## EKSTRAKSI KOMUNIKASI NONVERBAL MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE
Anita Sindar Sinaga STMIK Pelita Nusantara Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan haito_ita@yahoo.com

## Abstrak
Penilaian  komunikasi  nonverbal  dapat  diterapkan  pada  rekrutmen  keja  secara  online. Pemanfaatan  aplikasi  rekrutmen  mulai  dipergunakakan  beberapa  perusahaan  swasta  untuk efisiensi  waktu  dan  biaya.  Untuk  mengetahui  konsistensi  antara  ekspresi  emosional  dengan gerakan wajah diperlukan skill biasanya ditangani seorang psikiologis. Dalam penelitian ini data set berbentuk frame dari video pelamar kerja dilakukan penilaian komunikasi nonverbal yang fokus pada gerakan mata, mulut dan wajah. Formula dan filter GLCM diterapkan untuk ekstraksi ciri bertujuan menemukan pola berdasarkan distribusi statistik dan intensitas piksel.  Ekstraksi komunikasi nonverbal bertujuan menganalisa pola gerakan wajah. Formula ektraksi ciri terdiri dari feature, contras, energi, entropy dan homogenitas. Filter ekstraksi dirotasi pada sudut 0 0 , sudut 45 0 , sudut 90 0 , dan sudut 135 0 . Sumber data 10 video, diambil 10 frame bagian wajah, mata dan mulut per video untuk diekstrak dan dianalisa. Berdasarkan perhitungan formula dan filter GLCM diperoleh formula Homogenity mempunyai nilai tinggi, rata-rata 4,0 menunjukkan tepi citra yang terdeteksi jelas.
Kata Kunci : BLP, Ekstraksi Fitur, GLCM, Nonverbal, Video Preprocessing

## Abstract
Nonverbal  communication  assessment  can  be  applied  to  online  job  recruitment.  Some private companies are starting to use recruitment applications for time and cost efficiency. To know the consistency between emotional expression and facial movements requires skills, usually handled by a psychologist. In this study, data sets in the form of frames from job applicants' videos were  assessed  for  nonverbal  communication  that  focused  on  eye,  mouth  and  face  movements. GLCM formulas and filters applied for feature extraction aim to find patterns based on statistical distribution  and  pixel  intensity.  Nonverbal  communication  extraction  aims  to  analyze  facial movement patterns. The feature extraction formula consists of feature, contrast, energy, entropy and homogeneity. The extraction filter is rotated at an angle of 0 0 , angle 45 0 , angle 90 0 , and angle 135 0 . Data sources 10 videos, 10 frames of the face, eyes and mouth were taken to be extracted and analyzed. Based on the calculation of the formula and the GLCM filter, it is found that the Homogenity formula has a high value, an average of 4.0 indicates that the detected image edges are clear.
Keywords : BLP, Feature Extraction, GLCM, Nonverbal, Video Preprocessing

