JTIM:  Jurnal  Teknologi  Infor- masi  Dan  Multimedia,  6(2),  124-132. https://doi.org/10.35746/jtim.v6i2.521
Diterima: 12-05-2024 Direvisi: 26-06-2024 Disetujui: 02-07-2024
Copyright: © 2024 oleh para penu- lis. Karya ini dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/li- censes/by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 125  of 132
kemunculannya melibatkan dua orang laki-laki yang tertelanjang dada. Upacara perang ketupat merupakan bagian dari yadnya sebagai landasan kembalinya Tri Rna. Di zaman sekarang pesatnya perkembangan ilmu dan teknologi, masyarakat hanya terfokus pemenuhan kebutuhan material, pemahaman terhadap makna ritual dan acara keagamaan semakin berkurang, dan dianggap se- bagai kegiatan yang memberatkan bahkan tidak bermakna. Pada penelitian ini menggunakan da- taset 90 dengan jenis ketupat yang digunakan ada 18 yaitu:    bagia, batu dampulan, gelang, kale, kasur,  kedis,  kepel,  kroso,  lepet,  pengambean,  sai,  sapi,  sari,  sirikan,  suna,  tulud,  tumpeng. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  Logistic  Regression  Classifier  dengan menggunakan fitur warna, HSV, GLCM dan bentuk. Dataset yang digunakan adalah jenis ketupat khas bali sebanyak 90 data. Dalam pengujian ini digunakan 4 skenario pengujian: 1) Skenario pen- gujian  petama,  input  dataset  melakukan  proses  preprocessing,  citra  HSV,  melakukan  proses ekstraksi fitur warna dimana hasil output berupa nilai hue, saturation dan value dalam bentuk file excel.  2)  Skenario  pengujian  kedua,  input  dataset  melakukan  proses  preprocessing,  grayscale, melakukan proses ekstraksi fitur GLCM dimana hasil output berupa nilai fitur sudut 0 0 , sudut 45 0 , sudut  90 0 dan  sudut  135 0 dalam  bentuk  file  excel.  3)  Skenario  pengujian  ketiga,  input  dataset melakukan proses preprocessing, binner, melakukan proses ekstraksi fitur bentuk dimana hasil out- put berupa metric, eccentricity dalam bentuk file excel. 4) Skenario pengujian keempat, dari 3 (tiga) ekstraksi fitur yang dilakukan maka dataset baru, tahap selanjutannya melakukan implementasi metode Logistic Regresion classifier untuk mendapatkan nilai akurasi. Berdasarkan hasil klasifikasi pengujian dan analisis mendapatkan tingkat akurasi dari masing-masing didapatkan nilai training accuracy 69,84% dan testing accuracy 22,2% yang arti metode klasifikasi dinyatakan belum efektif dalam menganalisis fitur-fitur yang digunakan dalam klasifikasi ketupat sehingga perlu melakukan perbandingan dengan metode lain sehingga mendapatkan hasil akurasi diatas 90%
Kata kunci: ketupat, logistic regression, fitur warna, fitur GLCM, fitur bentuk

## 1. Pendahuluan
Bali  mempunyai  sejumlah  budaya  dan  tradisi  unik  dan  bertahan  lestari  sampai sekarang. Salah satu perang tradisi unit tersebut adalah perang ketupat di Desa Adat Ka- pal, Kecamatan Mengwi, Kabupaten Badung-Bali. Prosesi unik perang ketupat ini digelar setiap satu tahun sekali bertepatan dengan Purnama Kapat. Perang ketupat merupakan acara adat dengan peserta melakukan saling melempar ketupat dengan bertujuan untuk mensyukuri segala anugerah yang Sang Pencipta berikan kepada manusia di dunia ini. Tradisi ini sudah ada sejak tahun 1970-an dengan diawal kemunculannya melibatkan dua orang laki-laki yang tertelanjang dada. Tradisi perang ketupat diawali dengan ritual sem- bahyang serentak oleh penduduk di pura setempat. Dalam upacara tersebut, tokoh adat melantunkan mantra dan memercikkan air suci ke seluruh warga sekitar. Upacara perang ketupat merupakan bagian dari yadnya sebagai landasan kembalinya Tri Rna. Di zaman sekarang  pesatnya  perkembangan  ilmu  dan  teknologi,  masyarakat  hanya  terfokus pemenuhan kebutuhan material,  pemahaman  terhadap makna  ritual  dan acara keaga- maan  semakin  berkurang,  dan  dianggap  sebagai  kegiatan  yang  memberatkan  bahkan tidak bermakna. Perang ketupat merupakan salah satu ritual Dewa Yadnya yang melibat- kan kekuatan magis, yang menetralisir kekuatan alam. Perang Ketupat melambangkan hubungan Dewa Rare Angon dengan Dewi Hyang Nini Bogawati, sebagai lambang ke- makmuran dan kesuburan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]  yaitu  klasifikasi  jenis  jamur  menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan sampel latih. Penelitian ini menggunakan  metode  GLCM  untuk  ekstraksi  ciri  dan  metode  KNN  untuk  klasifikasi jenis jamur. Tahapan klasifikasi citra jamur meliputi pengubahan ukuran citra awal, kon- versi skala abu-abu, median filter, ekstraksi ciri menggunakan metode GLCM, dan klas- ifikasi berdasarkan total 579 citra. Hingga 80% gambar digunakan sebagai data pelatihan
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 126  of 132
dan 20% gambar digunakan sebagai data pengujian. Akurasi tertinggi sebesar 77% di- capai dengan menjalankan proses pengujian sebanyak 10 kali.
