ISSN 2407-4322

## Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air Pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST
Kelvin Stepanus* 1 , Novan Wijaya 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl.Rajawali No.14, Palembang Program Studi Informatika, Sumatera Selatan e-mail: * 1 kovinvin10@mhs.mdp.ac.id, 2 novanwijaya@mdp.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  mengangkat  topik  mengenai  identifikasi  kadar  air  pada  cat  dinding berdasarkan  jarak  potret  pada  merk  cat  Nippon  Paint  dengan  perbandingan  takaran  air  1  : 0,75,  1  :  0,5,  dan  1  :  0.  Permasalahannya  adalah  bagaimana  cara  mengetahui perbandingan tingkat  akurasi  dalam  pengenalan  kadar  air  pada  cat  dinding  dengan  menerapkan  metode pengenalan JST menggunakan fitur GLCM dan pengambilan 4 jarak potret yang berbeda. Data latih  dan  data  uji  diekstraksi  menggunakan  fitur  GLCM  kemudian  dilakukan  pelatihan  JST menggunakan 17 training function. Jarak Potret yang digunakan yaitu 25, 50, 75, dan 100 cm dengan  neuron  yang  digunakan  adalah  5,  10,  dan  20.  Setiap  arsitektur  dijalankan  lima  kali, dengan  tiga  jumlah  neuron  dikali  lima  percobaan  run  program  sehingga  total  15  percobaan, dan  tiga  perbandingan  air  dilakukan  setelahnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat disimpulkan  bahwa  perbandingan  air  1  :  0,75  dengan  menggunakan  neuron  20  pada    hidden layer  memperoleh  hasil  terbaik  dalam  mengidentifikasi  perbandingan  air  pada  cat  dinding. Dalam perhitungan secara confusion matrix menghasilkan rata – rata keseluruhan output yaitu sebesar akurasi 80%, presisi 65%, dan recall 60%.
Kata kunci — Cat Dinding , Jaringan Syaraf Tiruan, Gray Level Co-occurrence Matrix , GLCM

