Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.1.37
Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 1-8
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF MEAT IMAGERY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METHOD AND TEXTURE FEATURE EXTRACTION BY GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX METHOD
Chairul Imam *1 , Eka Wahyu Hidayat 2 , Neng Ika Kurniati 3
1,2,3 Informatika, Universitas Siliwangi, Indonesia Email: 1 1570060013@student.unsil.ac.id , 2 ekawahyu@unsil.ac.id , 3 nengikakurniati@unsil.ac.id
(Naskah masuk: 20 November 2020, diterima untuk diterbitkan: 17 Desember 2020)

## Abstract
Lately, there is often a mixture of beef and pork done by traders to the general public as buyers. This is due to the unconsciousness of the buyer on how to recognize the type of meat purchased. The effect of this meat mix can certainly be detrimental to buyers, especially Muslims. Image processing is a general term for various methods in  which  it  is  used  to  manipulate  and  modify  images  in  various  ways.  Classification  is  a  method  of  grouping some  information  and  ensuring  it  is  listed  in  a  class..  Classification  of  beef  and  pork  differentiator  in  this application  using  Artificial  Neural  Network  (ANN)  method  while  for  texture  extraction  using  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  method.  The  information  used  in  the  examination  was  30  images  of  fresh  meat divided into 15 images of fresh beef and 15 images of fresh pork. The data used is data Classification of Beef and Pork Image based on Color and Texture Characteristics. The result of classification accuracy obtained in this application is 80%.
Keywords : artificial  neural  network,  gray  level  co-occurrence  matrix,  image  processing,  meat  consumption, personal extreme programming.

## KLASIFIKASI CITRA DAGING MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN DAN  EKSTRAKSI CIRI TEKSTUR DENGAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX

## Abstrak
Akhir-akhir  ini,  sering  terjadi  percampuran  daging  antara  daging  sapi  dan  daging  babi  yang  dilakukan  oleh pedagang kepada masyarakat umum sebagai pembeli. Hal ini terjadi karena ketidaksadaran pembeli tentang cara mengenali  jenis  daging  yang  dibeli.  Efek  percampuran  daging  ini  tentusaja  dapat  merugikan  pembeli  terutama umat  muslim.  Pengolahan  citra  merupakan  istilah  umum  untuk  berbagai  metode  yang  keberadaannya  untuk memanipulasi  serta  memodifikasi  citra  dengan  berbagai  cara.  Klasifikasi  merupakan  sesuatu  metode  untuk mengelompokkan  sebagian  informasi  serta  memastikan  informasi  tersebut  tercantum  dalam  sesuatu  kelas. Klasifikasi pembeda daging sapi dan daging babi pada aplikasi ini menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) sedangkan untuk ekstraksi ciri tekstur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Informasi yang digunakan dalam pemeriksaan adalah 30 citra daging segar dibagi menjadi 15 citra daging sapi segar dan 15 citra daging babi segar. Data yang digunakan adalah data Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi  Berdasarkan  Ciri  Warna  dan  Tekstur.  Hasil  akurasi  klasifikasi  yang  diperoleh  pada  aplikasi  ini  sebesar 80%.
Kata  kunci : daging  konsumsi,  gray  level  co-occurrence  matrix,  jaringan  saraf  tiruan,  pengolahan  citra, personal extreme programming.

## 1. PENDAHULUAN
Daging adalah bahan pangan yang mengandung gizi tinggi untuk memenuhi kebutuhan asam amino  esensial yang  memberikan  beragam manfaat  untuk  tubuh  manusia  dan  merupakan sumber vitamin B kompleks dan lemak pada daging memiliki  kandungan  vitamin  –  vitamin  yang
bermanfaat  bagi  tubuh  manusia  [1].  Tingkat konsumsi daging yang sangat tinggi sehingga daging konsumsi  tersebut  banyak  ditemukan  di  pasar. Normalnya,  pedagang  menjual  daging  konsumsi tersebut  sesuai  dengan  jenisnya,  tetapi  karena  ada beberapa  pedagang  khususnya  di  Indonesia  ingin memperoleh  keuntungan  yang  sebesar-besarnya.

