## IMPLEMENTASI EKSTRAKSI CIRI STATISTIK UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT KULIT BERDASARKAN KULIT MANUSIA
Sri Indah Dwi Rahayu
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Sriindahdwi13@gmail.com

## ABSTRAK
Kulit  merupakan  organ  tubuh  terluar  yang  membatasi  organ  tubuh  lain  dengan  lingkungan  hidup  manusia. Permukaan kulit manusia mengandung banyak bahan makanan (nutrisi) untuk pertubuhan organisme, antara lain lemak, bahan-bahan  yang  mengandung nitrogen, dan  mineral, sehingga kulit  manusia  mudah terinfeksi bakteri, jamur ataupun virus yang menyebabkan berbagai macam penyakit kulit. Dalam ilmu medis, salah satu cara untuk mendiagnosa seseorang berpenyakit atau tidak yaitu dengan melihat secara langsung kulit orang yang berangkutan.
Penelitian ini  mengimplementasikan metode ekstraksi ciri statistic orde pertama dengan 5 parameter ciri yaitu Mean (μ), Variance (σ2), Skewness (α3), Kurtosis (α4), dan Entropy (H ) dan K-Nearest Neighbour (k-NN) yang menentukan hasil klasifikasi berdasarkan jumlah tetangga terdekat.
Dari hasil penelitian dapat diketahui bahwa citra tekstur memiliki nilai statitiska sebagai ciri tekstur yang bervariasi satu dengan yang lain. Hasil pengujian terhadap citra uji keberhasilan aplikasi pengolahan citra untuk identifikasi penyakit kulit manusia berdasarkan tekstur dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu sebesar 75 %, didapatkan hasil pengujian fungsional dapat berjalan 100% sesuai dengan fungsinya.
Kata kunci : Kulit manusia, Penyakit Kulit, Tekstur Kulit, Ekstraksi Ciri Statistik, klasifikasi. K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  organ  tubuh  terluar  dari manusia.  Kulit  memegang  peranan  vital  dalam melindungi organ dalam tubuh manusia dari ancaman yang  berasal  dari  lingkungan  di  luar  tubuh  manusia. Oleh karena fungsinya tersebut, kulit menjadi sensitif dan  rentan  terhadap  serangan  bakteri,  virus,  dan jamur yang bisa menimbulkan penyakit pada kulit.
Dalam  penanganan  penyakit  kulit,  pertama  kali harus  dilakukan  deteksi  untuk  mengidentifikasi  jenis penyakit  kulit  tersebut  sehingga  bisa  dilakukan penanganan  yang  tepat.  Jenis  penyakit  kulit  ada bermacam-macam. Beberapa penyakit kulit mempunyai  tekstur  dan  bentuk  yang  berbeda. Berdasarkan  tekstur  dan  bentuk  tersebut  dilakukan klasifikasi terhadap jenis-jenis penyakit kulit. Dengan berkembangnya  teknologi image  processing proses pendekteksian  penyakit  kulit  bisa  dilakukan  melalui pengolahan  citra  digital.  Menggunakan  pengolahan citra  digital  sebuah  citra  berpenyakit  kulit  diekstrak fitur  tekstur  dan  fitur  bentuk,  kemudian  dianalis  dan diklasifikasikan  sehingga bisa  diketahui  jenis penyakit kulit tersebut.
Persoalan  penyakit  kulit  terkadang  membuat seorang  kurang  percaya  diri.  Untuk  membantu manusia  dalam  mengatasi  penyakit  pada  kulit  tubuh maka  penulis  membuat  satu Aplikasi yang  dapat membantu  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  kulit sehingga  tingkat  kesadaran  akan  menjaga  kebersihan makin  tinggi,  yakni Aplikasi Pengolahan  Citra menggunakan  pemrograman Visual  Basic dengan metode Ektraksi  Ciri  Statitiska  dan  klasikafikasi menggunakan  metode    K-Nearest  Neighbour  (k-NN).
