Page | 48 , SMATIKA Jurnal Volume 11 Nomor 01, Juni Tahun 2021 ISSN: 2087-0256, e-ISSN: 2580-6939

## Perbandingan Hasil Klasifikasi Jenis Daging Menggunakan Ekstraksi Ciri Tekstur Gray Level Co-occurrence Matrices
(GLCM) Dan Local Binary Pattern (LBP)
Neneng 1 , Ajeng Savitri Puspaningrum 2 , Ahmad Ari Aldino 3
1,2,3 Universitas Teknokrat Indonesia
1 neneng@teknokrat.ac.id, 2 ajeng.savitri@teknokrat.ac.id, 3 aldino@teknokrat.ac.id

## ABSTRAK
Daging memiliki nilai gizi tinggi yang banyak dikonsumsi oleh manusia. Kandungan yang terdapat dalam daging meliputi protein, vitamin, mineral, lemak, dan zat lainnya yang sangat dibutuhkan di dalam tubuh sehingga dapat melaksanakan  kegiatan  setiap  harinya.  Akan  tetapi  sayangnya  tidak  semua  masyarakat  bisa  membedakan  jenis daging  tersebut,  dikarenakan  tekstur  dan  warnanya  yang  hampir  mirip.  Hal  ini  juga  kerap  dimanfaatkan  oleh penjual daging yang tidak bertanggungjawab dengan mencampur jenis daging tersebut atau dengan jenis daging lain  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  besar.  Padahal  tidak  semua  orang  bisa  mengkonsumsi  jenis  daging tertentu karena alasan penyakit yang diderita.  Penelitian yang dilakukan ini membandingkan metode GLCM dan LBP untuk klasifikasi citra jenis daging berdasarkan analisis tekstur. Jenis citra daging yang diklasifikasi adalah daging kambing, kerbau, dan kuda. Data citra  daging tersebut diperoleh dengan cara mengambil gambar secara manual menggunakan kamera digital yakni Nikon D3200. Citra tersebut diambil dengan jarak 20 cm. Pengujian dan pelatihan data dilakukan dengan metode Support Vector Machine (SVM). Ciri tekstur yang digunakan adalah ASM,  IDM,  entropi,  kontras,  serta  korelasi.  Hasil  akurasi  klasifikasi  citra  daging  kambing,  kerbau,  dan  kuda menggunakan metode GLCM adalah sebesar 75,6%. Sedangkan hasil akurasi klasifikasi menggunakan metode LBP adalah sebesar 85,6%. Dengan demikian, metode ekstraksi ciri tekstur LBP lebih direkomendasikan untuk klasifikasi jenis daging menggunakan ciri tekstur.
Kata Kunci : GLCM, LBP, Tekstur, SVM

