## Ekstraksi Fitur Citra Songket Berdasarkan Tekstur
Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Ismi Amalia 1 , Indrawati 2 , Yusnimar M. Amin 3
1 Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Lhokseumawe
2 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
3 Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln. B.Aceh Medan Km.280 Buketrata 24301 INDONESIA
1 ismiamalia@gmail.com
Abstrak — Songket  merupakan  warisan  budaya  Indonesia  yang    harus  dijaga  dan  dilestarikan.  Pelestarian  songket  dapat dilakukan  dengan  pendataan  secara  komputerisasi.  Pendataan  dapat  dilakukan  dengan  pengenalan  pola  motif  songket.  Dalam pengenalan  pola,  ekstraksi  fitur  merupakan  hal  yang  penting  untuk  mendapatkan  informasi  citra  digital.  Informasi  dari  hasil ekstraksi  fitur  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Penelitian  ini  akan  mengekstraksi  fitur  citra  songket  Aceh.  Ekstraksi  fitur tekstur  menggunakan  metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM).  Hasil  ekstraksi  fitur  dapat  digunakan  untuk pendataan citra songket Aceh  serta juga dapat digunakan untuk klasifikasi  motif songket Aceh dengan  menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST).  Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  melalui  observasi  dan  wawancara.  Implementasi  metode  yang diusulkan  menggunakan Matlab  R2009a. Pengujian  menggunakan  lima  sampel citra  songket Aceh.  Hasil penelitian  ini  adalah nilai-nilai  parameter  dari  metode  GLCM  meliputi  fitur entropy , sum  average , difference  entropy dan autocorrelation . Diharapkan fitur-fitur ini dapat digunakan untuk proses klasifikasi citra songket Aceh. Kata kunci — Ekstraksi fitur , Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), Jaringan Syarat Tiruan (JST), Songket Aceh.

## I. P ENDAHULUAN
Songket  merupakan  jenis  kain  tenun  yang  dikenal  di seluruh  Indonesia.  Cara  penenunan  dan  motif-motif  songket berbeda  antara  daerah  yang  satu  dengan  daerah  lainnya  [1]. Masyarakat  belum  banyak  mengetahui  informasi  tentang motif-motif  songket.  Hal  ini  dikarenakan  belum  adanya pendataan  yang  baik  secara  komputerisasi  [2].  Selain  itu, belum  adanya  aplikasi  untuk  menganalisis  songket,  terutama motif-motif songket Aceh guna memberikan pengetahuan bagi masyarakat.
Metode  pengenalan  pola  sangat reliable [3]  untuk diterapkan pada pengenalan motif songket Aceh. Implementasi  metode  ekstraksi  fitur  dapat  meningkatkan performa  sistem  untuk  pengenalan  pola  motif  songket.  Salah satu  metode  ekstraksi  fitur  tekstur  adalah Gray  Level  Co- Occurrence Matrix (GLCM).
Ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan  GLCM  pernah diimplementasikan oleh [2] pada citra batik Pekalongan. Nilai parameter  dari  metode  GLCM  yang  dihitung,  meliputi: contrast , correlation , energy dan homogeneity .  Pengujian dilakukan  pada  empat  sampel  citra  batik  Pekalogan  dengan empat  sudut  yang  berbeda.  Sudut-sudut  yang  digunakan adalah 0º, 45º, 90º, dan 135º.
Lima  citra  motif  batik  telah  digunakan  oleh  [4]  untuk mengkombinasikan  jarak  piksel  dan  arah  orientasi  sudut  dari metode  GLCM.  Kombinasi  dilakukan  untuk  jarak  1  piksel,  2 piksel  dan  3  piksel  dengan  sudut  orientasi  0º,  45  º,  90  º,  dan 135  º.  Tujuannya  untuk  mendapatkan  kombinasi  arah  dan sudut  terbaik.  Akurasi  tertinggi  dari  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  mencapai  81%  pada  pasangan  orientasi  sudut  45º dengan  jarak  2 piksel.  Hasil  yang diperoleh  ini  menggunakan fitur-fitur angular second moment , contrast , inverse difference moment ( homogenity ), entropy dan dissimilarity .
Kombinasi  ukuran  matriks  GLCM  untuk  mengekstraksi fitur  tekstur  dari  batik  tulis  pernah  dilakukan  oleh  [5].  Ada tiga macam ukuran matriks GLCM yang digunakan, yaitu 4×4, 8×8,  dan  16×16.  Secara  keseluruhan,  ukuran  matriks  GLCM
8×8  akan  memberikan  hasil  yang  terbaik  untuk mendapatkan fitur  tekstur  dari  citra  batik.  Hasil  yang  diperoleh  ini menggunakan  fitur-fitur contrast,  homogeneity,  correlation dan energy .
Penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur GLCM dilakukan oleh [6], yaitu pada motif batik pesisir. Fitur statistik yang diperoleh dari  matriks GLCM antara lain mean , standar deviasi, curtosis , skewness dan entropy .  Selain itu, [7] menggunakan  metode  GLCM  untuk  mengekstraksi  fitur  dari citra  motif  kain  tradisional  batik  Bomba  Kaili.  Fitur  yang digunakan adalah contrast , correlation , energy dan homogeneity .
Penelitian untuk jenis kain  lainnya dilakukan oleh [8] yang mengidentifikasi  tekstur  dari  beberapa  jenis  kain  sarung  khas Makassar. Metode
GLCM digunakan untuk
diimplementasikan  melalui    aplikasi  berbasis  android.  Fitur- fitur yang digunakan adalah contrast , dissimilarity , homogenity , energy dan entropy .
Penelitian  ini  membahas  tentang  cara  mengekstraksi  fitur tekstur  citra  menggunakan    metode  GLCM  ( Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix )  agar  dapat  digunakan  untuk  proses klasifikasi  songket  sebagai  bentuk  pendataan  songket  Aceh. Fitur-fitur yang digunakan dalam penelitian ini adalah entropy, sum  average,  difference  entropy dan autocorrelation. Beberapa sampel citra songket Aceh akan diuji agar diketahui informasi tekstur pada citra tersebut.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari akuisisi motif citra songket Aceh, praproses dan ekstraksi fitur tekstur dengan metode GLCM.

