## ANALISIS EKSTRAKS CIRI FERTILITAS TELUR AYAM KAMPUNG DENGAN GREY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX
Shoffan Saifullah 1* , Sunardi 2 dan Anton Yudhana 3
1 Teknik Informatika, Pascasarjana Teknik, Universitas Ahmad Dahlan
2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan
* Corresponding author, e-mail: shoffan_s@yahoo.com
Abstrak —  Penelitian  ini  menggunakan  telur  ayam  kampung  untuk  melakukan  analisis  dalam  proses identifikasi fertilitas telur ayam. Metode dalam proses identifikasi menggunakan Gray Level Coocurence Matrix (GLCM). Proses identifikasi dengan menggunakan GLCM menggunakan 6 parameter utama untuk mengetahui ciri-ciri (ekstraksi ciri). Parameter yang digunakan yaitu: ASM ( Angular Second Moment ), Kontras, Korelasi, Varians, IDM ( Inverse Difference Moment ) , dan Entropy. Masing-masing parameter akan  memberikan  nilai  yang  berbeda  dan  mampu  membedakan  dan  mengelompokkan  citra  telur  ayam kampung berdasarkan fertilitas telur ayam. Proses identifikasi memberikan hasil bahwa fertilitas pada citra telur  ayam  kampung  mampu  dibedakan  dengan  parameter-parameter  GLCM  dan  menunjukkan  bahwa dengan menggunakan 10 sampel telur ayam kampung mampu dikelompokkan berdasaarkan fertilitasnya.

## Kata Kunci : Telur ayam kampung, Ekstraksi Ciri, Parameter GLCM
Abstract — This research used chicken eggs to perform the analysis in the identification process fertility chicken eggs. The method in the identification process using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). The  identification process by using GLCM using the 6 main  parameters to  determine the characteristics (feature extraction). The parameters used are: ASM ( Angular Second Moment ), Contrast, Correlation, Variance, IDM (Inverse Difference Moment) , and Entropy. Each parameter will give different values and is able to distinguish and classify images based fertility chicken eggs chicken eggs. The identification process gives results that the image of a chicken egg fertile and infertile able to distinguish from GLCM parameters and show that using 10 samples of chicken eggs able to be grouped based on their fertility.
Keywords:Chicken Eggs, Feature Extraction, GLCM Parameters
Copyright © 2017 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Telur  merupakan  benda  bercangkang  yang mengandung  zat  hidup  bakal  anak  yang dihasilkan oleh unggas (ayam, itik, burung, dan sebagainya)[1].  Telur  yang  dihasilkan  oleh unggas  bermaca-macam  misalnya  adalah  ayam kampung.  Ayam  kampung  ( Gallus  Domesticus [2],[3])  merupakan  sebutan  ayam  peliharaan  di Indonesia yang tidak dibudidayakan dengan cara budidaya  massal  komersial  dan  tidak  berasal usul dari ras yang dihasilkan untuk kepentingan komersial.
Proses penentuan kualitas sebelum dilakukan penetasan yang sering dilakukan untuk mengetahui tingkat kualitas telur ayam dilakukan  dengan  merendam  telur  pada  wadah berisi  air  pada  suhu  ruang[4].  Pengecekan fertilitas  telur  ayam  dilakukan  dengan  proses candling /peneropongan  telur  ayam  dengan
menggunakan cahaya. peneropongan telur yang berfungsi  untuk  mengetahui  telur  yang infertile (tidak  dibuahi),  telur  yang fertile ,  embrio  yang tumbuh dan embrio yang mati[5],[6].
