Implementasi Algoritma GLCM Dan MED pada Aplikasi Pendeteksi Kolesterol Melalui Iris Mata
Mira Musrini B [1] , Andriana [2] , Ari Seisar Hidayat [1]
[ 1] Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknolgi Nasional Bandung
[2] Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Lalangbuana
Email: mira@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  gambar  iris normal  dan  kolesterol  sebagai  input,  metode  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence Matrix)  dapat  digunakan  pada  aplikasi  pendeteksi  kolesterol  melalui  iris  mata. Karena  GLCM  mampu  memperoleh  nilai  fitur  yang  terdiri  dari  energi,  entropi, homogenitas  dan  kontras  dengan  cara  menghitung  nilai  probabilitas  dari  hasil perhitungan kemunculan matriks yang sama dalam piksel gambar dengan sudut(θ) 0 ◦ dan jarak(d) 1. Metode MED (Minimum Euclidean Distance) dapat digunakan untuk mengklasifikasi gambar iris normal dan kolesterol dengan menghitung nilai jarak Euclidean berdasarkan dari nilai fitur GLCM. Pembuatan aplikasi ini bertujuan untuk membantu orang-orang dengan mudah mendeteksi kolesterol secara cepat dan praktis tanpa harus pergi ke klinik atau rumah sakit. Pengujian yang dilakukan ke 24 orang dari gambar iris normal dan kolesterol dengan intensitas cahaya yang berbeda  tingkat akurasi mencapai 70,83%.

## Kata kunci : Gray Level Co-Occurrence Matrix, Minimum Euclidean Distance

## ABSTRACT
Based on the research that has been done using iris image normal and cholesterol as  input,  the  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix)  method  can  be  used  in applications detection of cholesterol through the iris. Because GLCM able to obtain the value of features consisting of energy, entropy, homogeneity and contrast by calculating the probability value of the calculation result of the emergence of the same  matrix  pixel  image  with  an  angle  (θ)  0 ◦ and  distance  (d)  1.  MED  (The minimum  Euclidean  Distance)  method  can  be  used  to  classify  normal  and cholesterol iris image by calculating the Euclidean distance based on the value of the  features  GLCM.  Making  this  application  aims  to  help  people  easily  detect cholesterol quickly and practically without having to go to a clinic or hospital. Tests were conducted to 24 people of normal and cholesterol iris images with different light intensities accuracy rate reached 70.83%.

## Keywords: Gray Level Co-Occurrence Matrix, Minimum Euclidean Distance

## 1. PENDAHULUAN
GLCM  merupakan  salah  satu ektraksi  ciri untuk memperoleh  nilai fitur dengan  menghitung kemunculan matriks yang sama dalam piksel gambar. Fitur yang terdapat dalam GLCM terdiri dari  energi,  entropi,  homogenitas,  kontras,  korelasi,  mean,  dissimilariti  dsb.  GLCM  dapat digunakan  untuk  ekstraksi  sebuah  gambar.  Karena  masing-masing  gambar  berbeda-beda berdasarkan  tekstur  dan  polanya.  Misalnya  gambar  iris  mata  seseorang.  Setiap  orang mempunyai tekstur dan pola iris yang berbeda.
MED  adalah  suatu  pengklasifikasi  yang  digunakan  untuk  menglasifikasikan  suatu  objek  ke dalam suatu kelas pola tertentu berdasarkan pada perhitungan jarak Euclidean. Objek tersebut akan diklasifikasikan ke dalam kelas yang jarak antara prototype dari setiap kelas dan obyek yang akan diklasifikasikan tersebut terkecil. Objek bisa berupa gambar, sinyal, dsb.
Aplikasi pendeteksi kolesterol melalui iris mata adalah sebuah aplikasi yang mampu pendeteksi kolesetrol melalui iris mata seseorang. Aplikasi ini terdiri dari proses pelatihan dan pengujian.
Dengan menggunakan GLCM dan MED untuk aplikasi pendeteksi kolesterol melalui iris mata, diharapkan GLCM dapat mengekstraksi gambar dengan menghitung nilai fitur dari perhitungan kemunculan matriks yang sama dalam piksel gambar. Karena dalam penelitian ini input berupa gambar iris normal dan kolesterol. MED digunakan untuk mengklasifikasi objek gambar iris normal dan kolesterol berdasarkan pada perhitungan jarak Euclidean. Aplikasi ini diharapkan dapat  membantu  orang-orang  agar  mudah  mendeteksi  kolesterol  secara  cepat  dan  praktis tanpa harus pergi ke klinik atau rumah sakit.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 GLCM
GLCM salah satu metode ekstraksi ciri untuk memperoleh nilai fitur dengan cara menghitung nilai probabilitas dari hasil perhitungan hubungan ketetanggaan antara dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu [5]. Pada Gambar 2 ditunjukan proses perhitungan matriks GLCM. Arah dan jarak GLCM dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Ilustrasi Sudut GLCM (Sumber: Muhammad Dendi, 2014)

