Pengenalan Citra Logo Kendaraan Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurence Matrix (Glcm) dan Jst-Backpropagation
Imam Fathurrahman 1 , Indra Gunawan 2 Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi kulq85@yahoo.com 1 ,  artha_3119@yahoo.com 2

## Abstrak
Mobil merupakan kendaraan yang memiliki bentuk atau model yang bervariasi tetapi yang membedakan yaitu  merk  atau  logo.  Logo  kendaraan  memiliki  arti  serta  makna  tersendiri  bagi  perusahaan  industri mobil.  Logo  sudah  seharusnya  memiliki  fungsi  yang  praktis  dan    tepat  guna  atau  efisien  sehingga bentuk  logo  sebagai  bagian  dari  program  marketing  serta  branding  dari  perusahaan  industri mobil[1].Ada  tiga  tipe  logo  mobil  yang  kini  dikenal,  berbentuk  simbol,  teks,  maupun  kombinasi  antar keduanya. Logo selalu berada di depan dan belakang body mobil dan biasanya memiliki warna yang lebih  terang  dari  warna  kendaraan.Salah  satu  yang  mendukung  berkembangnya  teknologi  adalah bagaimana  mengenali  sebuah  kendaraan  baik  itu  dari  merk,  bentuk,  model  dan  warna  kendaraan. Beberapa  rujukan  yang  dipandang  layak  untuk  membantu  penelitian  ini  antara  lain  dengan memanfaatkan kekurangan maupun sisi kelemahan dari hasil penelitian sebelumnya, diantaranya paper berjudul  . Scale  Invariant  Feature  Transform (SIFT)  [2].  SIFT  dikombinasikan  dengan Logistic Regression [3]  berdasarkan Histogram  Orientasi  Gradien (HOG).  Pengenalan  Logo  Menggunakan Jaringan Syaraf Probabilistik[4]. Karena itu peneliti ingin memusatkan perhatian pada pengenalan logo menggunakan  ekstrasi  fitur Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM) .  Pengujian  testing  dan  training menggunakan JST - Backpropagation .  Dari  hasil  penelitian  ini  akurasi  terbaik  yang  di  peroleh  95.7%, sehingga GLCM dan JST -Backpropagation dapat mengenali citra logo kendaraan .
Kata  Kunci  :  Komputer  vision,  Image  Processing,  Template  Matching,  Ekstraksi  Fiture, JST- Backpropagation , GLCM

