APLIKASI MATRIK KOOKURANSI TINGKAT KEABUAN UNTUK ANALISA CITRA IKAN

## TENGGIRI
1) Muhammad Jumnahdi, 2) Masayu Anisah, 3) Sabilal Rasyad
1. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Bangka Belitung 2,3  Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya E-mail : muhd.jumnahdi@gmail.com E-mail : annisah05@gmail.com E-mail : sabyad_ok@yahoo.co.id
ABSTRAK Ikan tenggiri (Cybium commersoni) yang merupakan ikan yang banyak ditemukan diperairan  Indonesia  dengan  nilai  ekonomis  yang  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisa citra Citra ikan tenggiri dengan  sampel ikan 25 ekor yang memiliki panjang rata- rata 40cm dengan berat 250-300 gram diambil dalam kondisi segar dari Tempat Pelelangan Ikan yang  berada  di  desa  Kurau  dan  desa  Pantairebo  Pulau  Bangka.  Citra  ikan  diambil  dengan menggunakan  camera  digital  12Mpiksel.  Jangka  waktu  pengambilan  Citra  0  sampai  dengan  6 jam pertama, 6 jam kedua dan 6 jam ketiga. Citra dilewatkan pada filter RGB, yang kemudian diekstraksi  dengan  menggunakan  GLCM  yang  menghasilkan  rerata  Entropi  3.2039  untuk  ikan segar  sedangkan  untuk  ikan  tidak  segar  3,5714;  Energi  0,0531  untuk  ikan  segar  sedangkan untuk ikan tidak  segar sebesar 0,0053; kontras dihasilkan 63,6157 untuk ikan segar sedangkan ikan tidak segar sebesar 33,8951; Korelasi 0,5673 untuk ikan segar dan 0,7822 untuk ikan tidak segar homogenitas 0,2357 untuk ikan segar dan 0,1345 untuk ikan tidak segar.
Kata Kunci : Ikan Tenggiri, Citra,Tekstur, RGB,GLCM
ABSTRACT Mackerel fish (Cybium commersoni) which is a lot of fish found in the waters of Indonesia  with  high  economic  value.  This  study  aims  to  analyze  the  image  of  mackerel  fish with 25 fish tail that has an average length of 40cm with weight of 250-300 gram taken in fresh condition from Fish Auction Place located in Kurau village and Pantairebo village of Bangka Island.  The  image  of  the  fish  is  taken  by  using  12Mpiksel  digital  camera.  Image  retrieval period is 0 to 6 hours, 6 hours and 6 hours.  The image is passed to the RGB filter,  which is then extracted using GLCM resulting in a mean of Entropy 3.2039 for fresh fish while for fresh fish  3.5714;  Energy  0,0531  for  fresh  fish  while  for  fresh  fish  0,0053;  contrast  produced 63,6157 for fresh fish while fish not fresh equal to 33,8951; The correlation of 0.5673 for fresh fish and 0.7822 for fish is not fresh homogeneity 0.2357 for fresh fish and 0.1345 for non fresh fish.
Keywords: Mackerel Fish, Image, Texture, RGB, GLCM.
.

