## ANALISIS KOMPONEN UTAMA PADA HASIL EKSTRAKSI FITUR CITRA DIGITAL
Veronica Lusiana 1 , Imam Husni Al Amin 2 , Budi Hartono 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi  Informasi, Universitas Stikubank Email: 1 verolusiana@yahoo.com, 2 imam_husni@yahoo.co.id, 3 pakbudi@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  jumlah  dimensi  data  yang  optimal  untuk proses pencarian citra. Proses ekstraksi fitur citra menggunakan matriks GLCM ( Grey- Level Co-occurrence  Matrix ),  dengan  memilih  fitur  tekstur  citra.  Fitur  yang  digunakan  adalah mean, entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Matriks ini menyimpan data co- occurrence tingkat keabuan piksel untuk ketetanggaan pada arah 0°, 45°, 90°, dan 135°. Proses reduksi dimensi data menggunakan analisis komponen utama ( Principal Component Analysis , PCA). Melalui  hasil  percobaan  diperoleh,  fitur  yang  dominan  (signifikan)  adalah  mean dan  entropi  untuk  ketetanggaan  pada  sudut  0  derajat.  Pada  ketetanggaan  sudut  45  derajat maka fitur yang dominan adalah entropi dan kontras untuk. Fitur dominan disini adalah fitur utama  yang  dapat  mewakili  beberapa  fitur-fitur  lain  yang  digunakan  untuk  pencarian  isi citra.
Kata  Kunci: GLCM  ( Grey-Level  Co-occurrence  Matrix ),  PCA  ( Principal  Component Analysis) , fitur tekstur citra.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Penelitian  ini  akan  berkaitan  dengan  proses  mereduksi  atau  mengurangi  dimensi data hasil ekstraksi fitur citra. Terdapat beberapa buah  fitur citra yang dapat digunakan untuk memperoleh  ciri citra. Dengan memperoleh ciri citra yang baik yang dapat merepresentasikan  citra secara utuh, maka ciri citra ini dapat digunakan untuk aplikasi pencarian citra. Tiga buah  fitur citra  yang umum adalah: warna  ( color ),  bentuk  obyek  ( shape ),  dan  tekstur  ( texture ).  Penjelasan  ekstraksi  fitur  secara  lebih lanjut dijelaskan oleh Nixon dan Aguado (2012).
Disini  data  yang  dihasilkan  dari  ekstraksi  fitur  citra  masih  memiliki  dimensi  yang cukup besar yaitu  17 buah sehingga  dibutuhkan  sebuah  proses untuk lebih menyederhanakan  dimensi  ini. Proses untuk  menyederhanakan  jumlah  dimensi  data  akan  menggunakan  metode  analisis  komponen  utama atau Principal  Component  Analysis (PCA).  Metode  PCA  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  atau mereduksi  dimensi  data  dengan  tetap  mempertahankan  data  yang  memiliki  pengaruh  yang  besar (signifikan). Setelah dilakukan reduksi maka diharapkan akan diperoleh pengurangan jumlah dimensi data ciri citra dan dapat diketahui data yang memiliki pengaruh signifikan.
Proses  ekstraksi  fitur  citra  menggunakan  matriks  co-occurrence  tingkat  keabuan piksel  atau dikenal dengan istilah Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), dengan memilih fitur tekstur citra. Disini, matriks GLCM berisi data co-occurrence tingkat keabuan piksel untuk ketetanggaan pada arah 0°, 45°, 90°, dan 135°. Pada penelitian ini terdapat tujuh belas fitur yaitu:
a. Fitur mean
b. Fitur entropi arah 0°
c. Fitur energi arah 0°
d. Fitur kontras arah 0°
e. Fitur homogenitas arah 0°
f. Fitur entropi arah 45°
g. Fitur energi arah 45°
