## IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH APEL DENGAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM)
Maura Widyaningsih
Jurusan Teknik Informatika Komputer, STMIK Palangkaraya Jl. G. Obos No 114, Palangkaraya Email: maurawidya@gmail.com

## ABSTRACT
Digital  image  processing  is  part  of  the  technological  developments  in  the  concepts  and  reasoning,  the human wants the machine (computer) can recognize images like human vision. Recognizing the image is one  way  to  distinguish  the  traits  that  exist  in  the  image.  Texture  is  one  of  the  characteristics  that distinguish the image, is the basic characteristic of the image identification.
Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  is  one  method  of  obtaining  characteristic  texture  image  by calculating  the  probability  of  adjacency  relationship  between  two  pixels  at  a  certain  distance  and direction.  The  characteristics  of  texture  obtained  from  GLCM  methods  include  contrast,  correlation, homogeneity, and energy. The extracted features are then used for identification with the nearest distance calculations (Eucledian Distance). The final results   analysis program to identify the category of apples raw, half-ripe or overripe.
Training data used are 12 images apple, consisting of 4 is crude, 4 is half-cooked, and 4 is ripe, 7 data used  for  testing.  Testing  GLCM  with  0 0 angle  feature  extraction  results  of  the  test  images  can  be recognized by a factor Eucledian Distance to the query image. Identification of test data is information all the data can be recognized. Eucledian Distance is a method that helps the introduction of a test object data.
Keywords—Identification of apple fruit maturity,Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)

## PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  digital  merupakan bagian  dari  perkembangan  teknologi yang menginginkan agar mesin (komputer) dapat mengenali citra seperti  layaknya  penglihatan  manusia. Teknologi  sekarang  telah  melibatkan sistem pengenalan secara komputerisasi dengan  menggunakan  metode  atau konsep  tertentu  untuk  pemecahannya,
dan pengenalannya menggunakan perangkat  pendukung  sensor  kamera terhadap  objek  untuk  dikenali.  Peranan pengembang  perangkat  lunak  dalam membangun machine learning diperlukan knowledge untuk
membangunnya  menjadi  suatu  sistem yang  terintegrasi  dengan  perangkat keras lain.
Riset selalu dilakukan untuk
menemukan  metode  dan  konsep  yang sesuai dalam penanganan kasus pengenalan  objek  secara  komputasi dengan pengolahan citra. Dalam penelitian ini apel akan diambil sebagai salah  satu  objek  citra  buah  yang  akan dikenali  dalam  tiga  kategori  yaitu mentah, mengkal, atau matang.
Pengolahan  citra  merupakan  cabang ilmu  dalam  Artifical  Intelegence  yang menggunakan  objek  citra  dalam  bentuk digital  untuk  penyelesaian  kasusnya. Metode  dalam  citra  dapat  digunakan baik  perhitungan  matematis  pada  objek secara piksel ataupun geometris.
Masing-masing  objek  citra  memiliki nilai perbedaan yang dapat
diperhitungkan secara matematis, sehingga menunjukkan ciri yang berbeda  antara  objek  satu  dengan  yang lain. Penciri dari perbedaan setiap objek dapat  ditentukan  dari  warna,  tekstur, ataupun bentuk.
Salah  satu metode yang akan digunakan pada pengenalan apel  adalah Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM).  GLCM  merupakan  metode statistika  untuk  membentuk  fitur/ciri yang  tidak  didasarkan  pada  nilai  piksel
semata  dan  hubungan  ketetanggaan piksel  (Kadir  dan  Susanto,  2013). Penciri  yang  akan  digunakan  adalah tekstur, yang merupakan pembeda objek apel  satu  dengan  yang  lain.  Citra  apel memiliki  pola  piksel  yang  berbeda  satu dengan  yang  lain  untuk  menentukan nilai kematangannya.
Langkah yang akan digunakan dalam penelitian  ini  adalah:  1)pengambilan citra  ( Image  Acquicition )  ,  2)perbaikan citra  ( preprocessing ),  3)ekstraksi  ciri ( feature extraction ) dan 4)pengidentifikasian ( identification ) objek.  Objek  akan  diambil  dalam bentuk citra digital dalam format “jpg”. Perbaikan  citra  dengan  melakukan perubahan itensitas piksel dengan fungsi grayscale dan    perubahan  ukuran ( resize ). Kemudian hasil perbaikan citra akan diekstrasi  ciri dengan GLCM, dan terakhir untuk pengenalan objek dengan perhitungan  jarak  terdekat  ( Ecludian Distance ).  Nilai  penciri  masing-masing objek  akan  diperhitungkan  dengan contrast (kontras), Correlation
(korelasi), Homogeneity (homogenitas) ,
dan Energy (energi). Eucledian Distance merupakan  pengukur  temu kembali  citra  untuk  mengukur  tingkat