Penelitian yang dilakukan oleh [2] yaitu klasifikasi jenis daun herbal menggunakan metode Logistic Regression dan Decision Tree Classifier berdasarkan Fitur (Warna dan Bentuk).  Proses  pengenalan  tanaman  herbal  adalah  dengan  menangkap  gambar  daun tanaman herbal dan mengenali pola daun dengan mengenali ciri-ciri struktur daun sep- erti warna dan bentuk. Perbandingan metode klasifikasi citra daun herbal menggunakan Logistic Regression dan pengklasifikasi pohon keputusan serta ekstraksi ciri berdasarkan warna (HSV) dan bentuk (eksentrisitas dan metrik). Ciri-ciri yang digunakan untuk men- gidentifikasi jenis daun meliputi bentuk, warna, dan tekstur. Analisis hubungan korelasi antar  fitur  melalui  seleksi  fitur  juga  dipadukan  dengan  penggunaan  proximity  untuk menghitung kemiripan dalam sistem temu kembali. Terdapat 37 buah data uji yang mem- iliki tingkat akurasi wajar. Hasil berdasarkan hasil pengujian terhadap 40 sampel gambar daun dengan menggunakan 4 sampel masing-masing jenis daun dan 6 sampel gambar sehingga diperoleh identifikasi 80,93%.
Dalam penelitian ini mencoba melakukan pengolah dataset untuk mengetahui klas- ifikasi  jenis-jenis  ketupat.  Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi  maka  peneliti melakukan  anlisis  kinerja  Logistic  Regression  Classifier  berdasarkan  ekstraksi  fitur warna, GLCM dan bentuk. Tujuan dari penelitian ini untuk mengukur perfoma Logistic Regression Classifier dengan menggunakan ekstraksi fitur warna, GLCM dan bentuk da- lam  mengklasifikasikan  jenis-jenis  ketupat  melalui  akurasi.    Sebelum dilakukan tahap pengelompokan, tahap pertama terdiri dari preprocessing citra dan ekstraksi fitur citra untuk mendapatkan nilai masukan yang benar pada tahap klasifikasi jenis Ketupat ber- dasarkan citra Ketupat. 90 dataset terdiri 18 jenis ketupat dengan 5 jumlah dataset. Berikut ini nama-nama ketupat yang digunakan sebagai dataset yaitu: 1) Bagia, 2) Batu, 3) Dam- pulan, 4) Galeng, 5) Kale, 6) Kasur, 7) Kedis, 8) Kepel, 9) Kroso, 10) Lepet, 11) Pengambean, 12) Sai, 13) Sapi, 14) Sari, 15) Sirikan, 16) Suna, 17) Tulud, 18) Tumpeng.
