Abstrak - Pengolahan citra merupakan hal penting pada sebuah proses pengenalan, klasifikasi atau segmentasi atau proses lain. Satu hal yang dapat dilakukan adalah analisis fitur tekstur yang berhubungan dengan photo  lama  dalam  hal  ini  photo  grayscale.  Objek  penelitian  dapat berupa  photo  (citra)  lama  dan  menggunakan    metode  statistikal berbasis Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) .
GLCM adalah salah satu metode yang digunakan untuk ekstraksi fitur tekstur,  beberapa  tekstur  yang  ada  di  analisis  menggunakan  glcm dengan membandingkan fitur tektur GLCM pada photo lama dengan photo aslinya
Proses  pewarnaan  yaitu  memberikan  visualisasi  lebih  pada  sebuah objek, dapat berupa citra atau video monokrom dengan tujuan untuk memberikan detail dan kejelasan dari citra atau video yang diwarnai. Penelitian  membahas  citra  grayscale  untuk  diwarnai,  kemudian mencari nilai-nilai fitur tekstur GLCM. Besar kecilnya nilai fitur yang diperoleh  dari  perhitungan  digunakan  untuk  mencari  seberapa  besar nilai  error  yang  secara  tidak  langsung  menunjukan  seberapa  besar kemiripan  citra  tersebut.  Pengukuran  keberhasilan  besar  kecilnya kemirirpan  menggunakan  metode Mean  Square  Error  (MSE)  dan Mean Absolute Erro r (MAE) . Kata Kunci : Tekstur, GLCM, MAE, MSE.
Abstract - Image processing is important in a process of introduction, classification or segmentation or other processes. One thing that can be done is an analysis of the texture features related to old photos in this case grayscale photos. The object of the research can be an old photo  (image)  and  use  a  statistical  method  based  on  Gray  Level Counseling Matrix (GLCM).
GLCM is one of the methods used for extracting texture features, some of  which  are  analyzed  using  glcm  by  comparing  the  GLCM  texture feature in the old photo with the original photo The coloring process is to provide more visualization of an object, it can be a monochrome image or video with the aim of providing details and  clarity  of  the  colored  image  or  video.  The  study  discusses grayscale  images  to  be  colored,  then  searches  for  GLCM  texture feature values. The size of the features obtained from the calculation is used to find out how much the error value indirectly shows how much the image is similar. The measurement of the success of the small scale using the  method of  Mean  Square  Error  (MSE)  and  Mean  Absolute Error (MAE).
Keyword: Texture, Glcm, MAE, MSE

## I. PENDAHULUAN
Ekstraksi fitur merupakan satu hal pokok dalam pengolahan citra,  karena  dari  hasil  ekstraksi  fituri  dapat  dihasilkan informasi penting berupa deskripsi dan interpretasi pada sebuah objek[1].  sebuah  citra  mempunyai  ciri  yang  dapat  berupa bentuk,  batas  dan  tepi,  transformasi,  momentum  dan  tekstur. Tekstur dapat didefinisikan sebagai pengelompokan kesamaan pada sebuah citra atau dengan kata lain perulangan tekstur dasar yang  disebut  texel.  Texel  terdiri  dari  sejumlah  piksel  dengan kemungkinan  penempatan  periodek,  semi  periodik  maupun acak[1]. Tekstur yang terbentuk secara alami biasanya bersifat
acak  dan  tekstur  buatan  memiiki  pola  yang  periodik  atau berulang.
Pada  penelitian  ini  objek  berupa  citra  lama  ( grayscal e) pemandangan  alam  dan  binatang  yang  akan  di  warnai, sebelumnya ditentukan  fitur teksturnya kemudian di cari  fitur tekstur  dengan  menggunakan  GLCM  untuk  memperoleh matriks co-occurrernce Nilai-nilai matriks tersebut marupakan krakteristik dari tekstur citra yang kita cari.

## 1.1 Analisis tekstur
Analisis  tekstur  digunakan  untuk  berbagai  aplikasi  untuk memecahkan masalah dan mecapai tujuan tertentu seperti untuk keperluan  identifikasi,  [2][3]  klasifikasi  [4][5],  analisis  citra medis[6], dan aplikasi yang lainya.
Beberapa  pendekatan  yag  biasa  digunakan  untuk  analisis tekstur,  menurut  Bharati[3]  adalah  metode  statistikal,  metode struktural, metode berbasis model, metode berbasis transformasi. Salah satu metode statistikal adalah Gray level co- occurance  matriks  (GLCM),  yang  digunakan  pada  penelitian ekstraksi fitur pada percobaan penelitian ini.

