Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E- ISSN 2503-2933 93

## Perbandingan Tingkat Akurasi Daging Bakso Berdasarkan Jarak Potret Menggunakan Fitur GLCM Dengan Metode JST
Ivan Ricardo Jiwanata* 1 , Dedy Hermanto 2 1,2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang e-mail: * 1 ivanricardo190@mhs.mdp.ac.id, 2 dedy@mdp.ac.id

## Abstrak
Kekenyalan  bakso  adalah  salah  satu  parameter  yang  digunakan  masyarakat  untuk menentukan  kualitas  produk  bakso.  Permasalahnya  adalah  untuk  mengetahui  perbandingan akurasi daging bakso menggunakan empat jarak potret yang berbeda menggunakan metode JST backpropagation ekstraksi fitur GLCM. Data latihan dan data uji diekstrak menggunakan fitur GLCM, dan kemudian diberikan pelatihan JST menggunakan 17 fungsi latih. Jarak potret yang digunakan  adalah  10  cm,  13  cm,  15  cm,  dan  18  cm,  dan  ada  5  neuron,  10  neuron,  dan  20 neuron,  sehingga  ada  tiga  arsitektur  berbeda.  Untuk  setiap  fungsi  pelatihan,  ada  lima percobaan untuk setiap arsitektur. Bedasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa fungsi pelatihan  traincgb  yang  menggunakan  neuron  5  mendapatkan  hasil  pengenalan  yang  cukup baik pada jarak potret 15 cm dengan total akurasi 95,5%, presisi 88%, dan recall 95%.
Kata kunci — Bakso, Jaringan Syaraf Tiruan, Gray Level Co-occurrence Matrix

## Abstract
The texture of meatballs is one of the parameters used by the community to determine the  quality  of  meatball  products.  The  problem  is  to  determine  the  accuracy  comparison  of meatball  meat  using  four  different  portrait  distances  using  the  JST  backpropagation  method with GLCM feature extraction. Training data and test data are extracted using GLCM features, and then JST training is conducted using 17 training functions. The portrait distances used are 10 cm, 13 cm, 15 cm, and 18 cm, with 5 neurons, 10 neurons, and 20 neurons, resulting in three different  architectures.  For  each  training  function,  there  are  five  experiments  for  each architecture.  Based  on  the  research  results,  it  can  be  concluded  that  the  traincgb  training function, which uses 5 neurons, achieves fairly good recognition results at a portrait distance of 15 cm with a total accuracy of 95.5%, precision of 88%, and recall of 95%.
Keywords — Meatballs, Artificial Neural Networks, Gray Level Co-occurrence Matrix

