## Sistem perolehan citra berbasis isi Berdasarkan tekstur menggunakan metode
Gray level co-occurrence matrix dan Euclidean distance
* Fitri Damayanti, ** Husni, *** Elya Farida Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO. BOX 2 Kamal, Bangkalan, Madura 69192 E-Mail: * fitri2708@yahoo.com, ** lunix96@yahoo.com, *** chyifa_melon@yahoo.co.id

## Abstrak
Dewasa ini pencarian citra berbasis teks sudah tidak efektif lagi karena adanya penilaian subyektif dari pengguna dalam  merepresentasikan suatu citra. Oleh  karena  itu diperlukan suatu sistem  yang dapat  menangani pencarian citra  menggunakan query berupa  citra  atau  disebut  Sistem  Perolehan  Citra  Berbasis  Isi  (SPCI)  atau Content Based  Image  Retrieval (CBIR).  Jika  nama  file  dimodifikasi  dan  dirubah,  dengan  menggunakan  SPCI  tidak menyebabkan  pencarian  citra  menjadi  rancu  karena  tidak  didasarkan  pada  teks  atau  nama  dari  sebuah  file melainkan  berdasarkan  ciri  baik  bentuk,  warna  maupun  tekstur.  Dalam    penelitian  ini  penggunaan  ciri  tekstur sebagai  proses  pencarian  kemiripan  dari  delapan  kelas  citra  yang    berbeda  yaitu:  bangunan,  bus,  dinosaurus, gajah,  gunung,  kuda,  mawar,  dan  pantai  sebagai  objek  untuk  Sistem  Perolehan  Citra  Berbasis  Isi.  Sistem  ini dibangun  dengan  proses  utama  yaitu  ekstraksi  fitur  tekstur  dengan  menggunakan  metode Gray  Level  Co- occurrence  Matrix (GLCM).  Dari  hasil  ekstraksi  fitur  tersebut  akan  dilakukan  pengukuran  kemiripan  dengan citra  database menggunakan  metode Euclidean  Distance .  Citra query dan  citra  database yang  digunakan sebanyak  200  citra  dengan  delapan  kelas  citra  didalamnya.  Dari  uji  coba  sistem  ini  yang  menggunakan pengukuran kemiripan Euclidean Distance dengan  nilai threshold= 0,01 diperoleh akurasi presisi  sebesar  79% pada data pelatihan 184 dan data uji coba 16, dengan jumlah citra yang ditampilkan 10.
Kata  Kunci  :  Tekstur,  Sistem  Perolehan  Citra  berbasis  Isi ,  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix,  Euclidean Distance .

## Abstract
Today  the image  of text-based search is  no longer  effective  because  of  the subjective assessment of the  user in representing an image. Therefore we need a system that can handle image search using the query of image also called  Content Based Image  Retrieval (CBIR).   If  the  file  name is  modified and changed  using  the CBIR will not cause the image search to be confusing because the search is not based on the text or the name of a file but by  characteristics of  shapes,  colors and textures.  In this  study the  use  of   texture features as similarity search process  from  eight different classes  of  images,  namely: buildings, buses,  dinosaurs, elephants,  mountains, horses, roses, and the beach as an object for Content Based Image Retrieval . The system is built with the main process of a texture feature extraction using the method of Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). From the results of feature extraction will be measured similarity to the image database using Euclidean   Distance method.  Query image and  the  image  database  used by  200 image with the  image  of the eight classes in it. From this test, system that uses Euclidean Distance similarity measure with a threshold=0.01 obtained at  79% precisionaccuracy on the  training  data 184  and 16 trial  data, the  image displayed by the number 10.
Key words : Texture, CBIR, GLCM, Euclidean Distance