## Gambar 2. Ilustrasi Dari Langkah-langkah metode GLCM
Ciri fitur statistik GLCM pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

## 1. Entropy
Entropi digunakan untuk mengukur keteracakan dari distribusi intensitas [7]. Persamaan Entropy :
E2 = − ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)log⁡{𝑝(𝑖, 𝑗)} 𝑛 𝑗 𝑚 𝑖
(1)
Dimana P    = matriks GLCM normalisasi i     = indeks baris matriks P j     = indeks  kolom matriks P

## 2. Energy
Energy/Energi  merupakan  fitur  GLCM  yang  digunakan  untuk  mengukur  konsentrasi pasangan intensitas pada matriks GLCM [7], dan didefinisikan sebagai berikut.
Persamaan Energy :
H = ⁡ ∑ ∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+(𝑖−𝑗) 2 ⁡ 𝑛 𝑗 𝑚 𝑖 (2)
Dimana P    = matriks GLCM normalisasi i     = indeks baris matriks P j     = indeks  kolom matriks P

## 3. Homogeneity
Menunjukkan kehomogenan variasi intensitas dalam citra. Persamaan Homogeneity sebagai berikut:
𝐸1 = ∑ ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗) 2 ⁡ 𝑛 𝑗 𝑚 𝑖
(3)
Dimana P    = matriks GLCM normalisasi i     = indeks baris matriks P j     = indeks  kolom matriks P

## 4. Contrast
Kontras  adalah  perhitungan  perbedaan  intensitas  antara  piksel  satu  dan  piksel  yang berdekatan diseluruh gambar. Kontras bernilai nol untuk gambar yang konstan.
Persamaan Contrast :
C2 = ⁡ ∑ ∑ 𝑃 (𝑖,𝑗) (𝑖 − 𝑗) 2 𝑛 𝑗=0 𝑚 𝑖=0 (4)
Dimana
P    = matriks GLCM normalisasi i     = indeks baris matriks P j     = indeks  kolom matriks P

## 2.2 MED
Metode Jarak Minimum adalah suatu pengklasifikasi yang digunakan untuk menglasifikasikan suatu objek ke dalam suatu kelas pola tertentu berdasarkan pada perhitungan jarak Euclidean. Objek tersebut  akan diklasifikasikan ke dalam kelas yang jarak antara prototype dari setiap kelas  dan  obyek  yang  akan  diklasifikasikan  tersebut  terkecil  [8].  Perhitungan  jarak menggunakan metode Euclidean dinyatakan sebagai berikut:
𝑑 (𝑥,𝑦) = ⁡ √∑ (𝑥𝑘 − 𝑦𝑘) 2 𝑛 𝑘=1 (5) Dimana d = nilai jarak euclidean x = data citra uji
y = data citra latih
k = indeks (xk, yk ) = nilai dari setiap dimensi k pada x dan y

## 2.3 Cara Kerja Sistem
Untuk  menggambarkan  langkah-langkah  dan  urutan  prosedur  dari  Aplikasi  Pendeteksi Kolesterol  Melalui  Iris  Mata,  secara  umum  maka  dibuat  sebuah  model  blok  diagram  kerja sistem aplikasi secara umum seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Blok Diagram Cara Kerja Sistem
Pada Gambar 5 blok diagram citra latih dan citra uji memiliki tahapan yang sama, penjelasan dari tahapannya adalah sebagai berikut :

## 2.3.1 Akuisisi
Akuisisi citra merupakan proses untuk memilih citra masukan yang diperoleh dari mengambil citra pada direktori.

## Gambar 4. Citra Masukan

## 2.3.2 Tahap Pemrosesan Awal
Pemrosesan awal dilakukan dengan mengubah citra dari RGB ke grayscale, mencari lingkaran pupil dan iris, serta pembentukan citra polar.

