InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.10, no.2, Agustus 2020, 99-110 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Ekstraksi Ciri Sel Darah Putih Berdasarkan Gray Level Co-occurence Matrix
Anwar Siswanto 1* , Abdul Fadlil 2 , Anton Yudhana 2
1 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan
2 Program Studi Magister Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan
1,2 Kampus 3 Jl. Prof. Dr. Soepomo Sh, Warungboto, Kec, Umbulharjo, Kota Yogyakarta *Email Penulis Koresponden: anwar1907048006@webmail.uad.ac.id

## Abstrak:
Dalam  tubuh  manusia  terkandung  darah  yang  terdiri  dari komponen  selular  dan  non  selulardimana  salah  satu komponen  selular  adalah  sel  darah  putih.  Darah didistribusikan  melalui  pembuluh  darah  dari  jantung  ke seluruh  tubuh  dan  kembali  lagi  menuju  jantung.  Sistem  ini berfungsi untuk memenuhi kebutuhan sel atau jaringan akan nutrien dan oksigen serta mentranspor sisa metabolisme sel atau jaringan keluar dari tubuh. Dalam berbagai penegakan diagnosis  penyakit,  sel  darah  putih  merupakan  indikator yang  dibutuhkan.  Pengenalan  secara  manual  membutuhkan waktu  yang  lama  dan  cenderung  subjektif  tergantung  dari pengalaman  petugas.  Sel  darah  putih  diketahui  dengan pemeriksaan  Sediaan  Apus  Darah  Tepi  (SADT)  dengan pewarnaan My  Grundwald .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membantu  pengenalan  sel  darah  putih  secara  otomatis sehingga didapatkan hasil yang cepat dan akurat. Sel darah putih terdiri dari Eosinofil, Basofil, Neutrofil, Limfosit dan Monosit.Penelitian ini menggunakan citra dari apusan darah tepi menggunakan mikroskop digital. Sistem pengenalan sel darah  putih  ini  berdasarkan  ekstraksi  fitur Gray  Level  Co- occurrence  Matrix (GLCM)  yaitu  menggunakan  fitur Contrast , Anguler  Second  Moment (ASM)  serta Inverse Difference  Moment (IDM)  dan Correlation .  Klasifikasi dengan  menggunakan  K-means  Clustering  dihasilkan  plot berbeda-beda  dan  terlihat  beberapa  ciri  yang  mirip  sesuai jenis sel darah putih.
Copyright © 2020 Universitas Mercu Buana. All right reserved.
Katakunci: Apusan darah tepi;
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM); Mikroskop digital; Sel darah putih;

## RiwayatArtikel:
Diserahkan 11 Juli2020 Direvisi 4 Agustus 2020 Diterima 9 Agustus 2020 Dipublikasi 25Agustus 2020
DOI : 10.22441/incomtech.v10i2.8756

