Vol. 4 No. 2 Juli 2023

## Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Kerbau Menggunakan Histogram Citra dan GLCM
Irene Devi Damayanti 1* , Aryo Michael 2 , Fridolin 3 , Helce K. Y. Piopadang 4 , Setriyanti P. 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Indonesia Toraja Email: 1* irenedamayanti@ukitoraja.ac.id, 2 aryomichael@ukitoraja.ac.id, 3 fridolin@gmail.com,
4 helce@gmail.com, 5 setriyanti@gmail.com

## Abstrak
Tingginya  permintaan  konsumen,  beberapa  pedagang  menjadikan  mahalnya  harga  daging untuk  mendapatkan  keuntungan  dengan  mencampurkan  daging  babi  dan  daging  kerbau. Beberapa konsumen tidak menyadari hal demikian, karena secara kasat mata daging kerbau dengan campuran daging babi sulit untuk dibedakan, khususnya bagi sebagian orang awam. Tindakan  ini  sangat  merugikan  dan  meresahkan  masyarakat  setempat,  khususnya  umat muslim.  Di  masa  sekarang  ini,  kemajuan  teknologi  di  bidang  pengolahan  citra  digital semakin  pesat,  khususnya  pada  produk  makanan.  Secara  umum,  penelitian  ini  dilakukan sebanyak 2 (tiga) tahapan. Tahapan pertama, yaitu tahapan pengambilan data citra daging babi dan daging kerbau. Tahapan kedua, yaitu pengklasifikasian citra daging babi dan daging kerbau menggunakan analisis histogram citra dan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) berdasarkan warna dan tekstur daging. Pada penelitian ini menggunakan metode citra  berwarna Red  Green  Blue (RGB)  dan  ekstraksi  tekstur  GLCM,  yaitu  kontras, homogenitas,  energi,  dan  korelasi.  Penelitian  dilakukan  menggunakan  20  sampel  citra daging (masing-masing 10 citra daging babi dan 10 citra daging kerbau). Berdasarkan hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  bahwa  citra  daging  kerbau  memiliki  nilai persentase komponen warna Red (R) lebih tinggi jika dibandingkan dengan citra daging babi, sebaliknya nilai persentase komponen warna Green (G) dan Blue (B) lebih lebih rendah jika dibandingkan dengan citra daging babi. Kemudian, apabila nilai antar piksel tidak homogen (nilai homogenitas kecil), maka nilai kontras besar, begitupun sebaliknya apabila nilai antar piksel  homogen  (nilai  homogenitas  besar)  maka  nilai  kontras  kecil.  Citra  daging  kerbau memiliki nilai homogenitas kecil dibandingkan citra daging babi, sehingga variasi intensitas (kontras) dalam citra daging kerbau tinggi.
Kata Kunci: citra, pengolahan citra digital, histogram citra, GLCM , OpenCV .

## Abstract
Due to high consumer demand, some traders use the high price of meat to make a profit by mixing pork and buffalo meat. Some consumers are not aware of this, because in plain view buffalo meat with pork meat is difficult to distinguish, especially for some ordinary people. This action is very detrimental and disturbing the local community, especially Muslims. At present,  technological  advances  in  the  field  of  digital  image  processing  are  increasing rapidly, especially  in  food products. In  general, this  research  was conducted  in 2  (three) stages. The first stage, namely the stage of image data collection of pork and buffalo meat. The second stage, namely the classification of pork and buffalo meat images using image histogram analysis and the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method based on the color and texture of the meat. In this study using the Red Green Blue (RGB) color image method  and  GLCM  texture  extraction,  namely  contrast,  homogeneity,  energy,  and correlation. The study was conducted using 20 samples of meat images (10 images of pork and 10 images of buffalo meat, respectively). Based on the results of the research that has been done, it was found that the image of buffalo meat has a higher percentage value of the
Red (R) color component when compared to the pork image, whereas the percentage value of the Green (G) and Blue (B) color components is lower when compared to the image pork. Then, if the value between pixels is not homogeneous (small homogeneity value), then the contrast  value  is large,  and  vice  versa if the value  between  pixels  is  homogeneous (large homogeneity value) then the contrast value is small. The image of buffalo meat has a small homogeneity value compared to the image of pork, so the variation in intensity (contrast) in the image of buffalo meat is high.
Keywords: image, digital image processing, image histogram, GLCM, OpenCV.