## Grayscale
Dalam penelitian ini citra masukan hasil akuisisi memiliki 3 model layer warna (Red, Green, Blue).  Namun  bila  setiap  proses  perhitungan  dilakukan  menggunakan  tiga  layer,  dapat diartikan dilakukan tiga perhitungan yang sama. Oleh karena itu dilakukan konversi citra dari 3 layer matriks RGB menjadi 1 layer matriks grayscale. Grayscale menggunakan persamaan berikut:
𝐼(𝑖, 𝑦) = ⁡𝛼. 𝑅 + 𝛽. 𝐺 + 𝛾. 𝐵 (6)
Keterangan: I(x,y) = level keabuan pada suatu koordinat R = nilai warna merah G = nilai warna hijau B = nilai warna biru Dengan nilai konstanta α=0.2989, β=0.5870, γ=0.1140 (Mulkan syarif, 2012)

## Gambar 5 – Konversi Citra RGB ke Grayscale
Contoh penerapan coding Matlabnya adalah sebagai berikut:
im=rgb2gray(imread(file));

## 2.3.3 Deteksi lingkaran iris dan pupil
Pada Proses ini bertujuan untuk mendapatkan lingkaran iris dan pupil yang akan diolah lebih lanjut.  Sebelum  mendapatkan  ligkaran  iris  dan  pupil,  dilakukan  terlebih  dahulu  proses pencarian  letak  pupil,  pencarian  titik  tengah  pupil,  pencarian  jari-jari  pupil,  dan  pencarian panjang jari-jari iris. Untuk prosesnya ditunjukan pada Gambar 6.
Gambar 6. Ilustrasi Proses Pencarian Lingkaran iris dan Pupil (Sumber: Eskaprianda, Ardianto 2013)
hasil akhir dari proses pencarian lingkaran iris dan pupil akan seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Deteksi Lingkaran Iris dan Pupil

## 2.3.4 Pembentukan citra polar
Citra pupil dan iris mata yang berbentuk lingkaran diubah menjadi bentuk polar ( r, θ) dengan ukuran yang tetap Prosesnya pembentukan citra polar ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Proses Pengubahan Citra Lingkaran mata ke bentuk Polar (Sumber: Eskaprianda, Ardianto 2013)
Gambar 9. Hasil Citra Polar
𝑥 = 𝑟⁡𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑎
(7) 𝑦 = 𝑟⁡𝑠𝑖𝑛𝜃 + 𝑎
Keterangan: r    = jari-jari lingkaran x    =  koordinat titik x y    = koordinat titik y θ    = sudut persamaan polar dari lingkaran berjari-jari 𝑎 : r = 𝑎 untuk lingkaran berjari 𝑎 ,  x : berpusat di(0, ⁡𝑎 ) : r = 1 𝑎⁡𝑐𝑜𝑠𝜃  y : berpusat di( ⁡𝑎, 0 ) : r = 1 𝑎⁡𝑠𝑖𝑛𝜃 pusat lingkaran (0,0) x = 1.1
x =  1 y = 1.0 y = 0 jadi persamaan tersebut dalam koordinat tegak 0 sampai 1

## 2.3.5 Resizing
Pada  proses  ini  bertujuan  untuk  merubah  ukuran  matriks  pada  piksel  citra  polar  yang ukurannya besar ke ukuran kecil yaitu 8x8. Dilakukan dengan cara menyisipkan sourcecode sebagai berikut :
gbr=imresize(rectangular,[8 8]);
Gambar 10 – Proses resize image
(Sumber: http://www.peteryu.ca/tutorials/matlab/blockaverage)
Penjelasan dari Gambar 10 dimana matriks piksel gambar dalam ukuran M baris dengan kolom N. Pada kasus diatas adalah ilustrasi dari porses resizing image , Gambar 10 sebelah kiri adalah matriks citra asli dimana ukuran matriks piksel dengan ukuran awal adalah 20x20. Kemudian diubah ke bentuk ukuran 5x5 pada Gambar 10 sebelah kanan. Dalam penelitian ini matriks piksel diubah ke bentuk ukuran 8x8. Proses dari resizing image ditunjukan pada Gambar 11
Gambar 11. Proses Resize Citra Polar Ke Ukuran 8x8