## Abstract
This  study  raises  the  topic  of  determining  the  water  content  of  wall  paint  based  on portrait distance on Nippon Paint paint brands with a water ratio of 1 : 0.75, 1 : 0.5, and 1 : 0. The  problem is  how  to  find  out the  comparison  of  accuracy levels  in the  recognition  of levels water  on  a  paint  wall  by  applying  the  ANN  recognition  method  using  the  GLCM  feature  and taking  4  different  shooting  distances.  The  training  data  and  test  data  are  extracted  using  the GLCM  feature  then  ANN  training  is  carried  out  using  17  training  functions.  The  portrait distances  used  were  25,  50,  75,  and  100  cm  with  the neurons  used  being  5, 10, and  20.  Each architecture was run five times, with three number of neurons multiplied by five attempts to run the program so that a total of 15 trials, and three water comparisons done afterwards. Based on the test results it can be concluded that the air ratio of 1 : 0.75 using neuron 20 in the hidden layer obtained the best results in identifying the air ratio on the paint wall. In calculating the fusion matrix produces an average overall output that is equal to 80% accuracy, 65% precision, and 60% recall.
Keywords — Wall Paint, Neural Networks, Gray Level Co-occurrence Matrix , GLCM
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E- ISSN 2503-2933 105
Kelvin, et., al [Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST]
1. PENDAHULUAN
at  tembok  yang  kita  lihat  setiap  hari  di  tempat  tinggal,  tempat  kerja,  sekolah,  mol  dan bangunan  lainnya  yang  memiliki  sejarah.  Jauh  sebelum  kemajuan  teknologi  dan  zaman kontemporer, warna digunakan dalam dokumen sejarah. Nampaknya sejak zaman dahulu, orang sudah memiliki keinginan untuk mendekorasi rumah mereka [1].
Cat  Tembok  Selain  warnanya  yang  sangat  beragam,  pengaplikasian  cat  tembok  juga terbilang praktis. Meskipun demikian, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, seperti tekstur permukaan  dinding  dan  pengaplikasian  primer  dinding,  untuk  memastikan  hasil  akhir  cat tembok  Anda  sempurna  dan  tahan  lama.  Pelapis  dinding  adalah  kunci  untuk  mencapai  warna yang lebih baik dengan membuat cat dinding bertahan lebih lama dan menggunakan ketepatan kadar air cat untuk mencapai warna   yang ideal .
Sebagai  lapisan  pelindung  dinding,  cat  juga  membuat  untuk  mempercantik  atau mengubah teksture dinding tersebut. Cat, di sisi lain, dapat digunakan sebagai lapisan pelindung untuk melindungi dari sinar UV, goresan, jamur, dan faktor cuaca lainnya [2]. Bahan baku cat umumnya  terdiri  dari  empat  bahan  baku  yaitu  biner,  pelarut,  pigmen/filter,  dan  aditif.  Aditif adalah  bahan  tambahan  yang  digunakan  untuk  mengaplikasikan  cat  sesuai  keinginan,  seperti penambahan air sebagai bahan tambahan.
Perbandingan  keakuratan  kadar air  terhadap  cat,  selain  bisa  dikenali  oleh  orang awam dari coraknya atau tingkat gradasinya, juga bisa dikenali dari media elektronik yaitu kecerdasan buatan. cat dinding sangat penting digunakan untuk mewarnai ruangan atau rumah agar menarik untuk  dilihat  dengan  tingkat  warna  atau  gradasi  yang  digunakan  tetapi  banyak  orang menggunakan air yang tidak sesuai sehingga menghasilkan warna yang berbeda dengan dinding sebelahnya.  Bukan  hanya  merubah  warna,  air juga  dapat  membuat  cat  menjadi  cair atau  tidak kental ini juga menyebabkan kesulitan dalam pengecatan. Untuk mengetahui tingkat kecerahan warna dan tingkat kekentalan yang pas itu dengan menggunakan air sebagai tingkat kecerahan warnanya  sehingga  mendapatkan  warna  baru  maka  dari  itu  muncullah  permasalahan  tersebut merupakan melihat tingkat kadar air yang di gunakan pada cat dinding berdasarkan jarak potret menggunakan fitur GLCM dengan metode JST [3].
Beberapa penelitian sebelumnya identifikasi suatu objek menggunakan Jaringan syaraf Tiruan  dan  ekstraksi  GLCM,  diantranya  oleh  [4],  yang  mengidentifikasi  kadar  ikan  pada pempek  bedasarkan jarak  potret,  [5]  tentang  kerusakan  daun  tanaman  apel  menggunakan  fitus GLCM dan JST, dan oleh [6] tentang indentifikasi pengenalan cacat pada kayu bedasarkan jarak potret dengan metode JST.
Pengumpulan data ini menggunakan 3 data set di mana cat dinding berbanding dengan kadar  air  yang  digunakan  1:0,  1:0,5,  1:0,75  dengan  satuan  gram  untuk  kandungan  airnya  dan menggunakan  jarak  potret  menggunakan  handphone  64MP  jaraknya  yaitu  25cm,  50cm,  75cm dan  100cm  menggunakan  perbandingan  citra  80:20  [4].Tingkat  akurasi  pengenalan juga  dapat dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  lainnya,  selain  itu  pada  penelitian  terdahulu  belum  ada  yang membandingkan  jarak  potret  pada  identifikasi  kadar  air  pada  cat  [7].  Sehingga  masih  tidak terlalu  mengetahui  untuk  mendapatkan  hasil jarak  potret  yang  dengan  hasil  yang  terbaik,  oleh karena itu penelitian ini dapat dilakukan [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  merupakan  tahapan  penelitian,  membandingkan  tingkat  akurasi  kadar air  pada cat dinding dengan menggunakan jarak potret yang berbeda dengan metode JST menggunakan fitur GLCM seperti pada Gambar 1.
C
106 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E-ISSN 2503-2933
Kelvin, et., al [Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST]
Gambar 1. Kerangka Tahap Penelitian

## 2.1   Jaringan Syaraf Tiruan
Memiliki  fitur  yang  mirip  dengan  jaringan  saraf  biologis.  Ada  dua  jenis  arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  jaringan  lapis  tunggal  ( single  layer  net )  dan  jaringan  berlapis  banyak ( multilayer net ) [9].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E- ISSN 2503-2933 107
Kelvin, et., al [Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Single Layer Net
Gambar 3. Multilayer Net
Gambar  2  dan  Gambar  3  memiliki  bagian  input,  bagian  tersembunyi,  dan  bagian keluaran.  Bagian  Input  mampu  menerima  pola  input  eksternal  yang  menunjukkan  suatu masalah,  sedangkan  lapisan  tersembunyi  memiliki  nilai  keluaran  yang  tidak  dapat  diamati secara  langsung.  Lapisan  keluaran,  juga  dikenal  sebagai  lapisan  keluaran,  berfungsi  sebagai solusi JST untuk masalah.