## Abstract
A car is a vehicle that has a varied shape or model but the difference is the brand or logo. Vehicle logos have their own meaning and meaning for car industry companies. The logo should have a practical and effective or efficient function so that the logo form is part of the marketing and branding program of the car industry company [1]. There are three types of car logos that are now known, in the form of symbols, text, or a combination between the two. The logo is always in the front and back of the car body and usually  has  a  lighter  color  than  the  color  of  the  vehicle.  One  that  supports  the  development  of technology is how to recognize a vehicle either from the brand, shape, model and color of the vehicle. Some references that are deemed feasible to help this research include utilizing the weaknesses and weaknesses  of  the  results  of  previous  research,  including  a  paper  entitled.  Scale  Invariant  Feature Transform  (SIFT)  [2].  SIFT  is  combined  with  Logistic  Regression  [3]  based  on  Gradient  Orientation Histogram (HOG). Logo Recognition Using Probabilistic Neural Networks [4]. Therefore, the researchers wanted to focus  on the logo  recognition using the  extraction of the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) feature. Testing and training testing using ANN-Backpropagation. From the results of this study
the best accuracy obtained 95.7%, so that GLCM and ANN-Backpropagation can recognize the image of the vehicle logo.
Keywords:  Computer  vision,  Image  Processing,  Template  Matching,  Feature  Extraction,  ANN- Backpropagation, GLCM
1. Pendahuluan
Mobil  merupakan  kendaraan  yang  memiliki bentuk  atau  model  yang  bervariasi  tetapi  yang membedakan  yaitu  merk  atau  logo.  Logo kendaraan  memiliki  arti  serta  makna  tersendiri bagi  perusahaan  industri  mobil.  Logo  sudah seharusnya  memiliki  fungsi  yang  praktis  dan tepat  guna  atau  efisien  sehingga  bentuk  logo sebagai  bagian  dari  program  marketing  serta branding  dari  perusahaan  industri  mobil[1]. Apabila  dibandingkan  atau  dianalogikan  dengan sebuah  negara  maka  logo  perusahaan  adalah lambang  negara,  dimana  sebagai  contoh  di Indonesia  maka  pancasila  adalah  lambang negara sekaligus logo dari bangsa dan  negara. Ada  tiga  tipe  logo  mobil  yang  kini  dikenal, berbentuk simbol, teks, maupun kombinasi antar keduanya.  Logo  selalu  berada  di  depan  dan belakang  body  mobil  dan  biasanya  memiliki warna  yang  lebih  terang  dari  warna kendaraan.Salah satu yang mendukung berkembangnya.  teknologi  adalah  bagaimana mengenali sebuah kendaraan baik itu dari merk, bentuk, model dan warna kendaraan.
Beberapa  rujukan  yang  dipandang  layak  untuk membantu  penelitian  ini  antara  lain  dengan memanfaatkan  kekurangan  maupun sisi
kelemahan  dari  hasil  penelitian  sebelumnya, diantaranya  paper  berjudul  . Scale  Invariant Feature  Transform (SIFT)  [2].  Metode  tersebut menggunakan  keypoint  (feature)  sebagai perbandingan  antara  image  original  dengan template  semakin  banyak  keypont  yang  di temukan semakin baik pengenalanya. Kelebihan karakteristik  utama  dari  fitur  SIFT  sangat  bagus terhadap  perubahan  pencahayaan,  scaling, rotasi  dan  distorsi  affine.  Kelemahan  SIFT mungkin  gagal  dalam  kasus-kasus  dengan kondisi pencahayaan yang kurang bagus seperti berlebihan,  seragam,  atau  redup,  bayangan, cuaca,  kotoran,  oklusi  tinggi  dari  benda-benda lain,  dan  kamera  dengan  sudut  pandang  yang kontrasnya  rendah,  sehingga  menghasilkan  fitur yang  kurang  terdeteksi  serta  mengambil  citra  di luar  logo  tanpa  ada  kontrol  atau  seleksi.  Hasil akurasi  pada  pencocokan  logo  tersebut  baru mencapai  88%.  SIFT  dikombinasikan  dengan Logistic  Regression [3]  berdasarkan Histogram Orientasi Gradien (HOG) kelemahan dari Logistic Regression  adalah  rentan  terhadap  underfitting dan  memiliki  akurasi  yang  rendah.  Pengenalan
Logo Menggunakan
Jaringan Syaraf Probabilistik[4]  menggunakan  100  citra  dataset. Penelitian  ini  menggunakan Feature  extraction
phase  congruency dan  jaringan  syaraf probabilistic  (PNN).  Dari  hasil  pengujian  proses pengenalan plat yang dibahas dalam makalah ini telah  berhasil  mendapatkan  posisi  plat  dan klasifikasi  logo  dengan  akurasi  78,3%.  Nilai tersebut  masih  harus  ditingkatkan  dengan mempertimbangkan  kondisi  gambar  input, misalnya  dengan  memberi  batasan  gambar diambil  dari  jarak  yang  sama.  Metode Feature extraction merupakan  salah  satu  cara  untuk mengenali  suatu  objek  dengan  melihat  ciri-ciri khusus yang dimiliki objek tersebut[9][12]. Tujuan dari feature  extraction adalah  melakukan perhitungan  dan  perbandingan  yang  bisa digunakan untuk mengklasifikasikan ciri-ciri yang dimiliki oleh suatu citra.Salah satu ekstraksi fiture yang  sering  digunakan  adalah Gray  Level  Co- occurance  Matrix (GLCM)[5][6][7][8].  Setelah memperoleh  nilai  pada  citra  dan  setelah  nilai citra di dapatkan, maka di lanjutkan dengan JST- Backpropagation untuk proses pengenalan pada setiap  logo  karena  model  jaringan  ini  banyak digunakan untuk diaplikasikan pada penyelesaian  suatu  masalah  berkaitan  dengan identifikasi,  prediksi,  pengenalan  pola  dan sebagainya[16][18][22].  Modal  ini  juga  memiliki dasar  matematis  yang  kuat,  obyektif,  selain  itu algoritma ini memiliki bentuk persamaan dan nilai koefisien  dengan  cara  meminimalisasi  jumlah kuadrat galat error melalui training set [16].