## 2 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 1-8
Kadang  –  kadang  pedagang  melakukan  tindakan kecurangan  yang    biasanya  bertujuan  untuk meningkatkan  jumlah  daging  dan  melakakukan pencampuran  daging  konsumsi.  Daging  konsumsi yang  biasanya  dicampur  antara  lain,  daging  sapi dengan  babi.  Banyak  pembeli  tidak  mengetahui tentang  pencampuran  daging  -  daging  tersebut, karena  membedakan  antara  daging  sapi  dengan daging  babi  sangat  sulit  dikenali  oleh  orang  awam. Kegiatan  pencampuran  ini  merugikan  pembeli, khususnya  muslim  yang  dilarang  memakan  daging babi,  sesuai  dengan  firman  Allah  SWT  yang tercantum  di  dalam  Al-Qur’an  (QS.  Al-Baqarah  : 173,  QS.  Al-Maidah  :  3,  QS.  Al-An’am  :  145,  QS. An-Nahl  :  115).  Identifikasi  yang  dilakukan  selama ini  hanya  dilakukan  secara  manual  dengan  indera penglihatan  (mata)  dan  indera  penciuman  (hidung) manusia.  Cara  ini  mempunyai  banyak  kelemahan dikarenakan  kemampuan  manusia  yang  tidak konsisten,  terdapat  perbedaan  presepsi  masing  – masing  pengamat,  selain  itu  juga  cara  ini memerlukan waktu yang lama.
Pengolahan  citra  ( image  processing) adalah proses  gambar  dua  dimensi  melalui  PC/komputer digital  [2].  Pengolahan  citra  merupakan  istilah umum  untuk  berbagai  metode  yang  keberadaannya untuk memanipulasi serta memodifikasi citra dengan berbagai  cara,  seperti  :  cara  [3]  dan  cara  [4]. Klasifikasi merupakan prosedur logis yang merangkai  suatu  hal  dan  dirancangan  untuk  saling berkaitan  satu  dan  yang  lainnya,  dengan  klasifikasi juga  akan  menjadikan  sebuah  hasil  yang  dimaksud [5].  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  ataupun  Artificial Neural  Network(  ANN)  merupakan  suatu  jaringan yang dirancang seperti otak manusia yang bertujuan untuk melakukan sesuatu tugas tertentu. Jaringan ini umumnya  diimplementasikan  dengan  memakai komponen  elektronik  ataupun  disimulasikan  pada aplikasi  PC  [6]. Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  merupakan  metode  untuk  melakukan ekstraksi  ciri  tekstur  bebrbasis  statistikal,  ciri diperoleh  dari  nilai  piksel  matrik  yang  mempunyai nilai tertentu dan membentuk suatu sudut pola [7].
Proses  aplikasi  ini  dengan  cara  ekstraksi  citra daging  menggunakan Gray  Level  Co-occurence Matrix (GLCM) dan pengklasifikasiannya menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST).  Hasil ekstraksi  GLCM  yang  terbentuk  dapat  diklasifikasi menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST). Ekstraksi ciri    tekstur  berupa  nilai  piksel  matrik  yang  sudah diperoleh  akan  menjadi  sebuah input pada  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  dikarenakan  telah  menjadi  salah satu  alat  yang  penting  dalam  proses  klasifikasi. Setelah  itu  akan  diuji  tingkat  akurasi  hasil pemrosesan klasifikasi tersebut.
Tujuan  dari  pembuatan  aplikasi  atau software ini  untuk  klasifikasi  antara  daging  sapi  dan  daging babi  dengan  ekstrasi  citra  berdasarkan  tekstur menggunakan Gray  Lecel  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  dan  klasifikasinya  menggunakan  Jaringan
Saraf Tiruan (JST), selain itu pembuatan aplikasi ini juga  bertujuan  untuk  membandingkan  tingkat akurasi  sesuai  saran  dengan  penelitian  sebelumnya dengan  judul  “Klasifikasi  Citra  Daging  Sapi  dan Daging  Babi  Berdasarkan  Ciri  Warna  dan  Tekstur” oleh  Winda  Rizky  Astuti  pada  tahun  2016  dengan hasil  akurasi  klasifikasi  terbesar  mencapai  94%[8]. Data  yang  digunakan  sebanyak  130  citra  (100  citra pelatihan  dan  30  citra  pengujian)  dari  penelitian sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Menerapkan  analisis  citra  bersumber  pada distribusi dari intensitas pikselnya, dilakukan dengan cara mengekstrak fitur teksturnya. GLCM merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan ekstraksi  ciri  bebrbasis  statistikal,  perolehan  ciri diperoleh dari nilai piksel matrik yang memiliki nilai tertentu  serta  membentuk  suatu  sudut  pola.  Sudut yang  dibentuk  dari  nilai  piksel  citra  menggunakan GLCM  ialah  sudut  0°,  45°.  90°,  135°.  [7]  dan  [9].
Gambar 1. Piksel  berbagai sudut
Gambar 2. Matriks Co-occurrence
Piksel  –  piksel  tersebut  membentuk  sebuah matrik  co-occurrence  dengan  pasangan  pikselnya. Hal  tersebut  berdasarkan  bahwa  kondisi  sebuah matrik  piksel  mempunya  nilai  perulangan  sehingga terdapat  pasangan  keabuannya  [10].  Nilai  piksel tersebut  merupakan  matrik  dengan  jarak  2  (dua) posisi  yaitu,  (x 1 ,  y 1 )  serta  (x 2 ,  y 2 ).  Bersumber  pada kondsi  tersebut,  untuk  membedakan  antar  matrik citra  dapat  dilihat  berdasarkan  ciri  matrik  dengan memakai persamaan sebagai berikut :
- Menghitung Contras
2 1
( ) ( , ) d i j f i j p i j     (1)
Contras ,  fitur contras digunakan  untuk menghitung  tingkat  berbedaan  abu  –  abu  dalam
suatu  gambar,  semakin  besar  perbedaan  semakin tinggi  kontrasnya  dan  sebaliknya  semakin  sedikit perbedaan keabu – abuan antara dua piksel, semakin rendah kontrasnya.
- Menghitung Energy
2 2 , ( , ) d f i j p i j  
(2)
Energy ,  nilai  energi  menggambarkan  tingkat distribusi keabu – abuan sebuah gambar.
- Menghitung Correlation
( , ) 3 ( )( ) i j i j i j i i j j p
f         
(3) Correlation ,  memunculkan bagaimana  korelasi referensi piksel dengan tetangganya.
- Menghitung Homogeneity
4 ( , ) | | d i j p i j f i i j     
(4)
Homogeneity,  fitur  homogenitas  menghitung tingkat homogenitas abu – abu dalam suatu gambar. Nilai homogenitas lebih tinggi di gambar tingkat abu – abu yang hampir sama.[11][12].
Gambar 3. Grayscale atau monokromatik Level
Gambar 4. Citra Grayscale yang diubah menjadi nilai matriks.