h. Fitur kontras arah 45°
i. Fitur homogenitas arah 45°
j. Fitur entropi arah 90°
k. Fitur energi arah 90°
l. Fitur kontras arah 90°
m. Fitur homogenitas arah 90° n. Fitur entropi arah 135° o. Fitur energi arah 135°
p. Fitur kontras arah 135°
q. Fitur homogenitas  arah 135°
Berikut  ini  adalah  beberapa  buah  penelitian  sejenis  yang  pernah  dilakukan.  Penelitian  oleh Hardika  dan  kawan-kawan  (Hardika,  dkk.,  2013),  menggambarkan  keragaman  variabel  dan mereduksinya  sehingga  mendapatkan  faktor  dominan  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar  siswa  di SMAN  1  Medan.  Proses  analisis  faktor  mencoba  menemukan  hubungan  ( relationship )  antara sejumlah  variabel  yang  saling  independen satu  dengan  yang  lain,  sehingga  bisa dibuat  satu  atau beberapa kumpulan  variabel  yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  di  SMA  Negeri  1  Medan  menunjukkan  bahwa terdapat  3  faktor  yang  mempengaruhi  prestasi  belajar  siswa  diantaranya  faktor dalam diri siswa dan  lingkungan  dengan  nilai  eigen  paling  tinggi  yaitu  3,372  dan  varians  sebesar  33,721%,  faktor pendukung dengan varians 14,176% dan faktor tambahan dengan varians 11,248%. Total varians yang dapat dijelaskan dari ketiga faktor tersebut sebesar 59,145%.
Dari  kesepuluh  variabel  yang  diteliti,  setelah  dilakukan  analisis  faktor  dengan  metode  analisis komponen utama, diperoleh 3 faktor yaitu: faktor pertama (F1) merupakan faktor yang paling dominan mempunyai  nilai  eigen  sebesar  3,372  dan  mampu  menjelaskan  keragaman  total  sebesar  33,721%. Faktor ini terdiri atas variabel  X1=bakat, X2=minat,  X3=motivasi  siswa  dan  X10=pergaulan  siswa yang  dinamakan  faktor  dalam  diri  siswa  dan  lingkungan.  Faktor  kedua  (F2)  terdiri  atas  variabel X4=motivasi orang tua, X6=kualitas pengajaran guru, X7=fasilitas sekolah dengan nilai eigen sebesar 1,148  dan  mampu  menjelaskan  keragaman  total  sebesar  14,176%.  Faktor  ini  dinamakan  faktor pendukung.  Faktor  ketiga  (F3)  yaitu  faktor  tambahan,  terdiri  atas  variabel  X5=fasilitas  belajar dirumah,  X8=ekstra  kurikuler  dan  X9=les  tambahan  dengan  nilai  eigen  sebesar 1,125 dan mampu menjelaskan keragaman total sebesar 11, 248%.
Penelitian  oleh  Ferdiansyah  dan  kawan-kawan  (Ferdiansyah,  2015)  mengimplementasikan Principal  Component  Analysis (PCA)  untuk  sistem  temu  balik citra digital. Besarnya dimensi citra menjadi sebuah masalah tersendiri bagi bidang komputasi. PCA mampu menjawab tantangan tersebut dengan melakukan proyeksi dari dimensi tinggi ke dimensi yang rendah. Hasil analisa performa PCA untuk  mengetahui pengaruh  jumlah  pemakaian  komponen  PCA terhadap  akurasi  sistem  temu  balik citra  memanfaatkan  data  University  Washington,  Visual  Geometri  Group,  dan  dataset  wajah.  Dari ujicoba,  diperoleh  hasil  bahwa  10%  sampai  dengan  30%  komponen  PCA  yang  dipakai menghasilkan  akurasi  sistem  tertinggi  untuk  setiap  data,  yaitu  91,4%  untuk  data  University Washington, 92,0% untuk data Visual Geometri Group, dan 75,3% untuk data wajah.
