## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 933-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5770

## Pengaruh Ekstraksi Fitur Tekstur Pada Hasil Klastering Data Citra Buah Menggunakan Metode K-Means Cluster
Veronica Lusiana, Imam Husni Al Amin, Budi Hartono *
Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: 1 vero@edu.unisbank.ac.id, 2 imam@edu.unisbank.ac.id, 3,* budihartono@edu.unisbank.ac.id Email Penulis Korespondensi: budihartono@edu.unisbank.ac.id Submitted: 10/08/2024; Accepted: 15/08/2024; Published: 16/08/2024
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan  metode grey  level  co- occurence matrix (GLCM) dan local binary pattern (LBP) pada hasil klastering data citra. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan pada data uji 30 citra buah matang dan citra buah busuk. Melalui percobaan diperoleh hasil metode ekstraksi fitur LBP dapat menaikan nilai fitur kontras dan menurunkan nilai fitur korelasi. Pada fitur energi, dengan atau tanpa LBP maka perbedaan nilai fitur ini tidak terlalu jauh. Metode GLCM dan LBP berpengaruh pada hasil klastering data citra menggunakan k-means clustering. Data uji tanpa ekstraksi tekstur LBP, diperoleh dua alternatif hasil. Alternatif pertama, anggota klaster 1 yaitu 24 data  dan  klaster  2  yaitu  6  data.  Alternatif  kedua,  anggota  klaster  1  yaitu  22  data  dan  klaster  2  yaitu  8  data.  Pada  data  uji dengan ekstraksi tekstur LBP, diperoleh tiga alternatif hasil. Alternatif pertama, anggota klaster 1 yaitu 23 data dan klaster 2 yaitu 7 data. Alternatif kedua, anggota klaster 1 yaitu 17 data dan klaster 2 yaitu 13 data. Alternatif ketiga, anggota klaster 1 dan klaster 2 masing-masing 15 data.
Kata Kunci: GLCM; LBP; Klaster K-Means; Ekstraksi Fitur; Fitur Tekstur
Abstract −This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  texture  feature  extraction  using  the  grey  level  co-occurrence  matrix (GLCM)  and  local  binary  pattern  (LBP)  methods  on  the  clustering  results  of  image  data.  Texture  feature  extraction  is performed on test data of 30 ripe fruit images and rotten fruit images. Through experiments, it was found that the LBP feature extraction  method  can  increase  the  value  of  contrast  features  and  decrease  the  value  of  correlation  features.  In  the  energy feature, with or without LBP, the difference in the value of this feature is not too far. The GLCM and LBP methods affect the results of clustering image data using k-means clustering. Test data without LBP texture extraction, two alternative results are obtained.  The  first  alternative,  cluster  1  members  are  24  data  and  cluster  2  is  6  data.  The  second  alternative,  cluster  1 members are 22 data and cluster 2 is 8 data. In the test data with LBP texture extraction, three alternative results are obtained. The first alternative, cluster 1 members are 23 data and cluster 2 is 7 data. The second alternative, cluster 1 members are 17 data and cluster 2 is 13 data. The third alternative, cluster 1 and cluster 2 members are 15 data each.
Keywords : GLCM; LBP; K-Means Cluster; Feature Extraction; Texture Feature

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  digital  menjadi  salah  satu  topik  menarik  dalam  bidang  Informatika.  Salah  satu  aplikasinya adalah  dalam  klaster  data  citra,  seperti  dalam  bidang  pemrosesan  citra  buah-buahan.  Proses  pengelompokkan atau klaster sangat berguna dalam industri  pertanian, di  mana kualitas buah-buahan perlu diidentifikasi dengan akurat.  Metode  klastering  seperti  K-Means,  telah  banyak  digunakan  untuk  tujuan  ini.  Untuk  meningkatkan akurasi klastering maka ekstraksi fitur yang tepat adalah berperan penting.
GLCM  ( grey  level  co-occurence  matrix )  adalah  sebuah  matriks  yang  mencatat  kemunculan  pasangan piksel dengan kombinasi intensitas tertentu pada jarak dan arah tertentu. Matriks ini berisi data tentang hubungan spasial  antara  piksel-piksel  dalam  citra.  Hasil  GLCM  dapat  digunakan  untuk  mengekstrak  fitur  tekstur  seperti kontras, korelasi, energi, dan homogeneity, sehingga dapat menangkap informasi spasial antara piksel-piksel dan memberikan  representasi  tentang  tekstur  citra  [1].  Metode  ini  dapat  menjadi  lebih  kompleks  dan  memerlukan lebih banyak komputasi untuk citra dengan banyak level intensitas.
LBP  ( local  binary  pattern )  mengkodekan  pola  lokal  di  sekitar  setiap  piksel  dengan  membandingkan intensitas  piksel  pusat  dengan  intensitas  piksel  tetangga.  Setiap  piksel  dikelilingi  oleh  piksel  tetangga  dalam konfigurasi tertentu (contoh 3x3 piksel). Piksel tetangga akan dikonversi menjadi bilangan biner, yang diperoleh dari  hasil  perbandingan  piksel  pusat  dengan  piksel  tetangga.  Hasil  LBP  adalah  histogram  yang  mewakili frekuensi  kemunculan  pola  biner  di  sekitar  piksel.  Histogram  ini  dapat  digunakan  sebagai  representasi  fitur tekstur untuk pengelompokkan citra [1]. Metode ini fokus pada perbedaan lokal dalam intensitas piksel sehingga lebih sederhana dan memerlukan waktu komputasi yang relatif lebih sedikit.