Proses  identifikasi  yang  dilakukan  sering menggunakan  proses  manual  sehingga  akan lebih  membutuhkan  ketelitian  yang  lebih  dari orang  yang  melakukan  proses  identifikasi tersebut. Untuk memudahkan dalam melakukan identifikasi maka penelitian ini akan memberikan  kontribusi  dalam  analisis  proses identifikasi  fertilitas  telur  ayam  kampung dengan  menggunakan  g ray  level  coocurence matrix (GLCM) untuk melakukan digital image processing .  Beberapa  peneliti  telah  melakukan berbagai penerapan untuk melakukan
identifikasi fertilitas telur (terlihat pada Gambar 1).  Dalam  proses  penelitian  yang  dilakukan menggunakan beberapa perangkat yaitu
Chern-Sheng Lin, dkk (2012) Wijaya & Prayudi (2010)
Khabibulloh, dkk (2012) L. Liu & M. O. Ngadi (2012) citra Hasil dengan 36 sampel keakuratan: 96% kamera thermal Faktor &
Metode suhu telur dan embrio citra hasil: 100% klasifikasi telur ayam ras metode Faktor Hasil deteksi embrio hari 0,1,2,3,4 citra
Hasil: 98,2 % berhasil 1,8% error citra warna fisik telur computer vision kamera digital sampel 36 telur telur berembrio: 100% berhasil kamera digital hari 4: 84,1% hari 0 100% telur ayam
Infrared hyperspectral imaging
Faktor  & metode
embrio Penelitian Sekarang Nurhayati
(2015)
Ruslianto (2013) Liu Hai-ling, dkk (2016)
Triningtyas & Maimunah (2015) citra metode 2 & hasil
ekstraksi ciri statistik orde pertama thermal imaging
Faktor & metode 1 thresholding otsu (segmentasi) citra hasil 100% akurat metode Faktor Hasil citra Hasil Citra ukuran fisik telur
connected component analysis
kamera digital
10 data citra dikelom- pokkan Telur tidak fertil 4 hari: 89,6% Thermal Camera error:
0,1111 klasifikasi telur ayam ras: 0,8889
telur ayam ras kamera digital Faktor & Metode
Cooling curve Utami (2009) Hasil citra (kamera digital) telur bebek (Hue: 0,089-0,094;
saturasi: 0,12-0,32), telur ayam negeri (Hue: 0,033-0,068; saturasi: 0,52-0,62), telur ayam kampung (Hue: 0,061-0,068; saturasi: 0,21-0,25) minimum distance classifier untuk karakteristik warna citra ayam negeri,kampung dan bebek
telur
Faktor & Metode Karakteristik Warna, Ekstraksi ciri citra HSV, minimum distance classifier telur ayam cooling area region growing segmentation
ellipse fitting Region of interest (ROI)
telur ayam Ekualisasi histogram Filter gaussian Thresholding otsu memisahkan objek & latar belakang filter gaussian menghilangkan noise (bintik-bintik)
statistik orde pertama membedakan telur ayam biasa & omega enhancement teori bayes 16 hari embrio mati: 96,3% Faktor & Metode kebersihan kerabang telur ekstraksi ciri statistik orde 1 statistik orde 2 KNN
parameter K=3
telur ayam telur burung puyuh
segmentasi terhitung jumlah telur ayam dan telur burung puyuh telur unggas
laser (pencahayaan)
thresholding & perhitungan jumlah piksel
telur bagus:
100% berhasil
telur rusak : 91,7% berhasil & 8,3% error telur
sobel; fuzzy glcm thresholding kecepatan 2 - 3 s Faktor  & metode embrio Gabor filter ROI K-means Clustering hari 1: 78,8% hari 2: 74,1% hari 3 81,8% telur ayam ras segementasi regresi linier prediksi bobot 42 % akurat
Gambar 1. Fishbone Diagram Penelitian Terdahulu[8],[9], [10][11][12][13][14][15][16]
kamera smartphone dan  senter.  Kamera smartphone digunakan  untuk  proses  akuisisi citra  atau  untuk  mengambil  gambar  telur  ayam yang  dilakukan  proses candling .  Sedangkan untuk  senter  digunakan  untuk  proses candling atau  menerangi  telur  ayam  sehingga  bagian dalam  telur  akan  terlihat  lebih  jelas.  Proses akuisisi  dan candling telur  dilakukan  di  tempat yang  gelap  dengan  tujuan  agar  memberikan gambar isi telur secara jelas.
Penelitian ini diharapkan mampu mengidentifikasi  dengan  akurat  telur  yang berembrio  ( fertile )  maupun  tidak,  dan  dapat membantu memudahkan peternak dalam memilah telur.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Citra  merupakan  fungsi  menerus  ( continue ) dari  intensitas  pada  bidang  2  dimensi  (sudut pandang  matematis).  Citra  tampak  merupakan hasil  refleksi  cahaya  dari  objek  nyata.  Cahaya akan  menerangi  objek,  dimana  objek  akan memantulkan  kembali  ke  sebagian  dari  berkas cahaya  tersebut,  dan  pantulan  cahaya  akan ditangkap  oleh  optik,  misalnya  kamera, kemudian direkam [7].
