## Klasifikasi Jenis Kayu Menggunakan Esktrasi Fitur Gray Level Co-Occurence Matrix dan Multilayer Perceptron

## Deni Wahyu Wibowo*, Danang Erwanto dan Diah Arie Widhining Kusumastutie
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Islam Kadiri
* Corresponding author, e-mail: deniwahyuww@gmail.com
Abstrak — Jenis kayu umumnya dicirikan dari warna, corak dan serat karena kayu secara fisik memiliki ciri  yang  hampir  sama.  Untuk  menentukan  jenis  kayu,  diperlukan  pengalaman  dan  pengetahuan  tentang kayu.  Penelitian  ini  menerapkan  teknologi  pengolahan  citra  digital  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur GLCM  ( gray  level  co-occourrence  matrix )  untuk  menghasilkan  nilai  ekstraksi  fitur  pada  tesktur  kayu. Parameter  nilai  dihasilkan  pada  ekstraksi  fitur  GLCM  adalah correlation,  contrast,  energy dan homogeneity. Hasil dari parameter GLCM kemudian digunakan sebagai data untuk klasifikasi jenis kayu menggunakan metode MLP ( multilayer perceptron ). Dalam penelitian ini digunakan 4 jenis kayu sebagai pengujian  dan datasheet , yaitu  kayu  jati,  sengon,  mahoni  dan  mindi.  Hasil  dari  penelitian  ini, diperoleh tingkat akurasi terbaik pada data validasi sebesar 88,75 %. Keluaran dari penelitian ini berupa data softmax dengan menggunakan metode MLP  dengan nilai error pada data training yang mendekati target sebesar 0.029421 dengan epoch 1.000 iterasi.
Kata Kunci : Pengolahan Citra Digital, Ekstraksi Fitur, GLCM dan MLP
Abstract — The type of wood is generally characterized by color, pattern and fiber because wood physically has almost the same characteristics. To determine the type of wood, experience and knowledge about wood are  needed. This  study  applies  digital  image  processing  technology  using  the  GLCM  (gray  level  co- occurrence matrix) feature extraction method to produce feature extraction values on wood texture. The parameter  values  generated  in  the  GLCM  feature  extraction  are  correlation,  contrast,  energy  and homogeneity. The results from feature extraction are then used as a data classification of types of wood using MLP (multilayer perceptron) method. There are 4 wood types going to be involved in this research as datasets i.e., teak, sengon, mahogany, and mindi. The results of this study, obtained the best level of accuracy in validation data of 88.75%. The output of this research is softmax data using MLP method with an error value in the training neared target of data by 0.029421 with the epoch 1.000 iterations.
Keywords : Digital Image Processing, Feature Extraction, GLCM and MLP

## Pendahuluan
Pengidentifikasian  jenis  kayu  pada  umumnya dicirikan  berdasarkan  ukuran,  warna,  serat  dan corak.  Pengenalan  atau  pengidentifikasian  jenis kayu tersebut umunya masih secara manual dengan melakukan pengamatan secara visualisasi berdasarkan ciri dari kayu tersebut.
Dalam  proses  pengidentifikasian  jenis  kayu secara  manual  sering  terjadi  kesalahan,  karena kurangnya  pengalaman  dan  pengetahuan  tentang kayu. Selain itu jika dilihat secara langsung, kayu memiliki  corak  atau  bentuk  tekstur  yang  hampir sama  sehingga  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mengidentifikasi jenis kayu tersebut membutuhkan proses  yang  cukup  lama,  karena  perlu  dilakukan secara  berulang-ulang  dan  terus-menerus  untuk
memastikan kebenaran jenis kayu tersebut.
Salah satu teknik untuk melakukan pengenalan citra  yang  secara  signifikan  tidak  dapat  dikenali oleh  mata  antara  lain  dengan  membedakan teksturnya.  Tekstur  dalam citra digital merupakan suatu  komponen  dasar  dalam  membentuk  citra digital.  Tekstur  dari  citra  digital  dapat  dibedakan melalui  kerapatan,  keseragaman,  keteraturan, kekasaran, dan lain-lain [1]. Sebuah citra RGB ( Red , Green , Blue ) memiliki unsur warna merah, warna hijau  dan  warna  biru.  Sedangkan  pada  citra  skala keabuan ( grayscale ) memiliki unsur-unsur entropy , inertia , energy, dan correlation . Ketujuh unsur ini dapat dijadikan masukan ke sistem komputer untuk diolah lebih lanjut dalam pengenalan jenis kayu [2]. Penelitian  mengenai  ekstraksi  fitur  dari  tekstur
kayu  dengan  mengkombinasikan Gray  Level  Co- Occourrence Matrix (GLCM)  dan  pendeteksian tepi  dilakukan  untuk  mendapatkan  karakteristik tekstur  kayu  [3].  Pengklasifikasian  kualitas  jenis kayu jati berdasarkan teksturnya dengan menggunakan metode GLCM dan Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation pernah  dilakukan  untuk membantu  sistem  melakukan  pengenalan  pola tekstur serat dari kayu jati dengan mengambil nilai parameter  korelasi,  kontras,  homogenitas  dan energi [4].
Penelitian ini melakukan pengklasifikasian jenis kayu  jati,  sengon,  mahoni  dan  mindi  berdasarkan tekstur kayu dengan mengimplementasikan pengolahan  citra  digital  menggunakan  ekstraksi fitur  tekstur  GLCM  dan  algoritma Multilayer Perceptron (MLP)  dengan  tujuan  menghasilkan nilai parameter ekstraksi ciri GLCM sebagai input MLP  untuk  mengidentifikasi  jenis  kayu.  Metode GLCM  sendiri  merupakan  metode  yang  mampu menyediakan  informasi  yang  penting  mengenai tekstur  citra  [5].  Informasi  tekstur  citra  ini digunakan  sebagai  data  masukan  pada  proses pengklasifikasian jenis kayu menggunakan algoritma MLP. MLP merupakan metode pembelajaran  mesin  ( Machine  Learning )  yang mempresentasikan  prinsip  kerja  yang  hampir menyerupai system saraf pada manusia.