## 1.2 GLCM ( Gray Scale Co-Occurrence Matriks.
GLCM  yang  jelaskan  oleh  Haralick  [6]  merupakan  suatu metode  statistikal  untuk  ekstraksi  fitur  tekstur  dan  termasuk yang paling banyak digunakan dalam teknik analisis tekstur [5]. kookuransi  dapat  di  sebut  sebagai  kebersamaan,  yaitu  sebuah kejadian  di  mana  satu  level  nilai  keabuan  sebuah  piksel bertetangga  dengan  satu  level  nilai  keabuan  piksel  yang  lain. Misalkan  L  di  artikan  sebagai  jarak  atara  dua  piksel  yang bertetangga.  Θ  merupakan  sudut  antar  piksel  dalam  satuan derajat. dan N adalah jumlah level intensitas piksel pada sebuah citra.  Maka  GLCM  adalah  matriks  bujur  sangkar  P[i,j]  yang memiliki  dimensi  N²,  setiap  elemen  [i,j]  menyatakan  sebagai peluang  kejadian  sebuah  piksel  berinstensitas  i  bertetangga dengan  piksel  intensitas  j  dan  kedua  piksel  di  pisahkan  jarak sejauh  L  dan  sudut  θ.  Sudut  θ  memiliki  empat  arah  sudut dengan  interval  45°,  dimulai  dari  0°,  45°,  90°  dan  135°. ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 1. Arah Ketetanggaan antara Dua Piksel.

## ANALISIS TEKSTUR PHOTO LAMA MENGGUNAKAN FITUR TEKSTUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIKS PADA PEWARNAAN CITRA OTOMATIS
1 Muhammad Sipan, 2 Rony kartika Pramuyanti. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Semarang
Dimisalkan  ofset  [0  1]  ini  berarti  satu  piksel  ke  sebelah kanan, jika dinyatakan dalam sudut adalah 0° dengan  L=1.
Dari  nilai  co-occurance  matriks  dihasilkan  berbagai  ciri tekstur  yang  merupakan  representasi  citra.  Ciri-ciri  tersebut antara lain :
1. Kontras
Kontras merupakan ukuran keberadaan variasi aras keabuan piksel citra.
(1) 2. ASM.
ASM menyatakan nilai homogenity suatu citra.
2 1 1 )) , ( ( j i GLCM ASM L j L i      (2)

## 3. IDM
IDM digunakan untuk mnegukur homogenitas
(3) 3. Entropi
Entropi merupakan ukuran ketidakteraturan aras keabuan pada citra.
(4) 4. Korelasi
Korelasi menyatakan ukuran ketergantungan linear antara nilai  aras pada citra.
(5)

## II. METODE PENELITIAN
Pada peneltian ini ada beberapa tahap yang dilakukan untuk memperoleh  hasil  ekstrasi  ciri  berupa  matriks  co-ocurance seperti  pada  gambar  1.  Citra  masukan  berupa  citra pemandangan alam yang di ambil dengan kamera digital dalam bentuk  grayscale  dan  kemudian  di  akuisisi  menjadi  gambar yang  berformat file  jpg. Dari citra  yang di gunakan di warnai secara otomatis. Hasil dari pewarnaan citra tersebut di cari fitur teksturnya  dari  masing-masing  citra.  Fitur  tekstur  yang digunakan ada lima yaitu, fitur kontras, ASM, IDM, entropi dan korelasi. Dari kelima fitur tersebut yang dperoleh di bandingkan dengan  fitur  tekstur  citra  aslinya  kemudian  dicari  seberapa besar  nilai  Mean  absolute  error  dan  Mean  Square  errornya. Besar kecil nya nilai MAE dan MSE digunakan sebagai acuan untuk menilai seberapa besar kemiripan citra lama dengan citra aslinya. keabuan, kemudian ekstraksi ciri tekstur dilaksanakan berdasarkan  matriks  co-occuransi  yang  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Metode Penelitian
Gambar 3. Alur Menentukan GLCM
Dari  hasil  GLCM  diperoleh  ekstraksi  beberapa  ciri  yang menjadi  representasi  citra.  Penentuan  jarak,  sudut,  dan  gray level  adalah  parameter  penting  dalam  mendefinisikan GLCM[11].    Penentuan  Gray  level  dan  sudut  dilakukukan beberapa  percobaa  yang  sama.  Hui  Wang  [2]  menggunakan L=4,  sedangkan  Pramunendar  [4]  menggunakan  L=3. Penelitian ini menggunakan L=1, dengan pemikiran komputasi yang  lebih  sederhana.  Jarak  yang  di  pilih  sudah  dapat menentukan fitur yang dibutuhkan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  dua  citra  lama  (grayscale) ditunjukkan pada Gambar 3. bagian kiri, yang di warnai terlebih dahulu baru di cari fitur-fitur teksturnya.