## 1. PENDAHULUAN
aat ini, kebanyakan orang  Indonesia makan  makanan yang  mengandung protein hewani [1] . Salah satu sumber protein hewani terbaik adalah sapi. Semua orang Indonesia, dari anak-anak hingga orang dewasa, mengonsumsi daging sapi. Mengkonsumsi daging sapi, yang memiliki banyak protein dan zat gizi penting untuk tubuh, memiliki banyak manfaat bagi  tubuh,  seperti  meningkatkan  kekuatan  tulang  dan  gigi,  mengurangi  risiko  diabetes,  dan menyehatkan jantung. Rendang, rawon, dan bakso adalah jenis daging sapi yang diolah [2].
S
94 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page
Masyarakat  umum  sangat  menyukai  bakso,  ada  banyak  jenis  bakso  yang  tersedia  di pasar [3], dan kualitasnya bervariasi. Faktor yang yang menjadi patokan untuk menilai kualitas bakso  adalah  tingkat  kekenyalannya  orang  biasanya  lebih  suka  bakso  yang  kenyal  [4], sementara mereka tidak menyukai bakso yang terlalu lembut maupun terlalu keras. Dengan kata lain, kekenyalan memiliki nilai yang diakui oleh masyarakat [5].
Pada  umumnya  bakso  dibuat  dengan  menggunakan  daging  sapi  giling  yang  dicampur dengan  beberapa  bumbu  dapur  diantaranya  bawang  merah,  bawang  putih,  putih  telur,  garam, lada, tepung, dan penyedap rasa. Selanjutnya adonan yang telah tercampur dibentuk bulat butal dan  dimasukkan  kedalam  air  mendidih.  Saat  matang  adonan  bakso  akan  mengambang  dengan sendirinya.
Kebanyakan  orang  sekarang  membuat  bakso  dengan  takaran  daging  dan  tepung  yang berbeda, yang berbeda dari tekstur bakso. Perkembangan teknologi saat ini memungkinkan kita untuk  mengidentifikasi  kadar  komposisi  dalam  suatu  benda,  seperti  kadar  ikan  pada  pempek. Salah  satunya  yang  dilakukan  oleh[6],  di  mana  para  peneliti  membandingkan  akurasi  metode pengenalan  JST  untuk  mendapatkan  nilai  pengenalan  kadar  ikan  pada  pempek.  Untuk mengekstraksi fitur, digunakan GLCM dengan membandingkan empat jarak potret. Jarak potret 13  cm  adalah  yang  paling  akurat,  dengan  51  pengenalan  dari  240  data  uji  dan  tingkat  akurasi 21,25%.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh [7] Penulis memperkenalkan penggunaan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan GLCM dalam  menganalisis citra logo kendaraan. Pendekatan tersebut  kemudian  dikombinasikan  dengan  metode Scale  Invariant  Feature  Transform dan menggunakan Logistic  Regression berdasarkan  Histogram  Orientasi  Gradien.  Pengujian dilakukan dengan metode training dan testing menggunakan JST backpropagation , dan hasilnya menunjukkan tingkat akurasi terbaik sebesar 95,7%.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh [8] dimana penulis mengunakan GLCM dan JST untuk    mengidentifikasi  jerawat  berdasarkan  tekstur  jerawat.  Penelitian  ini  menggunakan  120 data latih dan 18 data uji. Dengan menggunakan nilai epoch 10000 dengan learning rate 0.01, nilai akurasi yang diperoleh sebesar 56.67%
Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai  identifikasi  suatu  objek  menggunakan  JST ekstraksi GLCM, diantaranya oleh [9], yang mengidentifikasi kadar ikan pada pempek, Rivan, Rachmat,  dan  Ayustin  yang  mengklasifikasi  kacang-kacangan  [10]  dan  [11]  juga  melakukan penelitian  yang  mengklasifikasi  motif  batik,  begitu  pula  dengan  Agmalaro,  dkk.  [12]  yang melakukan identifikasi tanaman buah tropika.
Berdasarkan  uraian  di  atas  metode  JST  dengan  ekstraksi  fitur  GLCM  sangat  baik digunakan  oleh  penelitian  terdahulu  untuk  melakukan  pengenalan  suatu  objek,  penelitian  ini menggunakan  JST  dan  ekstraksi  GLCM  untuk  mengenali  daging  bakso  dengan  menggunakan perbandingan  jarak  potret.  Tingkat  akurasi  sebagai  pengenal  dapat  dipengaruhi  oleh  banyak faktor,  dan  jarak  potret  terbaik  untuk  pengenalan  daging  bakso  belum  diketahui  dalam penelitian sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut [13], Jaringan saraf tiruan memiliki dua jenis arsitektur single layer dan multi layer  yang  mirip  dengan  jaringan  saraf  biologis  dan  berfungsi  sebagai  sistem  pemrosesan informasi.
Jatisi                          ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E- ISSN 2503-2933 95
and clear, implies research results (First Author)
Gambar 1. Model Arsitektur JST Lapis Tunggal
Gambar 2. Model Arsitektur JST Lapis Banyak
Gambar  1  dan  2  menunjukkan  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan  output. Menerima  nilai  masukan  dari  luar  yang  menggambarkan  masalah  adalah  tugas  lapisan  input. Nilai keluaran entitas pada lapisan tersembunyi tidak dapat diamati secara langsung. Solusi JST untuk masalah ini adalah unit lapisan keluaran.

