## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember 2020 eISSN :2580-3042 pISSN : 1979-0694

## EKSTRAK CIRI KOMUNIKASI NONVERBAL MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX
Anita Sindar Sinaga 1 , Preddy Marpaung 2 1,2 STMIK Pelita Nusantara Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan 20154 e-mail : haito_ita@yahoo.com

## ABSTRAK
Komunikasi  mengandung  dua  dimensi  verbal  dan  non  verbal.  Perilaku  komunikasi  non  verbal dievaluasi  menggunakan  perhitungan  ekstrak  ciri  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM).  Video pelamar  diekstrak  untuk  mengambil  gestur  mata,  gestur  mulut  dan  gestur  kepala.  Hasil  citra  gestur dikonversi menjadi file grayscale selanjutnya proses segementasi dan ekstraksi ciri GLCM. Analisis citra berdasarkan  distribusi  statistik  dari  intensitas  piksel  dilakukan  dengan  mengekstrak  fitur  tekstur menggunakan  GLCM.  Formula  ektraksi  ciri  terdiri  dari  feature,  contras,  energi,  entropy  dan homogenitas. Sebanyak 10 dosen mempersentasikan kegiatan mengajar selama 1-2 detik direkam secara live. Perilaku bahasa tubuh ditracking menjadi beberapa frame sesuai kategori data uji. Dari pengolahan 10  video,  diperoleh  identifikasi  bahwa  video  ke-7,  memperoleh  total  penilaian  komunikasi  non  verbal paling tinggi sebesar 96%.
Kata kunci : Komunikasi Nonverbal, Ekstraksi Ciri, BLP, GLCM

## ABSTRACT
Communication  contains  two  dimensions,  verbal  and  non-verbal.  Non-verbal  communication behavior  was  evaluated  using  the  feature  extract  calculation  of  the  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM). Applicants' videos are extracted to take eye, mouth and head gestures. The result of the gesture image  is  converted  into  a  grayscale  file,  then  the  process  of  segmentation  and  extraction  of  GLCM features.  Image  analysis  based  on  statistical  distribution  of  pixel  intensity  was  performed  by  extracting texture  features  using  GLCM.  The  feature  extraction  formula  consists  of  feature,  contrast,  energy, entropy and homogeneity. A total of 10 lecturers presented teaching  activities for 1-2 seconds recorded live. Body language behavior is tracked into several frames according to the test data category. From the processing  of  10  videos,  it  was  identified  that  the  7th  video  obtained  the  highest  total  non-verbal communication assessment of 96%.
Keywords : Nonverbal Communication, Feature Extraction, BLP, GLCM

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  media  komunikasi  mendorong efisiensi  waktu  dan  tenaga.  Terjadi  pergeseran pekerjaan  yang  mengandalkan  energi  mejadi pemanfaatan  sistem  aplikasi.  Untuk  rekrutmen kerja, seleksi secara live atau pelamar mempersiapkan  lamaran  kerja  dalam  bentuk video  offline.  Seorang  dosen  dituntut  memiliki sikap  sempurna  dengan  bahasa  tubuh  yang menarik,  mampu  menguasai  audience  juga mempunyai olah vokal yang baik dan suara yang jelas. Ekspresi wajah  menggambarkan emosional
seseorang  dalam  keadaan  senang,  sedih,  marah, peduli  dan  berbagai  sikap  lainnya.  Komunikasi mendiskripsikan  dimensi  verbal  dan  non  verbal. Sikap  non  verbal  mencerminkan  suasana  hati. Video dikirimkan pelamar berbentuk .mp4 durasi 3-5  menit.  Video  digital  merupakan  serangkaian kumpulan  gambar  yang  berkelanjutan.  Ekstraksi video  terdiri  dari  beberapa  frame  tergantung durasi. Secara psikolog video akan dianalisa dari gerakan gestur mata, mulut, dan wajah.
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  yaitu pelamar  yang  ingin  menjadi  dosen.  Video.  mp4