## PENDAHULUAN
Teknologi  media  komunikasi  mendo- rong  efisiensi  waktu  dan  tenaga.  Terjadi pergeseran  pekerjaan  yang  mengandalkan
pemanfaatan  sistem  aplikasi.  Beberapa perusahaan  swasta  merekrut  pegawai  baru secara  online.  Pelamar  kerja  mengirimkan Curriculum  Vitae dalam  bentuk  video. Perekrut  kerja  fokus  menilai  konsistensi
komunikasi  nonverbal  yaitu  komunikasi menggunakan  gerak    (gesture)  sebagai  sinyal (sign  language), serta  komunikasi  melalui tindakan atau gerakan tubuh (action language) [1].
Penilaian  pada  komunikasi  nonverbal sangat  penting  untuk  lebih  mengetahui konsistensi  antara  gerakan-gerakan  bahasa tubuh  dengan  ekspresi  emosional  seseorang. Penelitian di bagian produksi pabrik kertas PT. Setia Kawan Makmur Sejahtera Tulungagung menguji  pengaruh  peran  mediasi  kepuasan kerja  terhadap  komunikasi  dan  kinerja karyawan.  Untuk  menilai  konsistensi  gestur tubuh bagian gerakan wajah, mata dan mulut dalam  penelitiaan  ini  diolah  data  video berdurasi 7 - 10 menit. Video. mp4 diekstrak menjadi  beberapa  frame.  Satu  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 dikali banyaknya baris dalam satu frame (lebar kali tinggi frame) [2].
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  [3]. GLCM  digunakan  untuk  menganalisa  tekstur yang  diperoleh  dari  dissimilarity,  correlation,
homogeneity,  contrast,  ASM,  energy  [4]. 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° [5]. 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) [6].
Penelitian  Implementasi  LBP  untuk Deteksi  Keaslian  Mata  Uang  Rupiah menguraikan  nilai  pixels  citra  dikonversi menjadi  biner.  Penelitian reversible  video steganografi menggunakan  metode improved reduced  difference  expansion dan  analisis Gray  Level menjelaskan  perhitungan  nilai variance  setiap  kandidat  digunakan  untuk membandingkan fitur kandidat yang sebelumnya  terdipilih  dengan  kandidat  lain [7]. Co-occurrence  Matrix tekstur  adalah keteraturan  pola-pola  tertentu  yang  terbentuk dari  susunan  pixel-pixel  dalam  citra.  Suatu permukaan  dikatakan  mempunyai  informasi tekstur,  jika  luasannya  diperbesar  tanpa mengubah  skala,  maka  sifat-sifat  permukaan
hasil  perluasan  mempunyai  sifat  kemiripan dengan  permukaan  asalnya  [8].  Analisis tekstur  bekerja  dengan  mengamati  pola ketergantungan  antar  piksel  dalam  domain spasial [9]. Domain spasial memanipulasi atau mengubah  kumpulan  piksel  dari  sebuah gambar  untuk  menghasilkan  gambar  baru. Metode  penelitian  dilaksanakan  berdasarkan metode  GLCM  dengan  menghitung  nilai formula (statsitik) dan nilai filter (rotasi) dari frame hasil tracking video. Tahapan penelitian menghitung  fitur-fitur  GLCM  yaitu  dengan mengubah  citra  RGB  menjadi  citra  berskala keabuan  dilanjut  membentuk  matrik  co- occurrence, menghitung nilai formula GLCM. Langkah  terakhir  adalah  dengan  menghitung fitur GLCM dengan satu piksel jarak di empat arah,  yaitu  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  dan  135 0 untuk
mendeteksi co-occurrence. Bertujuan menganalisa  konsistensi  ekspresi  emosi dengan  gerakan  fitur  wajah,  mata  dan  mulut [10].

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ekstraksi  gerakan komunikasi  nonverbal  wajah  menggunakan Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM), pada Gambar 1.

## a. Data Set
Sumber  data  diambil  dari  10  video pelamar  extention file  .mp4, durasi  video maksimal  7-10    menit.  3  video  sebagai  data sample  dan  7  video  lainnya  menjadi  sumber data  uji.  File  video  diekstraksi  menggunakan coding Matlab, Tabel 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tabel 1. Sumber Data Video.mp4 Size Height  Width  Frame video a 49,6 MB (52.058.901 bytes) 1080 1592 1019 video b 29,6 MB (31.104.463 bytes) 2540 2830 957 video c 3,05 MB (2.982.633 bytes) 1506 1853 478 video d 24,3 MB (31.104.463 bytes) 3876 3950 784 video e 5,36 MB (5.624.072 bytes) 689 841 277 video f 1,35 MB (1.425.174 bytes) 572 673 157 video g 1,32 MB (1.386.580 bytes) 480 640 146 video h 76,3 MB (80.086.321 bytes) 4632 4755 2752 video i 73,7 MB (76.155.754 bytes) 4039 4236 2355
Feature Extraction Hitung Nilai LBP Input Data Tracking Tekstur Wajah Segmentasi Local Binary Pattern (LBP) Matrik Thresholding Bobot LBP Nilai LBP Metode GLCM Co-occurence Nilai Transpose Ekstraksi Ciri Energy Kontras Entropy Homogenitas
video j 42,1 MB (48.068.751 bytes) 4374 5702 1167

## 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  tracking  format PNG,  data  dipilih  yang  mewakili  gerakan gestur  mata,  mulut  dan  kepala.  Segmentasi frame  tekstur  :  segmentasi  warna  RGB  – Grayscale.  Thresholding  :  tekstur  citra grayscale dikonversi menjadi matrik [11].
c. Perhitungan 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 nilai  pixel  pusat,  maka  diberi  label  0, sebaliknya diberikan nilai 1. Perhitungan nilai
LBP  dilakukan  sampai  semua  matrix terkonversi secara keseluruhan [12].

