## Klasifikasi Kualitas Buah SawitMenggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix Dengan Variasi Arah Obyek
Ridho Ikhlasul 1 , Ardi Wijaya 2 , Nuri David Maria Veronica 3 , Rozali Toyib 4
Email: ridhoikhlasul63@gmail.com , ardiwijaya@umb.ac.id , nurivironika@umb.ac.id , rozalitoyib@umb.ac.id
1,2, 3,4 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali, Po Box 118 Telp. (0736) 22756 Fax. (0736) 26161 Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract-The harvest of fresh fruit bunches (FFB) from palm fruit is done with fruit that is of good quality, namely fruit that is dark red in color or has lots of knots, so that the quality of the palm oil produced increases. Low quality produced will of course further weaken  competitiveness.  Determining  the  quality  classification of  palm  oil  can  be  done  through  image  processing  techniques. Classification is the process of declaring a data object to one of the previously defined categories. Categorization of data sets can involve  grouping  them  into  similar  types  of  classification  or identifying  similar  characteristics  across  a  number  of observations. Classification is supported by the concept of pattern recognition,  classifying  the  quality  of  palm  oil  products  as categories  produced.  Efforts  to  achieve  the  expected  quality standards by using quality control. This classification of palm oil is  divided  into  quality  classes,  namely  good  and  not  good. Knowing the quality of palm oil is done by making an application for palm oil quality using image processing. There are quite a lot of methods used in image processing technology. One of them is the  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  method.  Gray Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  is  a  method  used  for texture analysis/feature extraction, feature acquisition is obtained from matrix pixel values, which have certain values and form an angle pattern. Palm Fruit Quality Classification Using Gray Level Co-occurrence Matrix With Variations in Object Direction. It is hoped that this application can help determine the quality of palm fruit more easily and efficiently.
Key words: gray level co-occurrence matrix, quality, palm fruit
Intisari: Hasil  panen  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  buah  sawit dilakukan dengan buah yang kualitas baik, yaitu buah yang sudah berwarna merah tua atau sudah terdapat banyak berondolan,  agar kualitas minyak sawit yang dihasilkan meningkat, Kualitas yang dihasilkan  rendah,  tentunya  akan  semakin  melemahkan  daya saing.  Penentuan  klasifikasi  kualitas  kelapa  sawit  ini  dapat dilakukan   melalui  teknik  pengolahan  citra.  Klasifikasi  adalah proses  yang  menyatakan  sebuah  objek  data  terhadap  salah  satu kategori  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya. Kategorisasi himpunan  data  dapat  mencakup  pengelompokan  ke  dalam jenis yang  mirip  dari  suatu  klasifikasi  atau  mengidentifikasi karakteristik  serupa  di  sejumlah  pengamatan .  Klasifikasi didukung  oleh  konsep  pengenalan  pola,  klasifikasi  kualitas produk  kelapa  sawit  sebagai  kategori  yang  dihasilkan.  Upaya untuk  mencapai  standar  kualitas  yang  diharapkan  dengan menggunakan  kontrol  kualitas..  Klasifikasi  kelapa  sawit  ini dibagi dalam kelas kualitas yaitu baik, dan tidak baik. Mengetahui kualitas kelapa sawit tersebut dilakukan dengan membuat aplikasi kualitas  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  pengolahan  citra. Metode-metode  yang  digunakan  dalam  teknologi  pengolahan citra pun sudah cukup banyak. Salah satunya adalah metode Gray Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM). Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix (GLCM)  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  analisis  tekstur/ekstraksi  ciri,  perolehan  ciri diperoleh dari nilai piksel matrix, yang mempunyai nilai tertentu
dan membentuk suatu sudut pola. Klasifikasi Kualitas Buah Sawit Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix Dengan Variasi Arah  Obyek.  Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat membantu mengetahui kualitas buah sawit menjadi lebih mudah dan efesien.
Kata kunci: gray level co-occurrence matrix, kualitas, buah sawit