Reduksi dimensi mempengaruhi  tingkat akurasi sistem. Penggunaan  antara 30% sampai dengan 10% dari komponen PCA menghasilkan akurasi yang paling baik untuk semua jenis gambar data yang digunakan.  Pemilihan  30%  sampai  dengan  10%  komponen  mampu  memangkas  waktu  komputasi hingga 90%. Jumlah data uji yang digunakan mempengaruhi  tingkat akurasi sistem. Semakin banyak data yang digunakan untuk proses pelatihan ( training ) maka akurasi sistem cenderung semakin tinggi.
Penelitian oleh Kustian (Kustian, 2017), meneliti tentang analisis komponen utama menggunakan metode Eigenface terhadap pengenalan citra  wajah. Input berupa  citra wajah dalam bentuk citra skala abu-abu dengan ukuran dan resolusi yang sama. Output aplikasi ini  berupa class terdekat dari  wajah yang  ingin  dikenali.  Salah  satu  metode  pendekatan  yang  digunakan  adalah  Eigenface,  sebuah metode  yang  dikemukakan  oleh  Turk  dan  Pentland.  Dalam  metode  ini  citra  wajah  akan diproyeksikan dalam sebuah ruang fitur yang menonjolkan variasi yang signifikan di antara citra wajah yang diketahui. Fitur signifikan inilah yang disebut dengan Eigenface karena fitur-fitur tersebut adalah komponen utama dari suatu set citra wajah untuk pelatihan. Eigenface hanya akan menangkap point-
point pada citra yang menyebabkan variasi yang signifikan antara wajah-wajah  dalam database  yang membuat mereka dapat dibedakan.
Terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  pengenalan  yaitu  posisi  citra  masukan, tingkat  kecerahan,  dan  kemiripan  nilai  Eigenface.  Sistem  menampilkan  beberapa  citra  wajah  yang mempunyai  kemiripan  paling  tinggi dengan  citra masukan sehingga  lebih  mudah untuk  mencarinya. Hasil pencarian dipengaruhi oleh faktor cahaya, sudut, dan lainnya. Aplikasi yang dibuat mendukung pengukuran  dan  analisis  ciri  biologi  seseorang,  sehingga  memberikan  informasi  yang  saling  terkait merujuk karakteristik atau bagian tertentu pada seseorang sebagai proses pengenalan.
Penelitian oleh Rahayu dan Mustakim (Rahayu dan Mustakim, 2017), bertujuan untuk mengetahui kota-kota mana saja yang akan digunakan untuk klasterisasi wilayah di Indonesia berdasarkan tingkat pengajar yang sudah profesional  yaitu melalui sertifikasi. Data  yang digunakan  terdiri dari 3 jenjang pendidikan yaitu SD, SMP dan SMA yang berada di sembilan puluh delapan kota diseluruh Indonesia. Proses pemetaan dapat dilakukan menggunakan salah satu teknik clustering yaitu K-Means. Principal Component  Analysis (PCA)  merupakan pendekatan fitur selection untuk  pengurangan dimensi tanpa pengawasan  teknik.  Metode  PCA  dapat  digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  data  tanpa  harus kehilangan banyak informasi.
Dari  hasil  penelitian,  reduksi  dimensi  data  menggunakan  metode  PCA  terbukti  dapat meningkatkan  kualitas  klaster  yang  dihasilkan  dengan  algoritma  K-Means.  Dari  pembagian  3 buah klaster  (K=3),  diperoleh  hasil  klaster  0  sebanyak  13  kota, klaster  1 sebanyak  44  kota, dan  klaster  2 sebanyak 41 kota. Hasil pengukuran validitas klaster dengan Davies-Bouldin Index menunjukkan PCA K-Means  menghasilkan  nilai DB  Index lebih  kecil  dibandingkan  dengan  K-Means.  Penelitian  ini menghasilkan  sebuah  metode  yang  lebih  efektif menggunakan  PCA  yang  dimodifikasi  dengan  K- Means.