Aplikasi menggunakan  beberapa  operasi  pengolahan citra  dan  ekstraksi  ciri  yang  nantinya  dapat menghasilkan  diagnosa  penyakit  kulit. Aplikasi Pengolahan Citra tentunya sangat membantu manusia mengenali  masalah  kulit  yang  dideritanya  sehingga tersadar  merawat  diri.  Selain  itu, Aplikasi dapat menyimpan  data  ke  dalam  database  SQL,  dapat melakukan  diagnosa  pada  masalah  kulit  yang nantinya  akan  dapat  diketahui  kondisi  kulit  yang berpenyakit. Aplikasi Pengolahan  Citra  ini  juga membantu seseorang menangani pasien yang mengidap  penyakit  kulit  sehingga  bisa  ditangani dengan  baik  dan  tepat  pada  sasarannya  sehingga mengurangi kesalahan dalam mendiagnosakan penyakit pada kulit manusia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Pada penelitian Yalta Rullist, Budhi Irawan dan Andrew  Brian  Osmand,  pada  tahun  2015  dengan judul  aplikasi  identifikasi  motif  batik  menggunakan metode  ekstraksi  fitur gray  level  co-occurrence matrix  (GLCM) berbasis  android.  Tekstur  unik  pada motof  batik  memiliki  ekstraksi  ciri  yang  dapat diambil  dan  diidentifikasi  dengan  menggunakan metode  ekstraksi  fitur GLCM .  Informasi  yang terdapat pada sebuah citra batik berupa nilai-nilai ciri statistic.  Berdasarkan  nilai  ekstraksi  ciri,  motif  batik yang  diakuisisi  dari  kamera  dapat  dikelompokkan dengan metode KNN . Oleh karena itu pada peneletian kali  ini  akan  dibangun  aplikasi  pengenalan  serta klarifikasi  motif  Batik  dengan  metode  lain.  Untuk metode  ekstraksi  ciri  digunakan  metode Gray  Level
Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) dan  untuk  metode klarifikasi menggunakan K-Nearest Neightbor (KNN). Proses identifikasi diawali dengan menentukan ekstraksi ciri masukan dengan menghitung  nilai  fitur  citra  dengan  formula  yang temasuk  dalam  metode  GLCM  seperti  COM,  DIS, HOM  dan  sebagainya.  Setelah  itu  nilai  fitur  citra tersebut  akan  dibandingkan  dengan  nilai  fitur  yang telah didapatkan sebelumnya diproses pelatihan citra. Perbandingan  akan  dilakukan  dengan  metode  KNN. Pada  metode  KNN  ini  digunakan  perhitungan  Jarak Sum of Absolute Differences. Hasil  yang ditampilkan berupa  tampilan  motif  batik  hasil    identifikasi  motif yang benar serta penjelasan singkat berkaitan dengan motif batik tersebut.(Rullist,2015).

## 2.2 Jenis – jenis penyakit kulit
1. Bisul Penyakit  bisul  adalah  benjolan  merah  pada kulit  yang  terasa  sakit  dan  berisi  nanah. Benjolan ini  muncul akibat infeksi bakteri  yang memicu  peradangan  pada  folikel  rambut,  yaitu lubang tempat tumbuhnya rambut.
Bagian  tubuh  yang  paling  sering  terkena bisul adalah wajah, leher, ketiak, bahu, bokong, dan  paha.  Ini  terjadi  karena  bagian-bagian tersebut sering mengalami gesekan dan berkeringat.  Selain  itu,  bisul  juga  bisa  tumbuh pada kelopak  mata. Kondisi ini biasa  kita  kenal dengan istilah bintitan seperti Gambar
2.1(Goodheart, 2013) Gambar 2.1 penyakit  bisul
2. Cacar air Penyakit  cacar  air,  secara  medis  disebut varisela,  umumnya  diderita  oleh  anak-anak berusia  di  bawah  10  tahun.  Penyakit  ini  juga bisa  menyerang  orang  dewasa  dan  umumnya gejala  yang  muncul  lebih  berat  daripada  anak- anak. Hampir semua orang dewasa yang pernah mengidap cacar air tidak akan tertular lagi. Penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus varicella  zoster  ini  umumnya  ditandai  dengan kemunculan  ruam  pada  kulit  sebagai  gejala utamanya. Ruam tersebut akan berubah menjadi bintil merah berisi cairan yang terasa gatal yang kemudian akan mongering, menjadi koreng, dan terkelupas  dalam  waktu  7  hingga  14  hari.