## I.PENDAHULUAN
Hasil  panen  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  menjadi  penting, pemanenan  buah  sawit  dilakukan  dengan  buah  yang kualitas baik, yaitu buah yang sudah berwarna merah tua atau  sudah  terdapat  banyak  berondolan,    agar    kualitas minyak  sawit  yang  dihasilkan  meningkat,  karena  saat  ini Indonesia  menjadi  penghasil  minyak  sawit  terbesar dibandingkan  Malaysia,  Thailand  dan  beberapa  Negara lain.Kualitas  yang  dihasilkan  rendah,  tentunya  akan semakin  melemahkan  daya  saing.  Penurunan  daya  saing minyak  sawit  Indonesia Crude  Palm  Oil (CPO)  sangat dipengaruhi  oleh  faktor  kualitas,  yaitu asam lemak  bebas Free  Fatty  Acid (FFA).  Perbaik  faktor-faktor  yang menyebabkan Free Fatty Acid ( FFA) adalah sesuatu yang sangat mendesak untuk diselesaikan agar kondisi kualitas buah  sawit  dapat  ditingkatkan,  sehingga Crude  Palm  Oil (CPO) Indonesia akan memiliki daya saing tinggi di pasar global.  Kemajuan  teknologi  informasi  saat  ini  dapat diterapkan dalam penentuan kualitas produk kelapa sawit secara  efektif  dan  efisien.  Penentuan  klasifikasi  kualitas kelapa  sawit  ini  dapat dilakukan    melalui  teknik pengolahan  citra  .  Klasifikasi  adalah  proses  yang menyatakan sebuah objek data terhadap salah satu kategori yang  telah  didefinisikan  sebelumnya. Kategorisasi himpunan data dapat mencakupPengelompokan ke dalam jenis yang mirip dari suatu klasifikasi atau mengidentifikasi karakteristik serupa di sejumlah pengamatan . Klasifikasi didukung oleh konsep pengenalan pola,  klasifikasi  kualitas  produk  kelapa  sawit  sebagai kategori  yang  dihasilkan.  Upaya  untuk  mencapai  standar kualitas  yang  diharapkan  dengan  menggunakan  kontrol kualitas.  Aplikasi  sistem  klasifikasi  dapat  menentukan kualitas  kelapa  sawit  dengan menggunakan metode  Gray Level  Co-occurrence  Matrix  perlu  dilakukan  untuk mengatasi permasalahan tersebut sehingga dapat membantu untuk menentukan kualitas buah kelapa sawit. Klasifikasi  kelapa  sawit  ini  dibagi  dalam  kelas  kualitas yaitu  baik,  menengah,  dan  buruk.  kualitas kelapa  sawit tersebut  dilakukan  dengan  membuat  aplikasi  kualitas kelapa  sawit  dengan  menggunakan  pengolahan  citra. Metode-metode yang digunakan dalam teknologi
pengolahan citra pun sudah cukup banyak. Salah satunya adalah  metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM). Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  analisis tekstur/ekstraksi  ciri,  perolehan  ciri  diperoleh  dari  nilai piksel  matrix,  yang  mempunyai  nilai  tertentu  dan membentuk  suatu  sudut  pola..  Metode  ini  memiliki kelebihan  yakni  pelatihan  yang  sangat  cepat,  sederhana, mudah di pelajari dan efektif jika data pelatihan besar. Pada penelitian  lain  mutu  buah  merupakan  hal  yang  sangat penting  dalam  hasil  produksi  buah-buahan.  Penelitian ini memanfaatkan hasil ekstraksi ciri gray level co-occurrence matrix (GLCM)  citra  jeruk  keprok  untuk  klasifikasi mutu(Widodo et  al. ,  2018).  Selain  itu,  untuk  penelitian membandingkan  jenis-jenis  hama  yang  menyerang  daun tumbuhan kelapa sawit sehingga mendapatkan solusi untuk menangani hama  tersebut.  Penelitian  ini adalah  Ekstraksi Ciri Pada Citra Daun Kelapa Sawit Yang Terkena Dampak Hama  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM).(ELVIRA,  2016)    Pada  penelitian  yang lain  yaitu  ciri  citra  hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  dapat digunakan untuk membantu proses  penyusunan  ciri  citra. Penelitian  ini  merupakan  proses  ekstraksi  fitur  tekstur menggunakan  matriks  GLCM  pada  citra  yang  memiliki variasi  arah  obyek  (Lusiana et  al. ,  2019)    Berdasarkan uraian diatas, penulis ingin mengangkat judul " Klasifikasi Kualitas  Buah  Sawit  Menggunakan Gray  Level  Co- occurrence  Matrix Dengan  Variasi  Arah  Obyek  ". Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat  membantu mengetahui kualitas buah sawit menjadi lebih mudah dan efesien.

## II.TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Andhika  Surya, Rizky  Fadlil  (2016)  mengenai  Ekstraksi  Ciri  Citra Batik  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Metode Gray  Level  Co  Occurrence  Matrix .  Penulis melakukan Pengujian dilakukan dengan memproses 4 sampel  citra  menggunakan  metode  GLCM  ( Gray Level  Co-Occurrence  Matrix )  meliputi  Contrast,
Correlation,  Energy  dan  Homogeneity  kemudian diproses  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan untuk klasifikasinya. Hasil penelitian ini telah menghasil  beberapa  nilai  parameter  dari  metode GLCM meliputi contrast, Energy  dan Homogeneity. Diharapkan  dari  beberapa  nilai  parameter  tersebut dapat  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  yaitu pengklasifikasian  citra  batik.(Andhika  Surya,  Fadlil and Yudhana, 2016)

## Kelapa Sawit
Tanaman  kelapa  sawit  (Elaeis  guineensis  Jacq) termasuk  dalam  komoditas  prioritas  revitalisasi perkebunan.  Kelapa  sawit  merupakan  salah  satu tanaman  perkebunan  di.  Kelapa  sawit  pertama  kali ditemukan  oleh  Nicholaas  Jacquin  pada  tahun  1763 oleh  karena  itu  sawit  diberi  nama  latin Elaeis guineensis jacq. ).(HttpHttps://bakri.uma.ac.id/mengenal-
kelapa-sawit/. (2022). Mengenal Kelapa
Sawit.s://bakri.uma.ac.id/mengenal-kelapa-sawit/,

## 2022)

## Pengolahan Citra
Citra  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar sebagai  salah  satu  komponen  multimedia  yang memegang  peranan  yang  sangat  penting  sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra  kaya  dengan  informasi.  Secara  harfiah,  citra (image)  adalah  gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua dimensi).  Ditinjau  dari  sudut  pandang  matematis, citra  merupakan  fungsi  menerus  (continue)  dari intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra.  Sumber cahaya  menerangi  objek,  objek  memantulkan kembali sebagai dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya  ini  ditangkap  oleh  alat-alat  optik,  misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya.Sehingga  bayangan  objek  yang  disebut citra tersebut terakam(Mukrimaa et al. , 2016).