Penelitian  tentang  identifikasi  fertilitas  telur sudah  banyak  dilakukan  (terlihat  pada  Gambar 1).  Penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah melakukan  roses  analisis  ekstrasi  ciri  dari  citra telur  ayam  kampung  dengan  menggunakan metode GLCM.

## 2.1. Fertilitas Telur
Fertilitas  (kesuburan)  telur  merupakan sebuah  indikator  ada  tidaknya  embrio  dalam telur[17].  Fertilitas  suatu  kelompok  telur menunjukkan  banyaknya  telur  yang  bertunas dari sejumlah telur yang dieramkan. Maksud dari tunas  dalam  hal  ini  adalah  bibit  atau  lembaga telur.  Misalkan  ada  sebuah  telur  diperiksa dengan  lampu  (proses  penyinaran/ candling ) ternya  terdapat  bibit  di  dalamnya,  maka  telur tersebut adalah fertile [18].

## 2.2. Histogram
Histogram  citra  sangat  berkaitan  dengan ber-bagai  teknik  pengolahan  citra,  terutama metode-metode  yang  tergolong  dalam  operasi titik.
Histogram  citra  merujuk  pada  histogram dari nilai intensitas pixel. Histogram
menampilkan  banyaknya  piksel  dalam  suatu citra  yang  dikelompokkan  berdasarkan  level nilai  intensitas  piksel  yang  berbeda.  Pada  citra grayscale 8 bit, terdapat 256 level nilai intensitas yang  berbeda,  maka  pada  histogram  tersebut akan menampilkan grafik distribusi dari masing- masing 256 level nilai piksel tersebut[19].
Histogram didefinisikan sebagai probabilitas  statistik  distribusi  setiap  tingkat abu-abu  dalam  gambar  digital.  Persamaan histogram ( Histogram
Equalization /HE)
merupakan  teknik  yang  sangat  populer  untuk peningkatan kontras gambar. Konsep dasar dari histogram  equalization  adalah  dengan  men- strecth histogram,  sehingga  perbedaan  piksel menjadi  lebih  besar  atau  dengan  kata  lain informasi  menjadi  lebih  kuat  sehingga  mata dapat menangkap informasi yang disampaikan.
Gambar 2. Grafik Histogram[20]
Citra  kontras  ditentukan  oleh  rentan dinamis,
yang didefinisikan sebagai perbandingan  antara  bagian  paling  terang  dan paling  gelap  intensitas  piksel.  Histogram memberikan  informasi  konstras  dan  intensitas keseluruhan distribusi dari suatu gambar[20].
Histogram dengan jarak dari 0 sampai  L-1 dibagi  menjadi  2  bagian,  dengan  XT  sebagai intensitas.  Pemisahan  ini  menghasilkan  2 histogram. Histogram pertama memiliki jangkauan  dari  0  sampai  XT,  dan  histogram kedua  memiliki  jangkauan  dari  XT  sampai  L- 1[20].

## 2.3. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  merupakan  langkah  awal dalam  proses  klasifikasi  dan  inpretasi  citra, dimana proses ini berhubungan dengan kuantisasi karakteristik citra kedalam kelompok nilai  ciri  yang  sesuai.  Analsis  tektur  biasanya dilakukan  sebagai  proses  untuk  melakukan
klasifikasi dan interpretasi suatu citra. Klasifikasi  citra  berbasis  analisis  tekstur memerlukan beberapa tahapan[14].
Berdasarkan  orde  statistiknya,  analisis tekstur  dapat  dikategorikan  menjadi  3,  yaitu analisis tekstur orde satu, orde dua, dan orde tiga. Untuk  penelitian  ini  digunakan  ekstraksi  ciri statistik  orde  dua  yaitu  dengan  metode Gray Level Coocurence Matrix (GLCM).
Gambar 3. PerputaranVektor GLCM dan
Diagram Rose [21]
Gambar 3 menunjukkan arah dan perputaran vektor GLCM yang mengikuti kontur melingkar  sesuai  dengan  gravitasi  dan  mampu membantu mendeteksi fitur melingkar dan linier pada setiap orientasi[21].
