Klasifikasi Citra Songket Aceh Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network
Ismi Amalia 1 , Indra Mawardi 1 , Indrawati 2* , Muhammad Arhami 2 , Muhammad 3, , Guntur Syahputra 2
1 Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Lhokseumawe
2 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Lhokseumawe
3 Program Studi Teknik Kimia, Universitas Serambi Mekkah, Banda Aceh * Koresponden email : indrawati@pnl.ac.id Diterima: 15 Mei 2023 Disetujui: 22 Mei 2023

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  classify  the  image  of  the  Acehnese  Songket.  The  research  data  uses  ten Acehnese Songket motifs and the data was obtained from the Nyak Mu  Songket weaving business. The stages  of  this  research  are  image  acquisition,  preprocessing,  feature  extraction,  classification  and evaluation.  Texture  feature  extraction  of  the  Aceh  Songket  image  uses  the  Gray  Level  Co-occurrence Matrix  (GLCM)  method. The  features  used  in  this  study  are  entropy,  energy,  sum  of  squares:  variance, difference entropy and autocorrelation. The Probabilistic Neural Network (PNN) method is used to classify the Aceh Songket image. The Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) method is used to share training data and test data. The result of the classification of the Aceh Songket image using the PNN method is 93%. Keywords: GLCM, classification, LOOCV, PNN, songket aceh

## Abstrak
Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasikan citra Songket Aceh. Data penelitian menggunakan sepuluh motif Songket Aceh dan data diperoleh dari tempat usaha tenun Songket Nyak Mu. Tahapan penelitian ini adalah akuisisi citra, pra-proses, ekstraksi fitur, klasifikasi dan evaluasi. Ekstraksi fitur tekstur citra Songket Aceh menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Fitur-fitur yang digunakan pada penelitian  ini  adalah entropy , energy , sum  of  squares : variance , difference  entropy dan autocorrelation . Metode Probabilistic Neural Network (PNN) diaplikasikan untuk klasifikasi citra Songket Aceh. Metode Leave-One-Out  Cross  Validation (LOOCV)  digunakan  untuk  pembagian  data  latih  dan  data  uji.  Hasil klasifikasi citra Songket Aceh dengan metode PNN adalah sebesar 93%.
Kata Kunci: GLCM, klasifikasi, LOOCV, PNN, songket aceh