## Metode
Jenis  kayu  biasanya  ditentukan  berdasarkan ukuran,  warna,  corak  dan  tekstur  dari  kayu  itu sendiri. Setiap jenis kayu memiliki sifat fisik yang beragam.  Penelitian  ini  merancang  system  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  kayu jati, sengon, mahoni dan mindi berdasarkan tekstur yang dimiliki oleh masing-masing jenis kayu.
Kayu  memiliki  sifat  istimewa,  karena  tidak dapat  ditiru  oleh  bahan-bahan  lain  [6].  Secara umum jenis kayu dengan dibagi menjadi dua antara lain kayu daun jarum ( softwood ) atau biasa dikenal dengan conifer dan  kayu  daun  lebar  ( hardwood ) yang biasa disebut dengan angiosperm [7] .
Pada penelitian ini data yang digunakan dibagi menjadi dua jenis data yaitu citra data latih dan citra data  uji.  Data  tersebut  memiliki  jumlah  sebanyak 400  data  dengan  masing-masing  100  data  dari setiap jenis kayu yang diteliti dengan proporsi citra sebesar  320  ×  240  pixel.  Citra  data  latih  pada penelitian ini digunakan sebagai setting point atau training pada  proses  pengklasifikasian  program. sedangkan  untuk  pengujian  jenis  kayu  pada
penelitian ini jumah citra data testing sebanyak 80 data dengan masing-masing jenis kayu menggunakan  20  data  perjenis  kayu  untuk keperluan akurasi. Data uji digunakan untuk testing program. Penentuan proporsi data untuk keperluan training dan  validasi  dilakukan  secara  acak  atau random.

## Tabel 1. Parameter data masukan
Citra Data Training Citra Data Testing Jumlah Data (citra) 400 80 Resolusi (Piksel) 320 × 240 320 × 240 Ruang Warna Grayscale Grayscale
Citra  tekstur  kayu  yang  digunakan  sebagai datasheet dan data validasi seperti ditunjukkan oleh gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Citra tekstur kayu yang digunakan sebagai datasheet dan data validasi
Pengambilan  citra  data  latih  menggunakan kamera  ponsel  yang  memiliki  resolusi  kamera sebesar 12 Megapixel . Citra data latih mempunyai nilai piksel 255,0 piksel dari setiap data latih, nilai 255,0  piksel  diperoleh  dari  proses resize citra asli dengan ukuran 320 × 240. Penamaan file dari citra data latih diseragamkan dengan format “jeniskayu_xx”, dimana xx adalah nomor urut dari file  citra  data  latih  untuk  mempermudah  dalam proses checking jika  terjadi error atau  kendala lainnya.
Gambar 2. Diagram alir system secara umum
Pengolahan  citra  digital  digunakan  untuk melakukan rekayasa dengan menggunakan
komputer  terhadap  gambar  2  dimensi.  Dalam konteks  yang  lebih  luas,  pengolahan  citra  digital mengacu pada pengolahan setiap data dari gambar 2  dimensi.  Teknik  yang  dilakukan  dalam pengolahan  citra  digital  adalah  melakukan manipulasi nilai pada masing-masing piksel. Citra digital merupakan sebuah larik ( array ) yang berisi nilai-nilai real maupun kompleks yang direpresentasikan  dengan  deretan  bit  tertentu  [8]. Gambaran  mengenai  koordinat  citra  digital ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 3. Koordinat Citra Digital
Citra  digital  juga  memiliki  kanal  warna  dasar yang membentuknya yang terdiri dari merah, hijau dan  biru  sehingga  dikenal  dengan  citra  RGB  [9]. Bentuk  persamaan  matrik  dari  citra  digital  ditulis seperti pada persamaan 1 sebagai berikut [8]:
(1)
2.1. Konversi Citra RGB ke Grayscale
GLCM mengekstraksi fitur dari citra grayscale saja.  Sehingga  diperlukan  konversi  citra  RGB  ke grayscale dengan megubah nilai kanal warna ( r , g dan b )  pada  masing-masing  piksel  suatu  citra menjadi nilai citra grayscale dengan nilai s . Proses konversi citra RGB menjadi citra grayscale adalah mengambil  nilai  rata-rata  r,  g,  dan  b  sehingga persamaannya  dapat  dituliskan  seperti  pada persamaan 2.
(2)