## 2.2. Citra Grayscale atau Citra Monokromatik
Suatu  citra  dikatakan  citra  grayscale  apabila suatu  citra  tidak  memiliki  warna  RGB  (Red,  Green Blue)  maupun  dapat  dikatakan  suatu  citra  yang memiliki  nilai  dari  putih  yang  memiliki  intensitas sangat  besar  sampai  hitam/gelap  yang  memiliki intensitas lebih rendah. Citra grayscale terdiri dari x dan  y dalam spasial koordinat dan  mempunyai nilai intensitasnya  masing–  masing.  Pada  citra  grayscale masing- masing gambar memiliki intensitas antara 0 (hitam/  gelap)  hingga  255  (putih)  dalam  citra  8 bitnya [13].
Contoh  Citra  grayscale  dapat  ditunjukkan  oleh gambar  3,  sedangkan  citra  grayscale  yang  diubah menjadi nilai matriks dapat ditunjukkan oleh gambar 4.

## 2.3. Artificial Neural Networl (ANN) atau

## Jaringan Saraf Tiruan (JST)
JST merupakan sebuah metode pemodelan data statistik  non-linier.  JST  dapat  digunakan  untuk memodelkan  hubungan  yang  kompleks  antara  input dan  output  untuk  menemukan  pola-pola  pada  data. JST menyerupai otak manusia dalam 2 perihal :
1. Pengetahuan  yang  didapat  dari  jaringan lingkungan
melalui proses pendidikan/pembelajaran. 2. Tenaga  koneksi Interneuron ,  yang  dikenal sebagai  bobot  sinaptik  ( synaptic  weights) , yang digunakan untuk menaruh/menyimpan pengetahuan yang didapat. [6], [9] dan [14]