## A. Subjek Penelitian
Penelitian  yang dibahas adalah  ekstraksi  fitur citra songket Aceh  berdasarkan  fitur tekstur menggunakan  metode GLCM. Sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra songket  Aceh  berekstensi  *.jpg.  Setiap  sampel  citra  diproses menggunakan  metode  GLCM  untuk  mengetahui  informasi
tekstur  dari  citra  tersebut.  Fitur-fitur  GLCM  yang  dihitung yaitu: entropy , sum  average , difference  entropy dan autocorrelation .  Data  ini  dapat  digunakan  untuk  proses klasifikasi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan  serta menghasilkan  output  yang  dapat  digunakan  untuk  proses pendataan citra songket Aceh.

## B. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan tiga cara, yaitu:
1. Observasi.  Pengamatan  secara  langsung  di  tempat  usaha pengrajin  tenun  songket  Aceh  Nyak  Mu,  Desa  Siem, Kecamatan Darussalam, Aceh Besar  sehingga  mengetahui motif-motif songket Aceh.
2. Wawancara  dengan  bertanya  mengenai  songket  Aceh kepada  Ibu  Dahlia  Zainun,  anak  dari  Nyak  Mu  sehingga mengetahui nama-nama motif songket Aceh.
3. Studi  pustaka  yang  dilakukan  dengan  membaca  artikel yang  berkaitan  dengan  songket  maupun  metode  yang diusulkan dalam penelitian.

## C. Alat dan Bahan
Perangkat keras yang digunakan memiliki spesifikasi:
1. Prosessor Intel Core i5 2450 Turbo 3.1 Ghz
2. Memori DDR3 RAM 4 GB
3. Kapasitas hard disk 500 MB Perangkat lunak yang digunakan adalah:
1. Sistem operasi Microsoft Windows 7
2. Software Matlab R2009a untuk implementasi metode yang digunakan
3. Software Paint untuk crop citra
4. Software Faststone Resizer untuk mengubah size citra.

## D. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  merupakan  tahap  awal  untuk  mendapatkan citra  digital.  Akusisi  citra  motif  songket  Aceh  menggunakan kamera  digital.  Citra  yang  dihasilkan  berupa  citra  berwarna dengan  resolusi  3168×4752  piksel.  Data  citra  digital  motif songket  disimpan  dalam  format  file  berekstensi  *.jpg.  Data dikumpulkan dari tempat usaha pengrajin tenun songket Aceh Nyak Mu di Desa Siem, Kecamatan Darussalam, Aceh Besar. Informasi  mengenai  motif-motif  songket  Aceh  diperoleh  dari hasil  wawancara  dengan  Ibu  Dahlia  Zainun,  anak  dari  Nyak Mu.  Data  yang  dikumpulkan  terdiri  atas  lima  motif  songket seperti    ditunjukkan  pada  Gambar  1,  yaitu: Kertas  Canden , Bungong  Ie  Tawon , Bungong  Lam  Rante , Pinto  Aceh  Punoh dan Bungong  Campli .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian sebanyak  50  citra  songket.  Data  untuk  setiap  motif  songket masing-masing berjumlah 10 citra.
Kertas Canden Bungong Ie Tawon
Bungong Lam
Rante Pinto Aceh Punoh Bungong Campli
Gambar 1. Motif citra songket Aceh.

