Ekstraksi Fitur Berbasis Tekstur Pada Citra Tenun Timor Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Texture-Based Feature Extraction in Timor Weaving Images Using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Methode
Hevi Herlina Ullu 1) , Budiman Baso 2) , Risald 3) , Patricia G. Manek 4) , Debora Chrisinta 5
1)-5) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian, Universitas Timor Jl. Km. 09, Kelurahan Sasi, Kecamantan Kota Kefamemanu, TTU, NTT, 85613.
Riwayat: Copyright ©2022, JITU, Submitted: 30 Agustus 2022; Revised: 1 September 2022; Accepted: 1 September 2022; Published: 30 September 2022
DOI: https://doi.org/10.32938/jitu.v2i2.3245
Abstract  -  Weaving is an Indonesian cultural heritage that must  be preserved and maintained.  Computerized data  collection of weaving is one form  of preservation of weaving in the field of technology, especially in the field of digital image processing. Data collection can be done by recognizing the pattern of weaving motifs. To obtain  woven  image  information  that  will  be  used  in pattern  recognition,  the  feature  extraction  process  is important. Information from feature extraction results can  be  used  in  the  pattern  recognition  process  in  the form of classification and image retrieval.
This  research  will  extract  image  features  of  Timor weaving based on texture. Extraction of texture features using  the  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) method. The result of feature extraction can be used for data collection of Timor weaving images and can also be used for classification of Timor weaving motifs. The test  uses  five  samples  of  Timor  weaving  images.  The results  of  this  study  are  the  parameter  values  of  the GLCM  method  include  the  features  of  Contrast, Correlation,  Energy  and  Homogeneity.  features  that can  be  used  for  the  classification  and  pattern recognition process of Timor woven images.
Keywords  - Feature  extraction,  Gray  Level  Co- Occurrence Matrix (GLCM), Timor weaving.
Abstrak - Tenun merupakan warisan budaya Indonesia yang  harus dilestarikan dan dijaga. Pendataan tenun secara  komputerisasi  merupakan  salah  satu  bentuk pelestarian  tenun  pada  bidang  teknologi  khususnya dibidang  penolahan  citra  digital.  Pendataan  dapat dilakukan dengan pengenalan pola motif tenun. Untuk mendapatkan  informasi  citra  tenun  yang  akan digunakan  dalam  pengenalan  pola,  proses  ekstraksi fitur merupakan hal yang penting. Informasi dari hasil ekstraksi  fitur  dapat  digunakan  dalam  proses pegenalan  pola  berupa  klasifikasi  dan  temu  kembali citra.
Penelitian  ini  akan  mengekstraksi  fitur  citra  tenun Timor.  Ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan  metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM).  Hasil ekstraksi fitur dapat digunakan untuk pendataan citra tenun  Timor  serta  juga  dapat  digunakan  untuk klasifikasi motif tenun Timor. Pengujian menggunakan  lima  sampel  citra  tenun  Timor.  Hasil penelitian ini menunjukan bahwa nilai parameter dari metode  GLCM  meliputi  fitur  Contrast,  Correlation, Energy  dan  Homogenity.  Fitur-fitur  yang  diperoleh dapat  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  dan pengenalan pola citra tenun Timor.
Kata kunci - Ekstraksi fitur, Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), Tenun Timor.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Tenun  Timor  merupakan  warisan  budaya  dari provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  harus  kita  jaga  dan lestarikan. Salah satu bentuk pelestariannya pada bidang teknologi informasi khususnya dibidang pengolahan citra digital,  yaitu  dengan  melakukan  pendataan  identitas motif  tenun  Timor  secara  komputerisasi,  yang merupakan  langkah awal pelestarian tenun pada  bidang teknologi  informasi  [1],  [2].  Proses  tersebut  diawali dengan  pengenalan  pola,  untuk  mencari  informasi  dari citra tenun tersebut menggunakan proses ekstraksi  fitur. Proses ekstraksi fitur merupakan hal yang penting dalam pengenalan pola.