## 2.2   Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Metode  ekstraksi  statistik  orde  dua  GLCM  menghitung  frekuensi  pasangan  piksel horizontal  dan  vertikal  untuk  mendapatkan  informasi  citra.  Figure  4  menunjukkan  proses  ini [10].
108 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 4. Proses Terbentuknya Matriks GLCM
Gambar 4 adalah contoh proses pembentukan matriks GLCM. Matriks di sebelah kiri adalah  gambar  5*4  dengan  8  tingkat  keabuan.  Matriks  di  sebelah  kanan  adalah  matriks  hasil GLCM 8 * 8 yang menghitung jumlah dua piksel dalam arah tertentu (0 ◦ ) dengan korelasi abu- abu.
Beberapa fitur yang diberikan GLCM antara lain:
1. Contrast Merupakan nilai intensitas antara piksel dengan tetangganya untuk semua piksel pada citra.
∑ |  | , , (1)
2. Correlation adalah nilai korelasi suatu piksel dengan tetangganya untuk semua piksel pada citra.
∑ , , (2)
3. Energy adalah nilai jumlah kuadrat elemen matriks GLCM. ∑ , , (3) 4. Homogeneity adalah nilai kedekatan distribusi elemen GLCM dengan diagonal GLCM menggunakan.
∑ , || , (4)
Definisi:
• p(i, j) : Nilai GLCM pada elemen (i,j).
• N : Jumlah tingkat keabuan yang digunakan dalam proses kuantisasi.
• µ : nilai rata – rata dari GLCM.
• σ 2  :  Varians  dalam  intensitas  semua  piksel  referensi  dalam  hubungannya  dengan  yang berkontribusi pada GLCM.

## 2.3   Data Citra
Pada tahap ini, foto diambil dari pencampuran air dan cat dinding dengan jarak potret yang  berbeda:  25,  50,  75,  dan  100  cm,  masing-masing  menggunakan  resolusi  kamera  64  MP. Gambar yang dihasilkan dari masing-masing jarak potret ditampilkan pada gambar 5 [11].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E- ISSN 2503-2933 109
Kelvin, et., al [Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
a. Jarak Potret 25 cm b. Jarak Potret 50 cm c. Potret Resolusi 75 cm d.Potret Resolusi 100 cm
Gambar. 5 Perbandingan Potret dari Berbagai Jarak Potret
Tabel 1. Data Latih
Tabel 2. Data Uji
Tabel  1  dan  Tabel  2  merupakan  Data  latih  dan  data  uji  berjumlah  432  dan  108.  Data latih    adalah  data  yang  dipakai  untuk  menetapkan  kelas  yang  sesuai,  dan  data  uji  merupakan data  yang akan dikenali oleh model hasilnya tersebut kemudian dicari nilai akurasi, presisi, dan recall.

## 2.4   Ekstrasi Ciri GLCM
Pada tahap ini dilakukan esktrasi ciri terhadap citra uji dan citra latih. Setiap jenis citra diubah  dari  data  citra  asli  menjadi  citra  grayscale  atau  citra  keabuan.  Selanjutnya  untuk
No Sampel / Citra Data Latih 25 50 75 100 1 1 : 0 cat Merk Nippon Paint dan air 36 citra latih 36 citra latih 36 citra latih 36 citra latih 2 1 : 0,5  cat Merk Nippon Paint dan air 36 citra latih 36 citra latih 36 citra latih 36 citra latih 3 1 : 0,75  cat Merk Nippon Paint dan air 36 citra latih 36 citra latih 36 citra latih 36 citra latih No Sampel / Citra Data Latih 25 50 75 100 1 1 : 0 cat Merk Nippon Paint dan air 9 citra uji 9 citra uji 9 citra uji 9 citra uji 2 1 : 0,5  cat Merk Nippon Paint dan air 9 citra uji 9 citra uji 9 citra uji 9 citra uji 3 1 : 0,75  cat Merk Nippon Paint dan air 9 citra uji 9 citra uji 9 citra uji 9 citra uji
110 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E-ISSN 2503-2933
menganalisis  tekstur  dari  objek,  ekstrasi  cirinya  menggunakan  metode  GLCM.    Kemudian menghitung  nilai  kontras,  korelasi,  Energi  (IDM),  dan  homogenitas  (ASM).  Ekstraksi  fitur GLCM  akan  dijalankan  pada  data  pelatihan  dan  data  pengujian  perbedaan  citra  asli  dan  citra Grayscale [12].

