## EXPLORER

## Identifikasi Sampah Berdasarkan Tekstur dengan Metode GLCM dan GLRLM Menggunakan Improved KNN
Kristian Telaumbanua 1 , Sudarto 2 , Fitri Butar-Butar 3 , Putri Shania Bilqis 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Mikroskil, Medan, Indonesia e-mail: 1 kristian@mikroskil.ac.id , 2 sudarto@ mikroskil.ac.id , 3 fitributar.butar12@gmail.com ,
4 putrishaniabilqis@gmail.com ,
Abstrak -Sampah dapat menimbulkan kerugian seperti menyebabkan banjir hingga menjadi ancaman meningkatnya berbagai penyakit.  Sampah  organik  merupakan  sampah  yang  bisa  dengan  mudah  terurai  secara  alami  dan  sampah  anorganik  yang membutuhkan waktu sangat lama untuk bisa terurai secara alami. Untuk melakukan ekstraksi fitur tekstur ciri khas jenis sampah anorganik seperti tekstur kaca, metal, kertas, plastic dan kardus dengan akurasi yang baik perlu dilakukan dengan menerapkan metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  untuk  menentukan co-occurrence yang  menunjukkan  hubungan  antara level keabuan dalam citra tekstur dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) yang mampu membedakan citra halus dan citra kasar.  Kemudian  untuk  penentuan  jenis  sampah  pada  citra  akan  menggunakan  metode  klasifikasi Improved  K-Nearest Neighbor . Hasil pengujian dengan 50 citra uji dari 5 jenis material sampah yang berbeda yaitu sampah berbahan karton atau kardus, kaca, metal, kertas, dan plastik, menghasilkan nilai rata-rata accuracy tertinggi yaitu sebesar 90,4% yang diperoleh pada penggunaan metode ekstraksi GLRLM dengan besar sudut ekstraksi 135°. Sedangkan saat menggunakan kedua metode ekstraksi, yaitu dengan menggabungkan nilai-nilai ciri dari metode GLCM dan GLRLM nilai rata-rata accuracy tertinggi yang diperoleh sebesar 88% dengan besar sudut ekstraksi 0°.
Kata kunci : sampah organik, sampah anorganik, gray level co-occurrence matrix, gray level run length matrix, improved k- nearest neighbor.
Abstract -Garbage can cause losses such as causing flooding to become a threat to increasing various diseases. Garbage organic waste, which is waste that can easily decompose naturally and inorganic waste which takes a very long time to decompose naturally. To extract texture features characteristic of inorganic waste types such as glass, metal, paper, plastic and cardboard with good accuracy, it is necessary to apply the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method to determine co-occurrence which shows the relationship between gray level in texture images and Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) which is able to distinguish between fine and coarse images. Then to determine the type of garbage in the image will use the Improved K- Nearest Neighbor classification method. The results of the test by using 50 images as data testing from 5 different material of garbage which is cardboard, glass, metal, paper, and plastic type of garbage have the highest mean of accuracy 90,4% by using the GLRLM method with 135° angle of extraction. Meanwhile the accuracy when combining the extraction methods, which is adding up the value of GLCM and GLRLM, have the highest mean of accuracy 88% with 0° angle of extraction.
Keywords : organic garbage, inorganic garbage,  gray level co-occurrence matrix, gray level run length matrix, improved k- nearest neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  anorganik  yang  tertimbun  di  tanah  dapat  menyebabkan  pencemaran  tanah  karena  sampah anorganik  tergolong  zat  yang  sulit  terurai  dan  sampah  itu  akan  tertimbun  dalam  tanah  dalam  waktu  lama,  ini menyebabkan rusaknya lapisan tanah. Sampah anorganik misalnya berupa karton, kaca, logam, plastik, dan kertas [1]. Salah satu pemanfaatan sampah anorganik adalah dengan cara proses daur ulang ( recycle ). Sampah yang sudah dikelompokkan berdasarkan jenisnya akan mempermudah proses daur ulang.
Saat ini untuk klasifikasi atau pengelompokan jenis sampah dilakukan dengan memerlukan tenaga manusia secara  manual,  padahal  untuk  dapat  mengklasifikasikan  jenis  sampah  bisa  dilakukan  secara  otomatis  dengan sistem. Yaitu sebuah aplikasi yang dapat mengidentifikasi jenis sampah berdasarkan gambar masukan. Dengan menganalisis ciri atau fitur gambar masukan seperti fitur warna, bentuk, dan tekstur. Beragam teknik pengolahan citra  digital  telah  dikembangkan  untuk  permasalahan  identifikasi  dengan  fitur  tekstur  seperti  ini,  diantaranya dengan Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM)  dan Gray  Level  Run  Length  Matrix (GLRLM)  [2].  GLCM untuk  melihat  jumlah  intensitas  piksel  yang  berpasangan  dan  dibentuk  menjadi  matkriks co-occurrence yang menunjukkan hubungan antara level keabuan dalam citra tekstur [3]. Metode GLRLM mampu membedakan citra halus  dan  citra  kasar,  dimana  citra  yang  memiliki  tekstur  halus  akan  memiliki  sedikit  piksel  tetangga  yang intensitasnya  sama  sedangkan  yang  memiliki  tekstur  kasar  akan  memiliki  banyak  piksel  tetangga  yang intensitasnya sama [4].
Banyak  penelitian  untuk  identifikasi  objek  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  seperti  penelitian  yang dilakukan oleh Diny Hafizha [4] tentang identifikasi biometrik pola pada enamel gigi menggunakan metode Gray Level Run Length Matrix (GLRLM), yang mana nilai akurasinya mencapai 84% dalam waktu komputasi rata-rata 0,7707 detik, menggunakan data latih yang terdiri dari 100 citra dan data uji sebanyak 200 citra dari 10 sample gigi.  Penelitian  oleh  Purwandari  untuk  mengidentifikasikan  jenis  bambu  berdasarkan  tekstur  daun  yang