## 1.2 Perumusan Masalah
Perumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  memperoleh  jumlah  dimensi  data  yang optimal  untuk  proses  pencarian  citra.  Dimensi  data  awal  dapat  dilihat  pada Tabel 5.1. data ekstraksi fitur citra.

## 1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah,
a. Data citra berukuran 128X128 piksel.
b. Proses komputasi menggunakan perangkat lunak Matlab 7.
c. Bahan penelitian adalah citra yang berasal dari pengambilan  langsung di lapangan dan  citra  yang dibuat  untuk  mengkondisikan  atau  meminimalkan  variasi  warna dan tekstur.

## 2. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN

## 2.1 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisa proses ekstraksi fitur citra menggunakan matriks GLCM  ( Grey-Level Co-occurrence Matrix )  dan  proses  reduksi dimensi  data  menggunakan analisis komponen  utama  ( Principal  Component  Analysis , PCA). Manfaat penelitian ini adalah menghasilkan model  ekstraksi  fitur citra  yang  dapat digunakan  untuk  proses  pencarian  isi  citra,  serta  menerapkan metode PCA untuk aplikasi pencarian isi citra.

## 3. TINJAUAN PUSTAKA

## 3.1 Fitur tekstur
Pengertian fitur tekstur disini adalah keteraturan pola tertentu yang terbentuk dari susunan piksel- piksel pada citra. Informasi tekstur yaitu apabila memiliki pola atau karakteristik di  suatu  daerah pada citra  yang  muncul  secara  berulang  dengan interval jarak dan arah tertentu. Beberapa contoh fitur tekstur yang umum digunakan yaitu: entropi, energi, kontras,  homogenitas,  nilai rata-rata  intensitas, dan deviasi standar. Fitur tersebut telah diusulkan oleh Haralick dan rekan-rekannya pada tahun 1973. Fitur tekstur lain  yang cukup  populer adalah  fitur  yang diusulkan  oleh  Tamura  dan  rekan-rekannya,
yaitu: coarseness, contrast, directionality, linelikeness, regularity, dan roughness  (Davis, dan  kawan- kawan, 1979). Sampai saat ini belum ada sebuah formulasi yang dapat digunakan secara umum untuk mendapatkan informasi tekstur dari citra.
Pola  pada  citra  yang  memiliki  informasi  tekstur  dapat  dikenali  secara  visual  oleh mata  kita meskipun  pola  tersebut  tersusun  oleh  beberapa  piksel  dengan  susunan  yang tidak  mudah  untuk didefinisikan  atau  diformulasikan.  Sistem  visual  manusia  tidak  menerima  informasi  citra  secara independen untuk setiap piksel tetapi menerimanya dalam sekumpulan piksel. Tekstur adalah ciri yang dimiliki  oleh  citra  dimana  tidak  mudah  untuk  dijelaskan  dengan  kalimat  namun  kita  dapat mengenalinya pada saat melihat (Ahmad, 2005).

