## PENERAPAN METODE GLCM (GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX) PADA CITRA WAJAH PENGGUNA NARKOBA

## Bastian Wisnu Priyatna
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia bastiannaitsab@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  umumnya  ciri-ciri  fisik  pengguna  narkoba  beragam,  namun karakteristik pada  wajah  yang  paling  terlihat jelas  pada  pengguna  narkoba . Pada  dasarnya  wajah  orang  yang  sehat  atau  tidak  menggunakan  narkoba tampak lebih  segar  dan  tidak  turun  atau  sayu,  sedangkan  orang  yang menggunakan narkoba tampak lebih turun atau sayu, dan pada bagian kantung mata terlihat menggembung dan hitam. Selain itu pada wajah pengguna narkoba terdapat  bintik hitam  seperti  bekas  luka.  Sedangkan  pada mata  tepatnya pada pupil  akan  rentan  terhadap  cahaya,  dan  perbesaran pupil  tidak  sama  dengan orang yang tidak menggunakan narkoba. Dalam system biometrika, ciri tersebut merupakan salah  satu  contoh  didalamnya.  Sehingga  dapat  dilakukan  penelitian  untuk  mengekstraksi  citra  wajah  tersebut.  Dalam penelitian ini mengembangkan metode terbaru untuk menganalisis ciri fisik pengguna narkoba melalui data citra wajah pengguna   narkoba.  Hasil  dari  analisis  diharapkan   dapat   menjadi  alat identifikasi   tambahan   yang   memperkuat seseorang  terindikasi  menggunakan narkoba. Penelitian ini di implementasikan pada perangkat mobile dengan software pendukung matlab sebagai  pemrosesan  citra  digital  nya.  Metode  yang    digunakan    dalam    menganalisis    citra    wajah pengguna narkoba dalam penelitian ini adalah metode Gray Level Co-occurence Matrices (GLCM) . Pada penelitian ini para  meter  yang  dianalisisis  adalah contrast, correlation,  energy,  homogeneity .  Dari  empat  parameter  tersebut  akan  di terapkan pada citra wajah pengguna narkoba, untuk dicari nilai dari masing - masing parameter. Hasi dari penelitian ini, nilai  dari  empat  parameter  tersebut  berbeda  pada  setiap  sudutnya.  Untuk  melakukan  membedakan  citra  wajah pengguna narkoba atau sehat diperlukan metode klasifikasi untuk melakukan penelitian lebih lanjut.
Kata kunci : Wajah, Pengguna Narkoba, GLCM (Gray Level Co – Ocurrent Matrix), Sistem Biometrik

## 1. PENDAHULUAN
Pada  umumnya  ciri  –  ciri  fisik  pengguna  narkoba sangatlah banyak, namun ciri – ciri fisik pada wajah yang paling terlihat jelas pada pengguna narkoba. Pada dasarnya wajah orang yang sehat atau tidak menggunakan narkoba tampak lebih segar dan tidak turun atau sayu . Sedangkan orang yang menggunakan narkoba tampak lebih turun atau sayu, dan pada bagian kantung mata terlihat menggembung dan hitam. Selain itu pada wajah pengguna narkoba  terdapat  bintik  hitam  seperti  bekas  luka. Sedangkan  pada  mata  tepatnya  pada  pupil  akan  rentan terhadap cahaya, dan perbesaran pupil tidak sama dengan orang  yang  tidak  menggunakan  narkoba.  Pada  saat  ini pihak kepolisian dan BNN untuk melakukan pengidentifikasian  pengguna  narkoba,  hanya  dengan menggunakan ciri – ciri umum baik dari segi tindakan atau kelakuan pengguna narkoba dan ciri – ciri fisik yang kasat mata. Dengan sebab itulah salah satu ciri tersebut dijadikan bahan  pertimbangan  yang  valid,  untuk  menyatakan pengguna narkoba pada seseorang.
Sistem biometrika merupakan teknologi pengenalan diri  dengan  menggunakan  bagian  tubuh  atau    perilaku manusia    yang    memiliki    keunikan.    Salah  satu    bagian sistem    biometrika    adalah  face  recognition  (pengenalan wajah) yang banyak digunakan untuk identifikasi personal pada  penggunaan  mesin    absensi,    akses    kontrol, keamanan  dan  lain-lain. Pendeteksian  yang  valid, dapat diambil  dari  salahsatu  ciri  fisik  yaitu  wajah,  yang  dapat
dilakukan pendeteksian secara terkomputerisasi. Selain itu, dibagian  wajah  terdapat  banyak  ciri  khusus  pengguna narkoba  yang  akan  mendukung  untuk  pengambilan keputusan.  Pendeteksian  wajah  secara  komputerisasi terdapat  banyak  faktor  –  faktor  yang  akan  dijadikan parameter pengambilan keputusan.
Dari  pendeteksian  tersebut  dapat  dilakukan  dengan banyak  metode,  untuk  melakukan  pendeteksian  secara terkomputerisasi  .  Salahsatu  metode  tersebut  adalah GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix).  Metode GLCM  meliputi  proses  pendefinisian  nilai  Contras, Energi, Entropy, Homogenitas pada citra wajah. Dan hasil nilai  dari  setiap  parameter  tersebut  akan  di  korelasikan dengan  citra  uji  sebagai  pengambilan  keputusan. Melakukan pendeteksian secara dini, konsep pendeteksian  wajah  dapat  diterapkan  pada  aplikasi mobile.  Demikian  proses  pendeteksian  wajah  dapat dilakuan  dimana  saja,  asalkan  memenuhi  persyaratan dalam pendeteksian wajah secara terkomputerisasi .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Citra Wajah
Wajah  adalah  sebuah  identitas  utama  dari seseorang,  dengan  karakterstik  yang  berbeda.  Secara alamiah,  wajah  merupakan  identitas  utama  yang digunakan  manusia  untuk  mengenali  seseorang[1]. Dengan  demikian  wajah  mempunyai  banyak  ciri dasar  dari  segi  kontur,  tekstur,  dan  warna  kulit  yang
berbeda.  Dari  beberapa  perbedaan  tersebut  dapat dilakukan  penelitian  dari  sifat  wajah  yang  berbeda- beda. Penelitian tentang wajah dapat diterapkan pada bidang  ilmu  pengolahan  citra.  Dalam  bidang  ilmu pengolahan citra, citra atau gambar dapat mngluarkan nilai  untuk  di  jadikan  parameter  dari  sebuah  citra wajah.