## d.  Ektraksi  Ciri  dengan  perhitungan GLCM
Tahapan  Ektraksi  Ciri  dengan  perhitungan GLCM [13]:
a) Nilai perhitungan LBP didapatkan menjadi inputan pada metode GLCM.
b) 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.
c) Mencari  transpose  dari Matrix  Co- Occurrence. Hasil nilai transpos dijumlahkan  dengan  nilai Co-Occurrence,
menghasilkan nilai matrik yang simetris.
d) Normalisasi matri yang simetris.
e.  Penilain Komunikasi non verbal melalui tahap pengujian.
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), Tabel 2.
Tabel 2. Ektraksi Ciri GLCM Ekstrak Ciri Formula Contras ∑ ∑ (𝑖 $ − 𝑖 & ) & (& ( 𝑖 $ , 𝑖 & ) ($ ....................................(1) Energi ∑ ∑ (𝑝) & (& ( 𝑖 $ , 𝑖 & ) ($ .............................................(2) Entropy ∑ ∑ (𝑝) & (& (𝑖 $ , 𝑖 & ) ($ .............................................(3) Homogenity ∑ ∑ ,( ( - ,( . ) $/ ⌊( - 1( . ⌋ (& ($ ..................................................(4) Tabel 3. Hasil Tracking Video Video Size Height  Width  Duration  Frame Video 1 49,6 MB (52.058.901 bytes) 1080 1592 579653 1019 Video 2 29,6 MB (31.104.463 bytes) 2540 2830 315580 957 Video 3 3,05 MB (2.982.633 bytes) 1506 1853 257497 478 Video 4 24,3 MB (31.104.463 bytes) 3876 3950 436194 784 Video 5 5,36 MB (5.624.072 bytes) 689 841 387539 277 Video 6 1,35 MB (1.425.174 bytes) 572 673 100643 157 Video 7 1,32 MB (1.386.580 bytes) 480 640 127521 146 Video 8 76,3 MB (80.086.321 bytes) 4632 4755 673208 2752 Video 9 73,7 MB (76.155.754 bytes) 4039 4236 589006 2355 Video 10  42,1 MB (48.068.751 bytes) 4374 5702 654763 1167

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  terdiri  dari image selection,  preprocessing, membentuk Gray Level dan feature extraction yang mengadopsi proses  analisa  fitur  citra  pada  penelitian sebalumnya.  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  7-10 menit  disimpan  dalam  format  file  .mp4. ditracking  menghasilkan  sejumlah  frame menggunakan coding videoreader, Tabel 3.

## Image Selection
Dari  10  video  diambil  3  video  yaitu video  a,  video  b,  video  c  sebagai  data  set (Gambar 2).
Tahap  awal  dilakukan  tracking  video yang  menghasilkan  sekumpulan  frame  sesuai durasi video. Selanjutnya dicrop bagian wajah (10  frame),  mulut  (10  frame)  dan  mata  (10 frame) dari setiap frame video. Tracking video me-resize  ukuran  pixels  per  frame,  konversi RGB  dan  memisahkan  citra  dengan background  menggunakan  coding  Matlab R2015, pada Gambar 2.
video a video b video c
Gambar 2. Frame Gerakan Komunikasi Nonverbal
Tabel 4. Transformasi Gray Level Frame Citra Gray  Thres  Threshold Level  Mean Gray Level Video a 046 123x96 0.5725 0.04313 198,372-199,767 Video b 374 117x10 0.3960 0.0431 199,767-200,087 Video c 402 131x158 0.3960 0,04313 199,156- 197,102 Tabel 5.  Nilai LBP Citra Citra Thresholding LBP Bobot LBP 0,61960 1,6419 0,3773 0,4117 1,211 0,3399 0,4352 1,824 4,191