Bagian-bagian  tubuh  yang  biasa  ditumbuhi bintil  cacar  air  adalah  wajah,  belakang  telinga, kulit  kepala,  dada,  perut,  lengan,  serta  kaki seperti Gambar 2.2: (Goodheart, 2013)
Gambar 2.2 penyakit cacar air
3. Acne Jerawat  adalah  masalah  kulit  yang  ditandai dengan  munculnya  bitnik-bintik  pada  beberapa bagian  tubuh,  seperti  wajah,  leher,  punggung, dan  dada.  Bitnik-bintik  tersebut  berkisar  mulai dari  yang  ringan,  seperti  komedo  hitam  dan komedo  putih  ,  hingga  bintik-bintik  parah  yang berisi  nanah  dan  kusta.  Biasanya  bintik-bintik yang tergolong parah tersebut akan meninggalkan luka bekas.
Selain  besar  kasus  jerawat  terjadi  pada seseorang  yang  berusia  di  bawah  28  tahun. Terutama  bagi  remaja,  mereka  sangat  rentan terkena  jerawat  pada  usia  14-19  tahun  seperti Gambar 2.3: (Goodheart, 2013)

## Gambar 2.3 penyakit acne
4. Kutil Kutil  adalah  masalah  kesehatan  kulit  yang pada  umumnya  ditandai  dengan  benjolan  kecil bertekstur kasar yang muncul di atas permukaan kulit.  Kutil  disebabkan  oleh human  papilloma virus  atau  disingkat    HPV.  Virus  yang menyerang  lapisan  kulit  ini  membuat  produksi keratin  atau  protein  keras  menjadi  meningkat pesat sehingga melebihi jumlah yang dibutuhkan  oleh  tubuh.  Kelebihan  keratin  ini kemudian  menumpuk  di  bagian  atas  kulit  dan membentuk  tekstur  baru  yang  disebut  dengan kutil seperti Gambar 2.4: (Goodheart, 2013)
Gambar 2.4 penyakit kutil
5. Melanoma Kanker  kulit  melanoma  adalah  jenis  kanker yang  berkembang  pada  melanosit,  sel  pigmen kulit  yang berfungsi sebagai  penghasil  melanin. Melanin  inilah  yang  berfungsi  menyerap  sinar ultraviolet dan melindungi  kulit dari kerusakan. Melanoma adalah jenis kanker kulit yang jarang dan  sangat  berbahaya.  Kondisi  ini  dimulai  dari kulit  manusia  dan  bisa  menyebar  ke  organ  lain dalam  tubuh.  Kemunculan  tahi  lalat  baru  atau perubahan  pada  tahi  lalat  sudah  menjadi pertanda  umum  atau  gejala  melanoma.  Hal  ini bisa  terjadi  diseluruh  tubuh,  tapi  beberapa bagian tubuh yang sering mengalami kemunculan  adalah:  wajah,  tangan,  punggung, kaki seperti Gambar 2.5: (Goodheart, 2013)
Gambar 2.5 penyakit melanoma
6. Prioriaris
Penyakit peradangan kulit menahun. Penyakit  prioriaris  umumnya  yang  ditandai dengan  ruam  memerah,  kulit  terkelupas, menebal,  terasa  kering,  dan  bersisik.  Tanda- tanda  tersebut  juga  terkadang  disertai  rasa  gatal atau  perih.  Semua  bagian  tubuh  bisa  terserang gejala  prioriasis.  Namun,  kondisi  ini  biasanya muncul  pada  lutut,  punggung  bagian  bawah, siku  atau  kulit  kepala  seperti  Gambar  2.6: (Goodheart, 2013)
Gambar 2.6 penyakit prioriaris
7. Sariawan
Sariawan  yang  dalam  istilah  medis  disebut stomatitis aftosa (apthous stomatitis) atau canker sore  adalah  luka  didalam  mulut  yang  dapat menimbulkan rasa sakit dan  tidak nyaman.
