## F EATURE E XTRACTION D ENGAN G RAY L EVEL C O -O CCURRENCE M ATRIX

## W ARNA A LAMI D ARI T ANAMAN K ETAPANG B ERBASIS G EOLOKASI
Dewi Handayani Untari Ningsih 1 , Eri Zuliarso 2 , Mohammad Riza Radyanto 3 , Dwi Budi Santoso 4
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank
3 Teknik Industri, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank
4 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank e-mail: dbs@edu.unisbank.ac.id

## A BSTRAK
Ekstraksi fitur, juga dikenal sebagai ekstraksi fitur, adalah proses mengidentifikasi dan memilih atribut-atribut penting dari data mentah, yang kemudian diubah menjadi bentuk yang lebih ringkas dan berguna untuk analisis atau pemodelan lebih lanjut. Ini dilakukan pada tahap preprocessing sebelum masuk ke tahap analisis atau pemodelan. Pewarnaan alami dari berbagai tanaman yang menghasilkan warna tanin setelah pencelupan dikumpulkan menjadi satu alur gradasi warna yang berkaitan dengan susunan derajat atau peningkatan, peralihan warna dari satu warna ke warna lain. Variasi dalam alur ini dipengaruhi oleh jenis tanaman, lama pencelupan, jenis fiksasi yang digunakan, jenis kain, dan lokasi tanaman yang dijadikan sampel.
Metode  ekstraksi  fitur  dengan  Matriks  Co-Occurrence  Level  Gray  (GLCM)  digunakan  untuk mengidentifikasi gradasi warna yang dihasilkan oleh pewarnaan pada daun Ketapang. Proses ekstraksi fitur  tekstur  dari  gambar  tanaman  Ketapang  menggunakan  matriks  GLCM  digunakan  untuk menganalisis dan memahami pola warna alami tanaman Ketapang di berbagai lokasi geografis. Untuk menggambarkan dan mengukur pola warna alami tanaman Ketapang, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah representasi statistik dari distribusi spasial intensitas piksel dalam citra, yang mengukur frekuensi kemunculan pasangan intensitas piksel yang berdekatan dan memberikan informasi tentang tekstur citra.
Kata  Kunci : Feature  extraction , Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM) ,  pola  gradasi  pewarna alami, daun Ketapang.

## 1. P ENDAHULUAN
Daun Ketapang (Terminalia catappa L.) mengandung beragam senyawa kimia, termasuk asam humat,  tanin,  dan  antosianin  [1].  Asam  humat  merupakan  senyawa  organik  makromolekul  yang memiliki struktur molekul kompleks dan berat molekul yang tinggi, dikenal dengan keberadaan gugus fungsional yang aktif [2]. Proses pembentukan asam humat, yang dikenal sebagai humifikasi, terjadi melalui interaksi fisika, kimia, dan biologis dari residu organik tumbuhan dan hewan [3]. Dalam konteks pigmen  pada  daun  Ketapang,  tanin  dan  antosianin  memainkan  peran  penting  [4].  Kedua  pigmen  ini turut menentukan karakteristik warna daun, namun, tanin merupakan pigmen yang lebih dominan dalam memberikan warna pada daun Ketapang [5].
Daun  ketapang  digunakan  dalam  penelitian  eksperimental  ini  untuk  menguji  berbagai  tingkat ketajaman warna [6]. Dua variabel yang digunakan dalam eksperimen ini adalah waktu pengambilan daun  dan  jenis  daun  Ketapang [5].  Eksperimen  ini sebagian  besar  berfokus  pada membedakan  daun segar dari daun yang telah gugur dan berwarna kuning. Tujuannya adalah untuk mengetahui spektrum warna  yang  dapat  dihasilkan  dari  daun  ketapang  [7]  dengan  menggunakan  teknik  pemrosesan  yang konsisten.
Spesimen  Tanaman  Ketapang  diperoleh  berdasar  lokasi  yang  memiliki  koordinat  geografis Latitude  -7.00093  dan  Longitude  110.3704794,17z,  dengan  spesifikasi  lokasi  di  Karya  Kriya  Batik Store. Pengambilan sampel dilakukan pada pagi hari untuk memastikan keadaan daun Ketapang yang segar.
Gambar 1. Tanaman Ketapang (sumber: pengusul).
Basis  pengetahuan  mengenai  gradasi  warna  yang  dihasilkan  oleh  daun  tanaman  Ketapang menjadi  esensial.  Pengukuran  dan  dokumentasi  nuansa  warna  yang  diperoleh  dari  hasil  pencelupan menggambarkan  palet  warna  yang  luas  dari  tanaman  Ketapang  [8],  yang  direpresentasikan  dalam metadata digital. Gradasi warna berbeda dihasilkan berdasar teknik fiksasi di proses pewarnaan daun Ketapang  yang  bisa  beragam  untuk  memanifestasikan  variasi  warna  tersebut  [9],  yang  selanjutnya dikatalogkan  dalam  album  warna  digital.  Metadata  digunakan  untuk  membangun  sistem  penalaran untuk  pengambilan keputusan  tentang  kombinasi  warna  dan motif  yang  diharapkan, terutama  dalam industri tekstil. Proses ini diilustrasikan dalam dokumentasi gradasi warna yang dihasilkan oleh proses pencelupan daun Ketapang dengan tiga jenis fiksasi berbeda, sebagaimana ditunjukkan dalam (Gambar 2) [10].

