## IDENTIFIKASI PENYAKIT BRUCELLOSIS PADA DAGING SAPI BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL COOCURENT MATRIX (GLCM)
Muhammad Fachrurrozi Nasution 1) , Rika Rosnelly 2) , Jazmi Hadi Matondang 3) , Mega Marisani Ziraluo 4) , Eri Triwanda 5)
1), 2), 3), 4, 5) Universitas Potensi Utama Email : fahrurrozi994@gmail.com 1) , rikarosnelly@gmail.com 2) , Jazmimatondang@gmail.com 3) , mgmarissaz@gmail.com 4) , eritriwanda@gmail.com 5)

## ABSTRAK
Seiring  dengan  meningkatnya  konsumsi  daging  sapi  di  masyarakat,  membuat  orang  yang  tak bertanggung  jawab  memanfaatkan  kondisi  dengan  menjual  daging  sapi  yang  tidak  layak  konsumsi kepada masyarakat, hal ini terjadi karena kurangnya pengetahuan masyarakat tentang ciri-ciri daging sapi  berkualitas, untuk mengetahui kualitas daging sapi dapat ditentukan dari tekstur daging sapi. Pada umumnya masyarakat menggunakan  penglihatan  kasat  mata  untuk  menentukan  kualitas  daging sapi.  Namun,  cara  tersebut  masih kurang  efektif  karena  mata  memiliki  kelemahan  untuk  melihat  suatu  objek  secara  detail.  Penelitian  ini bertujuan  dalam  menganalisis  tekstur  daging  sapi  untuk  mengidentifikasi  kualitas  daging  sapi  dengan menggunakan proses pengolahan citra. Diharapkan dengan penelitian ini, menghasilkan perbedaan terhadap jenis daging yang terkena penyakit brucellosis berdasarkan tekstur daging sapi menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) . Parameter yang dianalisis adalah Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity . Parameter tersebut akan diterapkan pada citra daging sapi sehat dan daging sapi terpapar brucellosis untuk dicari nilai dari masing - masing parameter. Hasil yang didapatkan, terdapat kesimpulan bahwa penyakit brucellosis dapat  dikenali  berdasarkan  hasil  proses  ekstraksi  fitur  citra  dengan  metode GLCM. Lanjutan  yang  dapat dilakukan  dari  penelitian  ini,  diperlukan  metode  klasifikasi  dalam  membedakan citra  daging  sapi  terpapar brucellosis atau daging sehat secara lebih detail.
Kata Kunci : Brucellosis , Fitur Tekstur, GLCM , Pengolahan Citra.

## ABSTRACT
Along  with  the  increasing  consumption  of  beef  in  the  community,  this  condition  is  exploited  by irresponsible persons by selling beef that is not suitable for consumption to the public, this occurs due to a lack of public knowledge about the characteristics of beef quality, to determine the quality of beef. beef quality beef texture. In general, people use visible to determine the quality of beef. However, this method is still less effective because the eye has a weakness to see an object in detail. This study aims to analyze the texture of beef to identify beef quality using image processing. It is hoped that this research will produce differences in the types of meat affected  by  brucellosis  based on beef texture using the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) method. Parameters analyzed are Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity. These parameters will be applied to images of healthy beef and brucellosis-exposed beef to find the value of each parameter. The results obtained, there is a conclusion that brucellosis disease can be known based on the results of the image feature extraction process  with  the  GLCM  method.  As  a  follow-up  to  this  research,  a  classification  method is  needed  to differentiate images of beef exposed to brucellosis or healthy meat in more detail.
Keywords: Brucellosis, Texture Features, GLCM, Image Processing.

