## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan RistekDikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d  Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 2 (2020) 71 - 80
JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix Untuk Identifikasi Sel Darah Putih
Anwar Siswanto 1 , Abdul Fadlil 2 , Anton Yudhana 3
1 Program Studi Magister Teknik Informatika, Program Pascasarjana, Universitas Ahmad Dahlan
2,3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan
1 anwar1907048006@webmail.uad.ac.id, 2 fadlil@mti.uad.ac.id, 3 eyudhana@ee.uad.ac.id

## Abstract
In the human body contained blood, consisting of cellular and non cellular components, one of the cellular components is white blood cells. Blood is distributed through blood vessels from the heart throughout the body. This system serves to meet the needs of cells or tissues for nutrients and oxygen and transports the rest of the metabolism of cells or tissues out of the body.  White  blood  cells  is  an  indicator  of  diagnosis.  Manual  identification  takes  a  long  time  and  tends  to  be  subjective depending on the experience of the officer. This study aims to help identify white blood cells automatically so that fast and accurate results are obtained. Eosinophils, Basophils, Neutrophils, Lymphocytes and Monocytes are the studied blood cells. This  study  uses  peripheral  blood  smear  images  by  painting  using  My  Grundwald  and  digital  ocular  camera  microscopy. Image segmentation based on Hue Saturation and Value (HSV) color space and white blood cell feature extraction using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method, which are Angular Second Moment (ASM), Contrast, Inverse Different Moment (IDM), Entropy, Correlation . In the testing process, GLCM feature extraction values  are produced with a similar pattern. Can be used to identify white blood cells.
Keywords:GLCM; feature extraction; identification; white blood cell; HSV color.

## Abstrak
Dalam tubuh  manusia terkandung darah, terdiri dari  komponen selular dan  non selular, salah satu komponen selular adalah sel  darah  putih.  Darah  didistribusikan  melalui  pembuluh  darah  dari  jantung  ke  seluruh  tubuh.  Sistem  ini  berfungsi  untuk memenuhi kebutuhan sel atau  jaringan akan nutrien dan oksigen serta mentranspor sisa metabolisme sel atau jaringan keluar dari tubuh. Sel darah putih merupakan salah satu indikator penegakan diagnosa.  Identifikasi  secara  manual  membutuhkan waktu  yang  lama  dan  cenderung  subjektif  tergantung  dari  pengalaman  petugas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu identifikasi  sel  darah  putih  secara  otomatis  sehingga  didapatkan  hasil  yang  cepat  dan  akurat.  Eosinofil,  Basofil,  Neutrofil, Limfosit  dan  Monosit  adalah  sel  darah  yang  diteliti.  Penelitian  ini  menggunakan  citra  apus  darah  tepi  dengan  pengecatan menggunakan My  Grundwald dan  mikroskop  kamera  okuler  digital.  Segmentasi  citra  berdasarkan  ruang    warna Hue Saturation dan Value (HSV)  dan  ekstraksi  ciri  sel  darah  putih  menggunakan  metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  yaitu fitur Anguler Second Moment (ASM), Contrast, Inverse Different Moment (IDM), Entropy , Correlation . Pada proses  pengujian  di  hasilkan  nilai  ekstraksi  ciri  GLCM  dengan  pola  yang  mirip.  Dapat  digunakan  untuk  indentifikasi  sel darah putih.
Kata kunci: GLCM ; ekstraksi ciri; identifikasi; sel darah putih; warna HSV.