Dalam perhitungan GLCM terdapat beberapa  fitur  atau  parameter  perhitungan sebagai berikut[22]:
1. ASM ( Angular Second Moment ) Mengukur  tentang  keseragaman  atau  sering disebut angular second moment . Energi akan bernilai  tinggi  ketika  nilai  piksel  mirip  satu sama  lain,  sebaliknya  akan  bernilai  kecil menandakan  nilai  dari  GLCM  normalisasi adalah  heterogen.  Nilai  maksimum  dari energy adalah 1 yang artinya distribusi pixel dalam  kondisi  konstan  atau  bentuknya  yang berperiodik (tidak acak).
𝐴𝑆𝑀 =   ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (1)
2. Kontras Mengukur  frekuensi  spasial  dari  citra  dan perbedaan  moment  GLCM.  Perbedaan  yang dimaksudkan  adalah  perbedaan  tinggi  dan rendahnya  pixel.    Contrast  akan  bernilai  0 jika  pixel  ketetanggaan  mempunyai  nilai yang sama.
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 =   ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (2)
3. Korelasi
Mengukur  linearitas  (the  joint  probability) dari sejumlah pasangan pixel  (pairs).
𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 =   ∑ 𝑝 𝑖,𝑗 (𝑖−𝜇 𝑖 )(𝑗−𝜇 𝑗 ) √𝜎 𝑖 2 𝜎 𝑗 2 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (3) 4. Varians Varians  GLCM  menunjukkan  sebaran  nilai piksel pada bidang citra[23]. 𝜎 𝑖 2 = ∑ 𝑝 𝑖,𝑗 (𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 ;
𝜎 𝑗 2 = ∑ 𝑝 𝑖,𝑗 (𝑖 − 𝜇 𝑗 ) 2 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (4)
5. IDM ( Inverse Difference Moment )
Mengukur  homogenitas.  Nilai  ini  sangat sensitif  terhadap  nilai  disekitar  diagonal utama.  Bernilai  tinggi  ketika  semua  pixel mempunyai nilai yang sama/seragam. Kebalikan  dari  contrast  yaitu  akan  bernilai besar jika mempunyai nilai pixel yang sama pada saat energy bernilai tetap.
𝐼𝐷𝑀 =   ∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+ (𝑖−𝑗) 2 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (5) 6. Entropy
Mengukur  kompleksitas  (keacakan)  citra.
Entropy akan bernilai tinggi ketika citra tidak seragam.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   − ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)log (𝑖, 𝑗) 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (6)

## 3. METODOLOGI
Proses  akuisisi  citra  dilakukan  dengan menggunakan  kamera  ( smartphone  camera ). Sebelum  proses  akuisisi,  telur  ayam  kampung dilakukan  proses candling (peneropongan dengan  sinar)  menggunakan  senter.  Hasil  yang diperoleh  dari  akuisisi  citra  ini  adalah  gambar citra RGB dari telur ayam candling .
Histogram  dari  masing-masing  citra  warna akan memberikan nilai dengan 3 nilai intensitas yang  berbeda  yaitu  Merah,  Hijau,  dan  Biru. Sehingga  perlu  dilakukan  proses  konversi kedalam citra grayscale untuk proses GLCM.
Gambar 4. Alur Proses Analisis GLCM pada Fertilitas Telur
Perhitungan  GLCM  dilakukan  dengan  6 parameter  (ASM,  Kontras,  Korelasi,  Varians, IDM,  dan Entropy ).  Citra  telur  ayam  kampung akan memberikan nilai dari masing-masing nilai parameter  tersebut.  Parameter  tersebut  akan menjadi  acuan  dalam  penentuan  fertilitas  telur ayam.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses yang dilakukan berdasarkan metodologi  penelitian  menghasilkan  beberapa point penting diantaranya adalah:

## 4.1. Analisis Akuisisi Citra
Akuisisi citra dilakukan dengan menggunakan  kamera smartphone .  Rancangan desain  alat  yang  digunakan  adalah  seperti  pada Gambar 5.
Proses candling telur  ayam  (seperti  dalam rancangan  Gambar  5)  dilakukan  dengan  tujuan untuk mengetahui fertilitas telur ayam (khususnya  dalam  penelitian  ini  adalah  telur ayam kampung).