## Gambar 2. Warna alami dari daun Ketapang yang dihasilkan dari 3 fiktator
Terdapat sekitar 150 spesies tumbuhan yang aktif digunakan dalam produksi pewarna alami [11]. Warna primer, seperti merah, biru, dan kuning, dan kombinasi warna sekunder, seperti coklat, jingga, dan  nila,  dapat  digunakan.  Namun,  banyak  tumbuhan  yang  mungkin  berfungsi  sebagai  sumber  zat warna  alami  belum  diuji  untuk  kestabilan  warna  mereka  terhadap  pemudaran.  Fokus  penelitian  ini adalah penggunaan daun ketapang, yang dikenal dapat menghasilkan warna hijau. Jika dibandingkan dengan pewarna sintetis, pewarna alami seringkali memiliki kekurangan dalam hal ketahanan warna. Oleh karena itu, untuk meningkatkan ketahanan luntur pewarna alami, proses fiksasi digunakan untuk meningkatkan intensitas warna dan memperpanjang daya tahan warna terhadap pemudaran.
Proses  ekstraksi  fitur  digunakan  selama  tahap  pra-pemrosesan  untuk  mengidentifikasi  dan mengisolasi komponen penting dari data mentah sebelum memasuki fase analisis atau pemodelan yang lebih kompleks. Proses ini mengubah data dari bentuk mentah menjadi format yang lebih ringkas namun tetap informatif, yang kemudian dapat digunakan untuk analisis atau pemodelan lebih lanjut [12].
Ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix - GLCM pada warna alami yang diperoleh dari daun tanaman Ketapang menandakan prosedur ekstraksi karakteristik tekstur dari citra daun  Ketapang  [13].  Matriks  GLCM  dimanfaatkan  untuk  mengekstrak  informasi  tekstur,  dengan mempertimbangkan data geolokasi sebagai bagian integral dari konteks analisis.
Identifikasi  pola  dan  karakteristik  khas  dari  daun  Ketapang  yang  berkorelasi  dengan  lokasi geografisnya, mempengaruhi perubahan warna yang dihasilkan. Pola ini akan digunakan sebagai dasar dalam perhitungan GLCM, dengan mempertimbangkan variasi warna yang terjadi sebagai akibat dari berbagai  konsentrasi  dan  jenis  fiksasi  yang  digunakan  dalam  proses  pewarnaan  [14].  Penggunaan GLCM untuk mengukur dan mengidentifikasi fluktuasi tingkat kecerahan warna melalui ekstraksi fitur sebagai  langkah  pra-pemrosesan  dalam  mempersiapkan  dataset  eksperimental  [15].  GLCM  akan diterapkan untuk menganalisis pola spasial intensitas piksel yang ada dalam citra digital.
Untuk mengidentifikasi pola perubahan warna yang mungkin tidak terlihat oleh pengamatan visual yang  dipengaruhi  oleh  variabel  fiksasi  seperti  Tawas,  analisis  dengan  GLCM  dilakukan  untuk  fitur tekstur warna alami daun ketapang. Ini mengukur tingkat kecerahan, kontras, energi, dan homogenitas [16].
Penggunaan GLCM dapat membantu dalam pengembangan standar tingkat kecerahan warna untuk daun Ketapang yang diadaptasi terhadap spesies tanaman dan kondisi lingkungan [17], yang berguna dalam penciptaan produk pewarnaan alami yang konsisten dan memenuhi ekspektasi konsumen dalam bentuk standarisasi warna alami [18].