## 2.2. Penajaman Citra
Dalam  pengolahan  citra  digital,  penajaman citra  atau image  enhancement digunakan  untuk memperjelas  tepi  pada  obyek  didalam  suatu  citra digital.  Proses  yang  dilakukan  dalam  penajaman citra  adalah  dengan  mempertegas  citra  pada frekuensi  tinggi  ( high-pass  filter ).  Dengan melakukan  penajaman  citra  menggunakan metode high-pass filter didapatkan citra yang memberikan kesan  dari garis pola tekstur kayu lebih tegas dan selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode  GLCM.  Proses  penajaman  citra  pada penelitian ini lebih berfokus pada tekstur kayu agar mendapatkan tingkat akurasi yang lebih baik dalam proses pengklasifikasiannya. Proses penajaman pada peneliti ini menggunakan  nilai  parameter  r10a2  ( radius 10
amount 2) dan r5a1( radius 5 amount 2), kemudian dibandingkan  hasil  pengolahan  citra  tersebut apakah  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  atau tidak dengan hasil keluarannya. Amount merupakan nilai kontras yang diaplikasikan pada kontur suatu citra di sekeliling citra objek yang akan ditajamkan. Jika  nilai amount semakin  besar  maka  efek penajamannya  semakin  tegas. Radius merupakan lebar  kontur  suatu  sisi  citra  objek  yang  akan ditajamkan,  jika  nilai radius semakin  besar  maka sisi citra objek yang ditajamkan juga semakin lebar.
Jika  nilai  dari  radius  terlalu  besar  maka  akan memunculkan efek halo yang mengganggu.

## 2.3. GLCM
GLCM  merupakan  suatu  matriks  kookurensi yang menyajikan hubungan ketetanggaan antarpiksel dalam citra dari berbagai arah orientasi dan jarak spasial. Seperti ditunjukkan oleh gambar 4, terdapat 4 sudut komputasi dalam GLCM, yaitu δ=0°, δ=45°, δ=90°, δ=135° [10] yang menetukan arah hubungan ketetanggaan.
Gambar 4. Sudut Matrik Kookurensi
GLCM  dihasilkan  dengan  menghitung  nilai- nilai  intensitas  tingkat  abu-abu  yang  ditemukan bersama  dalam  suatu  gambar  yang  diberikan hubungan spasial linier antara dua piksel [11]. Fitur GLCM  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah contrast,  correlation,  energy,  homogeneity dan entropy.

## 2.3.1. Kontras (contrast)
Kontras  merupakan  suatu  nilai  intensitas  aras keabuan  antara  piksel  satu  dengan  piksel  yang lainnya  dengan  lokasi  relatif.  Batas  nilai  dari kontras  adalah  0  hingga  pangkat  2  dari  panjang suatu  matrik  GLCM  simetris.  Pada  citra  dengan elemen  piksel  yang  memiliki  nilai  sama  secara keseluruhan,  maka  nilai  kontras  adalah  0.  Untuk mendapatkan  ekstraksi  fitur  kontras  digunakan persamaan 3 [12].
(3) Dalam perhitungan kontras, nilai p menunjukkan  nilai  piksel  (amplitudo)  dalam GLCM,  sedangkan d merupakan  indeks  untuk elemen lateral (jejak d ) dan y menunjukkan indeks untuk elemen vertikal (waktu y ).

## 2.3.2. Korelasi (correlation)
Korelasi pada metode GLCM digunakan untuk mengukur keterkaitan linier dari aras keabuan pada suatu ketetanggaan piksel citra. Nilai ekstraksi fitur korelasi diperoleh menggunakan persamaan 4.
(4)
Dengan :
(5)
(6)
Dan varian GLCM adalah:
(7) (8)

## 2.3.3. ASM (Angular Second Moment)/Energy
ASM  merupakan  penjumlahan  pangkat  dari elemen  matrik  GLCM.  Nilai  ASM  akan  tinggi ketika citra memiliki nilai homogenitas yang baik atau  memiliki  nilai  piksel  yang  hampir  serupa. Persamaan  9  digunakan  untuk  mencari  ekstraksi fitur dari ASM.
(9)

## 2.3.4. Homogeneity
IDM  ( Inverse  Difference  Moment )  atau  biasa disebut  dengan homogeneity /homogenitas  lokal. IDM  merupakan  kebalikan  dari  bobot  kontras dimana  IDM  akan  bernilai  besar  jika  saat  ASM yang  memiliki  nilai  tetap  mempunyai  nilai  pixel yang  sama.  Persamaan  10  digunakan  untuk mendapatkan nilai dari ekstraksi fitur IDM.
Pada penelitian ini vektor contras , correlation , energy ,  dan homogeneity digunakan  untuk mengintepretasikan  tekstur  citra.  Pada  dasarnya setiap  fitur  memiliki  fungsi  yang  berbeda-beda tergantung pada penggunaanya.