## 2.4 Tahap Ekstraksi Ciri
Berikut ini adalah alur dari proses ekstraksi ciri GLCM:
Gambar 12. Flowchart proses Ekstraksi Ciri GLCM
Ekstraksi ciri ini dilakukan untuk mendapatkan fitur statistik dari GLCM. Tahapan dari ekstraksi ciri GLCM adalah sebagai berikut :
1. Mengambil matriks citra grayscale
Dilakukan dengan cara menyisipkan sourcecode sebagai berikut :
Matriks_Citra=uint8(gbr)
Perintah sourcecode digunakan untuk menampilkan matrik pada masing-masing grayscale. Array dari kelas uint8. lebar nilai dari 0 − 2 8 − 1⁡ fungsi uint8 memetakan nilai apa pun pada array yang berada diluar batas terdekat proses final untuk contoh, uint8( 2 8 ) = 256 256-1 = 255

## Gambar 13. Matriks Citra grayscale
2. Proses  transformasi  warna  rata-rata  matriks  piksel  ke  8  variasi  derjat  keabuan.  Pada Gambar 14 adalah hasil dari proses transformasi warna rata-rata matriks piksel graycale ke derajat keabuan. Untuk lebih jelasnya Tabel 1 menunjukan tingkatan warna grayscale ke dalam derajat keabuan.
Gambar 14. Perubahan Matriks Grayscale Ke 8 Tingkat Keabuan
Tabel 1. Transformasi warna grayscale ke 8 variasi derajat keabuan Level Nilai 1 0 – 31 2 32 – 63 3 64 – 95 4 96 – 127 5 128 – 159 6 160 – 191 7 192 – 223 8 224 – 256
(Sumber: Maharani, Fina 2013)
3. Menghitung kemunculan jumlah matriks yang sama
Hasil dari proses transformasi warna matriks piksel grayscale ke 8 variasi derjat keabuan, kemudian akan dihitung jumlah kemunculan matriks yang sama. Pada Gambar 15 untuk matriks B jumlah kemunculan matriks yang sama (4 2) adalah 1. Matriks C adalah matriks GLCM dari hasil perhtungan kemunculan matriks  yang sama dari matriks B.
A B

## Gambar 15. Proses Perhitungan Kemunculan Matriks yang sama
4. Menjumlahkan  matriks  GLCM  dengan tranposenya  untuk  menjadikannya  simetris.  Pada Gambar 16 untuk B adalah matriks GLCM dan E adalah hasil transpose dari matriks GLCM. Sedangkan pada Gambar 17 adalah matriks GLCM simetris hasil dari penjumlahan matriks B dan E.

## Gambar 16. Menjumlahkan Matriks GLCM dan Matriks Transpose

## Gambar 17. Hasil Matriks GLCM simetris
5. Normalisasi matriks dengan mengubah nilai matriks menjadi nilai statistik. Pada Gambar 18 Nilai dari 0,4286 didapat dari hasil perhitungan dari matriks GLCMs jumlah 48 dibagi dengan hasil keseluruhan  matriks  GLCMs yaitu 112. Demikian  juga dengan  Angka statistik  yang lainnya pada matriks normalisasi caranya seperti itu.

## Gambar 18. Hasil Matriks Normalisasi
6. Menghitung fitur GLCM energy, entropi, homogenitas,kontras.

## 2.5 Tahap Klasifikasi
Algoritma pada proses klasifikasi dijelaskan pada flowchart Gambar 11.

## Gambar 19. Flowchart proses Klasifikasi
Penjelasan dari Gambar 19, nilai ciri statistik dari GLCM kemudian akan dihitung dengan jarak Eulidean Distance sehingga akan didapatkan nilai jarak Euclideannya. Setelah itu pendefinisian selisih Minimum  citra  latih  dengan  citra  uji.  Lalu  akan  keluar  hasil  antara  normal  atau kolesterol.
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  membandingkan  fitur  citra  uji  dengan  fitur  citra  latih menggunakan metode MED. Perhitungan jarak Euclidean Distance. Berikut adalah perhiungan dari Eulcidean Distance:
Terdapat  2  buah  nilai dari Fitur GLCM  dengan  ruang Euclidean distance 4 dimensi sebagai berikut :
Latih  = [0,2428, 1,8420, 0,8196, 0,6071] Uji = [0,2380, 1,8704, 0,8036, 0,4464]
perhitungan nilai Euclidean Distance :
𝐸 = ⁡ √ (0,2428 − 0,2380) 2 + (1,8420 − 1,8304) 2 + (0,8196 − 0,8036) 2 + (0,6071⁡ − 0,4464) 2
⁡= ⁡ √ 0,00002304 + 0,00013456 + 0,000256 + 0,02582449 ⁡⁡⁡

