PENERAPAN METODE GLCM (GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX) PADA CITRA WAJAH PENGGUNA NARKOBA - Wisnu Priyatna, Bastian (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2018)
Pada umumnya ciri-ciri fisik pengguna narkoba beragam, namun karakteristik pada wajah yang paling terlihat jelas pada pengguna narkoba . Pada dasarnya wajah orang yang sehat atau tidak menggunakan narkoba tampak lebih segar dan tidak turun atau sayu, sedangkan orang yang menggunakan narkoba tampak lebih turun atau sayu, dan pada bagian kantung mata terlihat menggembung dan hitam. Selain itu pada wajah pengguna narkoba terdapat bintik hitam seperti bekas luka. Sedangkan pada mata tepatnya pada pupil akan rentan terhadap cahaya, dan perbesaran pupil tidak sama dengan orang yang tidak menggunakan narkoba. Dalam system biometrika, ciri tersebut merupakan salah satu contoh didalamnya. Sehingga dapat dilakukan penelitian untuk mengekstraksi citra wajah tersebut. Dalam penelitian ini mengembangkan metode terbaru untuk menganalisis ciri fisik pengguna narkoba melalui data citra wajah pengguna narkoba. Hasil dari analisis diharapkan dapat menjadi alat identifikasi tambahan yang memperkuat seseorang terindikasi menggunakan narkoba. Penelitian ini di implementasikan pada perangkat mobile dengan software pendukung matlab sebagai pemrosesan citra digital nya. Metode yang digunakan dalam menganalisis citra wajah pengguna narkoba dalam penelitian ini adalah metode Gray Level Co-occurence Matrices (GLCM). Pada penelitian ini para meter yang dianalisisis adalah contrast, correlation, energy, homogeneity. Dari empat parameter tersebut akan di terapkan pada citra wajah pengguna narkoba, untuk dicari nilai dari masing - masing parameter. Hasi dari penelitian ini, nilai dari empat parameter tersebut berbeda pada setiap sudutnya. Untuk melakukan membedakan citra wajah pengguna narkoba atau sehat diperlukan metode klasifikasi untuk melakukan penelitian lebih lanjut.