## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Desember 2018

## Identifikasi Jenis Rambak Olahan Berbasis Analisis Citra dan Jaringan Saraf Tiruan
Sucipto Sucipto #,+1 , Isna Arofatuz Zahrok #2 , Yusuf Hendrawan* 3
# Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya Jl. Veteran, Malang, Jawa Timur 65145
1 ciptotip@ub.ac.id
2 zutaforaisna@gmail.com
* Departemen Keteknikan Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya Jl. Veteran, Malang, Jawa Timur 65145
3 yusufhendrawan@gmail.com + Halal-Qualified Industry Development (Hal-Q ID), Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya Jl. Veteran, Malang, Jawa Timur 65145
Abstrak —  Rambak  merupakan  produk  turunan  hewani  dari kulit  sapi,  kerbau  dan  babi.  Kemiripan  fisik  ketiganya berpotensi  dipalsukan.  Metode Fourier  transformed  infrared spectroscopy (FTIR)  pernah  digunakan  untuk  pembedaan rambak kerbau dan babi, namun harga alat dan penunjangnya mahal. Karena itu perlu teknik identifikasi yang lebih efisien dan murah.  Salah  satunya  analisis  citra  yang  terdiri  dari  3  elemen utama yaitu sumber cahaya, kamera, dan image analysis software data  system sehingga  dapat  mengganti  metode  yang  mahal, rumit,  dan  lama.  Tujuan  penelitian  ini  mengidentifikasi  jenis rambak  olahan  mengggunakan  fitur  warna  dan  tekstur  citra serta  mengetahui  hasil  klasifikasinya  menggunakan  Jaringan saraf tiruan (JST) backpropagation . Hasil penelitian menunjukkan  fitur  warna  rambak  kerbau  memiliki  nilai tertinggi dibanding rambak sapi dan babi pada Red, Green, Blue (RGB),  serta Saturation,  Intensity ,  sementara  nilai Hue -nya terendah.  Fitur  tekstur  menunjukkan contrast,  entropy,  dan homogeneity rambak  sapi  memiliki  nilai  terendah. Correlation rambak babi memiliki nilai terendah, dan energy rambak kerbau memiliki nilai terendah. Topologi terbaik JST untuk klasifikasi jenis rambak yaitu 11-10-10-1. Mean square error (MSE) terbaik yaitu  0,2362  dengan  R  0,8317  dan  akurasi  76,4228%.  Studi  ini menunjukkan  analisis  citra  dan  JST  berpotensi  untuk membedakan rambak babi dibanding jenis rambak hewan lain.
Kata kunci — Analisis citra, ANN, Rambak, Tekstur, Halal