## 1. Pendahuluan
Indonesia  terdiri  atas  banyak  suku  serta  adat  istiadat.  Budaya  yang  berbeda-beda  dimiliki  tiap wilayah di Indonesia. Kerajinan tenun seperti Songket dari Sumatra, ulos dari Batak, serta kain lurik dari Jawa Tengah adalah bukti keragaman budaya di Indonesia [1]. Songket adalah salah satu kreasi tenun yang dihasilkan dengan proses yang rumit, teliti dan membutuhkan waktu yang cukup lama [2]. Salah satu tempat pengrajin kain Songket secara turun temurun di Aceh adalah Tenun Songket Nyak Mu di Gampong Siem, Kecamatan Darussalam, Aceh Besar.
Di  Aceh,  tidak  banyak  perajin  mempunyai  kemampuan  menenun  Songket.  Pengrajin  yang  ada, seperti Jasmani, terkendala dengan peralatan, modal serta bahan baku sehingga tidak sanggup memproduksi dalam  jumlah  besar.  Satu  helai  kain  tenun  dengan  motif  simpel,  dapat  dihasilkan  dalam  waktu  2  pekan sampai satu bulan. Mempunyai kain  Songket untuk masyarakat di Aceh merupakan sebuah kebanggaan. Tenun Songket Aceh dijadikan sebagai hantaran untuk pengantin atau digunakan dalam acara-acara adat dan budaya [3]. Songket adalah kain yang dipadu dengan benang sutera. Kain ini memiliki nilai budaya tinggi, terbukti dari nama, jenis dan motif tiap Songket punya makna dan filosofi tersendiri [4]. Kesadaran masyarakat untuk melestarikan dan memberdayakan Songket harus ditingkatkan. Salah satu caranya adalah dengan memperkenalkan motif-motif Songket [5].
Metode  pengenalan  pola  dapat  diterapkan  untuk  pengenalan  motif-motif  Songket  karena  sangat reliable [6].  Salah  satu  metode  yang  bisa  dipakai  dalam    pengenalan  pola  yaitu Probabilistic  Neural Network (PNN). PNN memberikan penyelesaian untuk permasalahan klasifikasi pola dengan pendekatan Bayesian classifiers . PNN mengembangkan fungsi distribusi pada lapisan pola menggunakan training set yang supervise .  Oleh  sebab  itu  PNN  bisa  dipakai  untuk  permasalahan  klasifikasi.  Penggunaan  PNN
memiliki  keuntungan  diantaranya  adalah  pelatihannya  mudah dan  cepat  [7].  Nilogiri    telah  menerapkan PNN untuk klasifikasi impresi citra batik Indonesia [8].
Klasifikasi  motif-motif  Songket  dengan  metode  PNN  menggunakan  hasil  ekstraksi  fitur  tekstur. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah salah satu metode ekstraksi fitur tekstur. Haralick adalah orang  yang  pertama  kali  memperkenalkan  metode  GLCM  [9].  GLCM  merupakan  salah  satu  metode statistika yang bisa dipakai untuk analisis tekstur [10]. Beberapa peneliti telah menggunakan GLCM untuk ekstraksi  fitur  citra  batik,  diantaranya:  [11]  telah  membuat  aplikasi  identifikasi  motif  batik  berbasis Android, [12] telah membuat aplikasi pengenalan pola batik dari sebuah gambar batik dan [13] melakukan klasifikasi batik. Selain itu,  [14] juga menggunakan ekstraksi fitur GLCM untuk membuat aplikasi yang mampu mengklasifikasikan motif kain sarung khas Makassar.
Klasifikasi motif Songket Aceh berbasis citra pernah dilakukan oleh [15] berdasarkan fitur tekstur menggunakan GLCM. Tingkat keberhasilan dalam mengenali motif Songket Aceh sebesar 72%. Selain itu, klasifikasi Songket Lombok menggunakan fitur GLCM juga dilakukan oleh [16] dengan metode klasifikasi Linear Discriminant Analysis (LDA) yang menghasilkan akurasi 98,33%. Penelitian lain tentang k lasifikasi kain  tenun  Songket  khas  Lombok  dengan  metode  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  metode  klasifikasi Back- propagation  Artificial  Neural  Network (ANN)  menggunakan 100  neuron  diperoleh  tingkat  keberhasilan 100% [17]. Penelitian lain yang banyak dilakukan adalah klasifikasi Songket Palembang oleh [18] [19] dan [20].
Penelitian ini merupakan kelanjutan dari penelitian sebelumnya  [21]. Pada penelitian sebelumnya, dihasilkan data dari proses ekstraksi fitur GLCM. Berdasarkan hasil analisis grafik dari fitur entropy , sum average , difference entropy serta autocorrelation , fitur-fitur ini dapat digunakan untuk membedakan antara citra Songket yang satu dengan yang lainnya.
Penelitian ini difokuskan pada pengenalan pola citra Songket berdasarkan motif dari kain Songket. Penelitian  ini  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  GLCM.  Pengenalan  pola  untuk  proses  klasifikasi Songket Aceh menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode PNN. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengenali pola kain Songket berdasarkan hasil ekstraksi fitur GLCM menggunakan jaringan syaraf tiruan PNN.  Dengan  pengolahan  citra,  motif  Songket  dapat  dianalisa  untuk  kemudian  diklasifikasikan berdasarkan jenis motif yang dimilikinya.