## 1. PENDAHULUAN
Daging  adalah  bagian  tubuh  hewan  yaitu otot hewan yang disembelih atau dipotong dan lazim  dikonsumsi  oleh masyarakat.  Daging yang  baik  dan  sehat  adalah  daging  yang dihasilkan  atau  berasal dari  hewan  yang  sehat (Lawrie, 1979, SNI, 1999).  Daging yang layak dikonsumsi  adalah  daging  yang  memenuhi persyaratan aman,  sehat,  utuh  dan  halal  atau disingkat ASUH (Permentan No. 413 th. 1992). Berikut Daging sapi terlihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Daging Sapi Menurut Winarsih  (2018)  Penyakit hewan ternak  adalah  gangguan  kesehatan  yang disebabkan  oleh  kelainan  genetik, gangguan metabolisme, trauma, toksisitas, infeksi parasit, proses degeneratif, prion, dan mikroorganisme pathogen.  Penyakit  Keluron (Brucellosis) merupakan penyakit menular strategis dikarenakan  penularannya  relatif  cepat  antar daerah  dan  lintas  batas  serta  diperketat pengaturan  lalu  lintas  ternak.  Bakteri genus Brucella  ini  dikategorikan  sebagai  penyakit zoonosis serta diklasifikasikan  sebagai mikroorganisme kelompok BSL III ( Biosafety level  3) (Syah,  dkk.,  2011).  Penularan Bruellosis dapat melalui kontak langsung  pada hewan,  dan  juga  mengkonsumsi  produk  dari daging, sehingga dikategorikan sebagai penyakit  zoonosis  (Dwi,  dkk.,  2018).  Infeksi pada  manusia  terutama  disebabkan  B. melitensis B. abortus dan B. melitensis, melalui interaksi  langsung  dengan  hewan  yang terinfeksi  dan  menggunakan  produk  yang terkontaminasi  daging  dsb  (Ali,  et  al.,  2018). Spesies Brucella merupakan  penyebab penyakit Brucellosis , yang merupakan pathogen  bakteri  gram  negatif  fakultatif intraseluler spesies vertebrata termasuk manusia.  Bakteri  ini  bersifat  gram  negatif, kecil,  aerob,  berbentuk cocobacilli,  non  motil,
dan tidak menghasilkan spora (Mugabi, 2012). Berikut Gambar Daging sapi terpapar Brucella abortus terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Brucella abortus secara mikroskopik (Alamian et al ., 2019) Hewan  ternak  seperti  sapi  memiliki beragam jenis penyakit, sehingga memerlukan wawasan  tentang  gejala  penyakit  yang mungkin  akan  terjadi  agar  dilakukannya pengobatan  dan pengendalian  secara  seksama (Winarsih,  2018).  Diagnosis  brucellosis  tidak dapat  dilakukan  hanya  berdasarkan  gejala klinis yang  terlihat,  karena  dapat sama dengan gejala klinis dari penyakit lain. Untuk itu perlu dilakukan identifikasi dan menganalisis penyakit daging Brucellosis  pada sapi.
Dari  identifikasi  tersebut  dapat dilakukan dengan  banyak  metode,  untuk  melakukan identifikasi secara   terkomputerisasi. Salah satu metode tersebut adalah GLCM (Gray Level Co- Occurrence  Matrix). Metode GLCM meliputi proses  pendefinisian  nilai Contras,  Energi, Entropy,  Homogenitas pada  citra  daging Sapi. Dan  hasil  nilai  dari setiap  parameter  tersebut akan  di  korelasikan  dengan  citra  uji  sebagai pengambilan keputusan.
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  yaitu klasifikasi  citra  jenis  daging  berdasarkan tekstur  (Neneng,  et  al.,  2016).  Digunakan metode  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  untuk  ekstraksi  ciri  tekstur.  Dan menggunakan metode klasifikasi yaitu Support Vector Machine (SVM). Sistem ini melakukan klasifikasi  dengan  data  berupa  citra  daging kambing,  daging  kerbau,  daging  kuda  dan daging  sapi  dan  berhasil  dilakukan  dengan akurasi sebesar 87,5% pada jarak pengambilan gambar  20  cm,  kemudian  jarak  ketetanggaan piksel 2 pada arah GLCM 135° .
Berdasarkan  paparan  penelitian  diatas, didapatkan  bahwa  metode  Gray  Level
Cooccurrence  Matrix  (GLCM)  dan  Support Vector  Machine  (SVM)  menunjukkan  nilai akurasi  yang  tinggi.  Metode  Gray  Level  Co- occurrence Matrix (GLCM) merupakan metode yang telah terbukti menjadi descriptor tekstur yang efektif (Siqueira, et al., 2013) serta memiliki  akurasi  dan  waktu  komputasi  yang lebih  baik  dari  metode  ekstraksi  tekstur lainnya.
Oleh  karena  itu  penulis  mengambil penelitian yang berjudul “Identifikasi penyakit Brucellosis pada  daging  sapi  berdasarkan analisis  tekstur  menggunakan Gray  level coocurent  matrix  (GLCM) ”.  Ekstraksi  ciri dengan  metode  Gray  Level  Co-occurrence Matrix  (GLCM)  yang  digunakan  adalah contrast,  homogeneity,  energy  dan  entropy. GLCM  memiliki  empat  arah  sudut  yaitu,  0°, 45°,  90°  dan  135°.  Pada  penelitian  ini dilakukan  pengujian  terhadap  empat  arah GLCM  tersebut.  Perbedaan  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  penelitian  ini  belum menggunakan metode klasifikasi.