## 2.4. MLP (Multilayer Perceptron)
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah suatu model pengolahan informasi yang terinspirasi dari sistem sel  syaraf  biologi  dan  layaknya  seperti  otak  yang mengolah  suatu  informasi.  JST  bersifat  intensif komputasi dan intensif memori, membuatnya sulit untuk  digunakan  pada  sistem  tertanam/ Embedded System [13]. MLP  merupakan  topologi  paling umum  dari  JST.  MLP  banyak  digunakan  dalam berbagai  aplikasi  klasifikasi  dan  regresi  dalam berbagai  bidang  pengenalan  suara,  pola  dan masalah klasifikasi lainnya. Pada MLP perceptron- perceptron terhubung membentuk beberapa lapisan ( layer ). Sebuah MLP mempunyai lapisan masukan ( input  layer ),  minimal  satu  lapisan  tersembunyi ( hidden  layer ),  dan  lapisan  luaran  ( output  layer ) [14].
Gambar 5. Arsitektur MLP [15]
Setelah proses ekstraksi menggunakan metode GLCM maka nilai vektor yang dihasilkan diberikan label bilangan sesuai dengan klasfikasi yang telah ditentukan.  Pada  setiap    data training jenis  kayu memiliki jumlah 100 data per jenis kayu yang akan diklasifikasi.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  3  lapisan hidden layer dengan model arsitektur metode MLP seperti gambar 5. Jumlah neuron pada hidden layer pertama  sebanyak  20 neuron ,  jumlah neuron hidden layer kedua 30 neuron , dan jumlah neuron hidden  layer ketiga  sebanyak  4  neuron  dengan jumlah epoch yang  akan  digunakan  sebesar 1.000 kali.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  fungsi
aktivasi jenis tansig (fungsi sigmoid bipolar) yang dijadikan  data output dari  pengolahan  algoritma MLP.
Error keluaran output  layer dihitung  dengan cara mencari selisihnya nilai target yang ada dalam data training dengan nilai output dari neuron pada output layer seperti pada persamaan 11 berikut.
𝐸 𝑘 = 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 (11)
Dimana 𝐸 𝑘 merupakan  nilai error , t adalah nilai target pada data training dan y merupakan nilai output dari  neuron  pada output  layer ( 𝑦 𝑘 ).  Jika output  layer terdiri  dari  beberapa  neuron  maka error dihitung  pada  setiap  neuron.  Sedangkan faktor  koreksi  pada output  layer ( 𝛿 𝑘 ),  dihitung menggunakan persamaan 12 sebagai berikut.
𝛿 𝑘 = 𝐸 𝑘 ∙ 𝛿 𝑘 ∙ 𝑍 𝑗 (12)
Dimana 𝑍 𝑗 adalah hidden  layer. Jika output layer terdiri  dari  beberapa  neuron  maka error dihitung  pada  setiap  neuron.  Untuk  faktor perubahan bobot diantara output layer dan hidden layer ( ∆𝑣 𝑗𝑘 )dapat  dicari  engan  menggunakan persamaan 13 sebagai berikut.
∆𝑣 𝑗𝑘 = 𝛼 ∙ 𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) (12)
Dimana 𝛼 merupakan learning  rate /laju pdengan  rentang  0  –  1.  Sehingga  faktor  koreksi pada hidden  layer ( 𝛿 𝑘 )  dihitung  menggunakaan persamaan 14 dan 15 sebagai berikut.
(14)
Dimana,
(15)
Dalam  klasifikasi  jenis  neural  network biasanya  menggunakan  parameter  MSE  ( Mean Squared  Error )  dan  akurasi  untuk  evaluasi training . MSE sendiri merupakan parameter untuk mengevaluasi data training . Nilai MSE merupakan kuadrat dari jumlah selisih antara target ( t ) dengan nilai output layer ( 𝑦 𝑘 ) pada setiap iterasi/pengulangan ( i ) dibagi dengan jumlah iterasi maksimumnya  ( n )  sebagaimana  ditunjukkan  oleh persamaan 16.
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑡 𝑖 −𝑦 𝑘𝑖 ) 2 𝑛 (16)
Data  keluaran  yang  dihasilkan  dari  algoritma MLP  berupa  nilai  prediksi  dan  nilai  data softmax hasil  klasifikasi  yang menampikan  hasil  dari nilai tertinggi yang didapat dari nilai prediksi. Nilai yang memiliki  angka  tertinggi  dari  hasil  kemungkinan merupakan  hasil  dari  pengklasifikasian  tersebut. Data softmax dari pengolahan MLP menghasilkan nilai  pada  setiap  jenis  kayu  kemudian  dari  hasil output tersebut dicari nilai tertinggi daripada hasil output yang  lain.  Dari  data softmax tersebut menghasilkan satu jenis klasfikasi yang ditampikan dari empat jenis kayu yang diteliti, keluaran akhir pada penelitian ini adalah keterangan jenis kayu.
Persentase akurasi dapat dihitung dengan cara membagi  jumlah  prediksi  benar  ( 𝑦 𝑏 )  dengan  total data  training  ( m )  dan  dikalikan  dengan  100% sebagaimana disajikan oleh persaman 16.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑦 𝑏 𝑚 × 100%
(16)