Penelitian  ini  fokus  pada  pengaruh  ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan  metode  LBP  dan  GLCM  pada hasil klastering citra buah. Data uji menggunakan 30 citra buah Apel, Jeruk, dan Pisang, masing-masing 10 citra [2]. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan pada 30 citra tersebut yang secara visual tampak seperti buah matang atau buah  busuk.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam  bidang  pengolahan  citra  dan  pengelompokkan data,  dengan  menganalisa  bagaimana  ekstraksi  fitur  tekstur  berpengaruh  pada  hasil  klastering  data  citra. Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  membantu  di  dalam  pengembangan  sistem  otomatisasi  industri  pertanian khususnya untuk pengelompokkan kualitas buah.
Dua  jenis  pengelompokkan  data  yang  banyak  digunakan  yaitu  Hierarchical  dan  non-Hierarchical Clustering.  Metode  klaster  non-hierarki  yang  cukup  populer  yaitu  K-Means  Cluster.  Metode  ini

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 933-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5770
mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok,  dimana  data  dalam  satu  kelompok  memiliki  karakteristik yang  sama  dan  sebaliknya  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  pada  kelompok  yang  lain.  Jumlah klaster yang tepat ditentukan dengan mempertimbangkan jumlah kelompok data yang diinginkan [3][4]. Metode ini telah banyak diaplikasikan diberbagai bidang.
Beberapa penelitian tentang studi kasus atau penerapan  mengenai ekstraksi  fitur tekstur  menggunakan metode  GLCM  antara  lain  diterapkan  pada  klasifikasi  penyakit  daun  padi  [5]  dan  analisis  intensitas  cahaya lampu pijar [6]. Metode LBP dan GLCM digunakan bersama  pada penerapan klasifikasi Batik [7], menentukan kualitas  kesegaran  susu sapi  [8],  dan pengenalan ekspresi  mulut [9].  Terdapat pula penelitian tentang  tinjauan ekstraksi  fitur  citra  dan texture  descriptor menggunakan  metode  LBP  [10][11].  Beberapa  penelitian  tentang ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode LBP yaitu citra wajah bermasker atau tanpa masker [12], identifikasi jenis  kayu  berdasarkan  fitur  tekstur  [13],  pengenalan  daun  tanaman  obat  tradisional  [14],  dan  identifikasi kematangan Tomat sayur[15].
Penelitian  tentang  penerapan  metode  klaster  K-Means  antara  lain,  klaster  usia  pasien  [16],  klaster penerima bantuan renovasi rumah dan bagi penderita Covid-19 [17][18], serta klaster produksi tanaman Tomat di  Indonesia  [19].  Beberapa  penelitian  tentang  penerapan  metode  klaster  K-Means  dalam  tiga  tahun  terakhir yaitu  di  bidang  kesehatan  dan  pendidikan.  Klaster  vaksinasi  penyakit  Mulut  dan  Kuku  [20],    klaster  penyakit Hipertensi  [21],  dan  klaster  peserta  BPJS  [22].  Klaster  hasil  survei  MBKM  [23],    klaster  efisiensi  dan  kinerja Mahasiswa  [24],  klaster  mahasiswa  penerima  beasiswa  [25],  serta  klaster  mahasiswa  dalam  memilih  program studi [26].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  diawali  dari  pra-proses  data  citra  buah  menggunakan  metode  mengubah  citra  berwarna menjadi abu-abu ( RGB to grey scale ), dilanjutkan dengan metode kuantisasi menjadi delapan skala keabuan atau tiga  bit  skala  abu-abu.  Delapan  skala  keabuan  adalah  nilai  rekonstruksi  dan  nilai  normalisasi.  Data  uji menggunakan  tiga  puluh  citra  buah  Apel,  Jeruk,  dan  Pisang,  masing-masing  10  citra  [2].  Tahapan  penelitian selengkapnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Proses  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan metode LBP dan GLCM. Data hasil ekstraksi akan dikelompokkan menggunakan klaster K-Means.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.2 Klaster K-Means
Algoritma K-Mean bekerja dengan cara membagi data menjadi sejumlah klaster, dengan setiap klaster memiliki titik pusat ( centroid ) masing-masing. Empat langkah utama dalam algoritma ini adalah: 1. Pemilihan awal nilai centroid untuk setiap klaster. Diawal proses pembentukan klaster, nilai ini dapat dipilih secara acak.
2. Pembagian data ke dalam klaster, setiap data manjadi anggota klaster terdekat. Jarak  antara  data  dan centroid digunakan  untuk  menentukan  klaster  mana  yang  terdekat.  Jarak  antara  data dan centroid dapat  dihitung  menggunakan  beberapa  metode  pengukuran  jarak,  antara  lain  jarak  Euclidean ( Euclidean distance ), jarak Manhattan ( Manhattan distance ), atau jarak Minkowski ( Minkowski distance ). 3. Pembaruan nilai centroid .