## 2.2   Gray Level Co-Occurrence Matrix
Metode ekstraksi fitur statistik orde dua GLCM menghitung frekuensi pasangan piksel horizontal dan vertikal untuk mendapatkan informasi citra. Gambar 3 menunjukkan proses ini.
96 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page
Gambar 3. Proses Terbentuknya Matriks GLCM
Gambar  3  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 [10].
Fitur - fitur GLCM antara lain : 1. Kontras  adalah  ukuran  intensitas  antara  piksel  dan  piksel  tetangganya  untuk  setiap  piksel dalam citra, sesuai dengan persamaan 1 .
∑ |  | , ,
(1)
2. Korelasi  adalah  nilai  hubungan  suatu  piksel  dengan  tetangganya  untuk  semua  piksel  pada citra pada persamaan 2.
∑ , , (2)
3. Energi adalah hasil penjumlahan kuadrat dari semua elemen matriks GLCM, sesuai dengan persamaan 3.
∑ , , (3)
4. Homogenitas  adalah  ukuran  kedekatan  distribusi  elemen  GLCM  dengan  diagonal  GLCM, dihitung menggunakan persamaan 4.
∑ , || ,
(4)
Definisi: p(i, j) : Nilai 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  bakso  yang  sudah  jadi  dengan  jarak  potret  yang berbeda:  10  cm,  13  cm,  15  cm,  dan  18  cm,  masing-masing  dengan  resolusi  kamera  64  MP. Gambar yang dihasilkan dari masing-masing jarak potret ditampilkan pada gambar 4.
Jatisi                          ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E- ISSN 2503-2933 97
and clear, implies research results (First Author)
a. Jarak Potret 10 cm b. Jarak Potret 13 cm c. Jarak Potret 15 cm d. Jarak Potret 18 cm
Gambar 4. Perbandingan Potret dari Berbagai Jarak Potret
Data  latih  dan  data  uji  merupakan  dua  jenis  gambar  yang  dipakai  pada  penelitian  ini. Data latih  digunakan  untuk  menetapkan  kelas  yang  sesuai,  dan  data  uji  adalah  data  baru  yang akan dikenali oleh model yang telah dibuat dan dinilai untuk akurasi, presisi, dan recall. Berikut adalah link untuk mengakses
folder penyimpanan: https://drive.google.com/drive/folders/1RdHt-L5MAwWA9HXzOo18RYTjSNBcOQq3 Tabel 1. Data Latih dan Data Uji No Jarak Potret Data Latih Data Uji 1 10 cm 80 20 2 13 cm 80 20 3 15 cm 80 20 4 18 cm 80 20 Jumlah 320 80 Total 400

## 2.4   Ekstraksi Ciri GLCM
Penjabaran ciri GLCM dilakukan pada semua data latih dan uji. Nilai kontras, korelasi, Energi  (IDM),  dan  homogenitas  (ASM)  dihasilkan  dalam  bentuk  tabel.  Selanjutnya,  gambar yang dihasilkan digunakan untuk proses pelatihan JST.

## 2.5   Pelatihan JST
Pada  tahap  ini,  pelatihan  memakai  metode  JST  ekstraksi  GLCM  terhadap  data  latih dengan menggunakan nilai target pada data latih yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Target Data Latih 10 cm (1-80) 13 cm (81-160) 15 cm (161-240) 18 cm (241-320) 1 0 0 0 0 1 0 0
98 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page
0 0 1 0 0 0 0 1