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Darah  manusia  terdiri  dari  bagian  plasma  dan korpuskuli  yaitu  sel  darah  putih  (leukosit),  sel  darah
merah (eritrosit) dan pembeku darah (trombosit). Darah berwarna  merah  karena  mengandung  hemoglobin merupakan  protein  pernafasan  yang  mengandung  besi
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 71 – 80
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
di  dalam  sel  darah  merah.  Sel  darah  putih  terdiri  lima jenis,  yaitu  Eosinofil,  Basofil,  Neutrofil,  Limfosit  dan Monosit  [1].  Sel  darah  putih  memiliki  bentuk  dan  dan ciri  yang  berbeda-beda.  Identifikasi  sel  darah  putih mengunakan  pemeriksaan  sediaan  apus  darah  tepi (SADT).  Pewarnaan  yang  digunakan  pewarnaan  May Grunwald, Wright dan Giemsa, sehingga  didapat hasil pewarnaan lebih baik dan mudah di amati menggunakan  mikroskop digital.
Identifikasi  sel  darah  putih  [2]  dilakukan  secara manual,  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  bersifat subjektif  tergantung  pengalaman  laboran,  maka identifikasi  sel  darah  putih  [3]  menggunakan  ekstraksi ciri dapat dilakukan secara cepat, tepat dan efisen.
Penelitian  terdahulu  di  lakukan  oleh  Zil  Vanhisna Emka  Fitri  (2017),  klasifikasi  trombosit  pada  citra apusan  darah  tepi  berdasarkan  Gray  Level  Co- Occurence Matrik (GLCM) , klasifikasi dan mengenali sel darah putih secara akurat sebesar 90.31%. Mengacu penelitian  tersebut  penulis  mengklasifikasi  sel  darah putih  menggunakan  tekstur  ekstraksi  ciri  Gray  Level co-occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  metode  K-nearest Neighbour (KNN). Diharapkan menghasilkan identifikasi sel darah putih yang lebih baik dan akurat.

## 2. Metode Penelitian
Metode yang digunakan pada penelitian  ini ditunjukan dengan langkah-langkah pada Gambar 1:
Gambar 1. Proses Segmentasi Dan Ekstraksi Ciri
Tahap  penelitian  meliputi,  pertama  pengambilan  citra apusan  darah  tepi  secara  manual  menggunakan mikroskop  digital.  Kedua  input  ke  program  untuk segmentasi  ke  warna  HSV.  Ketiga  hasil  segmentasi dilakukan  konversi  ke grayscale .  Keempat  proses ekstraksi  fitur  menggunakan  GLCM.  Kelima  hasil
ekstraksi  dideskripsikan  ke  tabel  dan ploting citra.  Ke enam dilakukan pengamatan manual terhadap kelompok pola yang sama.
Evaluasi  system  di  lakukan  dengan  membandingkan hasil  ekstraksi  ciri  GLM,  terhadap  pola  yang  tampak jelas beda, untuk jenis sel darah yang berbeda dan pola yang mirip untuk jenis sel darah yang sama.

## 2.1. Sel Darah Putih
Sel  darah  putih  terdiri  dari    lima  jenis  sel  yaitu Eosinofil,  Basofil,  Neutrofil,  Limfosit  dan  Monosit. Tiap  jenis  sel  darah  putih  mempunyai  ciri  dan  bentuk yang  berbeda-beda[4] seperti pada Gambar 2.
Sel Eosinofil Sel Basofil Sel Neutrofil Sel Limfosit Sel Monosit
Gambar 2. Bentuk Dan Jenis Sel Darah Putih
Keterangan warna dan bentuk serta ciri sel darah  putih disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Ukuran Dan Gambaran Sel Darah Putih Jenis Ukuran Ciri Eosinofil 10µ - 20µ Warna  kemerahan, sitplasma  dipenuhi granula besar Basofil 8µ - 15µ Warna biru tua, inti tertutupi granula Neutrofil 10µ - 15µ Warna  ungu  pada inti  ,  sitoplasma agak merah bergranula Limfosit 6µ - 8µ / 8µ - 18µ Warna  biru  ungu tua, sitoplasma tidak bergranula Monosit 16µ - 20µ Warna  biru  ungu, ada  vakuola  dan seperti girus otak

## 2.2. Ruang Warna HSV
Ruang warna HSV adalah singkatan dari Hue , Saturation dan Value [5]. Value ini  identik  dengan Luminance . Ruang  warna  HSV  identik  dengan  representasi  nuansa warna  koordinat  silindris  3-D,  sering  di  sebut  ruang warna  Hexagon    model,  sedangkan  HSL  disebut  Bi- hexagon  karena  memiliki  2  cone.  Warna  HSV  pertama kali  dikenalkan  oleh  A.R  Smith  tahun  1978. Hue menyatakan  warna sebenarnya  seperti  merah,  violet  dan kuning untuk warna kemerahan, kehijauan[6]. Saturation merupakan  kemurnian  atau  kekuatan  warna. Value adalah  kecerahan  dari  warna[7].  Nilainya  antara  0- 100%[8]. Nilai 0 adalah warna hitam semakin besar akan muncul warna baru, seperti pada Gambar 3.
