## Analisis Intensitas Cahaya Lampu Pijar dengan Menerapkan Metode Gray Level Co-occurence Matrik
Elvianto Dwi Hartono 1,* , Bagus Hardiansyah 2
Teknik, Informatika, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya, Surabaya, Indonesia Email: 1,* elvianto.evh@untag-sby.ac.id, 2 bagushardiansyah@untag-sby.ac.id Email Penulis Korespondensi: elvianto.evh@untag-sby.ac.id Submitted: 18/12/2022 ; Accepted: 31/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak – Pada penelitian  ini dengan primary dataset 13  citra  dengan  delapan  frekuensi  tinggi  dan  empat  frekuensi  rendah  dengan memanfaatkan citra termal lampu pijar dengan pengolahan citra digital dengan ekstrasi fitur memanfaatkan metode GLCM dengan Contrast, Correlation. Energy, Homogeinity dan sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Lalu dibandingkan dengan hasil eksperiment dengan alat tegangan  function  generator  didapat  hasil  quantitative  dari  perbandingan  tersebut.  Pada  eksperiemen  lampu  pijar  pada  gambar  2 didapatkan hasil secara quantitative yang sangat signifikan pada Tabel 1 . Hasil Quantitatif Eksperimen Dengan Lampu Pijar dan pada Tabel 2 Hasil Quantitatif Ekstraksi Fitur dari metode GLCM  dengan sudut  0°, 45°, 90°, 135°. Oleh karena itu, Hasil pada table 1 didapat frekuensi rendah pada 50 Hz dengan T ( o C) 50, sedangkan pada table 2 didapat frekuensi rendah pada 50 Hz dari hasil ekstraksi fitur  dengan  nilai  rata-rata  dari  masing  sudut  0°,  45°,  90°,  135°  Contrast  (0.0363),  Correlation  (0.9959),  Energy  (0.1353),  dan Homogeneity (0.9832). jika dibandingkan dengan frekuensi tinggi yaitu 3000 Hz maka hasil dari ekstraksi fitur tersebut dari empat nilai tersebut sangat mendekati.
Kata Kunci: GLCM; Ekstraksi Fitur; Frekuensi Tinggi; Frekuensi Rendah
Abstract– This paper proposes primary dataset with 13 images thermal capture, 8 high frequency and 4 low frequency.  We utilize thermal  images  fluorescent  lamp  and  using  image  processing  with  extraction  feature  GLCM  method.  Furthermore,  Contrast, Correlation. Energy, Homogeinity dan sudut 0°, 45°, 90°, 135°, these feature texture using for calculated validation compare with both exsperiment  qualitative  results  in  Table1  and  Table2.  Therefore,  exsperiment  with  fluorescent  lamp  Figure  2  quantitative  results significant in Table1. Quantitative results with fluorescent lamp in Table2 extraction feature GLCM method with angle 0°, 45°, 90°, 135° and in Table1 quantitaive result with low frequency 50 Hz with T ( o C) 50 is significantly robust. Comparable quantitative results in  Table2  with  low  frequency  50  Hz  from  extraction  feature  mean  value  angle  0°,  45°,  90°,  135°  Contrast  (0.0363),  Correlation (0.9959), Energy (0.1353), and Homogeneity (0.9832).
Keywords : GLCM; Extraction Feature; High Frequency; Low Frequency

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  ekstraksi  fitur  merupakan  menjadi  bagian  dari  ilmu  computer  dalam  mengolah  data  untuk  pengolahan  citra digital,  pada penelitian sebelumnya pada penggunaan ekstraksi  fitur yaitu pada metode Principal Component  Analysis (PCA)  yang  sangat  di  manfaatkan  untuk  mengukur  citra  pixel  pada  setiap  image  yang  digunakan  untuk  topik Super- Resolution [1]. Grey  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  metode  analisis  tekstur  sangat  umum  digunakan  untuk mendapatkan ekstraksi fitur. Namun, relatif sangat kecil untuk mengetahui hubungan antara terkait informasi pewarnaan dan  GLCM  dalam  atribut  tekstur  [2].  GLCM  ekstraksi  fitur  cenderung  secara  global  dapat  beradaptasi  untuk  bisa melakukan  analisis  tekstur  dalam  pengolahan  citra  digital  secara  local  cenderung  sangat  minim  untuk  dapat dioptimasikan.