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian berkaitan dengan pengenalan logo kendaraan diantaranya adalah :
1. Apostolos  P.  Psyllos,  Christos-Nikolaos  E. Anagnostopoulos and Eleftherios
Kayafas,“Vehicle  Logo  Recognition  Using  a SIFT-Based Enhanced Matching Scheme” [2] . Pengenalan logo kendaraan menggunakan  SIFT  dengan  data  set  1200 logo  gambar  milik  sepuluh  produsen kendaraan.  88%  tingkat  akurasi  pada pencocokan logo.
2. Chen  R et  al ,"Vehicle  Logo  Recognition  by
Spatial-SHIFT  Combined  with  Logistic Regression",international  conference  on information fusion.2016. SIFT dikombinasikan dengan Logistic Regression[3]  berdasarkan  berdasarkan
Histogram  Orientasi  Gradien (HOG) kelemahan  dari  Logistic  Regression  adalah rentan  terhadap  underfitting  dan  memiliki akurasi yang rendah.
3. Anny  Yuniarti,  Najihati  Aufa  dan  Bilqis Amaliah  “Pengenalan  merek  mobil  berbasis deteksi plat dan logo menggunakan jaringan syaraf  probabilistik”[4].  Menggunakan  100 citra  dataset.  Penelitian  ini  menggunakan ekstraksi  fitur phase  congruency dan jaringan  syaraf  probabilistik.  Dari  hasil pengujian  proses  pengenalan  plat  yang dibahas  dalam  makalah  ini  telah  berhasil mendapatkan posisi plat yang benar dengan
akurasi  78,3%.  Nilai  tersebut  masih  harus ditingkatkan  dengan  mempertimbangkan kondisi  gambar  input,  misalnya  dengan memberi  batasan  gambar  diambil  dari  jarak yang sama.
2.2. Landasan Teori

## 1. Citra
Citra  adalah  gambaran  objek  yang  dibuahkan oleh  pantulan  atau  pembiasan  sinar  yang difokuskan dari sebuah lensa atau cermin(simonett,1983).

## 2. Image
Image  adalah  gambar  pada  dua  dimensi.  Citra digital  merupakan  suatu  matrik  yang  terdiri  dari baris  dan  kolom,  dimana  setiap  indeks  dari matrik  tersebut  menyatakan  suatu  titik  pada suatu  citra.  Nilai  dalam  matrik  menyatakan tingkat  kecerahan  titik  tersebut.  Titik  –  titik  dari citra  dinamakan  sebagai  elemen  citra  atau disebut  sebagai  pixel  (picture  element).  Citra juga  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu representasi,  kemiripan  atau  imitasi  dari  suatu objek  atau  benda  yang  didefinisikan  sebagai fungus dua dimensi f(x,y), dimana x dan y adalah nilai  koordinat,  dan  amplitude  f  dari  pasangan koordinat (x,y) disebut dengan nilai itensitas atau gray level dari citra pada titik tersebut (Gonzales, 2002)[15][12].

## 3. Greyscale
Citra  grayscale  adalah  citra  keabu  –  abuan dengan  memiliki  variasi  warna  8  bit  (28=256) kemungkinan  nilai.  Format  citra  ini  disebut
dengan  skala  keabuan  karena  pada  umumnya warna  yang  digunakan  adalah  antara  warna hitam  dan  putih  dimana,  hitam  sebagai  warna minimal  dan  putih  sebagai  warna  maksimalnya, sehingga  warna  diantaranya  adalah  abu- abu[11].  Untuk  menadapatkan  nilai  keabuan digunakan  system  penghitungan  tersendiri dengan  mengambil  nilai  warna  RGB  citra  awal, yaitu :
Gray = 0,299R+ 0,587G + 0,114B
(1)