## Hasil dan Pembahasan
Analisis  data  penelitian  ini  menjelaskan  hasil dari  pengolahan  citra  dengan  metode  GLCM  dan MLP  mulai  pembentukan datasheet ,  mengonversi citra input ,  pengolahan  ektrasi  GLCM,  hasil prediksi  dari  pengolahan  klasifikasi  MLP  sampai hasil klasifikasi berupada data softmax. Gambar 6 adalah tampilan antarmuka sistem untuk klasifikasi jenis kayu menggunakan metode GLCM dan MLP .

## Gambar 6. Tampilan Interface GUI
3.1. Penajaman Citra Citra input pada penelitian ini berupa citra RGB yang  diubah  ke  citra grayscale ,  dan  kemudian ditajamkan dengan proses penajaman citra dengan menggunakan  2  pilihan  dalam  penerapan  nilai parameter,  yaitu  dengan  parameter  nilai radius 5 dan amount 1  dan  parameter  kedua  dengan  nilai
radius 10  dan amount 2  dengan  hasil  uji  coba seperti gambar 7.
Gambar 7. Hasil Unmask pada Radius 5, Amount 1
Dengan  perbandingan  parameter  sebesar  1:2, maka pada penerapan parameter kedua  digunakan nilai radius 10 dan amount 2, sehingga didapatkan hasil seperti gambar 8.
Gambar 8. Hasil unmask pada Radius 10, Amount 2
Pada  penelitian  ini  digunakan  nilai  parameter untuk  penajaman  citra  dengan radius 10  dan amount 2  karena  pada  parameter  tersebut menghasilkan  citra  serat  kayu  yang  lebih  presisi dan  terlihat  lebih  jelas  citra  tekstur  kayunya dibandingkan dengan parameter sebelumnya.