## STMIK Palangka Raya
kemiripan yang paling umum digunakan,  biasanya  dihitung  dari  data mentah,  bukan  dari  data  yang  sudah distandarkan. Kelebihan dari metode ini misalnya jarak antara dua obyek tidak dipengaruhi  oleh  penambahan  obyek baru ke dalam analisis. (Kadir, 2011).

## KAJIAN TEORI

## Kajian Pustaka
Beberapa  penelitian  yang  menjadi acuan diantaranya menggunakan metode  GLCM  ataupunn  identifikasi tanaman dengan pengolahan citra seperti berikut :
Dalam penelitiannya Budiarso (2010) mengenai  identifikasi  macan  tutul menggunakan  GLCM  (Grey  Level Coocurent  Matrix)    dan    implementasi menggunakan  perangkat  lunak  Matlab. Ciri yang digunakan adalah ciri tekstur. Hasilnya  Secara    umum    metode GLCM yang diimplementasikan dengan  matlab  dapat digunakan  untuk mengidentifikasi    tekstur  macan    tutul dan  membedakan  tektur  macan  tutul dengan    binatang    lain    yang    dalam percobaan    ini    menggunakan    gambar kucing.  Perbedaan    hasil    yang disebabkan    adanya  perbedaan    ukuran
piksel    gambar.    Untuk  ukuran    piksel yang  rendah,   yaitu  kurang dari 500 x 500  akan  memberikan    hasil    yang kurang    jelas.  Sedangkan  untuk  ukuran piksel yang lebih tinggi,   yaitu  di   atas 500x500  akan memberikan  hasil  yang cukup  jelas.
Iswahyudi (2010)  dalam  penelitiannya mengenai prototype aplikasi  untuk mengukur kematangan buah apel berdasarkan  kemirian  warna.  Ciri  yang digunakan adalah warna, dan menggunakan  metode  histogram  untuk menentukan probabilitas komposisi warna.  Pengukuran  tingkat  kemiripan dilakukan  dengan  menghitung  jarak antar  histogram  dari  citra  queri  dengan citra  yang  akan  diuji.  Informasi  yang dihasilkan berupa prosesntase kemiripan dan  penggolongan  kematangan  buah yang  meeliputi  mentah,  mengkal  dan matang.  Pembuktian  hasil  adalah  citra yang  memiliki  kemiripan  distribusi warna  citra  yang  sama  persis  memiliki selisih jarak sama dengan nol.
Agmalaro  (2013)  dalam penelitiannya mengenai  identifikasi  tanaman  buah tropika  berdasarkan  tekstur,  permukaan daun  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan.  Pada  penelitian  ini  jarak  yang
STMIK Palangka Raya
digunakan  hanya  sebesar  1,  dengan level  8  intensitas  piksel  (8x8)  abu-abu dan  arah  orientasi  0 0 .  Fitur  yang digunakan  ada  13,  yaitu: Angular
Second Moment (ASM), Contrast ,
Correlation , Sum  Of  Squares (SS)- variance , Inverse  Difference  Moment (IDM), Sum  Average (SA), Sum
Variance (SV), Sum  Entropy (SE),
Entropy , Difference  Variance (DV),
Difference  Entropy (DE), Information Measure  of  Correlation 1  (IMC1), IMC2.  .Pada  penelitian  ini,  ekstraksi fitur gray  level  cooccurrence  matrix
(GLCM)  dari  tekstur  citra  permukaan daun  buah  tropika  digunakan  sebagai input  dari  pelatihan  Jaringan  syaraf tiruan  untuk  proses  identifikasi.  Secara keseluruhan, pengujian dengan
menggunakan  hidden  neuron  sebanyak 7  menghasilkan  hasil  akurasi  terbaik, yaitu 90%.
Kajian Teori

