## ISSN 2085-4552

## Gray Level Co-ocurence Matrix untuk Pengekstrasian Ciri Topeng Cirebon
Felix Indra Kurniadi 1 , Vinnia Kemala Putri 2
1 Fakultas Teknik Informatika, Jurusan Sistem Informasi, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia felixindra@tau.ac.id
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia vinnia.kemala51@ui.ac.id
Diterima 5 Maret 2020 Disetujui 17 Juni 2020
Abstract —Cirebon mask is one of the intangible cultural heritage in Indonesia. It is one of the prominent cultural assets  from  Cirebon  and  becoming  one  of  the  identity Cirebon culture. However, the  current condition  people tend  to  forget  the  cultural  asset  and  lack  of  help  from the  government  makes  the  Cirebon  mask  become  the third-rate  assets.  Our  concern  lays  on  the  extinction  of this  Mask.  We  want  to  implement  digitation  and automatic identification using image processing techniques. In this paper, we applied the Gray Level Co- occurrence  Matrix  for  extracting  the  features.  K- Nearest  Neighbour  as  the  classifier.  The  best  result  of this  research  is  done  by  first  order  statistical  features with the accuracy 40,67%.
Index  Terms —Cirebon  Mask,  GLCM,  Indonesian Culture, K-Nearest Neighbour

## I. P ENDAHULUAN
Topeng  Cirebon  merupakan  salah  satu  kekayaan budaya  Indonesia.  Topeng  ini  merupakan  identitas budaya Jawa Barat terutama Cirebon. Topeng Cirebon sendiripun  merupakan  salah  satu  bentuk  akulturisasi antara adat Jawa Barat dengan Agama. Saat ini topeng Cirebon  sering  digunakan  untuk  upacara  keadatan maupun pertunjukan hiburan.  Sayangnya kebudayaan topeng  Cirebon  tidak  menjadi  perhatian  dari Pemerintahan  maupun  kaum  generasi  muda  bahkan berdasarkan  data  di  UNESCO  yang  menjadi  Warisan budaya  takbenda  dari  Indonesia  adalah  pencak  silat, pinisi,  tiga  jenis  tarian  bali,  Noken,  Tari  Saman, Angklung, Batik, Kris dan Teater Wayang [1]. Hal ini ditakutkan  akan  membuat  kesenian  topeng  Cirebon makin menghilang dan dilupakan oleh orang-orang.
Berdasarkan  problem  ini  kami  melakukan  proses digitalisasi  untuk  menyimpan  kebudayaan  topeng Cirebon  dalam  bentuk  gambar.  Sayangnya  proses mengklasifikasikan  topeng-topeng  tersebut  sangat susah  dan  memakan  waktu  yang  lama  dikarenakan beberapa  hal  seperti  keunikan  setiap  jenis  topeng Cirebon  baik  secara  ornament  maupun  ekspresinya. Hal  inilah  yang  membuat  penulis  ingin  melakukan proses
klasifikasi
secara
automatis
topeng-topeng Cirebon.
Pengklasifikasian topeng Cirebon pernah dilakukan  oleh  Kurniadi.  Kurniadi  mengusulkan penyelesaian klasifikasi topeng Cirebon menggunakan metode  robust  statistic  menggunakan  z-score  untuk mencari  data  yang  dianggap  sebagai  outlier.  Metode yang  diusulkan  oleh  Kurniadi  memberikan  hasil penambahan  akurasi  akan  tetapi  kelemahan  terbesar dari penelitian ini adalah penggunaan metode ekstraksi fitur  yang  sederhana  dalam  menyelesaikan  data  yang kompleks [2].
Saat  ini penelitian  terhadap  topeng  Cirebon  masih sedikit,  oleh  karena  hal  ini  maka  untuk  mendapatkan sebuah  keterbaruan  yang  layak  digunakan  dalam proses  klasifikasi  dari  topeng  Cirebon  maka  perlu dilakukan  proses  pencarian  state  of  the  art  dari berbagai  penelitian  yang  mencoba  menyelesaikan permasalahan  klasifikasi  dan  identifikasi  terhadap budaya Indonesia lainnya.
Penelitian  pernah  dilakukan  untuk  menyelesaikan permasalahan  klasifikasi  terhadap  warisan  budaya Indonesia. Harjoko et.al. mencoba mengatasi permasalahan  terhadap  klasifikasi  topeng  Bali menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN). Hasil  yang  diberikan  dengan  menggunakan  metode CNN  sudah  baik  walaupun  dalam  beberapa  kasus tidak mampu membedakan topeng yang kompleks [3]. Aditya  et.al.  mengusulkan  penggunaan Gray  Level Co-occurrence  Matrix (GLCM)  dan statistical  color RGB menggunakan neural network sebagai classifier- nya  hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  adalah kombinasi  dari  kedua  fitur  ini  menghasilkan  nilai akurasi yang baik [4]. Sulistianingsih et.al. mengusulkan  metode  GLCM  untuk  ekstraksi  fitur dengan Correlation  Based  Feature  Selection (CFS) untuk  seleksi  fitur  dan  klasifikasi  menggunakan metode
K-Nearest Neighbour (KNN) dan Backpropagation  Neural  Network sebagai  klasifier. Hasil terbaik
didapatkan menggunakan Backpropagation  Neural  Network [5].  Irawan  et.al. menggunakan  GLCM  untuk  klasifikasi  Batik  Lasem dengan  klasifier  menggunakan  KNN  dimana  hasil yang  didapatkan  didapatkan  bahwa  penggunaan  data train  yang  banyak  akan  memberikan  hasil  yang  lebih baik dimana akurasi terbaik adalah 73.33% [6].
Berdasarkan penelitian sebelumnya dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  GLCM  adalah  salah satu metode yang banyak digunakan untuk melakukan proses ekstraksi ciri. Sehingga pada penelitian ini akan menggunakan  ekstraksi  ciri  menggunakan  metode GLCM  dan classifier menggunakan K-Nearest Neighbour .  Secara  garis  besar  yang  dilakukan  mirip dengan  yang  dilakukan  oleh  Kurniadi  akan  tetapi perbedaan antara penelitian ini dengan yang dilakukan pada  penelitian  sebelumnya  adalah  tidak  adanya penggunaan  outlier  detection,  hal  ini  dilakukan  untuk membuktikan  bahwa  metode  GLCM  lebih  baik dibandingkan metode statistical feature sederhana
Kontribusi penulis dalam penelitian ini adalah:
1. Proses  digitalisasi  dan  identifikasi  automatis berbasiskan
pendekatan artificial intelligence .
2. Pengimplementasian  metode  GLCM  pada dataset  topeng  Cirebon.  Dimana  GLCM bekerja sebagai ekstraksi fitur.
3. Pengimplementasian metode classifier seperti K-Nearest Neighbour .
4. Penggunaan uugmentasi data untuk mengukur keakurasian model.