## 2.4. Algoritma Backpropagtion atau Propagasi Mundur
Backpropagation ialah sesuatu metode sistematik untuk pelatihan multilayer JST. Backpropagation dikatakan  algoritma  pelatihan multilayer  sebab Backpropagation memiliki  3(tiga)
layer  dalam  proses  pelatihannya,  antara  lain  input layer, hidden layer dan output layer, Backpropagation  ini  ialah  perkembagan  dari  single layer  network  (jaringan  layar  tunggal)  yang memiliki  2  (dua)  layer,  ialah  input  layer  dan  output layer.  Dengan  terdapatnya  hidden  layer  pada Backpropagation  dapat  memunculkan  besarnya tingkatan  error  pada  Backpropagation  lebih  kecil dibanding tingkatan error pada single layer network. Perihal  demikian  diakibatkan  hidden  layer  pada Backpropagation  berfungsi  bagaikan  tempat  untuk mengupdate  serta  membiasakan  bobot  yang  ada, sehingga didapatkan nilai bobot yang baru yang bisa diarahkan  mendekati  dengan  target  output  yang diinginkan. [15], [16] dan [7].
Terdapat 3 tahapan dalam algoritma backpropagation yaitu : [16]
1. Feedforward
-   Menghitung znet
1 . _ i ji n j jo x v i z net v    (5)
-   Menghitung nilai aktivasi
( ) 1 ( _ ) 1 j j znetj z f z net e 
   (6)
-   Menghitung hasil output 1 . _ i ji n k ko i z w y net w    (7)
-   Menghitung nilai aktivasi
( ) 1 ( _ ) 1 netk k k y y f y net e     (8)
4 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 1-8
2. Backpropagation Error
- Menghitung nilai k 
k  ( ) (1 ) k k k k t y y
y    (9)
- Menghitung nilai kj w
. . kj k j w a z   (10) - Menghitung nilai net
 1 _ w k kj m j k net      (11)
- Menghitung nilai j  (1 ) j netj j j z z    
(12)
- Menghitung nilai ij v
. . kj j j v a z  
(13)
3. Weight Update
- Melakukan update bobot kj w ( ) ( )
kj kj kj w baru w lama w  
(14)
- Melakukan update bobot ji v
( ) ( ) ji ji ji v baru v lama v  
(15)

## 2.5. Recognition Rate atau Tingkat Pengakuan
Perhitungan  akurasi  pada  sebuah  klasifikasi berpengaruh  terhadap  performa  dari  metode  dalam klasifikasi  yang  digunakan.  Akurasi  merupakan salah satu parameter uji yang menentukan kelayakan dari  sebuah  sistem  dalam  klasifikasi  [17].  Banyak cara  untuk  menghitung  akurasi  dari  klasifikasi, diantaranya  menggunakan  recognition  rate.  Rumus perhitungan recognition rate sebagai berikut :
Recognition Rate = ∑ 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 ∑ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑥 100% (16)
Keterangan : ∑ Correct = Jumlah data benar ∑ Sample = Jumlah data seluruhnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode
penelitian
yang dilakukan
menggunakan metode eksperimental, untuk meneliti pengaruh algoritma klasifikasi menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan ekstraksi menggunakan Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM)    pada  objek  penelitian  berupa  citra  daging halal  (sapi)  dan  haram  (babi)  yang  diambil  dari internet, supaya mampu mengklasifikasi antara citra daging halal (sapi) dan haram (babi). Alur penelitian ini digambarkan dalam bagan gambar 5.