## 4. Ekstraksi Fitur
Feature  extraction  merupakan  salah  satu  cara untuk mengenali suatu objek dengan melihat ciri- ciri  khusus  yang  dimiliki  objek  tersebut.  Tujuan dari  feature  extraction  adalah  melakukan perhitungan  dan  perbandingan  yang  bisa digunakan  untuk  mengklasifikasikan  ciri-  ciri yang  dimiliki  oleh  suatu  citra.  Karakteristik  fitur yang  baik  sebisa  mungkin  memenuhi persyaratan sebagai berikut [10]:
a. Dapat membedakan suatu objek dengan yang lainnya
b. kompleksitas komputasi yang tidak terlalu rumit
c. tidak terikat (invariant) terhadap informasi
d. jumlahnya sedikit
5. Grey Level Coocorency Matrix (GLCM)
Ekstraksi  ciri  merupakan  langkah  awal  dalam melakukan  klasifikasi  dan  interpretasi  citra. Proses  ini  berkaitan  dengan  kuantisasi karakteristik citra ke dalam sekelompok nilai  ciri yang sesuai. Analisis tekstur lazim dimanfaatkan
sebagai  proses  antara  untuk  melakukan klasifikasi dan interpretasi citra[11].

## 6. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  sebuah  arsitektur paralel  terdistribusi  dengan  banyak  node  dan connection.  Tiap  connection  (hubungan) menghubungkan  sebuah  node  ke  node  lainnya, dan tiap connection mempunyai nilai bobot [17]. Lapisan-lapisan  penyusun  jaringan  syaraf  tiruan tersebut dapat dibagi menjadi 3, yaitu :
1. Lapisan input.
2. Lapisan tersembunyi.
3. Lapisan output.

## 7. Backpropagation
Backpropagation  merupakan  sebuah  metode sistematik  untuk  pelatihan  multilayer  jaringan syaraf  tiruan.  Metode  ini  memiliki  dasar matematis  yang  kuat,  obyektif,  selain  itu algoritma ini memiliki bentuk persamaan dan nilai koefisien  dengan  cara  meminimalisasi  jumlah kuadrat galat error melalui training set [16].
1. Dimulai dengan lapisan masukan, hitung keluaran  dari  setiap  elemen  pemroses melalui lapisan luar
2. Hitung kesalahan pada lapisan luar yang merupakan  selisih  antara  data  aktual dan target
3. Transformasikan  kesalahan  tersebut pada  kesalahan  yang  sesuai  di  sisi masukan elemen pemroses
4. Propagasi  balik  kesalahan-kesalahan  ini pada  keluaran  setiap  elemen  pemroses ke  kesalahan  yang  terdapat  pada
masukan.  Ulangi  proses  ini  sampai masukan tercapai.
5. Ubah seluruh bobot dengan menggunakan  kesalahan  pada  sisi masukan elemen dan elemen pemroses yang terhubung.

## 3. Metode Penelitian
3.1. Metode yang Diusulkan
Peneliti mengusulkan metode dalam diagram alir metode sbb:
Gambar 1. Diagram Alir Metode

## 3.2. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  ada  3411  citra  logo yang  yang  diambil  dari  jarak  1-3  meter  serta pencahayaan  normal  sehingga  masing-masing memiliki kualitas citra yang berbeda.
Pengambilan menggunakan kamera DSLR Nikon D3100 tanpa flash dan zoom.

## 1. Pembuatan Data Set
Folder  dataset  berisikan  gambar  logo  yang diperlukan untuk mengenali logo dengan ukuran 90x90  yang  sudah  di  normalisasikan.  Citra  logo terdiri  dari  logo  Honda,  Daihatsu,  Toyota  dan Suzuki.
1)   Logo citra kendaraan 2) Greyscale 3) Normalisasi
 