Pengolahan  citra  digital  dapat  diimplementasikan  dalam  watermarking,  segmentasi,  dan  ekstraksi  fitur  [3]  [4]. Pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  deteksi  dari  penyakit  Glaucoma  dengan  Ocular  Thermal  menggunakan  GLCM memberikan manfaat dengan mencari ekstraksi fitur yaitu hasil rata-rata dari Contrast, Correlation. Energy, Homogeinity [5].
Dibeberapa penelitian terkait analisis ekstraksi fitur dapat juga memanfaatkan dengan dataset penyakit di tanaman untuk dilakukan pengolahan citra dengan deteksi penyakit tersebut. Dalam penelitian terkait hal itu memanfaatkan GLCM dan  metode  KNN  untuk  mendeteksi  penyakit  yang  berada  di  tanaman  tersebut,  sehingga  pemanfaatan  untuk  mencari ekstraksi fitur dengan nilai rata-rata dari Contrast, Correlation. Energy, Homogeinity dan dapat bisa menjadi fitur yang unik untuk dilakukan pengenalan di metode KNN [6].
Dalam  penelitian  terkait  penggunaan  lampu  dalam  industrial  yaitu  fasilitas  dalam  dunia  industry  juga meminimalkan konsumsi energy dengan teknologi yang efisien terhadap banyak sector dan stekholder. Oleh karena itu, dimanfaatkan  dalam  penggunaan  lampu  pijar  dan  lampu  LED  yang  menjadi  banyak  pilihan  di  dunia  industri,  dalam penelitian tersebut membandingkan antara penggunaan lampu pijar dan lampu LED didalam ruangan untuk sistem gudang didalam  suatu  gedung  agar  tercapai  efisiensi  dan  konsumsi  energy  yang  minimal  dan  hasil  pemanfaatan  yang  sangat maksimal [7].
Dalam kelayakan dari lampu pijar untuk kondisi didaur ulang, yaitu konsekuensi dalam mereduksi mercuri dalam produk  lampu  tersebut.  Dalam  penelitian  tersebut  dilakukan  perlakuan  dalam  daur  ulang  terhadap  panas  yang  akan dihasilkan untuk mendapatkan residu dari kaca pada lampu pijar tersebut yaitu temperature didapat 437% [8].
Sehingga dari referensi  diatas  tersebut  dapat  disimpulkan dan diputuskan pada pengerjaan penelitian ini adalah untuk pengukuran frekuensi tinggi dan rendah pada tegangan listrik untuk mencapai 50 ° Celcius pada frekuensi rendah dan frekuensi tinggi. pada luaran lampu pijar yang telah di rekam dengan foto termal sehingga jika dilakukan pengukuran
menggunakan  pengolahan  citra  dengan  metode  GLCM  maka  akan  didapatkan  ekstraksi  fitur  dari  nilai  rata-rata  yaitu Contrast,  Correlation.  Energy,  dan  Homogeinity  yang  mana  akan  di  bandingkan  dengan  hasil  pengukuran  dengan menggunakan  alat  pengukur  tegangan  sehingga  perbandingan  dengan  menggunakan  pengolahan  citra  dengan menggunakan metode GLCM akan sangat efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dataset lampu termal yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 13 citra berekstensi .png dengan frekuensi tinggi dan frekuensi  rendah. Proses pertama dilakukan cropping  pada 13 citra tersebut, setalah itu samakan ukuran citra menjadi 600 × 1200 piksel. Dari 13 citra termal dibagi menjadi dua bagian yaitu frekuensi 100 Hz, 200 Hz, 300 Hz, 400 Hz, 500 Hz, 1000 Hz, 2000 Hz, dan 3000 Hz adalah frekuansi tinggi, sedangkan frekuensi 10 Hz, 20 Hz, 30 Hz, 40 Hz, dan 50 Hz adalah frekuensi rendah. Setelah mendapatkan nilai RGB kemudian melakukan proses konversi ke grayscale, lalu buat matriks kookurensi dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Kemudian dengan metode GLCM maka akan didapatkan ekstraksi fitur  dari  nilai  rata-rata  yaitu  Contrast,  Correlation.  Energy,  dan  Homogeinity,  dengan  menggunakan  Matlab  R2018b untuk  proses  pengolahan  citra.  Dalam  proses  pengolahan  citra  dengan  metode  GLCM  akan  di  bandingkan  dengan eksperimen menggunakan alat pengukur tegangan sehingga didapat hasil perbandingan yang akurat dari sisi pengolahan citra  lampu  termal.  Pada  Gambar  1  adalah  proses  dari  GLCM  untuk  mencari  nilai  Contrast,  Correlation. Energy,  dan Homogeinity dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°.