## PENDAHULUAN
Ikan tenggiri (Cybium commersoni) merupakan salah satu jenis ikan yang banyak terdapat di Perairan Indonesia dari hasil utama bagi para nelayan. Secara fisik ikan tenggiri mempunyai dua jenis daging yaitu daging merah (gelap) dan daging putih (terang), sedangkan secara kimia daging merah banyak mengandung lemak, glikogen dan vitamin dan untuk daging putih banyak terdapat protein [1],[8].
Ikan tenggiri tergolong kedalam famili Scombridae yang mempunyai bentuk memanjang, daging  kulit  yang  licin,  tidak  bersisik  kecuali  sisik-sisk  pada  gurat  sisi  yang  kecil-kecil,  sirip pungung  ada  dua,  letaknya  berdekatan  sekali  yang  depan  disokong  oleh  jari-jari  keras  yang
lemah sebanyak 16-17 buah, yang belakang disokomg oleh 3-4 jari-jari keras dan 13-14 jari-jari lunak.  Sirip  dubur  sama  besar  nya  dengan  sirip  punggung  yang  belakang,  dan  disebelah belakangnya  terdapat  sirip-sirip  tambahan  sebanyak  9-10  buah,  sama  seperti  pada  sirp punggung.  Sirip  ekor  cagak  dua  berlekuk  dalam  dengan  kedua  ujung  sirip-siripnya  yang panjang. Mulut nya lebar, rahang atas dan rahang bawah begerigi tajam dan kuat, langit-langit bergigi  kecil-kecil.  Warna  punggungnya  kebiru-biruan  seperti  perak.  Jenis  ikan  ini  tergolong pada ikan yang besar, panjang tubuhnya dapat sampai 150 cm [2].
Ikan  ini  termasuk  ikan  perenang  tercepat  dan  juga  termasuk  ikan  buas,  predator  dan karnivor.  Penyebarannya  terdapat  di  laut  Merah,  dekat  pantai  Timur  Afrika,  Laut-laut India, Malaysia, Indonesia dan sekitarnya yang banyak disukai orang-orang dan dipasar selain dijual segar  banyak  juga  yang  diasin  dan  dipindang  bahkan  ada  yang  dibuat  empek-empek  dan kerupuk  karena  dagingnya  yang  begitu  halus  dan  gurih  [2].  Propinsi  Bangka  Belitung merupakan propinsi penghasil ikan, dan jenis ikan yang popular diantaranya adalah tengiri [9].
Untuk  menjamin  kualitas  ikan,  banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  baik  secara  visualisasi fisik  ataupun  secara  kimia.  Metode  penentuan  kesegaran  ikan  secara  sensorik/organoleptik, merupakan  cara  yang  paling  sering  digunakan  dalam  praktek,  terutama  di  pabrik-pabrik pengolahan  ikan  karena  lebih  mudah  dan  lebih  cepat  dikerjakan,  tidak  memerlukan  banyak peralatan, serta murah. Dengan  menggunakan panelis/penguji yang telah terlatih dengan baik. Tolak  ukur  yang  dilihat  adalah  kenampakan,  warna,  citarasa/bau,  keadaan  jaringan, keseragaman[8].
Pengamatan biasanya dilakukan secara visual. Panelis akan memberikan skor (nilai) pada faktor-faktor  tersebut.  Makin  tinggi  skor  yang  diberikan,  berarti  kondisi  ikan  makin  segar. Kesulitan  pada  cara  ini  adalah  terletak  pada  pemberian  skor,  oleh  karena  itu  panelis  harus benar-benar sudah berpengalaman.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan secara visual dari citra ikan tenggiri mulai pada saat ikan masih segar hingga ikan tersebut tidak segar dengan menggunakan tektur dari matrik kookuransi.[3],[5],[6],[7].

## TINJAUAN PUSTAKA
Citra  ( Image )  atau  gambar  adalah  representasi  spasial  dari  suatu  objek  yang  sebenarnya dalam  bidang  dua  dimensi  yang  biasanya  ditulis  dalam  koordinat  kartesian  x-y,  dan  setiap koordinat  merepresentasikan  satu  sinyal  terkecil  dari  objek  koordinat  terkecil  ini  disebut sebagai piksel. Karena merupakan sistem koordinat yang memiliki nilai maka biasanya image dianggap  sebagai  sebuah  matrik  x-y  yang  berisi  nilai  piksel.Represntasi  dari  matrik  tersebut dapat ditulis sebagai berikut:
.....(1)
Citra juga merupakan matriks yang menggambarkan frekuensi kemunculan pasangan dan piksel  dengan  intensitas  tertentu,  dalam  jarak  dan  arah  tertentu  dalam  citra.  Matriks  ini didefinisikan sebagai p(i 1 ,i 2 ), yang tidak lain merupakan dua langkah sederhana yaitu: langkah penentuan jarak antara dua titik dalam arah vertikal dan horizontal ((vektor d=(dx,dy)), untuk langkah  ke  dua  adalah  menghitung  pasangan  piksel  yang  memiliki  nilai  intensitas i 1 ,dan  i 2 dalam  jarak d  pada piksel  dalam  citra.  Selanjutnya  hasil  perhitungan  setiap  pasangan  nilai intensitas diletakkan pada matriks sesuai dengan koordinatnya.
Pada  tahun  1970-an  Haraliks  memperkenalkan  metode  GLCM  ( Gray-Level  Co- ooccurrance Matrix ), yang digunakan untuk menganalisa Citra digital. Teknik ini sangat kental dengan  matematika  sehingga  dirasa  sulit  untuk  mengunakannya,  seiring  dengan  pesatnya komputasi  dengan  bantuan  komputer  menjadikan  penemuan  ini  lebih  ermanfaat  dan  banyak digunakan.[4]
Ciri  tekstur  dari  citra  dapat  diambil  dari gray-level  co-occurrance  matrix yang  meliputi entropy,    korelasi,  energi,  kontras,  dan  homogenitas.Entropi  ciri  yang  digunakan  untuk mengukur keteracakan  dari distribusi intensitas dalam citra tekstur
(2)
Untuk  nilai  entrophi  maksimum    bila  semua  elemen
sama,  yaitu  matriks  yang yang berhubungan dengan citra, dalam hal ini tidak terdapat susunan dalam pasangan intensitas dengan jarak vektor tertentu.
Energi  merupakan  ciri  yang  digunakan  untuk  mengukur  konsentrasi  pasangan  intensitas pada matriks gray-level co-occurrance yang di imlementasikan sebagai :
(3)
Menunjukkan bahwa nilai energi makin membesar bila pasangan piksel yang berpasangan dengan matriks intensitas gray-level co-occurrance terkonsentrasi pada beberapa koordinat dan akan mengecil bila letaknya menebar.
Korelasi adalah ukuran joint probability occurrent pada pasangan piksel yang ditunjukkan sebagai :
(4)
Korelasi  akan  semakin  tinggi  menunjukkan  tingkat  korelasi  pasangan  piksel  semakin memiliki  kesamaan/serupa.  Kontras  adalah  ciri  yang  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan perbedaan intensitas dalam citra, kontras dapat ditunjukkan sebagai :
Nilai  kontras  memiliki  sifat  jika  variasi  intensitas  dalam  citra  tersebut  akan  tinggi,  bila variasi rendah.  Homogenitas  merupakan ciri untuk mengukur kehomogenan variasi intensitas dalam citra. Homogenitas dapat didefinisikan sebagai :
(6)
Nilai homogen akan membesar bila variasi citra mengecil, dan ini berlaku sebaliknya.