Setelah  semua  data  menjadi  anggota  klaster  maka  nilai centroid diperbarui  dengan  menghitung  ulang  titik pusat dari semua data anggota klaster tersebut.
4. Mengulangi langkah 2. dan 3. Mengulangi  langkah  2  dan  3  sampai  dengan  tidak  ada  perubahan  nilai centroid atau  sampai  dengan  batas jumlah iterasi yang telah ditentukan tercapai.

## 2.3 Operator Local Binary Pattern
Citra  yang  mempunyai  motif  atau tekstur  membutuhkan algoritma ekstraksi ciri untuk dapat  mengenali tekstur tersebut. Salah satu algoritma ekstraksi ciri  yang dapat digunakan adalah algoritma local binary pattern (LBP) atau disebut juga dengan istilah operator LBP. Algoritma ini  memberi nilai baru pada piksel citra dengan cara membatasi lingkungan setiap piksel dan menjadikan hasilnya sebagai bilangan biner. Operator LBP membentuk label untuk piksel citra dengan dimensi 3x3 piksel atau lebih dari piksel pusat, seperti pada Gambar 2 [27, 28].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Operator Local Binary Pattern
LBP  membandingkan  nilai piksel pada pusat citra dengan  8 nilai piksel  tetangga sekelilingnya. Sebagai ilustrasi, sebuah citra 3×3 piksel, nilai piksel pusat (n) dibandingkan dengan nilai piksel disekelilingnya (b 0 , b 1 , b 2 , … b 7 ), seperti pada Gambar 3(a). Apabila hasilnya adalah lebih besar atau sama maka diberi nilai 1 dan jika hasilnya lebih kecil maka diberi nilai 0, seperti pada Gambar 3b. dan Gambar 3c. Selanjutnya, menyusun searah dengan jarum jam atau sebaliknya, delapan nilai 1 atau  0, atau nilai biner. Susunan nilai biner diubah menjadi bentuk desimal. Nilai desimal ini sebagai pengganti nilai n [28].
Operator  LBP  secara  umum  mempunyai  2  langkah  yaitu thresholding dan encoding .  Pada  langkah thresholding , semua nilai pixel tetangga mulai dari b 0 sampai dengan b 7 dibandingkan dengan nilai piksel pusat (n) seperti pada Gambar 3a, untuk diubah menjadi nilai biner. Nilai biner 0 untuk nilai b 0 sampai dengan b 7 yang mempunyai nilai lebih kecil dari nilai pusat (n). Sebaliknya, nilai biner 1 apabila  nilai b 0 sampai dengan b 7 lebih besar atau sama dengan dari nilai pusat (n) seperti pada Gambar 3(b). Langkah encoding yaitu nilai biner yang diperoleh dari langkah thresholding dikonversi menjadi nilai desimal.

## Gambar 3. Nilai baru hasil operator Local Binary Pattern
Ciri  citra  diperoleh  dari  nilai  piksel  pengganti  yang  dihitung  menggunakan  operator  LBP.  Proses  ini dilakukan pada seluruh piksel penyusun citra atau dikenal dengan istilah operasi jendela konvolusi. Contoh nilai piksel  00010011  biner  sama  dengan  nilai  piksel  19  desimal,  nilai  pusat  n=5  diganti  dengan  nilai  19.  Operator LBP adalah metode yang mendeskripsikan tekstur citra secara lokal.

## 2.4 Matriks Intensitas GLCM
Matriks intensitas grey-level co-occurrence matrix (GLCM) dapat digunakan untuk ekstraksi fitur tekstur citra. Fitur  tekstur  yang  diekstrak  antara  lain:  kontras  ( contrast ),  korelasi  ( correlation ),  dan  Energi  ( Energy ).  Fitur kontras,  nilai  kontras  yang  tinggi  menunjukkan  variasi  intensitas  yang  besar,  sehingga  menggambarkan  citra memiliki  tekstur  kasar  atau  kompleks.  Fitur  korelasi,  nilai  korelasi  tinggi  menunjukkan  bahwa  perubahan intensitas antara piksel dan piksel tetangganya adalah konsisten, atau citra memiliki tekstur cenderung homogen. Fitur energi yang tinggi menunjukkan bahwa piksel dalam gambar memiliki intensitas yang seragam atau sedikit variasi, sehingga citra memiliki tekstur cenderung halus.
Matriks GLCM  menggambarkan pola distribusi intensitas piksel dalam sebuah citra dengan  membentuk matriks yang mencatat frekuensi pasangan piksel dengan intensitas, jarak, dan arah tertentu. Untuk citra dengan G  tingkat  keabuan,  maka  matriks co-occurrence P  berukuran  GxG.  Pada  tingkat  keabuan  G  rendah  setelah melalui proses kuantisasi citra, maka informasi tekstur semakin berkurang. Dengan G=8 dan ukuran citra 64x64 piksel,  merupakan  pilihan  yang  baik  untuk  membentuk  P.  Kombinasi  pasangan  piksel  tetangga  terdekat  dapat menggunakan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° [29]. Nilai G sebaiknya dibatasi sampai dengan 16 dan jarak piksel dengan piksel tetangganya adalah 1 atau 2 piksel, dengan mempertimbangkan kebutuhan waktu komputasi.