Gambar 5. Rancangan Proses Akuisisi Citra Candling Telur Ayam
Dalam  proses  candling  akan  menunjukkan bahwa telur ayam fertile ditandai dengan adanya pertumbuhan  zigot/embriyo  pada  telur  yang dilakukan  proses  penerangan  dengan  senter. Kemudian  dilakukan  proses capturing objek telur  ayam  kampung  sehingga  akan  didapatkan gambar  seperti  Gambar  2.  Proses  ini  dilakukan dengan  menggunakan  smartphone  (kamera) untuk  mengcapture  telur  ayam  yang  disinari
Akuisisi Citra Ekualisasi Histogram Konversi ke Citra Greyscale Perhitungan Parameter GLCM Proses Candlling Telur Kamera digital (smartphone) Senter Parameter GLCM: 1. kontras 2. korelasi 3. energi 4.homogenitas Citra Warna (RGB) Analisis ekualisasi citra grayscale analisis Perbandingan
Senter Telur ayam Smartphone Camera
dengan  senter,  dimana  jarak  antara  kamera smartphone  dengan  objek  yang  akan  dilakukan proses capturing tidak terlalu diperhitungkan.
(a) (b)
Gambar  6.  Citra  Telur  Hasil  Proses Candling (a)  Telur Fertile [24],  (b)  Telur Tidak Fertile

## 4.2. Histogram Ekualisasi
Berdasarkan pada gambar citra hasil proses candling untuk telur fertile (Gambar 6.(a)) maka diperoleh  gambar  histogram  citra  warna (Gambar 7).
(a)
(b) (c) (d)
Gambar  7.  Histogram  (a)  Citra  Warna  Telur
Feritile ,  (b)  Komponen Red ,  (c) Komponen Green ,  (d)  Komponen
Blue
Gambar  7  menunjukkan  hasil  histogram warna  dari  citra  telur fertile (Gambar  7(a)) merupakan  gabungan  dari  masing-masing komponen warna merah (7(b)), hijau (7(c)), dan biru  (7(d)).  Kemudian  dari  masing-masing warna  pada  citra  RGB  dilakukan  konversi  ke dalam citra grayscale menjasi 1 intensitas warna yaitu  abu-abu  dengan  ukuran  8  bit  (256)  yang
mempunyai  range  0-255.  Sehingga  untuk histogramnya dapat diperoleh seperti Gambar 8.
Gambar  8.  Histogram  Citra  Greyscale  Telur

## Fertile
Seperti  halnya  dengan  citra  telur fertile , citra  telur  tidak fertile juga  memiliki  gambar histogram  warna  (Gambar  9(a))  yang  disusun dari  3  komponen  warna  secara  berturut-turut merah  (9(b)),  hijau  (9(c))  dan  biru  (9(d))  yang akan digabungkan menjadi 1 histogram warna.
(a) (b) (c) (d) Gambar  9.  Histogram  (a).  Citra  Warna  Telur Tidak Fertile ,  (b)  Komponen Red , (c) Komponen Green , (d) Komponen Blue
Gambar 10. Histogram Citra Grayscale
Dari histogram warna Gambar 9 dikonversi menjadi grayscale menjadi  seperti  Gambar  10. Dimana  hasil  menunjukkan  intensitas  warna grayscale  dengan  range  0-255  dan  frekuensi kemunculan  setiap  intensitas  warna  abu-abu terlihat seperti pada Gambar 10.
4.3. Konversi Citra Warna ke Citra
Grayscale dan  Perhitungan  Parameter GLCM
Citra warna (RGB)perlu dilakukan konversi ke  dalam  citra  greyscale  untuk  menghitung parameter  metode  GLCM.  Parameter  yang
digunakan ada 6 yaitu ASM, Kontras, Korelasi, Varians,  IDM  dan  Entropy.Hasil  perhitungan beberapa citra sampel telur ayam kampung yang dilakukan candling dapat dilihat pada Tabel 1.