Luka tersebut bisa berbentuk oval atau bulat, dan  berwarna  putih  atau  kuning  dengan tepiannya yang berwarna merah akibat peradangan.  Lokasi  sariawan  dapat  terjadi  di bagian dalam pipi atau bibir, serta di permukaan gusi  dan  lidah.  Sariawan  yang  tumbuh  dapat berjumlah  satu  atau  lebih  seperti  Gambar  2.7: (Goodheart, 2013)
Gambar 2.7 penyakit prioriaris

## 2.3 Jenis – jenis Citra Digital
Ada  tiga  jenis  citra  yang  umumnya  digunakan dalam  pemrosesan  citra.  Ketiga  jenis  citra  tersebut yaitu  citra  berwarna,  citra  berskala  keabuhan,  dan citra biner. (Kadir ,2013)
a) Citra Warna (RGB)
Citra  berwarna,  atau  biasa  dinamakan  citra RGB,  merupakan  jenis  citra  yang  menyajikan  warna dalam  bentuk  komponen  R  (merah),  G  (hijau),  B (biru). Setiap komponen warna menggunakan delapan bit  (nilainya  berkisar  antara  0  sampai  dengan  255). Dengan  demikian,  kemungkinan  warna  yang  didapat disajikan  mencapai  255x255x255  atau  16.581.375 warna. (Kadir ,2013)
Tabel 1.1 Menunjukkan warna dan nilai penyusunan warna Warna R G B Merah 255 0 0 Hijau 0 255 0 Biru 0 0 255 Hitam 0 0 0 Putih 255 255 255 Kuning 0 255 255 b) Citra Biner (Monokrom) Citra  biner  adalah  citra  setiap  piksel  hanya dinyatakan dengan sebuah nilai dari dua kemungkinan  (yaitu  nilai  dan  1).  Nilai  0  dinyatakan warna  hitam  dan  nilai  1  menyatakan  warna  putih. Citra  jenis  ini  banyak    dipakai  dalam  pemrosesan citra,  misalnya  untuk  kepentingan  memperoleh  tepi bentuk suatu objek.
(Kadir ,2013)

## c) Citra Grayscale (Keabuhan)
Sesuai dengan nama yang melekat, citra jenis ini menangani gradasi warna hitam dan putih, yang tentu saja  menghasilkan  efek  warna  abu-abu.  Pada  jenis gambar  ini,  warna  dinyatakan  dengan  intensitas. Dalam  hal  ini,  intensitas  berkisar  antara  0  sampai dengan  255.  Nilai  0  menyatakan  hitam  dan  255 menyatakan putih. (Kadir ,2013)

## 2.4 Ekstraksi Ciri Statistika
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses  pengideksan  suatu database citra dengan isinya. Ekstraksi Ciri Statitiska citra yang  digunakan  adalah  Ekstraksi  Ciri  Statitiska  orde pertama. Ekstraksi ciri statitiska orde pertama merupakan metode pengambilan ciri yang berdasarkan nilai keabuhan citra.  Dari  nilai-nilai  yang  diperoleh,  dapat  dihitung beberapa parameter statitiska orde pertama, antara lain: a. Mean (μ)
Menunjukkan  ukuran  dispersi  dari  suatu  citra. Parameter mean dirumuskan sebagai berikut:
(1) Dimana merupakan  suatu  nilai  intensitas keabuan  citra,  sedangkan
menunjukkan nilai histogram -nya  (probabilitas  kemunculan intensitas tersebut pada citra).
b. Variance ( 2 ) Menunjukkan variasi elemen pada histogram dari suatu citra. Variance dirumuskan sebagai berikut:
(2)
c. Skewness  ( ) Menunjukkan  tingkat  kemiringan  relative  kurva histogram dari  suatu  citra. Skewness dirumuskan sebagai berikut:
(3)
d. Kurtosis ( 4 )
Menunjukkan  tingkat  keruncingan  relative  kurva histogram dari  suatu  citra. Kurtosis dirumuskan sebagai berikut:
(4)
e. Entropi (H)
Menujukkan  tingkat  keacakan  (ketidakaturan) bentuk  dari  suatu  citra.  Entropi  dirumuskan sebagai berikut:
(5)

## Dimana:
3 = standar devisi dari nilai intensitas keabuhan
4 = standar devisi dari nilai intensitas keabuhan
fn = nilai intensitas keabuhan µ = nilai mean P( fn ) = nilai histogram (Maharsi, 2015).
2.5 Klasifikasi K-Nearest Neighbour
Algoritma K- Nearest Neighbour (k-NN atau K- NN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan objek  tersebut.  Klasifikasi  yang  berdasar  pada teorema bayes sangat  cocok  digunakan  dimensi mmasukan  yang  sangat  besar.  Dekat  atau  jauhnya tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak Euclidean dengan  rumus  sebagai  berikut:  (Atmaja, 2015).