## II. L ANDASAN T EORI
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  beberapa  teori dasar  yang  mendukung  penelitian  ini.    Secara berurutan akan dijelaskan mengenai Topeng Cirebon,
Gray
Level Co-occurrence
Matrix , dan K-Nearest Neighbour.

## A. Topeng Cirebon
Topeng  Cirebon  diciptakan  oleh  Sunan  Kalijaha yang bekerja sama dengan Sunan Gunung Jati, Topeng Cirebon  awalnya  merupakan  salah  satu  sarana  untuk media dakwah agama Islam di pesisir utara pada abad ke-15.  Topeng  Cirebon  sendiri  merupakan  adaptasi dari  kisah  Panji  yang  berasal  dari  kerajaan  Jenggala Jawa Timur [7].
Topeng Cirebon sendiri memiliki lima jenis topeng yang  paling  terkenal  dan  sering  digunakan  dalam pertunjukan yaitu Panji, Samba, Rumyang, Kelana dan Tumenggung.  Gambar  1  memberikan  gambaran kelima jenis topeng Cirebon.
Gambar 1. Jenis-jenis topeng Cirebon: a) Panji; b) Samba; c) Rumyang; d) Tumenggung; e) Kelana
Setiap  topeng  Cirebon  memiliki  karakteristik penokohan yang unik dan terkadang kompleks seperti sifat  manusia  dimana  Panji  yang  bertindak  sebagai gambaran  bayi  yang  baru  lahir  dan  kewibaan  dari seorang  raja  dimana  Panji  memiliki  ketenangan  dan kewibawaan.  Samba  merepresentasikan  sikap  suka merendah  setia  kawan  dan  penuh  kaingin  tahuan. Rumyang  merepresentasiakan  seseorang  yang  penuh dengan rasa ingin tahu terhadap lingkungan sekitarnya dan  refleksi  diri  dalam  keragu-raguan.  Tumenggung merepresentasikan  kedewasaan  dan  kemauan  keras serta keberanian
dan ambisius.Klana merepresentasikan  Hasrat  duniawi  yang  penuh  nafsu dan kekerasan [8].