## E. Praproses
Praproses  adalah  proses  awal  untuk  mengolah  citra  agar ekstraksi  fitur  bisa  optimal  [9].  Ada  beberapa  langkah praproses  yaitu cropping , resize dan  konversi  citra  dari ruang warna  RGB  ke  ruang  warna grayscale .  Tahapan  praproses yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan praproses.
Pemilihan region  of  interest (ROI)  dilakukan  dengan memotong  keterangan  nama-nama  motif  songket  yang tercantum  pada  citra.  Citra  di- resize sehingga  berukuran 100×100 piksel. Selanjutnya grayscalling dengan mengkonversi  citra  dari  RGB  ke grayscale .  Persamaan  1 merupakan  rumus  untuk  mengubah  citra  RGB  menjadi grayscale .
(1)
dengan
: nilai piksel dari warna red
: nilai piksel dari warna green
: nilai piksel dari warna blue .
Hasil  praproses  diperoleh  citra grayscale yang  akan digunakan pada tahap ekstraksi fitur.

## F. Ekstraksi Fitur dengan GLCM
Gray  Level  Co-Occurrance  Matrix (GLCM)  awalnya diusulkan  oleh  Haralick  pada  tahun  1973.  GLCM terdiri  atas 28  fitur  yang  digunakan  untuk  menjelaskan  pola  spasial  [2]. GLCM  mendapatkan  fitur  tekstur  dengan  menghitung probabilitas  hubungan  ketetanggaan  antara  dua  piksel  pada jarak  dan  orientasi  sudut  tertentu  [7].  Tujuan  dari  metode GLCM  adalah  untuk  menganalisis  suatu  tekstur  pada  sebuah pola  tertentu  [8].  Proses  ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan GLCM ditunjukkan pada Gambar 3.
Grayscale Mulai Hasil akuisisi citra Croping Resize Hasil praproses Selesai
Langkah  pertama  untuk  menghitung  fitur-fitur  GLCM adalah  mengubah citra RGB menjadi grayscale . Nilai GLCM diperoleh  dengan  terlebih  dahulu  menentukan  nilai  jarak dinyatakan  dengan   dan  orientasi  atau  sudut   dinyatakan dalam  º.  Penelitian  ini  menggunakan  jarak
piksel  dan sudut .  Langkah  kedua  adalah  menciptakan co- occurrence  matrix dan  dilanjutkan  dengan  menentukan hubungan  spasial  antara  piksel  referensi  dan  piksel  tetangga berdasarkan sudut   dan jarak  . Intensitas kejadian kesamaan piksel  yang  berdekatan  pada  jarak  dan  arah  yang  sudah ditentukan  membentuk co-occurrence  matrix .  Langkah selanjutnya  adalah  menciptakan  matriks  simetris  dengan menambahkan co-occurrence matrix dengan matriks transposenya.  Kemudian  dilakukan  normalisasi  terhadap matriks  simetris  dengan  menghitung  probabilitas  setiap elemen  matriks.  Langkah  terakhir  adalah  menghitung  fitur GLCM.  Terdapat  4  fitur  GLCM  yang  digunakan  dalam penelitian ini,  yaitu: entropy , sum average , difference entropy dan autocorrelation [6][10][11].  Keempat  fitur  tersebut ditunjukkan pada Persamaan 2 sampai Persamaan 5.
Gambar 3. Algoritma Ekstraksi Fitur dengan GLCM.