## I. P ENDAHULUAN
Rambak  adalah  makanan  kering  dari  kulit  hewan  yang diolah melalui tahap pembuangan bulu, pengembangan kulit, perebusan,  pengeringan,  dan  dikukus  untuk  rambak  mentah atau  digoreng  untuk  rambak  siap  konsumsi.  Rambak  dapat
diproduksi dari kulit  sapi, kerbau, dan babi. Rambak  mudah dijumpai di pasar tradisional dalam berbagai bentuk dan label. Kemiripan fisik jenis rambak tersebut berpotensi dipalsukan.
Indonesia  merupakan  negara  mayoritas  muslim  dengan jumlah 89% dari jumlah penduduk atau 237,6 juta  [1]. Bagi muslim,  babi  merupakan  produk  hewani  yang  haram, sehingga  peredaran  rambak  babi  di  pasar-pasar  dan  atau rumah  makan  meresahkan.  Upaya  identifikasi  rambak  babi dan  jenis  rambak  lain  terus  dilakukan.  Muttaqien,  et  al.  [2], membandingkan jenis rambak kerbau dan babi menggunakan Fourier  Transformed  Infrared  Spectroscopy (FTIR).  FTIR merupakan alat anaisis cepat dan non-dekstruktif untuk studi minyak  dan  lemak  pangan.  FTIR  hanya  perlu  persiapan sampel minimum, namun harga alat dan penunjangnya mahal [3].  Karena  itu,  diperlukan  teknik  identifikasi  yang  lebih efisien dan murah.
Alternatifnya  adalah  analisis  citra  ( image  analysis ). Analisis  citra  mengolah  barisan  data  pixel  guna  mendapat informasi  suatu  citra  [4].  Teknologi  tersebut  digunakan mengetahui  karateristik  mutu  produk  pangan  dan  pertanian secara  visual  dan  pengujian  non-dekstruktif  [5]. Computer image  analysis terdiri  dari  3  elemen  utama  yaitu  sumber cahaya,  kamera,  dan software  data  system untuk image processing dan analysis .  Analisis  citra  dapat  digunakan sebagai salah satu metode yang efisien dari segi biaya, waktu, dan cara kerja. Analisis citra  berpotensi besar untuk  menilai kualitas  daging  secara  obyektif  dan  efektif.  Beberapa penelitian menggunakan teknik analisis citra untuk penilaian warna daging babi atau daging sapi [6].
Ciri  obyek  dapat  diamati  menggunakan  analisis  citra diantaranya warna dan tekstur. Warna telah digunakan untuk pemutuan biji kopi [7] dan tekstur digunakan pada pengenalan kulit  sapi  [8].  Warna  merupakan  karateristik  fisik  yang  bisa diamati oleh mata dan otak. Ciri warna dapat digunakan untuk pengukuran,  klasifikasi,  dan  penemuan  kembali  [9].  Tekstur dapat  diartikan  karateristik  intrinsik  suatu  citra.  Aspek tekstural citra dapat dimanfaatkan sebagai dasar segmentasi, klasifikasi, dan interpretasi citra. Salah satu teknik yang dapat digunakan  untuk  ekstraksi  ciri  tekstur  adalah Gray  level  co- occurance  matrix (GLCM).  GLCM  dapat  digunakan mengkuantifikasi dan membandingkan berbagai aspek tekstur citra [10].
Sebagai  teknik  prediksi  berbasis  warna, image  analysis telah digunakan untuk klasifikasi warna daging sapi, babi dan penentuan  mutu seafood [11].  Sun,  dkk . [11]  menggunakan citra  digital  untuk  mengukur  dan  menganalisis  karateristik warna  daging  sapi.  Yuristiawan,  et  al.  [12]  menggunakan ekstraksi  fitur  warna  dengan  pendekatan  statistika  untuk mendeteksi kesegaran daging sapi lokal. Purwaningsih, et al. [8]  menggunakan  hasil  ekstraksi  ciri  tekstur  berbasis co- occurance matrix untuk klasifikasi dan identifikasi kulit sapi tersamak.  Adnan, et  al. [5]  menggunakan  fitur  warna  dan tekstur citra untuk identifikasi varietas beras. Sandra, et al. [13] menggunakan untuk pemutuan buah manggis.
Beberapa penelitian memadukan analisis citra dengan JST untuk  klasifikasi  atau  prediksi,  seperti  Nugroho, et  al. [14] untuk identifikasi jenis daging sapi, dan  Hartono, et al. [15] untuk  mengenal  citra  daging  babi  dan  daging  sapi.  JST
merupakan  salah  satu  teknik  klasifikasi  yang  cukup  handal untuk memprediksi atau mengenali citra [15].
Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi jenis rambak olahan  mengggunakan  fitur  warna  dan  tekstur  citra  serta mengetahui hasil klasifikasinya menggunakan JST backpropagation . Pada penelitian ini analisis citra digunakan untuk  mendapatkan  informasi  fitur  warna  dan  tekstur  citra rambak  olahan.  Nilai  fitur  warna  dan  tekstur  digunakan sebagai input JST  untuk  klasifikasi  jenis  rambak  olahan. Identifikasi  jenis  rambak  olahan  sapi,  kerbau,  dan  babi berbasis  citra  diharapkan  bisa  menjadi  alternatif  metode deteksi  bahan  haram,  khususnya  rambak  babi,  yang  lebih efisien.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  Laboratorium  Daya  dan  Mesin Pertanian  Jurusan  Keteknikan  Pertanian,  dan  Laboratorium Komputasi  dan  Analisis  Sistem  Jurusan  Teknologi  Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Brawijaya. Penelitian bulan Mei sampai Juli 2017.
Bahan  penelitian  ini  adalah  rambak  goreng  sapi,  kerbau, dan  babi.  Rambak  sapi  dan  kerbau  dari  pasar  Stonobetek, Kediri,  serta  rambak  babi  dari  Bali.  Gambar  1  merupakan skema rangkaian alat akuisisi citra. Peralatan terdiri atas black box , 2 lampu LED 5 Watt, reflectan cover , kamera digital, dan kain hitam. Uji kadar air menggunakan alat cawan aluminium, timbangan analitik, dan oven.
(a)
(b)
Gambar. 1  Skema (a) black box, dan (b) koneksi PC untuk akuisisi citra
Black  box berukuran  30  x  30  x  30  cm  sebagai  tempat mengambil  citra.  Lampu  LED  5  Watt  (Yomiko,  CV.  Sinar Glodok  Lestari,  Indonesia)  sebagai  sumber  cahaya. Reflectan cover berupa mika putih sebagai filter cahaya untuk membatasi atau  memendarkan  cahaya  lampu  sehingga  efek  pancaran cahaya  lebih  halus.    Kamera  digital  untuk  mengambil  citra. Kain  hitam  sebagai  alas  dan  penutup.  Perangkat  untuk mengolah  data  terdiri  dari  komputer  dengan processor Intel Core i3. Perangkat lunak menggunakan Adobe Photoshop 7.0 dan Matlab R2012a. Adobe Photoshop 7.0 untuk cropping dan Matlab R2012a untuk analisis citra dan pemodelan JST.  Tahap penelitian sebagai berikut:

## A. Persiapan Sampel
Sampel disiapkan untuk uji kadar air dan analisis citra. Tiap jenis rambak ditimbang 2 gram  untuk uji kadar air dan untuk akuisisi  citra  tiap  jenis  rambak  diambil  23  potong.  Kriteria sampel memiliki bau dan warna normal, serta tekstur renyah.

## B. Uji Kadar Air
Pada  uji  kadar  air,  tiap  jenis  rambak  ditimbang sebanyak 2 gram. Kadar air ditentukan  menggunakan  metode oven.  Sampel  dihaluskan  supaya  penguapan  air  optimal. Pemanasan  pada  shu  oven  105 o C  sampai  bobot  tetap  atau konstan. Kadar air dihitung dengan Persamaan 1.
Kadar air = 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑎𝑤𝑎𝑙−𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑎𝑤𝑎𝑙
𝑥100% (1)
dimana  berat  awal  adalah  selisih  berat  cawan  dan  sampel sebelum dioven dengan cawan  kosong, sementara berat akhir selisihnya setelah dioven.