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember 2020 eISSN :2580-3042 pISSN : 1979-0694
diekstrak menjadi  beberapa  frame. 1 video dapat menghasilkan  70  –  100  frame.  Frame  rate menunjukkan  jumlah  frame  video  per  detik sedangkan Frame size (ukuran frame) menunjukkan banyaknya pixel dalam setiap baris ×  banyaknya  baris  dalam  satu  frame  (lebar  × tinggi  frame).  Tahapan  ekstraksi  video  bertujuan untuk  mendapatkan  ciri  yang  dikandung  dan membedakan objek  yang  satu dengan objek  lain. Perilaku  komunikasi  non  verbal  dievaluasi menggunakan  ekstrak  ciri  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  (GLCM).  Secara  visual identifikasi  gestur  ekspresi  wajah  diperoleh melalui  perulangan  pola,  distribusi  spasial, susunan  warna  dan  intensitas.  GLCM  digunakan untuk  menganalisa  tekstur  yang  diperoleh  dari dissimilarity,  correlation,  homogeneity,  contrast, ASM, energy.
Penelitian  berjudul  Ekstraksi  Ciri  Citra Ultrasonografi  Abdomen  Menggunakan  Metode Gray  Level  Co-Occurance  Matrix  (GLCM) menguraikan  Hasil  segmentasi  diekstraksi  untuk semua citra USG pada arah 0°, 45°, 90° dan 135°. GLCM termasuk ciri statistik orde dua. Ekstraksi ciri  dilakukan  dengan  perhitungan  parameter contrast,  correlation,  energy,  dan  homogeneity. Metode GLCM mengekstrak  tekstur yang efektif serta memiliki akurasi dan waktu komputasi yang lebih  baik  dari  metode  ekstraksi  tekstur  lainnya. Gray
level memunculkan jarak
(merepresentasikan
pixels) dan sudut
(merepresentasikan  derajat)  citra.  hasil  tracking video
dikonversi menjadi grayscale menggunakan  metode Local  Binary  Pattern (LBP).  Penelitian  implementasi  LBP  untuk deteksi  keaslian  mata  uang  rupiah    menguraikan nilai  pixels  citra  dikonversi  menjadi  biner,  LBP memperoleh akurasi tertinggi yaitu sebesar 100% bervariasi  tergantung  dari  jumlah  data  pelatihan yang dilakukan.
Domain spasial memanipulasi atau mengubah  kumpulan  piksel  dari  sebuah  gambar untuk menghasilkan gambar baru. Ekspresi wajah dapat  dikenali  berdasarkan  perubahan  fitur penting wajah sebagai parameter yaitu pada mata, alis, mulut dan dahi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dikembangkan  sesuai  metode GLCM, tahapan penelitian, Gambar 1.
Feature Extraction Feature Extraction
Hitung Nilai LBP Hitung Nilai LBP Input Data Input Data
Tracking Tekstur Wajah Tracking Tekstur Wajah
Segmentasi Segmentasi Local Binary Pattern (LBP) Local Binary Pattern (LBP) Matrik Matrik Thresholding Thresholding Bobot LBP Bobot LBP Nilai LBP Nilai LBP Metode GLCM Metode GLCM Co-occurence Co-occurence Nilai Transpose Nilai Transpose Ekstraksi Ciri Ekstraksi Ciri Energy Energy Kontras Kontras Entropy Entropy Homogenitas Homogenitas Ekstraksi Ciri Wajah Mata Mulut Penilaian Optimis Ragu Bingung

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Video Digital Video  merupakan  salah  satu  konten  utama  dari informasi  multimedia  yang  digunakan  dalam teknologi  informasi  dan  komunikasi  multimedia. Secara  matematis,  video  digital  merupakan fungsi  f(n,  m,  t),  dimana  n={1,  2,  ...,  N} menyatakan  baris  ke-n  citra,  m={1,  2,  ...,  M} menyatakan  pixel  ke-m  dalam  baris  ke-n  citra, dan  t  menyatakan  frame  citra  pada  waktu  t, sedang  f  menyatakan  nilai  intensitas  warna  pixel pada  posisi  n,m  dari  frame  citra  pada  waktu  t. Representasi  informasi  video  digital  melalui sekumpulan citra yang diakuisisi dan ditampilkan sesuai  dengan  standar  scanning  system,  frame rate,  dan  frame  size  yang  digunakan  oleh teknologi video.
Pengolahan data video:
a. Mengekstrak frame pada video.
b. Mencari  frame  background  secara  otomatis dengan  cara  menghitung  nilai  modus  pada setiap frame.
c. Mengkonversi
CurrentFrame dan
BackgroundFrame menjadi citra grayscale.
d. Konversi  citra  hasil  pengurangan  menjadi citra biner.
e. Menjadikan  citra  hasil  operasi  morfologi sebagai  masking  untuk  memvisualisasikan objek yang bergerak.
f. Menjalankan setiap frame hasil deteksi secara sekuensial (video).
b. Preprosesing
Tahapan  awal  yaitu  mengumpulkan  data  video digital  berdurasi  1-2  detik  diambil  melalui  video camera  agar  tampilan  warna  lebih  alami  tanpa efek dilakukan di dalam ruangan. Metode GLCM memerlukan  data  berwarna  grayscale  untuk  itu dilakukan tahapan segementasi dan thersholding. Preprosesing  pengolahan  citra  video,  konvesrsi video  mp4.  menjadi  format  AVI  selanjutnya tracking video untuk memisahkan gerakan wajah saat berkomunikasi menghasilkan multiple frames  format  PNG.  Dari  gerakan-gerakan  hasil