## ekstur Citra (Texture)
Tekstur  dicirikan  sebagai  distribusi  spasial  dari derajat  keabuan  didalam  sekumpulan  pixsel-pixsel yang  bertetanggaan.  Jadi,  tekstur  tidak  dapat diidentifikasi  untuk  sebuah  pixel,  melainkan  suatu citra  dianggap  sebagai  satu  kesatuan.  Dapat  pula dikatakan  bahwa  tekstur  (texture)  adalah  sifat  sifat atau karakteristik yan dimiliki oleh suatu daerah yang cukup besar sehingga secara alami sifat tersebut dapat berulang  dalam  daerah  tersebut.  Suatu  proses klasifikasi  citra  berbasis  analisis  tekstur  pada umumnya membutuhkan tahapan ekstraksi ciri, yang dapat terbagi dalam tiga macam metode yaitu metode statistik,  metode  spektral  dan  metode  struktural. Metode  statistik  menggunakan  perhitungan  statistik distribusi  derajat  keabuan  (histogram)  dengan mengukur  tingkat  kekontrasan,  granularitas,  dan kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan  ketetanggaan antar  piksel  di  dalam  citra.  Paradigma  statistik  ini penggunaannya tidak terbatas, sehingga sesuai untuk tekstur-tekstur  alami  yang  tidak  terstruktur  dari  sub pola dan himpunan aturan (mikrostruktur)(Mukrimaa et al. , 2016).

## Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM)
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  analisis tekstur/ekstraksi  ciri.  GLCM  merupakan  suatu matriks  yang  menggambarkan  frekuensi  munculnya pasangan dua piksel dengan intensitas tertentu dalam jarak  dan  arah  tertentu  dalam  citra.(Shandy,  Panna and Malago, 2019)
Koordinat  pasangan  piksel  memiliki  jarak  d dan orientasi sudut Ꝋ . Jarak direpresentasikan dalam piksel  dan  sudut  direpresentasikan  dalam  derajat. Orientasi  sudut  terbentuk  berdasarkan  empat  arah sudut  yaitu,  0°,  45°,  90°  dan  135°,  dan  jarak  antar piksel sebesar 1 piksel.
i
j
Tahapan yang dilakukan pada perhitungan GLCM adalah sebagai berikut:
Pembentukan  matriks  awal  GLCM  dari  pasangan dua piksel yang berjajar sesuai dengan arah 0°, 45°, 90°  atau  135°.  Membentuk  matriks  yang  simetris dengan menjumlahkan matriks awal GLCM dengan nilai  transposnya.  Menormalisasi  matriks  GLCM dengan  membagi  setiap  elemen  matriks  dengan jumlah pasangan piksel.
Ciri Parameter Gray Level Co-occurrence Matrix

## (GLCM)
Beberapa  ciri  tekstur  pada  matriks  kookurensi  yang bisa  diekstraksi  yaitu kontras,  korelasi,  energi  dan homogeneity .  Berikut  penjelasan  fitur  utama  yang digunakan pada penelitian ini yaitu :
1. Energi ( energy )
Energi  merupakan  hasil  perhitungan  yang  berkaitan dengan  jumlah  keberagaman  intensitas  keabuan dalam  citra.  Rumus  ditunjukkan  pada  persamaan berikut :
ƒ1 =  ∑ i , j  (i, j) (1)
2. Korelasi ( Correlation )
Korelasi  merupakan  representasi  dari  keterkaitan linear  pada  derajat  citra  grayscale.  Correlation berkisar  dari  -1  hingga  1.  Rumus  ditunjukkan  pada persamaan berikut :
ƒ2 =  ∑ ∑  (i− i)(j− j)(i,j) i j …………………… (2) 3. Kontras ( Contrast )
Kontras merupakan hasil perhitungan yang berkaitan dengan  jumlah  keberagaman  intensitas  keabuan dalam  citra.  Rumus  ditunjukkan  pada  persamaan berikut :
ƒ3 =  ∑i ∑j(i − j)2(i, j) (3) 4. Homogeneity ( Homogenity )
Homogeneity  merupakan  representasi  dari  ukuran nilai  kesamaan  variasi  dari  intensitas  citra.  Apabila semua nilai piksel memiliki nilai yang seragam maka homogeneity  memiliki  nilai  maksimum.  Rumus ditunjukkan pada persamaan berikut : ƒ2 = ∑ ∑ (i,j) (4) i+ I i−jI
Aplikasi Matlab .
Matlab merupakan sistem interaktif dan sebuah program  Bahasa.  Elemen  data  dasar  merupakan sebuah  matrik  yang  tidak  membutuhkan  deklarasi ukuran  atau  jenis  data.  Oleh  karena  itu,  banyak masalah  perhitungan  dapat  diselesaikan  pada  waktu singkat dan perhitungan  diambil untuk  dituliskan ke dalam
Bahasa Fortran atau C(Https://glints.com/id/lowongan/matlab- adalah/#apa-itu-matlab, 2021).