## 2. Metode Penelitian
Klasifikasi motif Songket Aceh berbasis citra menggunakan metode PNN terdiri atas beberapa tahap, yaitu akuisisi citra, pra-proses, ekstraksi fitur dengan metode GLCM, klasifikasi dengan metode PNN dan evaluasi. Tahapan penelitian seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Tahapan penelitian

## Akuisisi Citra
Tahap  awal  dalam  pemrosesan  citra  adalah  akuisisi  citra.  Tujuan  akuisisi  citra  adalah  untuk penentuan data dan pemilihan metode perekaman citra digital  [22]. Citra motif Songket Aceh berukuran 3168×4752  piksel  diperoleh  menggunakan  kamera  digital.  Data  diambil  dari  tempat  pengrajin  Songket Aceh  Nyak  Mu  di  Gampong  Siem,  Kecamatan  Darussalam,  Aceh  Besar.  Informasi  nama-nama  motif Songket Aceh didapatkan dari hasil wawancara langsung dengan Ibu Dahlia Zainun, anak Nyak Mu.
Sepuluh motif Songket Aceh digunakan dalam penelitian ini. Motif-motif tersebut adalah Bungong Meulu , Kertas Canden , Ek Ulat , Bungong Ie Tawon , Pucok Aron , Bungong Lam Rante , Bungong Meurante , Pinto  Aceh  Punoh , Mata  Mie dan Bungong Campli .  Setiap  motif  terdiri  atas  10  citra,  dengan  total  data sebanyak 100 citra. Contoh dataset yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Citra motif Songket Aceh Sumber: Data Penelitian (2018)

## Pra-proses
Pra-proses bertujuan untuk memudahkan sistem dalam mengenali objek. Proses ini dilakukan setelah akuisisi citra [23]. Tahap pra-proses citra yaitu cropping , resize dan grayscale . Tahap yang dilakukan dalam pra-proses seperti ditunjukkan pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Praproses Sumber: [21]
Region  of  interest (ROI)  dipilih  dengan cropping dan resize . Cropping ialah  suatu  metode  untuk memberikan  batas  yang  lebih  jelas  serta  terencana  guna  memperoleh  citra  dengan  dimensi  yang  serupa [23]. Resize adalah proses mengubah dimensi sebuah citra digital. Resize dilakukan untuk menyelaraskan dimensi  pada  seluruh  data  citra  dengan  membuat  citra  memiliki  dimensi  yang  serupa  antara  baris  dan kolomnya [24].
Citra hasil cropping dan resize selanjutnya diubah menjadi citra grayscale . Proses ini mengubah citra tiga dimensi menjadi satu dimensi sehingga proses komputasinya tidak memerlukan waktu yang lama [23]. Konversi citra RGB menjadi citra grayscale menggunakan Persamaan 1.
𝑔𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 0.299𝑅 + 0.587𝐺 + 0.114𝐵 (1)

## Ekstraksi Fitur GLCM
GLCM adalah matriks yang merepresentasikan hubungan ketetanggaan antar piksel dalam citra pada berbagai arah orientasi (sudut 𝜃 ) serta jarak spasial ( 𝑑 ) [25]. Jarak dinyatakan dalam piksel, seperti 1, 2, 3 dan seterusnya. Orientasi sudut dinyatakan dalam derajat, seperti 0°, 45°, 90° dan 135° [16]. Metode GLCM mengekstraksi  fitur  tekstur  dengan  melihat  seberapa  sering  kombinasi  intensitas  piksel  dengan  posisi
berbeda  terdapat  pada  suatu  citra  [26].  GLCM  bekerja  dengan  terlebih  dahulu  membuat matrix  co- occurrence untuk menghitung fitur-fitur. Setelah itu, ditentukan korelasi spasial piksel referensi dan piksel tetangga  berdasarkan  sudut 𝜃 dan  jarak 𝑑 [27].  Jumlah  baris  serta  kolom  dalam  matriks  sesuai  dengan jumlah  tingkat  keabuan.  Unsur  matriks 𝑝(𝑖, 𝑗) adalah  elemen  dalam  matriks  GLCM  yang  dinormalisasi [16]. Tahapan dari ekstraksi fitur dengan GLCM ditunjukkan pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Ekstraksi Fitur menggunakan GLCM Sumber: [21]
Fitur-fitur yang diekstraksi dari GLCM yaitu entropy , energy , sum of squares: variance , difference entropy dan autocorrelation . Setiap fitur dihitung pada jarak 𝑑 = 1 piksel dengan 4 sudut, yaitu 0º, 45º, 90º dan 135º. Persamaan 2 sampai 6 digunakan untuk ekstraksi fitur GLCM. 1. Entropy
𝑓 1 = − ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) ∙ log 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (2)
2. Energy
𝑓 2 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 (3)
3. Sum of squares: variance
𝑓 3 = ∑ ∑ (𝑖 − 𝜇) 2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (4)
4. Difference entropy
𝑓 4 = − ∑ 𝑝 𝑥−𝑦 (𝑖) log{𝑝 𝑥−𝑦 (𝑖)} 𝑁 𝑔−1 𝑖=0 (5)
5. Autocorrelation
𝑓 5 = ∑ ∑ (𝑖𝑗)𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (6)