## Gambar 4. Hasil Pewarnaan Citra
Citra pertama berupa citra pemandangan sunset terdiri beberapa tekstur  yang  terlihat  secara  kasat  mata  yaitu  tektur  awan, matahari,  padang  rumput  dan  tekstur  hewan,  sedangkan  citra kedua  yaitu  berupa  harimau  dengan  background  rerumputan dan  rimbunan  pohon,  dari  citra  ini  terlihat  beberapa  tekstur yaitu  tekstur  harimau,  rumput  dan  rimbunan  pepohonan. Gambar  4 .  Menunjukan  (  bagian  kanan)  hasil  dari  pewarnaan otomatis,  dari  kedua  citra  hasil  penulis  mencari  fitur-fitur
) , ( | | 2 j i GLCM j i Kontras L j L i     2 2 1 1 ) ( 1 )) , ( ( j i j i GLCM IDM L j L i               L j L i j i GLCM j i GLCM Entropi 1 1 )) , ( log( )) , ( (        L j j i L i j i GLCM j j i i Korelasi 1 1 )) , ( )( ' )( ' (     Pewarnaan Citra Berbasis
Template
Hasil
Citra Lama Grayscale
Fitur Tekstur GLCM
Error
MSE dan MAE
tekstur  yang  akan  di  bandingkan  dengan  citra  aslinya.  Hasil perbandingan nilai fitur tekstur tersebut.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Nilai Error.
Tabel  1.  Menunjukan  hasil  akhir  dari  nilai  mean  absolute error  dan  mean  square  error  dari  kelima  fitur  tekstur  yang  di gunakan.

## IV. KESIMPULAN

## 4.2 Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  uji coba yang menghasilkan sebuah nilai error , dari nilai error tersebut  kita  dapat  ambil  sebuah  kesimpulan  bahwa  nilai error  dari  perhiungan  MAE  dan  MSE  didapatkan  Nilai kurang dari 5% ( Tabel 5.13). dari kelima  fitur GLCM yang digunakan.  Dari  nilai  error  ini  secara  tidak  langsung menunjukkan  seberapa  besar  keberhasilan  dari  pewarnaan yang telah dilakukan.

## 4.2 Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dan  kesimpulan  yang didapat,  saran  yang  dapat  penulis  berikan  untuk  peneliti selanjutnya yaitu fitur yang digunakan dapat menggunakan fitur lainseperti    fitur  bentuk,  luasan  atau  fitur  warna.  Data  yang digunakan  dapat  lebih  variatif  dalam  hal  ini  dalam  satu  citra perbedaan intensitasnya semakin banyak.
[1].  Ambika  Kalia1,  Balwinder  Singh,  “Colorization  of Grayscale Images: An Overview”, ournal of Global Research in Computer Science, Volume 2, No. 8, August 2011 [2].   R.  Venkata  Rahmana  Chary,  D.  Rajya  Laksmi,  K.V.N. Sunitha.”  Feature  extraction  methods  for  color  image similarity”. Institute of Technology, India, 2012.
[3].   Shiguang liu, Xhiang Zhang, “Automatic Grayscale image colorasion  using  histogram  regression”,  School  of  computer science and technology, Tianjin University, china, 2012.
[4].   V. konusin,  V.  vezhnevets,  “interactive  image colorization  and  recoloring  base  on  coupled  map  lattices”. Moscow State University, Rusia.
[5].  Zhong  Zhen,  qquad  Gui  Yan,  qquad  Ma  Lizhuang,”  An Automatic Image and Video Colorization Algorithm based on Pattern Continuity”, Shanghai Jiao Tong University, 2012. [6].  Ustin  Sousa,  Rasoul  Kabirzadeh,  Patrick  Blaes, “Automatic Colorization of Grayscale Images”, Department of Electrical Engineering, Stanford University, 2013.
NAMA CITRA FITUR TEKST UR MAE MSE
Citra Sunset ASM 0,022039793 1,21438E-06 IDM 0,08725025 1,90315E-05 Kontras 9,02725 2,037281064 Korelasi 0,0032762 2,68337E-08 Entropi 0,155 6,00625E-05 Citra Binatang ASM 0,019554438 9,5594E-07 IDM 0,0746692 1,39387E-05 Kontras 2,14315 1,148272981 Korelasi 0,001877815 8,81547E-09 Entropi 0,07 0,00001225
DAFTAR PUSTAKA