## III.METODOLOGI PENELITIAN
Identifikasi  masalah  dalam  penulisan  penelitian  ini adalah  bagaimana  klasifikasi  kualitas  buah  sawit menggunakan gray  level  co-occurrence  matrix
dengan variasi arah obyek. Dalam merancang sistem di penulisan ini, membthkan objek berupa bah sawit, dijadikan  image  menggnakan  kamera  handphone, dengan arah objek yang bervariasi. Pengolahan Data Tahap  pengolahan  data  penulis  melakukan  cropping dan  resize  image  yang  akan  digunakan  dalam  meng klasifikasi kualitas buah sawit menggunakan metode gray  level  co-occurrence  matrix  dengan  variasi  arah obyek  Analisis  Sistem  Berdasarkan  dari  hasil observasi  dan  studi  pustaka  yang  telah  dilakukan penulis,  dengan  membaca  buku,  jurnal,  makalah maupun  artikel  berkaitan  dengan  penelitian  seperti Ekstraksi Ciri, Fitur Tekstur, maupun metode GLCM. Merancang  Sistem  Berdasarkan  desain  yang  telah ditentukan oleh penulis, selanjutnya adalah merancang  system  klasifikasi  kualitas  buah  sawit menggunakan  metode  gray  level  co-occurrence matrix  dengan  variasi  arah  obyek.  Selanjutnya merancang  sistem  perangkat  lunak,  dalam  tahap  ini penulis  membangun  sebuah  aplikasi  matlab  dan melakukan  pencodingan.  Di  procesing  ini  tahapan dimana sistem  melakukan perhitungan  nilai  kontras, korelasi, energy, homogeneity dan rata - rata  Tahap pengujian dari sistem  yang penulis rancang sebelum dimplementasikan,  dalam  hal  ini  penulis  melakukan pengujian terhadap aplikasi  klasifikasi kualitas buah sawit menggunakan metode gray level co-occurrence matrix  dengan  variasi  arah  obyek  hingga  dapat menghasilkan kualitas buah sawit.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Sistem
Sebelum  membuat  program  utama,  perlu  dibuat database sebagai  penyimpanan  data  perhitungan statistik tekstur citra yang menjadi pembanding untuk citra  pengujian  sehingga  didapatkan  kesimpulan untuk citra pengujian tersebut apakah termasuk citra buah sawit yang kualitas baik atau kualitas tidak baik. Pembuatan database menggunakan  masing-masing 35  citra  dari  tekstur  kulit  buah  sawit,  dengan menghitung nilai lima parameter ciri yaitu Contrast, Corelation,  Energy  dan  Homoneity . Database ini disimpan  dalam  bentuk  tabel  dengan  format  *.mat, Setelah  semua  nilai  parameter  diketahui,  lalu dilakukan  pencarian  nilai  rata-rata  pada  setiap parameter untuk setiap citra tekstur kulit  buah sawit kualitas  baik  dan  belum  kualitas  baik.  Berikut  ini adalah tampilan yang berisi nilai rata-rata dari setiap parameter yang menjadi range ciri citra kualitas baik dan hasil aplikasi pengolahan citra klasifikasi kualitas baik  buah  sawit  berdasarkan  metode gray  level  c0- occurrence matrix ( GLCM ) Tampilan halaman utama aplikasi  klasifikasi  kualitas  baik  buah  sawit berdasarkan  dengan  metode Gray  Level  C0- Occurrence Matrix (GLCM)

## Gambar 1 Tampilan Utama Aplikasi Buka  Citra
Pada  bagian  proses load ini,  hanya file citra  yang berekstensi *.jpg yang dapat di - load dan ditampilkan pada  program.  Setelah  memilih  gambar  dengan memilih  menu  buka  citra,  maka file citra  akan ditampilkan pada tempat yang telah disediakan.

## Gambar 2 Tampilan Buka Citra

## Menampilkan File Citra
Pada  halaman  menampilkan  file  citra  ini,  file  yang diambil  dari  komputer  akan  nampil  di  tempat  yang telah disediakkan. Setelah itu pada proses selanjutnya dengan  melakukan  tekan  tombol  proses  untk mendapatkan  nilai Contrast,  Corelation,  Energy, Homoneity dan rata – rata.
Gambar 3 Menampilkan File Citra Proses Contrast, Corelation,
Energy dan

## Homoneity
Setelah melakukan buka file, pada halaman ini proses Contrast,  Corelation,  Energy  dan  Homoneity agar pada  tahap  selanjutnya  dapat  mendapatkan  hasil klasifikasi kualitas buah sawit
Gambar 4 Tampilan Contrast, Corelation, Energy dan Homoneity

## Hasil Klasifikasi
Pada  halaman  hasil  klasifikasi  ini  maka  dapat menentukan  hasil  dari  kualitas  buah  sawit  yang berkualitas  baik  atau  berkualitas  tidak  baik,  dengan sebelumnya  melalui  tahapan  buka  citra,  proses Contrast,  Corelation,  Energy  dan  Homoneity dan hasil klasifikasi.