## 2. T INJAUAN P USTAKA
Transformasi gambar melibatkan perubahan seperti rotasi dan translasi. Sebaliknya, peningkatan kualitas gambar mencakup teknik seperti restorasi dan peningkatan kontras. Pengolahan gambar digital memiliki tujuan utama untuk mengekstrak dan menganalisis data berguna, mengidentifikasi objek, dan mengurangi dan kompresi data untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan dan transmisi [19].
Dalam konteks ini, gambar digital pada dasarnya adalah sebuah fungsi matematika dengan dua variabel,  f(x,y),  yang  memiliki  M  baris  dan  N  kolom.  Variabel  x  dan  y  mewakili  posisi  titik  pada gambar, sedangkan nilai f pada titik tersebut menunjukkan seberapa terang atau gelapnya titik tersebut (intensitas atau tingkat keabuan). Nilai pada setiap posisi (x,y) dikenal sebagai piksel [20]. Gambaran ini dijelaskan lebih lanjut dalam (Gambar 4).
Ekspresi  fitur  adalah  proses  mengubah  data  mentah  menjadi  representasi  yang  lebih  ringkas untuk  pemodelan  atau  analisis  yang  lebih  efisien  [19]  .  Analisis  Komponen  Utama  (PCA),  Latent Semantic  Indexing  (LSI),  dan  teknik  pengelompokan  adalah  beberapa  teknik  yang  digunakan  untuk ekstraksi fitur [21]; PCA dianggap sebagai salah satu metode yang paling stabil .
Metode  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  pada  warna  alami  daun  Ketapang  yang didasarkan  pada  geolokasi  memungkinkan  karakterisasi  pola  tekstur  dan  warna  yang  berbeda  di berbagai kondisi geografis. Fitur yang diekstrak dari GLCM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan atau  membandingkan  tanaman  Ketapang  satu  sama  lain,  dan  memberikan  pemahaman  lebih  baik tentang variasi warna alami tanaman. [22].
GLCM  adalah  metode  analisis  tekstur  yang  menggunakan  matriks  untuk  menggambarkan frekuensi dua piksel dengan intensitas tertentu yang muncul bersamaan pada jarak dan arah tertentu dalam  sebuah  citra  [23].  Tekstur  yang  ditentukan  oleh  GLCM  mencakup  aspek  kontras,  korelasi, homogenitas,  dan  energi,  dengan  fitur  yang  diekstraksi  digunakan  untuk  identifikasi  melalui perhitungan jarak Euklides [24].
Dengan  menggunakan  atribut  seperti  kontras,  homogenitas,  energi,  dan  korelasi,  penerapan GLCM  dalam  klasifikasi  dan  pengenalan  warna  dan  bentuk  daun  tanaman  jambu  air  menunjukkan peningkatan akurasi. Metode ini, yang diuji dengan Neural Network, memberikan hasil yang luar biasa dalam analisis gambar daun jambu [25].
Ekstraksi fitur, yang mengubah data input besar menjadi vektor fitur berdimensi rendah, berperan penting dalam tugas klasifikasi dan pembelajaran mesin. Proses ini mengubah ruang fitur asli menjadi ruang  baru  yang  lebih  kompak,  mempertahankan  informasi  esensial  sambil  mengurangi  redundansi [26],[27]

## 3. M ETODE P ENELITIAN

## 3.1   Metodel  Feature  Extraction  Dengan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  Warna Alami Dari Tanaman Ketapang Berbasis Geolokasi
Metodologi ekstraksi fitur menggunakan Matriks Ko-kemunculan Level Abu-abu (GLCM) pada warna alami dari tanaman Ketapang berbasis geolokasi melibatkan tahapan-tahapan berikut:
a. Pengumpulan Data Citra:
- Akuisisi  citra  tanaman  Ketapang  dari  berbagai  lokasi  geografis  dengan  memanfaatkan  data geolokasi yang telah direkam sebelumnya.
b. Pra-Pemrosesan Citra:
- Konversi citra berwarna menjadi citra grayscale untuk memudahkan analisis tingkat keabuan.
- Normalisasi citra grayscale ke rentang intensitas yang diinginkan, umumnya antara 0 hingga 255, untuk konsistensi intensitas piksel.
c. Segmentasi Citra:
- Jika perlu, segmentasi objek tanaman Ketapang dari latar belakang atau objek lain menggunakan teknik seperti Thresholding atau pendekatan berbasis kontur.
d. Pemrosesan GLCM:
- Menentukan dimensi jendela atau blok untuk GLCM pada setiap kanal warna (misalnya, R, G, B).
- Menetapkan arah dan jarak yang akan digunakan untuk matriks GLCM dalam setiap kanal warna.
- Menghitung GLCM untuk setiap kanal dengan mengukur frekuensi kemunculan pasangan piksel intensitas yang bersebelahan sesuai dengan arah dan jarak yang telah ditentukan.
e. Ekstraksi Fitur:
- Ekstrak  fitur  tekstur  dari  matriks  GLCM  yang  dihasilkan,  termasuk  tetapi  tidak  terbatas  pada energi, kontras, homogenitas, dan entropi.
- Terapkan  teknik  klasifikasi  tambahan  seperti  analisis  histogram  atau  statistik  warna  untuk menangkap fitur yang berkaitan dengan warna alami tanaman Ketapang.
f. Integrasi dan Analisis:
- Kombinasikan  fitur  yang  diekstrak  dari  setiap  kanal  warna  menjadi  satu  vektor  fitur komprehensif untuk setiap citra.
- Gunakan  vektor  fitur  ini  untuk  menganalisis  atau  mengklasifikasikan  tanaman  Ketapang berdasarkan pola warna alami mereka, sebagaimana tercermin di berbagai lokasi geografis.
Penerapan  GLCM  pada  citra  tanaman  Ketapang  berbasis  geolokasi  ini  diharapkan  dapat mengungkapkan pola tekstur dan warna yang unik, memberikan wawasan berharga dalam klasifikasi dan perbandingan varietas tanaman Ketapang sesuai dengan distribusi geografis mereka.