## 2.2 Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  adalah  salah  satu  metode  statistic  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari analysis tekstur. Matriks concurrency dibentuk dari sebuah citra dengan melihat piksel yang berpasangan dan memiliki nilai intensitas tertentu. Menurut penelitian sebelumnya, ada empat ekstraksi fitur dalam GLCM yang diukur dari matriks probabilitas untuk mengekstrak karakteristik fitur daru suatu citra [9]. Dalam penelitian ini, ekstraksi fitur dari metode GLCM  untuk  menghasilkan  tekstur  fitur  dari  Contrast,  Correlation.  Energy,  dan  Homogeinity.  GLCM  dapat mendeskripsikan  pattern  piksel  neighbor  dengan  ruang  piksel  1  dan  angle  dari  0°.  Dalam  hal  ini  bertujuan  untuk memberikan  karakteristik  atau  recognition  dari  etiap  citra  yang  akan  digunakan  pada  tahap  selanjutnya  yatu  dalam machine learning image classification untuk training dan testing [10].

## Gambar 1. Diagram Flow Proses GLCM
Dalam  Gambar  1.  Medeskripsikan  proses  ekstraksi  fitur  untuk  karakteristik  dari  GLCM  citra,  yang  dari  RGB dirubah  ke  Grayscale  lalu  pada  tahap  selanjutnya  memproses  nilai  karakteristik  Contrast,  Correlation.  Energy,  dan Homogeinity sebgai berikut :
1) Contrast
Nilai contrast adalah nilai variasi antara derajat abu-abu yang ada pada citra. Contrast akan menjadi nol jika piksel memiliki nilai yang sama.
𝐶𝑜𝑛𝑡 = ∑ ∑ (𝑑 − 𝑦) 2 𝑦 𝑝(𝑑, 𝑦) 𝑑
(1)
Dalam perhitungan contrast, nilai 𝑝 menujukkan nilai piksel (amplitude) GLCM, dan 𝑑 definisikan index dari lateral elemen (trace d) dan 𝑦 menujukkan index untuk vertikal elemen (sample time 𝑦 ) dapat ditujukkan pada Equation (1). 2) Homogeneity
𝐻𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑝(𝑑,𝑦) 1+|𝑑−𝑦| 𝑦 𝑑 (2)
Homogeinity merepresentasikan measure similarity. Homogeinity juga merepresentasikan Invers Difference Moment, yang mana nilai rata-rata inverst dari nilai Contrast. Oleh karena itu, perhitungan dari bobot peningkatan dari setiap elemen akan mendapatkan hasil yang signifikan untuk diagonal elemen. Ketika perhitungan Homogeinity dalam bobot elemen dapat mengurangi elemen distance dari diagonal increases.