Segmentasi ke HSV Konversi ke Grayscale Start Input citra RGB Ekstraksi ciri GLCM Output ciri GLCM End Evaluasi Pola Ekstraksi ciri GLCM
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
Gambar 3. Ruang Warna HSV
Ruang warna h( hue ) seperti rumus 1
(   )
{
( )
( ) ( ) (1)
Adalah  h( hue )    dalam  jangkauan  RGB  (0,1].Ruang warna s ( saturation ) seperti rumus 2.
(          )     {
(2)
Adalah  s( saturation dalam  jangkauan  RGB  (0,1]. Maka  transformasi  RGB(65,  27,234)  ke  bentuk  HSV dibagi dengan 255. Hasilnya RGB(0.255, 0,106, 0.918) akan di transformasikan ke bentuk HSV. Ruang warna v(value) seperti rumus 3.
(     ) (3)
Adalah v ( value ) nilai maksimal yaitu 0.918.

## 2.3.Ruang Warna RGB
Ruang  warna  RGB  ( Red,  Green,  Blue )[9]  di  dasarkan pada  hasil  akuisisi  frekuensi  warna  oleh  sensor elektronik, merupakan  ruang warna standar[10].
Keluarannya  adalah  sinyal  analog,  di  setiap  intensitas warna digitalisasi[11] dan dikodekan dalam 8 bit, seperti pada gambar 4.
R G B Gambar 4. Warna RGB
Adalah setiap piksel citra dipresentasikan dengan 24 bit, 8 bit untuk R (red), 8 bit untuk G (green), 8 bit untuk B (blue).Citra  warna grayscale [12]  di  tampilkan    pada warna  putih  yang  memiliki  intensitas    tertinggi    (255) dan  hitam  dengan  intensitas  terendah  (0)[13].  Rumus dilihat pada persamaan seperti rumus 4.
Gray=((R*0.2989)+(G*0.5870)+(B*0.1140)) (4)
Adalah R nilai red, G nilai green dan B adalah nilai blue.
2.4.Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
GLCM  merupakan  ekstraksi  informasi  tekstur  orde kedua.  Matriks  GLCM[14]  adalah  matriks  yang mempresentasikan  hubungan  ketetanggaan  antarpiksel dalam  citra  pada  berbagai  arah  orientasi  θ  dan  jarak spasial  (d).Sudut  arah  tetangga  dua  piksel  merupakan dasar dua cara menghitung matriks  co-occurrence[15] , yaitu cooccurrence matrik  sudut  Tunggal  dan cooccurrence matrik  sudut  Ganda.  Arah  sudut    yang digunakan  adalah  0 ° ,  45 ° ,  90 ° ,  135 ° ,  seperti  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Matriks Sudut Arah 0° ,45°, 90°, 135° Dan Jarak d=1 Piksel
Ciri  statistik orde [16],  yaitu Anguler  Second  Moment (ASM), Contrast , Inverse  Different  Moment (IDM), Entropy dan Correlation .  Perhitungan  rumusnya[17] sebagai berikut :
1. Anguler  Second Moment (ASM)
Adalah ukuran homogenitas lokal dan merupakan kebalikan dari Entropy , seperti rumus 5.