## B. Gray Level Co-occurrence 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. Secara  general,  GLCM  membagi  gambar  dalam  4 angular  direction  yaitu  ϑ  =  00,  450,900,  and  1350. GLCM menggunakan beberapa konsep yaitu Contrast, Homogeneity,  Energy dan Correlation .  Sehingga  dari hasil ini setiap gambar akan menghasil 16 fitur vektor. Contrast merupakan  pengukuran  perbedaan  antara gray level dalam sebuah area dalam gambar. Contrast sangat  bergantung  pada  proses  pengambilan  gambar yang diambil [6].
(1) Homogeneity merujuk  pada Inverse  Difference
Moment yang merupakan kemiripan terhadap intensitas  yang  didapatkan  dalam  sebuah  gambar. Secara  garis  besar  gambar  yang  homogenus  akan

## ISSN 2085-4552
memiliki  nilai gray  level yang uniform dan  memiliki nilai invere value yang tinggi [6].
(2)
Correlation adalah sebuah teknik untuk menghitung  secara  akurat  perubahan  pada  gambar. Biasanya correlation digunakan  untuk  mengukur ketergantungan linear terhadap intensitas [6].

## (3)
Energi  menghitung  keseragaman  antar pixel yang memiliki pasangan berulang dalam citra [6].
(4)
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.

## C. K-Nearest Neighbour
K-Nearest  Neighbour (KNN)  merupakan  salah satu  algoritma  sederhana  yang  sering  digunakan dikarenakan  banyak  data  yang  secara  linear  dapat dipisahkan. Hal inilah yang membuat KNN merupakan  salah  satu  algoritma  yang  tangguh  [9]. Secara  garis  besar  KNN  melihat  kedekatan  antar  k- data.  Dimana  data  test  yang  dimasukan  akan  melihat persebaran  tetangga  terdekat  dan  mengambil  kelas berdasarkan kelas terbanyak dari tetangga terdekat [9].
Metode  pengukuran  jarak  yang  digunakan  adalah Euclidean distance dan  berdasarkan  penelitian  yang pernah dilakukan oleh Kurniadi mengenai perbandingan distance metric [10] bahwa penggunaan Euclidean  dan  Minkowski distance memberikan  hasil terbaik  dibandingkan  dengan  metode distance  metric lainnya.  Persamaan  dibawah  merupakan  persamaan untuk Euclidean distance . (5) Dimana a,b adalah dua data dan d merepresentasikan jarak dan j adalah banyaknya data.
Gambar 2. Metodologi penelitian klasifikasi topeng Cirebon

## III. M ETODOLOGI
Pada  Bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  proses pengumpulan  data  dan  bagaimana  data  tersebut diolah.  Pra-proses  terhadap  data  yang  digunakan, proses ekstraksi ciri dan proses klasifikasi. Gambar 2 menggambarkan  secara  runut  proses  yang  dilakukan dalam penelitian yang dilakukan saat ini.

## A. Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  menggunakan  search  engine dan pengambilan data primer ke lapangan. Penggunaan  data  search  engine  yang  tersedia  untuk publik  dilakukan  sebagai  benchmark  apakah  data yang  bersifat  publik  cukup  relevan  dengan  data  yang didapatkan  dari  lapangan.  Hasil  dari  pengumpulan data  menggunakan  search  engine  dan  pengambilan data  primer  menghasilkan  total  150  gambar  yang dibagi menjadi 30 untuk setiap kelas. Untuk membuat representasi  yang  baik  maka  pembagian  data  untuk menjadi  data  latih  dan  data  uji  menggunakan perbandingan  80:20.  Dimana  data  latih  menjadi sebesar 24 dan data uji sebesar 6.
Data  yang  didapatkan  secara  manual  ini dikembangkan dengan menggunakan proses augmentasi.  Proses  augmentasi  dilakukan  untuk membuat  dataset  menjadi  lebih  banyak  dengan melakukan  proses  pemberian  derau,  rotasi  dan peningkatan intensitas. Hasil dari augmentasi citra ini mendapatkan  total  4500  data  dengan  900  citra  untuk setiap  kelas.  Hasil  ini  kemudian  dibagi  menjadi  data
latih  dan  data  uji.  Tabel  1  sampai  Tabel  2 menggambarkan pembagian data dan jumlah data.
Tabel 1. Total dataset dari original dataset dengan augmentasi dataset Original 150 Augmentasi 4500
Tabel 2. Dataset per-kelas dari original dataset dengan augmentasi dataset dan pembagian antara data latih
dan data uji train test Total Original 24 6 30 Augmentasi 792 198 900
B. Pra Proses Pengontrolan
dataset dilakukan dengan menghapus background pada  citra  dan  merubah gambar  menjadi  keabuan.  Selain  kedua  proses tersebut window size dari gambar juga diubah menjadi 100 x 100 pixel . Proses ini dilakukan dengan bantuan perangkat lunak untuk memanipulasi gambar.