## Gambar 1. Citra wajah

## 2.2 Pengguna Narkoba
Salah    satu    sebab    penting    yang    mendorong para    remaja    menggunakan    narkoba  adalah  ada krisis makna hidup. Keadaan hidup yang kosong dan hampa  menyebabkan  munculnya  perasaan  sepi  dan bosan.  Hal  ini  mendorong  mereka  mencari  jalan
pintas  untuk  mengatasinya.  Melalui  penggunaan narkoba  mereka  berusaha  untuk  memperoleh  hidup yang  bebas    dari    kecemasan,    kekosongan    dan kehampaan.[2]

## 2.3 GLCM (Gray Level Co-Ocurrent Matrix)
Matriks  ko-okurensi  adalah  salah  satu metode statistik    yang    dapat    digunakan    untuk  analisis tekstur.  Matrik  ko-okurensi  dibentuk  dari  suatu  citra dengan  melihat  pada  piksel-piksel  yang  berpasangan yang    memiliki    intensitas    tertentu[4].  Metode    ini juga    untuk    tabulasi    tentang    frekuensi  kombinasi nilai  piksel   yang   muncul  pada  suatu  citra Untuk melakukan    analisis  citra    berdasarkan    distribusi statistik  dari  intensitas  pikselnya,  dapat  dilakukan dengan mengekstrak fitur teksturnya .GLCM merupakan    suatu    metode    untuk    melakukan ekstraksi    ciri  berbasis    statistikal,  perolehan    ciri diperoleh    dari    nilai    piksel    matrik,    yang mempunyai    nilai    tertentu  dan    membentuk    suatu sudut    pola.  Untuk  sudut  yang  dibentuk  dari  nilai piksel citra menggunakan GLCM adalah 0 0 , 45 0 , 90 0 , 135 0 [4].  Untuk  sudut  yang  terbentuk  terlihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. (a) Piksel dengan berbagai sudut (b) Ilustrasi Matriks co-ocurensi
Dengan piksel tersebut peroses pengolahan citra atau untuk mendapatkan nilai dari ekstraksi ciri dapat digambarkan seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram Blok Proses GLCM
Dari  piksel-piksel  tersebut  terbentuk  matrik  ko- okurensi  dengan  pasangan  pikselnya.  Adanya  matrik tersebut  berdasarkan  kondisi  bahwa  suatu  matrik piksel akan  mempunyai  nilai  perulangan  sehingga terdapat    pasangan    aras    keabuannya.  Kondisi    nilai piksel  tersebut  dinotasikan   sebagai   matrik dengan jarak  dua  posisi  (x1,  y1)  dan  (x2,  y2).    Berdasarkan kondisi tersebut terlihat bahwa untuk membedakakan  antar  matrik  gambar  dapat  dilihat berdasarkan  ciri  matrik  dengan  menggunakan persamaan sebagai beriku:
1. Contras
∑ i ∑ j ( i-j ) 2 C ( i,j )   (1)
2. Energy ∑ i ∑ j C 2 ( i,j ) (2)
3. Entropy ∑ i ∑ j C ( i,j ) log( C ( i,j )) (3)
4. Homogeneity
∑ i ∑ j (4)
Berdasarkan  formula  diatas, feature kontras penyebaran  elemen  matrik pada  citra  terletak  jauh dari    diagonal    utama    akan    mempunyai    nilai kontras    yang  cukup  besar.  Nilai  kontras  merupakan suatu  variasi  antar  derajat  keabuan  di  suatu  matrik pada citra. Pada citra juga dapat diketahui nilai energi atau  angular    second    moment.  Untuk    nilai    energi tersebut    ditunjukkan    pada  C2  pada    baris    dan kolomnya  (i,j).  Sedangkan  untuk  menghitung  nilai entropi    dapat  diketahui    dari    ketidakteraturan bentuk,  dan  pada    derajat  keabuan   merata  akan mempunyai    nilai    besar    dan    bernilai    kecil    pada saat    piksel    citra    beragam    dengan  berbagai  varian atau  tidak  teratur.  Untuk  suatu  matrik  citra,  nilai homogenitasnya ditentukan dari derajat keabuan yang sejenis.