## PENDAHULUAN
Sistem  pencarian  citra  yang  ada  sekarang  ini pada umumnya menggunakan metode tradisional  dalam  menyimpan  dan  mengelola citra.  Pada  metode  ini,  citra  diberi  keterangan berupa  teks  yang  berhubungan  dengan  citra tersebut.  Pemberian  keterangan  pada  citra tersebut  dilakukan  secara  manual.  Apabila terdapat suatu basis data citra yang besar, maka sistem pencarian citra berdasarkan teks menjadi tidak praktis karena pemberian keterangan pada citra  tersebut  membutuhkan  waktu  yang  sangat lama.  Selain  itu  adanya  persepsi  manusia  yang berbeda-  beda  terhadap  suatu  citra  dapat mengakibatkan  hasil  pencarian  citra  tidak sesuai dengan yang diinginkan [1].
Untuk  menghindari  teknik  tersebut,  maka digunakan  pendekatan  alternative  yaitu  sistem perolehan  citra  berbasis  isi  ( Content  Based Image  Retrieval )  yang  mencari  citra  hanya berdasarkan  informasi  yang  ada  pada  citra. Informasi dari citra yang didapatkan merupakan ciri  dari  citra,  pada  level  primitif  dapat  berupa warna,  bentuk,  tekstur.  Dari  ketiga feature tersebut  sudah  tampak  jelas  bahwa  setidaknya suatu  citra  itu  memiliki  ciri,  misal  citra  bebek yang  memiliki  ciri  bentuk  yang  sebagaimana bebek,  dan  memiliki  ciri  warna  dimana  bebek memiliki  warna  putih  serta  memiliki  tekstur bulu.  Dengan  hal  yang  seperti  ini  CBIR, meskipun kita memodifikasi atau merubah nama filenya,  tidaklah  membuat image  searching menjadi  rancu  karena  hal  ini  tidak  didasarkan atas  teks  atau  nama  dari  sebuah  file  melainkan berdasarkan  ciri  baik  bentuk,  warna  maupun tekstur [2].
Pada  penelitian  ini  dikembangkan sistem  CBIR  berdasarkan  kemiripan  tekstur dengan menggunakan Gray Level Co- occurrence Matrix sebagai proses ekstraksi fitur kemudian  dilakukan  perhitungan  kemiripan dengan menggunakan Euclidean Distance .

## KAJIAN PUSTAKA

## Pencarian Citra
Pencarian  citra  dapat  dikategorikan  menjadi  2 kelompok pencarian yaitu :
 Pencarian citra berbasis teks
Kelompok  yang  pertama  mendeskripsikan citra  sesuai  dengan  teks  yang  sudah didefinisikan  sebelumnya.  Citra  diindeks dan  dicari  berdasarkan  deskripsi-deskripsi
seperti  ukuran,  tipe,  tanggal  pembuatan, identitas pemilik, kata kunci atau deskripsi lain mengenai citra tersebut.
 Pencarian citra berbasis isi
Kelompok yang kedua melakukan pencarian  citra  berdasarkan  query  seperti dibawah ini:
Cari citra dari database yang mirip dengan citra x.  Pencarian  ini  didasarkan  pada  informasi visual  dari  citra.  Ada  3  modul  utama  dalam pencarian citra berbasis isi, yaitu:
a) Ekstraksi fitur
b) Pengindeks-an multidimensi
c) Pencarian
Citra-citra  dalam database citra  diindeks berdasarkan  informasi  yang  melekat  secara visual  seperti  warna,  tekstur,  bentuk,  pola, topologi citra, layout, dll [7].
Secara umum sistem CBIR ( Content-Based Image  Retrieval )  dapat  dinyatakan  dalam gambar 1 [8].
Gambar 1. Diagram Content Based Image
Retrieval

## Tekstur
Tekstur adalah konsep intuitif yang mendeskripsikan tentang sifat kehalusan, kekasaran,  dan  keteraturan  dalam  suatu daerah/wilayah  ( region ).  Dalam  pengolahan citra  digital,  tekstur  didefinisikan  sebagai distribusi spasial  dari  derajat  keabuan di  dalam sekumpulan  pixel  yang  bertetangga.  Secara umum  tekstur  mengacu  pada  pengulangan elemen  elemen  tekstur  dasar  yang  disebut primitif  atau  teksel  ( texture  element - texel ).
Syarat-syarat  terbentuknya  suatu  tekstur  antara lain :
1. Adanya  pola-pola  primitif  yang  terdiri  dari satu  pixel  atau  lebih.  Bentuk-bentuk  pola primitif ini dapat berupa titik, garis lurus,
garis  lengkung,  luasan,  dan  lain-lain  yang merupakan  elemen  dasar  dari  sebuah tekstur.
Pola-pola  primitif  tersebut  muncul  berulang- ulang  dengan  interval  dan  arah  tertentu sehingga  dapat  diprediksi  atau  ditemukan karakteristik pengulangannya.

## Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses  pengindeksan suatu database citra  dengan  isinya.  Secara matematik,  setiap  ekstraksi  ciri  merupakan encode dari  vektor n dimensi  yang  disebut dengan  vektor  ciri.  Komponen  vektor  ciri dihitung  dengan  pemrosesan  citra  dan  teknik analisis serta digunakan untuk membandingkan citra yang satu dengan citra yang lain. Ekstraksi ciri diklasifikasikan ke dalam 3 jenis yaitu low- level , middle-level dan high-level . Low-level feature merupakan ekstraksi ciri berdasarkan isi visual  seperti  warna  dan  tekstur, middle-level feature merupakan ekstraksi berdasarkan wilayah citra yang ditentukan dengan segmentasi, sedangkan high-level feature merupakan ekstraksi ciri berdasarkan informasi semantik yang terkandung dalam citra [4].
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Matriks co-occurence ini diperkenalkan pertama  kali  oleh  Haralick  untuk  mengekstrak fitur-fitur yang digunakan sebagai analisis citra hasil  penginderaan  jauh    [8]. Gray  Level  Co- occurrence Matrix (GLCM) mempunyai sekumpulan  informasi  tentang  derajat  keabuan suatu  pixel  dengan  tetanggannya,  pada  jarak dan orientasi yang tetap.
Berikut ini adalah gambaran pembentukan GLCM  atas  citra  dengan  4  tingkat  keabuan ( gray level ) pada jarak d=1 dan arah 0 0 .
Gambar 2. a. Contoh citra dengan 4 tingkat keabuan
b. GLCM pada jarak 1 arah 0 0 [13].
Gambar 3. Arah pixel (Dari pixel di tengah pixel 1 menunjukkan arah = 0 0 dengan jarak d =1, pixel 2 arah = 45 0 dengan jarak d = 1, pixel 3 arah = 90 0 dengan jarak d = 1, dan pixel 4 arah = 135 0 dengan jarak d = 1) [13]. Dalam perumusannya, matriks co- occurrence pada  jarak  d  dan  sudut dapat dituliskan sebagai persamaan:
dengan P( i,j | d, θ ) = matriks  co-occurrence d = jarak antara dua pixel θ = sudut Dalam persamaan akan diperoleh sekumpulan  ciri  dari  citra.    Apabila,  dua  citra dengan  pola  tekstur  yang  sama,  tetapi  berbeda ukurannya  akan  memiliki  vektor  ciri  yang berbeda  pula  [10].  Dari  matrik co-occurrence yang  terbentuk,  beberapa  ciri  tekstur  dapat dihitung.    Pengukuran  nilai    tekstur  didasarkan pada  4  persamaan  yaitu energy,  contrast, entropy, inverse difference .
 Energy Energy menyatakan  tingkat  keseragaman pixel-pixel suatu citra. Semakin tinggi nilai energy , maka semakin seragam teksturnya.
 Contrast Contrast menyatakan  kandungan  variasi lokal  pada  citra.    Semakin  tinggi  nilai contrast maka  semakin    tinggi    tingkat kekontrasannya.
 Entropy Entropy menyatakan  tingkat  keacakan pixel-pixel suatu citra. Semakin tinggi nilai entropy , maka semakin acak teksturnya.
(1)
(2)
(3)
(4)
 Invers difference
Invers difference merupakan kebalikan dari contrast .  Semakin  tinggi  nilai Invers difference maka  semakin  rendah  tingkat kekontrasannya.
dengan p(x, y) = gray level pada coordinat (x,y)

## Nilai Normalisasi
Nilai normalisasi digunakan untuk mengecilkan data.  Dari  proses  ekstraksi  fitur  diatas,  secara otomatis  akan  didapatkan  data  yang  besar  dan untuk  mengecilkan  data  tersebut  dibutuhkan proses yang disebut sebagai proses normalisasi data .  Dimana  proses  normalisasi  ini  akan menghasilkan  data  dengan  range  antara  0  (nol) sampai dengan 1 (satu) [2].
X= {i 0 , i 1 , i 2 , ....i n } Maka |X| = xx X = (i 0 /xx, i 1 /xx, ...., x n /xx) Misal: A = {1,3,5} Maka
|A| =  5,9
A  = {1/5,9;  3/5,9; 5/5,9}