. ∑ ∑ ( (    ))
(5)
Adalah  p(i,j)  merupakan  nilai  pada  baris  i  dan kolom j pada matriks normalisasi

## 2. Contrast
Adalah  ukuran  perbedaan  antar  derajat  keabuan suatu daerah citra, seperti rumus 6.
∑ ∑( ) (    ) (6)
Adalah i nilai pada baris dan j adalah nilai kolom.
3. Inverse Different Moment (IDM)
Bobot  nilai  merupakan  inverse  dari  kontras, diukur  tingkat  homogenitas  perulangan  struktur tekstur, seperti rumus 7.
∑ (    ) (     ) (7)
Adalah  p(i,j)    merupakan  nilai  pada  baris1  dan kolom  j,  dibagi  oleh  angka1  dan  ditambahkan dengan nilai kuadrat i-j
4. Entropy
Menunjukkan  ukuran  ketidakteraturan  bentuk tekstur, seperti rumus 8.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 71 – 80
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
∑ ∑  (    ) (   )
(8)
Adalah  p(i,j)  merupakan  nilai  pada  baris  I  dan kolom  j  yang  dikalikan  dengan  log2  pada  nilai p(I,j)s
5. Correlation
Adalah  Pengukuran  ketergantungan  intensitas linier.  Menunjukkan  struktur  linier  dalam  citra, seperti rumus 9.
∑ ∑ (    )   (    )
(9)
Adalah  i  nilai  baris  dan  j  nilai  dari  kolom, adalah sum nilai i atau j.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Segmentasi Warna HSV
Hasil  segmentasi  dari  sel  darah  putih  dengan  ruang warna HSV pada warna biru, ungu, magenta dan merah muda    ditunjukkan  pada  Tabel  2,  Tabel  3,  Tabel  4, Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 2. Segmentasi  3 Buah Sel Eosinofil Citra Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Tabel 3. Segmentasi 3 Buah Sel Basofil Citra Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Tabel 4. Segmentasi 3 Buah  Sel Neutrofil Citra Sel Biru Ungu Magenta M.Muda
Tabel 5. Segmentasi 3 Buah Sel Limfosit Citra Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Tabel 6. Segmentasi 3 Buah Sel Monosit Citra Sel Biru Ungu Magenta M.Muda

## 3.2 Konversi Ke Grayscale
Sel darah yang telah di segmentasi dari warna RGB ke HSV,  kemudian  di  konversi  ke  warna grayscale . Segmentasi  warna  biru  dan  ungu  dihasilkan  citra kosong  dan  pada  warna  magenta  dan  merah  muda dihasilkan  citra  segmentasi.  Salah  satu  contoh  di gambarkan seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Contoh Proses Segmentasi Dan Konversi Ke Grayscale . Ruang Warna Hasil Segmentasi Konversi Ke Gray RGB Biru Tidak ada Tidak ada Ungu Tidak ada Tidak ada Magenta
Merah Muda

## 3.3 Ekstraksi Ciri GLCM
Sel Eosinofil yang telah di konversi ke warna grayscale seperti pada Gambar 6.
Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Gambar 6. Sel Eosinofil Warna Grayscale
Hasil ekstraksi ciri menggunakan sudut 0 ° ,45 ° ,90 ° dan 135 °, pada  Sel  Eosinofil  dihasilkan  nilai  seperti  pada Tabel 8.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 71 – 80
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
Tabel 8. Hasil Ekstraksi Ciri GLCM Sel Eosinofil GLCM 0° 45° 90° 135° Ruang Warna Biru ASM 1 1 1 1 Contrast 0 0 0 0 IDM 1 1 1 1 Entropy 0 0 0 0 Correlation 0 0 0 0 Ruang Warna Ungu ASM 0.9864 0.9866 0.9874 0.9858 Contrast 0.4699 0.442 0.2829 0.6437 IDM 0.9938 0.9938 0.9944 0.9933 Entropy 0.0656 0.0649 0.0606 0.068 Correlation 0.0007 0.0007 0.0008 0.0007 Ruang Warna Magenta ASM 0.2509 0.242 0.2529 0.2452 Contrast 5.7563 8.61 5.392 7.8513 IDM 0.5899 0.5572 0.5975 0.5647 Entropy 4.3008 4.4216 4.2547 4.3878 Correlation 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 Ruang Warna Merah Muda ASM 0.4377 0.423 0.4384 0.4256 Contrast 5.298 8.1092 5.1691 7.0176 IDM 0.7335 0.702 0.7324 0.7078 Entropy 2.8916 3.0203 2.8899 2.9949 Correlation 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004
Sel  Basofil  yang  telah  dikonversi  ke  warna grayscale seperti pada Gambar 7.
Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Gambar 7. Sel Basofil Warna Grayscale
Sel Neutrofil yang telah dikonversi ke warna grayscale seperti pada Gambar 8.
Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Gambar 8. Sel Neutrofil Warna Grayscale
Sel Neutrofil yang telah dikonversi ke warna grayscale seperti pada Gambar 9.
Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Gambar 9. Sel Limfosit Warna Grayscale
Hasil ekstraksi ciri menggunakan sudut 0 ° ,45 ° ,90 ° dan 135 °, pada  Sel  Basofil  dihasilkan  nilai  seperti  pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Ekstraksi Ciri GLCM Sel Basofil
GLCM 0° 45° 90° 135° Ruang Warna Biru ASM 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 Contrast 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 IDM 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 Entropy 0.0012 0.0012 0.0012 0.0012 Correlation -0.0069 -0.0069 -0.0069 -0.0069 Ruang Warna Ungu ASM 0.8359 0.825 0.8312 0.8235 Contrast 5.5024 8.5283 6.4091 8.616 IDM 0.9211 0.9126 0.918 0.9115 Entropy 0.8035 0.851 0.8235 0.8596 Correlation 0.0007 0.0005 0.0006 0.0006 Ruang Warna Magenta ASM 0.0686 0.0647 0.0688 0.0649 Contrast 6.5899 9.924 7.3023 10.3736 IDM 0.4118 0.362 0.4201 0.3725 Entropy 5.9239 6.099 5.8793 6.0648 Correlation 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 Ruang Warna Merah Muda ASM 0.9294 0.9222 0.9286 0.9243 Contrast 0.1252 0.1893 0.1789 0.1819 IDM 0.9707 0.9646 0.97 0.9665 Entropy 0.3077 0.3358 0.3151 0.3278 Correlation 0.0323 0.0256 0.0205 0.0194
Hasil ekstraksi ciri menggunakan sudut 0 ° ,45 ° ,90 ° dan 135 °, pada  Sel  Neutrofil  dihasilkan  nilai  seperti  pada Tabel 10