## METODE PENELITIAN
Ikan Tenggiri (Objek)
Sudut Cakupan Camera Pengambilan Citra Digital Pemotongan Citra Filterisasi RGB GLCM Klasifikasi Statistik Pengambilan Citra Pemrosesan GLCM

## Gambar 1. Alur penelitian
Dalam  penelitian  ini  metode  alur  yang  digunakan  secara  garis  besar    dapat diperlihatkan pada gambar 1. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Teknik Elektro Fakultas teknik UBB semantara untuk pengambilan sumber Citra Ikan di daerah sentra penghasil ikan yaitu : Kurau dan Pantai Rebo Pulau  Bangka.

## PEMBAHASAN
Pengukuran  sudut  pandang  kamera  bertujuan  untuk  mendapatkan  luas  cakupan bidang  gambar  yang  di  miliki  oleh  kamera  pada  jarak  tertentu.  Pengukuran  ini dilakukan  baik  pada  sisi  vertikal  maupun  pada  sisi  horizontal.  Hasil  pengukuran cakupan sudut pandang kamera dapat dilihat pada  tabel 1.
Tabel .1 . Hasil pengukuran dan  sudut pandang kamera
No. Penjelasan/uraian Hasil 1. Tinggi kamera 76 cm 2. Lebar pandang(horizontal) 96 cm 3. Lebar sudut kamera(horizontal) 66 0 4. Tinggi pandang(vertical) 46 cm
5. Lebar sudut kamera(vertical) 35 0 6. Memori gambar 550 kB
Besarnya media pengambilan citra berdasarkan tabel 1 : tinggi 76 cm, lebar 50 cm, panjang  100  cm.  Untuk  mendapatkan  citra  yang  baik  berbagai  langkah  dilakukan terutama  menyangkut  aspek  pencahayaan  ( lighting )  citra  yang  dihasilkan  dari  hasil pencahayaan yang optimal dapat mempengaruhi nilai tekstur dari hasil ekstraksi citra.
a. Citra 0 jam b. Citra 6 jam pertama
c. Citra 6 jam ke- 2 d. Citra 6 jam ke-3
Gambar 2.  Hasil Citra menurut perubahan waktu   Pengambilan.
untuk mendapatkan hasil seperti pada gambar tersebut  dengan tegangan lampu sebesar 12 volt harus minimal 5 ampere akan menghasilkan pencahayaan sebesar 450 lux.
Pengambilan sample ikan dilakukan berdasarkan kesegaran ikan dan kondisi fisik dari ikan  tersebut,  mengingat  pada  saat  penangkapan  dapat  saja  ikan  tersebut  mengalami kerusakan  secara  fisik  yang  diakibatkan  oleh  ikatan  jaring  penangkap,  hal  ini  dapat mengakibatkan kerusakan pada bagian kepala hingga leher. Dari kondisi  yang ditemukan kerusakan terbanyak pada daerah leher dan kondisi  daging ikan  yang sudah lembek  yang mungkin saja  terjadinya akibat tarikan yang terlalu  keras pada saat melepaskan ikan dari jaring penangkapnya.
Untuk  pengambilan  citra  1  jam  pertama  dilakukan  di  daerah  pengambilan  asal  ikan setempat, pengambilan citra berikutnya dilakukan 0 jam pertama, 6 jam kedua dan 6 jam ketiga.  Penamaan file citra  ikan  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Sedangkan  untuk  hasil  citra dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 2. Penamaan file menurut kondisi ikan dan jumlah citra
No. Kelompok Nama file Citra Kondisi ikan Jumlah Citra 1. 0 jam pertama KR1 s/d KR25 Segar sekali 25 2. 6 jam pertama KR106 s/dKR2506 Segar layak olah 25 3. 6 jam kedua KR112 s/d KR2512 Berbau tidak layak olah 25 4. 6 jam ketiga KR117 s/d KR2517 Sangat Berbau 25 Jumlah 100