## 3.2. Esktrasi Fitur GLCM
Gambar 9a, 10a dan 11a merupakan matrik awal yang  dibentuk  dari  citra grayscale kemudian dilakukan kuantitasi menjadi 4 level skala keabuan (0  –  3).  Pembuatan  matrik  ketetanggaan  (Gambar 9b, 10b dan 11b) berdasarkan matrik awal dengan menggunakan  orientasi  sudut  ( θ )  0º  dan  jarak  ( d ) sebesar 1 piksel.
Korelasi antar piksel dengan sudut ketetanggaan 0º  didapatkan  pada  piksel  pada  koodinat  (0,0) dengan  piksel  pada  koordinat  (0,1)  dan  pasangan ketetanggaan  koordinat  (0,1)  pada  matriks framework bertambah  1  ditunjukkan  oleh  gambar matriks ketetanggaan sebagai berikut .
(a) (b) Gambar 9. a. matrik awal, b. Matriks
Ketetanggaan Piksel koordinat (0,1) Bertambah 1
Korelasi antar piksel dengan sudut ketetanggaan 0º yaitu pada piksel koordinat (0,1) dengan piksel koordinat  (0,2).  Pasangan  ketetanggaan  koordinat (1,0) pada matriks framework GLCM bertambah 1 ditunjukkan  oleh  gambar  matriks  ketetanggaan sebagai berikut.
(a) (b)
Gambar 10. a. matrik awal, b. Matriks Ketetanggaan Piksel koordinat (1,0)
Bertambah 1
Korelasi antar piksel dengan sudut ketetanggaan 0º yaitu pada piksel koordinat (0,2) dengan piksel koordinat  (0,3).  Pasangan  ketetanggaan  kordinat (1,0) pada matriks framework GLCM bertambah 1 sehingga  menjadi  2  ditunjukkan  oleh  gambar matriks ketetanggaan sebagai berikut.
(a) (b)
Gambar 11. a. matrik awal, b. Matriks
Ketetanggaan Piksel koordinat (0,1) Bertambah menjadi 2
Demikian proses tersebut berulang hingga baris ke-4 sehingga diperoleh matriks GLCM pada sudut 0º seperti gambar 12 sebagai berikut.
Gambar 12. Matriks 4 × 4 Dengan Sudut 0º Penjumlahan  matriks  GLCM  seperti  yang ditunjukkan  oleh  gambar  13  yaitu  menggunakan transpose dari  matriks  itu  sendiri  sehingga menghasilkan matriks simetris. Kemudian matriks GLCM  simetris  tersebut  dinormalisasi  sehingga dapat  dianalisis  dengan  menghitung  masing- masing ekstraksi fiturnya.
Gambar 13. Matriks simetris hasil penjumlahan matriks GLCM 4 × 4 simetris sudut 0º dengan transpose -nya
Dari  matriks  GLCM  simetris  melewati  proses normalisasi,  masing-masing  nilai  pada  piksel matriks dibagi dengan jumlah piksel ketetanggaan. Gambar  14  merupakan  matrik  yang  melewati proses  normalisasi  dengan  membagi  matriks simetreis  dengan  jumlah  piksel  ketetanggaan berjumlah 24, sehingga masing-masing nilai piksel GLCM tersebut dibagi 24.
Gambar 14. Matriks GLCM 4 × 4 Sudut 0º Setelah Dinormalisasi
Dari normalisasi, nilai ekstraksi ciri pada piksel matriks GLCM 4 × 4 dapat diamati melalui tabel 2 sebagai berikut dimana nilai piksel 0 tidak dihitung.
Tabel 2. Nilai Piksel Matriks GLCM Koordinat GLCM Nilai (1,2) 0.125 (1,3) 0.042 (2,1) 0.125 (2,2) 0.083 (2,3) 0.042 (2,4) 0.125 (3,1) 0.042 (3,2) 0.042 (3,4) 0.125 (4,2) 0.125 (4,3) 0.125
Dari nilai piksel matriks GLCM masing-masing koordinat,  dihitung  nilaini  parameter  kelima  fitur GLCM (kontras, korelasi, energi, IDM dan entropi) sehingga hasilnya sebagaimana disajikan oleh tabel 3.
Tabel 3. Nilai Parameter ekstraksi ciri GLCM 4x4
pada orientasi 0º Fitur GLCM Nilai Parameter Kontras 0,192 Korelasi 0,1047 Energi 0,4418 IDM 0,1076 entropi 0.9973
Sedangkan  nilai  kontras,  korelasi,  energi  dan IDM pada masing-masing citra disajikan oleh tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Parameter data masukan Nama Data Nilai Parameter GLCM Kontras Korelasi Energi IDM Jati_01 14616,7  0.00585992  0,0000146  0,311126 Jati_02 14634,7  -0,0004245  0,0000146  0,0312621 Jati_03 14770,8  -0,0002869  0,0000154  0,0306497 Jati_04 15766,4 0,0036545  0,0000149  0,0309095 Jati_05 14539,8 0,0033195 0,000015  0,0309805 Sengon_01 15270,7  -0,0017245  0,0000174  0,030996 Sengon_02 14927 0,0022582  0,0000171  0,0310668 Sengon_03 15079,5  -0,0002618  0,0000154  0,0310239 Sengon_04 14371,1 0,0102746  0,0000184  0,0312018 Sengon_05 15162,2 0,0005629  0,0000182  0,0313041 Mahoni_01 14607,7 0,0050828  0,0000153  0,0311818 Mahoni_02 15542,7  -0,0031322  0,0000176  0,0304796 Mahoni_03 15454,5 0,0007906  0,0000152  0,0307979 Mahoni_04 14741,6  -0,0016068  0,0000158  0,0309774 Mahoni_05 15402,9 0,0016656 0,000016  0,0308315 Mindi_01 15501,1 0,0070064  0,0000171  0,0309018 Mindi_02 14980 -0,0015536  0,0000151  0,0311361 Mindi_03 15268,9  -0,0022588  0,0000151  0,0308615 Mindi_04 14614,7 0,0029865  0,0000153  0,0312882 Mindi_05 15301,1 0,001841 0,0000148  0,0310061
Dalam  penelitian  ini,  nilai entropy tidak digunakan sebagai masukan dalam proses klasifikasi.