## 2.4 Sistem Biometrika
Sistem  biometrika  merupakan  pengembangan dari  metode  dasar  identifikasi  dengan  menggunakan karakteristik  alami  manusia  sebagai  basisnya.  Dalam system biometrika  pada  manusia  adalah  hal  yang mengenai ciri khusus yang berkaitan dengan manusia seperti  sidik  jari,  retina  mata,  wajah,  dan  beberapa objek  yang  membedakan  manusia  lainnya.  Sebelum teknologi biometrika berkembang, pengenalan identitas  dilakukan  dengan  menggunakan  metode konvensional[6]. Sistem
biometrika dengan menggunakan  metode  konvesional  masih  digunakan secara  luas  sampai  saat  ini.  Metode  seperti  ini memiliki  beberapa  kelemahan,  seperti  dapat  hilang atau  dicuri.  Dengan  algoritma bruteforce  password seseorang  dapat  diketauhui.  Kelemahan  metode konvensional ini menjadi suatu pemicu berkembangnya sistem biometrika[7].
Gambar 4. Objek Sistem Biometrika

## 2.5 Android
Android adalah system operasi untuk handphone yang  berbasis  Linux.  Android  menyediakan  platform
terbuka  bagi  para  pengembang  buat  menciptakan aplikasi    mereka    sendiri    untuk    digunakan  oleh bermacam    peranti    bergerak.  Awalnya,  Google  Inc. membeli  Android Inc. pendatang baru yang membuat peranti    lunak    untuk    handphone.  Kemudian  untuk mengembangkan Android, dibentuklah Open Handset Alliance,  konsorsium  dari  34  perusahaan  peranti keras,  peranti  lunak,  dan  telekomunikasi.  Pada  saat perilisan  Perdana  Android,  5  November  2007, Android bersama Open Handset Alliance menyatakan mendukung    pengembangan  standar    terbuka  pada perangkat    seluler.  Di  lain  pihak,  Google  merilis kode–kode    Android  di  bawah  lisensi    Apache, sebuah  lisensi    perangkat    software    dan    standar terbuka  perangkat  seluler.  Di  dunia  ini  terdapat  dua jenis  distributor  sistem  operasi  Android.  Pertama yang  mendapat  dukungan  penuh    dari  Google  atau Google  Mail  Services    (GMS).  dan  kedua  adalah yang benar–benar bebas distribusinya tanpa dukungan  langsung  Google  atau  dikenal  sebagai Open Handset Distribution (OHD)[5].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  blok diagram antara lain :
1. Diagram blok desain system
Diagram  blok  yang  hendak  diterapkan  dalam penelitiaan  ini  yaitu  user  dapat  mengakses  aplikasi dan  melakukan  pendeteksian  secara  realtime  dengan pemrosesan  di  server  dengan  apliasi matlab .  Dan dapat  melakukan  pelaporan  kepada  pihak  yang berwajib ditunjukan pada gambar 5.
Gambar 5. Blok Diagram Desain Sistem 2. Diagram blok proses ekstraksi ciri
Diagram  ini  bertujuan  untuk  memaparkan  atau menjelaskan  alur  pemrosesan  dari  ekstraksi  ciri  dari citra  keabuan,  yang  dikirimkan  oleh  user  untuk dilakukan  pengidentifikasian  citra  wajah  tersebut ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Diagram blok ekstraksi ciri