## Gambar 5 Tampilan Hasil Klasifikasi Baik

## Gambar 6 Tampilan Hasil Klasifikasi Tidak baik Pengujian Sistem
Dalam  penelitian  ini  tahap  pengujian  sistem  akan dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  35 citra yang berekstensi *jpg. Dari 35 data citra tersebut akan dicari nilai parameter teksturnya yaitu Contrast, Corelation,  Energy,    Homoneity dan  rata  -  rata. Dimana telah diambil sampel sebanyak 35 citra pada masing-masing  tekstur  kulit  buah  sawit  yaitu  belum kualitas  baik  dan  buah  sawit  kualitas  tidak  baik. Dihitung Contrast,  Corelation,  Energy,  Homoneity dan  rata  -  rata.  Perhitungan  parameter  tersebut mampu mengklasifikasi buah sawit dengan membandingkan  data range nilai  rata-rata  tekstur kulit  buah  sawit  yang  menjadi  acuan  dalam menentukan klasifikasi buah sawit yang kualitas baik atau kualitas tidak baik. Berikut adalah data latih dari hasil  pengujian  dengan  menggunakan  35  citra  yang menghasilkan  nilai Contrast,  Corelation,  Energy
Homoneity, rata – rata  dan  klasifikasi  kualitas.
Perhitungan  ekstraksi  ciri  GLCM  dilakukan  setelah didapatkan  matriks  GLCM  yang ternormalisasi. Ciri yang digunakan yaitu, contrast, homogeneity, energy dan corelation . Perhitungan ciri dilakukan pada tiap- tiap sudut yaitu, 0°, 45°, 90° dan 135°..
Berikut  ini  merupakan  manualisasi  perhitungan ekstraksi ciri GLCM pada tiap-tiap sudut.
a) Sudut 0° Contrast =  ((0 − 0) 2 ∗ 0.0000) + ((192 −
195) 2 ∗ 0.0089) + ((192 − 199) 2 ∗ 0.0089) + ((195 − 192) 2 ∗ 0.0089) + ((195 − 195) 2 ∗ 0.0178)
+ ((199 − 192) 2 ∗ 0.0089) + ((255 − 255) 2 ∗ 0.0000)
= 0 + 0.0801 + 0.4361 + 0.0801 + 0 + 0.4361 +
0.00089 + 0.000178 + 0.00089 + 0.0178 + 0.000178 = 0 . 3 2 2 Energy  =  0.0000 2 + 0.0089 2 + 0.0089 2 + 0.0089 2 + 0.0178 2 + 0.0089 2 + 0.00007 + 0.00007 + 0.00007 + 0.00031 + 0.00007 = 0 . 1 3 6 6 Corelation = 0 + ( − 0.0089 ∗ log(0.0089)) + ( − 0.0089 ∗ log(0.0089)) + ( −0.0089 ∗ log(0.0089)) + ( −0.0178 ∗ log(0.0178)) + ( −0.0089 ∗ log(0.0089)) = 0 + 0.0182 + 0.0182 + 0.0182
+ 0.0311 + 0.0182
= 0.94889 b) Sudut 45°
Contrast  = (( 0 − 0) 2 ∗ 0.0000) + ((198 −
199) 2 ∗ 0.0204)
+ (( 198 − 201) 2 ∗
0.0102) + ((199 − 198) 2 ∗ 0.0204) + (( 201 − 198) 2 ∗ 0.0102) + ⋯
+ (( 255 − 255) 2 ∗ 0.0000) = 0 + 0.0204 + 0.0918 + 0.0204 + 0.0918 + ⋯ + 0 = 0.6046 Energy  =  0.0000 2 + 0.0204 2 + 0.0102 2 + 0.0204 2 + 0.0102 2 + 0.0000 2 = 0 + 0.000416 + 0.000104 + 0.000416 + 0.000104 + … + 0 = 0.13201 Corelation = 0 + ( − 0.0204 ∗ log(0.0204)) + ( − 0.0102 ∗ log(0.0102)) + ( −0.0204 ∗ log(0.0204)) + ( −0.0102 ∗ log(0.0102)) + ⋯ + 0 = 0 + 0.0344 + 0.0203 + 0.0344 + 0.0203 + ⋯ + 0 = 0.94277 c) Sudut 90° Contrast  = (( 0 − 0) 2 ∗ 0.0000) + ((203 − 205) 2 ∗ 0.0089) + (( 203 − 206) 2 ∗ 0.0089) + ((205 − 203) 2 ∗ 0.0089) + (( 205 − 206) 2 ∗ 0.0089) + ((206 − 203) 2 ∗ 0.0089) + (( 206 − 205) 2 ∗ 0.0089) + ⋯ + (( 255 − 255) 2 ∗ 0.0000) = 0 + 0.0356 + 0.0801 + 0.0356 + 0.0089 + 0.0801 + 0.0089 + ⋯ + 0 = 0.27811 Energy  =  0.0000 2 + 0.0089 2 + 0.0089 2 + 0.0089 2 + 0.0089 2 + 0.0089 2 + 0.0089 2 + ⋯ + 0.0000 2 = 0 + 0.00007 + 0.00007 + 0.00007 + 0.00007
+0.00007 + 0.00007 + ⋯ + 0 = 0.14122
Corelation = 0 + ( − 0.0089 ∗ log(0.0089)) + ( − 0.0089 ∗ log(0.0089)) +
( −0.0089 ∗ log(0.0089)) + ( −0.0089 ∗ log(0.0089)) + ( −0.0089 ∗ log(0.0089)) + ( −0.0089 ∗ log(0.0089)) = 0 + 0.0182 + 0.0182 + 0.0182 + 0.0182 + 0.0182 + 0.0182 + ⋯ + 0 = 0.95579 d) Sudut 135° Contrast  = (( 0 − 0) 2 ∗ 0.0000) + ((211 −
212) 2 ∗ 0.0102) + (( 211 − 214) 2 ∗ 0.0102) +
((212 − 211) 2 ∗ 0.0102) + (( 212 − 212) 2 ∗ 0.0204) +
((214 − 211) 2 ∗ 0.0102)
+((255 − 255) 2 ∗ 0.0000)
= 0 + 0.0102 + 0.0918 + 0.0102 + 0 + 0.0918 + 0 = 0.47502 Energy  =  0.0000 2 + 0.0102 2 + 0.0102 2 + 0.0102 2 + 0.0204 2 + 0.0102 2 + 0.0000 2 = 0 + 0.000104 + 0.000104 + 0.000104 + 0.000416 + 000104 = 0 . 1 2 7 7 8 4 Corelation = 0 + ( − 0.0102 ∗ log(0.0102)) + ( − 0.0102 ∗ log(0.0102)) + ( −0.0102 ∗ log(0.0102)) + ( −0.0204 ∗ log(0.0204)) + ( −0.0102 ∗ log(0.0102))
= 0 + 0.0203 + 0.0203 + 0.0203 + 0.0344 + 0.0203
= 0.92456

