Contrast Energy Homogeneity Mean Variance Standard Deviation Skewness

20 informasi dari ekstraksi. Adapun kesepuluh informasi yang diambil dari ekstraksi gambar adalah sebagai berikut Pradeep,2012:

1. Contrast

Contrast adalah perbedaan intensitas diantara pixel yang terang dan gelap. Rumus yang digunakan untuk mencari contrast adalah sebagai berikut: ∑ | | …………………………………. 11 Dimana merupakan pixel pada Sharma, 2013. 2. Correlation Correlation adalah ukuran tingkat abu-abu linear antara pixel pada posisi tertentu dengan pixel yang lain. Rumus untuk correlation dari suatu gambar adalah sebagai berikut: ∑ ∑ ……………………………… 12 Siew, dkk,1998

3. Energy

Energy merupakan nilai yang digunakan untuk menunjukkan pixel-pexel suatu gambar homogen. Nilai dari energy bisa bernilai negatif jika minimal dan bernilai positif jika maksimal. Rumus untuk energy sebagai berikut: ∑ ∑ ……………………………… 13 Pradeep,2012

4. Homogeneity

Homogeneity merupakan tekstur gambar yang memiliki rentang antara sampai . Homogeneity dengan nilai memiliki tekstur tinggi 21 sedangkan homogeneity dengan nilai menunjukkan gambar tersebut tidak memiliki tekstur. Rumus umum homogeneity untuk ekstraksi gambar sebagai berikut: ∑ ∑ …………………………………… 14 Pradeep,2012

5. Mean

Mean atau rata-rata dari nilai-nilai pixel yang ada pada gambar. Rumus umum mean untuk ekstraksi gambar dapat dihitung sebagai berikut: ∑ ∑ ……………………… 15 Pradeep, 2012 Dimana adalah nilai pixel pada titik dari gambar dengan ukuran .

6. Variance

Variance merupakann ukuran statistik yang digunakan untuk mengetahui tingkat keragamaan suatu pixel dalam gambar. Nilai variance pada ekstraksi gambar dengan menghitung kuadrat jarak disekitar pusat pixel. Rumus variance sebagai berikut: ∑ ∑ …………………………………… 16 Pradeep,2012

7. Standard Deviation

Standar deviation adalah perhitungan dari akar rata-rata atau mean dari nilai pixel keabuan . Standar Deviation dapat dirumuskan sebagai berikut: 22 √ ∑ ∑ ……………… 17 Pradeep,2012

8. Skewness

Skewness adalah tingkat asimmetri dari distribusi pixel di sekitar mean. Skewness adalah nilai dari karakteristik distribusi ukuran. Rumus umum untuk menghitung skewness sebagai berikut: ∑ ∑ ……………………… 18 Pradeep, 2012 Dimana adalah nilai pixel pada titik , dan adalah rata- ratamean dan standar deviation.

9. Kurtosis