## 3.2 Proses Pembuatan matrix GLCM
Berikut ini tahapan proses pembuatan matrix GLCM:
a. Membuat  kerangka  matriks:  Menyiapkan  matriks  kosong  dengan  ukuran  yang  sesuai  untuk menampung nilai-nilai GLCM.
b. Membuat  matriks  co-occurrence:  Mengisi  matriks  kerangka  dengan  menghitung  seberapa  sering pasangan tingkat keabuan tertentu muncul pada jarak dan arah tertentu dalam citra.
c. Membuat  matriks  simetris:  Menambahkan  matriks  co-occurrence  dengan  transposenya  untuk menghasilkan matriks GLCM yang simetris.
d. Normalisasi matriks: Membagi semua nilai dalam matriks GLCM dengan jumlah total kemunculan pasangan tingkat keabuan, sehingga menghasilkan nilai antara 0 dan 1.
Matriks GLCM dibangun dengan menghitung seberapa sering pasangan piksel dengan tingkat keabuan tertentu muncul pada jarak dan orientasi spesifik dalam gambar. Jika 'd' adalah jarak antara dua  piksel  (x1,  y1)  dan  (x2,  y2),  dan  'Ѳ'  adalah  sudut  antara  keduanya,  maka  matriks  GLCM merepresentasikan distribusi spasial dari Pd Ѳ (i, j), yang menunjukkan frekuensi kemunculan pasangan piksel dengan nilai intensitas 'i' dan 'j' pada jarak 'd' dan orientasi 'Ѳ'. [28] .
Dalam  analisis  tekstur  gambar,  arah  sudut  dengan  jarak  1  piksel  sering  diwakili  oleh  4  arah utama: 0°, 45°, 90°, dan 135°. Namun, kadang-kadang, analisis ini melibatkan 8 arah, di mana sudut- sudut yang berlawanan (seperti 0° dan 180°) dianggap berbeda. Ini berarti bahwa selain 4 arah utama, juga dimasukkan arah 180°, 225°, 270°, dan 315°.
Gambar 3.  Delapan sudut yang dapat digunakan pada GLCM, diantaranya sudut 0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270°, atau 315°
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  adalah  metode  yang  umum  digunakan  untuk mengekstrak  fitur  tekstur  pada  gambar.  GLCM  mengidentifikasi  pola  tekstur  dengan  menganalisis hubungan  antar  piksel berdasarkan statistik  tertentu,  biasanya dengan melihat  pasangan  piksel.  [26]. GLCM menghitung seberapa sering kombinasi tingkat keabuan tertentu muncul dalam gambar. Pada
dasarnya, GLCM menunjukkan frekuensi kemunculan pasangan piksel dengan nilai tingkat keabuan tertentu. [29].
Matriks GLCM memiliki ukuran yang sama dengan jumlah tingkat keabuan dalam gambar, dan setiap elemen dalam matriks ini mewakili probabilitas kemunculan pasangan piksel tertentu. Nilai-nilai dalam  matriks  GLCM  bergantung  pada  seberapa  sering  dua  piksel  dengan  tingkat  keabuan  tertentu muncul berdekatan, serta dipengaruhi oleh tingkat keabuan dari piksel-piksel tersebut. Dua pasangan piksel bisa berubah berdasarkan lingkungannya. Matriks transien cukup besar jika nilai intensitasnya tinggi.  Ini  mempersulit  proses  dan  memakan  waktu  [30]  Algoritma  GLCM  digunakan  untuk mengekstrak  fitur-fitur  tekstur  seperti  dissimilarity,  correlation,  homogeneity,  contrast,  ASM,  dan energy. [31].
Secara visual, tekstur gambar dapat dibedakan berdasarkan:
- Perulangan pola: Seberapa sering pola tertentu muncul kembali dalam gambar.
- Distribusi spasial: Bagaimana elemen-elemen tekstur tersebar dalam gambar.
- Susunan warna dan intensitas: Bagaimana warna dan tingkat kecerahan diatur dalam gambar.
Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah teknik analisis tekstur yang menggambarkan hubungan antara dua piksel bertetangga berdasarkan intensitas keabuan, jarak, dan sudut orientasinya. GLCM dapat menggunakan 8 arah sudut yang berbeda, yaitu 0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270°, dan 315°. [27].
GLCM memungkinkan perhitungan berbagai fitur, termasuk 7 fitur utama dan 7 fitur tambahan yang diturunkan dari fitur-fitur utama tersebut. [32].
a.  Angular second moment/uniformity/energy
(1)
Pengukuran tentang keseragaman, yang dikenal sebagai momen kedua angular, dimana ketika nilai pixel mirip satu sama lain, energi akan tinggi, tetapi nilainya akan lebih rendah, yang menunjukkan bahwa  nilai  normalisasi  GLCM  tidak  homogen.  Nilai  energi  maksimum  adalah  1,  yang  berarti bahwa distribusi pixel tetap atau bentuknya berperiodik (tidak acak) [33].
b.  Entropy
(2)
Entropy  mengukur  tingkat  kerumitan  atau  keacakan  suatu  citra.  Semakin  tinggi  nilai  entropy, semakin tidak seragam atau semakin kompleks citra tersebut.
c.  Dissimilarity
(3)
Dissimilarity mengukur sejauh mana suatu tekstur tidak mirip atau tidak seragam. Nilai dissimilarity akan tinggi jika tekstur tersebut acak atau tidak teratur, dan akan rendah jika tekstur tersebut seragam atau memiliki pola yang teratur.
d.  Contrast/inertia
(4)
Persamaan  ini  digunakan  untuk  menunjukkan  kekuatan  perbedaan  intensitas  antara  dua  gambar. Nilai  kontras  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  variasi  intensitas  yang  lebih  besar,  sedangkan  nilai kontras  yang  lebih  rendah  menunjukkan  variasi  intensitas  yang  lebih  rendah.  Persamaan  3.4 digunakan  untuk  mengukur  frekuensi  spasial  pada  gambar,  sementara  perbedaan  momen  GLCM menentukan tingkat kontrasnya. Pengukuran berdasarkan perbedaan tinggi dan rendah antara pixel. Jika nilai pixel ketetanggaan sama, kontras akan bernilai 0.
e.  Correlation
(5)
Mengukur  seberapa  linear  hubungan  antara  pasangan-pasangan  piksel  dalam  suatu  citra (probabilitas gabungan).
f.  Homogeneity/inverse difference moment
(6)
Persamaan  ini  untuk  menilai  homogenitas,  yang  didasarkan  pada  variasi  intensitas  citra,  dan merupakan kebalikan dari kontras. Nilai dipengaruhi secara signifikan oleh nilai-nilai yang terletak di sekitar diagonal utama. Bernilai tinggi ketika semua pixel memiliki nilai yang sama atau seragam. Sebaliknya, jika nilai pixel yang sama pada saat energi bernilai tetap, akan bernilai tinggi [34].
g.  Autocorrelation
(7)
Mengukur correlation diantara garis diagonal utama.
Proses ekstraksi fitur diberikan di gambar 4.