## a. Difinisi dasar pengenalan Pola citra
Pengenalan  Pola  pada  citra  adalah mengelompokkan  data  numerik  dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (komputer).
Tujuan  pengelompokkan  adalah  untuk
mengenali  suatu  objek  di  dalam  citra. Manusia  bisa  mengenali  objek  yang dilihatnya  karena  otak  manusia  telah belajar  mengklasifikasi  objek-objek  di alam  sehingga  mampu  membedakan suatu  objek  dengan  objek  lainnya. Kemampuan  sistem  visual  manusia yang dicoba ditiru oleh mesin. Komputer  menerima  masukan  berupa citra  objek  yang  akan  diidentifikasi, memproses citra tersebut dan memberikan keluaran berupa informasi/deskripsi objek di dalam citra.
(Kadir dan Susanto,2013)
Gambar 1. Ilutrasi pengenalan pola pada citra
b. Matriks Ko-Okurensi Aras
Keabuan ( Gray Level
Cooccurrence Matrix - GLCM)
Matriks ko-okurensi adalah salah satu metode  statistik  yang  dapat  digunakan untuk analisis tekstur. Matrik kookurensi  dibentuk  dari  suatu  citra dengan  melihat  pada  pikselpiksel  yang berpasangan  yang  memiliki  intensitas tertentu. Penggunaan metode ini berdasar  pada  hipotesis  bahwa  dalam suatu  tekstur  akan  terjadi  perulangan

## STMIK Palangka Raya
konfigurasi atau pasangan aras keabuan. Misal,  d  didefinisikan  sebagai  jarak antara  dua  posisi  piksel,  yaitu  (x1,  y1) dan  (x2,  y2);  dan  θ  didefinisikan sebagai  sudut  diantara  keduanya.  Maka matriks ko-okurensi didefinisikan sebagai matriks yang menyatakan distribusi spasial antara dua piksel yang bertetangga  yang  memiliki  intensitas  i dan  j,  yang  memiliki  jarak  d  diantara keduanya,  dan  sudut  θ  diantara keduanya. Matriks ko-okurensi dinyatakan  dengan  Pd,θ(i,j).  Suatu piksel  yang  bertetangga  yang  memiliki jarak d diantara keduanya, dapat terletak di  delapan  arah  yang  berlainan,  hal  ini ditunjukkan pada Gambar 2 .
Dalam  matriks  ko-okurensi,  terdapat sembilan  ciri  tekstur  yang  dapat diperoleh dari suatu citra yang digunakan sebagai pembeda antara citra dengan  kelas  tertentu,  dengan  kelas lainnya.
Tekstur adalah sifat-sifat atau karakteristik  yang  dimiliki  oleh  suatu daerah  (di  dalam  citra)  yang  cukup besar  sehingga  secara  alami  sifat-sifat tadi  dapat  berulang  dalam  daerah tersebut.  Pengertian  dari  tekstur  dalam hal  ini  kurang  lebih  adalah  keteraturan
pola-pola  tertentu  yang  terbentuk  dari susunan piksel-piksel dalam citra digital.  Untuk  membentuk  suatu  tekstur setidaknya  ada  dua  persyaratan  yang harus  dipenuhi  antara  lain  terdiri  dari satu  atau  lebih  piksel  yang  membentuk pola-pola primitif (bagian-bagian terkecil).  Bentuk-bentuk  pola  primitif ini  dapat  berupa  titik,  garis  lurus,  garis lengkung,  luasan  dan  lain-lain  yang merupakan  elemen  dasar  dari  sebuah bentuk.  Munculnya  pola-pola  primitif yang  berulang-ulang  dengan  interval jarak  dan  arah  tertentu  sehingga  dapat diprediksi  atau  ditemukan  karakteristik
Gambar 2. Piksel bertetangga dalam delapan arah
STMIK Palangka Raya
pengulangannya. (Kadir dan Susanto,
2013)
c. Ekstraksi Ciri ( Feature
Extraction ) Ekstraksi Ciri adalah proses mengambil  ciri-ciri  yang  terdapat  pada objek  di  dalam  citra.  Pada  proses  ini objek  di  dalam  citra  dihitung  properti- properti  objek  yang  berkaitan  sebagai ciri.  Ciri-ciri  tersebut  adalah  sebagai berikut :
Contrast (Kontras)  :  menunjukkan ukuran  penyebaran  (momen  inersia) elemen-elemen matriks citra. Jika letaknya jauh dari diagonal utama, nilai kekontrasan  besar.  Secara  visual,  nilai kekontrasan  adalah ukuran variasi  antar derajat keabuan suatu daerah citra.
atau
(1)
Correlation (korelasi)  :  menunjukkan
ukuran  ketergantungan  linear  derajat keabuan citra sehingga dapat memberikan  petunjuk  adanya  struktur linear dalam citra.
atau
(2)
Dengan:
µ x = nilai rata-rata elemen kolom matrik
Pd Ɵ (i,j)
µ y =  nilai  rata-rata  elemen  baris  matrik
Pd Ɵ (i,j) 𝞂 x =  standar  deviasi  elemen  kolom matrik Pd Ɵ (i,j) 𝞂 y = standar deviasi elemen baris matrik
Pd Ɵ (i,j)
Homogeneity (homogenitas) :
atau
(3)
Energy (energi) :  menyatakan distribusi intensitas  piksel  terhadap  jangkauan aras keabuan.
atau
(4)
Dimana,
i,j      :  koordinat di dalam matrik co- occurrence.
P(i,j)  :  Matrik Co-occurrence nilai pada koordinat i,j.
Dimensi N pada  matrik Co- occurrence