Agar  memudahkan  dalam  melakukan analisis menggunakan grafik seperti Gambar 10, dalam  penelitian  ini  dilakukan  normalisasi dengan  membagi  bilangan  sama  untuk  setiap komponen.  Normalisasi  yang  dilakukan  yaitu dengan  membagi  masing-masing  komponen dengan  nilai  tertentu  yang  dapat  memudahkan dalam analisis dan perhitungan. Hasil normalisasi terlihat pada Tabel 2. Tabel 1. Perhitungan Parameter GLCM untuk 10 Sampel yang Dilakukan No Citra Grayscale ASM Kontras Korelasi Varians IDM Entropy 1 1,2577E+09 1,4447E+06 -2,0047E-08 1,5580E+21 3,6821E+05 -5,0412E+06 2 8,5106E+08 1,7660E+06 -2,0293E-08 1,1993E+21 3,5941E+05 -4,8031E+06 3 2,4872E+09 2,6088E+06 -1,7963E-08 2,2129E+21 4,1577E+05 -5,7869E+06 4 2,7380E+09 3,4642E+06 -1,8246E-08 2,2103E+21 4,1308E+05 -5,7850E+06 5 1,5850E+09 2,0126E+06 -1,9264E-08 1,9237E+21 3,8606E+05 -5,3652E+06 6 3,4350E+09 2,6478E+06 -1,5873E-08 2,6772E+21 4,7409E+05 -6,9735E+06 7 3,0437E+09 2,3424E+06 -1,6226E-08 2,6587E+21 4,6210E+05 -6,7431E+06 8 1,6430E+09 2,1564E+06 -1,2794E-08 7,7273E+21 5,0081E+05 -8,0416E+06 9 1,0507E+09 4,4125E+06 -1,3807E-08 7,4407E+21 4,7362E+05 -6,8295E+06 10 1,3341E+09 3,6716E+06 -1,1458E-08 1,5016E+22 5,7219E+05 -8,5197E+06

## Tabel 2. Hasil Normalisasi Parameter GLCM
Data ASM Kontras Korelasi Varians IDM Entropy Fertilitas 1 1,258 1,445 2,005 1,558 3,682 5,041 Fertile 2 0,851 1,766 2,029 1,199 3,594 4,803 Fertile 3 2,487 2,609 1,796 2,213 4,158 5,787 Fertile 4 2,738 3,464 1,825 2,210 4,131 5,785 Fertile 5 1,585 2,013 1,926 1,924 3,861 5,365 Fertile 6 3,435 2,648 1,587 2,677 4,741 6,974 Fertile 7 3,044 2,342 1,623 2,659 4,621 6,743 Fertile 8 1,643 2,156 1,279 7,727 5,008 8,042 Infertile 9 1,051 4,413 1,381 7,441 4,736 6,829 Infertile 10 1,334 3,672 1,146 15,016 5,722 8,520 Infertile
Tabel  1  menunjukkan  nilai  perhitungan secara  riil  yang  dilakukan  dengan  aplikasi. Dimana  masing-masing  parameter  memberikan nilai  yang  berbeda.  Nilai  yang  dihasilkan  ada yang menunjukkan nilai positif dan negatif.
Pada  Tabel  1,  urutan  nomor  1  sampai dengan  7  menunjuukan  citra  telur  ayam  yang dikelompokkan  dalam  kelompok  telur fertile . Sedangkan  urutan  nomor  8  sampai  dengan  10 menunjukkan citra telur ayam yang dikeompokkan dalam kelompok telur infertile .
Perhitungan  rill  (Tabel  1)  perlu  dilakukan proses  normalisasi,  sehingga  diperoleh  hasil pada  Tabel  2.  Proses  ini  digunakan  untuk mempermudah  dalam  proses  analisis  masing- masing  parameter  dari  nilai-nilai  yang  telah dihitung  agar  nilai  yang  dianalisis  tidak  terlalu besar  dan  tidak  terlalu  kecil.  Proses  nornalisasi dihasilkan nilai seperti pada Tabel 2. Norrmalisasi dilakukan dengan membagi dengan 10 N , dimana n menunjukkan jumlah digit terkecil dari masing-masing parameter. Dan jika nilai  <  0  maka  dikalikan  dengan  negatifnya. Sehingga  berdasarkan  Tabel  2  diperoleh  grafik analisis perhitungan nilai parameter (Gambar 11) yang berbeda-beda.

## 4.4. Analisis Hasil Perhitungan Parameter GLCM dalam Penentuan Fertilitas Telur Ayam Kampung
Gambar  11  menunjukkan  grafik  dari perhitungan  GLCM  untuk  semua  parameter. Masing-masing parameter memberikan nilai dan gambar yang berbeda, sehingga dapat diketahui perbedaan  dari  masing-masing  nilai  parameter tersebut.