## 3.2 Matriks intensitas co-occurrence untuk ekstraksi fitur
Matriks intensitas co-occurrence adalah suatu matriks yang menggambarkan frekuensi munculnya pasangan  dua  piksel  dengan  intensitas  tertentu  dalam  jarak  dan  arah  tertentu  di  dalam  citra.  Pada Gambar  3.1  dapat  dilihat besarnya  sudut  dan  arah  vektor dengan  jarak  pasangan  piksel  sebesar  1 piksel.Matriks  intensitas  co-occurrence  P(i1,i2), didefinisikan dengan dua langkah:
a. Menentukan  jarak antara  dua titik dalam  arah  vertikal dan  horizontal  (vektor d=(dx,dy)),  dimana besaran dx dan dy dinyatakan dalam piksel sebagai unit terkecil dalam citra digital.
b. Menghitung  pasangan piksel-piksel yang  mempunyai nilai  intensitas  i1 dan  i2 dan berjarak d piksel dalam citra. Hasil perhitungan setiap pasangan nilai intensitas diletakkan pada matriks sesuai dengan  koordinatnya,  dimana  absis  untuk  nilai  intensitas i1 dan ordinat untuk nilai intensitas i2.
Matriks  co-occurrence  digunakan  untuk  menghitung  fitur  tekstur  seperti:  entropi,  energi, kontras,  dan  homogenitas. Pada  fitur  tekstur  yang  lain,  seperti:  nilai  rata-rata ( mean ) intensitas dan deviasi standar dapat diperoleh melalui perhitungan statistik. Berikut  ini adalah  rumus-rumus  untuk fitur tekstur tersebut.
Nilai mean (x’) didefinisikan sebagai berikut:
(1)
Nilai deviasi standar (σ) didefinisikan sebagai berikut:
(2)
Nilai  entropi  digunakan  untuk  mengukur  keacakan  dari  distribusi  intensitas  yang  didefinisikan sebagai berikut:
(3)
Nilai  entropi  akan  maksimum  apabila  semua  elemen  p(i1,i2)  sama,  yaitu  tidak  terdapat susunan tertentu dalam pasangan intensitas dengan jarak vektor d tertentu.
Nilai  energi  digunakan  untuk  mengukur  konsentrasi  pasangan  intensitas  pada  matriks  co- occurrence yang didefinisikan sebagai berikut:
Nilai  energi  membesar  apabila  pasangan  piksel  yang  memenuhi  syarat  matriks  intensitas co- occurrence  terkonsentrasi  pada  beberapa  koordinat,  dan  sebaliknya  akan  mengecil  jika  letaknya menyebar.
Nilai  kontras  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan  perbedaan  intensitas  dalam  citra  yang didefinisikan sebagai berikut:
(5)
Nilai  kontras  membesar  jika  variasi  intensitas  dalam  citra  tinggi,  dan  sebaliknya  akan mengecil jika variasinya rendah
Nilai homogenitas adalah kebalikan dari nilai kontras yaitu untuk mengukur kehomogenan variasi intensitas dalam citra yang didefinisikan sebagai berikut:
(6)
Nilai  homogenitas membesar  jika  variasi  intensitas  dalam  citra  rendah,  dan  sebalinya akan mengecil jika variasinya tinggi.
Gambar 1. Sudut dan arah vektor untuk pasangan piksel berjarak 1 piksel

## 3.3 Pengurangan Dimensi Data
Metode  reduksi atau  pengurangan  dimensi ( dimensionality  reduction )  data bekerja dengan  cara menangkap  karakteristik  data  dengan  memetakan  set  data  dari  dimensi  awal ke dimensi  baru  yang relatif lebih rendah. Pemetaan ini menghasilkan komponen utama ( Principal Component ) yang dapat diambil  komponen  atau  fitur dari  dimensi  baru  yang mempunyai  pengaruh  besar  pada  set data  dan mengabaikan  komponen  yang  tidak  berpengaruh  besar atau  bahkan  tidak  berpengaruh  sama  sekali. Apabila reduksi dimensi data dilakukan secara langsung dengan membuang fitur tertentu, maka dapat terjadi ada karakteristik  data  yang  hilang  dan  bisa  jadi  fitur  yang  dibuang  tersebut  ternyata  adalah fitur yang berpengaruh (Prasetyo, 2012).