## ⁡= ⁡0,1619
Nilai Data uji yang dihitung jaraknya dengan data latih adalah 0,1619.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Ekstraksi Ciri Data Latih
Pengujian ini adalah proses untuk mendapatkan fitur GLCM dari hasil ekstraksi ciri dari citra latih.  Untuk lebih jelasnya akan di jelaskan pada Tabel 1.
Tabel 2. Data latih yang diperoleh dari ekstraksi ciri GLCM
Berkas Parameter Jarak d Sudut θ  0 ◦ Ari Entropy
1
2,287
2 Energy 0,152 6 Homogeneit y 0,744 0 Contrast 0,750
0
Pa tete
Entropy
1
2,081
0 Energy 0,191 8 Homogeneit y 0,797 6 Contrast 0,767 9 Bu Jaja
Entropy
1
2,400
0 Energy 0,151 0 Homogeneit y 0,785 7 Contrast 0,571
4
Bu Papat
Entropy
1
2,025
3 Energy 0,226 6 Homogeneit y 0,827 4 Contrast 0,392 9 Bu Rais Entropy 1 1,705 0 Energy 0,364 3
Berkas Parameter Jarak d Sudut θ  0 ◦ Homogeneit y 0,863 1 Contrast 0,321 4 Bu Teti Entropy 1 1,978 1 Energy 0,236 9 Homogeneit y 0,815 5 Contrast 0,464
3
Teh Lia
Entropy
1 1,806 6 Energy 0,270 4 Homogeneit y 0,886 9 Contrast 0,321
4
Teh Medi
Entropy
1
1,724
0 Energy 0,246 8 Homogeneit y 0,864 6 Contrast 0,500
0
Pa Ade
Entropy
1
2,016
0 Energy 0,184 3 Homogeneit y 0,848 2 Contrast 0,446 4 Puteri
Entropy
1
1,776
3 Energy 0,328 0 Homogeneit y 0,872 0 Contrast 0,571
4
Soimah
Entropy
1
1,842
0 Energy 0,242 8 Homogeneit y 0,824 4 Contrast 0,446 4
Hasil  pengujian  ekstraksi  untuk  citra  latih  kemudian  nilai  dari  fitur  GLCM  akan  disimpan kedalam  format.mat  pada  matlab.  Nilai  fitur  GLCM  ini  digunakan  sebagai  data  latih  yang
nantinya  akan  dihitung  jaraknya  dengan  nilai  fitur  dari  citra  uji  menggunakan euclidean distance.

## 3.2 Pengujian Klasifikasi Data Latih
Tabel 3 – Hasil pengujian MED pada data latih
Berkas Nilai Euclidean Harapan Kondisi Ari 0 Kolesterol  Kolesterol Pa tete 0 Kolesterol  Kolesterol Bu Jaja 0 Kolesterol  Kolesterol Bu Papat  0 Kolesterol  Kolesterol Bu Rais 0 Kolesterol   Kolesterol Bu Teti 0 Kolesterol   Kolesterol Teh Lia 0 Normal Normal Teh Medi 0 Normal Normal Pa Ade 0 Kolesterol  Kolesterol Puteri 0 Normal Normal Soimah 0 Normal Normal