Dengan diterapannya ekstraksi fitur warna, GLCM dan bentuk dengan Logistic Re- gression Classifier diharapkan dapat mengetahui kinerja dari Logistic Regression Classi- fier, ekstraksi fitur warna, GLCM dan bentuk dalam mengklasifikan jenis-jenis ketupat untuk mendapatkan hasil akurasi lebih akurat.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan dengan melakukan klasifikasi jenis ketupat men- jadi  18  yaitu  bagia,  batu,  dampulan,  galeng,  kale,  kasur,  kedis,  kepel,  kroso,  lepet, pengambean, sai, sapi, sari, sirikan, suna, tulud, tumpeng dengan algoritma KNN. Ada- pun  fitur  yang  digunakan  adalah  fitur  warna  nilai  rata-rata  dari  HSV  (Hue  Standar Value). Fitur tekstur nilai rata-rata grayscale
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 127  of 132
Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.2. Data Uji
Data uji yang digunakan pada penelitian ketupat dengan 90 dataset terdiri 18 jenis ketupat dengan 5 jumlah dataset. Berikut ini nama-nama ketupat yang digunakan sebagai dataset yaitu: 1) Bagia, 2) Batu, 3) Dampulan, 4) Galeng, 5) Kale, 6) Kasur, 7) Kedis, 8) Kepel, 9) Kroso, 10) Lepet, 11) Pengambean, 12) Sai, 13) Sapi, 14) Sari, 15) Sirikan, 16) Suna, 17) Tulud, 18) Tumpeng.
1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) Gambar 2. Dataset 2.3. Preprocessing
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 128  of 132
Preprocessing digunakan untuk menghilangkan bagian gambar yang tidak diper- lukan dan meningkatkan kualitas gambar [3]. Preprocessing digunakan menambahkan kualitas  gambar.  Gambar  dimodifikasi  dalam  mempertahankan  fitur  dalam  gambar. Penelitian ini menggunakan teknik dalam mengubah tingkat warna dalam suatu gambar menjadi gambar skala abu-abu, Konversi Tingkat warna menjadi gambar skala abu-abu untuk mengurangai komputasi sebesar jumkah yang sama dengan fase pemulihan fitur. Segmentasi yang terlebih dahulu mengubah citra RGB (Red, Green, Blue) menjadi citra skala abu-abu menggunakan thresholding.

## 2.4. Ekstraksi Fitur Warna
Piksel gambar yang memiliki warna tersendiri. Histrogram setiap warna piksel dis- tribusi.  Histogram  menunjukkan  sebaran  piksel  berdasarkan  tingkat  kegelapan  setiap piksel. Penggunaan histogram sebagai metode ekstraksi fitur didasarkan pada perbedaan sebaran atau sebaran piksel pada setiap citra dan HSV memilik karakteristik fitur warna [4]. Proses penghitungan konversi ruang warna RGB ke ruang warna HSV untuk menen- tukan nilai setiap warna yang akan ditampilkan [5].

## 2.5. Ekstraksi Fitur Tekstur
Tekstur adalah karakteristik atau properti sesuatu area yang memiliki gambar cukup besar terulang secara alami di area tersebut. Dalam hal ini tekstur biasanya mempunyai bentuk yang kurang lebih spesifik sesuai dengan struktur piksel pada gambar digital [6]. Pada penelitian ini  Gray Level Occurrence Matrix (GLCM) digunakan sebagai matriks untuk mengekstrak nilai keabuan dari suatu citra. Mengekstrak tekstur dari gambar me- merlukan langkah-langkah berikut:
1. Citra warna diubah menjadi citra grayscale
2. Setiap warna memiliki nilai RGB citra diubah menjadi abu-abu
3. Piksel baru=setPixel
4. Segmentasi nilai warna ke dalam 16 bin
5. Hitung nilai co-occurance matrix gabungan dalam empat arah masing-masing 0 0 , 45 0 , 90 0 dan 135 0 dengan jarak d=1 untuk menunjukkan sudut kordinat
6. Hitung informasi tentang tekstur yaitu contrast, correlation, energy, homogeneity dan entropy
GLCM merupakan matriks yang menggambarkan frekuensi kemunculan pasangan piksel  dengan  intensitas  tertentu  dalam  jarak  dan  arah  tertentu  pada  suatu  citra  [7]. GLCM memberikan hasil penghitungan probabilitas ketetanggaan jarak sudut antara dua piksel tertentu [8]. Metode ini dapat dihitung dengan memperoleh beberapa nilai seperti contrast,  correlation,  energy,  homegenity,  dissimilarity  dan  angular  second  moment (ASM) [9]. Contrast adalah salah satu variabel dalam GLCM dan bertanggung jawab un- tuk mengukur kontras intensitas antara suatu piksel dan piksel tetangganya [10]. Corela- tion adalah suatu metode untuk mengukur derajat korelasi antara suatu piksel dengan nilai tetangganya [10]. Energy adalah jumlah elemen kuadrat dalam GLCM yang dinor- malisasi dengan salah satu ukuran yang digunakan [10]. Homogeneity merupakan uku- ran yang mengidentifikasi kedekatan sebaran elemen GLCM terhadap diagonal GLCM [10]. Dissimilarity adalah ukuran seberapa berbedanya intensitas gambar yang berdeka- tan. Semakin tinggi nilai kepribadian maka semakin  tinggi pula intensitas piksel pada gambar [11].