## Tabel 1 Pengujian Data Latih
Data Latih ke 0 0 45 0 90 0 135 0 Rata – rata Klasifik asi Kualita s 11 Contrast 0.322 0.36 046 0.27 811 0.4750 2 0.3589 Baik corelatio n 0.94889 0.94
277 0.95 579 0.9245 6 0.943 Energy 0.1366 0.13 201 0.14 122 0.1278
4
0.1344 2 homoge neity 0.88405 0.87 367 0.89 472 0.8598 3 0.8780 7 2 Contrast 0.97181 0.96 269 0.97 359 0.9590 1 0.9667 7 Baik corelatio 0.945 0.93 0.95 0.9195 0.9372
n 168 257 8 1 Energy 0.08751 7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849
13 homoge neity 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340
1
3
Contrast 0.97181 0.96 269 0.97 359 0.9590 1 0.9667 7 Tidak Baik corelatio n 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1
Energy 0.08751 7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849
13 homoge neity 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1
4
Contrast 0.94391 0.92 528 0.94 47 0.9324 6 0.9365 9 Baik
corelatio n 0.97011 0.96 194 0.97 459 0.9583 3 0.9662 4
Energy 0.18487 0.17 754 0.18 653 0.1767 2 0.1814 2 homoge neity 0.92382 0.90 899 0.92 9 0.9060 7 0.9169 7
5
Contrast 0.90427 0.87 967 0.90 252 0.8838 8 0.8925 9 Baik
corelatio n 0.97181 0.96 269 0.97 359 0.9590 1 0.9667 7
Energy 0.19162 0.18 343 0.19 064 0.1826 2 0.1870 8 homoge neity 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8
6
Contrast 0.90885 0.89 728 0.91 79 0.8851 3 0.9022 9 Baik
corelatio n 0.95342 0.93 635 0.95 728 0.9394 6 0.9466 3 Energy 0.12307 0.11 202 0.12 121 0.1143 6 0.1176
7 homoge neity 0.90427 0.87 967 0.90 252 0.8838 8 0.8925 9
7
Contrast 0.94391 0.92 528 0.94 47 0.9324 6 0.9365 9 Baik
corelatio n 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706 7 Energy 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584
1 homoge neity 0.15561 0.14 983 0.15 934 0.1448 9 0.1524 2
8
Contrast 0.90885 0.89 728 0.91 79 0.8851 3 0.9022 9 Tidak Baik corelatio n 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1
Energy 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195
8 0.9372 1 homoge neity 0.08751 7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849
13
9
Contrast 0.95342 0.93 635 0.95 728 0.9394 6 0.9466 3 Baik corelatio n 0.12307 0.11 202 0.12 121 0.1143 6 0.1176 7
Energy 0.90427 0.87 967 0.90 252 0.8838 8 0.8925 9 homoge neity 0.94391 0.92 528 0.94 47 0.9324 6 0.9365 9
10
Contrast 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706 7 Tidak Baik corelatio n 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584
1
Energy 0.15561 0.14 983 0.15 934 0.1448 9 0.1524
2 homoge neity 0.90885 0.89 728 0.91 79 0.8851 3 0.9022 9
11
Contrast 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1 Tidak Baik corelatio n 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372
1
Energy 0.08751
7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849
13 homoge neity 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340
1
12
Contrast 0.15561 0.14 983 0.15 934 0.1448 9 0.1524 2 Baik
corelatio n 0.90885 0.89 728 0.91 79 0.8851 3 0.9022
9 Energy 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584
1 homoge neity 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372
1
13
Contrast 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706 7 Baik
corelatio n 0.19529 0.18 471 0.19 506 0.1893
6 0.1911 1 Energy 0.94391 0.92 528 0.94 47 0.9324 6 0.9365
9 homoge neity 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706
7
14
Contrast 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1 Baik
corelatio n 0.15561 0.14 983 0.15 934 0.1448 9 0.1524 2 Energy 0.90885 0.89 728 0.91 79 0.8851 3 0.9022 9 homoge neity 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479
2 0.9584 1
15
Contrast 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 Baik corelatio n 0.08751 7 0.08
2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849
13 Energy 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1 homoge neity 0.90885 0.89 728 0.91 79 0.8851 3 0.9022 9
16
Contrast 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 Baik corelatio n 0.08751 7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849
13
Energy 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153
6 0.8340 1 homoge neity 0.97181 0.96 269 0.97 359 0.9590 1 0.9667 7 17 Contrast 0.97011 0.96 194 0.97 459 0.9583 3 0.9662 4 Baik
corelatio n 0.18487 0.17 754 0.18 653 0.1767 2 0.1814
2
Energy 0.92382 0.90 899 0.92 9 0.9060 7 0.9169
7 homoge neity 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584
1
18 Contrast 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 Baik corelatio n 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706
7
Energy 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 homoge neity 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340
1
19 Contrast 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1 Baik corelatio n 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372
1
Energy 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706 7 homoge neity 0.19529 0.18 471 0.19 506 0.1893 6 0.1911