3) Correlation
Correlation  GLCM  merepresentasikan  linear  dependency  antara  gray  level  dari  kedekatan  piksel,  yang  mana merepresentasikan  nilai  rata-rata 𝜇 𝑑 matrik  horizontal (𝜇 𝑦 ) .  Untuk  nilai  rata-rata  vertikal,  merepresentasikan (𝜎 𝑑 ) dan (𝜎 𝑦 ) bersarkan Equation (2) [11].
𝐶𝑜𝑟𝑟 = ∑ ∑ (𝑑−𝜇 𝑑 )(𝑦−𝜇 𝑦 )𝑝(𝑑,𝑦) 𝜎 𝑑 𝜎 𝑦 𝑦 𝑑 (3)
Rata-rata GLCM :
𝜇 𝑑 = ∑ ∑ 𝑑𝑝(𝑑, 𝑦) 𝑦 𝑑 (4)
𝜇 𝑦 = ∑ ∑ 𝑦𝑝(𝑑, 𝑦) 𝑦 𝑑 (5)
Dan GLCM Variance :
𝜎 𝑑 = √∑ ∑ (𝑑 − 𝜇 𝑑 ) 2 𝑦 𝑝(𝑑, 𝑦) 𝑑 (6)
𝜎 𝑦 = √∑ ∑ (𝑦 − 𝜇 𝑦 )
2 𝑦 𝑝(𝑑, 𝑦) 𝑑 (7)
4) Energy
Energy merepresentasikan ukuran uniformity dalam citra. Semakin besar citra maka semakin besar juga nilai dari Energy [2][11].
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ ∑ 𝑝(𝑑, 𝑦) 2 𝑦 𝑑 (8)

## 2.3 Eksperimen Lampu Pijar
Dengan eksperimen pada lampu pijar di gambar 2. didapat hasil quantitative dari proses tersebut, maka dari table 1. Hasil eksperimen Dapat di lihat dibawah ini :
Gambar 2. Ekperimen Lampu Pijar
Signal generator atau  function generator adalah alat uji elektronik  yang dapat  membangkitkan berbagai  bentuk gelombang [12][13]. Bentuk dalam gelombang yang dapat dihasilkan oleh function generator diantaranya seperti bentuk gelombang Sinus ( Sine Wave ), gelombang kotak ( Square Wave ), gelombang gigi gergaji ( Saw tooth wave ), gelombang segitiga  ( Triangular  wave )  dan  gelombang  pulsa  ( Pulse )  [14][15][16][17].  Function  generator  dapat  menghasilkan frekuensi hingga 20MHz tergantung pada rancangan produsennya. Frekuensi yang dihasilkan signal generator dapat kita atur sesuai dengan kebutuhan kita. Selain pengaturan frekuensi, kita juga dapat mengatur bentuk gelombang, DC Offset dan Duty Cycle [18]. Dalam merancang generator frekuensi, peneliti memanfaatkan keluaran sinyal dari function yang akan diperkuat melalui power amplifier agar dapat menghasilkan daya yang lebih besar sehingga dapat digunakan untuk uji coba pada lampu pijar, dengan frekuensi yang digunakan dalam uji coba sebesar 10Hz, 20Hz, 30Hz, 40Hz, 50 Hz, 100Hz, 200Hz, 300Hz, 400Hz, 500Hz, 1000 Hz, 2000 Hz dan 3000 Hz.
Dalam memastikan kesesuaian output yang dihasilkan oleh rangkaian alat terhadap input yang diberikan, peneliti menggunakan  alat  ukur  seperti  oscilloscope,  multimeter  dan  tang  ampere.  Selain  itu  peneliti  juga  menggunakan  data logger  yang  digunakan  untuk  mencatat data pada  interval  waktu  tertentu  selama  periode  waktu  tertentu  secara  terus menerus yang terintegrasi dengan sensor dan instrument. Uji coba ini dilakukan pada lampu pijar yang bertujuan untuk melihat perbandingan nilai lumens pada frekuensi rendah dan tinggi.