## 1. Entropy
(2)
2. Sum average
(3) 3. Difference entropy
(4)
4. Autocorrelation
(5)
Notasi   adalah probabilitas yang bernilai nol hingga satu, yaitu  elemen  dalam co-occurrence  matrix .  Notasi   dan merupakan  pasangan  intensitas  yang  berdekatan.  Dalam co-
occurrence  matrix dan   menjadi  nomor  baris  dan  nomor kolom.  Sementara  itu, merupakan  jumlah  baris  (atau kolom)  dari co-occurrence  matrix yang  berbentuk  matriks bujur sangkar [12].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengakuisisi  citra songket Aceh secara langsung. Data songket Aceh terdiri atas lima  ragam  motif,  yaitu: Kertas  Canden , Bungong  Ie  Tawon , Bungong Lam Rante , Pinto Aceh Punoh dan Bungong Campli . Total  data  yang  digunakan  adalah  50  citra  dengan  jumlah  10 citra untuk setiap motifnya.
Data  yang  telah  didapatkan  dari  lapangann  kemudian diekstraksi  fiturnya  menggunakan  metode  GLCM.  Ekstraksi fitur bertujuan menghasilkan nilai fitur citra yang membedakan  citra  satu  dengan  yang  lainnya.  Fitur  tekstur yang  diekstrak  dari  citra  songket  Aceh  adalah entropy , sum average , difference entropy dan autocorrelation dengan sudut 0º dan jarak 1 piksel.

## A. Hasil Praproses
Pengolahan  citra  pada  tahap  praproses  meliputi  proses cropping , resize dan grayscale .  Hasil  akuisisi  citra  berupa citra  RGB  dengan  resolusi  3168×4752  piksel.  Selanjutnya dilakukan proses cropping dan resize menjadi citra berukuran 100×100  piksel.  Hal  ini  untuk  memudahkan  dalam  proses ekstraksi  fiturnya. Software yang  digunakan  adalah Paint untuk crop citra  dan Faststone  Resizer untuk  mengubah size citra. Tahap akhir praproses adalah konversi dari citra RGB ke grayscale .  Contoh  citra  hasil  konversi  dari  RGB  ke  citra grayscale ditunjukkan pada Gambar 4.
Kertas Canden Bungong Ie Tawon Bungong Lam Rante Pinto Aceh Punoh Bungong Campli
Gambar 4. Konversi RGB ke grayscale .

## B. Hasil Ekstraksi Fitur
Hasil  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  output ekstraksi  fitur  metode  GLCM  dan  ploting  dari  nilai  yang dihasilkan metode GLCM yang dapat digunakan untuk proses klasifikasi songket Aceh. Tahap ekstraksi fitur dengan metode GLCM  menghasilkan  empat  vektor  fitur.  Fitur-fitur  yang diekstraksi  adalah entropy , sum  average , difference  entropy dan autocorrelation .  Ukuran  GLCM  yang  digunakan  adalah 8×8. Offset GLCM yang digunakan adalah horizontal ([0, 1]), mempunyai  jarak  1  piksel  dan  sudut  orientasi  0º. Implementasi  proses  ekstraksi  fitur  menggunakan software
Perhitungan fitur-fitur statistik Penentuan nilai jarak   dan sudut Mulai Citra grayscale Pembentukan Gray Level Co- occurance Matriks (GLCM) Nilai fitur statistik Selesai Normalisasi matriks Matriks simetris
Matlab.  Contoh  nilai  ekstraksi  fitur  yang  dihasilkan ditunjukkan pada Tabel 1.
T ABEL I HASIL EKSTRAKSI EMPAT FITUR GLCM No. Motif Songket Fitur GLCM Entropy  Sum average Difference entropy Autocorrelation 1 Kertas Canden 2.959791 8.54404 1.164814 19.13424 2 Bungong Ie Tawon 2.670321 7.318788 1.14285 14.22465 3 Bungong Lam Rante 2.265413 9.328384 0.675297 22.77253 4 Pinto Aceh Punoh 2.49808 9.699293 0.828544 24.46616 5 Bungong Campli 2.38777 7.797778 0.769003 16.13111
Tabel  1  menunjukkan  nilai  yang  berbeda  dari  setiap parameter GLCM. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 5 sampai Gambar 8 berdasarkan hasil plot grafik.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 Data F itu r En tr o p y Grafik Fitur Entropy Kertas Canden Bungong Ie Tawon Bungong Lam Rante Pinto Aceh Punoh Bungong Campli
Gambar 5. Grafik fitur entropy citra songket Aceh.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 Data F itu r Su m A v e ra g e Grafik Fitur Sum Average Kertas Canden Bungong Ie Tawon Bungong Lam Rante Pinto Aceh Punoh Bungong Campli
Gambar 6. Grafik fitur sum average citra songket Aceh.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 Data F itu r D iffe re n c e En tr o p y Grafik Fitur Difference Entropy Kertas Canden Bungong Ie Tawon Bungong Lam Rante Pinto Aceh Punoh Bungong Campli
Gambar 7. Grafik fitur difference entropy citra songket Aceh.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 16 18 20 22 24 26 Data F itu r A u to c o rr e la ti o n Grafik Fitur Autocorrelation Kertas Canden Bungong Ie Tawon Bungong Lam Rante Pinto Aceh Punoh Bungong Campli
Gambar 8. Grafik fitur autocorrelation citra songket Aceh.
Gambar  grafik  menunjukkan  bahwa  fitur-fitur  GLCM yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  dapat  membedakan  motif- motif  songket  Aceh.  Oleh  karena  itu,  hasil  ekstraksi  fitur tekstur  untuk  fitur entropy,  sum  average,  difference  entropy dan autocorrelation dapat digunakan untuk proses selanjutnya yaitu klasifikasi  menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Selain itu,  hasil    hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  dapat  juga  digunakan untuk pendataan citra motif songket Aceh.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini telah menghasilkan data dari proses ekstraksi fitur dengan  metode GLCM. Nilai dari GLCM telah diploting dalam  bentuk  grafik  dan  dapat  membedakan  antara  citra songket satu dengan yang lain. Oleh karena itu, data dari hasil ekstraksi  fitur  GLCM  untuk  fitur entropy,  sum  average, difference entropy dan autocorrelation dapat digunakan untuk proses  selanjutnya  yaitu  klasifikasi  menggunakan  metode Jaringan Syaraf Tiruan.