## 2.6. Ekstraksi Fitur Bentuk
Bentuk dari suatu objek berdasarkan garis dan kurva [12]. Untuk dapat membedakan bentuk objek dengan bentuk benda lainnya, untuk dapat menggunakan parameter eccen- tricity dan metric. Eccentricity berkisar rentang nilai antara 0 hingga 1. Objek memanjang atau benda dekat lurus mendekati 1, objek berbentuk lingkaran atau lingkaran mendekati
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
0. Parameter eccentricity dan metric merupakan ekstraksi fitur dipergunakan untuk mem- peroleh ekstraksi nilai eccentricity dan metric [13].

## 2.7. Logistic Regression
Regresi  logistik  adalah  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  tugas klasifikasi dalam pembelajaran mesin. Regresi logistik adalah bentuk khusus analisis re- gresi yang menggunakan respons biner dan prediktor yang terdiri dari data kontinu, data kategori, atau campuran keduanya. Analisis ini tidak memerlukan asumsi distribusi mul- tivariat  normal  atau  persamaan  matriks  varians-kovarians  dan  dapat  diterapkan  pada data pada skala yang berbeda [14].
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Fitur Warna
Hasil pengujian yang dilakukan berdasarkan dataset yang digunakan sebagai data latih berdasarkan pola nilai ekstraksi fitur warna yang dapat ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai Ekstraksi Fitur Warna No Nama File hue saturation value class 1 tipat/Bagia1.jpeg 0,508333 0,091595 254,4882 Bagia 2 tipat/Bagia2.jpeg 0,611808 0,110056 254,3665 Bagia 3 tipat/Bagia3.jpeg 0,37506 0,069766 254,6448 Bagia 4 tipat/Bagia4.jpeg 0,982596 0,213108 253,9736 Bagia 5 tipat/Bagia5.jpeg 0,909514 0,165321 253,9715 Bagia 6 tipat/Batu1.jpeg 40,91223 248,4641 86,11775 Batu 7 tipat/Batu2.jpeg 1,07642 0,484915 253,9897 Batu 8 tipat/Batu3.jpeg 1,757479 1,330728 253,2981 Batu 9 tipat/Batu4.jpeg 1,516578 0,784704 253,6712 Batu 10 tipat/Batu5.jpeg 1,442615 0,939264 253,666 Batu 3.2. Fitur Tekstur
a. Nilai Ekstraksi Fitur Sudut 0
Hasil pengujian yang dilakukan berdasarkan dataset yang digunakan sebagai data latih berdasarkan nilai ekstraksi fitur tekstur dengan sudut 0, yang dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Nilai Ekstraksi Fitur Tekstur dengan Sudut 0
No Nama File Dissimilarity 0 Correlation 0 Homegeneity 0 Contrast 0  ASM 0  Energy 0  Class 1 tipat/Bagia1.jpeg 15,911584 0,877513 0,663916445 2679,07  0,33120427  0,5755035  Bagia 2 tipat/Bagia2.jpeg 17,596909 0,863524 0,65625246 2989,3  0,34494686  0,5873218  Bagia 3 tipat/Bagia3.jpeg 8,7257514 0,920979 0,790192931 1390,34  0,52467158  0,7243422  Bagia 4 tipat/Bagia4.jpeg 11,106807 0,940407 0,551785198 1395,14  0,22001737  0,4690601  Bagia 5 tipat/Bagia5.jpeg 11,351001 0,941667 0,516752449 1359,98  0,20226139  0,4497348  Bagia 6 tipat/Batu1.jpeg 12,0053 0,916802 0,436802285 1341,44  0,11159618  0,3340602  Batu 7 tipat/Batu2.jpeg 15,874502 0,867329 0,596783134 2343,18  0,30139392  0,5489935  Batu 8 tipat/Batu3.jpeg 14,201921 0,905768 0,502569832 1776,55  0,17050951  0,412928 Batu 9 tipat/Batu4.jpeg 11,59844 0,934163 0,459566123 1058,57  0,17893907  0,4230119  Batu 10 tipat/Batu5.jpeg 9,8423062 0,94647 0,534443502 889,234  0,21816459  0,4670809  Batu