## Pemotongan Citra Ikan
Pemotongan dilakukan bertujuan untuk memperjelas obyek dan mengurangi beban komputasi sebelum dilakukan pemotongan besarnya memori yang digunakan untuk setiap citra  ikan berkisar 5,25 MB sedangkan setelah dilakukan pemotongan memori berkurang dalam kisaran 250kB sanpai dengan  500kB  dengan  demikian  bila    memori  yang  tidak  digunakan  berada  dalam  kisaran  5  MB hingga 4,5 MB. Hal ini cukup medukung dalam proses percepatan komputasi yang akan dilakukan pada tahapan berikutnya. Contoh citra ikan dari hasil pemotongan yang telah melewati filter RGB dapat dilihat pada Gambar 2.

## Matrik Kooakuransi
GLCM  atau  matrik  Kooakuransi merupakan  matrik  pembantu  yang  berfungsi  mencacah terjadinya sepasang piksel yang memiliki nilai intensitas  tertentu dengan hubungan jarak dan arah tertentu. Setelah  mendapatkan GLCM didapatkan, 5 informasi statistik yang seringkali digunakan untuk    mengintepretasikan  tekstur  citra,  antara  lain:Entropi  menunjukkan  variasi  elemen-elemen matriks kookurensi. Citra dengan transisi derajat keabuan kecil akan memiliki variansi yang kecil pula.  Energi  menunjukkan  kehomogenan  citra  yang  berderajat  keabuan  sejenis.  Citra  homogen akan  memiliki  harga IDM yang  besar.  Kontras  merupakan Informasi  statistik  ini  menunjukkan ukuran penyebaran (momen inersia) elemen-elemen matriks citra. Jika letaknya jauh dari diagonal utama, nilai kekontrasan besar. Secara visual, nilai kekontrasan adalah ukuran variasi antar derajat keabuan suatu daerah citra .
Tabel 3. Tekstur ciri dari citra ikan segar
Ikan Segar Entropi Energi Kontras Korelasi Homogenitas 1. 3.2003 0.0911 63.3343 0,5767 0,2233
2. 3.1033 0.0312 63.2313 0,5677 0,2332 3. 3.2025 0.0761 63.4543 0,4983 0,2343 4. 3.3003 0.0615 63.3245 0,5567 0,2333 5. 3.2303 0.0551 64.0003 0,5767 0,2020 6. 3.2044 0.0615 63.2243 0,6007 0,2772 7. 3.1993 0.0544 63.4544 0,6067 0,2233 8. 3.1987 0.0331 63.4334 0,5897 0,2532 9. 3.2003 0.0133 65.3345 0,5778 0,2442 10. 3.2002 0.0544 63.3244 0,5224 0,2332 3.2039 0.0531 63.6157 0,5673 0,2357
Korelasi  Menunjukkan  ukuran  ketergantungan  linear  derajat  keabuan  citra  sehingga  dapat memberikan  petunjuk  adanya  struktur  linear  dalam  citra.  Sedangkan  homogenitas  menunjukkan ukuran  sifat  homogenitas  citra.  Ke-5  data  hasil  perhitungan  matrik  kooakuransi  yang  merupakan tekstur dari citra ikan tersebut dapat dilihat pada tabel 3 untuk hasil citra pada ikan segar dan tabel 4 untuk citra ikan tidak segar.
Tabel 4. Tekstur ciri dari citra ikan Tengiri tidak  segar
Ikan tdak Segar Entropi Energi Kontras Korelasi Homogenitas 1. 3. 6256 0.0056 32.7321 0,7867 0.1002 2. 3.5662 0.0087 33.3231 0,6866 0.1223 3. 3.5671 0.0068 35.7212 0,7864 0.1244 4. 3.6561 0.0055 36.7211 0,8566 0.1302 5. 3.6672 0.0008 36.3214 0,7871 0.2033 6. 3.4662 0.0046 35.2122 0,7863 0.1442 7. 3.5663 0.0044 32.2211 0,7855 0.1552 8. 3.4663 0.0045 26.7344 0,7844 0.1602 9. 3.5662 0.0055 35.4323 0,7857 0.1034 10. 3.5673 0.0067 34.5323 0,7767 0.1023 3.5714 0.0053 33.8951 0,7822 0.1345