## Citra Gray
Data  training  diambil  dari  tracking frame  yang  mewakili  ekspresi  wajah.  Untuk mempermudah  ekstraksi  perlu  diketahui  nilai gray (histogram).
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.  Berikut  hasil
citra gray (diambil secara acak mewakili data set),  Tabel  4. Local  Binary  Pattern (LBP), menggambarkan  pola  tekstur  lokal,  diperoleh dari  hresholding  dengan  nilai  abu-abu  dari pusatnya.
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,  Tabel  5.  Secara visual metode GLCM menghasilkan
perulangan  pola,  distribusi  spasial,  susunan warna dan intensitas. 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 10 1 10 5 10 6 10 4 10 5 10 7 10 6 11 1 11 4 12 1 12 3 12 1 12 3 12 6 12 5 13 0 13 3 13 8 14 1 14 0 14 1 14 3 14 5 14 5 14 6 14 8 15 0 15 1 15 1 15 0 15 6 15 4 15 3 15 4 15 7 15 8 15 7 15 8 15 9 15 6 15 6 15 8 16 1 16 1 15 8 15 8 16 2 16 0 16 0 16 1 16 4 16 3 16 1 16 1 16 4 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.
Setelah dilakukan ekstraksi ciri pada data set, selanjutnya  diambil  nilai  rata-rata  setiap formula  dari  GLCM  dari  10  video  sumber data,  Tabel  6. Cooccurrence  matrix jarak dinyatakan  dalam  piksel  dan  orientasi dinyatakan  dalam  derajat.  Orientasi  dibentuk dalam empat arah sudut dengan interval sudut 45°,  yaitu  0°,  45°,  90°,dan  135°. Matriks kookurensi  merupakan  matriks  bujursangkar dengan  jumlah  elemen  sebanyak  kuadrat jumlah level intensitas piksel pada citra. Setiap titik (p,q) pada matriks kookurensi berorientasi θ berisi  peluang  kejadian  piksel  bernilai  p bertetangga dengan piksel bernilai q pada jarak d  serta  orientasi θ dan  (180 −θ ).  Setelah perhitungan  nilai  formula  GLCM  diperoleh selanjutnya  mencari  nilai  filter  (rotasi)  citra. Perhitungan  jarak  (derajat)  menggunakan coding  Matlab  2015R. Berikut  hasil perhitungan  GLCM  filter  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  135 0 dengan  formula Contras,  Corelasi,  Energy, Entropy dan Homogenity pada  wajah  (Tabel 7), mulut (Tabel 8), dan mata, (Tabel 9). Tabel 6. Hasil Rata-Rata Nilai Formula GLCM Video Contras Homogenity Energy Entropy Corelasi video a 0,34593 0,564 0,674 0,785 -0,0473 video b 0,98302 0,3436 0,383 0,546 -0,0835 video c 0,4962 0,3511867 0,47345 0,428622 -0,0056 video d 0,1202667 0,39723 0,839252 0,43889 -0,0903 video e 0,902323 0,36645 0,68363 0,46546 -0,03535 video f 0,39404 0,92463 0,8245 0,42274 -0,72148 video g 0,49337 0,3683 0,8447 0,1364 -0,00421 video h 0,35924 0,53775 0,2586 0,3592 -0,06525 video i 0,49821 0,38902 0,0855 0,8436 -0,0032 video j 0,34513 0,242064 0,5737 0,7535 -0,08434
Tabel 7. Ekstraksi Ciri Wajah Ciri Ekstrak 0 0 45 0 90 0 135 0 Contras 0,819  0,64339 1,286  1,286 1,930 Corelasi 0,698 0,6987  0,383 1,097 0,0402 Energy 0,025 0,0762  0,981 0,040  0,04021 Entropy 0,098 0,013  0,7542  0,153 0,021 Homogenity 2,171 4,740  3,701 1,705 5,115 Tabel 8. Ekstraksi Ciri Mata Ciri Ekstrak 0 0 45 0 90 0 135 0 Contras 0,7843 0,615 1,231 1,2319  1,8479 Corelasi 0,5893 0,6987  0,272 0,9256  0,1025 Energy 0,0653 0,256 0,021 0,1025  0,0024 Entropy 0,195 0,398 0,0298  0,3063  0,0233 Homogenity  2,458 4,7407  4,745 1,9305  5,7957 Tabel 9. Ekstraksi Ciri Mulut Ciri Ekstrak 0 0 45 0 90 0 135 0 Contras 0,7842 0,6159  1,231 1,231 1,847 Corelasi 0,5564 0,6987  0,243  0,8739  0,1548 Energy 0,0986 0,256  0,030  0,1548  0,0021 Entropy 0,291  0,01398  0,030 0,457 0,021 Homogenity 2,392 4,407  4,443 1,878 5,636

## Gambar 3. Grafik Kemunculan Ekstraksi Fitur Filter GLCM
Analisa tekstur menggunakan GLCM dengan  contrast,  correlation,homogeneity, energy dan entropy pada fitur 0 0 ,45 0 ,90 0 ,135 0 dari  frame  video  diperoleh  kemunculan formula  GLCM  terlihat  jelas  pada  formula
Homogenity, Gambar 3. Perhitungan formula statistika  GLCM  dari  ekstraksi  video  secara keseluruhan menunjukkan nilai setiap formula yang  dihasilkan  (Tabel  6),  dapat  dilihat  pada grafik berikut, Gambar 4.