## 3.4 Analisis Komponen Utama
Analisis  Komponen  Utama  ( Principal  Component  Analysis )  melakukan  pemetaan  atau transformasi  set  data  dari  dimensi  lama  ke  dimensi  baru  yang  relatif  berdimensi  lebih  rendah dengan  memanfaatkan  teknik  dalam  aljabar  linier.  PCA  merupakan  teknik  linier  untuk memproyeksikan data vektor yang berdimensi tinggi ke vektor yang mempunyai dimensi lebih rendah. PCA banyak digunakan untuk keperluan ekstraksi fitur citra dimana dapat terjadi jumlah dimensi citra
jauh  lebih  besar dibandingkan  dengan jumlah  data  sampel  yang  digunakan  (Purnomo  dan  Muntasa, 2010).
PCA adalah sebuah teknik untuk membangun variabel-variabel baru yang berjumlah  tidak  lebih dari variabel lama dan merupakan kombinasi linier dari variabel- variabel lama. Variabel baru disebut sebagai principle  component dan  nilai-nilai  bentukan  dari  varibel  ini  disebut  sebagai principle component score . Variabel baru pertama berhubungan dengan variance maximum dari data. Variabel baru  kedua menunjukkan variance  maximum yang belum  terhitung pada variabel  pertama.  Variabel baru  ketiga  menunjukkan variance  maximum yang  belum  terhitung  pada  kedua  variabel  pertama. Variabel  baru  ke-n  adalah variance  maximum yang  belum  terhitung  pada  n-1  variabel  terdahulu. Variabel baru yang dihasilkan tidak saling berkorelasi satu sama lain.
Jika tujuan dari analisa data adalah untuk mengurangi jumlah variabel ( principle component )  yang merupakan  kombinasi  linear  dari  variabel-variabel  asli,  maka  jumlah principle  component harus kurang dari jumlah variabel asli. Dalam kasus ini, PCA dilakukan  bila  data  dapat  direpresentasikan dalam  beberapa  buah principle  component tanpa menghilangkan  substansi informasi.
Nilai  principal component  scores  dari  dua  variabel  baru  ( principal component ) utama,  dapat digunakan  sebagai  masukan  variabel  untuk  data clustering .  Secara  umum  skor  dari principal component juga  dapat  digunakan  sebagai  masukan  variabel  untuk  analisa  regressi  dan  analisa diskriminant  ( discriminant  analysis ).  Keuntungan  menggunakan principal  component  score adalah variabel-variabel baru tidak saling berkorelasi sehingga masalah multicolinearity dapat dihindari

## 4. METODOLOGI PENELITIAN

## 4.1 Metode Penelitian
Metode penelitian pada penlitian ini adalah sebagai berikut,
1. Mencari  literatur  yang  menunjang  proses  penelitian.  Pada  penelitian  ini,  yang  utama  adalah referensi mengenai penyusunan matriks co- occurrence (GLCM) dan penyusunan komponen utama (PCA).
2. Mencari dan atau membuat data citra.
3. Praproses terhadap data citra.
4. Penyusunan matriks co-occurrence  (GLCM).
5. Penyusunan  komponen utama (PCA).
6. Menganalisa hasil yang diperoleh.

## 5. HASIL DAN ANALISA

## 5.1 Penyusunan data sub-Citra
Data citra yang digunakan untuk penelitian ini berukuran 512X512 dan 256X256 piksel.  Proses resize bertujuan  untuk  menyesuaikan  ukuran  data  citra  sehingga  ukuran data citra adalah  sama dengan ukuran  citra  query,  pada  penelitian  ini  adalah  128X128  piksel.  Data  citra  yang  telah  berukuran 128X128  piksel  disebut  juga dengan  istilah  data sub-citra. Data sub-citra dapat dilihat pada gambar 5.1, Gambar 5.2., Gambar 5.3, Gambar 5.4, dan Gambar 5.5.
Gambar 2. Penyusunan data sub-citra (i)
Gambar 3. Penyusunan data sub-citra (ii)
Gambar 4. Penyusunan data sub-citra (iii)
Gambar 5. Penyusunan data sub-citra (iv)
Gambar 6. Penyusunan data sub-citra (v)