## ABSTRACT
Meat has high nutritional value which is widely consumed by humans. The content contained in meat includes protein, vitamins, minerals, fats, and other substances that are needed by the body so that it can carry out activities every. However, unfortunately not all people can distinguish these types of meat, because the texture and color are almost similar. This is also often used by irresponsible meat sellers by mixing these types of meat or with other types of meat to get a big profit. Even though not everyone can consume certain types of meat for reasons of illness. This research was conducted to compare the GLCM and LBP methods for image classification of meat types based on texture analysis. The types of meat images that are classified are goat meat, buffalo meat, and horse meat. Image data is taken manually using a digital camera the Nikon D3200. The image was taken at a distance of 20 cm.  Data  testing  and  training  was  carried  out  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method.  The  texture characteristics  used  are  ASM,  IDM,  entropy,  contrast,  and  correlation.  The  results  of  the  image  classification accuracy  of  goat,  buffalo,  and  horse  meat  using  the  GLCM  method  were  75.6%.  While  the  results  of  the classification accuracy using the LBP method amounted to 85,6%. Thus, the LBP texture feature extraction method is recommended for classification of meat types using texture characteristics.
Keywords : GLCM, LBP, Texture, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Daging memiliki nilai gizi tinggi yang banyak dikonsumsi oleh manusia. Kandungan yang terdapat dalam  daging  meliputi  protein,  vitamin,  mineral, lemak,  dan  zat  lainnya  yang  diperlukan  tubuh manusia untuk mendukung aktivitas yang dilakukan setiap  hari.  Jenis  daging  merah  yang  umumnya dikonsumsi  oleh  manusia  adalah  sapi,  kambing, kerbau, dan kuda. Jenis daging tersebut juga banyak dijual  dan  mudah  untuk  didapatkan.  Akan  tetapi sayangnya tidak semua masyarakat bisa membedakan  jenis  daging  tersebut,  dikarenakan tekstur  dan  warnanya  yang  hampir  mirip.  Hal  ini
juga  kerap  dimanfaatkan  oleh  penjual  daging  yang tidak  bertanggungjawab  dengan  mencampur  jenis daging tersebut atau dengan jenis daging lain untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Padahal tidak semua  orang  bisa  mengkonsumsi  jenis  daging tertentu karena alasan penyakit yang diderita.
Untuk  mendukung  kegiatan  klasifikasi  citra jenis  daging  melalui  tekstur  dan  warnanya,  maka dapat  dilakukan  menggunakan  pengolahan  citra digital yang saat ini telah banyak diimplementasikan. Tugas  yang  paling  penting  dalam  pemrosesan gambar  dan  pengenalan  pola  adalah  klasifikasi tekstur  gambar.  Tekstur  adalah  salah  satu karakteristik  yang  penting  yang  dapat  digunakan
untuk  melakukan  identifikasi  objek  atau  wilayah yang  diminati  dalam  sebuah  gambar  [1].  Analisis tekstur  bertujuan  untuk  menemukan  cara  unik mewakili  karakteristik  tekstur  dalam  bentuk  yang lebih  sederhana  namun  unik,  sehingga  dapat digunakan  untuk  klasifikasi  dan  segmentasi  yang kuat, dan akurat pada benda.
Metode  untuk  analisis  tekstur  yang  dapat diimplementasikan  diantaranya  yakni  GLCM  dan LBP.  GLCM    juga  dikenal  sebagai  matriks ketergantungan  spasial  tingkat  abu-abu.  Fungsi GLCM  adalah  untuk  mencirikan  tekstur  suatu gambar  dengan  menghitung  seberapa  sering pasangan  piksel  dengan  nilai-nilai  spesifik  dan hubungan  spasial  yang  ditentukan  terjadi  dalam gambar, membuat GLCM, kemudian mengekstraksi ukuran statistik dari matriks ini [1]
Selain  GLCM,  metode  LBP  juga  banyak digunakan untuk pemrosesan gambar dan komputer vision  sejak  beberapa  tahun.  LBP  merangkum struktur  gambar  lokal  secara  efisien  dengan  cara melakukan  pembandingan  terhadap  masing-masing piksel  dengan  piksel  tetangganya.  Sifat  paling penting  dari  LBP  adalah  toleransinya  terhadap pencahayaan monotonik
perubahan
dan kesederhanaan komputasinya. LBP diusulkan untuk analisis tekstur [2].