## EXPLORER
menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM ) dengan  akurasi  yang  tinggi  yaitu  100%  untuk  citra  uji  yang  diambil  langsung  menggunakan smarthphone dan 81,25% untuk citra uji yang diunduh dari internet [3]. Pada penelitian tersebut, keberhasilan pengujian pada sistem dengan menggunakan citra uji yang diambil dari internet mengalami 3 kegagalan dikarenakan nilai kekerasan dan kehalusan dari citra internet yang mempengaruhi nilai ekstraksi fitur GLRLM, dan besarnya nilai kontras dari citra yang  mempengaruhi  nilai  ekstraksi  fitur  GLCM.  Kombinasi  fitur  GLCM  dan  GLRLM  juga  meminimalkan kesalahan dalam identifikasi citra internet sehingga mampu mendapatkan akurasi yang memadai, yaitu sebesar 81,25% [3].
Pada  penelitian klasifikasi  citra  makanan  tunggal  menggunakan Improved  K-Nearest  Neighbor (KNN) sebagai metode klasifikasi yang dipadukan dengan metode Local Binary Patterns, dan Hue Saturation Value yang dilakukan oleh Sarah Najla Adha, bahwa metode klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor menghasilkan rata-rata akurasi lebih tinggi daripada metode K-Nearest Neighbor [5].
Dalam penelitian ini, dilakukan pengidentifikasi jenis sampah berdasarkan ekstraksi fitur tekstur. Dengan demikian, maka diperlukan suatu model untuk mengidentifikasi jenis sampah dengan menggunakan metode Grey Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dan Gray  Level  Run  Length Matrix (GLRLM),  dan  metode  klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor serta pengukuran kinerja algoritma klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor dari sudut pandang akurasi, presisi dan sensitivitas ( recall ).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini menggunakan data citra latih berjumlah 150 gambar yang didapatkan dari situs kaggle , dengan nama akun pengunggah: cchangcs . Citra latih terdiri dari lima kategori dengan jumlah yang berbeda pada tiap kategorinya yaitu 25 gambar sampah berbahan kaca ( glass ), 45 gambar sampah berbahan metal, 20 gambar sampah  berbahan  kertas  ( paper ),  30  gambar  sampah  berbahan  plastic  ( plastic ),  dan  30  gambar  sampah  kardus ( cardboard ).