## C. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  dalam black  box dengan  kamera  digital Samsung  ST65  (Samsung  Electronics  Co.,  China).  Kamera ditempatkan tegak lurus di atas sampel. Jarak sampel dan lensa kamera 10 cm. Gambar diambil 2 kali pada sisi berbeda. Hasil akuisisi citra dari 69 rambak didapat total 138 citra.

## D. Cropping
Cropping untuk  mengubah  ukuran  citra  dengan  memilih bagian  yang  dibutuhkan.  Ukuran cropping 600x400  pixels menghemat  waktu  komputasi. Cropping untuk  mengambil  3 bagian  citra  rambak  olahan  tanpa background menggunakan Adobe  Photoshop  7.0  (Adobe  System  Incorporated,  USA). Citra  hasil cropping disimpan  dalam  format bit  map  picture (.bmp). Bit  map  picture merupakan  format  dasar  citra  serta bersifat lossless compression sehingga semua informasi dalam citra dapat ditampilkan dan lebih efektif untuk perbaikan dan analisis  citra  dibanding  format  citra  yang  bersifat lossy compression seperti  JPEG  [16].  Penelitian  ini  membagi  citra rambak menjadi data training dan data validasi dengan proporsi 70%:30%  sehingga  didapat  291  citra    untuk  training  dan  123 citra untuk validasi. Gambar 2 merupakan contoh representasi citra hasil cropping .
Gambar. 2  Contoh citra rambak sapi hasil cropping

## E. Ekstraksi Ciri Citra

## 1)  Fitur Warna
Ekstraksi  fitur  warna  rambak  olahan  menggunakan Matlab  R2012a  (The  MathWorks,  Inc.,  USA).    Ada  414 citra  diekstraksi  dan  diambil  nilai  rata-rata  ( colour  mean value ).  Ektraksi  fitur  warna  dilakukan  pada  sistem  warna Red,  Green,  Blue (RGB)  dan Hue,  Saturation,  Intensity (HSI). Ekstraksi colour mean value sesuai Persamaan [17]:
Colour mean value = 1 𝑀 ∑ 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑢𝑟 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀 𝑖=1 (2)
Colour value merupakan nilai untuk setiap model warna pada tiap pixel-nya yaitu R [0,255], G [0,255], B [0,255], H [0 o , 360 o ], S [0,1], I [0,1], dan M adalah jumlah pixel dari setiap model warna.