## Gambar 4. Proses Feature Extraction

## 3.3 Model Ruang Warna
Secara matematis, citra digital dapat direpresentasikan sebagai fungsi intensitas f(x,y), di mana x dan y adalah koordinat baris dan kolom yang menunjukkan posisi suatu titik pada citra, sedangkan f(x,y)  adalah  nilai  intensitas  atau  tingkat  keabuan  atau  warna piksel di titik  tersebut. Melalui  proses digitalisasi (sampling dan kuantisasi), citra diubah menjadi matriks berukuran M x N, dengan M baris dan N kolom, dan memiliki G tingkat keabuan piksel yang berbeda. [35] .

## 3.4 Representasi Warna Citra Digital
Model warna luas RGB terdiri dari merah, hijau, dan biru. Setiap warna dasar memiliki rentang nilai antara 0 dan 255. Pilihan skala 256 berasal dari bilangan biner 8 digit. Dengan demikian, 256 x 256  x  256  =  1677726  jenis  warna  akan  diperoleh.  Dalam  pemodelan  matematika,  jenis  warna digambarkan sebagai sebuah vektor di ruang dimensi 3 dengan koordinat x, y, dan z (ditulis sebagai r = (x, y, z)) [36]. Gambar 5 menunjukkan bagaimana warna diwakili dalam gambar digital (gambar 5 ) yang merupakan representasi warna RGB Pada Citra Digital.