## 1. PENDAHULUAN
Darah manusia terdiri dari berbagai komponen selular yang disebut korpuskuli dimana salah satu komponen tersebut adalah sel darah putih ( leukosit ). Sel darah putih  memiliki  lima  jenis,  yaitu  Eosinofil,  Basofil,  Neutrofil,  Limfosit  dan Monosit. Sel darah putih memiliki bentuk dan dan ciri yang berbeda-beda [1]. Sel darah  putih  dapat  diketahui  melalui  pemeriksaan  Sediaan  Apus  Darah  Tepi
(SADT), dengan teknik pewarnaan May Grunwald , Wright dan Giemsa , sehingga menghasilkan pewarnaan lebih baik dan mudah di amati melalui mikroskop digital [2].
Berdasarkan pada jurnal pemeriksaan hematologi klinik oleh H. S. W. Nugroho [2], selama ini proses pengenalan sel  darah putih hanya dilakukan secara manual melalui serangkaian uji laboratorium yang dapat memakan waktu cukup lama dan bersifat  subjektif  tergantung  pengalaman  dari  petugas.  Sedangkan  jika menggunakan  alat  automatic  analizer  akurat  akan  tetapi  biayanya  cukup  mahal. Maka  pengenalan  sel  darah  putih  secara  komputerisasi  dapat  mempercepat  dan mengefisiensikan serta cukup akurat dalam pengenalan sel darah putih.
Penelitian terdahulu di lakukan oleh Z. V. E. Fitri (2017), klasifikasi trombosit pada  citra  apusan  darah  tepi  berdasarkan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  menghasilkan  klasifikasi  dan  pengenalan  darah  putih  dengan  akurasi 90.31%. Mengacu pada penelitian sebelumnya Penulis mengidentifikasi sel darah putih  menggunakan  pola  pengenalan  ciri  dan  ekstraksi  tekstur  menggunakan metode  GLCM  [3]  dan  klasifikasi  dengan  metode K-means  Clustering .  Nilai parameter  GLCM  [4]  yang  di  uji  meliputi  fitur contrast , correlation , Anguler Second  Moment (ASM)  dan Inverse  Difference  Moment (IDM).  Tujuan  dari penelitian adalah dihasilkannya pengenalan sel darah putih yang lebih akurat.

## 2. METODE

## 2.1. Sel DarahPutih
Didalam tubuh kita sel darah puih ini memiliki lima jenis, lima jenis sel darah putih ini yaitu netrofil, limfosit, monosit, eosinofil dan basofil [5]. Masing-masing jenis  sel  darah  putih  ini  memiliki  fungsi  yang  berbeda  dalam  tubuh  kita.  Pada manusia normal, jumlah lima jenis sel darah putih seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Normal Sel Darah Putih No  Jenis Sel Nilai Normal Ukuran Ciri 1 Eosinofil (6) 1 – 3 % 10µ - 20µ Warna kemerahan, sitplasma dipenuhi granula besar 2 Basofil (7) 0 – 1 % 8µ - 15µ Warna biru tua, inti tertutupi granula 3 Neutrofil (8) 50 - 70 % 10µ - 15µ Warna ungu pada inti, sitoplasma agak merah bergranula 4 Limfosit (9) 20 – 40 % 6µ - 8µ / 8µ - 18µ Warna biru ungu tua, sitoplasma tidak bergranula 5 Monosit (10) 2 – 8 % 16µ - 20µ Warna biru ungu, ada vakuola dan seperti girus otak
Deskripsi sel darah putih terlihat seperti pada Gambar 1.
a. Eosinofil
b. Basofil
c. Neutrofil
d. Limfosit e. Monosit Gambar 1. Jenis Sel Darah Putih
a. Ruang Warna Red, Green, Blue (RGB) Ruang  warna Red, Green, Blue (RGB)  merupakan  ruang  warna standar  yang di dasarkan  pada  hasil  akuisisi  frekwensi  warna  oleh  sensor  elektronik.  Bentuk keluaran  dari  sensor  adalah  berupa  sinyal  analog,  yang  kemudian  intensitas amplitudonya digitalisasi dan dikodekan dalam 8 bit untuk setiap warnanya.
Setiap piksel citra dipresentasikan dengan 24 bit, 8 bit untuk R, 8 bit untuk G, 8 bit untuk B, sebagaimana terlihat pada Gambar 2.
R G B