## 2.5   Pelatihan JST
Pada tahap ini, pelatihan memakai metode JST terhadap data latih dengan berdasarkan metode one-hot encoding nilai target pada data latih yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Target Data Latih (CM)

## 2.6   Hasil
Untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan,  rumus  confusion  matrix  digunakan  untuk menghitung tingkat akurasi, ketepatan, dan recall. Rumus-rumus berikut akan digunakan untuk mengukur tingkat akurasi keberhasilan klasifikasi:
= = (5) !   " = (6) #!$%% & # = = (7)
Keterangan:
• True positive atau TP adalah total data positif yang tercatat dengan benar oleh sistem. • True negative atau TN adalah total data negative yang tercatat dengan benar oleh sistem.
• False positive atau FP adalah total data positif namun tercatat salah oleh sistem.
• False negative atau FN adalah total data negative namun tercatat salah oleh sistem [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Implementasi Ekstrasi Ciri GLCM
Pada  tahap  ini  ekstraksi  fitur  GLCM  digunakan  pada  kedua  data  pelatihan  dan pengujian.  Hasil  ekstraksi  fitur  GLCM  pada  data  pelatihan  disimpan  sebagai  "datalatih"  dan pada  data  pengujian  disimpan  sebagai  "datauji".  Gambar  6  menampilkan  hasil  ekstraksi  fitur GLCM dari data pelatihan, sedangkan Gambar 7 menampilkan hasil ekstraksi fitur GLCM dari data  pengujian.  Kontras,  korelasi,  energi,  dan  homogenitas  adalah  karakteristik  statistik  yang dihasilkan dari proses ekstraksi fitur GLCM.
25 50 75 100 (0-36) (37-72) (73-108) (109-144) 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E- ISSN 2503-2933 111
Kelvin, et., al [Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 6. Hasil Elstraksi Fitur GLCM Pada Data Latih Berdasarkan Perbandingan
Gambar 7. Hasil Elstraksi Fitur GLCM Pada Data Uji Berdasarkan Perbandingan

## 3.2   Implementasi Model Jaringan Syaraf Tiruan
Untuk mengimplementasikan model JST, aplikasi MATLAB R2017b digunakan untuk ekstraksi  fitur  GLCM  yang  nantinya  akan  disave  sebagai  "data  latih".  Ini  memberi  JST kemampuan untuk membedakan antara data pengujian dan data pelatihan. Nilai target pada data pelatihan disebut "target", dan pada data uji disebut "targetuji".
Nilai  target  tersebut  menggunakan  metode  one-hot  encoding  untuk  menampilkan  data kategori  dalam  bentuk  vektor  biner  dengan  nilai  intege  0  hingga  1.  Semua  elemen  akan memiliki nilai 0 kecuali satu memiliki nilai 1 , yaitu elemen yang memiliki nilai kategori.
Gambar 8 menunjukkan hasil arsitektur JST yang melakukan proses pelatihan jaringan syaraf tiruan kemudian akan disimpan dengan penamaan "jstlatih".
112 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 8. Pelatihan Model JST

## 3.3   Pelatihan Arsitektur JST
Dalam  proses  memilih  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan,  arsitektur  multilayer  network terdiri  dari  satu  atau  lebih  lapisan  yang  disembunyikan.  Dalam  arsitektur  multilayer  network, ada empat lapisan data input dan neuron yang menggunakan satu lapisan yang disembunyikan menghasilkan  empat  output,  yang  mewakili  tiga  jenis  takaran  air  selama  proses  pengambilan gambar dari setiap jarak. Jumlah fungsi pelatihan yang digunakan adalah 17, dan jumlah neuron yang digunakan adalah 5, 10, dan 20, sehingga terdapat 3 arsitektur JST yang berbeda, masing- masing  dicoba  5  kali, dengan  tiga jumlah  neuron  dikali  lima  percobaan  run  program  sehingga total 15 percobaan menunjukkan jumlah pelatihan yang digunakan.