## Gambar 4. Rata-Rata Nilai Formula GLCM

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdarkan hasil analisa dan
pembahasan,  disimpulkan  identifikasi  citra metode  GLCM  dipengaruhi  posisi  citra  pada jarak  pixels,  nilai  intensitas  citra  black  dan white  (0  dan  1)  membentuk  ciri  ekstrak kemunculan  pola  yang  sama.  Pola  ekstraksi ciri  dipengaruhi  durasi  video.  Konsistensi ekspresi  wajah  dari  video  dengan  metode GLCM diperoleh dari kedekatan nilai Contras, Corelasi,  Energy,  Entropy,  dan  Homogenity pada rotasi citra 0 0 , 45 0 , 90 0 , 135 0 .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  pada  RISTEK BRIN, atas hibah penelitian PDP Tahun 2019 pelaksanaan tahun 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Gade  and  A.  J.  Vyavahare, "Feature  Extraction  using  GLCM  for Dietary Assessment Application," 2018.
[2]  A.  S.  Sinaga,  “Texture  Features Extraction  of  Human  Leather  Ports Based on Histogram,” Indones. J. Artif. Intell.  Data  Min. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  92,
2018.
[3]  B.  Sudrajat,  “Pemilihan  Pegawai Berprestasi  Dengan  Menggunakan Metode  Profile  Matching,” J.  Inf.  Syst. Applied,  Manag.  Account.  Res. ,  vol.  2, no. 4, pp. 20–28, 2018.
[4] D.  Irwanto,  T.  Ahmad,  and  H. Studiawan, “Metode Improved Reduced Difference Co-occurrence Matrix,” vol. 5, no. 2, 2016.
[5] E.  S.  N.  Aisyah,  A.  W.  Hayat,  P. Widanti,  S.  Y.  Prasetya,  and  H.
Iskandar,  “Analisis  Kemiripan  Pola
Citra  Digital  Menggunakan  Metode Euclidean,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan
Multimed. , pp. 6–8, 2015.
[6] H. Husdi, “Pengenalan Ekspresi Wajah
Pengguna  Elearning  Menggunakan
Artificial Neural Network Dengan Fitur
Ekstraksi  Local  Binary  Pattern  Dan Gray Level Co-Occurrence Matrix,” Ilk.
J. Ilm. , vol. 8, no. 3, pp. 212–219, 2016.
[7] K. Adi and E. Widodo, “Analisis Citra
Ct  Scan  Kanker Paru Berdasarkan  Ciri Tekstur  Gray  Level  Co-occurrence Matrix Dan Ciri Morfologi Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Propagasi  Balik,” Youngster  Phys.  J. , vol. 5, no. 4, pp. 417–424, 2016.
[8] S. K. P. S and V. S. Dharun, “Extraction of  Texture  Features  using  GLCM  and Shape  Features  using  Connected Regions,”  no.  December  2016,  pp.  6– 11, 2017.
[9] R.  R.  Waliyansyah,  K.  Adi,  and  J.  E. Suseno,  “Implementasi  Metode  Gray Level  Co-occurrence  Matrix  dalam Identifikasi  Jenis  Daun  Tengkawang,”
J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 50–56, 2018.
[10]  S. K. P. S and V. S. Dharun, “Extraction
of  Texture  Features  using  GLCM  and Shape  Features  using  Connected Regions,”  no.  December  2016,  pp.  6– 11, 2017.
[11]  S.  Madenda  and  U.  Gunadarma, “Pengolahan Video Digital,” no. March, 2018 [Diakses: 25 Agustus 2020].
[12]  S.  A.  Alazawi,  N. M. Shati,  and  A.  H. Abbas,  “Texture  features  extraction based  on  GLCM  for  face  retrieval system,” Period. Eng. Nat. Sci. , vol. 7,
no. 3, pp. 1459–1467, 2019.
[13]  S.  S.  Jumaa  and  K.  Zidan,  "Finger  vein Recognition  Using  Two  Parallel Enhancement  Ppproachs  Based  Fuzzy Histogram Equalization," Periodicals of
Engineering and Natural Sciences, vol.
7, no. 1, pp. 514- 529, 2019.