## Euclidean distance
Tahap  terakhir  dalam  sistem    temu  kembali adalah  pencarian kemiripan antara citra   query dengan  fitur  dari  citra-citra  yang  sudah disimpan  pada database .  Dalam  program aplikasi  pencarian  gambar  berdasarkan  tekstur, similarity  measure yang  digunakan  adalah Euclidean  distance .pencarian  dari  suatu  sistem pencarian  gambar  secara  signifikan. Euclidean distance merupakan teknik yang paling sederhana  untuk  menghitung  jarak  di  antara  2 vektor.  Misalkan  diberikan  dua  buah feature vector p dan q, maka jarak di antara dua feature vector p dan q ditentukan sebagai berikut [1]. P = ( p 1 , p 2 , ...., p n )
Q = (q 1 , q 2 , ..., q n )
dengan d =  ukuran  jarak  antara  query  gambar  P  dan gambar Q yang ada di dalam basis data. p = feature vector pada image P q = feature vector pada image Q

## Recall dan Precision
Recall menyatakan  perbandingan  jumlah materi relevan yang ditemukembalikan terhadap seluruh materi relevan. Sementara itu, precision menyatakan perbandingan materi yang ditemukembalikan  yang  relevan  [4].  Presisi mengevaluasi kemampuan sistem temu kembali informasi  untuk  menemukan  kembali  data topranked yang paling relevan, dan didefinisikan  sebagai  persentase  data  yang dikembalikan yang benar-benar relevan terhadap query pengguna [4].
dengan Ra  =  jumlah citra relevan yang ditemukembalikan R =  jumlah citra relevan dalam database A =  jumlah seluruh citra yang ditemukembalikan

## RANCANGAN SISTEM

## Deskripsi Sistem
Dalam penelitian ini dibangun sistem perolehan citra  berbasis  isi  dengan  ekstraksi  fitur  tekstur menggunakan metode Gray Level Co- occurrence  Matrix dengan  proses  pencocokan menggunakan  metode Euclidean  Distance . Sistem ini menggunakan model QBE ( Query By Example ) yaitu pengguna memberi input berupa citra  kemudian  sistem  akan  mencari  citra-  citra lain  yang  mirip  dengan  citra  query.  Proses pertama  untuk  mendapatkan feature  vector suatu  citra  adalah  konfersi  citra true  color ke grayscale , setelah itu dilakukan proses pengambilan  nilai  piksel  dilanjutkan  dengan proses  kuantisasi  pada  citra grayscale .  Dari hasil  proses  kuantisasi  dilakukan  proses ekstraksi  fitur  tekstur  dengan  menghitung  4 arah  GLCM  (0 0 ,  45 0 ,  90 0 dan  135 0 )  dan  4  fitur GLCM ( energy, contrast, entropy, inverse
(5)
(6)
(7)
(8) (9)
difference ).  Bobot  arah  dan  fitur    inilah  yang disebut hasil dari proses ekstraksi fitur.
Setelah  proses  ekstraksi  fitur  tekstur  diatas, secara  otomatis  akan  didapatkan  data  vektor dari  tiap  citra.  Dan  untuk  mengecilkan  data tersebut dibutuhkan proses yang disebut sebagai proses normalisasi ,  yaitu  proses  menghasilkan data dengan range antara 0 (nol) sampai dengan 1 (satu).
Proses-  proses  diatas  dilakukan  baik  pada citra  query  maupun  pada  proses  pembuatan Feature  Vector citra  database.  Kemudian dilakukan proses pencocokan ( matching ) antara citra query dengan Feature vector citra database menggunakan  metode  pencarian  nilai  jarak yaitu Euclidean  Distance .  Proses  ini  bertujuan untuk mencari citra yang mempunyai fitur yang mirip  dengan  citra  query.  Sebagai  hasil  dari sistem maka pada dialog aplikasi menampilkan 10,  20  dan  30  citra  terurut  mulai  dari  yang paling mirip sampai yang tidak mirip.