## 3.3. MLP
Metode  klasfikasi  MLP  pada  penelitian  ini menggunakan hidden  layer sebanyak  3  dengan jumlah neuron disetiap hidden layer -nya adalah 20, 30  dan  4 neuron dengan tipe  data aktivasi  berupa data tansiq , yaitu tipe data yang mempunyai range output dari nilai -1 sampai 1. Dan pada proses MLP peneliti  menggunakan  nilai  biner  sebagai vector output pada  masing-masing  jenis  kayu  yang sebagai  proses labeling data  untuk  dijadikan  data target.  Nilai  biner  vektor output seperti  tabel  5 berikut.
Tabel  5. Nilai Biner Vektor Input Klasifikasi Vector Output Kayu jati [ 1  0  0  0 ] Kayu sengon [ 0  1  0  0 ] Kayu mahoni [ 0  0  1  0 ] Kayu mindi [ 0  0  0  1 ]
Hasil  dari  klasifikasi  MLP  diperoleh  nilai prediksi  yang  merupakan  hasil  dari  pengolahan klasifikasi MLP menggunakan 3 hidden layer dan memiliki  jumlah neuron 20  30  4.  Sesuai  dengan nilai  biner  vektor input dari  tabel  5  diterapkan proses softmax dan menghasilkan data seperti tabel 6 berikut.
Tabel  6. Hasil Nilai Prediksi
No Nilai Prediksi Hasil Softmax Hasil Output Jati Sengon  Mahoni Mindi 1  0,92123  0,02857  0,05864  0,06822  0,92123 Jati 2  0,68187  0,21035  -0,00010  -0,05818  0,68187 Jati 3  0,97929  -0,04637  0,01847  0,02498  0,97929 Jati 4  0,97589  0,04418  -0,00826  -0,12474  0,97589 Jati 5  0,95873  0,06325  0,09188  0,07829  0,95873 Jati 6  0,05743  0,70304  -0,13723  -0,16657  0,70304  Sengon 7  0,20126  0,55512  -0,00465  0,22425  0,55512  Sengon 8  -0,09419  0,99602  0,01017  0,06533  0,99602  Sengon 9  0,09152  0,99045  0,10759  0,11056  0,99045  Sengon 10 -0,00682  0,99416  -0,01379  0,00668  0,99416  Sengon 11  0,07238  -0,20146  0,94309  0,04675  0,94309  Mahoni 12 -0,06472  -0,22398  0,97814  -0,01594  0,97814  Mahoni 13  0,00290  0,05120  0,98754  -0,00226  0,98754  Mahoni 14 -0,03361  0,10500  0,94100  -0,00069  0,94100  Mahoni 15 -0,04789  -0,09690  0,98526  0,08045  0,98526  Mahoni 16 -0,14233  -0,03490  -0,00227  0,89850  0,89850 Mindi 17 -0,14233  -0,03490  -0,00227  0,89850  0,89850 Mindi 18  0,06401  -0,05954  0,00011  0,95628  0,95628 Mindi
19  0,06401  -0,05954  0,00011  0,95628  0,95628 Mindi 20 -0,12654  0,20452  0,00367  0,85913  0,85913 Mindi
Hasil output berupa data softmax yang  didapat dari  nilai  prediksi.  Hasil  akhir  menghasilkan klasifikasi  jenis  kayu  yang  dideteksi  berupa  jenis kayu.

## 3.4. Hasil pengujian
Penelitian ini menggunakan data uji yang memiliki jumlah data sebanyak 80 data. Dari data uji tersebut per  jenis  kayu  memiliki  20  data  uji,  dan  proporsi data sama dengan data latih, yakni 320 × 240 piksel. Dari pengujian didapatkan tabel hasil data uji untuk mencari  persentase  keberhasian  pengujian  seperti tabel dibawah ini.
Tabel  7. Persentase Keberhasilan Pengujian
No  Kategori Percobaan  Total Hasil Klasifikasi % Keberhasilan Per jenis kayu Benar  Salah 1.  Kayu Jati 20 19 1 95 % 2.  Kayu Sengon 20 17 3 85 % 3.  Kayu Mahoni 20 18 2 90 % 4.  Kayu Mindi 20 17 3 85 % Total Data 80 31 9 - % Rata-rata keberhasilan data 88,75%
Dari  data  persentase  keberhasilan  pengujian yang  disajikan  oleh  tabel  7  dapat  disimpulkan bahwa  persentase  keberhasilan  pada  data  uji mencapai  88,75%  dari  total  keseluruhan  data sebanyak 80 data dengan rincian percobaan data per jenis  kayu  20  data.  Semua  citra  data  uji  tersebut berukuran 320 × 240 piksel.
Analisa  dari  hasil  persentase  pada  tabel  diatas menunjukan  bahwa  kayu  jenis  jati  dan  mahoni menghasilkan  nilai  persentase  diatas  rata-rata dikarenakan  jenis  kayu  jati  dan  mahoni  memiliki citra datasheet yang  baik  dan  pada  saat  proses pemfilteran data train jenis kayu tersebut memiliki nilai tertinggi dalam data target, dimana pada data target pada penelitian adalah 96% (nilai persentase yang  diambil  pada  data train ),  akan  tetapi  pada hasil data validasi persentase nilai akurasi menjadi rata-rata 88,75%, menurun sebesar 7,25% dikarenakan  pada  jenis  kayu  sengon  dan  mindi memiliki nilai persentase dibawah rata-rata dengan hasil  sebesar  85%  yang  dimungkinkan  pada  citra data  kayu  tersebut  memiliki  nilai  parameter  yang hampir sama jadi pada klasifikasi lebih cenderung diklasifikasi jenis kayu yang berbeda.
Dari pengujian ini menghasilkan tingkat akurasi dari  penerapan  metode  GLCM  dengan pre- prosessing (konversi  citra  RGB  ke grayscale  dan penajaman  citra  tekstur)  kemudian  diklasifikasi
dengan  menggunakan  metode  MLP  mendapatkan nilai keberhasilan data sebesar 88,75%.
Gambar 12. Hasil performa data training
Pada  gambar  12  diatas  merupakan  hasil  MSE dari  data training yang  diproses  dengan  metode MLP, dengan hasil terbaik dari kinerja data training untuk  dapat  mengklasifikasikan  dari  4  jenis  kayu tersebut dari performa terbaik (jaringan nilai error yang  paling  mendekati  target)  sebesar  0.029421 dengan epoch sebesar 1.000.