Penelitian  terdahulu  mengenai  klasifikasi terhadap citra daging telah dilakukan oleh [3]. Hasil penelitian  ini  mendapatkan  persentase  akurasi pengenalan  terbaik  yakni  87,5%.  Nilai  akurasi tersebut terletak pada citra dengan jarak pengambilan  20  cm,  pada  posisi  d=2,  serta  arah GLCM 135 0 dengan parameter sigma 0,4. Arah yang digunakan  dalam  metode  GLCM  di  penelitian  ini yaitu  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  dan  135 0 dengan  Ciri  tekstur adalah ASM, IDM, entropi, serta korelasi. Penelitian ini  menggunakan  data  citra  daging  yaitu  sapi, kambing, kerbau, dan kuda. Pengujian dan pelatihan dalam  penelitian  ini  menggunakan support  vector machine .
Penelitian  lanjutan  mengenai  klasifikasi  citra jenis  daging  juga  telah  dilakukan  (Neneng  & Fernando,  2017).  Penelitian  ini  tidak  sama  dengan sebelumnya, yakni adanya penambahan fitur warna. Hasil akurasi klasifikasi dalam penelitian ini adalah 75,6% yang terletak pada d=3 di arah 45 0 . Nilai yang sama  juga  terletak  pada  d=2  di  arah  GLCM  135 0 . Nilai  akurasi  tersebut  terdapat  di  parameter  sigma 2,1. Kanal warna di dalam penelitian ini adalah HSV ( Hue, Saturation, dan Value ). Data penelitian ini di uji dan dilatih menggunakan SVM. Untuk data yang digunakan  yaitu  citra  daging kambing,  kerbau,  dan kuda.
Metode local  binary  pattern telah  digunakan dalam  penelitian  terdahulu  oleh  [5]  Penelitian  ini membagi  gambar  wajah  menjadi  daerah  kecil  dan menghitung deskripsi masing-masing daerah
menggunakan  pola  local  binary  pattern.  Hasil  dari penelitian  ini  jelas  menunjukkan  bahwa  gambar wajah dapat dilihat sebagai komposisi micropatterns seperti area datar, bintik-bintik, garis, dan tepi yang dijelaskan  dengan  baik  oleh  metode  local  binary pattern.
Selain  itu,  metode  LBP  juga  telah  digunakan pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  [6] yang membahas tentang klasifikasi jenis kulit wajah. Data yang digunakan adalah kulit wajah bagian pipi dengan jumlah data sebanyak 112 citra pada wajah wanita. Hasil yang diperoleh untuk akurasi tertinggi dalam  penelitian  ini  adalah  84,62%  dengan  jarak (R)=1.
Metode  SVM  pada  penelitian  terdahulu  telah digunakan  dalam  penelitian  [7]  yang  membahas klasifikasi data mengenai opini film. Data set yang digunakan  yakni  opini  tentang  beberapa  film  yang diperoleh dari masyarakat. Metode algoritma firefly digunakan  untuk  parameter  SVM.  Hasil  penelitian telah  didapatkan bahwa metode  SVM  ataupun  FA- SVM  memiliki  nilai  akurasi  yakni  sebesar  87,84% untuk pengujian dengan nilai yang digunakan adalah C=1,0-3,0  dan  σ=0,1-1,0.  Sedangkan  untuk pengujian  di  nilai  C=1,0-3,0  dan  σ=1.0-20 menghasilkan nilai akurasi sebesar 87,15%.
Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini akan membandingkan metode GLCM dan  LBP  untuk  klasifikasi  citra  daging  kambing, kerbau, dan kuda. Citra daging akan diambil secara manual  menggunakan  kamera  digital  dengan  jarak pengambilan 20cm. Penelitian ini akan menghasilkan  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  dari perbandingan metode GLCM dan LBP.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan pelaksanaan penelitian yang dilakukan  yaitu  pengambilan  citra  jenis  daging, perancangan  aplikasi  klasifikasi  citra  jenis  daging, pembuatan  program  klasifikasi  citra  jenis  daging, ekstraksi ciri tekstur GLCM dan LBP, Perbandingan hasil  akurasi  klasifikasi  metode  GLCM  dan  LBP, dan Hasil penelitian. Tahapan penelitian dijelaskan pada pada Gambar 1:
Perbandingan Klasifikasi Jenis Daging Menggunakan Ekstraksi Ciri Tekstur Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM) Dan Local Binary Pattern (LBP) ◼
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengambilan Citra Jenis Daging
Citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diambil secara manual menggunakan kamera digital dengan jarak pengambilan 20 cm tanpa penambahan cahaya.  Jumlah  citra  untuk  masing-masing  jenis daging  yaitu  150  citra.  Sedangkan  total  data seluruhnya berjumlah 450 citra.