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  ditunjukan  dengan  langkah-langkah  pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses segmentasi dan Ekstraksi ciri
Tahap penelitian meliputi, pertama pengambilan citra daging sapi sehat dan daging
sapi  terpapar  brocellosis  dari  internet.  Kedua input  citra  daging  sapi  ke  program  Matlab, ketiga  hasil  segmentasi  dilakukan konversi ke grayscale .  Keempat  proses  ekstraksi  fitur menggunakan GLCM . Kelima keluar hasil nilai contrast, nilai correlation, nilai energy, dan nilai homogeneity.
Matriks  ko-okurensi  adalah  salah  satu metode  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk analisis  tekstur.  Matrik  ko-okurensi dibentuk dari  suatu  citra  dengan  melihat  pada  piksel- piksel  yang  berpasangan  yang  memiliki intensitas  tertentu[4].  Metode  ini  juga  untuk tabulasi  tentang  frekuensi  kombinasi  nilai piksel  yang  muncul  pada  suatu  citra  Untuk melakukan analisis citra berdasarkan distribusi statistik  dari  intensitas  pikselnya,  dapat dilakukan dengan mengekstrak fitur teksturnya. GLCM merupakan  suatu  metode untuk  melakukan  ekstraksi  ciri  berbasis statistikal,  perolehan  ciri  diperoleh  dari nilai piksel  matrik,  yang mempunyai nilai tertentu dan membentuk suatu sudut pola. Untuk sudut yang dibentuk dari nilai  piksel citra menggunakan GLCM adalah  0 0 ,  45 0 ,  90 0 , 135 0 [4].  Untuk  sudut  yang  terbentuk  terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. (a) Piksel dengan berbagai sudut (b) Ilustrasi Matriks co-ocurensi
Dengan piksel tersebut peroses pengolahan citra  atau  untuk  mendapatkan  nilai  dari ekstraksi  ciri  dapat  digambarkan seperti  pada gambar 5.
Mulai Selesai Input Citra Daging Sapi Konversi Ke Grayscale Ekstrasi Ciri GLCM Hasil Ciri GLCM