## Gambar 5. Representasi Warna

## 4. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1 Dataset Pewarna Alami Daun Ketapang
Rentang warna dihasilkan dari pencelupan kain pada warna yang dihasilkan dari perebusan daun Ketapang  yang  diambil  di  pagi  hari,  pada  jenis  kain  Sateen  Katun  dengan  berdasarakan  3  jenis pengunci/fiksasi yaitu Tawas, Kapur dan Tunjung.
Penelitian  ini  mengeksplorasi  berbagai  warna  yang  dihasilkan  dari  daun  ketapang  dengan menguji  tingkat  ketajaman  warna  berdasarkan  waktu  pengambilan  dan  jenis  daun  (kuning  gugur  vs segar).  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menggunakan  tiga  jenis  pengunci/fiksasi  warna,  yaitu  Tawas, Kapur, dan Tunjung.
Banyaknya  penculupan  yang  dilakukan  akan  mempengaruhi  tingkat  kecerahan  dan  tingkat kegelapan dari kain. Berikut adalah variasi gradasi warna yang diperoleh dari pewarna daun Ketapang dengan menggunakan berbagai jenis fiksasi.
Gambar 6. Dataset Warna dengan Jumlah Celupan dengan 3 fiksasi berbeda
Tabel 1. Hasil Eksperimen Pencelupan Daun Ketapang Banyaknya Pencelupan Fiksasi Tawas Fiksasi Kapur Fksasi Tunjung
Soften 50%
Soften 25%
4 X
8 X
12 X 16 X 20 X Sharep 25% 24 X Sharep 50%
Feature  Extraction untuk pre-processing hasil  eksperimen  dan Gray  Level  Co-occurrence (GLCM) sebagai satu menggambarkan pola spasial dari intensitas piksel dalam citra digital. Deskriptor HOG dari sampel Warna Alami dengan 12 X pencelupan dengan pengunci Tawa menghasilkan Analisa statistik  dengan  nilai  Rata-rata  0.1543,  Standar  Deviasi:  0.0625,  Nilai  Minimum:  0.0022,  dan  Nilai Maksimum: 0.3148.

## 5. K ESIMPULAN

## 5.1  Simpulan
Mengukur  dan  mengidentifikasi  perubahan  tingkat  kecerahan  warna  menggunakan  Feature Extraction  untuk  pre-processing  di  dalam  mempersiapkan  dataset  warna  hasil  eksperimen  dan  Gray Level Co-occurrence (GLCM) sebagai satu teknik analisis citra yang digunakan untuk menggambarkan pola spasial dari intensitas piksel dalam citra digital. Deskriptor HOG dari sampel Warna Alami dengan 12 X pencelupan dengan pengunci Tawa menghasilkan Analisa statistik dengan nilai Rata-rata 0.1543, Standar Deviasi: 0.0625, Nilai Minimum: 0.0022, dan Nilai Maksimum: 0.3148. Dari analisis warna yang  dihasilkan  dari  pewarna  alami  daunn  Ketapangdengan  12  Kali  pencelupan  dengan  pengunci Tawas menghasilkan 5 (lima) warna dominan yang ditemukan dalam gambar kain hasil  pewarnaan yaitu:  1)  Warna  coklat  muda,2)  Warna  coklat  gelap,3)  Warna  coklat  kemerahan,4)  Warna  abu-abu muda,5) Warna coklat keabu-abuan. Hal ini menunjukkan bahwa proses pewarnaan dari daun Ketapang dengan pengunci Tawas menghasilkan nusansa Coklat dengan variasi keabu-abuan.

## 5.2 Saran
Hasil  analisis  dilakukan  dengansampel  pewarna  alami  dari  daun  Ketapang  dengan  pengunci Tawas.  Untuk  mendapatkan  warna  lain  yang  dihasilkan  oleh  daun  Ketapang  pembanding  dilakukan dengan  pengunci  Tawas,  dilakukan  untuk  pengunci  Kapus  dan  Tunjung  sehingga  kombinasi  warna yang dihasilkan lebih banyak dan proses pembelajaran dari dataset yang dhasilkan bisa lebih lengkap.