## 2)  Fitur Tekstur
Ekstraksi ciri tekstur didapat dari konversi citra RGB ke grayscale.  Proses  ekstraksi  tektur  mengikuti  teknik  Gray Level Co-occurance  Matrix (GLCM)  pada  Matlab  2012. Pada penelitian ini sudut yang digunakan adalah 0 o dengan d=1, dan 3 level GLCM, yaitu 32, 64, dan 256. Nilai tekstur yang diekstraksi yaitu contrast (3), correlation (4), energy (5), entropy (6),  dan homogeneity (7).  Nilai-nilai  tekstur dari ketiga level tersebut dibanding untuk dipilih level yang dapat digunakan membedakan 3 jenis rambak olahan.
Contrast = ∑ ∑ ( i-j ) 2 P[i, j] N j M i (3)
Correlation = ∑ ∑ ( 𝑖−𝜇 )( 𝑗−𝜇 ) 𝑃[𝑖,𝑗] 𝑁 𝑗 𝑀 𝑖 𝜎² (4)
Energy = ∑ ∑ 𝑃 𝑁 𝑗 𝑀 𝑖 ²[𝑖, 𝑗] (5)
Entropy = ∑ ∑ 𝑃 [ 𝑖, 𝑗 ] 𝐿𝑜𝑔 𝑃 [𝑖, 𝑗] 𝑁 𝑖 𝑀 𝑖 (6)
Homogeneity = ∑ ∑ 𝑃[𝑖,𝑗] 1+|𝑖−𝑗| 𝑁 𝑗 𝑀 𝑖 (7)
P  (i,j)    merupakan  elemen  ke  (i,j)  dari co-occurance matrix yang  ternormalisasi,  µ  dan  σ  adalah  mean  dan standar  deviasi  dari  elemen-elemen  pixel  yang  diberikan berdasar hubungan persamaan di bawah ini :
P [i, j] = 𝑁(𝑖,𝑗) 𝑀 (8)
µ = ∑ 𝑖 ∑ 𝑃[𝑖, 𝑗] 𝑁 𝑗 𝑀 𝑖 (9)
𝜎 =   ∑ (𝑖 − 𝜇)² 𝑀 𝑖 ∑ 𝑃[𝑖, 𝑗] 𝑁 𝑗 (10)
dimana  N(i,j)  adalah  jumlah  angka  pada  citra  dengan intensitas pixel i diikuti dengan intensitas pixel j pada satu pixel dengan  perpindahan  ke  kiri,  dan  M  merupakan  total jumlah pixel .
F. Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation Arsitektur  JST Backpropagation terdiri  atas  3  layer  yaitu input layer, hidden layer , dan output layer . Input pemodelan ini 2 jenis, yaitu warna dan tekstur. Sebelum dianalisis, data input perlu dinormalisasi agar semua pola memiliki nilai range sama dengan fungsi aktivasinya. Penelitian ini menggunakan metode normalisasi minimum-maksimum, sehingga diperoleh interval data [-1 1] mengikuti Persamaan 11.
x i = 2 ( 𝑍𝑖−𝑍𝑖 𝑚𝑖𝑛
𝑍𝑖 𝑚𝑎𝑥−𝑧 𝑖 𝑚𝑖𝑛 ) -1 (11)
dimana  x i adalah  nilai  ternormalisasi,  z i nilai  yang dinormalisasi, z i max nilai maksimum pada data z i , z i min nilai minimum  pada  data  z i .    Pada  Matlab  metode  normalisasi minimum  dan  maksimum  menggunakan  fungsi premnmx . Jumlah hidden layer yang digunakan mengikuti hasil trial and error yaitu 1 dan 2 layer dengan variasi jumlah node di hidden layer yaitu 10, 20, 30, dan 40 dengan output node adalah jenis
rambak. Nilai output rambak olahan sapi dinotasikan dengan 1, kerbau dengan 0, dan babi dengan -1.
Fungsi  aktivasi  bervariasi  meliputi sigmoid  biner  (logsig) dan sigmoid  bipolar ( tansig )  pada hidden  layer ,  dan  pada output  layer ditambah  fungsi  linier  atau  identitas  ( purelin ). Pada  penelitian  ini epoch dibatasi  sampai  5000,  dengan  goal MSE  0,01. Learning  rate digunakan  0,1;  0,3;  dan  0,6, momentum  0,6  dan  0,9.  Pemodelan  JST Backpropagation terdiri dari 2 tahap, yaitu training dan validasi. Sebanyak 414 citra  rambak  sapi,  kerbau,  dan  babi  dibagi  menjadi  291  data training  dan  123  data  validasi.  Prosedur  training  dan  validasi yaitu  membagi  data  menjadi  data  training  dan  data  validasi; memilih  model hidden  nodes terbaik;  melakukan  pelatihan pada  model hidden  nodes ;  mengulangi  langkah  1  sampai  4 menggunakan hidden nodes terbaik; menerapkan hasil terbaik sebagai  model.  Model  terbaik  dipilih  berdasar  nilai Mean Square Error (MSE) seperti Persamaan (12), dimana n adalah jumlah data; t i adalah nilai target, dan y i adalah nilai prediksi JST.
MSE = 1 𝑛 ∑ (𝑡𝑖 − 𝑦𝑖)²
𝑛 𝑖=1 (12)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Analisis Hasil Uji Kadar Air Rambak Olahan
Kadar air rambak olahan sapi, kerbau, dan babi pada Gambar 3.  Pengukuran  kadar  air  rambak  untuk  menunjukkan  kondisi sampel. Kadar air rambak olahan sapi sebesar 8,098%, rambak olahan  kerbau  6,468%,  dan  rambak  olahan  babi  4,460%. Penelitian  Rofi'ah  [18]  menyatakan  kadar  air  krecek  rambak sapi  adalah  10,37%,  krecek  kerbau  8,70%,  dan  krecek  babi sebesar  12,17%.  Kadar  air  rambak  goreng  lebih  rendah  dari krecek rambak karena telah mengalami penguapan air selama penggorengan.
Gambar. 3  Kadar air rambak olahan
Huda, et  al. [19]  menyatakan  penggorengan  menurunkan kadar  air  rambak.  Selama  pengeringan  kulit  menyusut  dan selama penggorengan, peningkatan suhu membantu menguapkan  air  tersisa.  Kadar  air  rambak  juga  dipengaruhi waktu perendaman di air kapur selama produksi. Semakin lama waktu perendaman di air kapur maka kadar air semakin turun. Perendaman  air  kapur  mempercepat  laju  pengeringan,  karena larutan  tersebut  menarik  molekul  air  dalam  bahan.  Semakin banyak air keluar dari bahan semakin banyak ruang kosong di
jaringan.  Saat  rambak  digoreng  mengembang  sampai  tingkat tertentu dan menyebabkan rambak lebih renyah [20].

## B. Analisis Fitur Warna Citra Rambak Olahan
1)  Modal Warna RGB
R ed, green, dan blue (RGB) merupakan salah satu model warna  yang  sering  digunakan  untuk  analisis  citra.  RGB mean value didapat dari pembagian  jumlah nilai warna citra dengan jumlah piksel citra. Perbandingan RGB mean value ketiga jenis rambak olahan disajikan pada Gambar 4.
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  ketiga  jenis  rambak memiliki  nilai  indikator  hampir  sama.  Ditinjau  dari  nilai Red mean , rambak sapi menyebar sebesar 66 dengan mean 209,  rambak  kerbau  sebesar  57  dengan mean 27,  dan rambak  babi  sebesar  78  dengan mean 204.  Nilai Green mean dan Blue  mean juga  memiliki  pola  sama  tertinggi rambak kerbau, dikuti rambak babi dan rambak sapi.
(a) (b) (c) Gambar. 4  RGB mean value (a) red mean , (b) green mean , (c) blue mean rambak olahan
8.098 6.468 4.460 0.000 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 Sapi Kerbau Babi K ad ar Ai r ( % ) Jenis Rambak 160 180 200 220 240 260 Sapi Kerbau Babi R e d M e an Jenis Rambak 160 180 200 220 240 Sapi Kerbau Babi Gr e e n M e an Jenis Rambak 100 120 140 160 180 200 220 Sapi Kerbau Babi B lu e M e an Jenis Rambak