## 3.3 Pengujian Ekstraksi Ciri Data Uji

## Tabel 4 – Data uji yang diperoleh dari ekstraksi ciri GLCM
Berkas Parameter Jarak d Sudut θ 0 ◦
Rifqi Entropy 1 2,0258 Energy 0,3571 Homogeneit y 0,8125 Contrast 0,3750 Bu Kikim Entropy 1 0,1607 Energy 2,3431 Homogeneit y 0,7827 Contrast 0,4821 Bu Toha Entropy 1 2,2669 Energy 0,1537 Homogeneit y 0,7119 Contrast 1,0714 Bu Ema Entropy 1 1,8871 Energy 0,3402 Homogeneit y 0,8268 Contrast 0,7321 Bu Rais Entropy 1 2,4208 Energy 0,1352 Homogeneit y 0,8393
Berkas Parameter Jarak d Sudut θ 0 ◦ Contrast 1,3750 Bu Ruslan Entropy 1 2,4208 Energy 0,1352 Homogeneit y 0,6994 Contrast 1,3750 Bu Setiono Entropy 1 2,0479 Energy 0,2296 Homogeneit y 0,7917 Contrast 0,6071 Bu Tri Entropy 1 2,0879 Energy 0,2090 Homogeneit y 0,8244 Contrast 0,4464 Pa Arya Entropy 1 2,2612 Energy 0,1425 Homogeneit y 0,8185 Contrast 0,4107 Pa Ero Entropy 1 2,1587 Energy 0,1604 Homogeneit y 0,7827 Contrast 0,4821 Pa Hilman Entropy 1 2,6401 Energy 0,1073 Homogeneit y 0,6955 Contrast 1,2857 Pa Yudi Entropy 1 2,0527 Energy 0,8172 Homogeneit y 0,8185 Contrast 0,4107 Oni Entropy 1 1 Energy -2,2204 Homogeneit y 1 Contrast 0 Bu Andi Entropy 1 - Energy - Homogeneit y - Contrast - Bu Nenden Entropy 1 - Energy - Homogeneit y - Contrast - Dian Entropy 1 2,0661 Energy 0,1569 Homogeneit y 0,8006
Berkas Parameter Jarak d Sudut θ 0 ◦ Contrast 0,4464 Pa Denden Entropy 1 1,6987 Energy 0,2457 Homogeneit y 0,9167 Contrast 0,2143 Pa Jajang Entropy 1 -2,2204 Energy 1 Homogeneit y 1 Contrast 0 Ari Entropy 1 2,2029 Energy 0,2006 Homogeneit y 0,8274 Contrast 0,5357 Aji Entropy 1 1,8704 Energy 0,2380 Homogeneit y 0,8155 Contrast 0,6071 Bd.Boy Entropy 1 1,2648 Energy 0,4777 Homogeneit y 0,9226 Contrast 0,2500 Nurman Entropy 1 1,7340 Energy 0,3453 Homogeneit y 0,8423 Contrast 0,5536 Teh Ayi Entropy 1 1,4817 Energy 0,4483 Homogeneit y 0,8988 Contrast 0,3929 Bu Nani Entropy 1 1,5964 Energy 0,3882 Homogeneit y 0,8958 Contrast 0,3036 Bu Mulyadi Entropy 1 1,8405 Energy 0,2208 Homogeneit y 0,8452 Contrast 0,3571
Keterangan :               Ekstraksi tidak sesuai
Tabel  3  menunjukan  bahwa  ada  data  yang  tidak  sesuai  pada  proses  ekstraksi  ciri  dengan GLCM. Hal ini disebabkan bahwa pada proses deteksi lingkaran iris dan pupil yang tidak sesuai, maka akan mempengaruhi saat proses ekstraksi ciri.

## 3.4 Pengujian Klasifikasi Data Uji
Tabel 5. Hasil pengujian euclidean pada data latih Berkas Nilai Euclidean Rifqi 0,023939 Bu Kikim 0,10634 Bu Toha 0,32393 Bu Ema 0,19911 Bu Rais 0,64174 Bu Setiono 0,16168 Bu Tri 0,079035 Pa Arya 0,21585 Pa Ero 0,16095 Pa Hilman 0,64553 Pa Yudi 0,051942 Oni 1,853 Bu Andi - Bu Nenden 1,853 Dian 0,07139 Pa Denden 0,1574 Pa Jajang 1,853 Ari 0,2091 Bd.Boy 0,14799 Aji 0,46369 Nurman 0,059699 Teh Ayi 0,25067 Bu Nani 0,11664 Bu Mulyadi 0,080139

## Keterangan : Nilai Euclidean  tidak sesuai
Tabel 4 menunjukan bahwa ada data yang tidak sesuai pada proses perhitungan jarak dengan euclidean distance. Hal ini disebabkan bahwa pada proses ekstraksi ciri dengan GLCM tidak sesuai, maka akan mempengaruhi saat proses perhitungan jarak euclidean.
Tabel 6. Hasil pengujian MED pada data latih
Berkas Intensitas cahaya Jarak Hasil Usia Rifqi 17 cd 22 Kolesterol 20 Bu Kikim 29 cd 23 Kolesterol 42 Bu Toha 49 cd 20 Kolesterol 45 Bu Ema 29 cd 25 Normal 53