b. Nilai Ekstraksi Fitur Sudut 45
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Hasil pengujian yang dilakukan berdasarkan dataset yang digunakan sebagai data latih berdasarkan nilai ekstraksi fitur tekstur dengan sudut 45, yang dapat dilihat pada tabel 3
Tabel 3. Nilai Ekstraksi Fitur Tekstur dengan Sudut 45 No Nama File Dissimilarity 45 Correlation 45 Homegeneity 45 Contrast 45 ASM 45      Energy 45  Class
1 tipat/Bagia1.jpeg  14,0364849  0,89617764  0,66391645  2272,4029  0,33554396  0,57926156  Bagia
2 tipat/Bagia2.jpeg  16,0022375  0,87952617  0,65625246  2640,7833  0,34919839  0,5909301    Bagia
3 tipat/Bagia3.jpeg  6,18686988  0,95166948  0,79019293  852,91607  0,53106293  0,72874064  Bagia
4 tipat/Bagia4.jpeg  18,4073746  0,87294494 0,5517852 2972,7964  0,19645561  0,44323313  Bagia
5 tipat/Bagia5.jpeg  18,9363287  0,87499921  0,51675245  2907,6962  0,17899969  0,42308355  Bagia
6 tipat/Batu1.jpeg  12,6695038  0,91465327  0,43680228  1373,1349  0,11112544  0,33335482  Batu
7 tipat/Batu2.jpeg  16,8099824  0,86371838  0,59678313  2406,3756  0,29958204  0,54734088  Batu
8 tipat/Batu3.jpeg  12,9567223 0,924129 0,50256983  1428,5274  0,17115472  0,4137085    Batu
9 tipat/Batu4.jpeg  17,6269681  0,87816581  0,45956612  1958,9812  0,16479129  0,40594494  Batu
10 tipat/Batu5.jpeg  11,8533763  0,92233529
0,5344435 1290,2636  0,20896181  0,4571234    Batu c. Nilai Ekstraksi Fitur Sudut 90
Hasil pengujian yang dilakukan berdasarkan dataset yang digunakan sebagai data latih berdasarkan nilai ekstraksi fitur tekstur dengan sudut 90, yang dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Nilai Ekstraksi Fitur Tekstur Sudut 90
d. Nilai Ekstraksi Fitur Sudut 135
Hasil pengujian yang dilakukan berdasarkan dataset yang digunakan sebagai data latih berdasarkan nilai ekstraksi fitur tekstur dengan sudut 135, yang dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Nilai Ekstraksi Fitur Tekstur Sudut 135 No Nama File Dissimilarity 135 Correlation 135 Homogeneity 135 Contrast 135 ASM 135 Energy 135 Class 1 tipat/Bagia1.jpeg  13,8618386 0,89547924 0,67714267 2287,86323  0,33517417  0,57894229  Bagia 2 tipat/Bagia2.jpeg  14,7099258 0,89108013 0,66895916 2387,5253 0,35197417  0,59327411  Bagia 3 tipat/Bagia3.jpeg  12,0521927 0,88130848 0,7700254 2094,19006  0,51170157  0,71533319  Bagia