## 3.4   Hasil Pengujian JST Dengan Jarak Potret Berdasarkan Perbandingan

## Tabel 4. Hasil Pengujian JST Dengan Jarak Potret Berdasarkan Perbandingan
No  Perbandingan Neuron 5 Neuron 10 Neuron 20 Accuracy  Presisi  Recall Accuracy Presisi Recall Accuracy Presisi   Recall 1 1 : 0,75 79 63 57 80 65 59 80 65 60 2 1 : 0,5 78 60 56 79 61 58 78 61 56 3 1 : 0 76 52 52 77 53 54 78 55 55
Berdasarkan Tabel 4. Mendapatkan hasil rata-rata pengujian jarak potret berdasarkan perbandingan mendapatkan hasil yaitu perbandingan dengan 1 : 0,75 cat dinding dengan air mendapatkan hasil terbaik.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E- ISSN 2503-2933 113
Kelvin, et., al [Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3.5   Hasil Pengujian JST Menggunakan Training Function
Tabel 5. Hasil Pengujian JST Menggunakan Training Function
No Training Function Neuron 5 Neuron 10 Neuron 20 Accuracy  Presisi  Recall Accurac y Presisi Recall Accuracy Presisi   Recall 1 Trainbr 80 61 59 80 63 60 82 66 64 2 Trainlm 83 68 65 82 67 64 83 70 67 3 Trainbfg 80 66 60 81 64 61 81 67 63 4 Traincgb 80 64 61 84 71 67 82 67 63 5 Trancgf 79 65 59 80 64 59 83 74 67 6 Traincgp 82 71 63 82 67 63 79 66 59 7 Traingd 70 49 41 73 52 46 73 48 46 8 Traingda 84 73 67 84 72 67 79 68 58 9 Traingdm 71 46 41 72 51 44 75 56 50 10 Traingdx 82 70 64 85 76 70 83 69 66 11 Trainoss 83 71 66 83 72 67 81 65 62 12 Trainrp 81 70 62 82 70 64 86 75 71 13 Trainscg 82 69 63 80 67 59 84 72 68 14 Trainb 70 50 40 72 51 44 75 59 50 15 Trainc 83 72 67 85 76 71 83 69 66 16 Trainr 79 67 59 80 66 60 79 65 58 17 Trains 70 42 39 72 48 44 72 45 44 Rata Rata 79% 63% 57% 80% 65% 59% 80% 65% 60%
Bedasarkan data Tabel 5 dapat disimpulkan bahwa neuron 20 merupakan hasil terbaik pada penelitian ini dikarenakan menghasilkan rata rata tertinggi dibandingkan neuron lainnya.
Table 6. Hasil Pengujian JST Berdasarkan Jarak Potret Neuron 5
No Training Function Accuracy (%) Presisi (%) Recall (%) 25 50 75 100 25 50 75 100 25 50 75 100 1 Trainbr 79 79 77 84 59 57 52 75 56 78 44 60 2 Trainlm 83 79 84 84 66 56 70 79 64 82 62 51 3 Trainbfg 78 77 82 83 56 54 78 75 53 84 40 62 4 Traincgb 79 79 80 83 57 59 66 74 51 78 51 62 5 Trancgf 76 77 82 83 54 56 79 73 62 62 44 67 6 Traincgp 78 78 84 87 60 58 74 91 62 76 62 53 7 Traingd 69 66 68 77 46 35 48 66 42 42 51 27 8 Traingda 78 79 88 90 56 58 86 92 71
67 64 67 9 Traingdm 69 63 67 83 35 32 44 72 22 51 27 64 10 Traingdx 82 77 85 86 63 54 84 80 67 76 51 64 11 Trainoss 81 80 85 86 60 58 74 90 68 78 60 58 12 Trainrp 77 73 87 87 57 49 91 83 42 87 56 64 13 Trainscg 81 79 83 83 63 57 82 76 62 87 51 53 14 Trainb 68 69 63 79 41 46 35 78 44 36 38 42 15 Trainc 82 78 86 88 67 54 79 86 58 84 60 64 16 Trainr 77 75 80 86 62 52 62 90 50 69 62 53 17 Trains 67 69 71 72 41 38 43 48 42 29 33 53 Rata rata 76,7 75,1  79,5  83,6 55,5  51,4  67,5  78,1  53,9  68,6 50,4  56,7
Berdasarkan Tabel 6 pengujian Jaringan Syaraf Tiruan dilakukan pada jarak potret 25, 50,  75,  dan  100  cm,  masing-masing  dengan  17  fungsi  pelatihan  dan  jumlah  neuron  yang digunakan  adalah  5.  Hasil  implementasi  jaringan  syaraf  tiruan  terhadap  data  uji  ditunjukkan pada tabel 6. Fungsi pelatihan Traingda mencapai akurasi 90%, presisi 92%, dan recall 71%.
114 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  bedasarkan  jarak  kamera  25,  50,  75,  dan  100  cm berdasarkan perbandingan dan hasil pengujian ekstrasi ciri GLCM pada Jaringan Syaraf Tiruan dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  perbandingan  air  1  :  0,75  menggunakan  neuron  20  pada hidden    layer  memperoleh  hasil  terbaik  dalam  mengidentifikasi  perbandingan  air  pada  cat dinding. Rata – rata keseluruhan output yaitu sebesar akurasi 80%, presisi 65%, dan recall 60%. hasil jarak potret  pada training function Traingda   hasil terbaik terdapat pada jarak potret 100 cm dengan akurasi 90%, presisi 92%, dan recall 67%.