## Modal Warna HSI
Hue,  Saturation, dan  Intensity (HSI)  merupakan  model warna  berdasar  persepsi  manusia.  Nilai Hue merupakan karateristik  warna  berdasar  cahaya  yang  dipantulkan  oleh objek.  Dalam menyatakan suatu warna tidak dapat hanya mengacu  pada  nilai Hue ,  tetapi  harus  disertai  dengan Saturation  dan  Intensity .  Berikut  perbandingan  nilai  HSI ketiga jenis rambak.
(a) (b) (c) Gambar. 5  HSI mean value (a) hue mean , (b) saturation mean ,
(c) intensity mean rambak olahan
Gambar  5  memperlihatkan  3  jenis  rambak  memiliki indikator Hue, Saturation, dan Intensity hampir sama. Pada Gambar 5a, nilai sebaran indikator Hue rambak sapi  yaitu 10,77,  rambak  kerbau  8,86,  dan  rambak  babi  14,43. Indikator Saturation mean (Gambar 5b) dan Intensity mean (Gambar 5c)  memiliki pola sama tertinggi rambak kerbau dikuti rambak sapi dan rambak babi. Berdasar indikator Hue , rambak babi memiliki penyebaran nilai paling luas, diikuti rambak  sapi  dan  kerbau,  sementara  pada  indikator Saturation dan Intensity ,  rambak  kerbau  memiliki  nilai penyebaran  paling  luas,  diikuti  rambak  sapi  dan  rambak
babi. Menurut Hendrawan and Murase [17] Hue merupakan warna  sebenarnya, Saturation menyatakan  kedalaman warna,  dan Intensity menyatakan  banyak  cahaya  yang diterima. Obyek berwarna merah memiliki nilai hue 0° atau 360°, hijau pada 120°, dan biru pada 240° (Gambar  6).
Gambar. 6  Roda warna hue
Pada  model  warna  HSI  rambak  kerbau  memilliki  nilai hue  terendah,  sementara  pada  indikator saturation dan intensity rambak kerbau memiliki nilai tertinggi dibanding rambak  sapi  dan  babi.  Dibanding  roda  warna Hue pada Gambar 6, dapat dilihat warna rambak adalah kekuningan. Menurut  Rofi'ah  [18],  rambak  kerbau  memiliki  warna kuning  kecoklatan  sampai  sangat  coklat.  Faktor  yang memengaruhi perubahan  warna dan flavor antara lain tipe minyak untuk menggoreng, suhu minyak, waktu dan suhu penggorengan,  serta  perlakuan  pasca  penggorengan. Menurut Huda, et al. [19], warna rambak setelah digoreng lebih  terang  dibanding  sebelum  digoreng.  Pengembangan rambak saat digoreng menyebabkan total pigmen pada satu bagian rambak ikut mengembang atau menyebar ke bagian lain.

## C. Analisis Fitur Tekstur Citra Rambak Olahan
Hasil  analisis  perbandingan  level  32,  64,  dan  256 menunjukkan  level  32  berpotensi  untuk  membedakan  ketiga jenis rambak dengan sudut 0° dan jarak (d) = 1. Pada penelitian ini  tekstur  citra  mengunakan entropy,  contrast,  correlation, energy,  dan  homogeneity .  Pada  Matlab,  kelima  indikator tersebut  didapat  dengan  fitur  GLCM  yang  tersedia menggunakan  fungsi graycoprops .  Perbandingan  nilai  tekstur ketiga jenis rambak pada Gambar 7.
Gambar  7a  menunjukkan  nilai entropy rambak  sapi menyebar  sebesar  0,504  dengan  nilai mean 0,133,  rambak kerbau nilai entropy menyebar 0,518 dengan nilai mean 0,186, dan rambak babi nilai sebaran entropy sama rambak sapi yaitu 0,504 dengan nilai mean 0,425. Nilai entropy besar untuk citra dengan gray-level  merata dan bernilai kecil jika struktur citra tidak teratur atau bervariasi. Entropy menunjukkan ketidakteraturan bentuk citra [21].
Contrast (Gambar 7b) rambak kerbau memiliki sebaran nilai paling luas yaitu 0,323 dengan mean 0,173, diikuti rambak babi yaitu  0,258  dengan mean 0,127  dan  rambak  sapi  yaitu  0,229 dengan mean 0,170.  Kontras  untuk  mengukur  kekuatan perbedaan  intensitas  dalam  citra  [22].  Semakin  tinggi  nilai contrast semakin tinggi tingkat kekontrasannya.
30.00 35.00 40.00 45.00 50.00 55.00 60.00 65.00 70.00 Sapi Kerbau Babi °H u e M e an Jenis Rambak 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 Sapi Kerbau Babi Satu ration M e an Jenis Rambak 0.000 0.300 0.600 0.900 1.200 Sapi Kerbau Babi In te n si ty M e an Jenis Rambak
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar. 7  Fitur tekstur (a) entropy , (b) contrast , (c) correlation , (d) energy , (e) homogeinity rambak olahan
Gambar  7c  menunjukkan  sebaran  nilai correlation citra rambak olahan. Correlation rambak babi memiliki nilai sebaran terluas  yaitu  0,092  dengan  nilai mean 0,970,  diikuti  rambak sapi yaitu 0,083 dengan mean 0,967, dan rambak kerbau yaitu 0,060 dengan mean 0,975. Correlation menunjukkan hubungan antar pixel pada citra [23].
Pada Gambar 7d nilai energy rambak sapi menyebar paling luas dibanding rambak kerbau dan rambak babi. Rambak sapi menyebar  sebesar  0,453  dengan  nilai mean 0,176.  Rambak kerbau  menyebar  sepanjang  0,343  dengan mean 0,125, sementara  rambak  babi  menyebar  sepanjang  0,311  dengan mean 0,143.  Nilai energy semakin  besar  jika  pixel  pada  citra semakin  homogen. Energy merupakan  ukuran  homogenitas citra [8].
Gambar 7e menunjukkan rambak sapi memiliki nilai sebaran homogenity terluas yaitu 0,137 dengan nilai mean 0,917. Pada rambak  kerbau  nilai homogenity menyebar  sebesar  0,107 dengan mean 0,942.  rambak  babi  menyebar  sebesar  0,112 dengan mean 0,918.  Nilai homogenity besar  jika  variasi intensitas  dalam  citra  kecil. Homogeneity merepresentasikan kekasaran pada bidang.