## Gambar 5. Diagram Blok Proses GLCM
Dari  piksel-piksel  tersebut  terbentuk matrik ko- okurensi dengan pasangan pikselnya. Adanya matrik tersebut berdasarkan kondisi  bahwa  suatu  matrik  piksel  akan mempunyai nilai perulangan sehingga  terdapat pasangan aras keabuannya. Kondisi nilai piksel tersebut dinotasikan  sebagai  matrik  dengan jarak  dua  posisi  (x1,  y1)  dan  (x2,  y2). Berdasarkan  kondisi  tersebut  terlihat  bahwa untukmembedakakan  antar  matrik  gambar dapat  dilihat  berdasarkan  ciri  matrik  dengan menggunakan persamaan           sebagai berikut:
1. Contras
∑ i ∑ j ( i-j )2∑ i ∑ j ( i-j )2 (1)
2. Energy
∑ i ∑ j C 2 ( i,j ) (2)
3. Entropy
∑ i ∑ j C ( i,j ) log( C ( i,j ) (3)
4. Homogeneity
∑ i ∑ j (4)
Berdasarkan  formula  di  atas, feature kontras  penyebaran  elemen  matrik  pada  citra terletak  jauh  dari  diagonal  utama  akan mempunyai  nilai  kontras  yang  cukup  besar. Nilai  kontras  merupakan  suatu  variasi  antar derajat keabuan di suatu matrik pada citra. Pada citra  juga  dapat  diketahui  nilai  energiatau angular  second  moment.  Untuk  nilai  energi tersebut ditunjukkan  pada  C2  pada  baris  dan kolomnya  (i,j).  Sedangkan  untuk  menghitung nilaientropi dapat diketahui dari ketidakteraturan  bentuk,  dan  pada  derajat keabuan  merata  akan  mempunyai  nilai  besar dan  bernilai  kecil  pada  saat  piksel  citra beragam  dengan  berbagai  varian  atau  tidak teratur.  Untuk  suatu  matrik  citra,  nilai homogenitasnya ditentukan dari derajat keabuan yang sejenis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun hasil ekstraksi pada 2 sampel citra uji  daging  sapi  dan  citra  latih  daging  sapi terpapar brocellosis. akan diperoleh nilai yang berbeda-beda,  dari  keempat  parameter  yaitu
contrast,  correlation,  energy,  homogeneity dapat dilihat pada   berikut ini;
1. Data Uji Pertama Daging Sapi
Adapun  hasil  ekstraksi  pada  sampel  citra daging  sapi  uji  pertama  berikut  ini.  Nilai diperoleh adalah nilai yang berbeda-beda, dari keempat parameter yaitu contrast, correlation, energy, homogeneity. GLCM memiliki empat arah sudut yaitu, 0°, 45°, 90° dan 135°. dapat dilihat  pada  Nilai  dari  empat  parameter tersebut sebagai berikut :
• avg_contrast = 0.2154
• avg_correlation = 0,81956
• avg_energy = 0,27498
• avg_homogeneity = 0,87961
Dapat  dilihat pada gambar 6  sebagai  berikut ini;
Gambar 6 : Data Uji Pertama Daging Sapi

## 2. Data Uji Kedua Daging Sapi
Hasil  ekstraksi  pada  sampel  citra  daging  sapi uji  kedua  Nilai  yang  diperoleh  adalah  nilai yang  berbeda-beda,  dari  keempat  parameter yaitu contrast, correlation, energy, homogeneity.  GLCM  memiliki  empat  arah sudut yaitu, 0°, 45°, 90° dan 135°. dapat dilihat pada Nilai dari empat parameter tersebut sebagai berikut :
• avg_contrast = 0.18653
• avg_correlation = 0,89461
• avg_energy = 0,32021
• avg_homogeneity = 0,91081
Dapat  dilihat pada gambar  7 sebagai berikut ini;