## 1. Pendahuluan
Ketahanan pangan merupakan topik yang sangat ramai diperbincangkan oleh berbagai pihak  akhir-akhir  ini  sebagai  konsekuensi  dari  dampak  penyebaran  Covid-19.  Ketersediaan daging babi dan daging kerbau di sejumlah pasar, khususnya di kabupaten Tana Toraja, langka sejak pandemi Covid-19. Pasar yang selama ini menjual daging babi dan daging kerbau ditutup sementara.  Juga,  semua  rangkaian  ritual  adat  tempat  warga  memperoleh  daging  babi  dan daging kerbau untuk sementara diberhentikan. Meningkatnya kebutuhan daging di masyarakat, khususnya masyarakat Toraja dan kurangnya ketersediaan daging di pasaran mengakibatkan harga  daging  menjadi  mahal.  Dari  sisi supply, komoditas  pangan  yang  selama  ini mengandalkan  impor  seperti  daging  kerbau  tampaknya  perlu  menjadi  perhatian  serius pemerintah di tengah pandemi Covid-19 (Hirawan & Verselita, 2020).
Tingginya  permintaan  konsumen,  beberapa  pedagang  menjadikan  mahalnya  harga daging untuk mendapatkan keuntungan dengan mencampurkan daging babi dan daging kerbau. Harga daging kerbau di pasar ternak jauh lebih mahal dibandingkan dengan harga daging babi, khususnya di daerah kabupaten Tana Toraja saat ini. Beberapa konsumen tidak menyadari hal demikian, karena secara kasat  mata daging kerbau dengan campuran daging babi sulit untuk dibedakan,  khususnya  bagi  sebagian  orang  awam.  Tindakan  ini  sangat  merugikan  dan meresahkan  masyarakat  setempat,  khususnya  umat  muslim  yang  diharamkan  mengkonsumsi daging  babi.  Oleh  sebab  itu,  perlu  diadakan  sebuah  penelitian  tentang  klasifikasi  daging, khususnya pada daging babi dan daging kerbau.
Di masa sekarang ini, kemajuan teknologi di bidang pengolahan citra digital semakin pesat, khususnya pada analisis dan klasifikasi citra pada produk makanan, seperti daging. Hal inilah  yang  menjadi  dasar  penelitian,  “Klasifikasi  Citra  Daging  Babi  dan  Daging  Kerbau Menggunakan  Histogram  Citra  dan GLCM ”.  Pada  penelitian  ini,  akan  dibuat  suatu  sistem pengolahan  citra  untuk  membedakan  daging  babi  dan  daging  kerbau  menggunakan  analisis histogram  citra  dan  metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM),  dengan  tujuan meningkatkan  tingkat  akurasi  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  (Astuti,  2016)  dan (Neneng & Fernando, 2017).
Klasifikasi  merupakan pengelompokan objek ke  dalam kelas yang sesuai  atau sama. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi  citra  daging  babi  dan  daging  kerbau menggunakan  analisis  histogram  citra  dan  metode  GLCM  berdasarkan  warna  dan  tekstur daging.  Pada penelitian ini menggunakan metode citra berwarna Red Green Blue (RGB) dan ekstraksi tekstur GLCM, yaitu kontras, homogenitas, energi, dan korelasi.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah teknik pengolahan citra, baik citra diam (foto) maupun citra bergerak (video) yang dilakukan dengan bantuan komputer secara digital. Sebagai contoh,
pada  implementasi  pengolahan  citra  untuk  membangun  aplikasi  pembeda  daging  sapi  dan daging babi (Budianita et. al, 2015).
Gambar 1. Tahapan cropping citra daging babi dan daging sapi pada pengolahan citra digital (Budianita et. al, 2015).
Citra  digital  mengandung  sejumlah  elemen-elemen  dasar.  Elemen-elemen  dasar  tersebut dimanipulasi  dalam  pengolahan  citra  dan  dieksploitasi  lebih  lanjut  dalam computer  vision . Elemen-elemen tersebut diantaranya, adalah: kecerahan, kontras, kontur,  warna, bentuk, dan tekstur.

## 2.2 Histogram Citra
Histogram citra merupakan grafik yang dapat menggambarkan penyebaran intensitas piksel terhadap jumlah piksel pada intensitas tertentu. Oleh sebab itu, histogram merupakan alat bantu yang sangat penting dalam pengelolaan citra baik secara kualitatif maupun secara kuantitatif. Misalkan citra digital memiliki L derajat keabuan, yaitu dari nilai 0 sampai dengan L – 1. Secara matematis, histogram citra dapat dihitung dengan persamaaan, sebagai berikut (Munir, 2004) :
ℎ 𝑖 = 𝑛 𝑖 𝑛 , i = 0, 1, ...,  L – 1 (1)
dimana, 𝑛 𝑖 = jumlah piksel yang memiliki derajat keabuan i n = jumlah seluruh piksel di dalam citra Namun, secara grafis histogram dapat ditampilkan dalam sebuah diagram batang, seperti pada gambar  2.  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  nilai 𝑛 𝑖 telah  dinormalkan  dengan  membaginya dengan n. Nilai ℎ 𝑖 berada pada selang 0 sampai dengan 1.
Gambar 2. Histogram citra (Munir, 2004)