## 2.2. Model yang diusulkan
Pada  Model  yang  diusulkan  untuk  mengidentifikasi  sampah  yaitu  dengan  mengekstraksi  fitur  tekstur menggunakan metode Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) dan Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) serta  penerapan  metode  klasifikasi Improved  K-Nearest  Neighbor .  Kerangka  kerja  yang  diusulkan  dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1.
Pada model yang diusulkan, identifikasi jenis sampah berdasarkan tekstur dengan metode Gray Level Run Lenght  Matrix (GLRLM)  dan Gray  Level  Co-Occurence  Matrix (GLCM)    menggunakan Improved  K-Nearest Neighbor , dimulai dengan pemilihan gambar yang kemudian akan dijadikan citra uji. Selanjutnya, akan dilakukan pemilihan metode ekstraksi yang digunakan yaitu dengan memilih metode GLCM atau metode GLRLM, ataupun keduanya untuk dijadikan metode ekstraksi. Setelah itu, proses ekstraksi akan dilakukan pertama kali pada folder dataset, hasil ekstraksi dari folder dataset akan disimpan dengan format (.txt) yang akan digunakan untuk proses klasifikasi selanjutnya. Setelah selesai dengan dataset , ekstraksi akan dilakukan pada citra uji yang sebelumnya telah dipilih, kemudian hasilnya akan diklasifikasi menggunakan Improved K-Nearest Neighbor (KNN) .

## 2.3. Klasifikasi Citra dengan Improved KNN
Improved  K-Nearest  Neighbor merupakan  pengembangan  dari  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN), yang  mana  perbedaannya  terdapat  pada  pembobotan  nilai k [5]. Pada Improved K-NN dilakukan  perhitungan bobot pada tiap data latih berdasarkan data uji [6] dan data latih lainnya, serta kelas dari data uji ditentukan oleh bobot data latih yang terbesar.

## EXPLORER
Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN 2774-4647 (Online)
Gambar 1 . Kerangka Kerja Model yang diusulkan
Langkah-langkah dari Improved K-nearest Neighbor sebagai berikut [6] :
1. Cari sejumlah k nearest neighbor pada data latih, dengan menghitung jarak antar data uji dengan dengan data latih menggunakan rumus Euclidean :
𝐷(𝑎, 𝑏) =   ∑ √(𝑎 𝑖 − 𝑏 𝑖 ) 𝐴 𝑖=1 (1)
Keterangan: A : jumlah fitur a i : fitur data latih ke- i b i : fitur data uji ke- i
2. Kemudian berdasarkan nearest neighbor yang sudah didapatkan, prediksi kelas dari data uji dengan rumus:
𝑦 ′ = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑦 ∑ 𝑤 ′ 𝑖 ×  𝛿(𝑦 =   𝑦𝑖 𝑁𝑁 ) (𝑥𝑖𝑁𝑁,𝑦𝑖𝑁𝑁
(2)
Keterangan:
𝑥𝑖 𝑁𝑁 : data uji

## EXPLORER
𝑦𝑖 𝑁𝑁 : nearest neighbor ke- i 𝑤 ′ 𝑖 : bobot dari nearest neighbor ke- i
Dimana 𝛿(𝑦 =   𝑦𝑖 𝑁𝑁 ) =   { 1, 𝑦 = 𝑦𝑖 𝑁𝑁
0, 𝑦 ≠ 𝑦𝑖 𝑁𝑁 (3) Keterangan:
y : nearest neighbor ke- i 𝑦𝑖 𝑁𝑁 : data latih ke- i