## R EFERENSI
[1] Purwanti  R,  Siregar  SM.  2016.  Sejarah  Songket  Berdasarkan  Data Arkeologi. Siddhayatra. 21(2). Hal 97-106.
[2] Surya  RA,  Fadlil  A,  Yudhana  A.  2016.  Ekstraksi  Ciri  Citra  Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co Occurrence Matrix.  Prosiding  Annual  Research  Seminar  (ISBN  :  979-587-626-0).
Universitas Sriwijaya, 6 Desember 2016. 2(1). Hal 146-150.
[3] Babu, P. Ashok. 2012. Texture Segmentation by Using Haar Wavelets and  Kmeans  Algorithm.  Associate  Professor,  Narsimha  Reddy Engineering College,  Hyderabad, A.P., INDIA. Online, Volume 1.
[4] Rullist  Y,  Irawan  B,  Osmond  AB.  2015.  Aplikasi  Identifikasi  Motif Batik  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Fitur Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix (GLCM)  Berbasis  Android.  e-Proceeding  of Engineering. 2(2). Hal. 3684-3692.
[5] RK, Intan R, Gunadi K. 2017. Aplikasi Pengenalan Pola Batik dengan Menggunakan  Metode  Gray-Level  Cooccurrence  Matrix.  Jurnal  Infra. 5(1).
[6] Ningrum NK, Defri K, Septian ES. 2017. Klasifikasi Pola Tekstur pada Motif Batik Pesisir dengan Algoritma Backpropagasi. Komputaki. 3(1).
Hal 82-89.
[7] Nuraedah dan Muhammad B. 2017. Klasifikasi Motif Kain Tradisional Batik  Bomba  Kaili  Berdasarkan  Fitur  Tekstur  Citra  Digital.  Seminar
Nasional  Sistem  Informasi  2017,  14  September  2017  (ISSN:  2597  –
4696). Hal 715-723.
[8] Maharani  F,  Bambang  H,  Hilman  F.  2015.  Perancangan  Sistem  Pola Kain Sarung Khas Makassar dengan Metode GLCM Berbasis Android. e-Proceeding of Engineering. 2(2). Hal 2638-2645.
[9] Robi  F,  Magdalena  R,  Wijayanto  I.  2014.  Rancang  Bangun  Aplikasi Deteksi  Motif  Batik  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  pada  Platform Android. e-Proceeding of Engineering. 1(1). Hal. 310-318.
[10] Haralick RM, Shanmugan K, Dinstein IH., 1973. Textural  features  for image classification. IEEE Trans Syst Man Cybern. 3(6). Hal. 610–621.
[11] Satrio EP, Sutojo T. 2016. Klasifikasi Tenun Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbour  Berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrices (GLCM). Skripsi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro.
[12] Setiohardjo  NM,  Agus  H.  2014.  Analisis  Tekstur  untuk  Klasifikasi Motif  Kain  (Studi  Kasus  Kain  Tenun  Nusa  Tenggara  Timur).  IJCCS. 8(2). Hal 177-188.