## 5.2 Penyusunan matriks co-occurrence
Pada citra yang memiliki G tingkat keabuan, maka matriks co-occurrence P akan berukuran G x G. Apabila G cukup besar, maka jumlah pasangan piksel  yang berkontribusi ke  setiap elemen pij di dalam P akan rendah. Sedangkan jika tingkat keabuan G rendah yang disebabkan oleh proses kuantisasi citra, maka informasi tekstur semakin berkurang.
Dengan G=8 untuk ukuran citra 32x32 piksel, merupakan pilihan yang baik untuk membentuk P. Sedangkan kombinasi pasangan piksel tetangga terdekat dapat menggunakan  sudut 0°, 45°, 90°, dan 135°. Nilai G sebaiknya dibatasi sampai dengan 16 dan jarak piksel dengan piksel tetangganya adalah 1 atau 2 piksel, mengingat lamanya waktu  komputasi yang dibutuhkan  (Ahmad, 2005; Gonzalez  dan Woods,  2008).  Pada  Gambar  5.6  dapat  dilihat  proses  penyusunan  matriks  co-occurrence  dan  pada Tabel 5.1 adalah matriks yang digunakan untuk menyimpan nilai ekstraksi fitur tekstur citra.
Gambar 7. Penyusunan matriks co-occurrence

## Tabel 1. Data nilai ekstraksi fitur tekstur citra

## 5.2 Hasil komponen utama dan pengukuran jarak
Nilai principal component score s dari  dua  variabel baru  ( principal component ) utama,  dapat digunakan sebagai  masukan  variabel  untuk  data clustering .  Keuntungan menggunakan principal component  score adalah  variabel-variabel  baru  tidak  saling  berkorelasi  sehingga  masalah multicolinearity dapat  dihindari.  Hasil  komponen  utama diperoleh melalui proses:
1.  Input data, berdimensi ixj
(dengan i adalah jumlah operasi, j adalah jumlah variabel atau sampel)
2.  Praprocessing komponen utama
(standarisasi data, covariance atau correlation)
3.  Proses komponen utama
(eigen value decomposition (EVD), singular value decomposition (SVD))
4.  Keluaran data hasil transformasi axb
(a adalah jumlah observasi, k adalah jumlah komponen utama)
Metode pengukuran  kemiripan citra dapat dilakukan dengan cara menentukan tingkat  kesamaan ( similarity  degree ) atau  ketidaksamaan  ( disimilarity  degree ) dari dua buah  vektor ciri  yang  dimiliki oleh  citra.  Disini  vektor  ciri  citra  diperoleh  melalui  proses  ekstraksi  fitur  citra.  Tingkat  kesamaan adalah  suatu  nilai  yang  menunjukkan  apakah  kedua  vektor  tersebut  mirip  atau  tidak.  Metode pengukuran  kemiripan  dapat  diterapkan  secara  umum  untuk  bermacam-macam  jenis  data,  tidak sebatas  pada  data  citra.  Jarak Euclidean ( Euclidean distance ) adalah metode pengukuran yang paling sering  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  2  vektor.  Jarak  Euclidean  menghitung  akar  dari kuadrat perbedaan 2 vektor. Pada contoh citra uji Berkas 99052001.txt diperoleh hasil sebagai berikut, Berkas 99052001.txt
Tabel 2. Jarak Euclidean Berkas 99052001.txt Nomor 0 data citra 99052001 jarak Euclidean 0 1 99052002  0.101268 2 99052024  0.103985 3 25008006  0.108780 4 15019017  0.113930 5 25009003  0.117910 6 99052003  0.138630 7 15004026  0.159260 8 25005014  0.159535 9 99052023  0.165990 10 15006025  0.176857 11 15001004  0.189125 12 25010002  0.193651
Pada contoh citra uji Berkas 99051007.txt diperoleh hasil sebagai berikut, Berkas 99051007.txt
Tabel 3. Jarak Euclidean Berkas 99051007.txt Nomor  data citra jarak Euclidean 0 99051007  0 1 99051006  0.101268 2 99051008  0.103985 3 99051009  0.108780 4 15019017  0.113930 5 99051019  0.117910 6 99052003  0.138630 7 99051018  0.159260 8 25005014  0.159535 9 99052023  0.165990 10 15006025  0.176857 11 99051020  0.189125 12 25010002  0.193651
Melalui  hasil  percobaan  diperoleh,  fitur  yang  dominan  (signifikan)  adalah  mean dan entropi untuk ketetanggaan pada sudut 0 derajat. Pada ketetanggaan sudut 45 derajat maka fitur yang dominan adalah entropi dan kontras.