## 2.3 Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis tekstur atau mengekstraksi ciri suatu citra. GLCM adalah suatu matriks yang menggambarkan frekuensi munculnya suatu pasangan dua piksel pada intensitas tertentu dalam jarak ( 𝑑 ) dan sudut ( 𝜃 ) tertentu pada suatu citra. Metode GLCM menggunakan perhitungan tekstur histogram tingkat dua atau orde dua dengan memperhitungkan hubungan
antar pasangan dua piksel pada citra asli, sedangkan pada orde pertama mengabaikan hubungan ketetanggaan  piksel  serta  menggunakan  perhitungan  statistik  hanya  berdasarkan  pada  nilai piksel citra asli, misal varians (Kadir & Susanto, 2013).
Piksel dapat ditentukan melalui jarak antar piksel, yaitu 1 sampai 10 piksel dan orientasi sudut, yaitu 0 0 , 45 0 , 90 0 , dan 135 0 [9]. Pada metode GLCM terdapat beberapa ciri GLCM yang dapat digunakan, dimana nilainya diperoleh dari matriks GLCM, sebagai berikut (Andono & Rachmawanto, 2020):
1) Contrast (Kontras)
Kontras  menyatakan  ukuran  keberadaan  nilai  tingkat  keabuan  pada  suatu  daerah  citra. Perbedaan tingkat warna atau skala keabuan pada citra, yaitu nilai kontras sama dengan nol jika memiliki nilai piksel ketetanggan sama. Kontras dihitung dengan persamaan, sebagai berikut:
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 = ∑|𝑖 − 𝑗| 2 𝑃 (𝑖,𝑗) 𝑖,𝑗 (2)
di  mana 𝑖 adalah baris matriks, 𝑗 adalah kolom matriks,  dan 𝑃 (𝑖,𝑗) adalah elemen matriks kookurensi baris (𝑖) dan kolom ( 𝑗 ).
2) Correlation (Korelasi)
Korelasi menyatakan ukuran ketergantungan linear suatu derajat tingkat keabuan pada citra yang  menunjukkan  struktur  linear  gambar  setiap  piksel  yang  saling  bertetangga  dengan objek citra. Nilai korelasi berada pada rentang antara -1 sampai dengan 1. Korelasi dihitung dengan persamaan, sebagai berikut:
𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 = ∑ (𝑖 − 𝜇 𝑖 )(𝑗 − 𝜇 𝑗 )𝑃(𝑖, 𝑗) 𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 𝑖,𝑗 (3)
dengan,
𝜇 𝑖 = ∑ 𝑖 ∑ 𝑖 𝑗 𝑝 (𝑖,𝑗) (4)
𝜇 𝑗 = ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 𝑗 𝑝 (𝑖,𝑗) (5)
𝜎 𝑖 = √∑ 𝑖 ∑ (𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 𝑗 𝑝 (𝑖,𝑗) (6)
𝜎 𝑗 = √∑ 𝑖 ∑ (𝑗 − 𝜇 𝑗 ) 2 𝑗 𝑝 (𝑖,𝑗) (7)
di  mana 𝑖 adalah  baris  matriks, 𝑗 adalah  kolom  matriks,  dan 𝑃 (𝑖,𝑗) adalah  elemen  matriks kookurensi baris (𝑖) dan kolom ( 𝑗 ), 𝜇 𝑖 dan 𝜇 𝑗 masing-masing adalah nilai rata-rata elemen pada setiap baris dan kolom matriks, 𝜎 𝑖 dan 𝜎 𝑗 masing-masing adalah nilai standar deviasi pada setiap baris dan kolom matriks.
3) Energy (Energi)
Energi  merupakan  ukuran  ketidakteraturan  nilai  keabuan  pada  suatu  citra.  Energi mempunyai nilai tinggi, jika elemen-elemen pada GLCM memiliki nilai yang relatif sama. Selanjutnya,  energi  akan  bernilai  rendah  jika  elemen-elemen  GLCM  bernilai  0  atau  1. Energi dihitung dengan persamaan, sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 = ∑ 𝑃 (𝑖,𝑗) 2 𝑖,𝑗 (8)
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
di  mana 𝑖 adalah  baris  matriks, 𝑗 adalah  kolom  matriks,  dan 𝑃 (𝑖,𝑗) adalah  elemen  matriks kookurensi baris (𝑖) dan kolom ( 𝑗 ). 4) Homogenity (Homogenitas)
Homogenitas  merupakan  ukuran  kemiripan  pada  suatu  citra.  Homogenitas  akan  bernilai tinggi apabila semua piksel memiliki kesamaan nilai.
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑖𝑡𝑎𝑠 = ∑ 𝑖1 ∑ 𝑃(𝑖 1 𝑖 2 ) 1 + |𝑖 1 − 𝑖 2 | 𝑖2 (9)
di  mana 𝑖 adalah  baris  matriks, 𝑗 adalah  kolom  matriks,  dan 𝑃 (𝑖,𝑗) adalah  elemen  matriks kookurensi baris (𝑖) dan kolom ( 𝑗 ).