## Klasifikasi Citra Kain Songket dengan PNN
Proses klasifikasi diawali dengan ekstraksi fitur citra masukan menggunakan metode GLCM. Fitur citra  yang  diperoleh  dibandingkan  dengan  fitur  yang  telah  diperoleh  pada  proses  pelatihan.  Klasifikasi menggunakan  metode Probabilistic  Neural  Network (PNN).  Tahapan  algoritma  PNN  ditunjukkan  pada Gambar 5 .
Data latih dan uji pada penelitian ini dibagi menggunakan metode Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) . Menurut  Borovicka et  al. dalam  [28],  metode  LOOCV  memanfaatkan  1  data  uji  saja  untuk membuktikan sebuah kesalahan metode yang diujikan. Dilakukan 𝑁 kali eksperimen untuk pengujian yang memiliki 𝑁 buah data. Digunakan 𝑁 − 1 data latih dan sisanya untuk pengujian dalam setiap eksperimen.
Gambar 5 . Klasifikasi PNN

## Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  metode  yang  diusulkan.  Performa  diukur berdasarkan  ketepatan  dalam  mengenali  input  yang  diberikan  dan  menghasilkan  output  yang  benar. Persamaan 7 digunakan untuk menghitung akurasi [29].
(7)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian dilakukan pada tahap klasifikasi. Tujuan pengujian adalah untuk mengetahui keberhasilan metode yang digunakan dalam mengklasifikasikan motif Songket. Hasil ekstraksi fitur digunakan sebagai input  pada  metode  klasifikasi.  Data  latih  dan  data  uji  dibagi  menggunakan  metode  LOOCV.  Hasil klasifikasi dibandingkan dengan data sebenarnya kemudian dihitung akurasi.

## Hasil Pra-proses
Tahap awal pra-proses adalah proses cropping dan resize untuk menyeragamkan ukuran data. Proses cropping dilakukan  untuk  menghilangkan  label  nama  motif  pada  citra  Songket.  Citra  hasil cropping digunakan  untuk  proses resize .  Hasil  akuisisi  citra  motif  Songket  Aceh  berformat Joint  Photographic Group (jpg) dengan resolusi 3168×4752 piksel di- resize untuk mendapatkan citra dengan ukuran yang sama yaitu  100×100  piksel.  Citra  ini  kemudian  diubah  menjadi  citra grayscale untuk  proses  ekstraksi  fitur. Contoh citra RGB dan grayscale ditunjukkan pada Gambar 6 . Pada tahap pra-proses ini, dilakukan proses penyimpanan dataset dengan jumlah keseluruhan 100 citra.
Gambar 6 . Citra RGB diubah menjadi grayscale Sumber: Data Penelitian (2018)

## Hasil Ekstraksi Fitur
Lima vektor fitur dihasilkan menggunakan ekstraksi fitur GLCM. Fitur-fitur tersebut adalah entropy , energy , sum  of  squares:  variance , difference  entropy dan autocorrelation .  Contoh  hasil  ekstraksi  fitur ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Ekstraksi fitur GLCM Motif Nilai fitur Entropy Energy Sum of squares: variance Difference entropy Auto correlation Bungong Meulu 2.4694 0.1307 20.2194 0.8951 20.0588 Ek Ulat 3.1532 0.0588 19.4933 1.3211 18.6243 Pucok Aron 2.0722 0.2043 19.2798 0.6281 19.2710 Kertas Canden 2.9598 0.0777 19.7002 1.1648 19.1342 Bungong Ie Tawon 2.6703 0.1366 14.7776 1.1428 14.2246 Bungong Lam Rante 2.2654 0.1276 22.7886 0.6753 22.7725 Pinto Aceh Punoh 2.4981 0.1268 24.5801 0.8285 24.4662 Bungong Campli 2.3878 0.1384 16.2152 0.7690 16.1311 Bungong Meurante 2.6591 0.1022 21.1400 0.9815 20.8435 Mata Mie 2.3739 0.1635 17.6752 0.8196 17.5115 Sumber: Data Penelitian (2018)