## 6. KESIMPULAN DAN SARAN

## 6.1 Kesimpulan
Melalui  hasil  percobaan  diperoleh,  fitur  yang  dominan  adalah  mean  dan  entropi  untuk ketetanggaan pada sudut 0 derajat. Pada ketetanggaan sudut 45 derajat maka fitur yang dominan adalah entropi dan kontras untuk. Fitur dominan disini adalah fitur utama yang dapat mewakili beberapa fitur- fitur lain yang digunakan untuk pencarian isi citra.

## 6.2 Saran
Saran pada penelitian ini adalah interpretasi hasil penemuan fitur yang dominan (signifikan) perlu diberikan  lebih  rinci.  Menambah  variasi  data  citra  dapat  memperbaiki  hasil  pada  proses  pengujian. Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  dengan  membuat  perangkat  lunak  pencarian  koleksi  data citra yang lebih interaktif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad, U., 2005, Pengolahan  Citra  Digital dan Teknik  Pemrogramannya ,  1st ed, Graha  Ilmu, Yogyakarta.
[2] Davis,  L.S.,  Johns,  S.A.,  dan  Aggarwal,  J.K.,  1979,  Texture  Analysis  Using  Generalized  Co- Occurrence  Matrices, IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine  Intelligence ,  vol. PAMI-1, no. 3, pp. 251–259.
[3] Ferdiansyah,  O.R.,  Utami,  E.,  Amborowati,  A.,  2015,  Implementasi  Principal  Component Analysis  Untuk  Sistem Temu  Balik Citra Digital, Citec  Journal , Vol. 2, No. 3, Hal. 218 - 231, Mei–Juli.
[4] Gonzalez, R.C., dan Woods, R.E., 2008, Digital image processing , 3rd ed, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J.
[5] Hardika,  J.,  Sebayang,  D.,  Sembiring  P.,  2013,  Penerapan  Analisis  Komponen  Utama  Dalam Penentuan Faktor  Dominan yang  Mempengaruhi Prestasi Belajar Siswa  (Studi  Kasus: SMAN  1 Medan), Jurnal  Saintia  Matematika ,  Vol.  1,  No.  6, Hal. 507–516.
[6] Kustian,  N.,  2017,  Analisis  Komponen  Utama  Menggunakan  Metode  Eigenface  Terhadap Pengenalan  Citra Wajah, Jurnal Teknologi , Vol. 9, No. 1, Hal. 43-48, Januari.
[7] Munir, R., 2004, Pengolahan  Citra Digital dengan  Pendekatan  Algoritmik ,  1st ed, Informatika, Bandung.
[8] Nixon,  M.S.,  &  Aguado,  A.S.,  2012, Feature  Extraction  and  Image  Processing  for Computer Vision , Academic Press.
[9] Prasetyo, E., 2012, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab , Penerbit Andi.
[10] Purnomo,  M.H.,  dan  Muntasa,  A.,  2010, Konsep  Pengolahan  Citra  Digital  dan Ekstraksi Fitur , Penerbit Graha Ilmu.
[11] Putra, D., 2010, Pengolahan Citra Digital , 1st ed, Andi, Yogyakarta.
[12] Rahayu,  G.,  Mustakim,  2017,  Principal  Component  Analysis  untuk  Dimensi  Reduksi  Data Clustering  Sebagai  Pemetaan  Persentase  Sertifikasi  Guru  di  Indonesia, Prosiding  Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 9 , Hal. 201-208, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru.
[13] http://faculty.petra.ac.id/halim/index_files/Stat2/