Metode  pengenalan  pola  sangat  reliable  untuk diterapkan  pada  pengenalan  motif  tenun  Timor. Implementasi metode ekstraksi fitur dapat meningkatkan performa  sistem  untuk  pengenalan  pola  motif  tenun. Salah satu metode ekstraksi fitur berbasis tekstur adalah Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM).
Ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co- Occurrence  Matrix (GLCM)  pernah  diimplementasikan pada citra Batik [3]. Nilai parameter dari metode GLCM yang  dihitung,  meliputi:  ASM,  Kontras , Homogenitas, IDM dan Entropi Pengujian dilakukan pada sampel citra
*) Penulis korespondensi (Hevi Herlina Ullu) Email: abbaluvderly@gmail.com.com
batik dengan tiga sudut yang berbeda. Sudut-sudut yang digunakan adalah 0º, 45º dan 90º. Evaluasi ekstraksi fitur GLCM untuk klasifikasi batik, terdapat empat fitur yang digunakan yaitu Kontras, Korelasi, Energi, Homogenity. menggunakan sudut 0˚ dan jarak 1, 3, 5 pada GLCM [4].
Ekstraksi  fitur  citra  Songket  berdasarkan  tekstur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)  [5]. Hasil  ekstraksi  fitur  digunakan  untuk pendataan citra songket Aceh serta juga dapat digunakan untuk klasifikasi motif songket Aceh dengan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  Data songket  Aceh  terdiri  atas  lima  ragam  motif.  Total  data yang  digunakan  adalah  50  citra  dengan  jumlah  10  citra untuk  setiap  motifnya.  Fitur tekstur  yang  diekstrak  dari citra  songket  Aceh  adalah entropy , sum  average , difference  entropy dan autocorrelation dengan  sudut  0º dan jarak 1 piksel. Hasil menunjukkan bahwa fitur-fitur GLCM  yang  dipilih  dapat  membedakan  motif-motif songket Aceh.
Metode Gray  Level  Co-Occurence  Matrix (GLCM) digunakan  untuk  ekstraksi  ciri  telapak  tangan  [6].  Pada citra  telapak  tangan  dilakukan  tahap pre - processing untuk  mengubah  citra  RGB  menjadi grayscale selanjutnya citra dibagi menjadi beberapa ukuran region. Dari  masing-masing  ukuran  region,  dilakukan  tahap ekstraksi ciri Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM). Fitur  tekstur  yang  diekstrak  dari  citra  telapak  tangan adalah Energi ( energy ), Korelasi ( Correlation ), Kontras ( Contrast )  dan  Homogenitas  ( Homogeneity )  dengan sudut 0º dan jarak 1 piksel. Hasil pengujian menunjukan kombinasi  dari  ke  empat  fitur  menghasilkan  ciri  yang spesifik dan ciri yang terbentuk untuk proses pengenalan pola.
Penelitian ini membahas tentang cara mengekstraksi fitur  tekstur  citra  menggunakan    metode  GLCM  ( Gray Level  Co-Occurrence  Matrix )  agar  dapat  digunakan untuk proses klasifikasi tenun sebagai bentuk pendataan tenun Timor. Fitur-fitur yang digunakan dalam penelitian ini adalah Contrast, Correlation, Energy dan Homogenity . Beberapa  sampel  citra  tenun  Timor  akan diuji agar diketahui informasi tekstur pada citra tersebut.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri dari  akuisisi  motif  citra  tenun  Timor,  praproses  dan ekstraksi fitur tekstur dengan metode GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix ).

## A. Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  gunakan  adalah  citra tenun  Timor  berekstensi  *.jpg.  Setiap  sampel  citra diproses menggunakan metode GLCM untuk mengetahui informasi  tekstur  dari  citra  tersebut.  Fitur-fitur  GLCM yang  dihitung  yaitu: Contrast,  Correlation,  Energy dan Homogeneity . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  citra  tenun  Timor  yang  terdiri  dari  7  motif berekstensi  *.jpg.  Motif  tenun  Timor  yang  digunakan adalah motif flora, fauna dan geometris yang dihasilkan dari  teknik  fusuk,  buna  dan  sotis.  Data  ini  dapat
digunakan untuk proses klasifikasi menggunakan metode klasifikasi  serta  menghasilkan  output  yang  dapat digunakan  untuk  proses  pendataan  citra  tenun  Timor. Contoh citra tenun Timor dijelaskan pada Gambar 2.