## 2.4. Confusion Matrix
Pengukuran kinerja algoritma pengklasifikasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix . Dimana confunsion  matrix diperoleh  dari  proses  validasi.  Mengevaluasi  kinerja  algoritma  klasifikasi  umumnya menggunakan hasil keseluruhan pada pengujian dataset [7]. Sebuah matrix dari prediksi yang akan dibandingkan dengan kelas yang asli dari masukan ( input ) atau dengan kata lain berisi informasi nilai aktual dan prediksi pada klasifikasi  [8]. Confusion  matrix dapat  membantu  menunjukkan  rincian  kinerja  pengklasifikasi  dengan memberikan informasi jumlah fitur suatu kelas yang diklasifikasikan dengan tepat dan tidak tepat [9].
Tabel 1 . Confusion Matrix Kategori x Predicted Actual True positive False positive False negative True negative Keterangan:
• True Positive (TP), jumlah dokumen dari kelas 1 yang benar dan diklasifikasikan sebagai kelas 1.
• True Negative (TN), jumlah dokumen dari kelas 0 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 0.
• False Positive (FP), jumlah dokumen dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas.
• False Negative (FN), jumlah dokumen dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0. Evaluasi dan validasi hasil dihitung menggunakan rumus akurasi, precision, dan recall berikut ini [10]:
1. Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4)
2. Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)
3. Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Penelitian ini menghasilkan keluaran yang dapat dianalisis untuk menghasilkan informasi dan pengetahuan yang  berguna  melalui  proses  dan  hasil  eksperimen  yang  sudah  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman C#. Proses pengujian dilakukan dengan 5 citra uji sampah berbahan kaca, sampah berbahan metal, sampah berbahan kertas, sampah berbahan plastik, dan sampah kardus. Citra uji harus merupakan salah satu dari 5  kategori  jenis  sampah  yang  tersedia  yaitu  sampah  berbahan  kaca,  sampah berbahan  metal,  sampah  berbahan kertas, sampah berbahan plastik, dan sampah kardus. Citra yang diproses berformat .jpg dengan ukuran 512 x 384. Dalam  pengujian,  user  dapat  memilih  untuk  menggunakan  metode  GLCM  untuk  ekstraksi  fitur  atau menambahkannya dengan metode GLRLM. Setelah proses klasifikasi selesai dan didapatkan jenis dari sampah pada citra uji, hasil nilai dari ekstraksi berupa Angular Second Moment (ASM), Kontras, Inverse Different Moment (IDM), dan Korelasi untuk metode GLCM. Sementara Short Run Emphasis (SRE), Long Runs Emphasis (LRE), Grey Level Uniformity (GLU), Run Length Uniformity (RLU), dan Run Percentage (RP) untuk metode GLRLM. Pada  metode  GLRLM  dan  metode  GLCM  menggunakan  sudut  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,135 0 dan  jarak  antar  piksel sebesar 1 [11]. Dimana untuk sudut 0°, ketetanggaan piksel dihitung dengan jarak satu piksel ke kanan. Untuk sudut 45°, ketetanggaan piksel dihitung dengan jarak satu piksel ke kanan atas. Untuk sudut 90°, ketetanggaan