## Hasil Klasifikasi
Pemilihan data latih dan data uji untuk proses klasifikasi dengan menggunakan teknik Leave-One Out C ross Validation (LOOCV). S atu citra dari setiap motif Songket dipilih sebagai data uji, dan sisanya sebagai data latih. Secara keseluruhan terdapat sepuluh percobaan yang dilakukan. Pada setiap percobaan ada 90 data latih dan 10 data uji dari 10 kelas. Data uji diklasifikasikan menggunakan metode PNN. Hasil klasifikasi motif Songket berdasarkan lima fitur GLCM ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Klasifikasi dengan PNN Data aktual Prediksi P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9  P10 Bungong Meulu 1 1 1 1 1 1 1 1 9 1 Ek Ulat 2 2 2 2 2 2 2 2 2 9 Pucok Aron 3 3 3 3 3 3 3 3 3 10 Kertas Canden 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Bungong Ie Tawon 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Bungong Lam Rante 6 6 6 6 6 6 6 6 7 6 Pinto Aceh Punoh 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 Bungong Campli 8 8 8 8 8 8 8 8 8 10 Bungong Meurante 9 9 9 9 9 9 9 1 9 9 Mata Mie 10 10 10 10 10 10 10 10 3 10
Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari 10 percobaan didapatkan 93 obyek terklasifikasi dengan benar  dan  7 obyek  salah  terklasifikasi.  Semua  data  motif Kertas  Canden,  Bungong  Ie  Tawon dan Pinto Aceh Punoh dapat terklasifikasi dengan benar. Data yang salah terklasifikasi yaitu motif Bungong Meulu , Ek Ulat , Pucok Aron , Bungong Lam Rante , Bungong Campli , Bungong Meurante dan Mata Mie masing- masing sebanyak satu citra. Citra yang salah terklasifikasi ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil citra yang salah terklasifikasi Motif yang salah terklasifikasi Citra yang salah terklasifikasi Diklasifikasi sebagai Bungong Meulu Bungong Meurante Ek Ulat Bungong Meurante Pucok Aron Mata Mie Bungong Lam Rante Pinto Aceh Punoh
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Motif yang salah terklasifikasi Citra yang salah terklasifikasi Diklasifikasi sebagai Bungong Campli Mata Mie Bungong Meurante Bungong Meulu Mata Mie Pucok Aron

## Evaluasi Hasil Klasifikasi Citra Songket
Hasil klasifikasi citra motif Songket Aceh dengan metode PNN dievaluasi dengan confusion matrix . Confusion matrix hasil penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Confusion Matrix Prediksi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Aktua l 1 9 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 9 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 0 9 0 0 0 0 0 0 1 4 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0
5 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 9 1 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 9 0 1 9 1 0 0 0 0 0 0 0 9 0 10 0 0 1 0 0 0 0 0 0 9
Hasil pengujian ini diperoleh akurasi metode yang diusulkan sebesar 93%. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan hasil yang baik.

## 4. Kesimpulan
Hasil pengujian menunjukkan bahwa fitur-fitur entropy , energy , sum of squares: variance , difference entropy dan autocorrelation dapat  mengklasifikasikan  motif  Songket  Aceh.  Klasifikasi  dengan menggunakan metode PNN diperoleh akurasi sebesar 93%. Metode PNN mampu mengklasifikasikan citra Songket Aceh dengan baik.