(a) Kemak (b) Kauniki (c) Biboki (d) Buna (e) Naisa (f) Nunkolo (g) Weulun
Gambar 1. Ragam motif tenun Timor

## C. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  merupakan  tahap  awal  untuk mendapatkan  citra  digital.  Akusisi  citra  motif  tenun Timor  menggunakan  kamera  digital.  Citra  yang dihasilkan berupa citra berwarna. Data citra digital motif tenun disimpan dalam format file berekstensi *.jpg. Data yang digunakan dalam penelitian sebanyak 70 citra tenun Timor.  Data  untuk  setiap  motif  songket  masing-masing berjumlah 10 citra.

## E. Praproses
Praproses  adalah  proses  awal  untuk  mengolah  citra agar ekstraksi  fitur bisa optimal.  Ada  beberapa  langkah praproses yaitu resize dan conversi citra dari ruang warna RGB ke ruang warna grayscale . Tahapan praproses yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 2.
Mulai Hasil Akuisisi Rezise
Conversi Hasil Praproses Selesai
Gambar 2. Tahapan Praproses
Citra  tenun  hasil  akuisisi  akan  di-resize  sehingga berukuran  200×200  piksel.  Selanjutnya grayscalling dengan  mengkonversi  citra  dari  RGB  ke grayscale . Persamaan  1  merupakan  rumus  untuk  mengubah  citra RGB menjadi grayscale . Hasil praproses diperoleh citra grayscale yang  akan  digunakan  pada  tahap  ekstraksi fitur.

## F. Ekstraksi Fitur dengan GLCM
GLCM mendapatkan fitur tekstur dengan menghitung  probabilitas  hubungan  ketetanggaan  antara dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu. Tujuan dari  metode  GLCM  adalah  untuk  menganalisis  suatu tekstur  pada  sebuah  pola  tertentu  [7].  Ekstraksi  fitur dengan  metode  GLCM  digunakan  dalam  menghitung ketetanggan pada setiap citra dengan menghitung jumlah baris  dan  juga  kolom  yang  pada  suatu  citra.  Untuk memperoleh  nilai  GLCM  citra  tersebut  harus  berwarna grayscale karena metode GLCM hanya bisa mendeteksi citra dengan warna grayscale, dan dihitung kemunculan dari piksel abu – abu dengan jarak 1, dengan sudut yang digunakan adalah 0 [8]. Dalam mendapatkan fitur – fitur yang  terdapat  dalam  GLCM  yaitu  mencari  nilai  matrix kookurensi,  selanjutnya  mencari  nilai  transpose, sehingga nilai yang diperoleh dari matrix kookurensi dan transpose digunakan untuk mencari nilai matrix simetris dengan  cara  menjumlahkan  nilai  antara  matrix kookurensi  dan  matrix  transpose,  setelah  mendapatkan nilai  matrix  simetris  nilai  tersebut  kemudian  digunakan untuk melakukan normalisasi yang akan digunakan untuk mencari  nilai  fitur Contrast , Correlation , Energy dan Homogeneity [8][9]. Fitur Contrast digunakan  untuk  mencari  nilai perbedaan  skala  keabuan  yang  sering  muncul  pada sebuah  citra,  jika  pada  sebuah  piksel  ketetanggan mempunyai  nilai  yang  sama  maka  nilai  citra  tersebut akan  bernilai  0.  Nilai Contrast ( Con )  dapat  dihitung dengan persamaan 1.
(1)
Correlation digunakan  untuk  mendeskripsikan keterkaitan linear dari tingkat keabuan yag terdapat pada suatu  citra.  Nilai Correlation ( Cor )  dapat  dihitung dengan persamaan 2.