## d. Pengukuran Tingkat Kemiripan
Dengan  menggunakan  ekstra  ciri diatas dapat menentukan tingkat kemiripan  citra  berdasarkan  komposisi warna,  dengan  menghitung  jarak  antar ciri  citra,  dengan  rumus Eucledian
Distance .
Eucledian
Distance
merupakan
pengukur  jarak  yang  paling  umum digunakan,  biasanya  dihitung  dari  data mentah,  bukan  dari  data  yang  sudah distandarkan. Kelebihan dari metode ini misalnya  jarak  antara  dua  obyek  tidak dipengaruhi  oleh  penambahan  obyek baru ke dalam analisis.
(5)
contoh penanganan dengan Eucledian
Distance dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Eucledian Distance diantara 2 jarak

## METODE PENELITIAN

## Pemrosesan Sistem
Data  yang  diperlukan  adalah  kategori citra  buah  apel  mentah,  mengkal,    dan matang.  Tahapan  proses  keseluruhan sistem dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4 .
Penjelasan dari diagram blok Gambar 4 dapat diuraikan sebagai berikut :
Image Acquicition , adalah pengambilan citra dalam format
1. digital dengan eksistensi “.jpg”.
2. Image  data  Acquicition ,  adalah mengatur  dan  memisahkan  citra sebagai data latih dan data uji.
3. Feature Exctraction , merupakan proses  untuk  melakukan  ekstraksi ciri,  untuk  mendapatkan  nilai  ciri masing-masing  citra,  baik  data  latih maupun data uji.
4. Queri  Database ,  mengatur  database
STMIK Palangka Raya
5. citra queri data latih untukk memudahkan  pengenalan  pad  proses klasifikasi  data.  Data  tersimpan dengan format “.txt”.
6. Data  Identification ,  adalah  proses akhir  untuk  mengetahui  hasil  uji kategori apel terhadap kemiripan data yang  ada  di  queri  database.  Hasil akhir  adalah  kategori  apel  mentah, mengkal  atau  matang  dari  data  citra uji.
a. Preprocesing Gambar 5 menunjukkan tahapan proses preprocessing , yang merupakan pemrosesan  awal  untuk  melakukan perbaikan  terhadap  citra  latih  dan  uji. Semua  citra  akan  dilakukan  proses ukuran  yang  sama  yaitu  100x100  pt. Selanjutnya  citra  akan  dirubah  dari RGB (citra warna) ke Grayscale , hal ini tidak  mengurangi  informasi  terhadap
citra,  hanya  akan  menguruangi  ukuran penggunaan ruang bit dari 3 bit menjadi 1  bit.    Citra gray akan  dilakukan perataan warna dengan histogram equalization ,  hal  ini  dilakukan  untuk
menghindari  komposisi  warna  yang tidak  seimbang.  Hasilnya  data  akan disimpan  dalam  database  untuk  citra queri  data  latih  dan  memberikan penamaan citra dengan kategori mentah, mengkal  ataupun matang.  Data citra uji akan  mengalami  perlakuan  yang  sama pada saat preprocessing .
b. Feature Extraction
Gambar  6 merupakan  proses feature extraction , untuk menentukan nilai ciri pada citra.
Hasil  citra  yang  telah  melalui preprocessing ,  akan  dilakukan  proses
Gambar 4. Diagram proses klasifikasi citra apel
Gambar 6. Diagram proses feature
extraction