## 5. Referensi
[1] B. Robi’in, “Analisis Dekomposisi Wavelet Pada Pengenalan Pola Lurik Dengan Metode Learning Vector  Quantization,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 153–160, 2017, doi:
10.33096/ilkom.v9i2.133.153-160.
[2] S. Devi, “Sejarah Dan Nilai Songket Pandai Sikek,” J. Ilmu Sos. Mamangan , vol. 4, no. 1, pp. 17– 28, 2015, doi: 10.22202/mamangan.v4i1.1189.
[3] D. Y. Zamzami, “Menjaga Songket Aceh Tak Mati di Kampung SendiriNo Title,” Kompas.com , 2016.
https://travel.kompas.com/read/2016/01/25/210900227/Menjaga.Songket.Aceh.Tak.Mati.di.Kamp ung.Sendiri?page=all
[4] R. Mudassir, “Menjaga Buah Karya Songket Aceh,” Okezone.com , 2016.
https://news.okezone.com/read/2016/04/22/340/1369710/menjaga-buah-karya-songket-aceh
[5] W. A. Izzara and W. Nelmira, “Desain Motif Tenun Songket  Minangkabau Di Usaha Rino Risal Kecamatan Koto Tangah Kota Padang,” Gorga  J. Seni Rupa , vol. 10, no. 2, pp. 423–431, 2021, doi: 10.24114/gr.v10i2.25928.
[6] H. Herlina Ullu, B. Baso, P. G. Manek, and D. Chrisinta, “Ekstraksi Fitur Berbasis Tekstur Pada Citra  Tenun  Timor  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM),” J.  Inf.
Technol. Unimor , vol. 2, no. 2, pp. 70–74, 2022, [Online]. Available:
https://doi.org/10.32938/jitu.v2i2.3245
[7] A. Syarif, A. R. Tanjung, R. Andrian, and F. R. Lumbanraja, “Implementasi Metode Ekstraksi Fitur Gabor  Filter  dan  Probablity  Neural  Network  (PNN)  untuk  Identifikasi  Kain  Tapis  Lampung,” J. Komputasi , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2641.
[8] A. Nilogiri, “Pengaruh Fitur Warna pada Klasifikasi Impresi Citra Batik Indonesia Menggunakan Probabilistic Neural Network,” JUSTINDO, J. Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 01, no. 01, pp. 57–63, 2016.
[9] R. N. Sari, “Identifikasi penyakit Mata pada citra mata dengan menggunakan Fitur Ekstraksi Gray Level Co-occurency Matrix ( GLCM ),” J. VOI (Voice Informatics) , vol. 12, no. 1, pp. 63–74, 2023, [Online]. Available: https://voi.stmik-tasikmalaya.ac.id/index.php/voi/article/view/319/137
[10] R. L. Hasanah, “Deteksi Hiperkolesterolemia  Melalui Iris Mata Menggunakan Image Processing dengan  Metode K-Means  Clustering  dan  Gray Level  Co-  Occurrence  Matrix  (  GLCM  ),” Prism. Fis. , vol. 10, no. 3, pp. 332–338, 2022.
[11] Y. Rullist, B. Irawan, and A. B. Osmond, “Aplikasi Identifikasi Motif Batik Menggunakan Metode Ekstraksi Fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix (Glcm) Berbasis Android,” e-Proceeding Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 3684–3692, 2015.
[12] R.  K.  Tjondrowiguno,  R.  Intan,  and  K.  Gunadi,  “Aplikasi  Pengenalan  Pola  Batik  Dengan Menggunakan Metode Gray-Level Cooccurrence Matrix,” Infra , vol. 5, no. 1, pp. 186–191, 2017, [Online]. Available: https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik-informatika/article/view/5156
[13] H. Wijayanto, “Klasifikasi Batik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Berdasarkan Gray Level Co-Occurrence Matrices ( GLCM ),” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS , pp. 1–7, 2015.
[14] F.  Maharani,  B.  Hidayat,  and  H.  Fauzi,  “Perancangan  Sistem  Pola  Kain  Sarung  Khas  Makassar dengan Metode GLCM Berbasis Android,” e-Proceeding Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 2638–2645, 2015.
[15] Hayaturrachmah, M. Nasir, and Indrawati, “Pengenalan Motif Kain Songket Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM),” eProceeding TIK , vol. 1, no. 1,  2021,  [Online].  Available:  http://e-jurnal.pnl.ac.id/eProTIK/article/view/2242%0Ahttp://e- jurnal.pnl.ac.id/index.php/eProTIK/article/download/2242/1910