## 2.5 Kuantisasi Skalar Seragam
Kuantisasi  bertujuan  untuk  mereduksi  variasi  nilai  intensitas  piksel  yang  dimiliki  oleh  citra.  Kuantisasi  skalar seragam  mengelompokkan  nilai  masukan dengan lebar  yang sama.  Citra dengan variasi  nilai  piksel  yang lebih sedikit  dapat  mengurangi  proses  komputasi  pada  saat  ekstraksi  fitur  citra.  Proses  kuantisasi  mengelompokkan nilai masukan ( input ) dan menggantinya dengan sebuah nilai rekonstruksi yang dipilih.
Tabel 1. Hubungan antara nilai abu-abu 8 bit dengan nilai rekonstruksi 3 bit
No  Nilai abu-abu 8 bit  Nilai rekonstruksi 3 bit   Nilai normalisasi
1 0...31 16 0 2 32...63 48 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 933-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5770
No  Nilai abu-abu 8 bit  Nilai rekonstruksi 3 bit   Nilai normalisasi 3 64...95 80 2 4 96...127 112 3 5 128...159 144 4 6 160...191 176 5 7 192...223 208 6 8 224...255 240 7
Penelitian  ini  menggunakan  keluaran  kuantisasi  3  bit  atau  8  derajat  keabuan,  untuk  masukan  nilai intensitas  abu-abu  8  bit.  Pada  Tabel  1  adalah  hubungan  antara  nilai  masukan  abu-abu  8  bit  dengan  nilai rekonstruksi  dan  nilai  normalisasi.  Contoh  nilai  rekonstruksi  disini  adalah  nilai  tengah  dari  kelompok  nilai masukan abu-abu yang diwakili. Nilai normalisasi digunakan untuk mengisi matriks co-occurrence pada proses ekstraksi fitur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data uji menggunakan citra buah Apel, Jeruk, dan Pisang, masing-masing sepuluh citra. File citra dalam format PNG  dengan  dimensi  64X64 piksel.  Citra  ini  secara  visual  tampak  seperti  citra  buah  matang  atau  buah  busuk, seperti  pada  Gambar  4  [2].  Terdapat  15  citra  buah  matang  dan  15  citra  buah  busuk.  Pada  pra-proses  citra mengubah citra uji berwarna menjadi citra abu-abu ( gray scale ) dengan 256 skala keabuan dan 8 skala keabuan. Disini  terdapat  dua  macam  citra  dengan  8  skala  keabuan  yaitu  citra  dengan  nilai  rekonstruksi  seperti  pada Gambar 5, dan citra dengan nilai normalisasi.

## 3.1 Pra-Proses dan Ekstraksi Fitur Tekstur
Proses ekstraksi tekstur citra dengan metode LBP diperoleh dari citra 256 skala keabuan. Pada Gambar 6 dapat dilihat  citra  hasil  proses  LBP.  Secara  visual,  tekstur  citra  tampak  menjadi  lebih  jelas.  Citra  hasil  LBP  ini selanjutnya dilakukan kuantisasi untuk mendapatkan citra normalisasi hasil proses LBP.
Penyusunan  matriks  GLCM  menggunakan  dua  macam  citra  normalisasi  yaitu:  citra  normalisasi  tanpa proses  LBP  dan  citra  normalisasi  hasil  proses  LBP.  Pada  penelitian  ini,  kombinasi  pasangan  piksel  tetangga terdekat  menggunakan  sudut  0°,  nilai  G  adalah  8  skala  keabuan  dan  jarak  piksel  dengan  piksel  tetangganya adalah  1  piksel.  Fitur  tekstur  yang  digunakan  adalah  kontras  ( contrast ),  korelasi  ( correlation ),  dan  energi ( energy ).
Gambar 4. Citra uji
Gambar 5. Citra uji hasil proses rekonstruksi
Pada Tabel  2  mencatat nilai  fitur  kontras, korelasi, dan energi  dari data uji tanpa ekstraksi tekstur  LBP. Fitur kontras dengan nilai terendah dan tertinggi adalah citra jeruk_x05 (0,0982) dan citra pisang_x04 (0,8832). Fitur korelasi dengan nilai terendah dan tertinggi adalah citra pisang_x04 (0,7185) dan citra pisang_02 (0,9720). Pada  fitur  energi  dengan  nilai  terendah  dan  tertinggi  adalah  citra  pisang_x01  (0,0635)  dan  citra  jeruk_03 (0,2975).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 6. Citra uji dengan ekstraksi tekstur LBP
Pada Tabel 3 mencatat nilai fitur kontras, korelasi, dan energi dari data uji dengan ekstraksi tekstur LBP. Fitur kontras dengan nilai terendah dan tertinggi adalah citra pisang_04 (4,5357) dan citra pisang_x04 (10,955). Fitur korelasi dengan nilai terendah dan tertinggi adalah citra pisang_x04 (0,2562) dan citra pisang_04 (0,7714). Pada  fitur  energi  dengan  nilai  terendah  dan  tertinggi  adalah  citra  pisang_x01  (0,0292)  dan  citra  pisang_04 (0,2137). Nilai ketiga fitur tersebut seluruhnya diperoleh dari citra Pisang.
Tabel 2. Data uji dan nilai fitur Kontras, Korelasi, Energi No.  Data Uji Kontras  Korelasi  Energi 1 apel_01 0,1324 0,926 0,2431 2 apel_02 0,2453 0,9186 0,1729 3 apel_03 0,2517 0,8965 0,1613 4 apel_04 0,2743 0,9021 0,1611 5 apel_05 0,1525 0,9562 0,1704 6 apel_x01 0,1347 0,943 0,2006 7 apel_x02 0,2054 0,93 0,1764 8 apel_x03 0,1349 0,9048 0,258 9 apel_x04 0,2264 0,9273 0,1504 10 apel_x05 0,1597 0,9166 0,2596 11 jeruk_01 0,2326 0,9426 0,1606 12 jeruk _02 0,2279 0,9479 0,1611 13 jeruk _03 0,1404 0,9139 0,2975 14 jeruk _04 0,4375 0,929 0,1421 15 jeruk _05 0,3361 0,9426 0,1475 16 jeruk _x01 0,1674 0,9474 0,1773 17 jeruk _x02 0,1414 0,9482 0,1877 18 jeruk _x03 0,1662 0,931 0,1782 19 jeruk _x04 0,1595 0,8865 0,2449 20 jeruk _x05 0,0982 0,9537 0,2191 21 pisang_01 0,183 0,9687 0,1159 22 pisang  _02 0,1672 0,972 0,1203 23 pisang _03 0,4415 0,8915 0,1096 24 pisang  _04 0,1761 0,9569 0,1719 25 pisang _05 0,5439 0,8721 0,1088 26 pisang  _x01 0,8782 0,8745 0,0635 27 pisang  _x02 0,6255 0,906 0,0698 28 pisang  _x03 0,6367 0,8019 0,0842 29 pisang  _x04 0,8832 0,7185 0,0709 30 pisang  _x05 0,8385 0,7596 0,0701
Hasil  ekstraksi  fitur  dicatat  pada  Tabel  2  untuk  data  uji  tanpa  operator  LBP dan  Tabel 3  untuk  data  uji dengan operator LBP. Operator LBP dapat menaikan nilai fitur kontras. Citra memiliki kontras yang lebih tinggi seperti  pada  Gambar  6  apabila  dibandingkan  dengan  citra  pada  Gambar  5.  Pada  fitur  korelasi,  operator  LBP dapat menurunkan nilai fitur ini. Fitur energi, dengan atau tanpa operator LBP nilai fitur ini tidak terlalu berbeda.
Tabel 3. Data uji dengan ekstraksi tekstur LBP dan nilai fitur Kontras, Korelasi, Energi
No.  Data Uji Kontras  Korelasi  Energi 1 apel_01 6,1448 0,5543 0,0836

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 933-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5770
No.  Data Uji Kontras  Korelasi  Energi 2 apel_02 7,5843 0,5045 0,058 3 apel_03 8,5818 0,476 0,065 4 apel_04 7,6915 0,5351 0,0742 5 apel_05 6,1493 0,5604 0,0757 6 apel_x01 5,2996 0,676 0,1206 7 apel_x02 8,2902 0,4488 0,0492 8 apel_x03 6,7103 0,6001 0,0821 9 apel_x04 7,7356 0,5347 0,0757 10 apel_x05 6,3125 0,636 0,0939 11 jeruk_01 7,7207 0,4965 0,056 12 jeruk _02 7,8988 0,4625 0,0477 13 jeruk _03 7,3909 0,5201 0,06 14 jeruk _04 6,7907 0,5374 0,0617 15 jeruk _05 6,5724 0,5301 0,0616 16 jeruk _x01 7,7034 0,4852 0,0628 17 jeruk _x02 6,3512 0,6054 0,0735 18 jeruk _x03 6,939 0,5481 0,0665 19 jeruk _x04 7,3001 0,5503 0,0769 20 jeruk _x05 6,3586 0,6313 0,1209 21 pisang_01 4,8165 0,7453 0,1741 22 pisang  _02 4,5561 0,7597 0,1572 23 pisang _03 6,8646 0,4834 0,0491 24 pisang  _04 4,5357 0,7714 0,2137 25 pisang _05 7,1181 0,5229 0,0718 26 pisang  _x01 9,3447 0,2973 0,0292 27 pisang  _x02 8,932 0,3782 0,0418 28 pisang  _x03 9,372 0,4651 0,0696 29 pisang  _x04 10,955 0,2562 0,0328 30 pisang  _x05 10,934 0,2705 0,0338
Grafik  sebaran  30  data  uji  berdasarkan  nilai  fitur  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Fitur  kontras  (sumbu  x) sebanyak 22 data (73,33%) bernilai lebih kecil dari 0,4. Fitur korelasi (sumbu y) sebanyak 27 data (90%) bernilai lebih besar dari 0,85. Fitur energi (sumbu z), sebaran data relatif merata dari 0,06 sampai dengan 0,29.
Gambar 7. Grafik sebaran data uji berdasarkan nilai fitur
Grafik sebaran 30 data uji dengan ekstraksi tekstur LBP berdasarkan nilai fitur dapat dilihat pada Gambar 8.  Fitur  kontras  (sumbu  x)  sebanyak  26  data  (86,66%)  bernilai  lebih  besar  dari  6,0.  Fitur  korelasi  (sumbu  y) sebanyak  27  data  (90%)  bernilai  lebih  besar  dari  0,3.  Fitur  energi  (sumbu  z),  sebanyak  27  data  (90%)  bernilai lebih lebih kecil dari 0,15.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 8. Grafik sebaran data uji dengan ekstraksi tekstur LBP berdasarkan nilai fitur

## 3.2 Hasil Klaster K-Means
Hasil  klaster  K-Means  untuk  mengelompokkan  data  uji  menjadi  dua  klaster  dapat  dilihat  pada  Gambar  9,  dan pada  Gambar 10 adalah untuk data uji dengan ekstraksi tekstur LBP. Proses pembentukan klaster data dilakukan masing-masing sebanyak sepuluh kali percobaan. Data anggota klaster 1 disimbolkan dengan titik berwarna biru dan  data  anggota  klaster  2  disimbolkan  dengan  titik  berwarna  merah.  Titik  pusat  ( centroid )  masing-masing klaster disimbolkan dengan bintang dan segitiga.
Gambar 9. Hasil klaster K-Means untuk data uji
Pada  hasil  klaster  data  uji  tanpa  ekstraksi  tekstur  LBP  diperoleh  anggota  klaster  1  yaitu  24  data  dan klaster 2 yaitu 6 data, seperti dapat dilihat pada Gambar 9. Enam anggota klaster 2 yaitu data citra nomor 25, 26, 27, 28, 29, dan 30, yang secara visual adalah 1 citra buah  matang dan 5 citra buah busuk. Ini adalah alternatif hasil  yang  pertama.  Dari  sepuluh  kali  percobaan  proses  pembentukan  klaster,  diperoleh  alternatif  yang  kedua yaitu anggota klaster 1 sebanyak 22 data dan klaster 2 sebanyak 8 data. Delapan anggota klaster 2 yaitu data citra nomor 14, 23, 25, 26, 27, 28, 29, dan 30, yang secara visual adalah 3 citra buah matang dan 5 citra buah busuk.
Pada  data  uji  dengan  ekstraksi  tekstur  LBP,  melalui  sepuluh  kali  percobaan  pembentukan  klaster diperoleh tiga alternatif hasil. Alternatif pertama, anggota klaster 1 yaitu 23 data dan klaster 2 yaitu 7 data. Tujuh anggota  klaster  2  yaitu  data  citra  nomor  3,  7,  26,  27,  28,  29,  dan  30,  yang  secara  visual  adalah  1  citra  buah matang dan 6 citra buah busuk. Alternatif kedua, anggota klaster 1 yaitu 17 data dan anggota klaster 2 yaitu 13 data, seperti dapat dilihat pada Gambar 10. Tiga belas anggota klaster 2 yaitu data citra nomor 2, 3, 4, 7, 9, 11, 12, 16, 26, 27, 28, 29, dan 30, yang secara visual adalah 5 citra buah matang dan 8 citra buah busuk. Alternatif ketiga, anggota  klaster 1  yaitu 15 data dan anggota  klaster 2  yaitu 15 data. Lima belas  anggota  klaster 2  yaitu data citra nomor 2, 3, 4, 7, 9, 11, 12, 13, 16, 19, 26, 27, 28, 29, dan 30, yang secara visual adalah 6 citra buah matang dan 9 citra buah busuk.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 10. Hasil klaster K-Means untuk data uji dengan ekstraksi tekstur LBP

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengujian 30 data citra buah menggunakan ekstraksi fitur metode GLCM dan LBP, maka metode ekstraksi fitur LBP dapat menaikan nilai fitur kontras dan menurunkan nilai fitur korelasi. Pada fitur energi, dengan atau tanpa LBP maka perbedaan nilai fitur ini tidak terlalu jauh. Pada data uji tanpa ekstraksi tekstur LBP, diperoleh dua  alternatif  hasil.  Alternatif  pertama,  anggota  klaster  1  yaitu  24  data  dan  klaster  2  yaitu  6  data.  Alternatif kedua,  anggota  klaster  1  yaitu  22  data  dan  klaster  2  yaitu  8  data.  Pada  data  uji  dengan  ekstraksi  tekstur  LBP, diperoleh  tiga  alternatif  hasil.  Alternatif  pertama,  anggota  klaster  1  yaitu  23  data  dan  klaster  2  yaitu  7  data. Alternatif kedua, anggota klaster 1 yaitu 17 data dan klaster 2 yaitu 13 data. Alternatif ketiga, anggota klaster 1 dan  klaster  2  masing-masing  15  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ekstraksi  fitur  metode  GLCM  dan LBP berpengaruh pada hasil klastering data citra menggunakan metode k-means clustering.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Direktorat  Penelitian  Pengabdian  Masyarakat  dan  Publikasi  (DPPMP)    Unisbank Semarang.

## REFERENCES
[1]    M.  S.  Nixon  and  A.  S.  Aguado,  "Feature  Extraction  and  Image  Processing  for  Computer  Vision,  Fourth  Edition," Academic Press, Elsevier, 2020.
[2]    V.  Meshram,  K.  Thanomliang,  S.  Ruangkan,  P.  Chumchu,  and  K.  Patil,  "FruitsGB:  Top  Indian  Fruits  with  quality," IEEE Dataport, July 8, 2020, doi: https://dx.doi.org/10.21227/gzkn-f379.
[3]    J.  Han,  J.  Pei,  and  H.  Tong,  "Data  Mining  Concepts  and  Techniques,  Fourth  Edition,"  Morgan  Kaufmann,  Elsevier, 2023.
[4]    B.  Hartono,  S.  Eniyati,  and  K.  Hadiono,  "Perbandingan  Metode  Perhitungan  Jarak  pada  Nilai  Centroid  dan Pengelompokan Data Menggunakan K-Means Clustering," Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), Volume 4, Nomor 3, 2023, Hal: 503−509, DOI 10.30865/json.v4i3.6021.
[5]    I. Verawati and R. A. A. Aunurrohim, "Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan KNN dengan GLCM dan Canny Edge  Detection,"  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma  (MIB),  Vol.  8,  No.  1,  Hal.  517-527,  Januari  2024, https://doi.org/10.30865/mib.v8i1.6906.
[6]    E. D. Hartono and B. Hardiansyah, "Analisis Intensitas Cahaya Lampu Pijar dengan Menerapkan Metode Gray Level Co-occurence Matrik" Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), Vol. 4, No. 2, Hal. 407−412, Desember 2022, https://doi.org/10.30865/json.v4i2.5366.
[7]    P.  N.  Andono  and  E.  H.  Rachmawanto,  "Evaluasi  Ekstraksi  Fitur  GLCM  dan  LBP  Menggunakan  Multikernel  SVM untuk  Klasifikasi  Batik,"  JURNAL  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi)  Vol.5,  No.1,  Hal.  1-9,  2020, DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2615.
[8]   H. Gustiawidi, B. Hidayat, and S. Darana, "Identifikasi Kualitas Kesegaran Susu Sapi Melalui Pengolahan Citra Digital Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  dan  Local  Binary  Pattern  dengan  Klasifikasi  K-Nearst Neighbor," e-Proceeding of Engineering, Vol.5, No.3, Hal. 4843 - 4850, Desember 2018, https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/7834.
[9]   Azwar, "Integrasi Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern dan Gray-Level Cooccurence Metrix untuk Pengenalan Ekspresi Mulut Pembelajar," Jurnal ILKOM, Vol. 9, No. 1, Hal. 17-24, 2017, https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i1.105.17-24.
[10]   S. H. Khaleefah, S. A. Mostafa, A. Mustapha, and M. F. Nasrudin, "Review of Local Binary Pattern Operators in Image Feature Extraction," Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 19, No. 1, Hal. 23-31, July 2020, http://doi.org/10.11591/ijeecs.v19.i1.pp23-31.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 933-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5770
[11]   S. Parveen, N. Naeem, and J. Devi, 2017, Review on Local Binary Pattern (LBP) Texture Descriptor and Its Variants, International  Journal  of  Advanced  Research  (IJAR),  Vol.  5  ,  Issue  5,  Hal.  708-717,  May  2017. http://dx.doi.org/10.21474/IJAR01/4169.
[12]   M. F. Abdi, Kusrini, and M. P. Kurniawan, "Local Binary Pattern untuk Ektraksi Tekstur Gambar Wajah Menggunakan Masker  dan  Tanpa  Masker,"  Jurnal  Technologia,  Vol.  13,  No.  2,  Hal.  108-114,  April  2022.  https://ojs.uniska- bjm.ac.id/index.php/JIT/article/view/6275.
[13]   N.  M.  Y.  D.  Rahayu,  M.  W.  A.  Kesiman,  and  I.  G.  A.  Gunadi,  "Identifikasi  Jenis  Kayu  Berdasarkan  Fitur  Tekstur Menggunakan  Local  Binary  Pattern  (LBP)  Dengan  Metode  Learning  Vector  Quantization  (LVQ),"  Jurnal  Janapati, Volume 10, Nomor 3, Hal. 157-166, Desember 2021. https://doi.org/10.23887/janapati.v10i3.40804.
[14]   F. Y. R. Dunggio, Y. A. Mustofa, and A. Bode, "Penerapan Metode Local Binary Pattern untuk Pengenalan Jenis Daun Tanaman  Obat  Tradisional  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,"  Jurnal    cosPhi,  Vol.  3  No.  1,  Hal.  26-30, 2019. https://www.cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/view/85.
[15]   S.  R.  Hidiya  and  M.  E.  Lasulika,  "Fitur  Ekstraksi  LBP  Untuk  Mengidentifikasi  Kematangan  Tomat  Sayur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor," Jurnal cosPhi, Vol. 3, No. 1, Hal. 37-41, 2019. https://cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/view/86.
[16]   A.  H.  Lutfiannisa,  Maimunah,  and  P.  Sukmasetya,  "Clustering  Data  Pasien  Berdasarkan  Usia  di  Puskesmas Menerapkan Metode K-Means," Journal of Information System Research (JOSH), Vol. 5, No. 2, Hal. 639−647, Januari 2024, https://doi.org/10.47065/josh.v5i2.4755.
[17]   G. Sonia and R. A. Putri, "Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Data Kelayakan Penerima Bantuan  Renovasi  Rumah,"  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  Vol. 5,  No.  2,  Hal. 442−455, September 2023, https://doi.org/10.47065/bits.v5i2.4298.
[18]   A. Nursia, W. Ramdhan, and W. M. Kifti, "Analisis Kelayakan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode K– Means,"  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  Vol.  3,  No.  4,  Hal.  574−583,  Maret  2022, https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1399.
[19]   Syaifuddin,  Ramlah,  I.  Hakim,  Y.  Berliana,  and  Nurhayati,  "Pemetaan  Produksi  Tanaman  Tomat  di  Indonesia Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,"  Journal  of  Computer  System  and  Informatics (JoSYC), Vol. 3, No. 4, Hal. 222−228, August 2022, https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2206.
[20]   A.  Maulana,  A.  Nazir,  R.  M.  Candra,  S.  Sanjaya,  and  F.  Syafria,  "Clustering  Vaksinasi  Penyakit  Mulut  dan  Kuku Menggunakan  Algoritma  K-Means,"  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  Vol  4,  No.  3,  Hal.  894−902, April 2023, DOI 10.47065/josh.v4i3.3363.
[21]   F.  Rahmadayanti,  I.  Anggraini,  and  T.  Susanti,  "Pengklasterisasian  Data  Penyakit  Hipertensi  dengan  Menggunakan Metode  K-Means,"  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  Vol.  4,  No.  2,  Hal.  737−741,  Januari  2023, https://doi.org/10.47065/josh.v4i2.2905.
[22]   A. F. Khairani, A. Nazir, T. Darmizal, Y. Vitriani,  and Yusra, "Klasterisasi Peserta BPJS Berdasarkan Rekam Medis Menggunakan  Algoritma  K-Means",  Journal  of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC),  Vol.  4,  No.  3,  Hal. 625−631, Mei 2023, https://doi.org/10.47065/josyc.v4i3.3442.
[23]   Mayadi,  S.  Setiawati,  and  W. Priatna,  "Pengelompokan  Hasil  Survei  MBKM  Menggunakan  K-Mean  dan  K-Medoids Clustering,"  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma  (MIB),  Vol.  7,  No.  1,  Hal.426-435,  Januari  2023, https://doi.org/10.30865/mib.v7i1.5003.
[24]   A.  Rahmadhani,  "Pendekatan  Clustering  untuk  Menganalisis  Efisiensi  dan  Kinerja  Mahasiswa  Berdasarkan  Data Menerapkan Metode K-Means," Jurnal Media Informatika Budidarma (MIB), Vol. 6, No. 4, Hal. 2461-2468, Oktober 2022, https://doi.org/10.30865/mib.v6i4.4922.
[25]   I.  D.  Setiawan  and  A.  Triayudi,  "Penerapan  Algoritma  Clustering  K-Means  Data  Mining  dalam  Pengelompokan Mahasiswa Penerima Beasiswa," Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), Vol. 5, No.  2, Hal. 430-441, February 2024, https://doi.org/10.47065/josyc.v5i2.4971.
[26]   H.  Nopriandi  and  F.  Haswan,  "Analisis  Klasterisasi  Mahasiswa  Baru  dalam  Memilih  Program  Studi  dengan Menggunakan  Algoritma  K-Means,"  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  Vol.  3,  No.  4,  Hal.  666−671, Juli 2022, https://doi.org/10.47065/josh.v3i4.1986.
[27]   D. Huang, C. Shan, M. Ardabilian, Y. Wang, and L. Chen, "Local Binary Patterns and Its Application to Facial Image Analysis: A Survey," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part C: Applications And Reviews, Vol. 41, No. 6, Hal 765-781, November 2011, https://doi.org/10.1109/TSMCC.2011.2118750.
[28]   J.  Lizé,  V.  Débordès,  H.  Lu,  K.  Kpalma,  and  J.  Ronsin,  "Local  binary  pattern  and  its  variants:  application  to  face analysis,"  In:  A.  El  Moussati,K.  Kpalma,  M.  G.  Belkasmi,  M.  Saber,  and  S.  Guégan  (eds),  Advances  in  Smart Technologies  Applications  and  Case  Studies,  SmartICT  2019,  Lecture  Notes  in  Electrical  Engineering,  vol  684, Springer, 2020, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-53187-4_11.
[29]   J. Chaki and N. Dey, "Texture Feature Extraction Techniques for Image Recognition," Springer, 2020.