## 2.6   Hasil
Untuk  melihat  tingkat  keberhasilan  menggunakan  rumus confusion  matrix dengan menghitung tingkat accuracy , precision dan recall . Adapun rumus yang akan digunakan untuk mengukur tingkat akurasi keberhasilan klasifikasi seperti berikut [14]:
(5) !   " (6) #!$%% & # (7)
Keterangan:
TP adalah Jumlah data bernilai positif yang terbaca benar oleh sistem. TN adalah Jumlah data bernilai negatif yang terbaca benar oleh sistem. FP adalah jumlah data bernilai positif yang terbaca salah oleh sistem. FN adalah jumlah data bernilai negatif yang terbaca salah oleh sistem .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Implementasi Ekstraksi Ciri GLCM
Proses  ekstraksi  fitur  GLCM  diterapkan  pada  kedua  set  data  pelatihan  dan  pengujian. Hasil  dari  proses  pengekstraksian  GLCM  pada  data  pelatihan  disebut  sebagai  "datalatih", sementara hasil ekstraksi fitur GLCM pada data pengujian disebut sebagai "datauji". Gambar 5 menampilkan  hasil  dari  ekstraksi  fitur  GLCM  dari  data  pelatihan,  sedangkan  Gambar  6 menampilkan hasil ekstraksi fitur GLCM dari data pengujian. Kontras, korelasi, energi (IDM), dan homogenitas (ASM) adalah karakteristik statistik yang dihasilkan dari proses ekstraksi fitur GLCM.
Gambar 5. Hasil Ekstraksi Ciri GLCM Datalatih
Jatisi                          ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E- ISSN 2503-2933 99
and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 6. Hasil Ekstraksi Ciri GLCM Datauji

## 3.2   Implementasi Model dan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Dalam  tahap  penerapan  model  JST,  alat  pelatihan  digunakan  pada  MATLAB  R2017b untuk  melatih  model  menggunakan  hasil  dari  ekstraksi  fitur  GLCM  yang  disimpan menggunakan    nama  "ekstraksi_latih".  Selanjutnya,  nilai  dari  target  pada  data  latih  disimpan dengan nama "target", sebagaimana terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Target Data Latih 10 cm (1-80) 13 cm (81-160) 15 cm (161-240) 18 cm (241-320) 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Gambar 8 menampilkan arsitektur JST yang dilakukan  pelatihan JST, disimpan dengan nama file "jstlatih”.
100 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page