## D. Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation
Pemodelan dengan membagi data menjadi data training dan data validasi. Data input JST diwakili oleh nilai fitur warna dan tekstur  citra  rambak  olahan,  dan  target output berupa  angka yang mewakili jenis rambak, yaitu 1 untuk sapi, 0 untuk kerbau dan -1 untuk babi. Berikut hasil trial and error data input .
TABEL I
T RIAL AND E RROR D ATA I NPUT Kombinasi Input R Validasi MSE Validasi Warna (RGB-HSI) 0,4611 0,5272 Warna (RGB) 0,4545 0,5718 Warna (HSI) 0,3523 0,6042 Tekstur 0,6547 0,3867 Warna dan Tekstur 0,8249 0,2481
Hasil  pemodelan  terbaik  menggunakan  input  warna  dan tekstur,  dengan  fungsi  aktivasi logsig pada hidden  layer dan tansig pada  output  layer,  fungsi  pembelajaran traingdm , momentum 0,9 dan learning rate 0,1. Menurut Irwansyah and Faisal [24], fungsi aktivasi log-sigmoid umum digunakan pada multilayer  network yang  menggunakan  algortima  pelatihan backpropagation dengan range [0 1]. Fungsi lain  yang  sering dipakai  pada backpropagation adalah  fungsi  sigmoid  bipoar ( tansig ) dengan range [-1 1]. Traingdm ( gradient descent with momentum )  merupakan  metode  paling  sederhana  yang modifikasi penurunan tercepatnya dilakukan dengan menambah  momentum.  Perubahan  bobot  saat  ini  dilakukan memperhitungkan perubahan bobot epoch sebelumnya [25].
0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 Sapi Kerbau Babi En tr o p y Jenis Rambak 0.000 0.200 0.400 0.600 Sapi Kerbau Babi Co n tr ast Jenis Rambak 0.850 0.900 0.950 1.000 1.050 Sapi Kerbau Babi Cor rel ati on Jenis Rambak 0.000 0.200 0.400 0.600 Sapi Kerbau Babi En e rg y Jenis Rambak 0.750 0.800 0.850 0.900 0.950 1.000 Sapi Kerbau Babi H o m o ge n e ity Jenis Rambak
Learning rate menentukan kecepatan pelatihan sampai JST optimal  [13].  Semakin  kecil learning  rate perubahan  bobot kecil dan pergerakan kurva MSE semakin halus. Learning rate terlalu  besar  menyebabkan  ketidakstabilan  perubahan  MSE. Momentum untuk mengimbangi learning rate diperlukan guna menghindari perubahan bobot mencolok [25]. Optimasi model JST klasifikasi jenis rambak olahan pada Tabel 2.
TABEL II O PTIMASI T OPOLOGI JST Topologi Training Validasi R MSE R MSE 11-10-1 0,6146 0,4150 0,8249 0,2481 11-20-1 0,6448 0,3905 0,7713 0,2894 11-30-1 0,6644 0,3735 0,7179 0,3572 11-40-1 0,6785 0,3625 0,7216 0,3289 11-10-10-1 0,6054 0,4224 0,8317 0,2362 11-10-20-1 0,6825 0,3569 0,7730 0,3227 11-10-30-1 0,7007 0,3406 0,7048 0,4013 11-10-40-1 0,7085 0,3327 0,7333 0,3804 11-20-10-1 0,6562 0,3799 0,7724 0,2985 11-20-20-1 0,6561 0,3802 0,7635 0,2863 11-20-30-1 0,6827 0,3572 0,7419 0,3049 11-20-40-1 -0,0912 0,8847 0,1704 0,8153 11-30-10-1 0,6529 0,3834 0,7695 0,2998 11-30-20-1 0,7105 0,3319 0,7495 0,3174 11-30-30-1 0,7412 0,3025 0,6778 0,3789 11-30-40-1 0,7763 0,2694 0,5608 0,5340 11-40-10-1 0,7260 0,3185 0,7151 0,3324 11-40-20-1 0,7205 0,3236 0,7038 0,3463 11-40-30-1 0,7238 0,3195 0,6661 0,4179 11-40-40-1 0,0507 0,7619 0,2422 0,7361
Menurut Hendrawan and Murase [17] model terbaik dipilih berdasar MSE validasi terkecil. Nilai MSE bergantung model JST yang dijalankan. Pilihan 2 hidden layer dengan 10 nodes tiap  layer  memberikan  MSE  validasi  terendah  0,2362  dan  R
tertinggi 0,8317.  Grafik training error dan koefiesien korelasi model terbaik pada Gambar 8.
(a) (b) (c)
Gambar. 8  Simulasi JST terbaik (a) Performa training error , (b) R training , dan (c) R validasi
Pada  Gambar  8a  tampak  tidak  terjadi  penurunan  MSE signifikan sejak awal hingga epoch maksimum. Pada epoch ke 5000, nilai MSE training 0,42239 dengan R=0,60636 (Gambar 8b).  Hasil traning divalidasi  untuk  mengukur  kemampuan model  memprediksi  keluaran  dari  masukan  JST  [13].  Pada Gambar  8c  dapat  dilihat  nilai  R  validasi  0,83174  dan    MSE validasi  0,2362.  Menurut  Ratner  [26],  nilai  R  0,7-1,0 mengindikasikan  hubungan  kuat.  Arsitektur  JST  terbaik disajikan pada Gambar 9.
Gambar. 9  Topologi JST terpilih
Ketepatan  model  dilihat  dari  akurasi  (Persamaan  12), dimana A adalah jumlah data prediksi yang sama data aktual, B adalah jumlah data aktual [17]:
Akurasi  = 𝐴 𝐵 x 100% (12)
Akurasi  = [ 94 123 ] x 100% = 76,4228 %
Pada  rambak  olahan  sapi  21  data  teridentifikasi  benar, sementara 20 data teridentifikasi sebagai rambak olahan kerbau (akurasi  51,2195%).  Pada  rambak  olahan  kerbau  40  data teridentifikasi benar dan 1 data teridentifikasi sebagai rambak olahan babi (akurasi 97,5610%). Pada rambak olahan babi 33 data  teridentifikasi  benar,  sisanya  8  data  dikenali  sebagai rambak  olahan  kerbau  (akurasi  80,4878%).  Akurasi  rata-rata model  76,4228%. A kurasi  model  belum  mencapai  goal sehingga perlu perbaikan pada penelitian berikutnya. Menurut Adnan,  et  al.  [5]  penambahan  input  umumnya  mampu meningkatkan  akurasi  rata-rata.  Penelitian  ini  menggunakan
sampel  rambak  dari  pasar  secara  langsung  sehingga memengaruhi akurasi klasifikasi.