Gambar  11.  Grafik  Perhitungan  6  Parameter GLCM
Secara signifikan, nilai varians menunjukkan nilai  perbedaan  yang  sangat  tinggi  antara  telur fertile  dan  infertile  (telihat  pada  Gambar  11 ditunjukkan pada grafik warna ungu). Sementara parameter  yang  lain  (ASM,  Kontras,  Korelasi, IDM, dan Entropy ) juga memberikan nilai yang berbeda  antara  telur  yang  fertile  dan  infertile akan  namun  tidak  begitu  terlihat  secara  jelas, perlu pengamatan yang lebih (dari Gambar 11). Hal ini dikarenakan parameter-parameter tersebut memiliki nilai yang hampir sama/mendekati  untuk  beberapa  sampel  yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN
Proses akusisi candling telur ayam menghasilkan citra warna (RGB). Kualitas citra yang  diperoleh  sangat  bergantung  pada  kamera dan senter yang digunakan. Semakin terang dan tinggi  kualitas  kamera  yang  digunakan  maka akan  memberikan  nilai  yang  lebih  jelas  dalam proses  identifikasi  telur  menggunakan  GLCM.
Semakin  tinggi  kualitas  citra  yang  dihasilkan maka  akan  memberikan  nilai  histogram  yang sama atau tidak terlalu jauh berbeda dari masing- masing citra yang dihasilkan.
Histogram  yang  diperoleh  dari  proses akuisisi  memberikan  3  nilai  intensitas  untuk masing-masing  warna  maka  perlu  dilakukan konversi  menjadi  citra  grayscale  untuk  proses GLCM. GLCM merupakan metode ekstraksi ciri yang menggunakan beberapa parameter menggunakan  beberapa  parameter  yaitu  ASM, Kontras,  Korelasi,  Varians,  IDM,  dan  Entropy. Proses  GLCM  memberikan  nilai  yang  berbeda pada telur fertile dan infertile . Sehingga metode GLCM  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam proses indetifikasi fertilitas telur ayam kampung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ebta  Setiawan,  "KBBI,"  http://kbbi.web .id/jadwal, 2012. [Online].
[2] SITUS-PETERNAKAN.COM, "Kumpulan  Artikel  Peternakan  I  Situs- Peternakan.Com," 18 June 2014. [Online].  Available:  http://www.situs- peternakan.com/2014/06/tentang-ayam- kampung-asli-indonesia.html.  [Accessed 8 February 2017].
[3] I.  –.  P.  UNDP,  "Kajian  Ayam  Buras dengan Pendekatan Rantai Nilai dan Iklim Usaha  di  Kabupaten  Boven  Digoel," Program Pembangunan berbasis Masyarakat Fase II: Implementasi Institusionalisasi Pembangunan Mata Pencaharian yang Lestari untuk Masyarakat Papua, Papua, 2013.
[4] "Sehatituharus,"  Ini  Cara  Mengetahui Telur  yang  Sehat,  5  2015.  [Online]. Available:  http://www.sehatituharus.com /2015/05/ini-cara-mengetahui-telur-yang- sehat.html. [Accessed 9 2 2017].
[5] "SENTRALTERNAK,"  Distributor  Bibit dan  Peralatan  Ternak,  13  4  2009.
[Online].  Available:  http://sentralternak. com/index.php/2009/04/13/agar-
penetasan-kita-berhasil/.  [Accessed  9  2 2017].
[6] "wiraternak.com,"  Informasi  wirausaha peternakan,  4  2012.  [Online].  Available: http://www.wiraternak.com/2012/04/ciri- ciri-telur-tetas-yang-fertil-atau.html.
[Accessed 9 2 2017].
[7] I.  Hestiningsih,  "Pengolahan  Citra," [Online]. Available: http://27afril- file.weebly.com/uploads/1/3/0/7/1307722 6/pengolahan-citra.pdf.  [Accessed  9  2 2017].
[8] Yustina Retno Arum Utami, "Pengenalan Telur  Berdasarkan  Karakteristik  Warna Citra," Jurnal Ilmiah SINUS, vol. 7, no. 2, pp. 1-14, 2009.
[9] T. A. Wijaya and P. Yudi, "Implementasi Visi  Komputer  Dan  Segmentasi  Citra Untuk  Klasifikasi  Bobot  Telur  Ayam Ras,"  in  Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi 2010, 2010.
[10]   L. Liu; M. O. Ngadi, "Detecting Fertility and  Early  Embryo  Development  of Chicken Eggs Using Near-Infrared Hyperspectral  Imaging,"  Springer,  vol. Food  Bioprocess  Technol  (2013),  no.  6,
pp. 2503-2513, 2012.