(6)
Dengan   nilai variabel data asli dan   nilai variabel data uji.
i =  1  Mean , 2  Variance , 3  Skewness, 4  Kurtosis , 5  Entropi
Adapun  algoritma  dari  K-NN  ditunjukkan  pada flowchart pada Gambar 2.8
Start
Tentukan jumlah tetangga terdekat K (K = ditentukan
oleh user) Hitung Jarak test data ke training Data Urut data berdasarkan data yang mempunyai jarak eudid terkecil Tentukan kelompok test data berdasarkan label mayoritas pada K End
Gambar 2.8 Flowchart K-NN
3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem
Alur  dari  pembuatan  aplikasi    akan  dijelaskan dalam bantuk diagram blok.
AKUISISI CITRA PENYAKIT KULIT RGB grayscale pemrosesan K-Nearest Neighbour klasifikasi HASIL iDENTIFIKASI histogram Ekstraksi ciri statistik
Gambar 3.1 Blok Diagram
Penjelasan Gambar 3.1 adalah sebagai berikut:
a. Akuisisi citra digital adalah proses dimana sebuah objek  yang  akan  diambil  gambarnya  untuk dijadikan  citra  digital.  Sumber  cahaya  diperlukan untuk menerangi objek, yang berarti ada intensitas cahaya  ( brightness )  yang  diterima  oleh  objek. Oleh  objek,  intensitas  cahaya  ini  sebagaian diserap  dan  sebagian  lagi  dipantulkan  ke lingkungan  sekitar  objek  secara  radial.  System pencitraan  ( imaging )  menerima  sebagian  dari intensitas  cahaya  yang  dipantul  oleh  objek.  Arus tersebut kemudian dikonversi menjadi data digital yang  kemudian  dikirimkan  ke  unit  penampil  atau unit  pengolah  lainnya.  Secara  keseluruhan  hasil keluaran system pencitraan berupa citra digital.
b. RGB  adalah  setiap    citra  warna  mewakili  warna yang  merupakan  kombinasi  dari  tiga  warna  dasar (RGB=Red  Green  Blue).  Setiap  warna  dasar menggunakan  penyimpanan  8  bit=1  byte,  yang berarti setiap warna mempunyai gradasi sebanyak 255  warna.  Berarti  setiap  pixel  mempunyai kombinasi  warna  sebanyak  2 8 .2 8 .2 8 =2 24 =16  juta warna lebih. c. Grayscale  Untuk  mengektraksi  citra  warna  yang disusun  oleh  warna  pokok  RGB  (Red  ,  Green  , Blue)  dibutuhkan  tiga  buah  filter  yaitu  filter  R,
filter  G,  filter  B  yang  masing  –  masing mempunyai  level  warna.  Dalam  pengolahan  citra digital  yang  tidak  memerlukan  informasi  warna, maka  ektraksi  tersebut  akan  memakan  banyak memoriMengkonversi  nilai  RGB  menjadi  nilai grayscale dibentuk dengan menjumlahkan komponen  R,  G,  dan  B.  Terdapat  tiga  macam metode  algoritma  untuk  mengubah  nilai  R  G  B menjadi Grayscale.
d. Lightness Algoritmanya  adalah  mencari  nilai  tertinggi  dan terendah dari nilai R G B, kemudian nilai tertinggi dan terendah tersebut dijumlahkan lantas dikalikan  dengan  0.5.  Secara  matematis  dapat dirumuskan :
Grayscale = (max(R,G,B)) + (min(R,G,B)) * 0.5
e. Average
Algoritmanya  adalah  dengan  menjumlahkan seluruh nilai R G B, kemudian dibagi 3, sehingga diperoleh nilai rata-rata dari R G B, nilai rata-rata itulah  yang  dapat  dikatakan  sebagai  grayclase. Rumus matematisnya adalah:
Grayscale = (R + G + B) / 3
f. Luminosity
Algoritmanya  adalah  dengan  mengalikan  setiap nilai R G B dengan konstanta tertentu yang sudah ditetapkan  nilainya,  kemudian  hasil  perkalian seluruh  nilai  R  G  B  dijumlahkan  satu  sama  lain. Rumus matematisnya adalah:
Grayscale = (0.21 * R) + (0.72 * G) + (0.07 * B)
Mengekstrak  gambar grayscale sehingga  didapat nilai yang akan digunakan dalam metode ektraksi ciri statistik citra  orde  pertama,  yaitu: Mean, Variance,  Skewness,  Kurtosis,  Entropy. Proses ekstraksi citra dilakukan dengan bantuan software Visual Studio 2008.

## Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN)
Metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jarak paling dekat dengan objek tersebut.

## 3.2 Flowchart Aplikasi
Untuk memperjelas alur dari system, maka akan digambarkan  dalam  bentuk flowchat. Flowchart penjelaskan  rancangan  urutan  proses  yang  terjadi pada  aplikasi. Flowchart proses  aplikasi  ditunjukan dalam gambar 3.2
start Image tekstur warna
Konversi ke citra tekstur grayscale Image tekstur grayscale Perhitungan histogram citra grayscale Hasil hitung histogram citra grayscale Perhitungan ciri citra
tekstur:
Mean, variance, skewness, kurtosis, entropy Nilai perhitungan ciri tekstur citra Perhitungan jarak dengan K-NN Keputusan penyakit end
Gambar 3.2 Perancangan Sistem
Berdasarkan  Gambar  3.2  langkah  Perancangan Sistem pada aplikasi untuk identifikasi penyakit kulit berdasarkan tekstur kulit manusia yaitu:
1. Mulai Merupakan tahapan awal proses identifikasi kulit manusia.
2. Input data
Merupakan proses input penyakit kulit.
3. RGB to Grayscale Pada RGB to Grayscale merupakan proses mengubah warna menjadi warna keabuhan menjadi nilai keabuhan.
4. Grayscale Pada grayscale nilai keabuhan untuk menentukan
histogram keabuhan.
5. Nilai perhitungan ekstraksi ciri statistik.
Ciri yang telah diekstrak kemudian digunakan sebagai parameter/nilai  masukan untuk membedakan antara objek satu dengan lainnya pada tahapan identifikasi/klasifikasi.
6. Perhitungan jarak dengan K-NN Menghitung sekumpulan data berdasarkan data yang sudah terklasifikasikan sebelumnya.
7. Keputusan penyakit Hasil perhitungan merupakan output dari hasil identifikasi penyakit kulit.
8. Selesai Merupakan akhir dari proses identifikasi penyakit
kulit. 3.3 Perencangan Antarmuka Perancangan antarnuka bertujuan untuk
memberikan gambaran bagaimana tampilan keseluruhan  pada  sistem  identifikasi  penyakit  kulit manusia berdasarkan tekstur kulit manusia.
1. Tampilan Menu Utama
Tampilan menu utama merupakan tampilan yang digunakan memproses identifikasi ,seperti pada Gambar 3.4
Gambar 3.4 Tampilan Menu Utama

## 4. IMPLEMENTASI SISTEM
Implementasi  sistem  adalah  proses  penerapan rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  manjadi  suatu aplikasi yang bisa berjalan.
4.1 Tampilan Menu Utama Tampilan menu utama merupakan tampilan dari implementasi ekstraksi ciri statistik untuk identifikasi penyakit  kulit  berdasarkan  tekstur  kulit  manusia, seperti pada Gambar 4.4 :
Berdasarkan  menu  utama  terdapat  beberapa  button sebagai berikut:
1. Menu Input Data
Input  data  merupakan  pengambilan  gambar yang akan diproses ke dalam aplikasi dengan button, pada Gambar 4.1 sebagai berikut:
Gambar 4.1 Button Input
2. Proses Gambar
Proses  data  merupakan  memproses  gambar  asli menjadi  gambar  grayscale  dan  histogram  gambar dengan button, pada Gambar 4.2 sebagai berikut:
Gambar 4.2 Button Proses Gambar
3. Proses Data
Proses  data  merupakan  hasil  nilai  Mean, Variabel,  Skewness,  Kurtosius,  Entropy  kemudian disimpan ke dalam database,seperti pada Gambar 4.3 sebagai berikut:
Gambar 4.3 Button Proses Data
Gambar 4.4 Tampilan Menu Utama

## 4.2 Tampilan Menu Input Data
Tampilan  Input  Data  merupakan  pengambilan citra  yang  akan  diuji  dan  diinputkan  ke  tempat  yang sudah  disediakan  terlebih  dahulu,  seperti  pada Gambar 4.5 berikut:
Gambar 4.5 Tampilan Input Data
4.3 Tampilan Menu Proses Gambar Tampilan
Proses Gambar merupakan memproses  gambar  asli  kemudian  dijadikan  gambar grayscale  untuk  menampilkan  nilai  histogram  dan nilai  dari  Mean,  Variabel,  Skewness,  Kurtosius, Entropy ,seperti pada Gambar 4.6 berikut:
Gambar 4.6 Tampilan Proses Gambar

## 4.4 Tampilan Menu Proses Data
Tampilan  Proses  Data  merupakan  meyimpanan data  ke  dalam  database.  Keterangan  Data  berhasil disimpan seperti pada gambar 4.7 berikut:
Gambar 4.7 Simpan Data
Proses  menampilkan  hasil  identifikasi,  seperti  pada Gambar 4.8 berikut:

## 4.5 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  adalah  pengujian  bagaimana implementasi ekstraksi ciri statistik untuk identifikasi penyakit  kulit  berdasarkan  tekstur  kulit  manusia  ini berjalan  sesuai  dengan  rancangan  sistem  yang  telah dibuat.