Tabel 10. Hasil Ekstraksi Ciri GLCM Sel Neutrofil GLCM 0° 45° 90° 135° Ruang Warna Biru ASM 1 1 1 1 Contrast 0 0 0 0 IDM 1 1 1 1 Entropy 0 0 0 0 Correlation 0 0 0 0 Ruang Warna Ungu ASM 0.4555 0.44 0.453 0.442 Contrast 4.1679 6.5901 4.7609 6.3663 IDM 0.7175 0.6953 0.7233 0.7008 Entropy 2.9058 3.0076 2.8994 2.9925 Correlation 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 Ruang Warna Magenta ASM 0.3095 0.2919 0.3044 0.296 Contrast 3.4671 5.1716 4.2415 5.2789 IDM 0.6298 0.5894 0.622 0.5961 Entropy 3.8311 3.9747 3.8467 3.949 Correlation 0.001 0.0009 0.0009 0.0009 Ruang Warna Merah Muda ASM 0.9505 0.943 0.9447 0.9423 Contrast 0.1718 0.3289 0.3232 0.3587 IDM 0.9773 0.9728 0.9744 0.9724 Entropy 0.2332 0.2638 0.2579 0.2662 Correlation 0.0254 0.0144 0.0148 0.0122
Sel Monosit yang telah di konversi ke warna grayscale seperti pada Gambar 10.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 71 – 80
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
Sel Biru Ungu Magenta M.Muda Gambar 10. Sel Monosit Warna Grayscale Tabel 11. Hasil Ekstraksi Ciri GLCM Sel Limfosit GLCM 0° 45° 90° 135° Ruang Warna Ungu ASM 0.6836 0.6763 0.689 0.6766 Contrast 0.6087 0.7229 0.5191 0.907 IDM 0.8672 0.8575 0.8768 0.8548 Entropy 1.4987 1.5501 1.4738 1.546 Correlation 0.0049 0.0047 0.0048 0.0046 Ruang Warna Ungu ASM 0.4857 0.4739 0.4926 0.4754 Contrast 4.2715 5.9049 3.3054 5.9842 IDM 0.7403 0.7208 0.7638 0.7272 Entropy 2.6983 2.7795 2.6384 2.7679 Correlation 0.0005 0.0004 0.0005 0.0004 Ruang Warna Magenta ASM 0.523 0.5143 0.5243 0.5141 Contrast 3.3137 4.6025 2.6407 4.4577 IDM 0.801 0.78 0.8118 0.7779 Entropy 2.2999 2.3808 2.273 2.3838 Correlation 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 Ruang Warna Merah Muda ASM 0.9967 0.9963 0.9959 0.9958 Contrast 0.1297 0.1837 0.2241 0.2414 IDM 0.9985 0.9982 0.998 0.998 Entropy 0.0162 0.018 0.0198 0.0204 Correlation 0.0314 0.0311 0.0008 -0.0001
Hasil ekstraksi ciri menggunakan sudut 0 ° ,45 ° ,90 ° dan 135 °, pada  Sel  Limfosit  dihasilkan  nilai  seperti  pada Tabel 11.
3.4 Plot Ekstraksi Ciri GLCM
Nilai  ekstraksi  ciri  GLCM  pada  tabel  di  atas  diolah menjadi grafik dan dihasilkan pola yang memiliki corak yang  berbeda-beda  antara  sel  darah  putih,  seperti  pada plot Gambar  11,  Gambar  12,  Gambar  13,  Gambar  14 dan Gambar 15.
Gambar 11. Pola Ekstraksi Ciri Sel Eosinofil
Tabel 12. Hasil Ekstraksi Ciri GLCM Sel Monosit GLCM 0° 45° 90° 135° Ruang Warna Biru ASM 0.6836 0.6763 0.689 0.6766 Contrast 0.6087 0.7229 0.5191 0.907 IDM 0.8672 0.8575 0.8768 0.8548 Entropy 1.4987 1.5501 1.4738 1.546 Correlation 0.0049 0.0047 0.0048 0.0046 Ruang Warna Ungu ASM 0.4857 0.4739 0.4926 0.4754 Contrast 4.2715 5.9049 3.3054 5.9842 IDM 0.7403 0.7208 0.7638 0.7272 Entropy 2.6983 2.7795 2.6384 2.7679 Correlation 0.0005 0.0004 0.0005 0.0004 Ruang Warna Magenta ASM 0.523 0.5143 0.5243 0.5141 Contrast 3.3137 4.6025 2.6407 4.4577 IDM 0.801 0.78 0.8118 0.7779 Entropy 2.2999 2.3808 2.273 2.3838 Correlation 0.0004 0.0004 0.0004 0.0004 Ruang Warna Merah Muda ASM 0.9967 0.9963 0.9959 0.9958 Contrast 0.1297 0.1837 0.2241 0.2414 IDM 0.9985 0.9982 0.998 0.998 Entropy 0.0162 0.018 0.0198 0.0204 Correlation 0.0314 0.0311 0.0008 -0.0001 Hasil ekstraksi ciri menggunakan sudut 0 ° ,45 ° ,90 ° dan 135 °, pada  Sel  Monosit  dapat  menghasilkan  nilai  yang ada pada Tabel 12.