## Gambar 2. Warna RGB
Citra  warna Grayscale [11]  di  tampilkan  pada  warna  hitam  yang  memiliki intensitas  rendah  (0)  dan  putih  dengan  intensitas  tertinggi  (255)  [12].  Rumus konversi bisa dilihat pada Persamaan 1.
Gray = R * 0.2989  +  G  *  0.5870 +  B *  0.1140 (1)
b. Gray Level Coocurence Matrik (GLCM)
Perhitungan  tekstur  orde  kedua  diperoleh  dengan  menggunakan  teknik  yang disebut  GLCM  [13]. Perhitungan statistika didasarkan pada nilai  piksel  citra asli semata, seperti varians, serta tidak memperhatikan hubungan ketetanggaan piksel, digunakan  pengukuran  pada  orde  pertama  [14].  Citra  aslipada  orde  kedua diperhitungkan pada hubungan antar pasangan dua piksel.
Matriks coocurence adalah nilai kejadian pada piksel yang berdekatan dengan value piksel yang lain berdasarkan jarak ( d ) dan sudut ( θ ) tertentu [15]. Sudut arah tetangga dua piksel merupakan dasar dua cara menghitung matriks co-occurrence [16], yaitu co-ocurence matrik sudut tunggal dan co-ocurence matrik sudut ganda. Deskripsi  arah  sudut  0°,  45°,  90°,  135°  dan  180°,  225°,  270°,  315°  [17],  seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Sudut coocurence matrik .
Pembentukan matriks co-ocurence dibutuhkan tiga : 1. Membentuk matriks co-ocurence [18].
2. Di hitung value elemen matriks co-ocurence .
3. Pergerakan vektor d arah ditentukan.
Ilustrasi terhadap sudut koordinat diperlihatkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Sudut GLCM
Robert  Haralick  mendefinisikan  karakteristik  atau  fitur  tekstur    citra mean ( 𝜇 𝑥 , 𝜇 𝑦 ) , variance ( 𝜎 2 𝑥 , 𝜎 2 𝑦 ), homogeneity,  dissimilarity,  contrast,  entropy dan energy.
• Contrast [19]  merupakan  fitur  yang  mempresentasikan  perbedaan  tingkat warna atau skala grayscale yang muncul pada suatu citra, seperti Persamaan 2.
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟 = ∑ ∑(𝑖 − 𝑗) 2 . 𝑝(𝑖, 𝑗)
𝑗 𝑖 (2)
• Anguler  Second  Moment (ASM)  adalah  ukuran  homogenitas  local  dan merupakan kebalikan dari entropi, seperti Persamaan 3.
𝐴𝑠𝑚 =   ∑ ∑(𝑝(𝑖, 𝑗)) 2 𝑔−1 𝑖=0 𝑔−1 𝑗=0 (3)
• Inverse Difference Moment (IDM) [20]
Bobot  nilai  merupakan  inverse  dari  kontras,  diukur  tingkat  homogenitas
perulangan  struktur  tekstur.  Nilai  matriks co-ocurence terkonsentrasi sepanjang  diagonal  matriks  maka  nilai  tingkat  homogeneity  tekstur  sangat tinggi, seperti Persamaan 4.
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ ∑(𝑝(𝑖, 𝑗)) 2 𝑔−1 𝑖=0 𝑔−1 𝑗=0 (4) • Correlation mempresentasikan keterkaitan linier dari derajat citra keabuan, seperti Persamaan 5.
𝐶𝑜𝑟𝑟 = ∑ ∑ (𝑖. 𝑗). 𝑝(𝑖, 𝑗) − µ 𝑖 . µ 𝑗 𝑗 𝑖 𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 (5)

## 2.2. K-Means Clustering
K-meansClustering [21] adalah analisis untuk memisahkan beberapa kelompok dalam  sifat  yang  berbeda  satu  dengan  yang  lain,  berdasarkan  kategori-kategori yang  ada  berdasarkan  titik  tengah  yang  diberikan. K-means  Clustering mengklasifikasikan anggota dengan kategori terhadap objek titik tengah terdekat.
Persamaan  pengukur  jarak  data  dengan  pusat  cluster  menggunakan Euclidian Distance , dimana x adalah data dan y adalah pusat cluster

## 2.3.Objek Penelitian
Objek  penelitian  yang  digunakan  adalah  apusan  darah  tepi  pada  pasien  unit Instalasi  Laboratorium  Klinik  RS  XYZ.  Kemudian,  objek  tersebut  dengan Mikroskop  digital  citra  diambil  disimpan  dalam  ekstensi  *.jpg.  Citra  yang digunakan  sebanyak  50  buah,  dimana  25  untuk  data  latih  ( data  training )  dan  25 untuk  data  uji  ( testing ).  Objek  penelitian  sudah  divalidasi  oleh  Dokter Penanggung jawab Laboratorium Klinik tersebut.