## STMIK Palangka Raya
GLCM,  lalu  untuk  menentukan  hasil ekstrasi  ciri  dengan  memperhitungkan
nilai Contrast , Correlation ,
Homogeneity ,  dan Energy .  Semua  data citra  akan  memiliki  nilai  ciri  yang berbeda,  sehingga  citra  uji  akan ditentukan  nilai  kemiripan  dengan  citra queri.

## c. Data Identification
Hasil  klasifikasi  data  citra  uji menggunakan Eucledian  Distance yang menggunakan perhitungan jarak terdekat  terhadap  kemiripan  data  uji terhadap  data  latih.  Hasil  akhirnya adalah nilai jarak terdekat dari data citra apel uji dengan ketentuan kategorinya.

## Rancangan Algoritma Program
Gambar  8 menunjukkan  diagram  flow proses klasifikasi buah apel pada sistem.
Data  untuk  queri  ditentukan  sejumlah 12 data yang terbagi dari 4 data matang, 4  data  mengkal,  dan  4  data  mentah. Pengujian  data  akan  dilakukan  secara pengenalan  satu  persatu,  dan  akan diberikan  informasi  hasil  kedekatan jarak  dari  data  terhadap  data  queri, sehingga  data  yang  paling  mendekati akan memberikan
informasi
kategorinya. Ada sejumlah 2 database yang akan digunakan, yang pertama adalah database  awal  citra  sebelum  dilakukan preprocessing .  Database  yang  kedua adalah menyimpan hasil citra yang telah melalui tahapan preprocessing
(pemrosesan awal) dan feature extraction (ekstraksi ciri) dengan format “.txt”.
Training  data Citra  dilakukan adalah  dengan  memasukan  suatu  data yang  akan  dijadikan  sebagai  data simpan dengan mengekstrak cirinya dari sifat-sifat  atau  karakteristiknya. Testing data adalah  cara  pengujian  data terhadap  dari  metode  yang  digunakan, sehingga  hasil  ekstraksi  ciri  akan dibandingkan  kemiripannya  terhadap data  training,  sehingga  diperoleh  hasil identifikasinya.
Gambar 5. Diagram preprocessing
Gambar 7. Diagram proses data identification
Gambar 8.  Diagram alir proses klasifikasi buah apel
Gambar 9.  Diagram alir GLCM
sudut 0 0 .
Gambar 10. Diagram alir ciri kontras

## STMIK Palangka Raya
Berdasarkan Gambar 8 , ada beberapa  proses  yang  dibangun  sendiri algoritma pendukungnya, seperti: fungsi grayscale , ekstraksi ciri kontras, energi, homogenitas,  dan  korelasi.  Setiap  citra memiliki  ukuran  tinggi  dan  lebar, sehingga  membentuk  matrik  dengan piksel  yang  menempati  3  bit  ruang. Setiap  bit  ruang  memiliki  nilai  R,  G,  B yang  tidak  sama,  dengan  fungsi grayscale akan merubah ruang 3 bit menjadi  1  bit  ruang  dengan  standar persamaan dengan menggunakan fungsi grayscale ,  dengan  hasil  citra  RGB
menjadi gray .
Gambar  9 merupakan  algoritma  untuk menentukan  fungsi  GLCM  sudut    0 0
yang  hasilnya  akan  menentukan  nilai
ciri. Gambar 10 merupakan diagram alir untuk  menentukan  nilai  ciri contrast yang diambil dari nilai piksel GLCM.
Gambar  11 merupakan  diagram alir  untuk  menentukan  nilai  ciri  energi. Gambar  12 merupakan  diagram  alir untuk menentukan nilai ciri homogenitas.
Gambar 12. Diagram alir
Homogenitas Gambar 13. Diagram alir ciri korelasi
Gambar  13 merupakan  proses
perhitungan  nilai  ciri  korelasi. Gambar
14 proses perhitungan Eucledian
Distance ,  dengan  menggunakan  semua fungsi  ciri  sebelumnya  dari  citra  latih dan citra uji.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  untuk  queri data adalah sejumlah 12 data citra apel, data uji sejumlah 7 data. Matrik GLCM menggunakan  ukuran  matrik  10x10 dengan sudut 0 0 .