## D AFTAR P USTAKA
[1] W. Dwingga, “Pemanfaatan Daun Ketapang (Terminalia Catappa) Menjadi Zat Warna Alami Tekstil  dengan  Menggunakan  Variasi  Pelarut,” Skripsi.  Politeknik  Negeri  Sriwijaya, Palembang. , 2015.
[2] B. A. G. De Melo, F. L. Motta, and M. H. A. Santana, “Humic acids: Structural properties and multiple functionalities for novel technological developments,” 2016. doi: 10.1016/j.msec.2015.12.001.
[3] S. A. Jansen et al. , “Structural modeling in humic acids,” Materials Science and Engineering C , vol. 4, no. 3, 1996, doi: 10.1016/S0928-4931(96)00151-8.
[4] H. D. Hung et al. , “CHEMICAL CONSTITUENTS FROM THE LEAVES OF TERMINALIA CATAPPA  L.  (COMBRETACEAE),” Vietnam  J  Sci  Technol ,  vol.  60,  no.  4,  2022,  doi: 10.15625/2525-2518/15972.
[5] “Extraction  of  Tannin  From  Ketapang  Leaves  (Terminalia  catappa  Linn),”  2020.  doi: 10.11594/nstp.2020.0530.
[6] E.  López-Hernández,  E.  Ponce-Alquicira,  F.  Cruz-Sosa,  and  I.  Guerrero-Legarreta, “Characterization and stability of pigments extracted from Terminalia catappa leaves,” J Food Sci , vol. 66, no. 6, 2001, doi: 10.1111/j.1365-2621.2001.tb15182.x.
[7] K. Madhavan, Y. Rukayadi, and N. A. A. Mutalib, “Phytochemical Constituents and Toxicity Analysis  of  Ethanolic  Ketapang  (Terminalia  catappa  L.)  Leaf  Extract,” Malaysian  Applied Biology , vol. 52, no. 3, 2023, doi: 10.55230/mabjournal.v52i3.2685.
[8] R.  M.  Faisal  and  A.  Chafidz,  “Extraction  of  Natural  Dye  from  Ketapang  Leaf  (Terminalia catappa)  for  Coloring  Textile  Materials,”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 2019. doi: 10.1088/1757-899X/543/1/012074.
[9] M. Krisnawati, I. W. N. Cahyani, O. Paramita, and A. Kusumastuti, “Textile natural dye powder of Terminalia catappa leaves,” in IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 2022. doi: 10.1088/1755-1315/969/1/012038.
[10] P.  S.  Kumarmath,  A.  Kawatal,  and  K.  Nimbargi,  “A  Review  On  Extraction  Of  Dye  From Terminalia catappa Hull: A Substitute To Synthetic Dyes,” Journal of Emerging Technologies and Innovative Research (JETIR) , vol. 9, no. 2, 2022.
[11] H.  Purnama,  W.  Eriani,  and  N.  Hidayati,  “Natural  dye  extraction  from  tropical  almond (Terminalia  catappa  Linn)  leaves  and  its  characterization,”  in AIP  Conference  Proceedings , 2019. doi: 10.1063/1.5112470.
[12] Q. Guo, Y. Su, and T. Hu, “Data Preprocessing and Feature Extraction,” in LiDAR Principles, Processing  and  Applications  in  Forest  Ecology ,  2023.  doi:  10.1016/b978-0-12-823894- 3.00005-0.
[13] A.  Jovano,  M.  I.  Rosadi,  and  C.  B.  Sanjaya,  “Klasifikasi  jenis  penyakit  daun  anggur menggunakan metode ekstraksi fitur glcm dan neu- ral network,” NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) , vol. 6, no. 2, 2021.
[14] S. Suhendri, F. Muhammad Muharam, and K. Aelani, “IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE  (SVM)  UNTUK  KLASIFIKASI  JENIS  DAUN  MANGGA  MENGGUNAKAN METODE  GRAY  LEVEL  CO-OCCURRENCE  MATRIX,” KOPERTIP :  Jurnal  Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer , vol. 1, no. 3, 2017, doi: 10.32485/kopertip.v1i03.22.
[15] B.  E.  Cahyono,  A.  T.  Nugroho,  and  I.  W.  Maulinida,  “Klasifikasi  Jenis  Biji  Kopi  dengan Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM),” TEKNOTAN , vol. 16, no. 3, 2023, doi: 10.24198/jt.vol16n3.9.
[16] S. A. Rosiva Srg, M. Zarlis, and W. Wanayumini, “Identifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor),” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 2, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1572.
[17] A. Ehsanirad and S. K. Y. H, “Leaf recognition for plant classification using GLCM and PCA methods,” Oriental Journal of Computer Science & technology , vol. 3, no. 1, 2010.