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember 2020 eISSN :2580-3042 pISSN : 1979-0694
tracking format PNG, data dipilih yang mewakili gerakan  gestur  mata,  mulut  dan  kepala. Segmentasi  frame  tekstur  dimulai  dengan segmentasi  RGB  menjadi  Grayscale,  selanjutnya tekstur citra grayscale dikonversi menjadi matrik. c. Local Binary Pattern (LBP)
Langkah awal dari LBP adalah  menentukan nilai biner  yang  menggambarkan  pola  tekstur  lokal, kode ini dibangun oleh thresholding dengan nilai abu-abu  dari  pusatnya.  Nilai  kedekatan  diberi label  menggunakan  kode  biner  {0,  1}  diperoleh dengan  membandingkan  nilai-nilai  dari  pusat nilai pixel, jika nilai abu-abu diuji di bawah abu- abu  nilai  pixel  pusat,  maka  diberi  label  0, sebaliknya  diberikan  nilai  1.  Perhitungan  nilai LBP  dilakukan  sampai  semua  matrix  terkonversi secara keseluruhan, d. Ektraksi ciri GLCM Metode  GLCM  merupakan  suatu  metode  yang melakukan  analisis  terhadap  suatu  piksel  pada citra dan mengetahui tingkat keabuan yang sering terjadi.  GLCM  adalah  metode  untuk  melakukan ekstraksi  ciri  berbasis  statistikal,  perolehan  ciri diperoleh  dari nilai  piksel matrik, yang mempunyai  nilai  tertentu  dan  membentuk  suatu sudut dari nilai piksel adalah 0 0 , 45 0 , 90 0 , 135 0 . Analisis  tekstur  dapat  dilakukan  dengan metode ekstraksi ciri orde satu, ekstraksi ciri orde dua,  filter  gabor,  transformasi  wavelet.  Dari piksel-piksel terbentuk matrik co-ocurensi dengan  pasangan  pikselnya.  Suatu  matrik  piksel akan  mempunyai  nilai  perulangan  sehingga terdapat pasangan aras keabuannya. Kondisi nilai piksel  dinotasikan  sebagai  matrik  dengan  jarak dua posisi (x1, y1) dan (x2, y2).
Tahapan  Ektraksi  Ciri  dengan  perhitungan GLCM :
1. Nilai  perhitungan  LBP  didapatkan  menjadi inputan pada metode GLCM.
2. Menentukan Matrix Co-Occurrence. Pembentukan  GLCM  atas  citra  pada  jarak d=1 dengan arah 0º, arah atau sudut orientasi menyatakan  hubungan  dari  pixel  yang berdekatan  dalam  hal  ini  0º  adalah  hubungan pixel  dari  kiri  ke  kanan  ataupun  sebaliknya pada posisi horisontal.
3. Mencari transpose dari Matrix Co- Occurrence. Hasil  nilai  transpos  dijumlahkan dengan  nilai Co-Occurrence, menghasilkan nilai matrix yang simetris.
4. Normalisasi  matrix  yang  simetris  dengan perhitungan distribusi Energy, Entropy, Kontras, Homogenitas.
d.  Penilain  Komunikasi  non  verbal  melalui tahap pengujian Analisa Data.
Tabel 1. Ekstraksi Ciri
Ekstrak Ciri Formula Contras (1) Energi (2) Entropy 3) Homogenity (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Representasi  informasi  video  digital  citra diakuisisi  dan  ditampilkan  sesuai  scanning system,  frame  rate,  dan  frame  size  teknologi video  yang  digunakan.  Data  diperoleh  dari rekaman  video  durasi  2-3  menit  disimpan  dalam format file .mp4. Video ditracking  menghasilkan sejumlah frame menggunakan coding
videoreader. Tabel 2. Format Tracking Video Video .mp4 Size Height Width Frame Video 1 49,6  MB (52.058. 901 bytes) 1080 1592 1019 Video 2 29,6  MB (31.104. 463 bytes) 2540 2830 957 Video 3 3,05  MB (2.982.6 33 bytes) 1506 1853 478 Video 4 24,3  MB (31.104. 463 bytes) 3876 3950 784 Video 5 5,36  MB (5.624.0 72 bytes) 689 841 277 Video 6 1,35  MB (1.425.1 74 bytes) 572 673 157 Video 7 1,32  MB (1.386.5 80 bytes) 480 640 146 Video 8 76,3  MB (80.086. 321 bytes) 4632 4755 2752 Video 9 73,7  MB (76.155. 754 4039 4236 2355