## Desain Sistem
Blok  diagram  dari  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Perancangan sistem secara umum
Garis  besar  sistem  dibagi  menjadi  2  yakni proses pembuatan Feature Vector citra database dan  proses  pencocokan  /  pencarian  citra.  Hasil akhir  dari  dari  pencarian  citra  tersebut  adalah 10,  20  dan  30  citra  yang  memiliki  tingkat kecocokan  paling  tinggi  yang  terdapat  dalam database .  Berikut  perincian  proses  pembuatan Feature Vector citra database:
1. Citra  input  berupa  citra  statis  dengan format .bmp
2. Citra  input  diubah  dari  warna  RGB  ke grayscale
3. Pengambilan nilai piksel grayscale kemudian  dilakukan  proses  kuantisasi untuk menyederhanakan nilai piksel citra
4. kemudian  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur tekstur    dengan  menggunakan Gray  Level Co-occurrence Matrix
5. Hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  disimpan dalam database berbasis  file  di  dalam folder CBIR .
Untuk  proses  pencocokan  atau  pencarian  citra dilakukan proses sebagai berikut :
1. Citra  input  berupa  citra  statis  dengan format .bmp
2. Citra  input  diubah  dari  warna  RGB  ke grayscale
3. Pengambilan nilai piksel grayscale kemudian  dilakukan  proses  kuantisasi untuk menyederhanakan nilai piksel citra
4. kemudian  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur tekstur  dengan  menggunakan Gray  Level Co-occurrence Matrix
5. Hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  inputan  citra kemudian  dilakukan  pencocokan  dengan fitur tekstur  yang  terdapat dalam database dengan menggunakan Euclidean Distance Menampilkan citra yang mirip dengan citra input.

## UJI COBA DAN ANALISIS
Uji  coba  terhadap  sistem  perolehan  citra berbasis  isi  (CBIR)  yang  dikembangkan  pada penelitian  ini  dibuat  dalam  15  skenario. Skenario  uji  coba  yang  dilakukan  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Skenario uji coba

## Analisis Hasil uji coba
Setelah  dilakukan  uji  coba  terhadap  sistem perolehan  citra  berbasis  isi  (CBIR),  tabel  2, tabel  3  dan  tabel  4  merupakan  hasil  rata-  rata nilai recall dan precision berdasarkan  tekstur terhadap  8  (delapan)  kelas  citra  dengan  ukuran 160x120 pixel dan jumlah citra yang ditampilkan 10, 20, 30.
Gambar  5  menunjukkan  grafik  nilai Recall dan Precision dengan  rincian  hasil  analisis sebagai berikut :
 Jumlah data pelatihan 120 (15 x 8)
 Jumlah data uji coba 80 (10 x 8)
 Jumlah citra yang ditampilkan 10, 20 dan 30
 Nilai precision tertinggi  0.54  pada jumlah citra yang ditampilkan 10
 Semakin  banyak  jumlah  citra  yang ditampilkan maka nilai precision semakin kecil.
Tabel 2. Hasil Tingkat Pengenalan dengan Jumlah Citra yang ditampilkan 10
Tabel 3. Hasil Tingkat Pengenalan dengan Jumlah Citra yang ditampilkan 20
Tabel 4. Hasil Tingkat Pengenalan dengan Jumlah Citra yang ditampilkan 30
Gambar 5. Grafik recal dan precision dengan jumlah  data pelatihan 120 (15 x 8)  dan data uji coba 80 (10 x 8)
Gambar  6  menunjukkan  grafik  nilai Recall dan Precision dengan  rincian  hasil  analisis sebagai berikut :  Jumlah data pelatihan 136 (17 x 8)  Jumlah data uji coba 64 (8 x 8)  Jumlah  citra  yang  ditampilkan  10,  20 dan 30  Nilai precision tertinggi  0.6  pada jumlah citra yang ditampilkan 10  Semakin  banyak  jumlah  citra  yang ditampilkan maka nilai precision
semakin kecil.
Gambar 6. Grafik recal dan precision dengan jumlah  data pelatihan 136 (17 x 8) dan data uji coba 64 (8 x 8)
Gambar  7  menunjukkan  grafik  nilai Recall dan Precision dengan  rincian  hasil  analisis sebagai berikut :  Jumlah data pelatihan 152 (19 x 8)
 Jumlah data uji coba 48 (6 x 8)
 Jumlah citra yang ditampilkan 10, 20 dan 30  Nilai precision tertinggi  0.67  pada jumlah citra yang ditampilkan 10  Semakin  banyak  jumlah  citra  yang ditampilkan maka nilai precision semakin kecil.
Gambar 7. Grafik recal dan precision dengan jumlah  data pelatihan 152 (19 x 8) dan data uji coba 48 (6 x 8)
Gambar  8  menunjukkan  grafik  nilai Recall dan Precision dengan  rincian  hasil  analisis sebagai berikut :
 Jumlah data pelatihan 168 (21 x 8)
 Jumlah data uji coba 32 (4 x 8)
 Jumlah citra yang ditampilkan 10, 20 dan 30
 Nilai precision tertinggi  0.69  pada jumlah citra yang ditampilkan 10
 Semakin  banyak  jumlah  citra  yang ditampilkan maka nilai precision semakin kecil.
Gambar 8. Grafik recal dan precision dengan jumlah  data pelatihan 168 (21 x 8) dan data uji coba 32 (4 x 8)
Gambar  9  menunjukkan  grafik  nilai Recall dan Precision dengan  rincian  hasil  analisis sebagai berikut :
 Jumlah data pelatihan 184 (23 x 8)
 Jumlah data uji coba 16 (2 x 8)
 Jumlah  citra  yang  ditampilkan  10,  20 dan 30
 Nilai precision tertinggi  0.79  pada jumlah citra yang ditampilkan 10
 Semakin  banyak  jumlah  citra  yang ditampilkan maka nilai precision semakin kecil.
Gambar 9. Grafik recal dan precision dengan jumlah    data pelatihan 184 (23 x 8) dan data uji coba 16 (2 x 8)