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Dalam analisis citra rambak indikator warna red, green, dan blue (RGB) diperoleh rata-rata RGB rambak kerbau tertinggi, diikuti  rambak  sapi  dan  babi.  Rerata  indikator  warna hue, saturation, dan intensity (HSI)  rambak  kerbau  H  terkecil  dan nilai  S serta  nilai I tertinggi dibanding rambak sapi dan babi. Ekstraksi fitur tekstur menggunakan GLCM, pembeda terbaik ketiga  jenis  rambak  pada  level  32.  Rerata  indikator entropy, contrast, dan homogeneity citra rambak sapi terkecil dibanding rambak kerbau dan babi.  Rerata indikator correlation rambak babi  terkecil,  dan  pada  rerata energy citra  rambak  kerbau memiliki nilai terkecil.
Pemodelan  jaringan  saraf  tiruan  (JST)  menunjukkan kombinasi input warna dan tekstur lebih baik dibanding warna atau tekstur saja. Topologi JST terbaik untuk  klasifikasi jenis rambak  olahan  yaitu  11-10-10-1  dengan  fungsi  pembelajaran Traingdm dan  fungsi  aktivasi logsig pada hidden  layer dan
tansig pada output  layer .    Kombinasi  momentum  0,9  dan learning rate 0,1 menghasilkan MSE validasi terkecil 0,2362, R  sebesar  0,83171,  dan  akurasi  76,4228%.  Tingkat  akurasi tersebut menunjukkan hasil belum kuat, sehingga perlu dicari penyebabnya,  diantaranya  standardisasi  sampel.  Penelitian lanjtan analisis citra dan JST terhadap rambak perlu  dilakukan untuk menguji beragam rambak dari berbagai daerah sehingga mengenali  pola  sifat  dielektrik  rambak  tersebut.  Pengenalan rambak  olahan  memang  lebih  komplek  dibanding  rambak mentah sehingga membutuhkan sampel lebih besar.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kementrian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi serta Universitas Brawijaya yang telah membantu publikasi.