## 2.4 OpenCV
OpenCV adalah salah satu pustaka yang digunakan pada pengolahan citra yang bersifat open  source, di  mana  berfokus  pada  pengembangan computer  vision .  OpenCV  awalnya dikembangkan  oleh  peneliti  Perusahaan  Intel  di  Rusia  dan  pertama  kali  diperkenalkan  ke publik dalam acara IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition pada tahun 2000.  Meskipun  awalnya  dikembangkan  oleh  perusahaan  komersial,  OpenCV  tetap  bersifat terbuka dan saat ini dimiliki oleh Yayasan nirlaba OpenCV.org. OpenCV telah memiliki lebih dari 500 fungsi yang sudah dioptimasi  sehingga kehandalannya tidak diragukan lagi. Selain itu,  juga  memiliki interopability yang  tinggi,  sehingga  dapat  dioperasikan  menggunakan interface bahasa  Python,  Ruby  dan  Matlab.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  OpenCV dikembangkan dengan tujuan, sebagai berikut (Pranowo, 2015):
1) Mendorong pengembangan riset computer vision dengan menyediakan berbagai code yang bersifat terbuka dan optimal.
2) Menyebarluaskan  pengetahuan  dengan  menyediakan  berbagai  infrastruktur  yang  dapat dengan mudah digunakan dan dipahami oleh developer, khususnya pada program.
3) Mendorong pengembangan code yang bersifat terbuka, optimal dan portable .

## 2.5 Pengambilan Data
Data untuk penelitian diperoleh dari pencarian daging babi dan daging kerbau di pasar Makale,  kabupaten  Tana  Toraja  dengan  memilih  daging  pada  bagian  paha  belakang. Pengambilan  citra  daging  babi  dan  daging  kerbau  dilakukan  di  Laboratorium  Teknik Informatika,  Fakultas  Teknik,  Universitas Kristen Indonesia Toraja.  Sebelum  difoto, daging babi  dan  daging  kerbau  terlebih  dahulu  dipotong  dengan  ukuran  ±  2  cm.  Sampel  daging diletakkan  di  atas  piring  kemudian  dilakukan  penangkapan  citra.  Daging  tersebut  kemudian dilakukan pemotretan dengan menggunakan kamera handphone beresolusi 2064 x 2064 piksel.
Pengambilan  citra  daging  babi  dan  daging  kerbau  tersebut  dilakukan  dengan  posisi kamera berjarak 20 cm dari objek daging. Hal ini dilakukan agar hasil citra daging cukup jelas (tidak blur )  dan  konsisten  untuk  semua  pengambilan  citra  daging.  Penelitian  dilakukan menggunakan 20 sampel citra daging (masing-masing 10 citra daging babi dan 10 citra daging kerbau) untuk klasifikasi jenis daging.

## 2.6 Tahapan Klasifikasi
Tahapan  klasifikasi  penelitian  ini,  meliputi  citra  masukan  (citra  asli),  pra  pengolahan, pemisahan  daging  berdasarkan  warna  dan  tekstur,  ciri  tekstur  dan  warna,  penyimpanan  ke dalam basis data, klasifikasi menggunakan histogram citra dan  metode GLCM, dan terakhir mendapatkan hasil klasifikasi. Tahapan ini dapat dilihat pada gambar 4 berikut.