Gambar 12.Pola Ekstraksi Ciri Sel Basofil
Gambar 13. Pola Ekstraksi Ciri Sel Neutrofil
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
Gambar 14. Pola Ekstraksi Ciri Sel Limfosit
Gambar 15. Pola Ekstraksi Ciri Sel Monosit
Dari  gambar ploting di  atas  dihasilkan  perbedaan  ciri di  antara  citra  sel  darah  putih  sehingga  dapat kelompokan dan  jelas terlihat sesuai dengan kelompok sel  darah  putih.  Di  bawah  ini,  4  buah  Sel  Eosinofil  di bandingkan  dengan  sel-sel  yang  lain,  terlihat  pola masing-masing seperti pada Tabel 13 dan Tabel 14.
Tabel 13. Citra Sel Darah Putih Eosinofil Asli Biru Ungu Magenta M.Muda Pola Sel Eosinofil Sama Sama Sama
Sama
Tabel 14. Citra Sel Darah Putih Selain Eosinofil Asli Biru Ungu Magenta M.Muda Pola Sel Basofil Beda Sel Neutrofil Beda Sel Limfosit Beda Sel Monosit Beda
Plot  3  buah  Sel  Eosinofil  dari  hasil  ekstraksi  ciri GLCM,  seperti  pada  Gambar  16,  Gambar  17  dan Gambar 18.
Gambar 16. Plot Sel Eosinofil 1
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 71 – 80
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
Gambar 18. Plot Sel Eosinofil 3
Dari 3 plot citra Sel Eosinofil didapat   pola yang mirip sehingga  bisa di  bedakan dengan sel  yang  lainnya. Sel yang lain pun memiliki pola mirip dengan kelompoknya masing-masing.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini, telah didapat pola dari ekstraksi  ciri  GLCM  didasarkan  kepada  segmentasi warna biru, ungu, magenta dan merah  muda. Sel darah putih  dapat  diidentifikasi  sesuai  dengan  ciri  dari kelompok  Sel  Eosinofil,  Basofil,  Neutrofil,  Limfosit dan Monosit.

## Daftar Pustaka
[1] Rinny  Ardina  and  Sherly  Rosalinda,  "Morfologi Eosinofil Pada Apusan Darah Tepi Menggunakan Pewarnaan  Giemsa,  Wright,  dan  Kombinasi Wright-Giemsa," Jurnal Surya Medika , vol. 3, no. 2, pp. 5-12, Feb. 2018.
[2] Andika  Setiawan,  Esti  Suryani,  and  Wiharto  , "Segmentasi  Citra  Sel  Darah  Merah  Berdasarkan Morfologi  Sel  Untuk  Mendeteksi Anemia Defisiensi  Besi," Jurnal  Teknologi  &  Informasi ITSmart , vol. 3, no. 1, 2016.
[3] Mizan  Nur  Khasanah,  Agus  Harjoko,  and  Ika Candradewi, "Klasifikasi Sel Darah Putih
Berdasarkan  Ciri  Warna  dan  Bentuk  dengan Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)," IJEIS
(Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation  Systems) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  151, Oct. 2016.
[4] Nursanti  Novi  Arisa  and  Chastine  Fatichah, "Perhitungan  Dan  Pemisahan  Sel  Darah  Putih Berdasarkan  Centroid  Dengan  Menggunakan Metode  Multi  Pass  Voting  Dan  K-Means  Pada Citra  Sel  Acute  Leukemia," JUTI:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi , vol. 16, no. 2, 2018.
[5] Ahmad  Fashiha  Hastawan,  Risma  Septiana,  and
Yudi Eko Windarto, "Perbaikan Hasil Segmentasi Hsv  Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode Segmentasi  Rgb  Grayscale," Edu  Komputika Journal , vol. 6, no. 1, 2019.