## C. Fitur Ekstraksi
Pada proses ekstraksi fitur dilakukan pengekstrasian ciri citra dengan menggunakan metode GLCM  yang sudah dijelaskan pada Bagian II. Proses ini dilakukan dengan menggunakan semua ϑ sehingga menghasilkan  16  fitur  vector  yang  merupakan gabungan  antara  4  ϑ  dan  4  GLCM  algoritma  yaitu homogeneity, contrast, correlation dan energy .
Hasil dari proses ekstraksi fitur ini kemudian akan dibuatkan  model  dengan  menggunakan  metode  yang diusulkan yaitu K-Nearest Neighbour .

## D. Klasifikasi
Pada  proses  klasifikasi  dilakukan  pemasukan model  secara  garis  besar  proses  klasifikasi  berbeda antara  proses  latih  dan  uji,  dimana  pada  proses  latih fitur  yang  didapatkan  pada  proses  ekstraksi  fitur dimasukkan kedalam metode KNN dan metode KNN akan  melakukan  persebaran  data  yang  nantinya  akan menjadi  model  utama  yang  akan  digunakan  dalam proses pengujian.
Pada  proses  pengujian  fitur  yang  dimasukkan  ke dalam  model  dan  model  akan  menghasilkan  nilai kelas  dan  jika  nilai  kelas  yang  dihasilkan  sesuai dengan nilai kelas yang diinginkan maka model dapat mengenali data tersebut dengan baik.
Proses  evaluasi  pada  penelitian  ini  akan menggunakan akurasi, presisi dan recall .
( (6)
( (7)
( (8)
Dimana tp, tn, fp dan fn merupakan true positive , false  positive , true  negative dan false  negative . Konsep ini diambil dari konsep confusion matrix .

## IV. E KSPERIMEN DAN H ASIL
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai skenario  eksperimen  yang  dilakukan  serta  hasil  yang didapatkan  dari  penelitian  ini.  Selain  itu  akan dijelaskan mengenai hasil yang didapatkan.
A. Skenario Eksperimen dan Konfigurasi Eksperimen
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  KNN  dengan membandingkan 3 jenis K-Neighbour yaitu bernilai 3, 5  dan  7.  Selain  itu  data  yang  akan  digunakan  adalah data original dan augmentasi.
Eksperimen  ini  dilakukan  menggunakan  CPU dengan  prosesor  Intel  i7  dan  RAM  sebesar  4GB. Proses pembagian train dan test dilakukan secara manual.
Tabel 3. Hasil eksperimen pada data original Metode Neighbour akurasi presisi recall First order statistical [2] k=3 40 0.47 0.4 k=5 40 0.42 0.44 k=7 36.67 0.43 0.37 GLCM k=3 16.67 0.11 0.16 k=5 26.67 0.2 0.27 k=7 26.67 0.23 0.27

## Tabel 4. Hasil eksperimen pada data augmentasi
Metode Neighbour akurasi (%) presisi recall First order statistical [2] k=3 40.69 0.4 0.41 k=5 40.69 0.4 0.41 k=7 40.49 0.39 0.41 GLCM k=3 33.14 0.34 0.33 k=5 33.17 0.34 0.33 k=7 31.07 0.31 0.31
Berdasarkan  hasil  di  atas  bahwa  metode  GLCM yang  diusulkan  masih  tidak  mampu  mengalahkan metode first order statistic yang sudah dilakukan oleh Kurniadi [2] sebelumnya. Secara keseluruhan akurasi yang didapatkan baik dari data augmentasi dan bukan augmentasi  mengecewakan  dikarenakan  hasil  tidak dapat  menghasilkan  nilai  lebih  dari  50%.  Hal  ini merupakan problem yang dikemukakan oleh [2] pada penelitian  sebelumnya  dimana  dataset  public  yang tersedia tidak merepresentasikan data yang dilapangan sehingga tidak cocok digunakan.

## ISSN 2085-4552
Proses  augmentasi  datapun  tidak  merubah  hasil untuk first  order  statistical  feature akan  tetapi  pada metode  GLCM  memberikan  peningkatan  hasil. Sayangnya  penggunaan  data  augmentasi  tidak  terlalu berperan banyak dalam bahkan peningkatan signifikan hanya terjadi pada k=3 dengan metode GLCM.