## Implementasi Training Data
Pada tampilan interface awal, ada 2 tombol  yang digunakan yaitu “Training Citra”  dan  “Pelatihan  Citra”.    Pada “Training  Data”  digunakan  untuk mmelakukan  proses  awal  data  latih, hingga menyimpan hasil akhir ekstraksi ciri ke database sebagai queri.
“Pelatihan  Data”  digunakan  untuk melakukan  pengujian  data,  hingga diperoleh  informasi  hasil  kemiripan terhadap queri di database. Gambar 15 merupakan  tampilan interface dari pelatihan data.
Pada  tampilan  “Training  Citra”
Gambar 15 , ada tiga tombol  yaitu :
- Ambil  Citra  :  digunakan  untuk mengambil  file  citra  data  latih  yang berekstensi  “.jpg”,  hasinya  akan ditampilkan di layar.
- Ekstraksi  ciri  :  digunakan  untuk melakukan  proses preprocessing dan  ekstraksi  ciri  citra  yang  telah diambil,  dan  menyimpan  langsung didatabase.  Hasil  ekstraksi  ciri  data
Gambar 14. Diagram alir Eucledian Distance .
STMIK Palangka Raya
- citra  akan  disimpan  dengan  format “.txt”.
- Hapus  citra  :  digunakan  untuk melakukan penghapusan citra
/pembatalan proses pengolahan citra yang  telah  diambil,  baik  hasil preprocessing ataupun ekstraksi pada citra.
Untuk  “kategori”  harus  diisikan jenis  citra  apel  yang  akan  disimpan didatabase  sebagai  queri  data,  dengan ketentuan  pengisian  mentah,  mengkal, atau  matang.  Hasil  akhir  preprocessing dan  nilai  ekstraksi  ciri  citra  akan ditampilkan  di  layar,  untuk  nilai
Kontras,  Energi,  Homogenitas,  dan Korelasi.
Gambar  16 menunjukan  hasil  dari pengelolaan  dari  suatu  citra  yang  telah
melalui proses preprocessing dan feature extraction .
Implementasi Testing Data
Pada menu “ Pelatihan citra” digunakan  untuk  melakukan  pengujian data untuk menentukan hasil identifikasi. Data yang digunakan untuk pengujian  data  sejumlah  7  data,  yang diambil  dari  keduabelas  data  yang digunakan  untuk  data  latih.  Ada  dua tombol  pada  tampilan  “Pelatihan  citra” yaitu :
Gambar 15. Menu awal  identifikasi buah apel.
- Ambil  Citra  :  digunakan  untuk mengambil  file  citra  data  uji  yang berekstensi  “.jpg”,  hasinya  akan ditampilkan di layar.
- Ekstrak pelatihan : digunakan untuk melakukan  proses preprocessing dan  ekstraksi  ciri  citra  yang  telah diambil untuk diuji, hasil akhir akan
ditentukan  nilai  kemiripan  terhadap queri data.
- Hapus  citra  :  digunakan  untuk melakukan penghapusan citra
/pembatalan proses pengolahan citra yang  telah  diambil,  baik  hasil preprocessing ataupun ekstraksi pada citra.
Gambar 16. Hasil preprocessing dan feature extraction citra data latih
Gambar 17. Tampilan awal “Pelatihan Data”