## EXPLORER
piksel dihitung dengan jarak satu piksel ke atas. Untuk sudut 135° ketetanggaan piksel dihitung dengan jarak satu piksel ke kiri atas.
Tabel 2. Confusion Matrix dengan metode GLCM Sudut 0 0
Tabel 3. Confusion Matrix dengan metode GLCM Sudut 45 0
Tabel 4. Confusion Matrix dengan metode GLCM sudut 90 0
Tabel 5. Confusion Matrix dengan metode GLCM sudut 135 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 86% 61% 80% 2 Kaca 84% 60% 60% 3 Logam 86% 71% 50% 4 Kertas 92% 75% 90% 5 Plastik 92% 87,5% 70% Average 88% 70,9% 70%
Tabel  2  hingga  tabel  5  menunjukkan  hasil  eksperimen  pertama  yang  dilakukan  secara  iteratif  dengan  metode GLCM menggunakan sudut 0 0 , 45 0 , 90 0 ,135 0 dan jarak antar piksel sebesar 1 dengan metode klasifikasi Improved K-nearest  Neighbor .  Nilai  rata-rata  akurasi,  presisi  dan  sensitivitas  ( recall )  pada  sudut  0 0 dan  45 0 memiliki kecenderungan hasil yang sama. Namun terjadi peningkatan pada sudut 135 0 .
Pada  eksperimen  kedua  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  GLRLM  dalam  mengekstraksi  fitur  dan metode klasifikasi Improved K-nearest Neighbor . Hasil pengukuran dari ekstraksi fitur pada eksperimen kedua ditunjukkan pada tabel 6 hingga tabel 9.
Tabel 6 . Confusion Matrix dengan metode GLRLM Sudut 0 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 94% 81% 90% 2 Kaca 94% 88% 80% 3 Logam 84% 58% 70% No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 82% 54% 60% 2 Kaca 82% 55% 50% 3 Logam 88% 66% 80% 4 Kertas 94% 88% 80% 5 Plastik 90% 77% 70% Average 87,2% 68% 68% No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 90% 69% 90% 2 Kaca 84% 75% 30% 3 Logam 84% 60% 60% 4 Kertas 96% 90% 90% 5 Plastik 82% 53% 70% Average 87,2% 69,4% 68% No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 74% 33% 30% 2 Kaca 84% 58% 70% 3 Logam 86% 61% 80% 4 Kertas 92% 87,5% 70% 5 Plastik 68% 12,5% 10% Average 80,8% 50,4% 52%

## EXPLORER
4 Kertas 94% 81% 90% 5 Plastik 82% 57% 40% Average 89,6% 73% 74% Tabel 7 . Confusion Matrix dengan metode GLRLM Sudut 45 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 98% 90% 100% 2 Kaca 90% 77% 70% 3 Logam 86% 61% 80% 4 Kertas 88% 83% 50% 5 Plastik 86% 63% 70% Average 89,6% 74,8% 74% Tabel 8 . Confusion Matrix dengan metode GLRLM Sudut 90 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 94% 76% 100% 2 Kaca 90% 72% 80% 3 Logam 74% 33% 30% 4 Kertas 92% 87,5% 70% 5 Plastik 78% 44% 40% Average 85,6% 62,5% 64% Tabel 9 . Confusion Matrix dengan metode GLRLM Sudut 135 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 96% 83% 100% 2 Kaca 88% 70% 70% 3 Logam 86% 66% 60% 4 Kertas 90% 72% 80% 5 Plastik 92% 87,5% 70% Average 90,4% 75,7% 76%
Tabel  6 hingga  tabel  9  menunjukkan  dengan penerapan metode  GLRLM  dalam  ekstraksi  fitur  pada  klasifikasi Improved K-nearest Neighbor, akurasi, presisi dan sensitivitas ( recall ) untuk setiap besar sudut semakin lebih baik dari eksperimen sebelumnya. Saat pengujian dilakukan pada sudut 135 0 rata-rata akurasi mencapai sebesar 90,4 %. Pada eksperimen ketiga dengan metode ekstraksi GLCM dan GLRLM dilakukan dengan menggabungkan ciri ekstraksi dari kedua metode yaitu 4 ciri dari metode GLCM dan 5 ciri dari metode GLRLM, sehingga pada tahap klasifikasinya dengan metode Improved K-nearest Neighbor akan menggunakan total 9 nilai ciri yaitu : Angular Second Moment (ASM), Kontras, Inverse Different Moment (IDM), Korelasi, Short Run Emphasis (SRE), Long Run Emphasis (LRE), Gray Level Uniformity (GLU), Run Length Uniformity (RLU) dan Run Percentage (RP). Ekstraksi ciri dilakukan menggunakan 4 sudut yang berbeda yaitu sudut 0°, 45°, 90° dan sudut 135° dengan jarak antar piksel(d) =1. Hasil pengukuran dari penggabungan kedua metode pada eksperimen ketiga ditunjukkan pada tabel 10 hingga tabel 13.
Tabel 10. Confusion Matrix dengan Penggabungan metode Sudut 0 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 92% 80% 80% 2 Kaca 80% 50% 50% 3 Logam 88% 75% 60% 4 Kertas 96% 83% 100% 5 Plastik 84% 60% 60% Average 88% 69,6% 70%