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  apakah  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem implementasi ekstraksi ciri statistik untuk identifikasi penyakit  kulit  berdasarkan  tekstur  kulit  manusia berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Hasil  pengujian fungsional sistem ditunjukkan pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Fungsional Sistem
No Menu Penerapan Hasil Sukses Gagal 1 Ambil gambar √ 2 Proses √ 3 Memunculkan grayscale √ 4 Memunculkan histrogram √ 5 Memunculkan nilai ekstraksi ciri √ 6 Menyimpan nilai ekstraksi ciri ke dalam database √ 7 Memunculkan hasil pada label √ Sukes (%) =7:7x100% =100% Gagal (%) =0:7x100% =0% Dari hasil pengujian fungsional sistem menunjukkan  bahwa  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem ini berjalan 100%.
Pengujian Sistem Operasi Pada  tahapan  pengujian  aplikasi  bagian desktop dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  sistem operasi. Dimana pengujian dilakukan untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  dalam  bagian desktop. Dan berikut ini adalah tabel  hasil pengujian dari  pembuatan  aplikasi  menggunakan  beberapa sistem operasi yang ditunjukkan pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Hasil Pengujian Sistem Operasi
Proses Hasil Windows 7 Windows 8 Windows 10 Tampilan Aplikasi √ √ √ Input Gambar √ √ √ Proses Input Gambar √ √ √ Proses Data Ekstraksi Ciri √ √ √ Menyimpan data ke dalam database √ √ √ Menghitung data dari dalam database √ √ √ Menampilan penyakit data √ √ √
Keterangan :
√ : sesuai x : tidak sesuai
Pada hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan  3  sistem  operasi  yang  berbeda,  semua tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan  100% pada  3  sistem  operasi  yaitu  Windows  7  ,Windows  8 dan Windows 10.
Pengujian Metode Contoh Penyakit Bisul: Penyelesaian menggunakan metode ekstraksi ciri statistik. a. Mean Maen = Round(((a*abu2)/b,2)
Maen =
Mean= 23763/88640
Mean= 0.27
b. Variance
Variance = Round (((abu2)^2*a/b-1),2) Variance = ((89) 2 * 387)/(88640-1) Variance = 2114907/88639 Variance = 23.86 c. Sqr
Sqr = Round (1/variance*(((abu2-mean)^2*ha)
Sqr = 1/23,86 *(89-0.27) 2 * 888
Sqr = (88.73) 2 / 23.86 * 888
Sqr = 6991235.4552
d. Skew Skew = Round (((abu2-mean)*3*a/b(sqr*3)),2) Skew = (89- 0.27)*3*(267/88640)*(6991235.4552*3) Skew = 88.73*0.003012*20973706.3656 Skew = 16815968.583146700768
e. Kurt Kurt  = Round (((abu2-mean)*4*(a/b)*sqr*4)),2)
Kurt = (89-
0.27)*4*(267/88640)*(6991235.4552*4) Kurt = 88.73*4*0.003012*27964941.8208
Kurt = 29895055.259
f. Entropy Ent = round ((a*log(abu2*2))/b),2)
Ent = 267 *log (89*2)/88640 Ent = 267 *log(178) / 88640 Ent = 267 * 2.25042 / 88640 Ent = 600.75 / 88640 Ent = 0.007 Gambar 4.9 menunjukkan hasil perhitungan pada nilai keabuhan dan histogram yang digunakan pada aplikasi sebagai berikut:
Gambar 4.9 Hasil Program
Presentase kesamaan: Hasil Hitung manual: Mean = 0.27 Variance = 23.86 Sqr = 6991235.4552 Skew = 16815968.583146700768 Kurt = 29895055.259 Entropy = 0.007 Hasil hitung aplikasi : Mean = 0.27 Variabel = 23.86 Skewnew = 0 Kurtosis = 0 Entropy = 0.02 Sehingga, Mean =
Variance =
Skewnew =
Kurt =
7
Entropy =

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  pengujian  dan  analisis  maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Proses  implementasi  penyakit  kulit  manusia dapat  dilakukan  dengan  mengekstrak  ciri  tekstur penyakit kulit.