No Nama File Dissimilarity 90 Correlation 90 Homegeneity 90 Contrast 90 ASM 90 Energy 90 Class 1 tipat/Bagia1.jpeg 8,50138854 0,94723802 0,69935267 1148,25877 0,35642545  0,59701378 Bagia 2 tipat/Bagia2.jpeg 9,1714253 0,94370481 0,69191219 1224,89504 0,37420636  0,61172409 Bagia 3 tipat/Bagia3.jpeg 8,40129994 0,92331024 0,78923188 1347,98046 0,52506259  0,72461203 Bagia 4 tipat/Bagia4.jpeg 19,8500342 0,86354833 0,53614613 3194,90981 0,19384729  0,44028092 Bagia 5 tipat/Bagia5.jpeg 19,6770853 0,86876364 0,51773503 3051,44882 0,1766604 0,42030988 Bagia 6 tipat/Batu1.jpeg 7,02770011 0,96415995 0,50295355 580,808916 0,12382313  0,35188511 Batu 7 tipat/Batu2.jpeg 8,41473293 0,95271527 0,64099662 830,957571 0,32313209  0,56844709 Batu 8 tipat/Batu3.jpeg 9,79083129 0,95432818 0,53715343 861,031081 0,18192283  0,42652413 Batu 9 tipat/Batu4.jpeg 14,9467986 0,90407349 0,47916838 1544,63793 0,17122499  0,41379342 Batu 10 tipat/Batu5.jpeg 10,8295564 0,9382716 0,5405014 1026,80643 0,21397336  0,46257255 Batu
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 131  of 132 No Nama File Dissimilarity 135 Correlation 135 Homogeneity 135 Contrast 135 ASM 135 Energy 135 Class 4 tipat/Bagia4.jpeg  16,4910977 0,89567032 0,54368101 2441,07312  0,20052196  0,44779678  Bagia 5 tipat/Bagia5.jpeg  15,4458141 0,9065361 0,53186081 2173,99685  0,18452628  0,42956522  Bagia 6 tipat/Batu1.jpeg 12,0587177 0,92055854 0,44118151 1278,12557  0,11205838  0,33475122  Batu 7 tipat/Batu2.jpeg 13,0470044 0,90407961 0,61316564 1693,70211  0,30727237  0,55432154  Batu 8 tipat/Batu3.jpeg 14,7355682 0,89763715 0,49551521 1927,25896  0,16636694  0,40788104  Batu 9 tipat/Batu4.jpeg 14,8677275 0,91398887 0,46720115 1382,97939  0,17100231  0,41352426  Batu 10 tipat/Batu5.jpeg 8,66387219 0,95462448 0,56105566 753,879271  0,21539085  0,4641022 Batu

## 3.3. Ekstraksi Fitur Bentuk
Hasil pengujian yang dilakukan berdasarkan dataset yang digunakan sebagai data latih berdasarkan nilai ekstraksi fitur bentuk dengan metric dan eccentricity dilihat pada tabel 6
Tabel 6 . Ekstraksi Fitur Bentuk No Nama File Metric Eccentricity Class 1 tipat/Bagia1.jpeg 0,18440401 0,92009388 Bagia 2 tipat/Bagia2.jpeg 0,17430612 0,94113683 Bagia 3 tipat/Bagia3.jpeg 0,19304951 0,95276515 Bagia 4 tipat/Bagia4.jpeg 0,29607834 0,92847846 Bagia 5 tipat/Bagia5.jpeg 0,31446015 0,92764125 Bagia 6 tipat/Batu1.jpeg 0,49032838 0,90655269 Batu 7 tipat/Batu2.jpeg 0,35231636 0,90985897 Batu 8 tipat/Batu3.jpeg 0,3659748 0,90186484 Batu 9 tipat/Batu4.jpeg 0,46356818 0,74235681 Batu 10 tipat/Batu5.jpeg 0,45075718 0,87703856 Batu

## 3.4. Hasil Uji Akurasi
Tahap  selanjutnya  melakukan  evaluasi  dari  hasil  uji  klasifikasi  dataset  ketupat dengan dataset 90 data dalam klasifikasi Logistic Regression dapat dilihat pada tabel con- fusion matrix.
Tabel 7 . Hasil Uji Akurasi Model Training Accuracy Testing Accuracy Logistic Regression 69,84% 22,2
Berdasarkan hasil uji klasifikasi ketupat yang dilakukan maka mendapatkan hasil training accuracy 69,84% dan testing accuracy 22,2% dengan metode Logistic Regression dengan  ekstraksi  fitur  warna  dengan  HSV,  GLCM  dengan  Dissimilarity,  Correlation, Homo-geneity, Contrast, ASM dan Energy, sedangkan fitur bentuk dengan metric, eccen- tricity.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan implementasi pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan hasil klasifikasi jenis ketupat dengan 90 dataset ketupat terdiri 18 jenis ketupat dengan 5 jumlah masing- masing dataset dengan menggunakan ekstraksi fitur warna dengan HSV, GLCM dengan Dissimilarity,  Correlation,  Homo-geneity,  Contrast,  ASM  dan  Energy,  sedangkan  fitur bentuk  dengan  metric,  eccentricity  dengan  menggunakan  metode  logistic  Regression mendapatkan  hasil  pengujian  dan  analisis  mendapatkan  tingkat  akurasi  dari  masing- masing didapatkan nilai training accuracy 69,84% dan testing accuracy 22,2%    yang arti metode  klasifikasi  dinyatakan  belum  efektif  dalam  menganalisis  fitur-fitur  yang
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 132  of 132
digunakan  dalam  klasifikasi ketupat  sehingga perlu  melakukan perbandingan  dengan metode lain sehingga mendapatkan hasil akurasi diatas 90%

## Referensi
[1] Frencis Matheos Sarimole, & Ridad Diadi, R. (2022). Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan Ekstraksi Fitur Glcm Dan K- Nearest Neighbor ( Knn ). Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains , 4 (3), 286–290. https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i3.1996
[2] Honestya, G., Sajida, M., & Ramadhanu, A. (2024). Klasifikasi Jenis Daun Herbal Menggunakan Metode Logistic Regression dan Decision Tree Classifier Berdasarkan Fitur (Warna dan Bentuk). Journal of Information System and Education Development ,
2 (1), 52–55. https://doi.org/10.62386/jised.v2i1.59
[3] Maliki, R. S. (2012). Perbandingan Algoritma Template Matching dan Feature Extraction pada Optical Character Recogni- tion. Jurnal Komputer dan Informatika,. Vol. 1, pp. 29-35.
[4] B.Y.B Putranto, W. H. (2018). Segmentasi warna citra dengan deteksi warna HSV untuk mendeteksi objek. J. Inform,. vol 2, no 2.
[5] A. Z. Maula, C. R. (2016). Pengembangan apliksi pemilihan buah tomat untuk bibit unggul berdasarkan warna dan ukuran menggunakan HSV dan thresholding. J. Teknol. Inf. Teor. Konsep, dan Implementasi,. vol. 7, no. 2, pp. 127–138
[6] Kadir, A. d. (2012). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
[7] Prasetyo, E. (2011). Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya Menggunakan Matlab, diedit oleh Fi. Sigit Suyantoro, Pen- erbit Andi, Yogyakarta.
[8] Ramadhani et al., 2018. (2018). Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Tekstur dengan Menggunakan Metode GLCM. E- Proceding of Enggineering , 5 (1), 870–876.
[9] Sofian, J., & Laluma, R. H. (2019). Jenis Tumor Otak Dengan Metode Image Threshold Dan Glcm Menggunakan Algoritma K-Nn ( Nearest Neighbor ) Classifier Berbasis Web. Jurnal Infotronik , 4 (2), 51–56.
[10] Manuel,  I.  S.,  &  Ernawati,  I.  (2020).  Implementasi  GLCM  dan  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi  Jenis  Bunga Anggrek. Senamika , 1 (2), 99–109. https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/download/638/427
[11] Haryanto, T., Pratama, A., Suhartanto, H., Murni, A., Kusmardi, K., & Pidanic, J. (2020). Multipatch-GLCM for texture feature extraction on classification of the colon histopathology images using deep neural network with GPU acceleration. Journal of Computer Science , 16 (3), 280–294. https://doi.org/10.3844/JCSSP.2020.280.294
[12] Noviana, L. P. R., & Nugraha, I. N. B. S. (2023). Perbandingan Klasifikasi Citra Daun Herbal Menggunakan Metode Logistic Regression dan Decision Tree Classifier Berdasarkan Fitur (Warna, GLCM, Bentuk). JITU : Journal Informatic Technology And Communication , 7 (2), 126–133. https://doi.org/10.36596/jitu.v7i2.1241
[13] Pamungkas, A. (25 September 2019). Pengolahan Citra Digital: Ekstraksi Ciri Citra” https://pemrogramanmatlab.com/pen- golahan-citradigital/ekstraksi-ciri-citra-digital/ diakses
[14] Lembang, F. K. (2015). ―Analisis Faktor Resiko Penyebab Diabetes Mellitus di Kota Ambon menggunakan Model Regresi Logistik,‖ Stat. J. Theor. Stat. Its Appl. vol. 15, no. 2, pp. 65–71.