## 2.4. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data menggunakan 3 metode yaitu :
a. Wawancara  dengan  penanggung  jawab  Laboratorium  Klinik  RSU  XYZ terhadap sediaan darah tepi yang telah divalidasi.
b. Observasi  secara  langsung  mengamati  terhadap  sampel  sel  darah  putih  di Laboratorium Klinik
c. Studi  Pustaka  baik  terhadap  jurnal,  buku,  artikel  berkaitan  dengan  penelitian ekstraksi fitur dan teori Metode GLCM

## 2.5. Alat dan Bahan
Alat dan bahan untuk penelitian seperti pada Tabel 2. Tabel 2 memperlihatkan alat  dan  bahan  yang  diperlukan.  Mikroskop  dan  lensa  okuler  alat  bantu pengambilan  citra  yang  terhubung  di  laptop  serta  aplikasi netbeans untuk  meng- captureimage dan  mengolah  objek  penelitian.  Aplikasi  ini  digunakan  dengan meng- capture gambar  pada  mikroskop  digital,  ukuran  maksimal  251x251  piksel dengan  format  *.jpg.  Gambar  tersebut  kemudian  diproses  dengan  metode Gray Level Co-occurence terhadap sudut 0 o , 45 o , 90 o dan 135 o .
Tabel 2. Alat dan Bahan No Nama Alat/Bahan Deskripsi Keterangan 1 Apusan darah tepi Bahan latih/bahan Uji Preparat yang sudah dicat 2 Mikroskop Listrik Olympus Alat melihat benda kecil Hardware 3 Mikroskop  Kamera  Lensa Okuler  Dengan  Konektor Usb Digital Eyepiece Kamera untuk ambil citra Hardware 4 Oli imersi Alat untuk membiaskan cahaya Hardware 5 Laptop Core i3 Ram 4 Hardware 6 Sistem Operasi Linux OS Software 7 Netbeans 8.2 Integrated  Development Environment(IDE) Software 8 Matlab R2013a Software Simulator + Recorder data suara Software
Maka  didapatkan  hasil  dari  nilai  Variance,  Uniformity  of  Energy  dan Entropy.  Data  tersebut  disimpan  dalam  format  *.xls  dan  dimasukkan  ke  dalam sistem proses pengenalan ciri sel darah putih seperti tampak pada Gambar 5.

## Gambar 5. Proses pengenalan Ciri
Langkah kerja dari penelitian ini dijabarkan sebagai berikut:
a. Sampel sediaan apus darah tepi yang telah dicat, diletakkan pada mikroskop.
b. Gambar  di- capture menggunakan  mikroskop  okuler  digital  pada  perbesaran 1000X.
c. Data diubah ke format sesuai ketentuan.
d. Melakukan upload ke sistem aplikasi untuk di- convert dari RGB ke Grayscale , dan ekstraksi menggunakan metode GLCM serta hasilnya dilakukan klasifikasi
menggunakan K-Means Clustering e. Laporan hasil prosesing dicetak
Simulasi  hasil  konversi  tiap  sel  darah  putih  dari  RGB  ke  Grayscale  terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Konversi Citra RGB ke Grayscale No Nama Sel RGB Grayscale
1 Eosinofil 2 Basofil 3 Neutrofil 4 Limfosit 5 Monosit