## 3.2 Struktur Menu
Dari  system  yang  hendak  dikembangkan  dalam aplikasi mobile ,  terdapat  strukturmenu  seperti  pada gambar 7.
USER DETEKSI INFORMASI REHABILITASI LAPOR RESULT DETEKSI ACTION DETEKSI RESULT INFORMASI RESULT REHABILITASI LIST USER PENGGUNA RESULT REPORT

## Gambar 7. Struktur Menu Aplikasi

## 3.3 Ekstraksi Ciri GLCM
Penerapan  metode  GLCM( Gray  Level  Co- Ocurrent  Matrix )  digunakan  untuk  meng  ekstraksi ciri citra dari citra keabuan. Dan di ambil nilai dari ke empat  parameter  yaitu contras,  correlation,  energy, dan homogeneity .
Untuk  implemetasi  pada  citra  keabuan  sebagai berikut adalah flowchart metode glcm .
1. Contrast Mulai Selesai x = min, y= min. ConCount = 0; x<= max j <= max ConCount+ = matC[x][y]*((x - y)*(x - y)) x+1 y+1 Ya Tidak Ya Tidak
Gambar 8. Flochart Nilai Contrast
2. Correlation Mulai x = min, y= min. ConCount = 0;m,>mtemp. x <= max j <= max Mtemp += matC[x][y]; x+1 y+1 Ya Tidak Ya Tidak 1 Selesai m = mtemp/ maxPixel; x<= max j <= max ConCount += (x – m)*(y – m )*matC[x][y] x+1 y+1 Ya Tidak Ya Tidak 1 Gambar 9. Flowchart Correlation 3. Energy Mulai Selesai x = min, y= min. EnCount = 0; x<= max j <= max EnCount+ = (maxA[x][y]* matC[x][y]) x+1 y+1 Ya Tidak Ya Tidak Gambar 10. Flowchart Nilai Energy
4. Homogeneity
Mulai Selesai x = min, y= min. HomCount = 0; x<= max j <= max HomCount+= matC[x][y] / (1 + ((y-x)*(x-y))) x+1 y+1 Ya Tidak Ya Tidak Gambar 11. Flowchart Nilai Homogeneity

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Menu user dan Fitur Deteksi
User  dapat  menggunakan  ke  empat  fitur  utama pada  aplikasi.  Fitur  –  fitur  tersebut  mempunyai kegunaan  yang  berbeda  beda.  Untuk  fitur  utama adalah  fitur  dekteksi  yang  digunakan user untuk melakukan  pendeteksian  pada  citra  wajah  dan bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  apakah  citra tersebut  terdampak  narkoba.  Berikut  adalah  tamilan menu user pada gambar 12.
Gambar 12. (a) Menu User dan (b) Fitur Deteksi
4.2 Hasil Deteksi Pada tahap pengujian, aplikasi akan memberikan informasi berupa nama, umur, keterangan,  hasil  klasifikasi,  dan  rata-rata  nilai ekstraksi  ciri  dari  metode GLCM .      Berikut  adalah hasil dari proses deteksi seperti pada gambar 13.
Gambar 13. (c) Analize Process dan (d) Analize Result
4.3 Penerapan Metode GLCM pada Aplikasi
1. Pengambilan nilai contrast pada citra seperti pada gambar 14.
Gambar 14. Source Code Pengambilan Nilai Contrast
2. Pengambilan nilai correlation pada citra seperti pada gambar 15.
Gambar 15. Source Code Pengambilan Nilai Correlation
3. Pengambilan nilai Energy pada citra seperti pada gambar 16.
Gambar 16. Source Code Pengambilan Nilai Energy
4. Pengambilan nilai Homogeneity pada citra seperti pada gambar 17.
Gambar 17. Source Code Pengambilan Nilai Homogeneity