Tabel 1. Hasil Quantitatif
No  f (Hz)  V (volt)  I (amp)  T ( o C)  t (s)  E p (Lx) P out % E out (joule) 1 10 201.7 1.082 50 185 7519 218.2  26.3             40,374 2 20 215 1.845 50 159 9225 396.7  47.8             63,071 3 30 218.8 2.199 50 178 9784 481.1  58.0             85,643 4 40 219 2.409 50 167 9796 527.6  63.6             88,104 5 50 220.1 2.5 50 195 10230 550.3  66.8          107,299 6 100 220.9 2.538 50 182 9475 560.6  68.0          102,037 7 200 221.1 2.141 50 173 10060 473.4  57.4             81,894 8 300 221.1 1.801 50 190 9681 398.2  48.3             75,658 9 400 221.2 1.428 50 179 9817 315.9  38.3             56,541 10 500 221.2 1.214 50 166 10470 268.5  32.5             44,577 11 1000 221 0.662 50 193 10340 146.3  17.7             28,236 12 2000 220 0.346 50 170 9949 76.1 9.2 12,940 13 3000 218.5 0.227 50 170 9175 49.6 6.0 8,432 f (Hz) = Frekuensi V (volt) = Tegangan I (amp) = Arus T ( o C)
= Waktu dalam Derajat t (s)
= Waktu dalam detik E p (Lx) = Lumens P out = Power out
%
= Persentase E out (joule)
= Energy
Dari pengujian didapatkan nilai seperti pada Tabel 1, dimana pada hasil pengukuran tersebut menunjukkan bahwa dengan menggunakan frekuensi tinggi di dapatkan nilai arus yang semakin kecil. Dengan menggunakan rumus Daya (P = V x I), maka akan didapatkan nilai daya yang semakin kecil dengan intensitas nilai Lumens (Lx) yang tidak terlalu berubah secara signifikan dan jika dilihat besarnya Energy (joule) yang dibutuhkan juga semakin kecil dimana E (joule) =  P  (watt)  x  t(s).  Dapat  disimpulkan  bahwa  melalui  pengujian  intensitas  lampu  pijar  dengan  menggunakan  frekuensi tinggi  akan  memberikan  nilai  efisiensi  yang  besar,  karena  untuk  mendapatkan  nilai  lumens  yang  serupa  hanya membutuhkan daya dan energy listrik yang kecil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Ekstraksi Fitur
Dari hasil ekstraksi fitur dengan metode GLCM untuk mendapatkan nilai Contrast, Correlation. Energy, dan Homogeinity dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Oleh karena itu, dari hasil eksperiment dengan metode tersebut juga di sertakan hasil average (rata-rata) nilai dari keseluruhan nilai Contrast, Correlation. Energy, dan Homogeinity dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°, serta pada Gambar 3 juga berikut hasil dari grafik frekuensi tinggi dan frekuensi rendah. Dari hasil pengolahan citra menggunakan metode GLCM untuk mencari ekstraksi  fitur dari frekuensi tinggi 1000 Hz dan frekuensi  rendah 50 Hz didapat  hasil  average  (rata-rata  )  yang  sangat  mendekati,  sehingga  pengukuran  secara  Quantitatif  dengan  cara mendapatkan nilai Contrast, Correlation. Energy, dan Homogeinity dengan  sudut 0°, 45°, 90°, 135° sangat efisien dan akurat jika dibandingkan dengan pengukuran pada gambar 2. Eksperimen dengan lampu pijar. Berikut pada Gambar 4 hasil dari capture termal lampu pijar pada frekuensi tinggi dan frekuensi rendah.