[11]   C.-S.  Lin,  P.  T.  Yeh,  D.-C.  Chen,  Y.-C. Chiou and C.-H. Lee, "The Identification and  Filtering  of  Fertilized  Eggs  with  a Thermal  Imaging  System,"  Computers and  Electronics  in  Agriculture,  vol. Computers and Electronics in Agriculture (2013), no. 91, pp. 94-105, 2012.
[12]   M.  A.  Khabibulloh,  A.  Kusumawardhani and  D.  Y.  Pratama,  "Rancang  Bangun Sistem  Deteksi  Embrio  pada  Telur Menggunakan  Webcame,"  Jurnal  Teknik Pomits, vol. 1, no. 1, pp. 1-6, 2012.
[13]   I. Ruslianto, "Klasifikasi Telur Ayam Dan Telur  Burung  Puyuh  Menggunakan Metode Connected Component Analysis," Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA, vol. 3, no. 1, pp. 41-50, 2013.
[14]   P.  R.  Trisnaningtyas  and  Maimunah, "Klasifikasi  Mutu  Telur  Berdasarkan Kebersihan Kerabang Telur Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,"  in Konferensi Nasional Informatika (KNIF), 2015.
[15]   O. D. Nurhayati, "Sistem Analisis Tekstur Secara  Statistik  Orde  Pertama  Untuk Mengenali  Jenis  Telur  Ayam  Biasa  dan Telur  Ayam  Omega-3,"  Jurnal  Sistem Komputer, vol. 5, no. 2, pp. 79-82, 2015.
[16]   L.  Hai-ling,  C.  Jian-rong,  S.  Li,  Y.  Lei- ming  and  L.  Meng-lei,  "Research  on  the
Discrimination of Hatching Eggs Activity Based  on  Thermal  Imaging:  A  Food Nondestructive Testing Practice,"
International Journal of Smart Home, vol.
10, no. 2, pp. 175-186, 2016.
[17]   Cholifah,  Siti;  Prasetyawan,  Yudha, "Perancangan Sistem Identifikasi Fertilitas  dan  Daya  Tetas  Telur  Itik Berbasis  Digital  Image  Processing," Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS) Surabaya (Teknik Industri).
[18]   H. R. Rukmana, Ayam Buras Intensifikasi dan  Kiat  Pengembangan,  Yogyakarta: Kanisius, 2003.
[19]   D.  Putra,  Pengolahan  Citra  Digital, Yogyakarta: ANDI, 2010 (Ed.I).
[20]   metode-algoritma.com, "Metode-
ALgoritma.com,"  7  2015.  [Online]. Available: http://www.metode- algoritma.com/2015/07/metode- penyetaraan-histogram.html.  [Accessed 19 1 2017].
[21]   D. Gadkari, "IMAGE QUALITY
ANALYSIS  USING  GLCM,"  Master  of
Science in Modeling and Simulation in the College  of  Arts  and  Sciences  at  the University of Central Florida (Fall Term),
Orlando, Florida, 2004. [22]   softscients.web.id, "IT Outsourcing
Service - Software - Research," 18 5 2015. [Online].  Available:  http:  //www  . softscients.web.id/2015/01/glcm-analisis- tekstur-citra-digital.html.[Accessed 1 / 1 /
2017].
[23]   C. Lubis, A. B. Dharmawan and M. Ang,
"Automatic  Cropping  pada  Pengenalan Naskah  Braille,"  in  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Multimedia 2015, Yogyakarta, 2015.
[24]   N. Stuff. [Online]. Available: http://www.nifty-stuff.com/candling- eggs.php. [Accessed 14 9 2016].

## Biodata Penulis
Shoffan Saifullah , Mahasiswa Magister Teknik Informatika,  Universitas  Ahmad  Dahlan.  Telah menyelesaikan  S1  di  Universitas  Teknologi Yogyakarta  dan  sekarang  bekerja  sebagai Sekretaris Prodi di Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta. Ketertarikan dalam bidang Artificial Intelligent dan Computer Vision and Image Processing.
Sunardi,  S.T.,  M.T.,  Ph.D ,  Dosen  Teknik Elektro  dan  Magister  Teknik  Informatika, Universitas  Ahmad  Dahlan.  Dan  menjabat sebagai  Kaprodi  Magister  Teknik  Informatika, Univerisitas Teknologi Yogyakarta.
Anton  Yudhana,  S.T.,  M.T.,  Ph.D ,  Dosen Teknik  Telektro  dan  Mahasiswa  Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan.