## OPTIMASI ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGKLASIFIKASIAN CITRA DAGING SAPI DAN DAGING BABI BERBASIS GLCM DAN HSV
Usman Sudibyo Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email: usman.sudibyo@dsn.dinus.ac.id
Desi Purwanti Kusumaningrum Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email: desi.purwanti@dsn.dinus.ac.id
Eko Hari Rachmawanto Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email: eko.hari@dsn.dinus.ac.id
Christy Atika Sari Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email: atika.sari@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Meningkatnya  kebutuhan daging  sapi, berdampak pada harga daging  sapi. Harga daging sapi  yang terus  menerus  mengalami  kenaikan,  tentunya  menyebabkan  penurunan  penjualan  daging  sapi.  Untuk mengantisipasi  hal  tersebut,  maka  beberapa  pedagang  mencampurkan  daging  sapi  dengan  daging  babi. Dipilihnya daging babi, karena harga daging babi lebih murah dan warna serta tekstur daging babi yang mirip dengan daging sapi. Secara kasat mata daging sapi dan daging babi sulit untuk dibedakan bagi orang awam.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  sistem  yang  dapat  membedakan  kedua  daging.  Penelitian  ini menggunakan  metode  klasifikasi  untuk  membedakan  kedua  daging.  Metode  klasifikasi  menggunakan algoritma Learning  Vector  Quantization .  Dan  penelitian  ini  memiliki  tiga  tahapan  utama  seperti preprocessing,  segmentasi  warna,  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi.  Preprocessing  digunakan  untuk mendapatkan Region  of  Interest (ROI)  dengan  memotong  citra  dan  mengubah  ukuran  citra.  Segmentasi warna  menggunakan  metode  HSV  untuk  mendapatkan  kedalaman  warna  citra  dan  ekstraksi  fitur mengguakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk mendapatkan fitur dari kontras, korelasi, energi, dan homogenitas. Hasil klasifikasi dengan algoritma LVQ mendapatkan akurasi tertinggi 76,25%. Algoritma  telah  diuji  dengan  MSE  untuk  mengetahui  minimum  error  dan  PSNR  digunakan  sebagai pengukuran kualitas citra pengolahan.
Kata kunci: klasifikasi daging, LVQ, HVS, GLCM, MSE, PSNR.

## ABSTRACT
The increasing need of beef, has an impact on the price of beef. The price of beef that continues to increase, of course, leads to a decrease in beef sales. To anticipate this, then some traders mixing beef with pork. The choice of pork, because the price of pork is cheaper and the color and texture of pork similar to beef. In plain beef and pork are difficult to distinguish for the layman. Therefore, the need for a system that can  distinguish  the  two  flesh.  This  study  uses  the  classification  method  to  distinguish  the  two  flesh. Classification method using Learning Vector Quantization algorithm. And this study has three main stages such as preprocessing, color segmentation, feature extraction, and classification. Preprocessing is used to get Region of Interest (ROI) by cutting the image and resizing the image. Color segmentation using HSV method  to  get  color  depth  image  and  feature  extraction  using  the  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) to get features of contrast, correlation, energy, and homogeneity. Result of classification using LVQ method get highest accuracy 76,25%. The algorithm was tested using MSE to calculate the minimum error and PSNR used as image quality measurement.
Keywords: beef classification, LVQ, HSV, GLCM, MSE, PSNR.

## 1. PENDAHULUAN
Daging sapi adalah salah satu bahan makanan yang baik untuk dikonsumsi, banyaknya kandungan zat gizi dan protein  yang terdapat pada daging  membuat  sebagian besar orang  memilih daging  sapi sebagai salah  satu  bahan  makanan  yang  baik  untuk  dikonsumsi  sehari-hari.  Hal  ini  yang  membuat  daging  sapi dipilih  sebagai  salah  satu  daging  yang  paling  diminati  dibandingkan  daging  lainnya  [1].  Meningkatnya konsumsi dan kebutuhan daging sapi dipasaran, menimbulkan meningkatnya harga daging sapi dari tahun ketahun. Peningkatan harga daging sapi biasanya terjadi pada hari-hari besar seperti hari raya idul fitri dan hari raya lainnya. Dengan peningkatan ini, membuat beberapa pedagang daging sapi mengalami kerugian dan mengalami pemerosotan pembelian daging sapi. Untuk menekan kerugian tersebut, pedagang daging sapi biasanya mengurangi penjualan daging agar tidak mengalami kerugian yang besar. Namun, ada pula pedagang yang memanfaat kesempatan ini untuk meraup keuntungan yang lebih besar dengan melakukan kecurangan yang merugikan konsumennya, yaitu dengan mencampuran daging sapi dengan daging babi. Harga daging babi yang lebih murah dibandingan dengan harga daging sapi membuat daging babi dipilih sebagai bahan daging campurannya. Apalagi daging babi memiliki warna dan tekstur daging yang hampir sama  dengan  daging  sapi.  Dengan  warna  dan  tekstur  daging  yang  samar-samar,  membuat  kebanyakan pembeli terkecoh dan mengalami kesulitan untuk membedakan antara kedua daging tersebut. Apalagi untuk orang-orang yang memiliki keterbatasan penglihatan seperti rabun dan buta akan warna.
Dengan adanya kecurangan yang dilakukan oleh beberapa pedagang daging dan untuk mengurangi kecurangan tersebut maka parlu adanya sistem yang dapat mengenali antara kedua daging. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan pengolahan citra digital, dengan pengolahan citra digital ini maka akan dapat membuat sebuah sistem pengenalan daging secara komputerisasi yang bisa membedakan antara daging sapi dengan daging babi seperti halnya  manusia  [2]. Dalam pengolahan citra ada beberapa proses atau tahap yang  bisa  dilakukan  untuk  mengetahui  karakteristik  pada  suatu  citra  yang  meliputi preprocessing , segmentasi,  filtering,  ektraksi,  klasifikasi,  dan  lain  sebagainya.  Karena  cara  untuk  membedakan  antara daging sapi dengan daging babi bisa dilihat dari segi warna daging dan tekstur daging maka pada penelitian ini akan melalui tahapan pengenalan daging meliputi preprocessing , segmentasi warna, ekstraksi fitur, dan klasifikasi.
Preprocessing merupakan proses pengolahan citra untuk mendapatkan citra Region of Interest (ROI) seperti pemotongan citra ( cropping ) maupun memperkecil ukuran citra ( resize ). Pada penelitian ini akan melakukan  preprocessing  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  citra  ROI  dengan  proses  pemotongan  citra ( cropping )  sesuai  dengan  ukuran  daging,  penghilangan background pada  citra  (citra  yang  mempunyai background ), dan  mengubah  ukuran citra dengan  ukuran 500x500 piksel. Segmentasi  warna  merupakan proses pengolahan citra yang melakukan pendekatan pada daerah yang bekerja dengan menganalisis nilai warna dari setiap piksel pada citra dan membagi citra tersebut sesuai dengan fitur yang diinginkan. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Elvia Budianita, Jasril, dan Lestari Handayani pada tahun 2015 menggunakan  HSV  menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  HSV  menghasilkan  akurasi  yang baik, dengan akurasi tertinggi sebesar 73,375% sampai dengan 88,75%. Nilai akurasi yang didapat dari tiga buah  nilai  histogram  yang  terdiri  dari  histogram  Hue,  Saturation,  dan  Value.  Pembuatan  histogram dilakukan pada citra RGB yang telah dikonversi HSV terlebih dahulu [1]. Ekstraksi fitur merupakan metode analisis yang dibagi menjadi metode statistik dan struktural dimana pendekatan dilakukan berdasarkan garis paralel jarak teratur dan biasanya ditandai tidak hanya oleh nilai abu-abu pada piksel tertentu tetapi juga oleh pola di lingkungan sekitar piksel. Sedangkan klasifikasi adalah proses pengelompokkan sampel dari data training ke dalam kategori (kelas) berdasarkan jarak terdekat antara sampel dengan data testing.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahapan  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan Region  Of  Interest (ROI) dengan  cara  memotong  citra,  mengubah  ukuran  gambar,  dan  lain  sebagainnya  [2].  Pada  penelitian  ini, diawali dengan pemotongan ( cropping ) citra asli sesuai dengan ukuran daging. Kemudian citra yang sudah dipotong ( crop ) akan dihilangkan backgroundnya untuk  mendapatkan citra dagingnya. Dan proses  yang terakhir  adalah  dengan  mengubah  semua  ukuran  citra  menjadi  500x500  piksel.  Tahapan  ini  untuk mendapatkan  citra  pengolahan  yang  lebih  baik  dari  sebelumnya.  Dan  hasil  yang  diharapkan  dapat menghasilkan akurasi yang tinggi.
a b c d
Gambar 1. Sampel Citra Daging Sapi: a. Citra Asli, b. Citra Cropping, c. Citra Tanpa Background, d. Citra Resize

## 2.2 Hue, Saturation, Value (HSV)
HSV terdiri dari tiga parameter seperti Hue, Saturation, dan Valu e. Dari masing-masing paramater HSV  memiliki  karakteristik  seperti  menyatakan  warna,  menyatakan  pencahayaan,  dan  menyatakan kedalaman  cahaya  [3].  Untuk  memperoleh  nilai  dari  HSV  terlebih  dahulu  konversi  citra  RGB  kedalam HSV, dengan rumusan sesuai persamaan 1 sampai persamaan 7 sebagai berikut :
      − + − − = ) ( ) ( ) ( 3 tan B R B G B G H (1)     − = V RGB S ) min( 1 (2)     + + = 3 B G R V (3)
Perumusan  diatas,  apabila  nilai  yang  didapat  S  =  0  maka  nilai  H  tidak  dapat  ditentukan.  Untuk  itu diperlukan normalisasi citra RGB dengan perumusan seperti berikut :
      =       =       = 255 , 255 , 255 B b G g R r
(4)
Dimana : R = nilai Red belum ternormalisasi r = nilai red ternormalisasi G = nilai Green belum ternormalisasi g = nilai Green ternormalisasi
B = nilai Blue belum ternormalisasi
b = nilai Blue ternormalisasi
Setelah nilai citra RGB ternormalisasi. Citra RGB dapat dikonversi kedalam citra HSV. Perumusan yang digunakan sebagai berikut :
max = V (5)
Dimana nilai maximum didapat dari perhitungan persamaan dibawah ini.
   = =       − jika V ya V tidak S min , min max , (6) 0 360 2 60 4 60 min 0 6 mod min max 60  → +  
     = = →     − + = →     − + = → = →       − − H H H jika jika g v sxv r b x b v sxv r b x v r v x r g x (7)
Dimana: V = menyatakan nilai Value S = menyatakan nilai saturation H = menyatakan nilai Hue

## Gambar 2. Flowchart Segmentasi Warna HSV

## 2.3 Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM)
GLCM merupakan teknik untuk mendapatkan nilai statistik orde kedua. Dimana proses awal membuat area kerja matrik dan menentukan nilai sudut dan jarak terdekat [3][4]. penelitian ini menggunakan sudut 0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  dan  135 0 dengan  jarak  1.  Setelah  itu  mendapatkan  nilai  matrik  kookurensi.  Nilai  matrik kookurensi  di  normalisasi  untuk  diubah  kedalam  bentuk  probabilitas.  Dengan  ternormalisasi  matrik kookurensi,  ekstraksi  fitur  dapat  dilakukan. Contrast merupakan  perhitungan  yang  berhubungan  dari jumlah  keberagaman  intensitas grayscale pada  citra. Correlation merupakan  perhitungan  untuk memberikan  petunjuk  dengan  adanya  struktur  linier  dalam  citra  dengan  menunjukkan  ukuran ketergantungan linier derajat keabuan pada citra. Energy digunakan untuk menentukan intensitas keabuan dengan  ukuran  konsentrasi  pasangan  tertentu  pada  matriks.  Sedangkan homogenity digunakan  untuk menentukan  jumlah  level  keabuannya  akan  semakin  tinggi  jika  seragam  dan  invers  GLCMnya  tinggi. Contoh  perhitungan  GLCM  dengan  persamaan  8  sampai  persamaan  11  telah  dilakukan  sesusai  objek penelitian sesuai Tabel 1.
) , ( ) ( 2 y x p y x Con x y   − = (8) 𝐶𝑜𝑟𝑟 =   ∑ ∑ (𝑥−𝜇𝑥)(𝑦−𝜇𝑦)𝑝(𝑥,𝑦) 𝜎𝑥𝜎𝑦 𝑦 𝑥 (9) 2 ) , (   = x y y x p Energy (10)   − + = x y y x y x p Hom
1 ) , (
(11)
Dimana: Con = kontras
Corr = korelasi x = Nilai baris pada matriks kookurensi y = Nilai kolom pada matriks kookurensi ) , ( y x p
= Nilai baris (x) dan kolom (y) pada matriks kookurensi
x  = Perhitungan rata-rata nilai baris, dengan   = x y y x xp x ) , ( y  = Perhitungan rata-rata nilai kolom, dengan   = y y y x yp y ) , (
x  = Variansi pada matrik x, dimana ( )   − = x y y x p x x x ) , ( 2  y  = Variansi pada matrik y, dimana ( )   − = x y y x p y y y ) , ( 2 
Gambar 3. Flowchart Ekstraksi Fitur GLCM
Tabel 1. Contoh perhitungan nilai GLCM pada objek penelitian
Citra asli  contrast correlation
Energy homogenity average 0,0043 1,8834 0,1846 0,8831 0,7389

## 2.4 Learning Vector Quantization (LVQ)
LVQ adalah jaringan syaraf yang bertipe arsitektur jaringan lapis-tunggal umpan-maju ( Single Layer Feedforward )  yang  meliputi  unit  inputan  dan  unit  outputan  [5],  [6].  Lapisan  kompetitis  akan  secara otomatis  belajar  untuk  mengklasifikasikan  vektor-vektor  masukan.  Kelas-kelas  yang  didapatkan  sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor masukan. Jika 2 vektor masuk mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor masukan tersebut kedalam kelas yang  sama.  Diamsumsikan  bahwa  serangkaian  pola  pelatihan  dengan  klasifikasi  yang  tersedia  bersama dengan distribusi awal referensi sesuai Gambar 4. Pada penelitian ini akan digunakan bagan operasi LVQ sesuai penelitian yang telah dilakukan oleh [7] sebagai berikut.

## Gambar 4. Flowchart Klasifikasi Citra Yang Diusulkan
Sesudah pelatihan jaringan LVQ mengkalsifikasi vektor  [8] masukan dengan menugaskan ke kelas yang  sama  sebagai  unit  keluaran,  sedangkan  yang  mempunyai vector  referens diklasifikasikan  sebagai vektor  masukan  [9],  [10].  Dalam  hal  ini  sehimpunan  pola  yang  klasifikasinya  diketahui  dan  diberikan bersama distribusi awal vektor masukan dalam kelas yang sama dengan unit keluaran yang memiliki bobot (referensi) yang paling dekat dengan vektor masukan.

## 2.5 Evaluasi Eksperimen
Untuk mengukur tingkat akurasi Learning Vector Quantization (LVQ), peneliti menggunakan metode Mean Squared Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Semakin kecil MSE semakin baik akurasi  yang  didapatkan  dan  semakin  tinggi  MSE  maka  semakin  buruk  akurasi  yang  didapatkan.  Dan berikut adalah perumusan dari ketiga penghitungan evaluasi tingkat akurasi Learning Vector Quantization (LVQ) sesuai persamaan 12 sampai persamaan 14 di bawah ini:
 − = − = − = 1 0 1 0 2 )) , ( ) , ( ( 1 m i n j j i k j i i mn MSE (12)
Keterangan : m = jumlah baris n = jumlah kolom ) , ( j i i = nilai bobot awal
) , ( j i k = nilai bobot akhir (bobot hasil klasifikasi)
      = MSE PSNR i 2 max 10 log 10
(13) Keterangan :
PSNR = nilai PSNR citra (dalam dB) i max
= nilai maximum piksel citra MSE
= nilai MSE
Parameter PSNR bernilai sebaliknya, semakin besar parameter PSNR maka semakin bagus kualitas citra dengan citra asli.
% 100 _ _ _ x data seluruh jumlah benar data
Akurasi = (14)
Perhitungan  akurasi  ini,  untuk  menghitung  hasil  persentase  kebenaran  dalam  proses  klasifikasi terhadap data uji (testing) .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  metode learning  vector  quantization (LVQ)  dengan dataset latih (training) sebanyak 260 citra dan dataset uji (testing) sebanyak 80 citra. Pada Tabel pengujian dibawah,  peneliti  menunjukan  hasil  persentase  akurasi  yang  didapat  dari  ketiga  metode.  Penelitian  ini menggunakan learning rate secara acak dari 0 – 1 dengan eph 0 – 1 dan epoch 100. Namun dalam penelitian ini mengambil beberapa sampel dari learning rate dan eph yang menghasilkan akurasi terbaik.  Sebelum data diproses maka gambar asli akan diproses untuk penghilangan background , hasil operasi ditunjukkan pada Gambar 5, sedangkan GUI dari aplikasi klasifikasi daging sapi dan babi ni telah diuji coba dengan bahasa pemrograman Matlab.
Tabel 2. Uji citra dengan learning rate 0,1 dengan eph 0,1 dan epoch 100
Learning Rate Eph Epoch MSE PSNR Akurasi 0,1 0,1 100 0,4612 51,4915  46,25% 0,2 0,1 100 0,4961 51,1749 50% 0,3 0,1 100 0,4651 51,4552  48,75% 0,4 0,1 100 0,4845 51,2779  51,25% 0,5 0,1 100 0,4961 51,1749  51,25%
Pada  Tabel  2  menunjukan learning  rate dari  0,1  sampai  0,5  dengan  memiliki eph 0,1.  Dengan memperoleh nilai akurasi tertinggi pada learning rate 0,4 dan 0,5 dengan persentase 51,25%. Sedangkan nilai akurasi terendah pada learning rate 0,1 dengan persentase 46,25%. Perubahan nilai yang didapat dari hasil perhitungan GLCM dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Perubahan Nilai Piksel Citra Setelah Melalui Proses Penghilangan Background
Pada  Gambar  5  dapat  diketahui  bahwa  proses  perhitungan  data  citra  daging  babi  dan  daging  sapi dimulai dari preprosesing dengan melakukan cropping gambar dan proses background substraction yang diubah  ke  warna  hitam.  Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  segmentasi  warna  menggunakan Hue, Saturation, Value (HSV) dan perhitungan nilai GLCM citra. Setelah nilai GLCM muncul, maka citra dapat diklasifikasikan  dengan Learning  Vector  Quantization (LSV)  pada  Gambar  6.  Dalam  penelitian  ini dilakukan uji LVQ dengan epoch 100, untuk learning rate yang digunakan telah divariasikan mulai yaitu 0,1 dan 0,01 sedangkan eph yang digunakan juga bervariasi yaitu 0,1 sampai dengan 0,5. Hal ini dilakukan untuk mengetahui akurasi tertinggi.
Gambar 6. Flowchart Klasifikasi Citra Yang Diusulkan
Tabel 3. Uji citra dengan learning rate 0,01 dengan eph 0,1 dan epoch 100
Learning Rate Eph Epoch MSE PSNR Akurasi 0,01 0,1 100 0,2519 54,1179  76,25% 0,02 0,1 100 0,4612 51,4915  53,87% 0,03 0,1 100 0,4612 51,4915 45% 0,04 0,1 100 0,4612 51,4915  46,25% 0,05 0,1 100 0,4651 51,4552  46,25%
Tabel 4. Uji citra dengan learning rate 0,01 dengan eph 0,4 dan epoch 100
Learning Rate Eph Epoch MSE PSNR Akurasi 0,01 0,4 100 0,5039 51,1076  57,50% 0,02 0,4 100 0,3295 52,4528 65% 0,03 0,4 100 0,4884 51,2433  53,75% 0,04 0,4 100 0,3953 52,1610 50% 0,05 0,4 100 0,3953 52,1610 50 %
Pada Tabel 3 dan Tabel 4 menunjukan learning rate dari 0,01 sampai 0,05 dengan memiliki eph yang berbeda dalam perhitungan akurasi. Akurasi tertinggi pada learning rate 0,01 dengan persentase 76,25% dan nilai akurasi terendah pada learning rate 0,03 dengan persentase 45%. Persentase tinggi maupun rendah terdapat pada eph yang sama yakni epoch 100 dan eph 0,1 dan 0,4 serta learning rate pada 0,01.
Tabel 5. Uji citra dengan learning rate 0,01 dengan eph 0,2 dan epoch 100
Learning Rate Eph Epoch MSE PSNR Akurasi 0,01 0,001 0,3 100 0,4922 51,2090% 0,02 0,002 0,3 100 0,4845 51,2779% 0,03 0,003 0,3 100 0,4884 51,2433% 0,04 0,004 0,3 100 0, 4884 51, 2433% 0,05 0,005 0,3 100 0,4806 51,3128% Tabel 6. Uji citra dengan learning rate 0,01 dengan eph 0,3 dan epoch 100 Learning Rate Eph Epoch MSE PSNR Akurasi 0,01 0,001 0,02 100 0,4922 51,2090% 0,02 0,002 0,02 100 0,4884 51,2433% 0,03 0,003 0,02 100 0,4884 51,2433% 0,04 0,004 0,02 100 0,4845 51,2779% 0,05 0,005 0,02 100 0,5039 51,1076% Tabel 7. Uji citra dengan learning rate 0,01 dengan eph 0,5 dan epoch 100 Learning Rate Eph Epoch MSE PSNR Akurasi 0,01 0,001 0,05 100 0,4884 51,2433 0,02 0,002 0,05 100 0,4845 51,2779 0,03 0,003 0,05 100 0,3992 52,1186 0,04 0,004 0,05 100 0,3178 53,1089 0,05 0,005 0,05 100 0,2364 54,3937
Tabel 5, tabel 6 dan tabel 7 menunjukan learning rate dari 0,001-0,005 dengan memiliki eph yang berbeda. Dengan memperoleh nilai akurasi tertinggi pada learning rate 0,005 dengan persentase 75%. dan nilai akurasi terendah pada learning rate 0,002 dengan persentase 55%. Pada Tabel 3 dan Tabel 4, diketahui bahwa nilai akurasi yang diperoleh paling rendah yaitu 45% dan tertinggi 75,25%. Rata-rata nilai akurasi yang diperoleh berkisar antara 51%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penilitian  yang  telah  dilakukan  maka  pada  penelitian  ini  memberi  kesimpulan  bahwa hasil dari tinggi atau rendahnya nilai akurasi yang didapat, tidak dipengaruhi oleh tinggi atau rendahnya learning rate maupun eph- nya. Preprocessing yakni dengan cropping otomatis pada citra sesuai bentuk daging,  lalu  penghilangan background pada  citra,  dan resize citra  dengan  ukuran  500x500  mampu melakukan  proses  pemisahan  citra  daging  dengan  baik. Segmentasi  warna HSV  yang  diambil  dari  citra ROI  dapat  digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Nilai  yang  didapat  dari  3  parameter  HSV  yakni Hue, Saturation, dan Value, dimana nilai tertinggi terdapat pada parameter Hue . Ekstrasi fitur GLCM orde dua dengan 4 parameter yakni contrast, corelation, energy, dan homogenity menggunakan sudut 0 0 , 45 0 , 90 0 , dan 135 0 dapat membantu proses klasifikasi dengan baik. Hasil klasifikasi menggunakan learning vector quantization (LVQ) menghasilkan nilai akurasi tertinggi 76,25% pada learning rate = 0,01 dengan eph 0,1 dan epoch = 100. Kesalahan yang paling banyak terdapat pada citra daging babi yang ter cropping secara manual,  sedangkan  untuk  citra berbackground hanya  mengalami  sedikit  kesalahan.  Hal  ini  ditunjukan berdasarkan persentase kebenaran dari akurasi yang didapat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Budianita, J. Jasril, and L. Handayani, “Implementasi Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest Neighbour Untuk Membangun Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi Berbasis Web,” J. Sains dan Teknol. Ind. , vol. 12, no. Vol 12, No 2 (2015): Juni 2015, pp. 242–247, 2015.
[2] L. Bing and W. Wang, “Sparse Representation Based Multi-Instance Learning for Breast Ultrasound Image Classification,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2017, pp. 1–10, 2017.
[3] O. R. Indriani, E. J. Kusuma, C. A. Sari, E. H. Rachmawanto, and D. R. I. M. Setiadi, “Tomatoes Classification Using K-NN Based on GLCM and HSV Color Space,” in International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech) , 2017, pp. 1–6.
[4] T.  Sutojo,  P.  S.  Tirajani,  D.  R.  I.  M.  Setiadi,  C.  A.  Sari,  and  E.  H.  Rachmawanto,  “CBIR  for
classification  of  cow  types  using  GLCM  and  color  features  extraction,”  in 2017  2nd  International conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) , 2017, pp. 182–187.
[5] S. N. H. Sheikh Abdullah et al. , “Round Randomized Learning Vector Quantization for Brain Tumor Imaging,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2016, pp. 1–19, 2016.
[6] A. C. Agustina, S. Suwarno, and U. Proboyekti,  “Pengenalan Aksara Jawamenggunakan Learning Vector Quantization ( Lvq ),” no. 1, 2009.
[7] Z.  Lai  and  H.  Deng,  “Multiscale  High-Level  Feature  Fusion  for  Histopathological  Image Classification,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2017, pp. 1–6, 2017.
[8] J. Yang, S. Li, and W. Xu, “Active learning for visual image classification method based on transfer learning,” IEEE Access , vol. 3536, no. c, pp. 1–1, 2017.
[9] G.  Ramadhan,  E.  C.  Djamal,  and  T.  Darmanto,  “Klasifikasi  Identitas  Wajah  Untuk  Otorisasi Menggunakan Deteksi Tepi dan LVQ,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2016 Yogyakarta , pp. 37–41, 2016.
[10] A.  A.  Kasim  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Citra  Batik  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Berdasarkan  Gray  Level  Co-  Occurrence  Matrices  (  GLCM  ),” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. Yogyakarta, 21 Juni 2014 , pp. 7–13, 2014.