## Gambar 5. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  guna  untuk  mendapatkan data-data yang relevan untuk penelitian, pengumpulan data dilakukan dengan tiga cara, yaitu studi  pustaka,  studi  literatur  dan  pengumpulan Image /citra.
Studi pustaka merupakan Kegiatan
menghimpun informasi yang relevan dan mendapatkan  pemahaman  konsep-konsep  secara teoritis,  informasi  ini  diperoleh  dari  buku  dan e- book .  Informasi  yang  dihimpunin  diantranya algoritma Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dan Jaringan Saraf Tiruan (JST).
Studi literatur merupakan
kegiatan menghimpun informasi yang relevan dan mendapatkan  pemahaman  konsep  –  konsep  secara teoritis,  informasi  ini  di  peroleh  dari  jurnal. Informasi  yang  dihimpunin  diantranya  algoritma Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM)  dan Jaringan Saraf Tiruan (JST).
Pengumpulan Image /Citra.  Diambil  130  citra dibagi menajdi 100 citra untuk pelatihan dan 30 citra untuk  pengujian.  Cita  diambil  dari  penelitian sebelumnya  dengan  ukuran  255×255  pixel.  Tabel asset  image sapi  dan  babi  yang  telah  didapatkan dapat ditunjukkan oleh tabel 1 dan 2.
Contoh citra uji daging babi  yang diambil dari penelitian  sebelumnya  dapat  ditunjukkan  oleh gambar 7.
Gambar 7 . UjiBabi1.jpg
Tabel 1. Asset image sapi No Nama Image Sumber Ukuran 1 UjiSapi1.jpg Astuti, 2016 13,4 KB 2 UjiSapi2.jpg Astuti, 2016 30,1 KB 3 UjiSapi3.jpg Astuti, 2016 24,7 KB 4 UjiSapi4.jpg Astuti, 2016 29,9 KB 5 UjiSapi5.jpg Astuti, 2016 27,7 KB 6 UjiSapi6.jpg Astuti, 2016 21,9 KB 7 UjiSapi7.jpg Astuti, 2016 24,7 KB 8 UjiSapi8.jpg Astuti, 2016 27,1 KB 9 UjiSapi9.jpg Astuti, 2016 25,1 KB 10 UjiSapi10.jpg Astuti, 2016 28,6 KB 11 UjiSapi11.jpg Astuti, 2016 11,8 KB 12 UjiSapi12.jpg Astuti, 2016 12,0 KB 13 UjiSapi13.jpg Astuti, 2016 28,1 KB 14 UjiSapi14.jpg Astuti, 2016 24,8 KB 15 UjiSapi15.jpg Astuti, 2016 23,9 KB Tabel 2. Asset image Babi No Nama Image Sumber Ukuran 1 UjiBabi1.jpg Astuti, 2016 10,6 KB 2 UjiBabi2.jpg Astuti, 2016 10,5 KB 3 UjiBabi3.jpg Astuti, 2016 19,0 KB 4 UjiBabi4.jpg Astuti, 2016 23,0 KB 5 UjiBabi5.jpg Astuti, 2016 25,0 KB 6 UjiBabi6.jpg Astuti, 2016 24,5 KB 7 UjiBabi7.jpg Astuti, 2016 23,5 KB 8 UjiBabi8.jpg Astuti, 2016 22,9 KB 9 UjiBabi9.jpg Astuti, 2016 11,4 KB 10 UjiBabi10.jpg Astuti, 2016 21,6 KB 11 UjiBabi11.jpg Astuti, 2016 24,4 KB 12 UjiBabi12.jpg Astuti, 2016 24,5 KB 13 UjiBabi13.jpg Astuti, 2016 23,8 KB 14 UjiBabi14.jpg Astuti, 2016 22,2 KB 15 UjiBabi15.jpg Astuti, 2016 22,5 KB

## 3.2. Personal Extreme Programming (PXP)
Model  yang  digunakan  dalam  membangun aplikasi  yang  akan  dibuat  menggunakan Personal Extreme  Programing (PXP),  PXP  dapat  digunakan untuk  menangani  situasi  proses  pengembangan software dengan  pemrogram  tunggal.  Pada  tahapan pertama  yaitu  requirement  proses  ini  meliputi kegiatan mengenai analisis kebutuhan dan penetapan pelaksanaan  pembangunan  aplikasi.  Proses  kedua menentukan  fungsional  keseluruhan  yang  akan dikembangkan oleh sistem serta penentuan perencanaan dalam tahap pembuatan aplikasi. Proses ketiga  yaitu  iteration  initialization,  pada  proses  ini melakukan pemilihan fitur yang hendak diimplementasikan  selama  iterasi.  Fitur  diseleksi bersumber  pada  prioritas  dengan  urutan  must  have, should have, could have  serta  wouldn’t  have  sesuai dengan  daftar  iterasi  dalam  hasil  release  planning. Proses  ke  empat  yaitu  design  proses  ini  melakukan
desain perancangan flowchart dan Unified Modeling Language UML Tahapan ke lima yaitu implementation delakukan pengkodean sistem menggunakan  Matlab  2017a,  dan  pengujian  saat pengkodean  sebagai  unit  testing,  apabila  terdapat kesalahan  maka  akan  dilakukan  koreksi  ulang ataupun  refactor  pada  tahap  dimana  kesalahan bermula,  apabila  tidak  terdapat  kesalahan  maka dilanjutkan  pada  unit  berikutnya.Tahapan  yang ketujuh  ialah  system  testing  merupakan  tahapan diujinya  fungsionalitas  sistem  secara  keseluruhan. Tahapan  yang  terakhir  yaitu  retrospective  ialah tahap  pengambilan  kesimpulan  terhadap  sistem, apabila  sistem  masih  terdapat  kesalahan  maka  akan dilakukan  revisi/perbaikan  mulai  dari  tahapan Iteration Initialization.