## 5. SARAN
Ada  beberapa  saran  yang  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  penelitian  lebih lanjut agar hasilnya lebih baik yaitu:
1.  Mencoba  eksperimen  pada  beberapa  ukuran  citra  dan  jenis  jarak  pemotretan  yang  berbeda yang   berbeda untuk kemungkinan mendapatkan hasil akurasi pengenalan yang lebih baik.
2.  Mencoba menggunakan berbagai jenis merk cat yang berbeda.
3.  Mencoba menggunakan bahan campuran untuk cat yang berbeda.
4.  Untuk meningkatkan hasil pengenalan, coba tambahkan perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurlela  and  Risnawati, “Pengaruh  Resin  Terhadap  Perubahan  Warna  pada  Cat Tembok,” Jurnal  Sains  Natural  Universitas  Nusa  Bangsa ,  Vol.  5,  No.  2,  pp.  132–136, 2016.
[2] T.  Maulana, “Perencanaan  dan  Pembuatan  Mesin  Mixer  Pengaduk  Cat  Kapasitas Maksimal  20kg  Dengan  Menggunakan  Motor  ½  HP,” Universitas  Muhammadiyah Jakarta , 2021.
[3] M.  Lorens  and  N.  Rachmat, “Identifikasi  Kesegaran  Daging  Sapi  Berdasarkan  Jarak Potret  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Jurnal  Multi  Data  Palembang Student Conference , Vol. 2, No. 2, 2023.
[4] N.  Vianita, “Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Kadat  Ikan  pada  Pempek Berdasarkan  Jarak  Potret  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation,” Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa , 2021.
[5] P.  E.  Suwanto  and  A.  E.  M.  Rivan, “Identifikasi  Kerusakan  Daun  Tanaman  Apel Menggunakan Fitur GLCM dan JST ,” Jurnal Algoritme , Vol. 2, No. 1, pp. 73–81, 2021.
[6] J. Gunawan, “Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Cacat pada Kayu Berdasarkan Jarak  Potret  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Universitas  MDP , 2021.
[7] D.  C.  Kuswandy, “Klasifikasi  Jenis  Daun  Berdasarkan  Fitur  Tekstur  dan  Bentuk Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa , 2021.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 104-115 E- ISSN 2503-2933 115
Kelvin, et., al [Perbandingan Tingkat Akurasi Kadar Air pada Cat Dinding Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Metode JST]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[8] D.  Ricardo  and  Gasim, “Perbandingan  Akurasi  Pengenalan  Jenis  Beras dengan   Algoritma  Propagasi  Balik  pada  Beberapa  Resolusi  Kamera,” jurnal  rekayasa sistem dan teknologi informasi , Vol. 3, No. 2, pp. 131–140, 2019.
[9] D.  Wuryandari,  Maharani,  and  I.  Afrianto, “Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  dan  Learning  Vector  Quantization  pada  Pengenalan  Wajah,” Komputa - Jurnal Komputer & Informatika , pp. 45–51, 2013.
[10]  Gasim  and  Sudiadi, “Identifikasi  Kadar  Semen  dan  Pasir  pada  Campuran  Kering Menggunakan  Metode  Backpropagation,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informatika ,  Vol. 5, No. 1, 2019.
[11]  D.  Amputri,  S.  Nadra,  Gasim,  and  A.  E.  M.  Rivan, “Perbadingan  Jarak  Potret  dan Resolusi  Kamera  pada  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Angka  KWH  Meter  Menggunakan SVM,” Jurnal Ilmiah Informatika Global , Vol. 8, No. 1, pp. 7–12, 2017.
[12]  A.  E.  M.  Rivan,  N.  Rachmat,  and  R.  M.  Ayutin, “Klasifikasi  Jenis  Kacang-Kacangan Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Jurnal  Politeknik  Caltex Riau , Vol. 6, No. 1, pp. 89–98, 2020.