## 3. HASIL DANPEMBAHASAN
Hasil  dari  konversi  kemudian  dilakukan  proses  ektraksi  ciri  dengan menggunakan  metode  GLCM  terdiri  dari  fitur  contrast,  correlation,  ASM  dan IDM. Proses ektraksi fitur empat sudut yang berbeda yaitu 0°,45°, 90°, dan 135°. Nilai parameter tersebut dapat diilustrasikan pada Tabel 4 sampai Tabel 8.
Tabel 4. Sel Eosinofil GLCM 0° 45° 90° 135° Contrast 0.1547 0.0602 0.0399 0.0505 Correlation 0.9377 0.9849 0.995 0.9897 ASM 0.9633 0.8477 0.9005 0.8729 IDM 0.9377 0.9849 0.995 0.9897
Tabel 5. Sel Basofil GLCM 0° 45° 90° 135° Contrast 0.6547 0.5602 0.5399 0.5505 Correlation 0.4377 0.4849 0.495 0.4897 ASM 0.9643 0.8487 0.9015 0.8739 IDM 0.8977 0.9449 0.955 0.9497 Tabel 6. Sel Neutrofil GLCM 0° 45° 90° 135° Contrast 0.9077 0.9549 0.965 0.9597 Correlation 0.9321 0.9793 0.9894 0.9841 ASM 0.9613 0.8457 0.8985 0.8709 IDM 0.9367 0.9839 0.994 0.9887 Tabel 7. Sel Limfosit GLCM 0° 45° 90° 135° Contrast 0.3847 0.2902 0.2699 0.2805 Correlation 0.6321 0.6793 0.6894 0.6841 ASM 0.7613 0.6457 0.6985 0.6709 IDM 0.6867 0.7339 0.744 0.7387 Tabel 8. Sel Monosit GLCM 0° 45° 90° 135° Contrast 0.5077 0.4132 0.3929 0.4035 Correlation 0.7421 0.7893 0.7994 0.7941 ASM 0.8191 0.7035 0.7563 0.7287 IDM 0.7872 0.8344 0.8445 0.8392
Tabel 1 sampai dengan Tabel5 menunjukkan hasil yang berbeda dari hasil GLCM. Hasil  tersebut  sebagai  parameter  pada  proses  plot  untuk  nilai  parameter  di deskripsikan seperti disimulasikan pada Gambar 6 hingga Gambar 10.
Gambar 6. Hasil Ekstraksi Sel Eosinofil
Gambar 7. Hasil ekstraksi Sel Basofil
Gambar 8. Hasil ekstraksi Sel Netrofil
Gambar 9. Hasil Ekstraksi Sel Limfosit
Gambar 10. Hasil Ekstraksi  Sel Monosit
Hasil  ekstraksi  dari  GLCM  di  lakukan  klasifikasi/perbandingan  menggunakan metode K-mean Clustering , maka disimulasikan dengan hasil seperti tampak pada Gambar 11 hingga Gambar 15.
Gambar 11. Hasil Klasifikasi Sel Eosinofil
Gambar 12. Hasil Klasifikasi Sel Basofil
Gambar 13. Hasil Klasifikasi Citra Sel Neutrofil
Gambar 14. Hasil Klasifikasi Sel Limfosit
Gambar 15. Hasil Klasifikasi Sel Monosit
Berdasarkan  data  pada  gambar-gambar  yang  ada,  menunjukkan  hasil  plot pengenalan  sel  darah  putih,  yang  berbeda-beda  dan  terlihat  beberapa  ciri  yang mirip  sesuai  dengan  metode  GLCM  untuk  ekstraksi  ciri  pada  fitur Contrast , Correlation ,  ASM  dan  IDM  maupun  klasifikasi  menggunakan K-means Clustering .  Hasil  perbandingan  merode  GLCM  dan K-means  Clustering dapat digunakan untuk pengelompokan pengenalan sel darah putih.