## 3.3. Proses Identifikasi
Dimulai  dengan  melakukan  input  citra  ke dalam sistem, lalu citra yang telah di input dilakukan proses  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan (GLCM) dan  terakhir  di  klasifikasikan  menggunakan    (JST) apakah citra tersebut termasuk ke dalam citra daging sapi  (halal)  atau  daging  babi  (haram).  Jika  ingin memulai  identifikasi  baru  sistem  harus  di  reset terlebih dahulu.
Gambar 8. Flowchart System

## 3.4. Ekstraksi GLCM
Pengumpulan  Hasil  ekstraksi  menggunakan Gray, Level Co-Occurence Matrix (GLCM) merupakan  parameter  –  parameter  yang  nantinya menjadi  pembeda  antara  daging  sapi  dan  daging babi.  Parameter  –  parameter  tersebut  antara  lain, Contras,  Energi,  Entropy  dan  Homogenitas.  Proses ekstraksi dan flowchart dari GLCM dapat ditunjukkan oleh gambar 9.
Gambar 9 . Flowchart GLCM

## 3.5. Klasifikasi JST
Hasil  klasifikasi  menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  merupakan  pengklasifikasian  antara citra  daging  sapi  dan  daging  babi  yang  telah diekstraksi menggunakan GLCM.
Pelatihan Pengujian Gambar 10. Flowchart Backpropagation
Parameter  untuk  pelatihan Backpropagation sebagai berikut : net = [10 5] net.trainParam.epochs = 10 net.trainParam.goal = 1e-6

## 3.6. Evaluasi
Evaluasi mengenai data latih dan data uji dapat ditunjukkan sebagai berikut :
1. Data  latih  berjumlah  100  citra  (50  citra daging sapi dan 50 citra daging babi) untuk pengambilan  parameter  yang  digunakan sebagai pelatihan dalam aplikasi yang akan dibuat. 2. Data  Uji,  merupakan  30  citra  (15  citra daging sapi dan 15 citra daging babi) untuk menentukan tingkat akurasi klasifikasi pada aplikasi yang akan dibuat.
3. Perhitungan  akurasi,  proses  ini  melakukan penentuan  tingkat  akurasi  dari  hasil klasifikasi pada aplikasi yang akan dibuat.

## 3.7. Penarikan Kesimpulan
Kesimpulan  diambil  dari  hasil  pembahasan, mengenai  model  rekayasa  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  pembuatan  aplikasi,  cara  ektraksi menggunakan  GLCM  dan  klasifikasi  menggunakan JST serta tingkat akurasi hasil klasifikasi.
Aplikasi  yang  dibuat  sebagai  capaian  akhir mampu  memecahkan  masalah  yang  dihadapi  atau tidak.  Aplikasi  dapat  dikatakan  berhasil  memenuhi kebutuhan  apabila,  mampu  mengklasifikasi  antara daging sapi dan daging babi dengan  metode GLCM dan  JST  pada  citra  yang  diambil  dari  penelitian sebelumnya.  Hasil  dari  aplikasi  berupa  klasifikasi pembeda antara daging sapi, daging babi dan tingkat akurasi hasil pendeteksian diatasi 75%.

## 4. IMPLEMENTASI SISTEM
Implementasi  dimulai  dengan  membuat  desain interface,  lalu  memberikan  fungsi  ke  masing  - masing  komponen  pada  sistem.  Hasil  implementasi sistem dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Proses
Perancangan  untuk  aplikasi  ini  menggunakan Use Case diagram dan Class diagram
Gambar 12. Use Case diagram
Dari Use  Case diagram pada  gambar  9 menjelaskan  mengenai Use  Case diagram  yang dibuat  berdasarkan  perancangan  pada  aplikasi  yang akan  dibuat. Use  Case diagram  merupakan  diagram yang bekerja untuk mendeskripsikan interaksi antara user dengan  sistem  melalui  sebuah  alur  bagaimana sistem akan digunakan. Use case diagram terdiri dari sebuah actor dan interaksi yang dilakukannya. Actor tersebut  berupa  manusia  sebagai  pengguna  dari aplikasi  tersebut. Use  Case diagram  yang  dibuat, Actor dapat melakukan proses input citra pada menu utama.
Gambar 13. Class diagram
Menampilkan  hasil  dari Class diagram  yang digunakan  dalam  perancangan  aplikasi  yang  dibuat. Class data  citra  yaitu  class  yang  memiliki  atribut nama  citra  dan  dapat  melakukan  proses  mengambil data  citra. Class Tampilkan  Citra  terdiri  dari  atribut nama citra dan dapat melakukan proses menampilkan  citra. Class RGB to Gray memiliki atribut  nama  citra  dan  dapat  melakukan  proses mengubah citra RGB ke Gray lalu akan di tampilkan hasil  proses  perubahannya. Class Tampilkan  Nilai GLCM  terdiri  dari  atribut  nama  citra  dan  dapat melakukan  proses  menentukan  nilai Contras, Correlation,  Energy dan Homogeneity lalu  akan  di tampilkan hasilnya. Class Tampilkan Hasil Identifikasi  terdiri  dari  atribut  nama  citra  dan melakukan  pengambilan  data  dari  database  yang sudah  dibuat  sebelumnya  dan  dapat  menampilkan hasil deteksi.