## Gambar 4. Tahapan Klasifikasi
Penentuan parameter nilai komponen RGB dari setiap daging, yaitu daging babi dan daging  kerbau  dilakukan  untuk  dapat  membedakan  kedua  jenis  daging  tersebut.  Proses pengolahan  citra  untuk  mengklasifikasikan  jenis  daging  babi  dan  daging  kerbau  ini menggunakan  program  Python  3.10.5  dan  juga  OpenCV.  Proses  pengolahan  citra  yang dilakukan untuk mengklasifikasikan jenis daging ini, yaitu proses cropping, proses ekstraksi nilai komponen RGB, ekstraksi tekstur dengan metode GLCM dan dilanjutkan dengan proses pengambilan  keputusan  yang  diperoleh  dengan  mengklasifikasikan  daging  babi  dan  daging kerbau berdasarkan warna dan tekstur daging.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1  Ekstraksi Warna
Penelitian  dilakukan  menggunakan  20  sampel  citra  daging  (masing-masing  10  citra daging babi dan 10 citra daging kerbau). Langkah pertama, yaitu pengambilan citra daging babi dan  daging  kerbau.  Setelah  proses  pengambilan  citra  masing-masing  daging,  langkah selanjutnya  adalah  pengolahan  citra  untuk  memperoleh  nilai  komponen  warna  RGB  dari masing-masing  citra  daging  babi  dan  daging  kerbau  tersebut.  Nilai  komponen  warna  RGB didapatkan dengan melalui 2 langkah, yaitu proses cropping dan proses ekstraksi nilai rata-rata komponen RGB  dari masing-masing  citra daging.  Proses cropping dilakukan dengan tujuan untuk  mendapatkan  area  objek  yang  bersih  dari background. Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan  kursor  untuk  menentukan  area cropping berbentuk  segi  empat  pada  masing- masing citra daging. Tabel 1 menunjukkan tahapan hasil cropping dan histogram citra daging babi dan daging kerbau.
Tabel 1. Hasil Cropping dan Histogram Citra Daging Babi dan Daging Kerbau
No. Data Percobaan Daging Babi Histogram Citra Daging Babi Daging Kerbau Histogram Citra Daging Kerbau 1 Daging 1 citra masukan pra pengolahan
pemisahan ciri warna dan tekstur ciri warna dan tekstur penyimpanan ke basis data klasifikasi dengan histogram citra dan metode hasil klasifikasi
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
Setelah  proses cropping ,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  rata-rata komponen warna RGB dari masing-masing citra hasil cropping . Tahapan ini dilakukan dengan cara mengekstraksi setiap nilai dari komponen warna R, G, dan B pada setiap piksel citra hasil cropping . Langkah terakhir, yaitu menghitung nilai rata-rata masing-masing komponen citra R, G, dan B untuk semua piksel.
Penentuan parameter nilai persentase komponen warna RGB dilakukan melalui proses ekstraksi nilai rata-rata komponen warna untuk setiap data sampel citra masing-masing daging babi  dan  daging  kerbau.  Nilai  rata-rata  komponen  warna  RGB  tersebut  selanjutnya  akan digunakan  untuk  menghitung  nilai  persentase  komponen  warna  RGB  dengan  menggunakan persamaan 10, 11 dan 12 berikut:

## %𝑅 =
𝑅̅
𝑅̅ + 𝐺̅ + 𝐵̅ (10)
2 Daging 2
3 Daging 3 4 Daging 4
5 Daging 5 6 Daging 6 7 Daging 7 8 Daging 8 9 Daging 9
10
Daging 10
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
%𝐺 = 𝐺̅
𝑅̅ + 𝐺̅ + 𝐵̅ (11) %𝐵 = 𝐵̅ 𝑅̅ + 𝐺̅ + 𝐵̅ (12)
Hasil perhitungan nilai persentase komponen warna RGB tersebut dapat dilihat pada tabel 2, 3 dan 4 berikut.

## Tabel 2. Nilai Persentase Komponen Warna
Red (R) No. Data Percobaan Nilai % Komponen Warna Red (R) Babi Kerbau 1 Daging 1 45.72 46.93 2 Daging 2 47.06 44.71 3 Daging 3 45.64 43.68 4 Daging 4 46.63 44.55 5 Daging 5 42.65 45.17 6 Daging 6 42.48 44.75 7 Daging 7 42.33 44.65 8 Daging 8 46.69 46.15 9 Daging 9 43.61 42.22 10 Daging 10 42.47 43.72 Min 42.33 42.22 Max 47.06 46.93 Rata-Rata 44.53 44.65
Tabel 3. Nilai Persentase Komponen Warna Green (G) No. Data Percobaan Nilai % Komponen Warna Green (G) Babi Kerbau 1 Daging 1 27.38 27.05 2 Daging 2 26.84 29.11 3 Daging 3 27.52 28.70 4 Daging 4 27.04 28.57 5 Daging 5 31.02 28.05 6 Daging 6 29.40 28.05 7 Daging 7 30.13 28.20 8 Daging 8 27.23 27.31 9 Daging 9 28.81 30.12 10 Daging 10 29.89 29.55 Min 26.84 27.05 Max 31.02 30.12 Rata-Rata 28.53 28.47 Tabel 4. Nilai Persentase Komponen Warna Blue (B) No. Data Percobaan Nilai % Komponen Warna Blue (B) Babi Kerbau 1 Daging 1 26.90 26.02 2 Daging 2 26.10 26.18 3 Daging 3 26.85 27.62 4 Daging 4 26.33 26.88 5 Daging 5 26.33 26.78 6 Daging 6 28.13 27.20 7 Daging 7 27.53 27.15 8 Daging 8 26.08 26.54 9 Daging 9 38.08 27.66 10 Daging 10 27.64 26.72 Min 26.08 26.02 Max 38.08 27.66 Rata-Rata 28.00 26.88
Tabel 3, 4 dan 5 menunjukkan nilai persentase komponen warna RGB dari keseluruhan sampel  daging.  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  citra  daging  kerbau  memiliki  nilai  persentase komponen warna Red (R) lebih tinggi jika dibandingkan dengan citra daging babi. Nilai rata-
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
rata  persentase  komponen  warna  R  pada  daging  kerbau,  yaitu 44.65% yang  berada  pada rentang  42.22%  sampai  46.93%,  sedangkan  daging  babi,  yaitu 44.53% yang  berada  pada rentang 42.33% sampai 47.06%. Berbeda dengan nilai persentase komponen warna R, tabel 4 dan tabel 5 menunjukkan citra daging babi memiliki nilai persentase komponen warna Green (G)  dan Blue (B)  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  citra  daging  kerbau.  Nilai  rata-rata persentase  komponen  warna  G  pada  daging  babi,  yaitu 28.53% yang  berada  pada  rentang 26.84% sampai 31.02%, sedangkan daging  kerbau, yaitu 28.47% yang berada pada rentang 27.05% sampai 30.12%. Nilai rata-rata persentase komponen warna B pada daging babi, yaitu 28.00% yang berada pada rentang 26.08% sampai  38.08%, sedangkan daging  kerbau, yaitu 26.88% yang berada pada rentang 26.02% sampai 27.66%.