Tabel 2. Hasil Quantitatif Ekstraksi Fitur dari metode GLCM dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°
Frekuensi 3000 Hz Frekuensi 50 Hz 0° 45° 90° 135° Avera ge 0° 45° 90° 135° Avera ge Contrast 0.029 2 0.045 3 0.032 0 0.045 0 0.0379    Contrast 0.028 1 0.043 3 0.030 5 0.043 3 0.0363 Correlation 0.996 6 0.994 7 0.996 3 0.994 8 0.9956    Correlation 0.996 9 0.995 2 0.996 6 0.995 2 0.9959
Frekuensi 3000 Hz Frekuensi 50 Hz 0° 45° 90° 135° Avera ge 0° 45° 90° 135° Avera ge Energy 0.136 4 0.133 3 0.136 8 0.133 4 0.1350    Energy
0.136
6 0.133 8 0.137 0 0.133 7 0.1353 Homogene ity 0.985 4 0.979 3 0.985 9 0.979 4 0.9825 Homogene ity 0.986 0 0.980 2 0.986 5 0.980 2 0.9832
(a) (b)
Gambar 3. (a) Hasil dari Ekstraksi Fitur GLCM Frekuensi tinggi, (b) Hasil dari Ekstraksi Fitur GLCM Frekuensi rendah
(a)
(b)
Gambar 4. Hasil Capture Termal Lampu Pijar (a) Frekuensi Tinggi 3000 Hz, (b) Frekuensi Rendah 50Hz

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini dengan  primary  dataset  yang  akan  dilakukan  pengolahan  citra  untuk mendapatkan  ekstraksi  fitur  pada  citra  termal  lampu  pijar  dibandingkan  dengan  hasil  eksperimen  pada  gambar  2 didapatkan hasil secara quantitative yang sangat signifikan pada Tabel 1 . Hasil Quantitatif Eksperimen Dengan Lampu Pijar dan pada Tabel 2 Hasil Quantitatif Ekstraksi Fitur dari metode GLCM dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Oleh karena itu, Hasil pada table 1 didapat frekuensi rendah pada 50 Hz dengan T ( o C) 50, sedangkan pada table 2 didapat frekuensi rendah pada 50 Hz dari hasil ekstraksi fitur dengan nilai rata-rata dari masing sudut 0°, 45°, 90°, 135° Contrast (0.0363), Correlation (0.9959), Energy (0.1353), dan Homogeneity (0.9832). jika dibandingkan dengan frekuensi tinggi yaitu 3000 Hz maka hasil dari ekstraksi fitur tersebut dari empat nilai tersebut sangat mendekati. Maka, jika dengan frekuensi rendah bisa  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dari  pada  menggunakan  frekuensi  tinggi.  Dalam  analisis  ektraksi  fitur menggunakan  metode  GLCM  ini  adalah  tahap  awal  untuk  penelitian  selanjutnya  yang  akan  diterapkan  pada  machine learning image classification training dan testing.
0,0000 0,5000 1,0000 1,5000 0° 45° 90° 135° Average Frekuensi 3000 Hz Contrast Correlation Energy Homogeneity 0,0000 0,5000 1,0000 1,5000 0° 45° 90° 135° Average Frekuensi 50 Hz Contrast Correlation Energy Homogeneity

## REFERENCES
[1] B. Hardiansyah and Y. Lu, “Single image super-resolution via multiple linear mapping anchored neighborhood regression,” Multimed. Tools Appl. , vol. 80, no. 19, pp. 28713–28730, 2021, doi: 10.1007/s11042-021-11062-0.
[2] Y.  Hendrawan et  al. , “Development of colour co-occurrence matrix (CCM) texture analysis for  biosensing,” IOP  Conf.  Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 230, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1755-1315/230/1/012022.
[3] E. H. Rachmawanto, C. A. Sari, Y. P. Astuti, and L. Umaroh, “A robust image watermarking using hybrid DCT and SLT,” Proc. - 2016 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. ISEMANTIC 2016 , pp. 312–316, 2017, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2016.7873857.
[4] A. Setyono, D. R. I. M. Setiadi, and Muljono, “StegoCrypt method using wavelet transform and one-time pad for secret image delivery,” Proc. - 2017 4th Int. Conf. Inf. Technol. Comput. Electr. Eng. ICITACEE 2017 , vol. 2018-Janua, no. January 2018, pp. 203–207, 2017, doi: 10.1109/ICITACEE.2017.8257703.