(2)
Energy merupakan suatu fitur yang digunakan dalam mendeskripsikan  kemiripan  pada  suatu  citra.  Jika  suatu citra  memiliki  tingkat  kemiripan  antara  citra  yang  satu dengan  citra  yang  lain  maka  nilai  fitur  energynya  akan semakin  tinggi.  Nilai 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 ( Energy )  dapat  dihitung dengan persamaan 3.
(3)
Homogeneity digunakan  untuk  mengukur  kedekatan dan ketetanggaan pada citra. Jika semua piksel nilai yang sama  atau  seragam  maka  nilai  homogeneity  menjadi tinggi.  Nilai Homogenity ( Hom )  dapat  dihitung  dengan persamaan 3.
(4)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Data  citra  tenun  Timor  diekstraksi  fiturnya menggunakan  metode  GLCM  ( Gray  Level  Co- Occurrence Matrix ). Ekstraksi fitur bertujuan menghasilkan  nilai  fitur  citra  yang  membedakan  citra satu  dengan  yang  lainnya.  Fitur  tekstur  yang  diekstrak dari  citra  tenun  Timor  adalah contrast,  correlation, energy dan homogeneity dengan  sudut  0º  dan  jarak  1 piksel.

## A. Hasil Praproses
Pengolahan  citra  pada  tahap  praproses  meliputi proses  resize  dan  konversi  citra  tenun  RGB  ke  citra grayscale .  Hasil  akuisisi  citra  berupa  citra  RGB, selanjutnya  dilakukan  resize  menjadi  citra  berukuran 300×300 piksel. Hal ini untuk memudahkan dalam proses ekstraksi  fiturnya.  Tahap  akhir  praproses  adalah mengkonversi  citra  RGB  menjadi grayscale .  Contoh citra  hasil  konversi  dari  RGB  ke  citra grayscale ditunjukkan pada Gambar 3.
(a) Kemak (b) Kauniki (c) Biboki (d) Buna (e) Naisa (f) Nunkolo (g) Weulun
Gambar 3. Konversi RGB ke grayscale
B. Hasil GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix )
Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  adalah output dari ekstraksi fitur metode GLCM dan ploting dari nilai  yang  dihasilkan  metode  GLCM  yang  dapat digunakan  untuk  proses  proses  selanjutnya.  Tahap ekstraksi  fitur  dengan  metode  GLCM  menghasilkan empat  vektor  fitur.  Fitur-fitur  yang  diekstraksi  adalah Contrast, Correlation, Energy dan Homogeneity . Ukuran GLCM yang digunakan adalah 8×8. Offset GLCM yang digunakan adalah horizontal ([0, 1]), mempunyai jarak 1 piksel dan sudut orientasi 0º. Contoh nilai ekstraksi fitur yang  dihasilkan  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Hasil menunjukkan  nilai  yang  berbeda  dari  setiap  parameter GLCM.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  sampai Gambar 7 berdasarkan hasil plot grafik.
𝐶𝑜𝑛 = ∑ ∑(𝑖 − 𝑗) 2 𝑝 (𝑖,𝑗) 𝑗 𝑖 𝐶𝑜𝑟 = ∑ ∑ (𝑖 − µ𝑖)(𝑗 − µ𝑗) 𝑝 (𝑖,𝑗) 𝜎𝑖 𝜎𝑗 𝑗 𝑖 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ ∑ 𝑝 (𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 𝐻𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑖 + |𝑖 − 𝑗| 𝑗 𝑖

## Tabel 1. Hasil Ekstraksi empat fitur GLCM
No Motif Tenun Fitur GLCM Contrast Correlation Energy Homogeneity 1  Kemak 0.4851 0.8612     0.1113 0.8208 2  Kauniki 0.2488 0.9673     0.1124 0.8868 3  Biboki 3.7373 0.4143     0.0581 0.6128 4  Buna 0.3304 0.7782     0.3177 0.8654 5  Naisa 0.5652 0.8246     0.1229 0.8089 6  Nunkolo 1.3150 0.8613     0.1557 0.7698 7  Weulun 0.7141 0.9184 0.0999 0.8010

## Grafik Fitur Contrast
Gambar 4. Grafik fitur Contrast citra Tenun Timor Grafik Fitur Correlation
Gambar 5. Grafik fitur Correlation citra Tenun Timor Grafik Fitur Energy
Grafik Fitur Homogeneity
Gambar 7. Grafik fitur Homogeneity citra Tenun Timor
Gambar  grafik  menunjukkan  bahwa  fitur-fitur GLCM  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  dapat membedakan setiap motif tenun Timor. Oleh karena itu, hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  untuk  fitur Contrast, Correlation,  Energy dan Homogeneity dapat  digunakan untuk proses selanjutnya  yaitu klasifikasi menggunakan metode klasifikasi citra. Selain  itu, hasil  hasil ekstraksi fitur tekstur dapat juga digunakan untuk pendataan citra motif tenun Timor.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  ekstraksi  fitur berbasis  tekstur  pada  citra  tenun  Timor  dengan  metode GLCM,  fitur  yang  diperoleh  berupa  nilai Contrast, Correlation, Energy dan Homogenity . Nilai dari GLCM telah  diploting  dalam  bentuk  grafik  dan  dapat membedakan  antara  citra  tenun  satu  dengan  yang  lain. Oleh  karena  itu,  data  dari  hasil  ekstraksi  fitur  GLCM berupa  fitur Contrast,  Correlation,  Energy dan Homogenity dapat  digunakan  untuk  proses  selanjutnya yaitu klasifikasi dan pengenalan pola.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] B. Baso, D. Nababan, Risald, and R. Y. Kolloh,
“Segmentasi Citra Tenun Menggunakan Metode Otsu Thresholding dengan Median Filter.” 2022.
[2]
B.  Baso  and  N.  Suciati,  “Temu  Kembali  Citra
Tenun  Nusa  Tenggara  Timur  menggunakan Esktraksi Fitur yang Robust terhadap Perubahan Skala, Rotasi, dan Pencahayaan,” J. Teknol. Inf.
dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  349,  Feb. 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722002.
[3] Z.  Y.  Lamasigi,  “DCT  Untuk  Ekstraksi  Fitur
Berbasis  GLCM  Pada  Identifikasi Batik
Menggunakan  K-NN,” Jambura  J.  Electr.
Electron. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi:
10.37905/jjeee.v3i1.7113.
[4] P. N. Andono and E. H. Rachmawanto, “Evaluasi Ekstraksi  Fitur  GLCM  dan  LBP  Menggunakan Multikernel  SVM  untuk  Klasifikasi  Batik,” J.
RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,
vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2615.
[5] I.  Amalia,  “Ekstraksi  Fitur  Citra  Songket Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM),” J. Infomedia ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  64–68,  2018,  doi: 10.30811/jim.v3i2.715.
[6] G.  T.  Situmorang,  A.  W.  Widodo,  and  M.  A. Rahman,  “Penerapan  Metode  Gray  Level  Co- occurrence Matrix ( GLCM ) untuk ekstraksi ciri pada  telapak  tangan,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4710–4716, 2019.
[7] D. P. Pamungkas, “Ekstraksi Citra menggunakan Metode  GLCM  dan  KNN  untuk  Identifikasi Jenis  Anggrek  (Orchidaceae),” Innov.  Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.872.
[8] L. K. Soh and C. Tsatsoulis, “Texture analysis of sar  sea  ice  imagery  using  gray  level  co- occurrence  matrices,” IEEE  Trans.  Geosci. Remote Sens. , vol. 37, no. 2 I, pp. 780–795, 1999, doi: 10.1109/36.752194.
[9] W.  I.  Praseptiyana,  A.  W.  Widodo,  and  M.  A. Rahman,  “Pemanfaatan  Ciri  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (  GLCM  )  Untuk  Deteksi Melasma Pada Citra Wajah,” vol. 3, no. 11, pp. 10402–10409, 2019.
[10] M.  Citra  and  E.  Wajah,  “Jurnal  Mantik,”  no. January, 2020.