## 3.2  Ekstraksi Tekstur
Pada penelitian ini digunakan 4 jenis tekstur  GLCM yang diekstraksi,  yaitu kontras, homogenitas, energi, dan korelasi dengan jarak ( distance ) ketetanggaan piksel yaitu 1 (d=1), dengan  masing-masing  sudut 0 0 , 45 0 , 90 0 ,  dan 135 0 .  Karakteristik  dari  GLCM  ini  akan digunakan untuk mengetahui perbedaan nilai pada suatu piksel dengan piksel lainnya pada citra daging  babi  dan  daging  kerbau.  Ciri  yang  dihasilkan  merepresentasikan  nilai  tekstur  pada masing-masing  citra  daging.  Nilai  masing-masing  parameter  GLCM  dihitung  dengan menggunakan  persamaan  (2),  (3),  (8),  dan  (9)  sebelumnya.  Selanjutnya,  nilai  parameter tersebut  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  jenis  daging  babi  dan  daging kerbau. Hasil ekstraksi tekstur citra daging babi dapat dilihat pada tabel 5 sampai tabel 8.
Tabel 5. Hasil Ekstraksi Tekstur Kontras Citra Daging Babi
Tabel 6. Hasil Ekstraksi Tekstur Homogenitas Citra Daging Babi
Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0 90 0 135 0 D-1 26.354 67.588 46.112 26.354 41.602 363.945 D-2 25.829 31.662 23.689 25.829 26.752 D-3 26.731 60.487 35.936 26.731 37.471 D-4 16.496 29.096 19.186 16.496 20.319 D-5 31.487 58.411 40.461 31.487 40.462 D-6 43.494 70.223 48.687 43.494 51.474 D-7 25.362 64.241 40.507 25.362 38.868 D-8 31.077 46.918 25.079 31.077 33.538 D-9 38.726 53.250 25.798 38.726 39.125 D-10 23.282 53.900 36.873 23.282 34.335 Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0 90 0 135 0 D-1 0.375 0.298 0.347 0.375 0.349 3.671 D-2 0.423 0.372 0.426 0.423 0.411 D-3 0.429 0.349 0.409 0.429 0.404 D-4 0.453 0.381 0.448 0.453 0.434 D-5 0.340 0.273 0.321 0.34 0.319 D-6 0.322 0.263 0.307 0.322 0.303 D-7 0.394 0.312 0.37 0.394 0.368 D-8 0.433 0.368 0.438 0.433 0.418 D-9 0.346 0.297 0.365 0.346 0.339 D-10 0.354 0.275 0.324 0.354 0.327
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
Tabel 7. Hasil Ekstraksi Tekstur Energi  Citra Daging Babi Tabel 8. Hasil Ekstraksi Tekstur Korelasi Citra Daging Babi Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0 90 0 135 0 D-1 0.961 0.900 0.932 0.961 0.939 12.432 D-2 0.969 0.962 0.972 0.969 3.873 D-3 0.977 0.949 0.969 0.977 0.968 D-4 0.962 0.933 0.956 0.962 0.953 D-5 0.978 0.960 0.972 0.978 0.972 D-6 0.949 0.917 0.943 0.949 0.939 D-7 0.976 0.939 0.961 0.976 0.963 D-8 0.951 0.927 0.961 0.951 0.948 D-9 0.955 0.937 0.970 0.955 0.954 D-10 0.948 0.881 0.918 0.948 0.924
Dengan  menggunakan  perhitungan  yang  sama,  hasil  ekstraksi  tekstur  citra  daging kerbau dapat dilihat pada tabel 9 sampai tabel 12 berikut.
Tabel 9. Hasil Ekstraksi Tekstur Kontras Citra Daging Kerbau
Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0 90 0 135 0 D-1 39.570 60.919 20.415 39.570 40.119 401.655 D-2 31.398 49.158 20.265 31.398 33.055 D-3 36.552 72.148 34.613 36.552 44.966 D-4 36.642 55.605 26.960 36.642 38.962 D-5 18.575 29.840 16.080 18.575 20.768 D-6 38.025 71.942 36.072 38.025 46.016 D-7 65.303 105.989 50.655 65.303 71.813 D-8 44.676 84.668 42.577 44.676 54.149 D-9 31.067 53.772 32.714 31.067 37.155 D-10 11.861 21.344 13.543 11.861 14.652