1
20 Contrast 0.94391 0.92 528 0.94 47 0.9324 6 0.9365 9 Baik corelatio n 0.97011 0.96 194 0.97 459 0.9583 3 0.9662
4 Energy 0.18487 0.17 754 0.18 653 0.1767 2 0.1814 2 homoge neity 0.92382 0.90 899 0.92 9 0.9060 7 0.9169
7
21 Contrast 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 Baik corelatio n 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1
Energy 0.19162 0.18 343 0.19 064 0.1826 2 0.1870 8 homoge neity 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194
8
22 Contrast 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1 Tidak Baik corelatio n 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 Energy 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 homoge neity 0.08751 7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849 13 23 Contrast 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1 Tidak Baik corelatio n 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194
8
Energy 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372
1 homoge neity 0.18487 0.17 754 0.18 653 0.1767 2 0.1814 2 24 Contrast 0.92382 0.90 899 0.92 9 0.9060 7 0.9169 7 Baik corelatio n 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194
8
Energy 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 homoge neity 0.19162 0.18 343 0.19 064 0.1826 2 0.1870 8 25 Contrast 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 Baik corelatio n 0.18487 0.17 754 0.18 653 0.1767 2 0.1814
2 Energy 0.92382 0.90 899 0.92 9 0.9060 7 0.9169
7 homoge neity 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 26 Contrast 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 Tidak Baik corelatio n 0.19162 0.18 343 0.19 064 0.1826
2 0.1870 8 Energy 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 homoge neity 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 27
Contrast 0.08751 7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849 13 Baik corelatio n 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1 Energy 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 homoge neity 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372
1
28
Contrast 0.08751 7 0.08
2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849 13 Baik corelatio
n 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1 Energy 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088
5 0.9194 8 homoge neity 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1
29
Contrast 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1
Baik corelatio n 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1
Energy 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706
7 homoge neity 0.19529 0.18 471 0.19 506 0.1893 6 0.1911
1
30 Contrast 0.94391 0.92 528 0.94 47 0.9324 6 0.9365 9 Baik
corelatio n 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706 7 Energy 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1 homoge neity 0.15561 0.14 983 0.15 934 0.1448 9 0.1524
2
31 Contrast 0.945 0.93 168 0.95
257 0.9195 8 0.9372 1 Baik corelatio n 0.08751 7 0.08 2435 0.08
9761 0.0799 39 0.0849 13 Energy 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1 homoge neity 0.90885 0.89 728 0.91 79 0.8851 3 0.9022 9 32 Contrast 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 Baik
corelatio n 0.08751 7 0.08 2435 0.08 9761 0.0799 39 0.0849
13
Energy 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1 homoge neity 0.97181 0.96 269 0.97 359 0.9590 1 0.9667 7
33
Contrast 0.97011 0.96 194 0.97 459 0.9583 3 0.9662 4 Baik
corelatio n 0.18487 0.17 754 0.18 653 0.1767 2 0.1814 2 Energy 0.92382 0.90 899 0.92 9 0.9060 7 0.9169 7 homoge neity 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1
34
Contrast 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372 1 Baik
corelatio n 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706 7 Energy 0.92882 0.91 182 0.92 843 0.9088 5 0.9194 8 homoge neity 0.8447 0.82 434 0.85 162 0.8153 6 0.8340 1
35
Contrast 0.96229 0.95 634 0.96 709 0.9479 2 0.9584 1 Baik corelatio n 0.945 0.93 168 0.95 257 0.9195 8 0.9372
1 Energy 0.9747 0.96 527 0.97 512 0.9675 9 0.9706 7 homoge neity 0.19529 0.18 471 0.19 506 0.1893 6 0.1911
1
Gray level co-occurrence matrix (GLCM) citra buah  sawit  dapat  dimanfaatkan  untuk  klasifikasi kualitas buah sawit ,karakteristik dari Gray level co- occurrence  matrix (GLCM)  adalah  mengetahui perbedaan  nilai  pada  suatu  piksel  dengan  piksel lainnya  pada  citra.  Apabila  nilai  antar  piksel  tidak homogen  (nilai  homogenitas  kecil)  maka  nilai kontrasnya  besar,  begitupun  sebaliknya  apabila homogen  (nilai  homogenitas  besar)  maka  nilai kontrasnya  kecil.  Pada  penelitian  ini  didapatkan bahwa  pada  arah  diagonal  (45°/135°)  nilai homogenitas  kecil  sehingga  variasi  intensitas  dalam citra  (kontras)  tinggi.  Ciri  yang  dihasilkan  GLCM merepresentasikan nilai tekstur pada citra buah sawit. Sehingga  nilai-  nilai  tersebut  dapat  dimanfaatkan untuk  mengklasifikasikan  kualitas  buah  sawit  baik atau tidak baik.

