## Analisis Citra Kuning Telur Berbasis Ekstraksi Ciri Statistika Orde Satu untuk Mengenali Jenis Telur Ayam Ras dan Ayam Kampung
Muhammad Sipan 1) , dan Rony Kartika Pramuyanti 2)
1,2,) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Semarang
1,2) Jl. Soekarno-Hatta Tlogosari, Semarang 59160, Indonesia

## ABSTRACT
Chicken eggs are one of the most familiar side dishes in Indonesia besides tempeh. High protein and low prices make eggs a favorite side dish for the people of Indonesia. Although almost every day we see egg yolks we often can't tell for sure what chicken egg yolks we see. Based on this, the author tries to study egg yolk imagery based on first-order feature extraction using various features such as variance, skewness, carding, entropy, and mean. Statistical calculations are used based on the pixel values of the original image in this first-order texture calculation with the sole purpose of finding the histogram proper- ties of the image. The results of first-order statistical characteristic calculations were used to differentiate between native and purebred chicken eggs. This study facilitates decision making, especially in the selection of accurate and measurable egg yolks from several types of chicken eggs, thereby minimizing public mistakes in choosing eggs based on egg yolks. The first step that can be done is to determine the data consisting of various types of images of free-range chicken egg yolks. These are free- range chicken eggs and purebred chicken eggs. The image is then segmented by separating the yolk and white, then first-order statistical analysis which later the results of these statistical calculations can be used as a reference in determining the type of egg. The results of the trial resulted in first-order feature extraction statistical values, namely for native chickens, the mean value was 132.743, min 69.5255, max 252.5, standard deviation was 29.922 and variance was 905.882. The average value of statistics was order 1 for native chickens. of mean 137,176, min 48, max 240.2, standard deviation 31,454 and variance of 957.89.

## Keywords: Egg yolk, order 1, extraction, segmentation

## ABSTRAK
Telur ayam adalah salah satu lauk pauk yang familiar di Indonesia selain tempe. Protein yang yang tinggi dan harga yang murah menjadikan telur menjadi lauk favorit bagi masyarakat Indonesia. Walapun hampir setiap hari kita melihat kuning telur kita sering tidak bisa membedakan secara pasti kuning telur ayam apa yang kita lihat. Berdasarkan hal ini, Penulis berusaha untuk mengkaji citra kuning telur berbasis ekstraksi ciri secara orde satu menggunakan berbagai fitur seperti varians, skewness, carding, entropy, dan mean. Digunakan perhitungan statistik berdasarkan nilai piksel dari citra asli pada perhitungan tekstur orde satu ini dengan tujuan tunggal untuk menemukan sifat histogram dari gambar. Hasil perhitungan karakteristik statistik orde satu digunakan untuk  membedakan antara jenis telur ayam  kampung  dan ayam  ras. Penelitian ini memudahkan dalam pengambilan keputusan khususnya dalam pemilihan kuning telur yang akurat dan terukur dari beberapa jenis telur ayam, se- hingga meminimalisir kesalahan masyarakat dalam memilih telur berdasarkan kuning telur. Langkah pertama yang dapat dil- akukan adalah menentukan data yang terdiri berbagai jenis citra kuning telur ayam kampung. Ini adalah telur ayam kampung dan telur ayam ras. Citra tersebut kemudian disegmentasi dengan memisahkan kuning dan putihnya, kemudian analisis statistik orde pertama yang nantinya hasil perhitungan statistik tersebut dapat dijadikan acuan dalam menentukan jenis telur. Hasil uji coba  dihasilkan  nilai  nilai  statistika  ektraksi  ciri  orde  satu  yaitu  untuk  untuk  ayam  kampung  nilai  rata-rata  mean  sebesar 132.743, min 69.5255, max 252.5, standar deviasi 29.992 dan variance sebesar 905. 882. Nilai rata-rata statistika orde 1 untuk ayam kampung sebesar mean 137.176, min 48, max 240.2, standar deviasi 31.454 dan variance sebesar 957.89.
Kata kunci: Kuning Telur, orde 1, ekstraksi, segmentasi

## I. P ENDAHULUAN
elur merupakan sebuah makanan yang mengan- dung protein tinggi, dalam kehidupan sehari-hari orang  akan  dapat  menentukan  jenis  telur  ayam berdasarkan  apa  yang  dilihat,  misalkan  bentuk, besar dan warna dari telur tersebut. Tetapi berbeda apa bila kita melihat kuning telur dari beberapa jenis ayam. Kita akan mengalami kesulitan dikarenakan warna dan bentuk  yang  hampir  sama,  dari  permasalahan  tersebut seseorang  akan  mengalami  kesulitan  dalam  menen- tukan jenis telur secara terukur.
Berdasarkan permasalahan tersebut Peneliti mengkaji bagaimana mengidentifikasi jenis telur ayam dengan  ekstraksi  ciri  secara  statistik  orde  satu  untuk
mencari  seberapa  nilai  karateristik  histogram  citra kuning telur seperti nilai variance, skewness, kartulasi, entropi  dan  nilai  mean  untuk  menunjukan  jenis  telur ayam.

## A. Analisa tekstur
Umumnya  analisis  tekstur  digunakan  dalam  ber- macam-macam  aplikasi  untuk  menyelesaikan  masalah guna mencapai tujuan tertentu. Misalkan Untuk identif- ikasi, [2] [3] klasifikasi [4 [5], analisis pencitraan medis [6] dan aplikasi lainnya. Menurut Bharati [3], beberapa pendekatan yang biasa digunakan pada analisis tekstur adalah statistik, struktural, berbasis model, dan berbasis transformasi.  Salah  satu  metode  statistik  adalah
T
ekstraksi ciri orde satu pada eksperimen studi ekstraksi ciri yang digunakan penelitian ini.

## B. Ekstraksi Ciri Statistik
Ekstraksi  fitur  statistik  terdiri  dari  ekstraksi  fitur statistik  orde  pertama  dan  ekstraksi  fitur  statistik  orde dua.  Ekstraksi  fitur  orde  satu  didapatkan  dengan menggunakan  histogram  citra.  Ekstraksi  fitur  statistik orde  dua  diperoleh  dengan  menggunakan  matriks  co- occurrence.  Matriks  co-occurrence  adalah  matriks perantara yang mewakili kedekatan antara piksel pada suatu citra dalam berbagai arah dan jarak spasial yang berbeda.
Metode ekstraksi ciri statistik yang digunakan ada- lah  untuk  perhitungan  statistik  distribusi  tingkat  kea- buan  (histogram)  dengan  menentukan  nilai  tingkat kekontrasan,  kekasaran  piksel,  dan  kekasaran  per- mukaan piksel yang berdekatan pada citra.
Gambar  1  menunjukkan  histogram  citra  di  sebelah kiri  sebagai  fungsi  peluang  terjadinya  nilai  intensitas pada  citra.  Di  sebelah  kanan  adalah  adjacency  antara piksel  sebagai  fungsi  arah  dan  jarak  spasial,  dari  0  ° hingga  135  °.  Kiri  atas  adalah  jarak  yang  berdekatan dengan  sudut  0  °,  kanan  atas  adalah  sudut  45  °,  kiri bawah adalah jarak spasial dengan sudut 90 °, dan kiri bawah
adalah
sudut 135 °.
Gambar 1.  Ilustrasi ekstraksi fitur statistik

## C. Ekstraksi Ciri Orde Pertama
Ekstraksi  fitur  primer  adalah  metode  pengamatan fitur  berdasarkan  karakteristik  histogram  dari  suatu citra.  Histogram  menunjukkan  kemungkinan  muncul- nya nilai tingkat keabuan untuk suatu piksel pada citra. Dari nilai dalam histogram yang dihasilkan, Anda dapat menghitung beberapa parameter linier karakteristik sep- erti  mean,  skewness,  variance,  kurtosis,  dan  entropy. a. Mean (µ) Membahas ukuran dispersi dari suatu citra.
Dengan fn adalah  nilai  intensitas  keabuan  dan  p (fn)  berarti  nilai  histogram  (probabilitas  intensitas yang akan muncul dari citra).
b. Vriance (σ²)  Menjelaskan  variasi  elemen  pada histogram dari suatu citra.
c. Skewness (α3)  Menjelaskan  tingkat  kemencengan relatif kurva histogram    suatu citra.
d. Kurtosis (α4)
Menjelaskan  tingkat  keruncingan  relatif  kurva histogram dari citra.
e. entropy (H)
Menjelaskan ketidakteraturan bentuk dari suatu citra

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini menggunakan statistik orde satu pada ayam  pedaging  dan  telur  ayam  kampung  untuk mendeskripsikan  analisis  ekstraksi  ciri  dari  kuning  te- lur. Nilai statistik orde satu yang didapatkan, dipakai se- bagai panduan penentuan citra kuning telur ayam kam- pung atau telur ayam kampung. Fitur utama yang dipa- kai meliputi mean, varians, skewness, kurtosis, dan en- tropy.
Penelitian  ini  digunakan  untuk  menentukan  nilai karakteristik  histogram  dari  masing-masing  citra kuning telur tersebut. Dengan ciri statistik ini kita dapat menentukan kuning telur ayam apa yang kita lihat.

## Gambar 2. Metode Penelitian
Gambar 2. Menunjukan langkah-langkah penelitian, yang pertama adalah citra telur yang akan kita cari nilai statistiknya, Citra kuning telur diambil dengan kamera Samsung A7 dengan isi telur kampung dan isi telur Ras masing-masing berisi 30 butir telur. Selanjutnya, kami menyegmentasikan 60 gambar kuning telur untuk mem- isahkan  kuning  dan  putihnya  dan  menggunakan  citra kuning  telur . Pada  langkah  ketiga  mencari  nilai  stati- sktik kuning telur yang digunakan, nilai statistic citra ini merupakan  ciri  dari  citra  kuning  telur  yang  meliputi nilai  mean,  variance,  skewness,  entropi  dan  kurtosis, nilai dari citra tersebut.
Fitur  ini  merupakan  karakteristik  histogram  citra kuning  telur  yang  meliputi  ukuran  disperse  dari  citra, variasi elemen citra, tingkat kemencengan relatif histo- gram,  tingkat  keruncingan  relative  kurva  citra,  dan ketidakteraturan  bentuk  dari  citra  yang  kita  teliti. Setelah dihasilkan nilai-nilai tersebut selanjutnya di cari nilai-nilai errors untuk membedakan antara kuning telur ayam kampung dengan kuning telur ayam Ras dengan melihat nilai-nilai ekstraksi ciri yang ada.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Bagian ini menjelaskan temuan dan hasil pengujian yang dilakukan dengan menjalankan beberapa skenario. Hasil  yang  dibahas  adalah  hasil  penelitian  nilai  fitur warna,  nilai  histogram,  dan  ekstraksi  fitur  tekstur. Setelah  nilai  diambil,  nilai  kesalahan  dicari  untuk
mengambil citra yang paling mirip dengan gambar yang direferensikan. Nilai fungsional yang dihasilkan dijelas- kan pada subbagian berikutnya.

## A. Data Penelitian
Data  yang  diambil  terdiri  dari  20  citra  dari  citra kuning  telur  ayam  kampung  dan  10  citra  kuning  telur ayam  kampung  JPG.  Gambar  3  menunjukkan  citra kuning telur ayam kampung, dan Gambar 4  menjelas- kan gambar kuning telur ayam kampung. Terlihat warna kuning telur ayam ras lebih muda dibandingkan kuning telur  ayam  kampung  yang  terlihat  lebih  kuning keoranyean.
Gambar 3 . Data Kunng Telur Ayam Ras
Gambar 4.  Kuning Telur Ayam Kampung

## B. Proses Segmentasi
Segmentasi adalah teknik untuk membagi suatu citra menjadi  beberapa  bagian,  seperti  bagian  frontground atau  background.  Setiap  bagian  memiliki  kemiripan atribut. Pada penelitian ini segmentasi digunakan untuk mengetahui citra biner, komplemen citra, operasi mor- fologi seperti filling holes , dan citra grayscale hasil seg- mentasi. Langkah-langkah tesebut terapat pada gambar 5 sampai gambar 9.
Proses pertama adalah citra asli kuning telur di rubah kedalam  citra  grayscale  untuk  mengetahui  tektur  atau intesnsitas  citra  kuning  telur  yang  ditunjukkan  pada gambar  5.  dimana  dijelasknan  mana  area  atau  daerah yang memiliki intensitas tinggi maupun rendah. Secara kasat  mata  intensitas  tinggi  ditunjukan  dengan  garis pada  citra  kuning  dan  instensitas  rendah  ditunjukan pada bagian bawah kanan citra kuning telur.
Gambar 6. Menjelaskan hasil dari proses threshold- ing berupa citra biner yang menunjukkan dua nilai ting- kat  keabuan  yaitu  hitam  dan  putih  dimana  pada penelitian ini dilakukan segmentasi global thresholding.
Gambar 5. Citra Grayscale Kuning telur
Gambar 6. Citra Biner dari Proses Thresholding Citra Grayscale
Gambar 7.  Citra Komplemen
Gambar 8. Citra Morfologi berupa filling holes
Gambar  7  dan  gambar  8  menunjukkan  hasil  proses komplemen citra dan morfologi citra. Komplemen citra agar  objek  kuning  telur  berwarna  putih  (1)  dan  back- ground berwarna hitam (0). Morfologi citra digunakan untuk  merubah  citra  asli  dan  mengetahui  bentuk  citra kuning  telur  berupa  filling  holes  untuk  memperbaiki citra grayscale atau citra biner.
Gambar 9.  Citra Grayscale Hasil Segmentasi
Setelah  proses  komplemen  citra  dan  segmentasi morfologi  citra  dilanjukan  proses  grayscale  hasil  seg- mentasi  yang  dijelaskan  pada  gambar  9.  Pada  gambar ini dapat kita lihat kuning telur dalam skala keabuan dan background  terlihat  lebih  gelap  dibandingkan  citra aslinya.

## C. Ekstraksi Ciri Oede 1
Pengujian penelitian ini dgunakan statistik orde satu dengan  fitur  citra  yang  terdiri  mean,  minimum-max, standar deviasi, dan varians. Penentuan persentase titik yang ditunjukkan pada Gambar 10 mencakup lima titik dengan  koordinat  pada  posisi  berikutnya  2000.1400; 2000.1500; 2000.1600; 2000.1700; 2000.1800 piksel.
Gambar 10. Titik Koordinat Kelima Ciri Ekstraksi yang Digunakan
Gambar 11.Nilai Hasil Ekstrasi Ciri Orde
Gambar  11.  Menjelaskan  lima  fitur  yang  digunakan pada Gambar 20 dijelaskan dengan rata-rata 135,2, min- imum  40,  dan  maksimum  225.  Standar  deviasi  adalah 29,92 dan varians adalah 894,92. Tabel 1 menunjukkan nilai total statistik ekstraksi sifat primer yang diperoleh dari  survei.  Ini  menggambarkan  nilai  dari  lima  sifat yang digunakan dalam setiap gambar kuning telur.
Tabel 1. Nilai Statistik Ekstraksi ciri Orde 1
Nilai terbesar dari masing-masing ciri adalah: Nilai mean adalah 153,17. Artinya, pada citra kuning telur ke- 8  didapatkan  nilai  maksimal  dan  minimal  dari  citra kuning telur ke-13. Itu adalah 92. Nilai maksimum ada di beberapa gambar, tanggal 11, 12, dan 14, 15. Foto 16, 17.6 6 foto kuning telur  ayam. Standar deviasi maksi- mum  terdapat  pada  citra  kuning  telur  ke-7  yaitu  citra kuning telur ayam ras, dan varians maksimal pada citra ke-7 sebesar 1630,27.

## IV. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Setelah dilakukan beberapa uji coba dihasilkan nilai nilai  statistika  ektraksi  ciri  orde  1  yaitu  untuk  untuk ayam  kampung  nilai  rata-rata  mean  sebesar  132.743, min  69.5255,  max  252.5,  standar  deviasi  29.992  dan variance sebesar 905. 882. Nilai rata-rata statistika orde 1 untuk ayam kampung sebesar mean 137.176, min 48, max 240.2, standar deviasi 31.454 dan variance sebesar 957.89.
Nilai-nilai tersebut menunjukkan ayam ras memiliki nilai mean, standar deviasi dan varian yang lebih besar dari  ayam  kampung  ini  berarti  ukuran  dispersi  citra, sebaran nilai intensitas citra dan seberapa dekat setiap nilai  intensitas  citra  dengan  garis  nilai  intensitas  rata- rata citra dan variasi elemen pada histogram ayam ras lebih besar dari ayam kampung, tetapi untuk nilai min dan max ayam kampung lebih besar dari ayam ras yaitu
sebesar  69.5255  dan  252.5  yang  berarti  nilai  paling tinggi dan paling rendah pada citra kuning telur.

## B. Saran
Berdasarkan  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  dan kesimpulan yang di ambil penulis memiliki saran yang dapat  diambil  oleh  peneliti  selanjutnya  seperti  fitur ekstraksi ciri untuk lebih tepat menentukan kuning telur ayam kampung atau ayam ras untuk dapat berkembang biak.  Selain  itu,  jumlah  data  dalam  dua  gambar  dapat ditambahkan dan titik fitur lebih lanjut dapat ditentukan untuk  memungkinkan  fitur  yang  lebih  beragam dihasilkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ahmad Muzami1), Oky Dwi Nurhayati2), Kurniawan Teguh Martono2) Aplikasi  Identifikasi  Citra  Telur Ayam Omega-3 Dengan Metode Segmentasi Region Of  Interest Berbasis  Android. Jurnal  Teknologi  dan Sistem  Komputer,  Vol.4,  No.2,  April  2016  (e-ISSN: 2338-0403)
[2] Sipan  Muhammad,  Kartika  Roni  P.  Analisis  Tekstur Photo Lama Menggunakan Fitur Tekstur Gray Level
Co-Occurrence Matriks Pada Pewarnaan Citra Otom- atis’ Semarang, 2017
[3] Ustin Sousa, Rasoul Kabirzadeh, Patrick Blaes, “Au- tomatic  Colorization  of  Grayscale  Images”,  Depart- ment  of  Electrical  Engineering,  Stanford  University,
2013.
[4] Susanto  adi,  Kadir  abdul,  Teori  dan  aplikasi  pen- golahan citra,Penerbit andi, Yogyakarta. 2012
[5] Rahayu, I. H. (2003). Karakteristik Fisik, Komposisi Kimia  dan  Uji  Organoleptik  Telur  Ayam  Merawang Dengan  Pemberian  Pakan  Bersuplemen  Omega-3 . Jurnal Teknologi dan Industri Pangan, Vol. XIV.