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember 2020 eISSN :2580-3042 pISSN : 1979-0694
bytes) Video 10 42,1  MB (48.068. 751 bytes) 4374 5702 1167 Ekstraksi Citra Perilaku komunikasi non verbal sering dihubungkan  dengan  ekspresi  wajah.  Saat rekrutmen kerja  melalui  video  live  yang  menjadi perhatian  adalah  gerakan  bola  mata,  mulut  dan suara.  Data  training  diambil  dari  tracking  frame yang  mewakili  ekspresi  wajah  seorang  pengajar. Citra yang berbentuk video ditracking menghasilkan  sekumpulan  frame,  frame  wajah yang mewakili komunikasi non verbal.
Gambar 2. Frame Gerakan Komunikasi Non Verbal Citra Gray Citra digital dibentuk suatu matriks dengan  baris dan  kolomnya  menunjukkan  gray  level  dititik gray-level quantization. Transformasi Gray Level diperoleh  dari  proses  perbaikan  titik  citra  yang hanya bergantung pada level keabuan pada titik.
Tabel 3. Transformsi Gray Frame Citra Gray Thres Threshold Level Mean Gray Level 046 123x96 0.5725 0.04313 198,372- 199,767 374 117x10 0.3960 0.0431 199,767- 200,087 402 131x158  0.3960 0,04313 199,156- 197,102
Local  Binary  Pattern  (LBP),  menggambarkan pola  tekstur  lokal,  diperoleh  dari  hresholding dengan nilai abu-abu dari pusatnya.
Tabel 4. Nilai LBP Citra Citra Matrik Thres LB P Bob ot LBP 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0,61 1,6 4 0,37
0 1 1 1 1 1 0 1 1 0,41 1,2 11 0,33 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0,43 1,8 2 4,19
Nilai  kedekatan  {0,  1}  diperoleh  dengan membandingkan  nilai-nilai  dari  pusat  nilai  pixel, jika  nilai  abu-abu  diuji  di  bawah  abu-abu  nilai pixel  pusat,  maka  diberi  label  0,  sebaliknya diberikan nilai 1.
Gray Level Coocurancy Matrix (GLCM) a.  Pembuatan framework matrix Citra  digital  8-bit  akan  memiliki  quantization level 256. 94 95 95 95 96 96 95 97 99 101  105  106  104  105  107  106 111  114  121  123  121  123  126  125 130  133  138  141  140  141  143  145 145  146  148  150  151  151  150  156 154  153  154  157  158  157  158  159 156  156  158  161  161  158  158  162
160  160  161  164  163  161  161  164
gray tone antara 0 -255 12 11 10 11 11 16 14 13 11 11 18 15 13 11 10 19 16 14 11 10 20 17 16 14 13 b.  Pembentukan co-occurrence matrix 255  0 0 0  0  255  255  255 255  0 0 0  0  255  255  255 255  0 0 0  0  255  255  255 255  255  0 0  0  255  255  255 255  255  0 0  0  255  255  255 255  255  255  0  0  0 255  255 255  255  255  0  0  0 255  255 255  255  255  0  0  0 255  255 c.  Pembentukan symmetric matrix d.  Matrix  normalization  menghasilkan  nilai matrix  0–1.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember 2020 eISSN :2580-3042 pISSN : 1979-0694
…………………..(5)
Sebanyak  10  dosen  mempersentasikan  kegiatan mengajar  selama  1-2  detik  irekam  secara  live. Perilaku  bahasa  tubuh  ditracking  menjadi beberapa frame sesuai kategori data uji. Penilaian dilakukan  dari  hasil  video  yang  sudah  terekam dengan  menganalisa  tekstur  mulut,  mata  dan ekspresi wajah. Metode Gray-Level Co-
Occurrence Matrix (GLCM) mengidentifikasi ciri statistik  dalam  bentuk  orde  dua.Ekstraksi  ciri dilakukan berdasarkan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity . Operasirotasi  geometri  citra  untuk  meningkatkan kualitas citra dan menemukan pattern yang sama. Piksel  pada  koordinat  x,y  menunjukkan  tetangga piksel  yang  saling  bersinggungan.  Dari  matrix GLCM  yang  sudah  dinormalisasi  diperoleh Metric Texture Contras,Corelasi, Energy, Entopy, Homogeneity.
Tabel 5. Ekstraksi Ciri Wajah Ciri Ekstr ak 0 0 45 0 90 0 135 0 Contras 0,819 0,643 39 1,286 1,28 6 1,930 Corelasi 0,698 0,698 7 0,383 1,09 7 0,040 2 Energy 0,025 0,076 2 0,981 0,04 0 0,040 21 Entropy 0,098 0,013 0,754 2 0,15 3 0,021 Homogen ity 2,171 4,740 3,701 1,70 5 5,115 Tabel 6. Ekstraksi Ciri Mata Ciri Ekstra k 0 0 45 0 90 0 135 0 Contras 0,784 3 0,615 1,231 1,231 9 1,847 9 Corelasi 0,589 3 0,698 7 0,272 0,925 6 0,102 5 Energy 0,065 3 0,256 0,021 0,102 5 0,002 4 Entropy 0,195 0,398 0,029 8 0,306 3 0,023 3 Homogen ity 2,458 4,740 7 4,745 1,930 5 5,795 7 Tabel 7 . Ekstraksi Ciri Mulut Ciri Ekstr ak 0 0 45 0 90 0 135 0 Contras 0,784 2 0,615 9 1,23 1 1,231 1,847 Corelasi 0,556 4 0,698 7 0,24 3 0,873 9 0,154 8
Energy 0,098 6 0,256 0,03 0 0,154 8 0,002 1 Entropy 0,291 0,013 98 0,03 0 0,457 0,021 Homogen ity 2,392 4,407 4,44 3 1,878 5,636
Penilaian  gerakan  komunikasi  non  verbal diperoleh  dari  pengujian  gerakan  wajah,  mata, dan mulut hasil tracking video.
Tabel 8. Penilaian Gerakan Wajah
Video Jumlah Identifikasi Gerakan Wajah Frame Bingung Optimis Ragu 1 1019 38 874 107 2 957 46 853 58 3 478 40 386 52 4 784 25 677 82 5 277 16 251 10 6 157 5 139 13 7 146 15 125 6 8 2752 31 2642 79 9 2355 30 2285 40 10 1167 41 1052 74