## V.PENUTUP

## A.Kesimpulan
Parameter Contrast,  Corelation,  Energy  dan Homoneity dalam  mengklasifikasi  kualitas  baik dengan nillai max 0,97445 dan nillai min 0..007754. Sedangkan untuk kualitas tidak baik dengan nilai max 0.957367 dan nilai min 0.174547. , Kelebihan dari Gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM) dapat analisis tekstur, ekstraksi ciri, perolehan ciri dari nilai piksel  matrix,  yang  mempunyai  nilai  tertentu  dan membentuk  suatu  sudut  pola,  adapun  ekurangannya adalah  inputan  dari  cira  berupa  grayscale  ,  yang memiliki kelemahan warna dari citra yang diabaikan Hasil  uji  kualitas  baik  untuk  pengujian  buah  sawit kualitas  baik  mencapai  75%,  sedangkan  untuk  buah sawit  belum  kualitas  baik  mencapai  25%.  Secara keseluruhan  tingkat  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan 35 citra.

## B. Saran
Perlu  dilakukan  penelitian  menggunakan  metode ekstraksi  ciri  dengan  parameter energy,  contrast, correlation dan inverse  different  moment, sehingga dapat  diketahui  hasilnya  dan  dapat  dibandingkan dengan  parameter  orde  pertama  yang  pada  akhirnya
mendapatkan  kseputusan  parameter  ciri  manakah yang  lebih  akurat  untuk  menghitung  tekstur  citra secara statistik. Citra kulit buah sawit yang digunakan ialah buah sawit biasa/konsumsi, penulis menyarankan untuk dapat menggunakan citra tekstur buah sawit jenis lain lain,.

## Daftar Pustaka
[1] Andhika  Surya,  R.,  Fadlil,  A.  and  Yudhana,  A.
(2016) Ekstraksi  Ciri  Citra  Batik  Berdasarkan Tekstur  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co
Occurrence Matrix . Available
at: http://ars.ilkom.unsri.ac.id.
[2] Apriyansyah (2016) ‘Identifikasi  hama serangga pada tanaman kelapa sawit’, p. 150.
[3] Wijaya Ardi, Franata, Heru (2020) ‘ Peningkatan Hasil Segmentasi Deteksi Tepi Menggunakan
Morphology Pada Pengolahan Citra ’.
[4]  ELVIRA,  D.  (2016) YAYASAN  LEMBAGA
PENDIDIKAN ISLAM
DAERAH
RIAU UNIVERSITAS  ISLAM  RIAU  FAKULTAS
TEKNIK  Klasifikasi  Citra  Daun  Kelapa  Sawit Yang  Terkena  Dampak  Hama  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Laporan Skripsi . [5] Harahap, L.A. et al. (2018) ‘Identi fikasi Penyakit Daun Tanaman Kelapa Sawit dengan Teknologi Image  Processing  Menggunakan  Aplikasi Support  Vector  Machine’, Talenta  Conference Series:  Agricultural  and  Natural  Resources (ANR) ,
1(1),
pp.
53 – 59.
doi:10.32734/anr.v1i1.96.
[6]  Ardi  wijaya,  Puji  Rahayu,  Rozali  Toyib  (2021) ‘ Analisis Algoritma
Shi-Tomasi Dalam Pengujian Citra Senyum Pada Wajah Manusia ’. [7] HttpHttps://bakri.uma.ac.id/mengenal-kelapa-
sawit/.
(2022). Mengenal Kelapa
Sawit.s://bakri.uma.ac.id/mengenal-kelapa- sawit/ (2022) Mengenal Kelapa Sawit .
[8] Https://glints.com/id/lowongan/matlab-
adalah/#apa-itu-matlab (2021) MATLAB,
Platform  Pemrograman  dengan  Segudang Kegunaan .
[9]  Lusiana,  V. et  al. (2019) EKSTRAKSI  FITUR TEKSTUR MENGGUNAKAN MATRIKS GLCM PADA  CITRA  DENGAN  VARIASI  ARAH OBYEK . [10] Mukrimaa, S.S. et al. (2016) ‘pengolahan citra’,
Jurnal  Penelitian  Pendidikan  Guru  Sekolah Dasar , 6(August), p. 128.
[11] Sari, L. and Sari siregar, G. yanti kemala (2021)
‘Perancangan Aplikasi Pendataan Data Kepegawaian Negeri Sipil
Pada Dinas Komunikasi  Dan  Informatika  Kota  Metro’,
Jurnal  Mahasiswa  Ilmu  Komputer ,  2(1),  pp.
115 – 135. doi:10.24127/.v2i1.1235.
[12] Shandy, Q., Panna, S.S. and Malago, Y. (2019) ‘Penerapan Metode Grey Level Co -Occurrence Matriks  (GLCM)  dan  K-Nearest  Neighbor  (K- NN)  Untuk  Mendeteksi  Tingkat  Kualitas  baik Buah  Belimbing  Bintang’, Jurnal  Nasional cosPhi , 3(1), pp. 2597 – 9329.
[13] Widodo, R. et al. (2018) Pemanfaatan Ciri Gray Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  Citra Buah  Jeruk  Keprok  (Citrus  reticulata  Blanco) untuk  Klasifikasi  Mutu .  Available  at:  http://j- ptiik.ub.ac.id.