## Kesimpulan
Proses  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode GLCM pada masing-masing citra kayu jati, sengon, mahoni  dan  mindi  dengan  penajaman  citra  pada nilai radius 10  dan amount 2  dapat menghasilkan nilai parameter GLCM berupa correlation , contrast , energy dan homogeneity yang bervariasi.
Penerapan  metode  MLP  untuk  klasifikasi  citra kayu  jati,  sengon,  mahoni  dan  mindi  pada penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  baik  dengan jumlah neuron sebanyak 20, 30 dan 4 neuron pada hidden layer dan menghasilkan akurasi sistem pada data train sebesar  96%.  Pada  saat  pengujian  data validasi, tingkat akurasi menurun sebesar 7,25%.

## Daftar Pustaka
[1]  I.  Santoso,  Y.  Christyono,  and  M.  Indriani,
“Kinerja Pengenalan Citra Tekstur menggunakan  Analisis  Tekstur  Metode  Run Length,”  in Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2007.
[2]  I. Gunawan, J. Halomoan, and R. D. Atmaja, “Perancangan  Sistem  Identifikasi  Kualitas Kayu  Untuk  Quality  Kontrol  Berbasis Pengolahan Citra Digital,” eProceedings Eng. ,
vol. 2, no. 1, 2015.
[3]  A.  Fahrurozi,  S.  Madenda,  D.  Kerami,  and others,  “Wood  texture  features  extraction  by using  GLCM  combined  with  various  edge detection  methods,”  in Journal  of  Physics:
Conference  Series ,  2016,  vol.  725,  no.  1,  p. 12005.
[4]  M.  I.  Fathurrahman,  J.  Jondri,  and  A.  A. Rohmawati,  “Sistem  Klasifikasi  Kualitas Kayu  Jati  Berdasarkan  Jenis  Tekstur  Dengan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Gray- level-co-occurence  Matrix,” eProceedings Eng. , vol. 6, no. 2, 2019.
[5]  A.  W.  Sanjaya,  “Deteksi  Penyakit  Kulit Menggunakan  Analisis  Fitur  Warna  dan Tekstur Dengan Metode Color Moment, Gray
Level Cooccurence Matrix dan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,” Inst. Teknol.
Telkom , 2011.
[6]  J.  F.  Dumanauw, Mengenal  Kayu  <EDISI BARU> . Kanisius.
[7]  R.  A.  Pramunendar,  D.  P.  Prabowo,  D. Pergiwati,  and  K.  Latifa,  “KLASIFIKASI JENIS  KAYU  MENGGUNAKAN  BACK- PROPAGATION NEURAL NETWORK
BERDASARKAN  FITUR  GRAY  LEVEL
COOCCURRENCE  MATRIX,” Sens  3 ,  vol.
1, no. 1, 2017.
[8]  D.  Putra, Pengolahan  citra  digital .  Penerbit Andi, 2010.
[9]  M.  A.  Afandi,  S.  I.  Purnama,  and  R.  F. Crisianti, “Implementasi Metode Deteksi Tepi Laplacian dan Jarak Euclidean untuk
Identifikasi  Tanda  Tangan,” J.  Nas.  Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 34–43, 2020.
[10] S. Santosa, M. Martono, M. B. Utomo, and B. S. Budi, “Seleksi Arah Sudut Komputasi Dan Fitur  Glcm  Pada  Kstraksi  Citra  Kayu  Jati, Mahoni,  Mindi,  Dan  Sengon,” Wahana  Tek. Sipil J. Pengemb. Tek. Sipil , vol. 23, no. 2, pp. 77–87, 2019.
[11] K. Lloyd, P. L. Rosin, D. Marshall, and S. C. Moore,  “Detecting  violent  and  abnormal crowd activity using temporal analysis of grey level  co-occurrence  matrix  (GLCM)-based texture measures,” Mach. Vis.  Appl. , vol.  28, no. 3–4, pp. 361–371, 2017.
[12] O. R. Indriani, E. J. Kusuma, C. A. Sari, E. H. Rachmawanto, and others, “Tomatoes
classification  using  K-NN  based  on  GLCM and HSV color space,” in 2017  international conference  on  innovative  and  creative information  technology  (ICITech) ,  2017,  pp.
1–6.
[13] S.  Han,  J.  Pool,  J.  Tran,  and  W.  Dally, “Learning  both  weights  and  connections  for efficient  neural  network,”  in Advances  in neural information processing systems , 2015, pp. 1135–1143.
[14] N.  Purwaningsih,  “Penerapan  Multilayer Perceptron Untuk Klasifikasi Jenis Kulit Sapi Tersamak,” J. TeknoIf , vol. 4, no. 1, 2016.
[15] K.  Kwon,  D.  Kim,  and  H.  Park,  “A  parallel MR  imaging  method  using  multilayer perceptron,” Med.  Phys. ,  vol.  44,  no.  12,  pp. 6209–6224, 2017.