Gambar 2. Tahapan proses dataset

## 2. Ekstraksi Fitur
Citra  yang  digunakan  disini  adalah  3411  citra logo  kendaraan  dengan  ukuran  piksel  90×90. Dalam pemrosesannya, citra tersebut dikuantisasi  menjadi  256  derajat  keabuan. Ekstraksi  ciri  diawali  dengan  mengkuantisasi citra input RGB menjadi citra dalam 256  derajat keabuan.
Langkah    selanjutnya    membentuk  matriks  co- occurrence dengan beberapa variasi window ada setiap citra. Dengan tahap pembentukan GLCM, untuk  GLCM  4  arah  yaitu  0 0 ,  45 0 ,  90 0 dan 135 0
dengan 1 derajat spasial. 7 ciri statistic orde dua yaitu Energi, Entropy, Contrast, Inverse variance moment  (IDM),  Variance,  Homogeneity  dan Correlation.
energ (R-2,:)= stats.energ; % Energy
Table 1.   Hasil Eksraksi Fitur GLCM Arah 0 0 dan 180 0

## 3. Eksperimen dan Pengujian
Pengujian eksperimen dilakukan dengan mencari konfigurasi  terbaik  dengan  mengubah  jumlah simpul  pada  lapis  tersembunyi  dan  laju pembelajaran. Pelatihan ini juga dilakukan untuk mendapatkan  nilai  bobot  dan  bias  yang kemudian disimpan dan digunakan untuk proses pengujian. Penentuan jumlah lapisan
tersembunyi,  jumlah  neuron,  laju  belajar  dan jumlah  epoch  adalah  hal  yang  sangat  perlu diperhatikan  dalam  menentukan  arsitekstur  dan
parameter  terbaik  bagi  jaringan  syaraf  tiruan pada  proses  pelatihan,  sehingga  diharapkan proses pelatihan memperoleh hasil yang optimal. Berikut  ini  adalah  listing  paramenter  yang digunakan untuk data eksperimen dan pengujian: net.trainFcn = 'trainlm' ; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.lr = 0.05; net.performFcn = 'mse' ; net.divideFcn = 'dividerand' ; net.divideParam.trainRatio = 70/100; net.divideParam.valRatio = 15/100; net.divideParam.testRatio = 15/100; Proses pelatihan GLCM arah 0 0 dengan metode JST- Backpropagation terhadap  data-  data pelatihan  dapat  dilihat  pada  gambar  4.2  berikut ini:
Gambar 3. Nntraintool Arah 0 0 dan 180 0
Dari  49  epoch  yang  dilakukan,  performance terbaik  jaringan  (nilai  error  paling  mendekati target) adalah pada angka error : 0.018391 pada epoch ke 43 Ekstraksi fitur GLCM 4 arah 0 0 , 45 0 , 90 0 dan  135 0 akan  dibandingkan  untuk
mengetahui  tingkat  keakurasian,  metode  yang digunakan  yaitu  JST- Backpropagation dalam klasifikasi logo. Hasil dari Pengujian eksperimen berupa confusion  matrix untuk  mengetahui tingkat  accuracy. Confusion  matrix akan menggambarkan  hasil  accuracy  yang  benar, Accuracy  akan  dihitung  dari  seluruh  data  yang benar dibagi dengan data keseluruhan. Semakin tinggi  nilai  accuracy,  semakin  baik  pula  model yang  dihasilkan . hasil  pengenalan  logo kendaraan  pada  data  pengujian  baik  dengan menguji  training,  validation  dan  testing  data masukan  citra  untuk  mendapatkan  prosentase terbaik  dalam  pengenalan  logo.  Sistem  diuji dengan  menghitung  akurasi,  yaitu  jumlah  data yang  berhasil  dikenali  benar  oleh  metode  JST- Backpropagation . Persamaan 1 digunakan untuk menghitung akurasi :
Gambar 4. Confusion Matrix Arah 0 0 dan 180 0
Nilai accuracy dari confusion matrix tersebut adalah sebagai berikut:

## 4. Hasil Penelitian dan Pembahasan

## 4.1. Ekstraksi Fitur GLCM
Langkah  selanjutnya  adalah  membentuk  Gray Level  Cooccurence  Matrix  (GLCM).  Tahap pembentukan  GLCM,  untuk  GLCM  4  arah  yaitu 0 0 ,  45 0 ,  90 0 dan  135 0 dengan  1  derajat  spasial ada  pada  folder  data_pengujian.Pada  tahap  ini Image  akan  di  konversi  ke  grayscale  sehingga memiliki  nilai  intesitas  keabuan  dalam  bentuk matriks  selanjutnya  dilakukan  tahap  normalisasi hubungan spasial untuk d=1 dan θ=0 0 , 45 0 , 90 0 , 135 0 .  Ini  adalah  matriks  awal  atau  Matriks Kookurensi ( X1 ) kemudian ditranspose menghasilkan matrixs yang baru (x2) sedangkan dan  selanjutnya  menjumlahkan  semua  elemen dari  matrix  (X1+X2)  untuk  menghitung probabilitas setiap elemen dengan cara membagi setiap  elemen  dengan  total  jumlah  semua elemen.Sehingga  memperoleh  7  ciri  statistic orde dua yaitu Energi, Entropy, Contrast, Inverse variance moment (IDM), Variance, Homogeneity dan Correlation.

## 4.2. Hasil Eksperimen dan Pengujian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  JST- Backpropagation .  Data  yang  digunakan  pada proses  ini  yaitu  citra  logo  sebanyak  3411  data dari  hasil  ekstraksi  fitur  GLCM.  Dengan perbandingan  70%  untuk  training,  15%  untuk validation dan 15% untuk testing.
Table  2. Data Klasifikasi Logo
Data 70% training 15% validation 15% testing 3411 2387 512 512

## 4.3. Hasil Penelitian
Berikut Table hasil confusion matrix berdasarkan hasil  dan  pembahasan  diatas,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
Table  3. Hasil Penelitian
No  Arah  Logo Data All Confusion Matrix Benar  Salah 1 00 Honda  526 27 x 100% = 95.1% Toyota  633 63 x 100% = 90.9% Suzuki  643 32 x 100% = 95.3% Daihatsu  1461 26 x 100% = 98.3% All data 3263  148  x 100% = 95.7% 2 45 0 Honda  489 41 x 100% = 92.3% Toyota  607 92 x 100% = 86.8% Suzuki  619 31 x 100% = 95.2% Daihatsu  1468 64 x 100% = 95.8% All data 3183  228  x 100% = 93.3% 3 90 0 Honda  466 10 x 100% = 97.9% Toyota  647 114  x 100% = 85.0% Suzuki  672 13 x 100% = 98.1% Daihatsu  1473 16 x 100% = 98.9% All data 3258  153  x 100% = 95.5% 4 135 0 Honda  465 12 x 100% = 97.5% Toyota  615 127  x 100% = 82.9% Suzuki  617 49 x 100% = 92.6% Daihatsu  1466 60 x 100% = 96.1% All data 3163  248  x 100% = 92.7%

## Table 4. Hasil Perbandingan Arah GLCM
No  Arah Time MSE Epoch  Train  Val  Tes All 1 0 0 00:00:20  0.018391 43  96.1% 95.5% 93.9% 95.7%
2 45 0 00:00:20  0.026084 46  93.4% 93.6% 92.8% 93.3%
3 90 0 00:00:27  0.020011 60  95.9% 95.7% 93.4% 95.5% 4  135 0 00:00:19  0.035042 46  93.0% 91.4% 92.6% 92.7%
Bedasarkan table 4.7 secara keluruhan dapat di simpulkan  ekstraksi  fitur  GLCM  arah  0 0
menggunakan  JST- Backpropagation dalam pengenalan  logo  kendaraan  menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik diantara ekstraksi fitur  GLCM  arah  45 0 ,  90 0 dan  135 0 yaitu  95.7% serta nilai maksimum epoch 43 dalam waktu 20 detik dengan nilai MSE paling rendah 0.018391.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan proses yang telah dilakukan pada penelitian ini, maka diperoleh kesimpulan, antara lain:
1. Pengenalan  citra  logo  kendaraan  dengan menggunakan GLCM dan JST- Backpropagation  dapat  mengenali  logo dengan baik.
2. Penentuan  parameter dalam jaringan syaraf tiruan  backpropagation  akan  memberikan hasil klasifikasi yang optimal adalah; 14 input layer,  7  node  hidden  layer,  4  node  output, dan  learning  rate  0.05  menghasilkan  eror target  0.018391  pada  epoch  ke  43  dari  49 epoch  sehingga  tingkat  keberhasilan pengenalan  logo  dengan  arah  0 0 ekstraksi
fitur GLCM menggunakan JST- Backpropagation adalah 95.7% dalam waktu
20 detik.