## Gambar 8. Pelatihan Model JST

## 3.3   Hasil Pengujian JST Menggunakan Training Function
Tabel 4. Hasil Pengujian JST Menggunakan Training Function
No Training Neuron 5 Neuron 10 Neuron 20 Function Akurasi   Presisi Recall Akurasi   Presisi Recall Akurasi   Presisi Recall 1 Trainbr 66% 31% 32% 65% 27% 29% 65% 30% 30% 2 Trainlm 66% 31% 32% 66% 34% 33% 67% 34% 33% 3 Trainbfg 66% 30% 31% 65% 27% 30% 66% 30% 32% 4 Traincgb 77% 53% 54% 66% 30% 31% 66% 31% 32%
Jatisi                          ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E- ISSN 2503-2933 101
and clear, implies research results (First Author)
No Training Neuron 5 Neuron 10 Neuron 20 Function Akurasi   Presisi Recall Akurasi   Presisi Recall Akurasi   Presisi Recall 5 Trancgf 65% 29% 30% 66% 30% 31% 66% 30% 31% 6 Traincgp 66% 30% 31% 67% 33% 34% 64% 26% 28% 7 Traingd 63% 25% 26% 64% 28% 29% 65% 28% 29% 8 Traingda 66% 32% 32% 65% 27% 29% 65% 29% 30% 9 Traingdm 65% 30% 30% 66% 31% 31% 64% 26% 28% 10 Traingdx 66% 30% 31% 64% 25% 28% 66% 29% 31% 11 Trainoss 66% 34% 32% 66% 33% 31% 65% 28% 30% 12 Trainrp 65% 28% 30% 66% 30% 31% 66% 30% 31% 13 Trainscg 66% 33% 32% 67% 33% 34% 66% 31% 31% 14 Trainb 64% 31% 28% 64% 29% 28% 64% 27% 29% 15 Trainc 65% 28% 30% 65% 29% 30% 65% 27% 29% 16 Trainr 67% 39% 34% 66% 33% 32% 65% 29% 30% 17 Trains 65% 36% 29% 64% 28% 29% 66% 31% 32% RATA-RATA 66% 32% 32% 65% 30% 31% 65% 29% 30%
Bedasarkan  data  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  neuron  5  merupakan  hasil  terbaik pada penelitian ini dikarenakan menghasilkan rata rata tertinggi dibandingkan neuron lainnya.
Tabel 5. Hasil Pengujian JST Bedasarkan Jarak Potret Neuron 5
No Training function Accuracy (%) Presisi (%) Recall (%) 10 cm 13 cm 15 cm 18 cm 10 cm 13 cm 15 cm 18 cm 10 cm 13 cm 15 cm 18 cm 1 Trainbr 64,5  62,3  71,3  65,0  27,3  26,5  30,7  37,9  24,0  29,0  12,0  61,0 2 Trainlm 62,0  65,8  71,0  64,3  24,6  30,7  30,6  37,0  24,0  30,0  12,0  60,0 3 Trainbfg 59,5  68,5  70,0  64,5  26,8  29,9  27,2  36,1  38,0  20,0  12,0  55,0 4 Traincgb 69,0  75,0  95,5  68,0  29,9  50,1  88,0  42,9  29,0  42,0  95,0  49,0 5 Trancgf 64,8  65,5  65,8  64,5  27,3  27,4  24,3  37,4  21,0  21,0  17,0  62,0 6 Traincgp 61,8  67,0  68,3  65,5  26,9  26,5  29,6  37,7  32,0  17,0  18,0  58,0 7 Traingd 61,3  64,8  62,0  64,5  26,0  23,9  21,4  29,5  29,0  18,0  22,0  36,0 8 Traingda 60,5  69,5  67,3  66,8  29,1  34,5  26,4  38,9  36,0  18,0  17,0  57,0 9 Traingdm 67,0  57,8  62,3  72,0  31,0  23,2  24,4  42,1  26,0  32,0  26,0  34,0 10 Traingdx 66,0  64,5  68,5  63,5  31,7  24,4  27,0  36,3  30,0  21,0  14,0  60,0 11 Trainoss 66,0  67,3  67,0  64,3  40,0  31,8  28,8  36,5  23,0  27,0  21,0  58,0 12 Trainrp 63,8  66,8  65,0  64,5  21,3  28,9  24,5  37,2  18,0  22,0  19,0  61,0 13 Trainscg 60,8  68,0  68,5  65,8  27,3  41,5  24,6  38,1  36,0  19,0  12,0  59,0 14 Trainb 68,5  67,8  60,0  60,3  36,4  29,1  25,3  31,3  20,0  16,0  25,0  52,0
102 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No–end_page
No Training function Accuracy (%) Presisi (%) Recall (%) 10 cm 13 cm 15 cm 18 cm 10 cm 13 cm 15 cm 18 cm 10 cm 13 cm 15 cm 18 cm 15 Trainc 67,3  65,0  66,0  61,3  28,0  25,9  24,0  35,3  14,0  23,0  17,0  65,0 16 Trainr 74,8  69,5  61,0  62,8  58,2  38,8  23,5  36,5  13,0  33,0  26,0  64,0 17 Trains 60,0  64,8  64,5  68,8  30,3  22,8  40,7  48,9  37,0  16,0  28,0  35,0
Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan dilakukan pada jarak potret 10 cm, 13 cm, 15 cm, dan 18 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  9.  Fungsi pelatihan traincgb mencapai akurasi 95,5%, presisi 88%, dan recall 95%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  jarak  potret  dan  hasil  ekstraksi  ciri  GLCM  sebagai  nilai  input  pada jaringan  syaraf  tiruan,  dapat  disimpulkan  GLCM  cocok  digunakan  untuk  pengenalan  suatu objek  dimana  17  fungsi  pembelajaran  yang  menggunakan  jumlah  neuron  5  mencapai  hasil terbaik  pada  jarak  15  cm  dengan  fungsi  pembelajaran  traincgb  dengan  akurasi  95,5%,  presisi 88%, dan recall 95%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Astawan, Sehat dengan Hidangan Hewani . 2008.
[2] A. Purwanto, A. Ali, and N. Herawati, “Kajian Mutu Gizi Bakso Berbasis Daging Sapi Dan Jamur Merang (Volvariella volvaceae),” Agricultural Science and Technology , Vol. 14, pp. 1–8, Sep. 2015.
[3] D. A. Wicaksono , “Pengaruh Metode Aplikasi Kitosan, Tanin, Natrium Metabisulfit dan Mix Pengawet Terhadap Umur Simpan Bakso Daging Sapi pada Suhu Ruang,” Fakultas Teknologi Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor , 2007.
[4] P.  D.  K.  Wibowo, “Variasi  Karaginan  (Eucheuma  Cottonii  Doty)  pada  Proses Pembuatan Bakso Daging Sapi Dengan Bahan Pengawet Tanin dari Pisang Kluthuk,” E- Journal Universitas Atma Jaya Yogyakarta , 2013.
[5] G.  Pramuditya  and  S.  S.  Yuwono, “Penentuan  Atribut  Mutu  Tekstur  Bakso  Sebagai Syarat  Tambahan  Dalam  SNI  dan  Pengaruh  Lama  Pemanasan  Terhadap  Tekstur Bakso,” Jurnal Pangan dan Agroindustri , Vol. 2, No. 4, pp. 200–209, 2014.
[6] N.  Vianita ,  “Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Kadar  Ikan  pada  Pempek Berdasarkan  Jarak  Potret  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation,” Universitas MDP , 2021.
Jatisi                          ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 93-103 E- ISSN 2503-2933 103
and clear, implies research results (First Author)
[7] I.  Fathurrahman  and  I.  Gunawan, “Pengenalan  Citra  Logo  Kendaraan  Menggunakan Metode  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  (Glcm)  dan  Jst-Backpropagation,” Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi , Vol. 1, No. 1, pp. 47–55, 2018.
[8] Y.  F.  Achmad,  A.  Yulfitri,  and  M.  B.  Ulum, “Identifikasi  Jenis  Jerawat  Berdasarkan Tekstur Menggunakan GLCM dan Backpropagation,” Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) , Vol. 20, No. 2, pp. 139–146, 2021.
[9] N.  D.  Saputri  and  Gasim, “Identifikasi  Kadar  Ikan  pada  Pempek  Menggunakan  Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM Dan Metode JST,” Jurnal Algoritme , Vol. 3, No. 1, pp. 99–113, 2022.
[10]  M.  E.  Al  Rivan,  N.  Rachmat,  and  M.  R.  Ayustin ,  “Klasifikasi  Jenis  Kacang-Kacangan Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” Jurnal Komputer Terapan , Vol. 6, No. 1, pp. 89–98, 2020.
[11]  T. Akbar, M. Fajar, M. A. Amir, A. A. N. Risal, N. A. A. Safanah, and M. Fakhri , “Sulsel Typical  Batik  Motif  Classification  Using  Neural  Network  Method  With  GLCM  Feature Extraction,” decoding , Vol. 1, No. 1, pp. 24–33, 2023.
[12]  M.  A.  Agmalaro,  A.  Kustiyo,  and  A.  R.  Akbar, “Identifikasi  Tanaman  Buah  Tropika Berdasarkan  Tekstur  Permukaan  Daun  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Jurnal Ilmu Komputer Agri-Informatika , Vol. 2, No. 2, pp. 73–82, 2013.
[13]  M.  D.  Wuryandari  and  I.  Afrianto, “Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  dan  Learning  Vector  Quantization  pada  Pengenalan  Wajah,” Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA) , Vol. 1, No. 1, pp. 45–51, 2012.
[14]  D.  Olson,  Y.  Shi,  and  C.  Sungkono, Pengantar  Ilmu  Penggalian  Data  Bisnis,  David Olson, Yong shi ; Penerjemah, Chriswan Sungkono . 2008.