## Tabel 10. Hasil Ekstraksi Tekstur Homogenitas Citra Daging Kerbau
Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0
90 0 135 0 D-1 0.391 0.337 0.420 0.391 0.385 3.433 D-2 0.368 0.311 0.393 0.368 0.360
Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0 90 0 135 0 D-1 0.046 0.039 0.043 0.046 0.043 0.433 D-2 0.045 0.041 0.045 0.045 0.044 D-3 0.048 0.041 0.047 0.048 0.046 D-4 0.064 0.056 0.063 0.064 0.061 D-5 0.033 0.028 0.031 0.033 0.031 D-6 0.035 0.031 0.034 0.035 0.034 D-7 0.040 0.034 0.038 0.040 0.038 D-8 0.053 0.047 0.053 0.053 0.051 D-9 0.040 0.036 0.042 0.040 0.040 D-10 0.047 0.040 0.044 0.047 0.045
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
D-3 0.330 0.269 0.334 0.330 0.316 D-4 0.333 0.289 0.360 0.333 0.329 D-5 0.433 0.374 0.442 0.433 0.420 D-6 0.340 0.278 0.339 0.340 0.324 D-7 0.280 0.235 0.295 0.280 0.272 D-8 0.340 0.280 0.345 0.340 0.326 D-9 0.322 0.265 0.317 0.322 0.307 D-10 0.413 0.345 0.411 0.413 0.395
Tabel 11. Hasil Ekstraksi Tekstur Energi Citra Daging Kerbau
Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0 90 0 135 0 D-1 0.057 0.051 0.060 0.057 0.056 0.405 D-2 0.045 0.040 0.047 0.045 0.044 D-3 0.040 0.034 0.040 0.040 0.038 D-4 0.036 0.033 0.038 0.036 0.036 D-5 0.045 0.040 0.046 0.045 0.044 D-6 0.037 0.032 0.037 0.037 0.036 D-7 0.038 0.034 0.039 0.038 0.037 D-8 0.041 0.036 0.041 0.041 0.040 D-9 0.034 0.030 0.034 0.034 0.033 D-10 0.042 0.037 0.042 0.042 0.041
Tabel 12. Hasil Ekstraksi Tekstur Korelasi Citra Daging Kerbau
Pada tabel 5 diperoleh nilai rata-rata kontras tertinggi pada citra jenis daging babi 6 (D- 6), yaitu 51.474 dan pada tabel 6 diperoleh nilai rata-rata homogenitas terendah pada citra jenis daging babi 6 (D-6), yaitu 0.303. Demikian pun pada daging kerbau, dari tabel 9 diperoleh nilai rata-rata kontras tertinggi pada citra jenis daging kerbau 7 (D-7), yaitu 71.813 dan pada tabel 11 diperoleh nilai rata-rata homogenitas terendah pada citra jenis daging kerbau 7 (D-7), yaitu 0.272. Hal ini menunjukkan bahwa apabila nilai antar piksel tidak homogen (nilai homogenitas kecil), maka nilai kontras besar, begitupun sebaliknya apabila nilai antar piksel homogen (nilai homogenitas besar) maka nilai kontras kecil. Dari tabel 5, 6, 9, dan 10 didapatkan bahwa citra daging kerbau memiliki nilai homogenitas kecil jika dibandingkan citra daging babi, sehingga variasi intensitas (kontras) dalam citra daging kerbau tinggi.
Pada  tabel  6,  7,  10,  dan  11  diperoleh  nilai  total  rata-rata  masing-masing  parameter homogenitas dan energi citra daging babi, yaitu 3.671 dan 0.433 , didapatkan hasil yang lebih
Jenis Daging Sudut ( 𝜃 ) Rata- Rata Total Rata- Rata 0 0 45 0 90 0 135 0 D-1 0.923 0.881 0.960 0.923 0.922 9.507 D-2 0.954 0.928 0.970 0.954 0.952 D-3 0.960 0.920 0.962 0.96 0.950 D-4 0.961 0.941 0.971 0.961 0.959 D-5 0.980 0.968 0.983 0.980 0.978 D-6 0.960 0.924 0.962 0.960 0.951 D-7 0.926 0.880 0.943 0.926 0.919 D-8 0.955 0.914 0.957 0.955 0.945 D-9 0.958 0.927 0.955 0.958 0.949 D-10 0.986 0.974 0.984 0.986 0.982
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
besar jika dibandingkan nilai total rata-rata masing-masing parameter homogenitas dan energi citra daging kerbau, yaitu 3.433 dan 0.405 . Hal ini menunjukkan bahwa citra daging kerbau memiliki  keseragaman  intensitas  lebih  rendah  daripada  citra  daging  babi,  dan  begitupun sebaliknya. Demikian pun pada nilai total rata-rata parameter korelasi, pada tabel 8 dan tabel 12 diperoleh nilai total rata-rata parameter korelasi citra daging babi, yaitu 12.432 , didapatkan hasil  yang  lebih  besar  jika  dibandingkan  nilai  total  rata-rata  parameter  korelasi  citra  daging kerbau,  yaitu 9.507 .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  citra  daging  babi  memiliki  nilai  tekstur korelasi terbaik jika dibandingkan citra daging kerbau.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  diambil  kesimpulan  bahwa  citra daging  kerbau  memiliki  nilai  persentase  komponen  warna Red (R)  lebih  tinggi  jika dibandingkan dengan citra daging  babi,  sebaliknya nilai  persentase komponen warna Green (G) dan Blue (B) lebih rendah jika dibandingkan dengan citra daging babi. Apabila nilai antar piksel tidak homogen (nilai homogenitas kecil), maka nilai kontras besar, begitupun sebaliknya apabila nilai  antar piksel homogen (nilai  homogenitas besar) maka nilai  kontras kecil. Citra daging kerbau memiliki nilai homogenitas kecil jika dibandingkan citra daging babi, sehingga variasi intensitas (kontras) dalam citra daging kerbau tinggi. Selanjutnya, nilai total rata-rata masing-masing  parameter  homogenitas  dan  energi  citra  daging  babi  dan  daging  kerbau menunjukkan  bahwa  citra  daging  kerbau  memiliki  keseragaman  intensitas  lebih  rendah daripada citra daging babi, dan begitupun sebaliknya. Demikian pun pada nilai total rata-rata parameter  korelasi,  menunjukkan  bahwa  citra  daging  babi  memiliki  nilai  tekstur  korelasi terbaik jika dibandingkan citra daging kerbau.