## Perancangan dan pembuatan aplikasi klasifikasi citra jenis daging
Tahap ini dilakukan untuk membuat perangkat lunak  yang  akan  digunakan  pada  proses  klasifikasi jenis  daging  menggunakan  Visual  Studio  2010 dengan bahasa programnya adalah C#.

## Pra Pengolahan
Pra  Pengolahan  adalah  proses  transformasi, penggabungan,  atau  pengubahan  data  ke  dalam bentuk yang sesuai, untuk diolah dengan algoritma tertentu  [8].  Tahap  ini  terdapat  beberapa  kegiatan yang akan dilakukan yaitu proses memotong bagian citra  sesuai  dengan  kebutuhan,  selanjutnya  adalah proses  merubah  ukuran  citra.  Ukuran  asli  citra daging  ini  adalah  6016  x  2000  piksel,  dan  akan dikonversi menjadi 2500 x 1800 piksel. Selanjutnya
akan  dilakukan  pemotongan citra  dengan  ukuran yang digunakan yaitu 200 x 200 piksel .

## Ekstraksi Ciri Tekstur Menggunakan GLCM
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  ciri pada metode GLCM. Dalam metode ini, ciri tekstur yang  akan  digunakan  yaitu  ASM,  IDM,  entropi, kontras, serta korelasi.

## Ekstraksi Ciri Tekstur Menggunakan LBP
Dalam  metode  LBP  ini,  ekstraksi  ciri  tekstur dilakukan  untuk  mendapatkan  ciri  dari  tekstur menggunakan  metode  LBP.  Ciri  tekstur  yang digunakan  dalam  metode  LBP  ini  adalah  mean, standar deviasi, skewness, energi, dan entropi.
Perbandingan  hasil  akurasi  klasifikasi  metode GLCM dan LBP
Akurasi  menunjukkan  performa  dari  hasil pengukuran  klasifikasi  terhadap  metode  yang diterapkan [9]. Tahap ini adalah tahap
membandingkan  hasil  akurasi  dari  klasifikasi  jenis daging menggunakan metode GLCM dan LBP.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah citra daging kambing, kerbau, dan kuda yang  telah  digunakan  untuk  proses  pengujian sebanyak  90  citra.  Citra  ini  terdiri  dari  30  daging kambing, 30 citra daging kerbau, dan 30 citra daging kuda.    Pelatihan  dilakukan  menggunakan  metode SVM  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  tertinggi  dari klasifikasi. Parameter sigma yang digunakan dalam metode SVM ini adalah 0,1 sampai dengan 2,3.