## V. S IMPULAN
Penelitian  pengklasifikasian  topeng  Cirebon menggunakan  metode  GLCM  memberikan  beberapa hasil  baru  salah  satunya  adalah  data  publik  yang digunakan tidak dapat digunakan menjadi acuan yang tepat  sehingga  harus  dilakukan  observasi  lapangan yang  lebih  detail.  Metode  GLCM  yang  diusulkan tidak  memberikan  hasil  yang  memuaskan  bahkan metode  yang  diusulkan  tidak  dapat  menandingi metode  yang  pernah  diusulkan  sebelumnya,  yang dimana  hasil  akurasi  terbaik  dari  metode  GLCM adalah  33.14%  pada  data  augmentasi.  Selain  itu penggunaan data augmentasi pada penelitian ini tidak terlalu berpengaruh.
Penelitian  ini  bisa  menjadikan  dasar  untuk penelitian  lain  yang  ingin  berfokus  pada  klasifikasi topeng Cirebon.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada Fendy  Hendriyanto  sebagai  pengumpul  data  dan penulis  juga  berterima  kasih  kepada  Kementerian Riset dan Teknologi Republik Indonesia.

## D AFTAR P USTAKA
[1] United  Nations  Educational,  Scientific  and  Cultural Organization,  “Browse  the  Lists  of  Intangible  Cultural Heritage  and  the  Register  of  good  safeguarding  practices,”
Intangible Cultural Heritage. [Online]. Available: https://ich.unesco.org/en/lists?text=&country[]=00104&multi
national=3&display1=inscriptionID#tabs.  [Accessed:  21-Feb- 2020].
[2]
F.  I.  Kurniadi  and  F.  Hendriyanto,  “Cirebon  Mask
Classification  using  Robust  K-Nearest  Neighbour,”  in  2019 International Conference on Information and Communications  Technology  (ICOIACT),  Yogyakarta, Indonesia, 2019, pp. 143–146, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938499. [3] B.  P.  Ida  Bagus  Gede  and  A.  Harjoko,  “Pengenalan  Topeng
Bali Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” Master’s Thesis, Universitas Gadjah Mada, 2017.
[4] C.  S.  K.  Aditya,  M.  Hani’ah, R. R. Bintana, and  N.  Suciati, “Batik classification using neural network with gray level co- occurence  matrix  and  statistical  color  feature  extraction,”  in
2015 International Conference on Information
Communication  Technology  and  Systems  (ICTS),  2015,  pp. 163–168, doi: 10.1109/ICTS.2015.7379892.
[5] N. Sulistianingsih, I. Soesanti, and R. Hartanto, “Classification  of  Batik  Image  using  Grey  Level  Co- occurrence  Matrix  Feature  Extraction  and  Correlation  Based Feature  Selection,”  in  2018  International  Seminar  on Research  of  Information  Technology  and  Intelligent  Systems (ISRITI),  Yogyakarta,  Indonesia,  2018,  pp.  492–497,  doi: 10.1109/ISRITI.2018.8864237.
[6] C.  Irawan,  E.  N.  Ardyastiti,  D.  R.  I.  M.  Setiadi,  E.  H. Rachmawanto,  and  C.  A.  Sari,  “A  Survey:  Effect  of  the Number  of  GLCM  Features  on  Classification  Accuracy  of Lasem  Batik  Images  using  K-Nearest  Neighbor,”  in  2018 International Seminar on Research of Information Technology  and  Intelligent  Systems  (ISRITI),  Yogyakarta,
Indonesia, 2018, pp. 33–38, doi: 10.1109/ISRITI.2018.8864443.
[7] Lasmiyati,  “Sejarah  Pertumbuhan  dan  Pengembangan  Tari Topeng  Cirebon  Abad  XV-XX,”  Patanjala,  vol.  3,  no.  3,  pp. 472–487, Sep. 2011.
[8] Pusat  Studi  Sunda,  Kujang,  bedog,  dan  topeng  dan  kajian lainnya  mengenai  budaya  Sunda,  Seri  Sunda.  Pusat  Studi Sunda, 2008.
[9] F.  I.  Kurniadi  and  V.  K.  Putri,  “A  Comparison  of  Human Crafted  Features  and  Machine  Crafted  Features  on  White Blood Cells Classification,” J. Phys.: Conf. Ser., vol. 1201, p. 012045, May 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1201/1/012045.
[10] F. I. Kurniadi and V. K. Putri, “Perbandingan Distance Metric pada  Nearest  Neighbour  untuk  Klasifikasi  Sel  Darah  Putih,” Ultimatics, vol. XI, no. 1, p. 4.