[18] Z. Abidin, Y. Fredyatama, P. Teknik Informasi, S. K. Tinggi Teknik Pati Jl Raya Pati-Trangkil, and P. Jawa Tengah, “Klasifikasi Daun Empon-Empo Menggunakan Metode Gray Level Co- Occurrence Matrix Dan Algoritma K-Nn,” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , vol. 18, no. 02, 2021.
[19] W. Zheng, “Current Technologies and Applications of Digital Image Processing,” Journal of Biomedical and Sustainable Healthcare Applications , 2023, doi:
10.53759/0088/jbsha202303002.
[20] A. Baskar, M. Rajappa, S. K. Vasudevan, and T. S. Murugesh, Digital Image Processing . 2023. doi: 10.1201/9781003217428.
[21] A.  Kontostathis  and  W.  M.  Pottenger,  “A  framework  for  understanding  Latent  Semantic Indexing  (LSI)  performance,” Inf  Process  Manag ,  vol.  42,  no.  1  SPEC.  ISS,  2006,  doi: 10.1016/j.ipm.2004.11.007.
[22] M. Wang, J. Wang, and Y. S. Wang, “Multi-scale algorithm of texture feature extraction based on gray-level co-occurrence matrix,” Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays , vol. 31, no. 10, 2016, doi: 10.3788/YJYXS20163110.0967.
[23] a Gebejes, E. M. Master, and a Samples, “Texture Characterization based on Grey-Level Co- occurrence Matrix,” Conference of Informatics and Management Sciences , 2013.
[24] S. K. P.S and D. V.S, “Extraction of Texture Features using GLCM and Shape Features using Connected Regions,” International Journal of Engineering and Technology , vol. 8, no. 6, 2016, doi: 10.21817/ijet/2016/v8i6/160806254.
[25] S.  Suhendri  and  P.  Rahayu,  “Metode  Grayscale  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  Untuk Klasifikasi  Jenis  Daun  Jambu  Air  Menggunakan  Algoritma  Neural  Network,” Journal  of Information Technology , vol. 1, no. 1, 2019, doi: 10.47292/joint.v1i1.4.
[26] A.  Suresh  and  K.  L.  Shunmuganathan,  “Image  texture  classification  using  gray  level  co- occurrence matrix based statistical features,” European Journal of Scientific Research , vol. 75, no. 4, 2012.
[27] P. Mohanaiah, P. Sathyanarayana, and L. Gurukumar, “Image Texture Feature Extraction Using GLCM Approach,” International Journal of Scientific & Research Publication , vol. 3, no. 5, 2013.
[28] D. H. Zulfikar, “Keamanan Pesan Rahasia Menggunakan Steganografi DCT (Discrete Cosine Transform)  pada  Citra  JPEG,” Jurnal  Ilmiah  Informatika  Global ,  vol.  9,  no.  2,  2019,  doi: 10.36982/jig.v9i2.585.
[29] A.  S.  Aghav  and  P.  N.  S.  Narkhede,  “Application-oriented  approach  to  Texture  feature extraction  using  Grey  Level  Co-occurrence  Matrix  (  GLCM  ),” International  Journal  of Engineering and Technology (IRJET) , vol. 4, no. 5, 2017.
[30] E.  Toshikj  and  B.  Prangoski,  “Grey  level  co-occurrence  matrix  (GLCM)  for  textile  print analysis,” Tekstilna industrija , vol. 70, no. 4, 2022, doi: 10.5937/tekstind2204034t.
[31] S. Aouat, I. Ait-hammi, and I. Hamouchene, “A new approach for texture segmentation based on  the  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix,” Multimed  Tools  Appl ,  vol.  80,  no.  16,  2021,  doi: 10.1007/s11042-021-10634-4.
[32] W.  K.  Mutlag,  S.  K.  Ali,  Z.  M.  Aydam,  and  B.  H.  Taher,  “Feature  Extraction  Methods:  A Review,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2020.  doi:  10.1088/1742- 6596/1591/1/012028.
[33] Y. Zhao, Z. Zhang, H. Zhu, and J. Ren, “Quantitative Response of Gray-Level Co-Occurrence Matrix Texture Features to the Salinity of Cracked Soda Saline–Alkali Soil,” Int J Environ Res Public Health , vol. 19, no. 11, 2022, doi: 10.3390/ijerph19116556.
[34] M. Zare and N. M. Nouri, “Novel feature extraction of underwater targets by encoding hydro- acoustic  signatures  as  image,” Applied  Ocean  Research ,  vol.  138,  2023,  doi: 10.1016/j.apor.2023.103627.
[35] A. Sinaga, “Optical Systems and Digital Image Acquisition,” Jurnal Insitusi Politeknik Ganesha Medan Juripol , vol. 1, no. 1, 2018.
[36] M. A. Sutton, “Digital Image Correlation for Shape and Deformation Measurements,” 2008. doi: 10.1007/978-0-387-30877-7_20.