[16] Nurhalimah, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Classification of Lombok Songket Using GLCM and Invariant Moment Features and Linear Discriminant Analysis (LDA),” Jtika , vol. 2, no. 2, pp. 173–183, 2020, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[17] B.  Imran  and  M.  M.  Efendi,  “the  Implementation  of  Extraction  Feature  Using  Glcm  and  Back- Propagation Artificial Neural Network To Clasify Lombok Songket Woven Cloth,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 17, no. 2, pp. 131–136, 2020, doi: 10.33480/techno.v17i2.1680.
[18] M. A. Hasan and D. Y. Liliana, “Pengenalan Motif Songket Palembang Menggunakan Deteksi Tepi Canny,  PCA  dan  KNN,” Multinetics , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.32722/multinetics.v6i1.2700.
[19] N.  Sari,  “Simulasi  dan  Analisis  Sistem  Klasifikasi  Songket  Palembang  Menggunakan  Statistic, Color Histogram, dan Euclidean Distance pada Citra Digital,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 4, no. 1, pp. 96–105, 2017.
[20] A.  Khadafi  and  M.  Iqbal,  “Implementation  of  Random  Forest  for  Motif  Classification  Based  on Sift,” J. Mantik , vol. 5, no. 36, pp. 2660–2666, 2022.
[21] I.  Amalia,  Indrawati,  and  Y.  M.  Amin,  “Ekstraksi  Fitur  Citra  Songket  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM),” J. Infomedia , vol. 3, no. 2, pp. 64–68, 2018, doi: 10.30811/jim.v3i2.715.
[22] R.  A.  Setiaji,  B.  Hidayat,  and  Suhardjo,  “Sintesis  Penelitian  Deteksi  Penyakit  Abses  Pada  Gigi Manusia Melalui Citra Periapikal Radiograf Domain Spasial,” eProceedings of Engineering. vol. 5, no. 3, pp. 5554–5561, 2018.
[23] F.  Zikra,  K.  Usman,  and  R.  Patmasari,  “Deteksi  Penyakit  Cabai  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  Dan  Support  Vector  Machine,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , pp. 105–113, 2021.
[24] S.  R.  Djampi,  S.  Tena,  and  A.  A.  Maggang,  “Pengenalan  Citra  Garis  Telapak  Tangan  Dengan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Mahalanobis Distance,” Sainstek , vol. 4, no. 1, pp. 440– 449, 2019, [Online]. Available:
https://www.conference.undana.ac.id/sainstek/article/view/75%0Ahttps://www.conference.undana .ac.id/sainstek/article/download/75/62
[25] L.  Hakim,  S.  P.  Kristanto,  D.  Yusuf,  and  F.  N.  Afia,  “Pengenalan  Motif  Batik  Banyuwangi Berdasarkan Fitur Grey Level Co-Occurrence Matrix,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1320.
[26] E. P. Purwandari, D. Andreswari, and U. Faraditha, “Ekstraksi Fitur Warna dan Tekstur Untuk Temu Kembali  Citra  Batik  Besurek,” Pseudocode ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  17–25,  2020,  doi: 10.33369/pseudocode.7.1.17-25.
[27] Z. Y. Lamasigi, S. -, H. -, and Y. Lasena, “Identifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Tuna Menggunakan Metode GLCM dan KNN,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 70–76, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.12045.
[28] F. Fredicia, A. Buono, and E. P. Giri, “Pengembangan Model Pengenalan Wajah Manusia dengan Teknik Reduksi Dimensi Bi2DPCA dan Support Vector Machine sebagai Classifier,” J. Ultim. , vol. 8, no. 1, pp. 11–15, 2017, doi: 10.31937/ti.v8i1.497.
[29] A. Maulana, R. Hariyanto, and A. Aris Widodo, “Klasifikasi Kelayakan Telur Ayam Ras (Broiler) Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” RAINSTEK  J. Terap. Sains Teknol. , vol. 2, no. 3, pp. 245–252, 2020, doi: 10.21067/jtst.v2i3.4915.