[6] Gede Angga Pradipta and Putu Desiana Wulaning Ayu,  "Perbandingan  Segmentasi  Citra  Telur Ayam  Menggunakan  Metode  Otsu  Berdasarkan Perbedaan  Ruang  Warna  Rgb  Dan  Hsv," JST
(Jurnal Sains dan Teknologi) , vol. 6, no. 1, 2017. [7] Dani Syahid, Jumadi Jumadi, and Dian
Nursantika,  "Sistem  Klasifikasi  Jenis  Tanaman Hias  Daun  Philodendron  Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighboor  (KNN)  Berdasarkan  Nilai Hue,  Saturation,  Value  (HSV)," Jurnal  Online Informatika , vol. 1, no. 1, 2016.
[8] Haura  Sanusi,  Suryadi  H.  S.,  and  Diana  Tri Susetianingtias,  "Pembuatan  Aplikasi  Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Ruang Warna Rgb Dan Hsv," Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer ,  vol. 24, no. 3, 2019.
[9] Slamet  Imam  Syafi’i,  Rima  Tri  Wahyuningrum, and Arif Muntasa, "Segmentasi Obyek Pada Citra Digital
Menggunakan Metode Otsu Thresholding," Jurnal Informatika , 2016.
[10] Julian  Fuad  Fauzi,  Herman  Tolle,  and  Ratih Kartika  Dewi,  "Implementasi  Metode  RGB  To HSV pada Aplikasi Pengenalan Mata Uang Kertas Berbasis  Android  untuk  Tuna  Netra," Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 2, no. 6, 2018.
[11] Khairul  Hafidh,  Izzati  Muhimmah,  and  Linda Rosita, "Pemrosesan Citra Digital dalam
Klasifikasi Hasil Urinalisis Menggunakan Kamera Smartphone," Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa Elektronik , vol. 2, no. 1, 2019.
{12] Shoffan  Saifullah,  Sunardi  Sunardi,  and  Anton Yudhana,  "Perbandingan  Segmentasi  Pada  Citra Asli  Dan  Citra  Kompresi  Wavelet  Untuk Identifikasi Telur," ILKOM Jurnal Ilmiah , 2016.
[13] Kadek Novar Setiawan and I Made Suwija Putra, "Klasifikasi  Citra  Mammogram  Menggunakan Metode  K-Means,  GLCM,  dan  Support  Vector Machine (SVM)," Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , 2018.
[14] Yudhi  Agussationo,  Indah  Soesanti,  and  Warsun Najib,  "Klasifikasi  Citra  X-Ray  Diagnosis Tuberkulosis  Berbasis  Fitur  Statistis," Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi
Informasi) , vol. 2, no. 3, 2018.
[15] Saifudin  Saifudin  and  Abdul  Fadlil,  "Sistem Identifikasi  Citra  Kayu  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan  Gray  Level  Coocurrence  Matrix (Glcm)  Dengan  Klasifikasi  Jarak  Euclidean," SINERGI , 2015.
[16] Shoffan  Saifullah,  Sunardi  Sunardi,  and  Anton
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 71 – 80
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80
Yudhana,  "Analisis  Ekstraks  Ciri  Fertilitas  Telur Ayam Kampung dengan Grey Level
Cooccurrence  Matrix," Jurnal  Nasional  Teknik Elektro , 2017.
[17] Rizky  Andhika  Surya  et  al.,  "Ekstraksi  Ciri Metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (
GLCM ) dan Filter Gabor Untuk Klasifikasi Citra Batik  Pekalongan," Jurnal  Informatika:Jurnal Pengembangan  IT  (JPIT  ,  Vol.  02,  No.  02,  Juli 2017 , 2017.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 71 – 80
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol.5 No. 2 (2020) 71 – 80

## Halaman ini sengaja dikosongkan