## Daftar Pustaka
Andono,  P.  N.  dan  Rachmawanto,  E.  H.  2020.  Evaluasi  Ekstraksi  Fitur  GLCM  dan  LBP Menggunakan  Multikernel  SVM  untuk  Klasifikasi  Batik.  Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), Vo. 5 No.1, 1-9, ISSN Media Elektronik 2580-0760.
Astuti,  W.  Rizky.  2016.  Klasifikasi  Citra  Daging  Sapi  dan  Daging  Babi  Berdasarkan  Ciri Warna dan Tekstur. Skripsi Teknik Informatika UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta.
Budianita, E., et al. 2015. Implementasi Pengolahan Citra dan Klasifikasi K- Nearest Neighbour untuk Membangun Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 12, No. 2, pp. 242-247.
Eaton,  John  W.  et  al.  2021.  Free  Your  Numbers.  GNU  Octave,  A  High  –  Level  Interactive Language for Numerical Computations Edition 6 for Octave Version 6.3.0.
Hirawan, F. B. dan Verselita, Akita A. 2020. Kebijakan Pangan di Masa Pandemi COVID-19 . CSIS Commentaries DMRU-048-ID.
Jayanti,  Indrayani.  2017.  Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Maximum  Likelihood  dan Minimum  Distance  pada  Pemetaan  Tutupan  Lahan  di  Kota  Langsa.  Skripsi  Teknik Informatika Universitas Syah Kuala Darussalam, Banda Aceh.
Kadir, A. dan Susanto, A. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Mukherjee,  G.,  et  al.  2016.  Study  on  The  Potential  of  Combined  GLCM  Features  Towards Medicinal  Plant  Classification.  International  Conference  on  Control,  Instrumentation, Energy and Communication (CIEC), Kolkata, India.
Munir,  Rinaldi.  2004. Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik .  Bandung: Penerbit Informatika.
Musyafak, A. et al. 2020. Statistik Konsumsi Pangan(Statistics Of Food Consumption). Pusat Data Dan Sistem Informasi Pertanian, Jakarta.
Neneng  dan  Fernando,  Yusra.  2017. Klasifikasi  Jenis  Daging  Berdasarkan  Analisis  Citra Tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrices (Glcm) dan Warna . TINF – 025, p- ISSN : 2407 – 1846, e-ISSN : 2460 – 8416. Website:jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek.
Panduan Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Kampus Merdeka Edisi XIII Revisi.
Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi.
Pranowo. 2015. Pengolahan Citra Berbasis PDE dengan OpenCV. UAJY, Teknik Informatika.