## 4.4 Hasil Ekstraksi Ciri Sampel Data
Adapun  hasil  ekstraksi  pada  beberapa  sampel citra  wajah  terdampak  narkoba  dan  citra  wajah  tidak terdampak  narkoba.  Akan  diperoleh  nilai  yang berbeda-beda, dari keempat parameter yaitu contrast, correlation,  energy,  homogeneity dapat  dilihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Ekstraksi Citra Terdampak Narkoba
Citra AvgCon AvgCor AvgEn AvgHom 1.jpg 0.61274 0.92437 0.10449 0.83928 2.jpg 0.40059 0.90796 0.11209 0.84991 3.jpg 0.26418 0.93138 0.12266 0.88376 4.jpg 0.26418 0.93138 0.12266 0.88376 5.jpg 0.20905 0.93595 0.15905 0.89972 6.jpg 0.2794 0.95768 0.11581 0.88465 7.jpg 0.17338 0.93718 0.17615 0.91992 8.jpg 0.30254 0.88764 0.15466 0.87955 9.jpg 0.29313 0.93541 0.13995 0.89345 10.jpg 0.22313 0.97408 0.13192 0.91242 11.jpg 0.23025 0.88406 0.2446 0.91763 12.jpg 0.37522 0.88825 0.1208 0.8531 13.jpg 0.37522 0.88825 0.1208 0.8531 14.jpg 0.66865 0.8808 0.1016 0.81342 15.jpg 0.1124 0.97876 0.1397 0.9454
Dari  hasil  ekstraksi  ciri  pada  table  1.  Terdapat 15  citra  uji  dengan  masing  –  nilai  berbeda.  Pada aplikasi  yang  dikembangkan  proses  pengambilan citra  menggunakan  dua  acara  yaitu  pengambilan langsung menggunkan kamera smartphone atau meng import dari gallery .
1. Jika  menggunakan  menggunakan  kamera secara  langsung  dengan  rata-rata  piksel  2000 x  1800.  Nilai  dari  empat  parameter  tersebut sebagai berikut :
a. avg_contrast = 0.072773
b. avg_correlation = 0.98985
c. avg_energy = 0.15404
d. avg_homogeneity = 0.96525
2. Jika  meng import dari gallery dengan  rata- rata piksel 400 x 300. Nilai yang didapat dari ekstraksi ciri pada citra adalah :
a.  avg_contrast = 0.22313
b.  avg_correlation = 0.97408 c.  avg_energy = 0.13192 d.  avg_homogeneity = 0.91242
5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Dari nilai ekstraksi ciri yang didapatkan, sejauh  ini telah    menghasilkan  aplikasi  mampu  memberikan  nilai- nilai  yang  dijadikan  parameter  untuk  ciri  tekstur  citra wajah  pengguna  narkoba.  Untuk    pengembangan penelitian  selanjutnya    diperlukan    kalibrasi    untuk membandingkan    nilai    parameter    tekstur  citra  wajah pengguna narkoba dengan citra wajah sehat.

## 5.2 Saran
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  terdapat beberapa  saran  yang  dapat  dilakukan  untuk  menunnjang pada  penelitian  selanjutnya.  Dari  hasil  penlitiian  ini  hasil ekstraksi  ciri  citra  wajah  normal  dan  terdampak  narkoba hasil  nya  hampir  mirip,  sehingga  diperlukan  metode klasifikasi  yang  dapat  mengklasifikasikan  nilai  hasil ekstraksi ciri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Angkoso,  C.V.,  2011.  Pengenalan  Jender Berbasis Tekstur Pada Citra Wajah Foto Digital. Jurnal  Konferensi  Nasional  Inovasi  dalam Desain dan Teknologi.
[2] Mardanus Setiohardjo, Nicodemus. 2014. Analisis  Tekstur  untuk  Klasifikasi  Motif  Kain. Yogyakarta : IJCCS, Vol.8, No.2, July 2014, pp. 177~188
[3] Kulit , W., IMPLEMENTASI DETEKSI WAYANG KULIT BERBASISKAN PLATFORM ANDROID.
[4] Ganis,  K.,  Santoso,  I.  and  Isnanto,  R.R.,  2011. Klasifikasi  Citra  Dengan  Matriks  Ko-Okurensi Aras  Keabuan  ( Gray Level  Co-Occurrence Matrix-GLCM)  Pada  Lima  Kelas  Biji-Bijian (Doctoral  dissertation,  Jurusan  Teknik  Elektro Fakultas Teknik Undip).
[5] Mulyani ,  E.S.,  2012.  Aplikasi  Location  Based Service  (LBS)  Taman  Mini  Indonesia  Indah (TMII) Berbasis Android.
[6] Putraa ,  T.W.A.,  Adi,  K.  and  Isnanto,  R.,  2013. Pengenalan  Wajah  dengan  Matriks  Kookurensi aras  keabuan  dan  jaringan  syaraf  tiruan Probabilistik. JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis), 3(2), pp.82-94.
[7] Falasev ,  R.S.,  Hidayatno,  A.  and  Isnanto,  R.R., 2011.  Pengenalan  Sidik  Jari  Manusia  Dengan Matriks  Kookurensi  Aras  Keabuan  (Gray  Level Co-Ocurrence  Matrix)  (Doctoral  dissertation, University Diponegoro).