## STMIK Palangka Raya

## Gambar 18. Data Latih 1
Data  diambil  dengan  memilih  data yang  tersimpan  pada  folder  tertentu. Maka  akan  ditampilkan  hasil  gambar yang  diambil  untuk  dilatih  seperti  yang terlihat pada Gambar 17 .
Data  diekstrak  nilai  cirinya  dengan menekan  tombol  “Ekstrak  Pelatihan”, diharapkan  rumus  Contrast,  Energy, Homogenity,  dan  Correlation.  Akan ditampilkan dan dihitung tingkat kemiripannya  dengan  ciri  yang  ada  di database.  Sehingga  dapat  dihasilkan nilai  jarak  terdekat  yang  memenuhi syarat,  dan  kategori  apelnya  apakah mentah, mengkal, atau matang.
Pada  contoh Gambar  18 sampai dengan Gambar  24 merupakan  proses pengujian  citra, yang memberikan hasil
kategori  buah,  dan  hasil  kemiripan  dari citra  yang  diuji  terhadap  citra  queri. Jarak  yang  terdekat  dengan  kemiripan data  queri  akan  terpilih  sebagai  hasil identifikasi terhadap citra uji. Data yang diuji  adalah  kategori  1  apel  mentah,  3 apel  mengkal,  dan  3  apel  matang.  ari  7 data  tersebut  akan  dilakukan  proses yang  sama  dengan  pelatihan  data,  yaitu melalui proses preprocessing , kemudian ekstraksi  ciri  dan  hasilnya  alkan diperhitungkan dengan dengan Eucledian Distance dengan citra queri akan  diperhitungkan  .  Satu  citra  uji akan dilakukan pengecekan perhitungan jarak  terhadap  citra  queri,  untuk membuktikan  jarak  dari  masing-masing citra uji terhadap citra queri.
Gambar 21. Data Latih 4
Gambar 19. Data Latih 2
Gambar 20. Data Latih 3

## STMIK Palangka Raya
Dari  data  pengujian  terhadap  7  data dapat  disimpulkan  bahwa  identifikasi terhadap buah apel mendekati kebenaran  terhadap  pengujian  dari metode GLCM dengan sudut 0 0 dengan menggunakan Eucledian Distance .
Rata-rata  jarak  terdekat  dari  pengujian data  menunjukkan  jarak  yang  paling minimal,  sehingga teridentifikasi  buah sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan yaitu mengkal, mentah dan matang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  penelitian  dan pembahasan yang telah dilakukan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Pengujian  GLCM  dengan  sudut  0 0 hasil  ekstraksi  ciri  citra  uji  dapat dikenali  dengan  faktor Eucledian Distance terhadap citra queri.
2. Identifikasi  terhadap  7  data  uji  dari 12 data latih, memberikan informasi semua data dapat dikenali.
3. Nilai kemiripan data dengan menggunakan Eucledian  Distance ,
dapat menjadi tolak ukur
pengenalan sebuah objek citra queri terhadap pengujian data.

## SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan, perlu dilakuan pertimbangan sebagai berikut :
1. Dapat  dikembangkan  identifikasi secara  warna  dan  bentuk  selain  dari tekstur.
2. Dapat dikembangkan dengan metode  pengolahan  citra  yang  lain dalam  melakukan  perbaikan  citra untuk  identifikasi  pada  sebuah objek.
3. Dapat dikembangkan dengan
metode ekstraksi ciri yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Kadir,    A.,    dan    Susanto,    A.,    2012,
Teori    dan    Aplikasi    Pengolahan Citra ,    penerbit  Andi  Offset,
Yogyakarta.
Iswahyudi,C., 2010, Prototype Aplikasi Untuk Mengukur Kematangan Buah Apel berdasarkan  Kemiripan  Warna ,
Jurnal Teknologi IST AKPRIND,
Vol.  2  No.  2,  hal.  107-112, Yogyakarta.
Budiarso, Z., 2010, Identifikasi Macan tutul  Dengan  Metode  Grey  Level Co-Ocurent Matrix (GLCM) , Jurnal  Dinamika  Informatika, Stikubank, Semarang.
Agmalaro,  M.A.,  Kustiyo,A.,  Akbar,
A.R.,  2013, Identifikasi  Tanaman Buah Tropika Berdasarkan Tekstur Permukaan Daun Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan ,  Jurnal  Ilmu  Komputer dan  Agri  Informatika,  Volume  2
Nomor  2  halaman  73  -  82  ISSN: 2089-6026,  Fakultas  Matematika dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam, Institut  Pertanian  Bogor,  Bogor. http://journal.ipb.ac.id/index.php /jika