## KESIMPULAN
Setelah menyelesaikan perancangan dan pembuatan sistem pada aplikasi Sistem Perolehan  Citra  Berbasis  Isi  Berdasarkan Tekstur  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  Dan  Euclidean  Distance serta  melakukan  uji  coba  dan  evaluasi,  maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada  sistem  pengenalan  citra  berdasarkan tekstur  berbasis Gray  Level  Co-occurrence Matrix dengan  nilai threshold =0,01  dapat digunakan  untuk  mengenali  citra  dengan nilai precision terbaik sebesar 79% menggunakan  pengukuran  nilai  kemiripan Euclidean Distance . 2. Nilai citra yang ditampilkan sangat berpengaruh saat  proses  pengenalan  citra terhadap Precision nya. Jumlah data pelatihan terbaik pada jumlah data pelatihan 184  dan  jumlah  data  ujicoba  16  dengan jumlah citra yang ditampilkan 10.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Isa,  S.  M. Aplikasi  Image  Retrieval Berdasarkan Tekstur dengan Menggunakan Transformasi  Haar  Wavelet. Bali.  Seminar Nasional Sistem dan Informatika, 2007.
[2] Bagus,  B. Image  database  Menggunakan Sistem  Content  Base  Image  Retrieval Dengan Ekstraksi Fitur Terstruktur. (TA) - Teknologi  Informasi:  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya, 2007.
[3] Ramadijanti,  N. Content  Based  Image
Retrieval Berdasarkan Ciri Tekstur Menggunakan Wavelet. Yogyakarta.
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi, 2006.
[4] Kusumaningsih,  I. Ekstraksi  Ciri  Warna, Bentuk  dan  Tekstur  untuk  Temu  Kembali Citra  Hewan. (TA)  –  Departemen  Ilmu
Komputer: Institute Pertanian Bogor, 2009.
[5] Harmoko, A. S. “Ekstraksi Ciri Gray Level Co-occurrence  Matrix  dan  Probabilistic Neural  network  untuk  Pengenalan  Cacat Pengelasan ”
[6] Fatta, H. A. Konversi Format Citra RGB ke Format  Grayscale  menggunakan  Visual
Basic . Seminar  Nasional  Teknologi  2007 (SNT  2007)  ISSN  :  1978  –  9777. Yogyakarta, 2007 .
[7] Harjoko,  A.  Kusrini. Pencarian  Citra Visual  Berbasis  Isi  Citra  Menggunakan Fitur  Warna. Yogyakarta.  Universitas Gadjah Mada Yogyakarta [8] Rahman,  A. Sistem  Temu-Balik  Citra Menggunakan  Jarak  Histogram    Dalam Model  Warna  YIQ .  Yogyakarta.  Seminar
Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi, 2009.
[9] Tuceryan,  M.  and  Jain,  A.K.. Texture Analysis.
http://www.cs.iupui.edu/~tuceryan/research
/ComputerVision/ texture-review.pdf
[10] Wibawanto, H.  2008. Identifikasi Citra Massa  Kistik  berdasar  Fitur  Gray  Level Co-occurrence  Matrix. Seminar  Nasional
Aplikasi  Teknologi  Informasi  ISSN:  1907- 5022.
[11] http://wang.ist.psu.edu/docs/docs/relate d/Image.orig (diakses tanggal 6 Juni 2010).