## EXPLORER
Tabel 11. Confusion Matrix dengan Penggabungan metode Sudut 45 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 70% 33% 50% 2 Kaca 80% 50% 40% 3 Logam 92% 80% 80% 4 Kertas 94% 100% 70% 5 Plastik 88% 70% 70% Average 84,8% 66,6% 62%
Tabel 12. Confusion Matrix dengan Penggabungan metode Sudut 90 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 76% 40% 40% 2 Kaca 78% 45% 50% 3 Logam 94% 88% 80% 4 Kertas 94% 88% 80% 5 Plastik 78% 45% 50% Average 84% 61,2% 60%
Tabel 13. Confusion Matrix dengan Penggabungan metode Sudut 135 0 No Kategori Accuracy Precision Recall 1 Karton 84% 58% 70% 2 Kaca 84% 62,5% 50% 3 Logam 86% 66% 60% 4 Kertas 86% 80% 40% 5 Plastik 84% 56% 90% Average 84,8% 64,5% 62%
Tabel  10  hingga  tabel  13  menunjukkan  rata-rata  nilai  akurasi,  presisi  dan  sensitivitas  ( recall )  tertinggi  dengan menggabungkan kedua metode GLCM dan GLRLM pada klasifikasi Improved K-nearest Neighbor yaitu sebesar 88% pada sudut 0 0 .

## 3.2. Pembahasan
Dari hasil pengukuran beberapa eksperimen yang dilakukan dapat dikatakan bahwa peningkatan kinerja akurasi, presisi dan sensitivitas ( recall ) pada klasifikasi Improved K-nearest Neighbor , dipengaruhi dengan adanya penerapan metode ekstraksi fitur  pada pengklasifikasi Improved K-nearest Neighbor dan penentuan sudut. Dimana,  Nilai  rata-rata accuracy , precision ,  dan recall tertinggi  didapatkan  pada  penggunaan  metode ekstraksi GLRLM dengan besar sudut 135°, yaitu accuracy = 90,4%, precision = 75,7%, dan recall = 76%. Untuk nilai  rata-rata accuracy , precision ,  dan recall terendah  didapatkan  pada  penggunaan  metode  ekstraksi  GLCM dengan besar sudut 90°, yaitu accuracy = 80,8%, precision = 50,4%, dan recall = 52%.   Pada  identifikasi  jenis sampah berdasarkan citra sampah yang dilakukan pada penelitian ini, penggabungan nilai ciri dari metode ekstraksi GLCM  dan  nilai  ciri  dari  metode  ekstraksi  GLRLM  belum  sepenuhnya  mampu  meningkatkan  ketepatan  hasil identifikasi dengan nilai rata-rata accuracy , precision , dan recall tertinggi didapatkan pada besar sudut 0°, yaitu accuracy = 88%, precision = 69,6%, dan recall = 70%.

## 4. KESIMPULAN
Beberapa  kesimpulan  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  untuk  identifikasi  jenis  sampah  berdasarkan  tekstur dengan Metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dan Gray  Level  Run  Length  Matrix (GLRLM) menggunakan metode klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor , yaitu:
1. Menerapkan  metode  GLRLM  dapat  meningkatkan  kinerja  pengklasifikasi Improved  K-nearest  Neighbor dalam mengidentifikasi jenis sampah dengan besar sudut 135°.
2. Penggabungan metode GLRLM dan metode GLCM tidak memberikan dampak positif pada pengklasifikasian Improved K-Nearest Neighbor kecuali dengan citra uji yang berbahan kertas.