## Tabel 9. Penilaian Gerakan Mata
Video Jumlah Identifikasi Gerakan Wajah Frame Bingung Optimis Ragu 1 1019 45 917 57 2 957 67 818 72 3 478 55 381 42 4 784 43 713 28 5 277 24 201 52 6 157 7 113 37 7 146 16 119 11 8 2752 32 2633 87 9 2355 26 2297 32 10 1167 52 1102 13

## Tabel 10. Penilaian Gerakan Mulut
Video Jumlah Identifikasi Gerakan Mulut Frame Bingung Optimis Ragu 1 1019 25 960 34 2 957 33 898 26 3 478 27 413 38 4 784 17 745
22
  N i glcmValue glcmValue glcmNorm

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember 2020 eISSN :2580-3042 pISSN : 1979-0694
5 277 16 225 36 6 157 6 112 39 7 146 11 129 6 8 2752 37 2666 49 9 2355 26 2274 55 10 1167 30 1105 32
Penilaian ciri mata, mulut dan wajah diambil dari ekstraksi  frame  video  dengan  mengidentifikasi ekspresi wajah  Bingung,  Optimis  dan  Ragu, dari jumlah rata-rata kemunculan indentifikasi  diambil  persentase  tertinggi sebagai penilaian pelamar kerja.
Tabel 11. Penilaian Ekspresi Wajah
D ATA Ekstra ksi Identification Average % Bingu ng Opti mis Ragu 1 1019 36 917 66,5 89 2 957 48,66 856,3 3 52,8 82 3 478 40,66 393,3 3 44,7 91 4 784 28,33 711,6 7 44.3 81 5 277 18,66 225,6 6 32,66 77 6 157 6 121,3 3 29,66 85 7 146 14 124,3 3 7,66 96 8 2752 33,33 2647 1,6 97 9 2355 27,33 285,3 3 0,8 93 10 1167 41 108,3 3 39,6 90
Dari  pengolahan  10  video,  diperoleh  identifikasi bahwa  video  ke-7,  dengan  jumlah  rata-rata identifikasi  frame  =  146,    frame    bingung  =  14 frame,  frame  optimis  =  124,33  dan  frame  ragu 7,66,  maka  Video  7  memperoleh  total  penilaian komunikasi  non  verbal  96%.  Grafik  identifikasi ekstrak ekspresi wajah, Gambar 3.