## R EFERENSI
[1] K.  Safitri  and  A.  Wardani,  "Deteksi  Cemaran  Babi  pada  Produk Sosis  Sapi  di  Kota  Malang  dengan  Metode  Polymerase  Chain Reaction," J Pangan dan Agroindustri, vol. 3, pp. 1006-1014, 2015.
[2] A.  T.  Muttaqien,  Y.  Erwanto,  and  A.  Rohman,  "Determination  of buffalo  and  pig"  Rambak"  crackers  using  ftir  spectroscopy  and chemometrics," Asian J Anim. Sci., vol. 10, pp. 49-58, 2016.
[3] S. Sucipto, T. Djatna, I. Irzaman, T. T. I, A. M. Fauzi, I. Tun Tedja , et  al. ,  "Application  of  Electrical  Properties  to  Differentiate  Lard from Tallow and Palm Oil," Media Peternakan, vol. 36, pp. 32-39, 2013.
[4] S. D. Gupta and Y. Ibaraki, "Plant Image Analysis: Fundamentals and Applications," ed. Boca Raton: CRC Press, 2014.
[5] A. Adnan, S. Suhartini, and B. Kusbiantoro, "Identifikasi  Varietas Berdasarkan  Warna  dan  Tekstur  Permukaan  Beras  Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf Tiruan," J Pen Pert Tan Pang, vol. 32, pp. 91-97, 2013.
[6] K. Chen, X. Sun, C. Qin, and X. Tang, "Color grading of beef fat by  using  computer  vision  and  support  vector  machine," Comput Electron Agric, vol. 70, pp. 27-32, 2010.
[7] I. Sofi'i, "Pemutuan Biji Kopi dengan Pengolahan Citra Digital dan Artificial  Neural  Network,"  Master,  Agriculture  Technology, Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2005.
[8] N.  Purwaningsih,  I.  Soesanti, and  H.  A.  Nugroho,  "Ekstraksi Ciri Tekstur  Citra  Kulit  Sapi  Berbasis  Co-occurrence  Matrix,"  in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia , Yogyakarta, 2015, pp. 3-13.
[9] A.  Girolami,  F.  Napolitano,  D.  Faraone,  and  A.  Braghieri, "Measurement of meat color using a computer vision system," Meat sci, vol. 93, pp. 111-118, 2013.
[10] R.  K.  Dewi  and  R.  H.  Ginardi,  "Identifikasi  Penyakit  pada  Daun Tebu  dengan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  dan  Color Moments," J Tek Inf I Komput, vol. 1, pp. 70-77, 2014.
[11] X. Sun, H. Gong, F. Zhang, and K. Chen, "A digital image method for measuring and analyzing color characteristics of various color scores of beef," in 2009 2nd International Congress on Image and Signal Processing , Tianjin, China 2009, pp. 1-6.
[12] D.  Yuristiawan,  F.  Z.  Rahmanti,  and  H.  A.  Santoso,  "Aplikasi Pendeteksi  Tingkat  Kesegaran  Daging  Sapi  Lokal  Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna dengan Pendekatan Statistika," Riptek, vol. 9, pp. 9-16, 2015.
[13] Sandra,  H.  K.  Purwadaria,  I.  W.  Budiastra,  and  A.  Trisnobudi, "Pengembangan pemutuan buah manggis untuk ekspor secara non destruktif  dengan  jaringan  syaraf  tiruan,"  Doctor,  Agriculture Technology, Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2007.
[14] N. Nugroho, E. Sediyono, and S. Suhartono, "Perbandingan Kinerja Jaringan  Saraf  Tiruan  Model  Backpropagation  dan  General Regression Neural Network Untuk Mengidentifikasi Jenis Daging Sapi," J Sist Inf Bis, vol. 1, pp. 33-40, 2012.
[15] A. F. Hartono, D. Dwijanto, and Z. Abidin, "Implementasi Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Sebagai  Sistem  Pengenalan  Citra
Daging Babi dan  Citra  Daging  Sapi," UNNES J Math, vol.  1,  pp. 124-130, 2012.
[16]
C.  Solomon  and  T.  Breckon, Fundamentals  of  Digital  Image Processing:  A  practical  approach  with  examples  in  Matlab :  John Wiley & Sons, 2011.
[17] Y.  Hendrawan  and  H.  Murase,  "Bio-inspired  feature  selection  to select informative image features for determining water content of cultured  Sunagoke  moss," Expert  Syst.  Appl., vol.  38,  pp.  14321- 14335, 2011.
[18] A.  Rofi'ah,  "Identifikasi  Pembeda  Rambak  Olahan  Kulit  Sapi, Kerbau,  dan  Babi  menggunakan  Metode  Dielektrik  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan,"  Bachelor,  Agroindustrial  Tehnology,  Universitas Brawijaya, Malang, 2017.
[19] N.  Huda,  A.  A.  Putra,  and  R.  Ahmad,  "Physicochemical  and Nutritional  Characteristics  of  Indonesian  Buffalo  Skin  Crackers," Int J Meat Sci, vol. 1, pp. 36-51, 2011.
[20] A.  Widati  and  S.  I.  Mustakim,  "Pengaruh  Lama  Pengapuran terhadap Kadar Air, Kadar Protein, Kadar Kalsium, Daya Kembang dan Mutu Organoleptik Kerupuk Rambak Kulit Sapi," J Ilmu dan Teknologi Hasil Ternak, vol. 2, pp. 47-56, 2007.
[21] Y.  Permadi,  "Aplikasi  Pengolahan  Citra  Untuk  Identifikasi Kematangan  Mentimun  Berdasarkan  Tekstur  Kulit  Buah Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik," J  Inf, vol.  9,  pp. 1028-1038, 2015.
[22] S.  B.  Sulistyo,  "Pemutuan  Buah  Jeruk  Siam  Pontianak  (Citrus nobilis var. microcarpa) dengan Teknik Pengolahan Citra," Master, Human Ecology, Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2008.
[23] B.  Issac  and  N.  Israr, Case  Studies  in  Intelligent  Computing: Achievements and Trends . Boca Raton: CRC Press, 2014.
[24] E.  Irwansyah  and  M.  Faisal, Advanced  Clustering:  Teori  dan Aplikasi . Yogyakarta: DeePublish, 2015.
[25] J.  J.  Siang,  "Jaringan  syaraf  tiruan  dan  pemrogramannya menggunakan Matlab," ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005.
[26] B.  Ratner,  "The  correlation  coefficient:  Its  values  range  between +1/−1, or do they?," J Targeting, Meas Ana Mark, vol. 17, pp. 139- 142, 2009.