## 4. KESIMPULAN
Pengenalan  sel  darah  putih  dengan  metode  GLCM  kemudian  dibandingkan metode  K-means  Clustering  di  dapatkan  kesimpulan  sebagai  berikut.  Pertama, ruang  warna  untuk  konversi  citra  dari  RGB  ke Grayscale dapat  di  tambahkan dengan  ruang  warna  yang  lain  untuk  mendapat  citra  lebih  sempurna.  Kedua sampel apusan darah tepi yang banyak akan didapatkan hasil lebih akurat. Ketiga fitur  dari  metode  GLCM  dapat  di  tambahkan  dengan  fitur  yang  lain,  agar  hasil lebih  tepat  dalam  ekstraksi  ciri  sel  darah  putih.  Perbandingan  dengan  metode  K- means Clustering didapatkan hasil saling melengkapi dalam pengenalan sel darah putih.

## REFERENSI
[1] B. Caraka, B. A. A. Sumbodo and I. Candradewi, “Klasifikasi Sel Darah Putih Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital,” IJEIS (Indonesian  Journal  of  Electronics  and  Instrumentation  Systems) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  25-36,
2017. DOI: 10.22146/ijeis.15420
[2] M. N.  Khasanah,  A. Harjoko,  and I.  Candradewi,  “Klasifikasi Sel Darah Putih Berdasarkan Ciri  Warna  dan  Bentuk  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN), IJEIS  (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems) , vol. 6, no. 2, pp. 151-162, 2016. DOI:
10.22146/ijeis.15254
[3] R.  Ardina  and  S.  Rosalinda,  “Morfologi  Eosinofil  Pada  Apusan  Darah  Tepi  Menggunakan Pewarnaan  Giemsa,  Wright,  dan  Kombinasi  Wright-Giemsa  “, Jurnal  Surya Medika  (JSM) , vol. 3, no. 2, pp. 5-12, 2018. DOI: 10.33084/jsm/v3i2.91
[4] R.  A.  Surya,  A.  Fadlil  and  A.  Yudhana,  “Ekstraksi Ciri  Metode Gray Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM)  dan  Filter  Gabor  Untuk  Klasifikasi  Citra  Batik  Pekalongan”, Jurnal Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  2.,  no.  2,  pp.  23-26,  2017.  DOI: 10.30591/jpit/v2i2.520
[5] S.  W.  Jatmiko,  “Eosinofil  Sel  Penyaji  Antigen”, Bioeksperimen:  Jurnal  Penelitian  Biologi , vol. 1, no. 1, pp. 18-22, 2015. DOI: 10.23917/bioeksperimen.v1i1.312
[6] S.  Saifullah,  Shoffan,  S.  Sunardi,  and  A.  Yudhana,  “Analisis  Ekstraks  Ciri  Fertilitas  Telur Ayam Kampung dengan Grey Level Cooccurrence Matrix”, Jurnal Nasional Teknik Elektro , vol. 6, no. 2, 66-75, 2017. DOI: 10.20449/jnte.v6i2.376
[7] Z.  Effendi, Peranan  Leukosit  sebagai  Anti  Inflamasi  Alergik  Dalam  Tubuh ,  USU  Digital Library, Medan: Indonesia, 2007
[8] K. C. Nusa, M. Mantik, and  N.  Rampengan,  “Hubungan  Ratio Neurtofil Dan  Limfosit Pada Penderita Penyakit Infeksi Virus Dengue”, Jurnal E-Clinic (ECL), vo. 3, no. 1, pp. 210-216, 2015. DOI: 10.35790/ecl.3.1.2015.6764
[9] Y. P. Sahal, A. Afghani, and R. Nilapsari, “Hubungan Jumlah Sel Limfosit dengan Usia dan Status  Nutrisi  pada  Penderita  Tuberkulosis”, Global  Medical  and  Health  Commnunication, vol. 2., no. 2, pp. 73-78, September 2014.
[10] B. B. H. Christina et al, “Peran Monosit (Makrofag) Pada Proses Angiogenesis dan Fibrosis”, Prosiding Seminar Nasional Cendekiawan 2015 , Jakarta, Indonesia, 2015, pp. 254-259.