## Gambar 3. Grafik Ekstrak Frame Gerakan
Komunikasi Non Verbal

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan  dapat disimpulkan:
1. Identifikasi  citra  metode  GLCM  dipengaruhi posisi  objek  pada  koordinat  x,y,  jarak  pixels, nilai intensitas citra black dan white (0 dan 1) membentuk ciri ekstrak penilaian berdasarkan rata-rata  kemunculan  pola  yang  sama  dari hasil tracking video.
2. GLCM  dapat  menentukan  identifikasi  dari pola  perulangan  ekstraksi  menggunakan  ordo 1  dan  ordo  2  dengan  rotasi  citra  0 0 ,  45 0 ,  90 0 , 135 0 .  Pola  ekstraksi  ciri  tertentu  dipengaruhi pengolahan data video yang berdurasi singkat karena  untuk  mengenal  dan  mengidentifikasi citra  dengan  metode  GLCM  membutuhkan proses  perulangan sampai mendapatkan  ciri citra.
3. Penilaian  ekspresi  wajah  dari  video  dengan GLCM  dipeoleh  dari  rata-rata  nilai  total tertinggi  dari  kemunculan  frame  ekstraksi gerakan wajah, mata dan mulut.

## 5. REFERENSI
Alazawi,  S.  A.,  Shati,  N.  M.,  &  Abbas,  A.  H.
(2019).  Texture  features  extraction  based on  GLCM  for  face  retrieval  system. Periodicals  of  Engineering  and  Natural Sciences, 7(3), 1459–1467 Adi,  K.,  &  Widodo,  E. (2016).  Analisis  Citra  Ct
Scan  Kanker  Paru  Berdasarkan  Ciri Tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix Dan Ciri Morfologi Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik.
Youngster Physics Journal , 5 (4), 417–424. Ciri,  E.,  Ultrasonografi,  C.,  &  Menggunakan,  A.
(2020). Jurnal Fisika Flux. 17.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember 2020 eISSN :2580-3042 pISSN : 1979-0694
Husdi,  H.  (2016).  Pengenalan  Ekspresi  Wajah Pengguna Elearning Menggunakan
Artificial  Neural  Network  Dengan  Fitur Ekstraksi  Local  Binary  Pattern  Dan  Gray Level  Co-Occurrence  Matrix.  ILKOM Jurnal Ilmiah, 8(3), 212–219. Madenda,  S.,  &  Gunadarma,  U.  (2018). Pengolahan Video Digital . March . P.S,  S.  K.,  &  V.S,  D.  (2016).  Extraction  of
Texture  Features  using  GLCM  and  Shape Features using Connected Regions. International  Journal  of  Engineering  and Technology , 8 (6), 2926–2930. Sinaga, A. S. (2018). Texture Features Extraction of  Human  Leather  Ports  Based  on Histogram. Indonesian Journal of Artificial  Intelligence  and  Data  Mining, 1(2), 92. Sinaga,  A.  S.  R.  M.  (2018).  The  Comparison  of Signature Verification Result Using 2DPCA  Method  and  SSE  Method.
International Journal
of Artificial Intelligence Research, 2(1), 14. Surya,  R.  A.,  Fadlil,  A.,  &  Yudhana,  A.  (2017). Ekstraksi  Ciri  Metode  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  (  GLCM  )  dan  Filter Gabor  untuk  Klasifikasi  Citra  Batik Pekalongan. Jurnal Informatika:Jurnal Pengembangan IT (JPIT , Vol. 02, No. 02, Juli 2017, 02(02), 23–26. Waliyansyah,  R.  R.,  Adi,  K.,  &  Suseno,  J.  E.
(2018).  Implementasi  Metode  Gray  Level
Co-occurrence  Matrix  dalam  Identifikasi Jenis  Daun  Tengkawang.  Jurnal  Nasional Teknik  Elektro  Dan  Teknologi  Informasi (JNTETI), 7(1), 50–56.
.