## Gambar 3. Klasifikasi Statistik dari GLCM
Informasi statistik yang didapatkan dari sekelompok GLCM yang seringkali digunakan untuk klasifikasi statistik dari GLCM tersebut. Informasi ini mengintepretasikan tekstur dari sekelompok citra yang  merupakan rerata darikelompok tersebut, dalam penelitian ini nilai rata-rata dari tektur citra yang didapat  antara lain: rerata Entropi 3.2039 untuk ikan segar sedangkan untuk ikan tidak segar 3,5714; . Energi 0,0531 untuk ikan segar sedangkan untuk ikan tidak segar sebesar 0,0053; kontras dihasilkan 63,6157 untuk ikan segar sedangkan ikan tidak segar sebesar 33,8951; Korelasi 0,5673 untuk ikan segar dan 0,7822 untuk ikan teidak segar homogenitas 0,2357 untuk ikan segar dan 0,1345 untuk ikan tidak secara grafis klasifikasi statistik tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.
Nilai ini sangat memungkinkan sebagai langkah awal untuk dapat mengklasifikasikan kualitas ikan tenggiri dengan menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan [3],[5],[6],[7].

## KESIMPULAN
1. Besarnya  media  pengambilan  citra  berdasarkan  tabel  1  :  tinggi  76  cm,  lebar  50  cm,  panjang 100 cm.
2. untuk mendapatkan hasil seperti pada gambar tersebut  dengan tegangan lampu sebesar 12 volt harus minimal 5 ampere akan menghasilkan pencahayaan sebesar 450 lux.
3. untuk  setiap  citra  ikan  berkisar  5,25  MB  sedangkan  setelah  dilakukan  pemotongan  memori berkurang dalam kisaran 250kB sanpai dengan 500kB
4. Dari  ke-5  nilai  tekstur  yang  dihasilkan  oleh  GLCM  nilai  yang  paling  menyolok perbandingannya  yaiktu  nilain  kontras  dihasilkan  63,6157  untuk  ikan  segar  sedangkan  ikan tidak segar sebesar 33,8951.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Hasan, Mahmud., 1984. Potensi Ikan perairan Laut Indonesia , Cahaya Terang, Bandung.
2. Djuhanda,  Ahmad.  1981. Pengolahan  Ikan  Tenggiri  Untuk  Meningkatkan  Pendapatan Keluarga , Aneka Bandung.
3. Cesmeli,  Erdogan  And  DeLiang  Wang.,  2004, Texture  Segmentation  Using  Gaussian-Markov Random Fields And Neural Ocillator Networks, IEEE Transaction On Neural Networks Vol.12, No.2, March.
4. Denbigh,  Philip.,  1998, System  Analysis  and  Signal  Processing  ;  with  amphasis  on  the  use  of MATLAB , Addison Wesley , England.
5. Jumnahdi,  Muhammad.,2014. Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Mengklasifikasi Kualitas Citra Ikan , Proseding Seminar Nasional MIPA dan Komputasi,  ISN : 2337-392X, 18 Oktober 2014, Surakarta.
6. Knowles,  Andrian  and  Oscar  Brihuega-Moreno., 2006, Textural  Analysis  of the Prostate  Using Co-occurence matrices, Proc. Intl. Soc. Mag. Reson.
7. Rivai,  Haryati.,  2005, Pengenalan  Ciri-Ciri  Tektur  Kecacatan  Kain  Sutera  Menggunakan Metode Gaussian Markov Random Field Dengan Klasifikasi Som-Kohonen , ITS, Surabaya.
8. Suandi, Ahmad. , 2001, Pengolahan Ikan Industri , Perdana Press, Bandung.
9. Sugianto.,(2012), Kepala Dinas Perikanan Babel Resmikan Kelompok Nelayan , Harian Bangka Pos,25 September 2012.