2. Proses ekstraksi  ciri  statistik dilakukan  dengan melakukan  konversi  citra  ke grayscale, dan dilakukan  proses  histrogram  tingkat  keabuhan dan  dapat  dihitung  nilai mean,  variance, skewness, kurtosis dan entropy.
3. Mendapatkan  tingkat  akurasi  75%  dan  tingkat keberhasilan  pengujian  fungsional  mencapai 100%
4. Dari hasil perhitungan sistem dan perhitungan manual maka  didapatkan  error  sebesar  -0.933  dari  nilai entropy.
5. Pengujian  aplikasi  mendapatkan  hasil  citra  yang salah  50  gambar  dan  hasil  citra  yang  benar  15 gambar.
6. Nilai    persentase  kebenaran  23.08  %  dan persentase kesalahan 76,92 %.
7. Dari  proses  mencari  proses  grayscale,  proses histogram  dan  proses  mencari  nilai  Mean, Varience, Skewnew, Kurtosis, Entropy menggunakan  ukuran  gambar  lebih  dari  500  x 600 pixel membutuhkan waktu 3 – 5 detik.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  di  berikan  untuk penyempurnaan dan pengembangan adalah:
1. Proses pengembangan klasifikasi dapat mengembangkan kelas penyakit pada sistem pendeteksian penyakit  kulit mencakup  kelas  yang  lebih  banyak  agar  sistem  dapat mengenali  berbagai  variasi  data  pada  masing-masing kelas penyakit kulit.
2. Proses klasifikasi bisa menggunakan metode Gray Level Cooccurence  Matrix  (GLCM) dengan  matriks kookurensi, yaitu matrik antara yang merepresentasikan hubungan antar ketetangaan antar piksel dalam citra.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdul Kodir dan  Ardhi  Susanto  (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi [2] Agung Radistya Putra,  Achmad  Rizal,  M.
Syahrul Mubarok (2012). KLARIFIKASI KANKER  USUS  BESAR  MENGGUNAKAN METODE GLCM DAN JUST
BACKPROPAGATION. Jurnal  Elektro,  Vol.  5, No.2, oktober 2013:125-132
[3] Dyah Norma Maharsi,  Junarto  Halomoan,  Ratri Dwi  Atmaja  (2015). KLASIFIKASI  SERAT MIRING PADA KAYU MENGGUNAKAN EKSTRAKSI  CIRI  STATISTIK  BERDASARKAN PADA PENGOLAHAN CITRA.
[4] Goodheart ,  H.  P.  (2013). Diagnosis  fotografik dan penatalaksanaan penyakit kulit.
[5] Hastuti, Maharani T, Widodo, Agus W & Dewi, Candra  (2018). Identifikasi  Kondisi  Kesehatan Ayam  Petelur  Berdasarkan  Ciri  Warna  HSV dan  Gray  Level  Cooccurence  Matrix  (GLCM) Pada  Citra  Jengger  Dengan  Klasifikasi  K- Nearest Neighbour.
[6] Rullist,  Y.,  Irawan,  B.,  &  Osmond,  A.  B. (2015). Aplikasi Identifikasi Motif Batik Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Fitur  Gray Level  Co-Occurrance  Matrix  (GLCM)  Berbasis Android.
[7] Saifudin,  A.  F.,  &  Fadlil,  A.  (2015). SISTEM IDENTIFIKASI  CITRA  KAYU  BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY  LEVEL COOCURRENCE  MATRIX  (GLCM)  DENGAN KLASIFIKASI  JARAK  EUCLIDEAN . Jurnal Ilmiah SINERGI , 19 (3), 181-186.
[8] Sari,  I.  P.  (2016). Perancangan  dan  Simulasi Deteksi  Penyakit  Tanaman  Jagung  Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode
Color Moments dan GLCM . Prosiding SENIATI , (Book-2).