## 4.1. Hasil Proses Ekstraksi GLCM
Hasil proses ekstraksi GLCM dapat ditunjukkan oleh tabel 3.
Tabel 3. Hasil Ekstraksi File Rata - Rata Hasil Ektraksi Contrast Correlation Energy Homogeneity S1 0.3891 0.60816 0.2485 0.84424 S2 0.195 0.78397 0.3933 0.90908 S3 0.1411 0.75829 0.3894 0.9307 S4 0.2583 0.78812 0.3073 0.90124 S5 0.5304 0.71561 0.1871 0.83268 S6 0.3731 0.66107 0.3305 0.8803 S7 0.1506 0.87569 0.3888 0.93617 S8 0.1677 0.76038 0.4938 0.92676 S9 0.1701 0.79581 0.3484 0.92971 S10 0.2009 0.8949 0.2628 0.91103 S11 0.1703 0.89786 0.2573 0.91856 S12 0.2685 0.83695 0.3379 0.92073 S13 0.2167 0.91735 0.1844 0.91504 S14 0.1152 0.91221 0.3407 0.94253 S15 0.127 0.91736 0.2752 0.93948 B1 0.185 0.737 0.4171 0.95634 B2 0.1965 0.83179 0.3676 0.92999 B3 0.052 0.89059 0.6872 0.98028 B4 0.1257 0.91056 0.269 0.94661 B5 0.1516 0.89601 0.2654 0.93514 B6 0.1814 0.74762 0.5191 0.94716 B7 0.1611 0.85799 0.3423 0.93178 B8 0.1205 0.84067 0.4637 0.9465 B9 0.1289 0.80302 0.538 0.94445 B10 0.1294 0.83245 0.3868 0.95433 B11 0.1355 0.8686 0.3254 0.93255 B12 0.119 0.9099 0.2933 0.94075 B13 0.116 0.88782 0.308 0.94227 B14 0.104 0.8405 0.3984 0.94825 B15 0.1056 0.89706 0.3574 0.95235

## 4.2. Proses Pengujian Klasifikasi (JST)
Akurasi  data  diuji  dengan  menggunakan sebanyak 30 data. Proses pengujian klasifikasi (JST) sebagai berikut :
a. Membaca hasil ekstraksi citra data uji.
b. Menyesuaikan  hasil  ekstraksi  ke  data  base yang  telah  dibuat  pada  pelatihan  citra  data uji.
c. Mengklasifikasikan  citra  uji  yang  di inputkan .
d. Hasil  klasifikasi  apakah  citra  uji  tersebut termasuk  ke  dalam  Daging  Sapi  (Halal) atau Daging Babi (Haram).

## 4.3. Hasil Akurasi
Setelah  pengujian  semua  data  yaitu,  15  citra daging sapi dan 15 citra daging babi, dapat dihitung tingkat  akurasinya  dengan  menggunakan  metode Recognition Rate.
Recognition Rate = 24 30 𝑥 100% = 80%
Akurasi  dari  aplikasi  Klasifikasi  Citra  Daging menggunakan  metode  (JST)  dan  ekstraksi  ciri menggunakan (GLCM) yang telah dibangun sebesar 80%.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari pembuatan aplikasi klasifikasi citra daging menggunakan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)
8 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 1-8
dengan  ekstraksi  ciri  menggunakan Gray  Level  Co- Occurence Matrix (GLCM) dapat disimpulkan.
Aplikasi klasifikasi daging ini dibuat menggunakan  MATLAB  dan  dapat  mengklasifikasi citra daging sapi atau babi yang  di-inputkan dengan menggunakan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) dengan ekstraksi citra berdasarkan tekstur menggunakan Gray  Level  Co-Occurence  Matrix (GLCM).
Tingkat  akurasi  aplikasi  klasifikasi  daging  ini mencapai  80%  dengan  menggunakan  30  sample pengujian  yang  dibagi  menjadi  15  daging  sapi  dan 15 daging babi. Parameter untuk daging sapi dengan Contras 0,115190  sampai  0,530430, Correlation 0,608160  sampai  0,917350, Energy 0,184360 sampai  0,493830, Homogeneity 0,832680  sampai
0,954330.  Parameter  untuk  daging  babi  dengan Contras 0,05205 sampai 0,26845, Correlation 0,737 sampai  0,91736, Energy 0,26899  sampai  0,6872, Homogenity 0,92073 sampai 0,98028