[5] G. Harshvardhan, N. Venkateswaran, and N. Padmapriya, “Assessment of Glaucoma with ocular thermal images using GLCM techniques  and  Logistic  Regression  classifier,” Proc.  2016  IEEE  Int.  Conf.  Wirel.  Commun.  Signal  Process.  Networking, WiSPNET 2016 , pp. 1534–1537, 2016, doi: 10.1109/WiSPNET.2016.7566393.
[6] R.  A.  Saputra,  Suharyanto,  S.  Wasiyanti,  D.  F.  Saefudin,  A.  Supriyatna,  and  A.  Wibowo,  “Rice  Leaf  Disease  Image Classifications Using KNN Based on GLCM Feature Extraction,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1641/1/012080.
[7] C. Perdahci, H. C. Akin, and O. Cekic, “A comparative study of fluorescent and LED lighting in industrial facilities,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 154, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1755-1315/154/1/012010.
[8] J. M. Esbrí, S. Rivera, J. Tejero, and P. L. Higueras, “Feasibility study of fluorescent lamp waste recycling by thermal desorption,” Environ. Sci. Pollut. Res. , vol. 28, no. 43, pp. 61860–61868, 2021, doi: 10.1007/s11356-021-16800-3.
[9] R. S. Choras, “Image Feature Extraction Techniques and Their Applications for CBIR and Biometrics Systems,” Int. J. Biol. Biomed. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 6–15, 2007.
[10]  O. R. Indriani, E. J. Kusuma, C. A. Sari, E. H. Rachmawanto, and D. R. I. M. Setiadi, “Tomatoes classification using K -NN based on GLCM and HSV color space,” Proc. - 2017 Int. Conf. Innov. Creat. Inf. Technol. Comput. Intell. IoT, ICITech 2017 , vol. 2018-Janua, no. November, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1109/INNOCIT.2017.8319133.
[11]  H. Y. Chai, L. K. Wee, T. T. Swee, S. Salleh, and  a K. Ariff, “Gray-Level Co-occurrence Matrix Bone Fracture Detection Center for Biomedical Engineering Biomedical Engineering Group ,” vol. 8, no. 1, pp. 26–32, 2011.
[12]  J. Mario and A. Ruiz, “A Comparative Analysis between Fluorescent and LED illumination for Improve Energy Efficiency at IPBEN Building,” Xi Latin-American Congr. Electr. Gener. Transm. , no. November, pp. 1–4, 2015.
[13]  S. R. Lee and C. V. Nayar, “A cost effective energy saving of fluorescent lighting in commercial buildings,” J. Power Electron. , vol. 12, no. 1, pp. 215–222, 2012, doi: 10.6113/JPE.2012.12.1.215.
[14]  S.  J.  Smith,  M.  Wei,  and  M.  D.  Sohn,  “A  retrospective  analysis  of  compact  fluorescent  lamp  experience  curves  and  their correlations to deployment programs,” Energy Policy , vol. 98, pp. 505–512, 2016, doi: 10.1016/j.enpol.2016.09.023.
[15]  A. Hendrawan, “Daya Listrik Dan Intensitas Penerangan Lampu Pijar,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 3, no. 2, pp. 107–15, 2018.
[16]  A.  Tanushevsk  and  S.  Rendevski,  “Energy  Efficiency Comparison  between  Compact  Fluorescent  Lamp  and  Common  Light Bulb,” Eur. J. Phys. Educ. , vol. 7, no. 2, pp. 21–27, 2016, doi: 10.20308/ejpe.88140.
[17]  E. Susilowati, S. Triyono, and C. Sugianti, “Pengaruh Jarak Lampu Neon terhadap Pertumbuhan Tanaman Kailan ( Brassica oleraceae ) dengan Sistem Hidroponik Sumbu di Dalam Ruangan,” J. Tek. Pertan. Lampung , vol. 4, no. 4, pp. 293–304, 2015.
[18]  R. D. Subiyantari, R. Ainurahimah, N. A. Fauzi, and E. Mozef, “Lingkungan Pada Komunikasi Data Digital Melalui Lampu Penerangan Led,” pp. 340–348.