## Gambar 7 : Data Uji Kedua Daging Sapi

## 3. Data Latih Daging Sapi Terpapar
Hasil  ekstraksi  pada  sampel  citra  daging  latih pada  daging  sapi  terpapar  Brucellosis  Nilai yang diperoleh adalah nilai yang berbeda-beda, dari  keempat  parameter  yaitu  contrast, correlation,  energy,  homogeneity.  GLCM memiliki empat arah sudut yaitu, 0°, 45°, 90° dan  135°.  dapat  dilihat  pada  Nilai  dari  empat parameter tersebut sebagai berikut :
• avg_contrast = 0.76739
• avg_correlation = 0,59936
• avg_energy = 0,12455
• avg_homogeneity = 0,75324
Dapat  dilihat pada gambar 8 sebagai  berikut ini;
Gambar 8 : Data Latih Daging Sapi

## Terpapapar Brucellosis

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari  hasil  analisa  tekstur  terhadap ekstraksi  ciri  yang  didapatkan  berdasarkan paramaeter Contrast,  Correlation,  Energy, Homogeneity dengan metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence  Matrix), ekstraksi citra  daging sapi  sehat  dan  daging  sapi  terpapar  penyakit brucellosis berbeda  jika dilihat  dari  nilai  yang keluar setelah proses ektraksi  citra  daging  sapi
dengan  metode GLCM pada  masing-masing citra  setelah  pengujian  dilakukan.  Perbedaan tersebut dapat dijadikan salah satu cara dalam mengenali  ciri  daging  sapi  yang  terkena penyakit brucellosis atau daging sapi yang sehat dan aman untuk dikonsumsi oleh masyarakat.
4.2. Saran Penelitian ini masih belum dapat memberikan  pengetahuan  khusus  yang  lebih detail tentang bagaimana ciri daging sapi  yang terkena penyakit brucellosis.  Diharapkan penelitian selanjutnya, dapat dilakukan dengan menggunakan  metode  klasifikasi  yang  lebih akurat  tentang  bagaimana  ciri  penyakit brucellosis yang  dapat  diketahui  terhadap daging  sapi,  agar hasil  yang  didapatkan  lebih akurat  dan  dapat  dijadikan  rujukan  dalam menganalisa penyakit brucellosis pada daging sapi di masa yang akan datang.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Alamian,  S.,  Dadar,  M.,  Soleimani,  S., Behrozikhah,  A.  M.,  Etemadi,  A. 2019. A Case of Identity Confirmation  of  Brucella abortus S99  by  Phage  Typing  and  PCR Methods. Archives of  Razi Institute, 74(2),
127-133. Ali, S., Nawaz Z, Akhtar A, Aslam R, Zahoor M.A. and Ashraf M., 2018. Epidemiological  Investigation  of Human Brucellosis  in  Pakistan.  Jundisapur  J Microbiol. 11(7):1-5. Dwi,  W.K,  Tyasningsih  W,  Praja  R.N., Hamid I.S., Sarudji S dan Purnama M.T.E., 2018. Deteksi Antibodi Brucella pada Sapi Perah di Kecamatan Purwoharjo
Kabupaten Banyuwangi  dengan  Metode Rose Bengal  Test  (RBT).  Jurnal  Medik
Veteriner. 1(3):142-147. Kementan, Kementerian Pertanian. 1992. Surat Keputusan  Menteri  Pertanian  Nomor 413/Kpts/Tn.310/7/1992 tentang Pemotongan Hewan Potong dan
Penanganan Daging serta Hasil Ikutannya. Kementan RI.
Lawrie,  R.  A.  1979.  Meat  Science.  3nd  ed. Pergamon Press.
Mugabi,  R.,  2012.  Brucellosis  Epidemiology,
Virulence  Factors, Control  and  Molecular
Targets  to Prevent  Bacterial  Infectious Diseases.  [M.Sc.  Thesis].  North Dakota State Univ.
Syah,  S.P.,  E.  Saswiyanti  dan  I.S.  Nurhayati,
2011.Brucellosis di  Indonesia.
https://docplayer.info/53843933- Brucellosisdiindonesia.html. Winarsih,  W.H.,  2018.  Penyakit  Ternak  yang Perlu  Diwaspadai  Terkait  Keamanan Pangan. Cakrawala. 12(2):208-221