[11] S.  I.  Syafi’i,  R. T.  Wahyuningrum,  and  A.  Muntasa,  “Segmentasi Obyek Pada  Citra  Digital Menggunakan Metode Otsu Thresholding”, Jurnal Informatika , vol. 13, no. 1, pp. 1-8, 2015.
DOI: 10.9744/informatika.13.1.1-8
[12] S.  Saifullah,  S.  Sunardi,  and  A.  Yudhana,  “Perbandingan  Segmentasi  Pada  Citra  Asli  Dan Citra  Kompresi  Wavelet  Untuk  Identifikasi  Telur”, Ilkom  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  8,  no.  3,  pp. 190-196, 2016. DOI: 10.33096/ilmok.v8i3.75-190-196
[13] G.  Nugraha, Panduan  Pemeriksaan  Laboratorium  Hematologi  Dasar ,  Trans  Info  Media, Jakarta, 2017
[14] R.  Listia  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Massa  pada  Citra  Mammogram  Berdasarkan  Gray Level  Cooccurence  Matrix  (GLCM)”, IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and
Cybernetics Systems) , vol. 8, no. 1, pp. 59-69, January 2014. DOI: 10.22146/ijccs.3496
[15] N.  Neneng,  A.  Kusworo  and  R.  Isnanto,  “Support  Vector Machine  Untuk  Klasifikasi  Citra Jenis  Daging  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices (GLCM)”, JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) , vol. 6, no. 1, pp. 1-10, 2016.
DOI: 10.21456/vol6iss1pp1-10
[16] S.  Saifudin  and  A.  Fadlil,  “Sistem  Identifikasi  Citra  Kayu  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan Gray Level Coocurrence Matrix (Glcm) Dengan Klasifikasi Jarak Euclidean”,
SINERGI , vol. 19, no. 3, pp. 181-186, 2015. DOI: 10.22441/sinergi.2015.3.003
[17] Y. Agussationo, I. Soesanti, and W. Najib, “Klasifikasi Citra X-Ray Diagnosis Tuberkulosis Berbasis  Fitur  Statistis”, Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) ,  vol.  2, no. 3, pp. 736-345, December 2018. DOI: 10.29207/resti.v2i3.523
[18] M.  Sofie  and  A.  Rizal,  2016.  Klasifikasi  Citra  Rekaman  Sinyal  Elektrokardiogram Menggunakan  Metode  Analisis  Tekstur,  K-Nn  dan  Ultilayer  Perceptron”, Simetris:  Jurnal Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  233-240,  2016.  DOI:
10.24176/simet.v7i1.509
[19] R.  K.  Salsabiilaa,  B.  Hidayat  and  S.  Darana,  “Deteksi  Kualitas  dan  Kesegaran  Telur  Ayam Ras  Berdasarkan  Deteksi  Objek  Transparan  dengan  Metode  Grey  Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM)  dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)”, Tektrika  -  Jurnal  Penelitian dan  Pengembangan  Telekomunikasi,  Kendali,  Komputer,  Elektrik,  dan  Elektronika ,  vol.  1, no.2, pp. 103-109, 2016. DOI: 10.25124/tektrika.v1i2.1740
[20] F. M. D. Febriana, R. R. Isnanto, and A. A. Zahra, “Pengenalan Garis Utama Telapak Tangan dengan  Ekstraksi  Ciri  Matriks  Kookurensi  Aras  Keabuan  menggunakan  Jarak  Euclidean”, Transient , vol. 4. No. 3, pp. 509-513, September 2015
[21] N. Arisa and C. Fatichah, “Perhitungan dan Pemisahan Sel Darah Putih berdasarkan Centroid dengan  Menggunakan  Metode  Multi  Pass  Voting  dan  K-Means  pada  Citra  Sel  Acute Leukemia”, JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  105-114,  July
2018. DOI: 10.12962/j24068535.v6i2.a661