## Tabel 6. Hasil pengujian MED pada data latih
Berkas Intensitas cahaya Jarak Hasil Usia Bu Rais 33 cd 23 Kolesterol 50 Bu Setiono 45 cd 17 Kolesterol 68 Bu Tri 33 cd 17 Kolesterol 69 Pa Arya 29 cd 18 Kolesterol 67 Pa Ero 33 cd 18 Kolesterol 60 Pa Hilman 28 cd 23 Kolesterol 55 Pa Yudi 34 cd 23 Kolesterol 55 Oni 22 cd 14 - 35 Bu Andi 16 cd 29 - 23 Bu Nenden 59 cd 14 - 55 Dian 16 cd 26 Kolesterol 21 Pa Denden 25 cd 26 Normal 55 Pa Jajang 22 cd 29 - 45 Ari 29 cd 17 Kolesterol 23 Bd.Boy 49 cd 17 Normal 20 Aji 29 cd 20 Normal 23 Nurman 33 cd 20 Normal 32 Teh Ayi 33 cd 23 Normal 37 Bu Nani 37 cd 25 Normal 58 Bu Mulyadi 48 cd 25 Normal 54
Keterangan :              Klasifikasi  tidak sesuai

## Total Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  oleh  24  orang.  Masing-masing  citra  matanya  kemudian  dilakukan pengujian  terhadap  data  latih  yang  sudah  disimpan.  Tabel  5  menunjukan  hasil  pengujian klasifikasi dari citra mata berdasarkan intensitas cahaya mulai dari 16 cd sampai 59 cd  dan jarak 14 sampai 25cm. Maka tingkat pengaruh pencahayaan dan jarak dalam persen dapat dihitung dengan cara:
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙⁡𝑦𝑎𝑛𝑔⁡𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙⁡𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ⁡𝑢𝑗𝑖⁡𝑐𝑜𝑏𝑎 ⁡x⁡100 (7)
Rumus 1 – rumus presntase keberhasilan
17 24 ⁡x⁡100 = 70,83⁡%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dari pengujian sistem yang menerapkan metode GLCM dan metode MED, diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada aplikasi pendeteksi kolesterol tingkat akurasi untuk sudut GLCM(θ) 0 ◦ dan jarak( d) 1 mencapai 70,83%.
2. Faktor yang mempengaruhi kegagalan penelitian diakibatkan tidak semua citra mata dapat diolah, ada beberapa citra mata yang tidak dapat terdeteksi lingkaran iris dan pupil secara utuh, karena pengambilan citra berada pada jarak yang terlalu dekat yaitu <17 atau terlalu jauh yaitu jarak >=26cm.
3. Pengujian dengan variasi intensitas cahaya sangat mempengaruhi pada sistem sebesar 70,83%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jensen, Bernard. 1980 “ Iridology Simplified, An Intoduction To The Sciene Of Iridology And Its Relation To Nutrition”. USA, Calfornia.
[2] Maharani,  Fina.  2013. “Perancangan  Sistem  Pola  Kain  Sarung  Khas  Makassar  dengan Metode GLCM Berbasis Android”. Bandung
[3] Prasetyo,  Eko.  2012.“ Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya  Menggunakan  Matlab”. Andi. Yogyakarta.
[4] Shalahuddin, M., Rosa A.S. 2013. “Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung, Informatika
[5] Syarif, Mulkan. 2012. “ Olah Citra Dengan C# Menggunakan Framework Aforge & Accord”.
[6] “_____”, “ Analisis Tekstur Dengan Metode GLCM. 2011.https://utekqu.wordpress.com/2011/01/23/analisis-tekstur-dengan-metode-glcm/
Diunduh 24 Juli 2015 19:30
[7] “_____,”.glcm.
http://www.mathworks.com/help/images/gray-level-co-occurrence- matrix-glcm.html. Diunduh 19 Agustus 2015 09:30.
[8] “_____”,
“ Matematika”. www.library.usd.ac.id/Data%20PDF/F.../Matematika/023114033.pd Diunduh pada 26 Juli 2015 20:00
[9] “_____”,
“ Penyakit
yang bisa diketahui melalui
mata”.
https://m.facebook.com/notes/dahsyatnya-ilmu/penyakit-yang-bisa-diketahui-melalui- mata/216219045092571/ Diunduh 24 Juli 2015 19:30