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Maulana,  “Identifikasi  Jenis  Daging Menggunakan  Image  Processing  Berbasis Android,” Universitas Lampung, 2018.
[2] A.  K.  Jain, Fundamentals  of  Digital  Image Processing .  Davis:  Prentice  -Hall,  inc., 1989.
[3] E. N, “Digital Image Processing : A Particial Introduction Using Java,” The University of Michigan, Michigan, 2000.
[4] I. G. R. A. Sugiartha, M. Sudarma, and I. M. O.  Widyantara,  “Ekstraksi  Fitur  Warna, Tekstur  dan  Bentuk  untuk  Clustered-Based Retrieval  of  Images  (CLUE),” Maj.  Ilm. Teknol.  Elektro ,  vol.  16,  no.  1,  p.  85,  2016, doi: 10.24843/mite.1601.12.
[5] L.  J.  Havery, Sistem  Informasi .  Jakarta: Mata Satu, 2000.
[6] S.  Haykin, Neural  Networks  and  Learning Machines ,  3rd  ed.,  vol.  3.  Ontario:  Library of  Compress  Catalog-In-Publication  Data, 2008.
[7] A.  A.  Kasim  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi Citra  Batik  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Berdasarkan Gray Level Co- Occurrence  Matrices  (  GLCM  ),” Semin. Nas.  Apl.  Teknol.  Inf.  Yogyakarta,  21  Juni 2014 , pp. 7–13, 2014.
[8] W.  Astuti,  “Klasifikasi  Citra  Daging  Sapi Dan  Daging  Babi  Berdasarkan  Ciri  Warna Dan  Tekstur,”  Universitas  Islam  Negeri
Sunan Kalijaga Yogyakarta, 2016.
[9] M.  M.  Saleck,  A.  Elmoutaouakkil,  and  M. Moucouf,
“Tumor
detection
in mammography images using fuzzy C-means and  GLCM  texture  features,” Proc.  -  2017
14th Int. Conf. Comput. Graph. Imaging Vis. CGiV  2017 ,  pp.  122–125,  2018,  doi: 10.1109/CGiV.2017.22.
[10] R.  Widodo,  A.  W.  Widodo,  and  A. Supriyanto,  “Pemanfaatan  Ciri  Gray  Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM ) Citra Buah Jeruk  Keprok  (  Citrus  reticulata  Blanco  ) untuk  Klasifikasi  Mutu,” J.  Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.
11, pp. 5769–5776, 2018.
[11] S. A. Wibowo, B. Hidayat, and U. Sunarya, “Simulasi  dan  Analisis  Pengenalan  Citra Daging  Sapi  dan  Daging  Babi  dengan Metode  GLCM  dan  KNN,” Semin.  Nas. Inov.  Dan  Apl.  Teknol.  Di  Ind.  2016 ,  pp. 338–343, 2016.
[12] R. Listia and A. Harjoko, “Klasifikasi Massa pada  Citra  Mammogram  Berdasarkan  Gray Level  Cooccurence  Matrix  (GLCM),” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol.  8,  no.  1,  p.  59,  2014,  doi: 10.22146/ijccs.3496. [13] B. Library, “Citra Grayscale,” Library.binus.ac.id , 2014.
http://library.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/ Bab2/2014-2-00288-SK  Bab2001  (accesed Oktober. 20, 2019).
[14] E.  Isnianto,  Hidayat  N.  Puspitaningrum, “Aplikasi  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System  (ANFIS)  untuk  Klasifikasi  Suara Jantung  sebagai  Alat  Bantu  Diagnosis Gangguan  Jantung,” Seminar  Nasional Teknologi Terapan - SNTT 2013, pp. 60-67, 2013.
[15] N.  Ginanto,  “Electric  Transient  Analysis
Program  (ETAP)  Short  Circuit  Analysis,” wordpress.com , 2012.
https://novikaginanto.wordpress.com/2012/0 3/24/etap-electric-transient-analysis- program/ (accesed Oktober. 20, 2019).
[16] R.  R.  P.  Putri,  M.  T.  Furqon,  and  B.
Rahayudi,  “Implementasi  Metode  JST- Backpropagation  Untuk  Klasifikasi  Rumah
Layak Huni,” Jurnal Pengembangan
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , vol. 2, no. 10, pp. 3366–3372, 2018.
[17] N.  D.  Miranda,  L.  Novamizanti,  and  S. Rizal, “Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet- 50,” Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol.
1, no. 2, pp. 61–68, 2020.