## Hasil  klasifikasi  citra  menggunakan  metode GLCM
Penelitian  ini  menghasilkan  klasifikasi  citra daging  yang  diimplementasikan  dengan  metode GLCM dengan d=1, d=2, d=3, dan d=4 pada arah 0 0 , 45 0, 90 0 , dan 135 0 menggunakan parameter sigma 2,1.
Tabel 1. Hasil dari klasifikasi menggunakan GLCM berdasarkan jarak piksel ketetanggaan maupun arah GLCM
Keterangan: B (benar), S (salah)
Berdasarkan hasil yang telah dijelaskan dalam tabel  1  di  atas,  dapat  dilihat  hasil  klasifikasi  yang tertinggi  berada  pada  arah  GLCM  45 0 dengan  d=3. Kemudian  nilai  klasifikasi  yang  sama  juga  berada
Jarak Pixel Tetangga Jumlah Penguj ian Data Hasil Klasifikasi % 0 0 45 0 90 0 135 0
B S B S B S B
S
d=1
90 34,4 65,5 43,3 56,7  33,33  66,7 34,4 65,5 d=2 90 41,1  58,9 44,4 55,6  40 60 75,6 24,4 d=3 90 72,2  27,8 75,6 24,4  75,6  24,4 73,3 26,7 d=4 90 62,2  37,8 70 30  37,8  37,8 67,8 32,2
Pengambilan citra jenis daging Desain dan implementasi aplikasi klasifikasi citra jenis daging
Ekstraksi ciri tekstur GLCM Ekstraksi ciri tekstur LBP
Perbandingan hasil akurasi klasifikasi metode GLCM dan LBP
Pra Pengolahan Hasil Penelitian
pada  arah  GLCM  90 0 dengan  d=3,  serta  pada  arah GLCM 135 o dengan d=2. Nilai akurasi klasifikasi ini adalah sebesar 75,6%.
Selanjutnya  dalam  metode  GLCM  ini, klasifikasi juga dilakukan atas dasar nilai parameter sigma melalui kernel RBF.
Tabel 2. Klasifikasi menggunakan kernel RBF berdasarkan beberapa nilai parameter dari sigma
Jarak Pixel Teta ngga Paramet er stigma Hasil Klasifikasi % Jarak Pixel Tetangga Para mete r stig ma Hasil Klasifikasi %
0 0 45 0
B S
B S d=1 2,0 34,4 65,5 d=1 3,00 46,7 53,3 d=2 1,2 41,1 58,9 d=2 1,5 62,2 37,8 d=3 2,1 72,2 27,8 d=3 2,1 75,6 24,4 d=4 2,3 62,2 37,8 d=4 2,1 70 30 Jarak Pixel Teta ngga
Paramet er stigma Hasil Klasifikasi % Jarak Pixel Tetangga Para mete r stig ma Hasil Klasifikasi % 90 0 135 0 B S B S d=1 2,2 45,6 54,4
d=1 1,4 62,2 37,8 d=2 1,5 62,2 37,8 d=2 2,1 75,6 24,4 d=3 2,3 75,6 24,4 d=3 2,1 74,4 25,6 d=4 2,3 74,4 25,6
d=4 2,1 67,8 32,2
Hasil  klasifikasi  yang  telah  dijelaskan  dalam tabel 2 di atas juga disajikan dalam bentuk grafik.
Gambar 2. Grafik hasil klasifikasi menggunakan GLCM

## Hasil klasifikasi citra menggunakan metode LBP
Hasil  klasifikasi  citra  daging  yang  dilakukan menggunakan  metode  LBP  dengan  beberapa  nilai parameter sigma dijelaskan dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil klasifikasi menggunakan parameter sigma 0,1 sampai dengan 2,3
Sigma Sigma Hasil Klasifikasi
Hasil Klasifikasi % % B S B S 0,1 80 20 1,3 83,3 16,7 0,2 84,4 15,6 1,4 84,4 15,6 0,3 83,3 16,7 1,5 84,4 15,6 0,4 82,2 17,8 1,6 84,4 15,6 0,5 82,1 18,9 1,7 84,4 15,6 0,6 81,1 18,9 1,8 85,6 14,4 0,7 81,1 18,9 1,9 85,6 14,4 0,8 81,1 18,9 2 85,6 14,4 0,9 82,2 17,8 2,1 85,6 14,4 1 85,6 14,4 2,2 85,6 14,4 1,1 84,4 15,6 2,3 85,6 14,4 1,2 83,3 16,7
Pada  Tabel  3  yang  telah  dijelaskan  di  atas terlihat  bahwa  hasil  klasifikasi  menggunakan parameter  sigma  0,1  sampai  dengan  2,3  terlihat bahwa  nilai  tertinggi  yakni  85,6%.  Nilai  tertinggi hasil  klasifikasi  tersebut  berada  pada  parameter sigma  1;  1,8;  1,9;  2;  2,1;  2,2  dan  2,3.  Grafik perhitungan tersebut dijabarkan pada gambar 3.
Gambar 3 . Grafik akurasi klasifikasi menggunakan metode LBP Perbandingan hasil klasifikasi citra menggunakan metode GLCM dan LBP
Hasil  perbandingan  klasifikasi  citra  daging kambing,  kerbau,  dan  kuda  menggunakan  metode GLCM dan LBP dapat dilihat di bawah ini.
Tabel 4. Perbandingan hasil nilai klasifikasi metode