## Daftar Pustaka
[1] H  Firdananda  W et  al," Pengaruh  Ekuitas
Merek  Terhadap  Proses  Pengambilan
Keputusan  Pembelian  Motor  Honda  Beat di  Dealer  Garuda  Motor  I  Kecamatan Gambiran Kabupaten Banyuwangi", Jurnal Pendidikan Ekonomi: ISSN 1907-9990| E- ISSN 2548-7175 volume 11 n0.1.2017 [2] Psyllos  A.P et  al ,  “Vehicle  Logo
Recognition Using a SIFT-Based Enhanced Matching Scheme”. IEEE. 2010
[3] Chen R et al ,"Vehicle Logo Recognition by Spatial-SHIFT  Combined  with  Logistic Regression",International  conference  on information fusion.2016
[4] Yuniarti A, et al , “Pengenalan merek mobil berbasis deteksi plat dan logo menggunakan jaringan syaraf probabilistic” . Konferensi  Nasional  system dan informatika. 2011.
[5] Listia R et al," Klasifikasi Massa pada Citra
Mammogram berdasarkan Gray Level Co- occurance Matrix (GLCM)",IJCCS,
ISSN:1978-1520, Vol.8 No.1.UGM.2014
[6] Lihayati  N et  al, "Klasifikasi  Jenis  Daging
Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode  Gray  Level  Co-occurance Matrix",Prosiding SENTIA 2016, ISSN:2085-2347  vol.8,Politeknik  Negeri Malang.2016 [7] Febrianto,  Y.  “Pengklasifikasian  Kualitas Keramik  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur Tekstur Statistik”, Jurusan Teknik Informatika  Fakultas  Teknologi  Industri Universitas Gunadarma, 2012
[8] Ganis, K.Y et al , “Klasifikasi Citra Dengan
Matriks Ko-Okurensi Aras Keabuan (Gray Level Co-Occurrence Matrix-GLCM) Pada Lima  Kelas  Biji-Bijian”,  Undergraduate thesis,  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik Undip, 2011
[ 9]   Zakaria M F, Suandi S A., “Malaysian Car
Number Plate Detection System Based on
Template Matching and Colour Information” . IJCSE, 2010.
[10] Putra  D, Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta: Andi, 2010.
[11] Nixon  M.  S.  and  Aguado  A.  S., Feature Extraction and Image Processing , First ed. London: Newnes, 2002.
[12] Wulanningrum  R  dan  Rachmad  A,
“Pengenalan  Rumput  Laut  Menggunakan Euclidean  Distance  Berbasis  Eksraksi fitur” . SNATi 2012
[13] Pratt, William K. Digital Image Processing Second  Edition .  New  York:  John  Wiley  & Sons, Inc., 1991
[14] T  Sutoyo et  al , Teori  Pengolahan  Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2009.
[15] Rafael  C.  Gonzalez  and  Richard  E. Woods, Digital  Image  Processing  Second Edition . USA: Prentice-Hall, 2002.
[16] Fausett,  L. Fundamentals  of  Neural
Networks,  Architectures,  Algorithms  and applications. New  Jersey:  Prentice-Hall.
(1994)
[17] Fu,  L.  M, Neural  Networks  in  Computer Intelligence. McGraw-Hill  International. (1994).
[18] Siang, J. J. (2009). Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya. Yogyakarta: Andi.
[19] Zettl.  Herbert,  “ Video  Basics ”,  Canada, 2010
[20] Kusuma, A.A. et al , “ Pengenalan Iris Mata Menggunakan  Pencirian  Matriks  Ko- Okurensi  Aras  Keabuan ”,  Undergraduate thesis,  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik., 2011
[21] Albregtsen, F. “Statistical Texture Measures  Computed  from  Gray  Level Coocurrence Matrices”, Image Processing Laboratory,  Department  of  Informatics, University of Oslo, 2008
[22] Agustin M. “ Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan  Backpropagation  untuk  Seleksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Teknik computer  di  Politeknik  Negeri  Sriwijaya” .
Magister  teknik  informatika  undip,  2012