## EXPLORER

## REFERENCES
[1] M.  Handayani  and  A.  Purwanto,  "Pemanfaatan  Barang  Bekas  Untuk  Menumbuhkan  Sikap  Peduli Lingkungan Di SD Budi Mulia Dua Bintaro," Metodik Didaktik, 2019.
[2]   T.  S.  a.  D.  R.  I.  M.  S.  F.  S.  Ni'mah,  "Identifikasi  Tumbuhan  Obat  Herbal  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurence Matrix dan K-Nearest Neighbor," Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 51-56, 2018.
[3]   R. U. H. a. D. A. E. P. Purwandari, "Identifikasi Jenis Bambu Berdasarkan Tekstur Daun dengan Metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  dan  Gray  Level  Run  Length  Matrix," Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer, vol. 6, no. 4, pp. 146-151, 2018.
[4]   D.  H.  Amelia,  "Identifikasi  Biometrik  Pola  Enamel  Gigi  Menggunakan  Metode  Grey  Level  Run  Length Matrix (GLRLM) Dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) Sebagai Aplikasi Forensik Kedokteran Gigi Berbasis Matlab," Universitas Telkom, Telekomunikasi, Bandung, 2018.
[5]   S. S. Y. &. W. R. Adha, "Klasifikasi Jenis Citra Makanan Tunggal Berdasarkan Fitur Local Binary Patterns dan Hue Saturation Value Menggunakan Improved K-Nearest Neighbor," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, pp. 2416-2424, 2019.
[6]   S. Wagle, J. A. Mangai and V. S. Kumar, "An Improved Medical Image Classification Model using Data Mining Techniques," 7th IEEE GCC Conference and Exhibition (GCC), Vols. 114-118, 2013.
[7]   H.  Z.  &.  Zhang,  "“A  Normal  Distributions-Based  Over-Sampling  Approach  to  Imbalanced  Data Classification. Advanced Data Mining and Applications," in International Conference , Beijing, 2011.
[8]   D.  Untari,  "DATA  MINING  UNTUK  MENGANALISA  PREDIKSI  MAHASISWA  BERPOTENSI NONAKTIF  MENGGUNAKAN  METODE  DECISION  TREE  C4.5,"  Universitas  Dian  Nuswantoro, Semarang, 2014.
[9]   M. Bramer, Principles of Data Mining, London: Springer, 2007.
[10]  E. Prasetyo, Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab, A. Sahala, Ed., Yogyakarta: ANDI, 2014.
[11]  R. A. Surya, A. Fadlil and A. Yudhana, "Ekstraksi Ciri Metode Gray Level CoOccurrence Matrix (GLCM) dan Filter," Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 2, no. 2, 2017.
[12]  R. Munir, "Image Enhancement," in Pengolahan Citra Digital , Bandung, 2004.
[13]  E. Alvansga, "Pengenalan Tekstur Menggunakan Metode GLCM Serta Modul Nirkabel," 2019.
[14]  M.  S.  Munir,  "Klasifikasi  Kekurangan  Unsur  Hara  N,P,K  Tanaman  Kedelai  Berdasarkan  Fitur  Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan," Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[15]  M.  Galloway,  "Texture  Analysis  Using  Gray  Level  Run  Length  Matriks,"  in Computer  Science  Center , University of Maryland, 1975, pp. 415-420.
[16]  L. Jefry, "Implementasi Metode Run Length Dan Simple Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Leukemia Berdasarkan Citra Darah," Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), 2016.
[17]  F.  D.  Faustina,  "Identifikasi  Pola  Kerapuhan  Tulang  Berdasarkan  Fitur  Tekstur  Citra  Dental  Panaromic Radiograph (DPR) Menggunakan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) dan Support Vector Machine (SVM)," 2019.
[18]  Y. G. K, I. Santoso and R. R. Isnanto, "Klasifikasi Citra dengan Matriks Ko-Okurensi Aras Keabuan (Gray level co-occurrence matrix-GLCM) pada Lima Kelas Biji-Bijian," Universitas Diponegoro, Semarang, 2011.
[19]  R. Munir, Pengantar Pengolahan Citra, Pengolahan Citra Digital, 2013, pp. 1-10.
[20]  S. &. W.R.Adha, ""Klasifikasi Jenis Citra Makanan Tunggal Berdasarkan Fitur Local Binary Patterns dan Hue  Saturation  Value  Menggunakan  Improved  K-Nearest  Neighbor"," Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, pp. 2416-2424, 2019.