## GLCM dan LBP
Metode Hasil Akurasi Klasifikasi Tertinggi % GLCM 75,6 % LBP 85,6 %

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Setelah melakukan pengujian dan pembahasan terhadap permasalahan yang telah  dijelaskan, maka dapat disimpulkan mengenai beberapa hal yakni:
1. Tingkat keakuratan klasifikasi citra jenis daging menggunakan metode GLCM dengan data citra yang  diambil  dari  jarak  20  cm  adalah  sebesar 75,6%
2. Tingkat  keakuratan  klasifikasi  jenis  daging menggunakan  metode  LBP  dengan  data  citra
yang  diambil  dari  jarak  20  cm  adalah  sebesar 85,6%
3. Metode ekstraksi ciri tekstur LBP memiliki nilai akurasi  paling  tinggi  dibandingkan  dengan metode GLCM. Dengan demikian, maka metode LBP  lebih  direkomendasikan  untuk  melakukan klasifikasi  menggunakan  tekstur  pada  daging kambing, kerbau, dan kuda.

## Saran
Saran  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Perlu adanya penelitian lanjutan menggunakan metode ekstraksi ciri tekstur selain GLCM dan LBP untuk mendapatkan hasil yang akurat
2. Perlunya  dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk membandingkan metode SVM dengan metode pengujian  yang  berbeda  agar  dapat  diketahui metode pengujian mana yang paling akurat
3. Perlu adanya penelitian lanjutan menggunakan metode ekstraksi ciri LBP menggunakan jarak ketetanggan (R)=2–6 sehingga akan diketahui nilai  jarak  ketetanggaan  mana  yang  memiliki akurasi paling tinggi

## 5. REFERENSI
[1]  A. Suresh and K. L. Shunmuganathan, “Image texture  classification  using  gray  level  co- occurrence  matrix  based  statistical  features,” Eur. J. Sci. Res. , 2012.
[2]  D.  Huang,  C.  Shan,  M.  Ardabilian,  Y.  Wang, and  L.  Chen,  “Local  binary  patterns  and  its application to facial image analysis: A survey,” IEEE  Transactions  on  Systems,  Man  and Cybernetics Part C: Applications and Reviews . 2011, doi: 10.1109/TSMCC.2011.2118750.
[3]  N.  Neneng,  K.  Adi,  and  R.  Isnanto,  “Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Citra Jenis
Daging  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan Ekstraksi  Ciri  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices (GLCM),” J. Sist. Inf. BISNIS , 2016, doi: 10.21456/vol6iss1pp1-10.
[4]  Y.  Fernando,  “Klasifikasi  Jenis  Daging Berdasarkan Analisis Citra Tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrices ( Glcm ) Dan Warna,” in Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi 2017 ,  2017,  no.  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah Jakarta, pp. 1–7.
[5]  T.  Ahonen,  A.  Hadid,  and  M.  Pietikäinen, “Face  description  with  local  binary  patterns: Application to face recognition,” IEEE Trans. Pattern  Anal.  Mach.  Intell. ,  2006,  doi: 10.1109/TPAMI.2006.244.
[6]  D.  Kita,  A.  W.  Widodo,  and  M.  A.  Rahman, “Ekstraksi  Ciri  pada  Klasifikasi  Tipe  Kulit Wajah  Menggunakan  Metode  Local  Binary Pattern,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. , 2019.
[7]  S. Styawati and K. Mustofa, “A Support Vector Machine-Firefly Algorithm for Movie Opinion Data  Classification,” IJCCS  (Indonesian  J.
Comput. Cybern. Syst. , 2019, doi:
10.22146/ijccs.41302.
[8]  H. Sulistiani and A. A. Aldino, “Decision Tree C4.5  Algorithm  For  Tuition  Aid  Grant Program Classification (Case Study: Department Of Information System, Universitas  Teknokrat  Indonesia),” Edutic  - Sci.  J.  Informatics  Educ. ,  2020,  doi: 10.21107/edutic.v7i1.8849.
[9]  D.  Alita,  Y.  Fernando,  and  H.  Sulistiani, “Implementasi Algoritma Multiclass Svm Pada Opini Publik Berbahasa Indonesia Di Twitter,”
j. Teknokompak , 2020.