DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA

## DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA
Salman Suleman 1) , Roys Pakaya 2)
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo Email: salman@poligon.ac.id 1)

## ABSTRAK
Ikan  merupakan  salah  satu  sumber  protein  bagi  tubuh  dan  memiliki  kandungan  gizi  yang  sangat bermanfaat  bagi  kesehatan.  Selain  protein  yang  tinggi,  ikan juga  mengandung  asam  lemak  omega  3  yang dibutuhkan  untuk  pertumbuhan  otak,  serta  kalsium,  vitamin  D,  dan  fosfor  yang  dibutuhkan  anak  untuk pertumbuhan  tulang.  Menurut  data  dari  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan,  penduduk  \ndonesia  di  wilayah bagian  timur  tergolong  tinggi  dalam  hal  mengkonsumsi  ikan,  terutama  penduduk  di  Gorontalo  konsumsi  ikan sebanyak 40 kg per kapita per tahun, berbeda dengan penduduk yang ada di pulau Jawa, Sumatera dan Kalimantan yang hanya mengkonsumsi ikan antara 32-43 per kapita per tahun (DKPP, 2013). Sehingga ikan yang sudah tidak layak  konsumsi,  diolah  dengan  mencampur  bahan-bahan  yang  sangat  berbahaya  agar  awet  dan  tampilannya tampak segar. Zat kimia yang paling sering digunakan adalah formalin, boraks dan pewarna tekstil. Jika zat kimia ini masuk dalam tubuh, dampak negatif yang bisa terjadi adalah dapat memicu aneka  kanker, kelainan genetik, cacat bawaan ketika lahir, keracunan, kelemahan saraf.
Dalam mengetahui bahan kimia pada ikan, khusunya pada daging ikan konsumsi dapat diamati secara langsung, dimulai dengan tahapan pembedahan pada ikan. Ikan akan dibedah  menjadi dua bagian daging yaitu daging sisi kiri dan kanan. Namun untuk mengetahui bahan kimia pada ikan dengan menggunakan cara ini sering terjadi banyak kesalahan. Tahapan deteksi bahan kimia pada daging ikan konsumsi terdiri dari tiga permasalahan utama  yaitu  pengambilan  gambar  daging  ikan,  ekstraksi  fitur  pada  tekstur  dan  warna  daging  ikan  serta  proses klasifikasi. Pada tahap pengambilan gambar masih dilakukan dengan secara manual yaitu dengan meletakkan ikan yang sudah dibedah pada wadah kemudian diambil gambarnya dengan menggunakan kamera smartphone atau kamera lainnya.
Pada  tahapan  ekstraksi  tekstur  penulis  menggunakan  metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) selanjutnya pada tahapan ekstraksi warna menggunakan metode ruang warna Red, Green, Blue (RGB) . Pada proses klasifikasi menggunakan metode Neural Network (NN)
Kata kunci: deteksi, kimia, daging, konsumsi

## ABSTRACT
Fish is one source of protein for the body and has a nutritional content that is very beneficial for health. In addition to being high in protein, fish also contain omega-3 fatty acids needed for brain growth, as well as calcium, vitamin D, and phosphorus that children need for bone growth. According to data from the Ministry of Maritime Affairs and Fisheries, the population of Indonesia in the eastern part of the region is classified as high in terms of fish consumption, especially residents in Gorontalo whose fish consumption is as much as 40 kg per capita per year, in contrast to populations in Java, Sumatra and Kalimantan which only consume fish between 32-43 per capita per year. The high demand for fish is the target of rogue traders to cheat. Fish that are no longer fit  for  consumption,  are  damaged  and  even  have  wavy  are  processed  by  mixing  ingredients  that  are  very dangerous so that they last longer and look fresh. The most commonly used chemicals are formalin, borax and textile dyes. If these chemicals enter the body, the negative impact  that can occur is that it can trigger various cancers, genetic disorders, congenital defects at birth, poisoning, nerve weakness.
In knowing the chemicals in fish, especially fish consumption can be observed directly, starting with the stages of surgery on fish. The fish will be dissected into two pieces of meat namely left and right side meat. But to find out the chemicals in fish using this method often many errors occur. The stages of chemical detection in fish consist  of  three  main  problems  namely  image  capture,  feature  extraction  and  classification.  At  the  stage  of shooting  is  still  done  manually,  namely  by  putting  the  fish  that  has  been  dissected  in  a  container  then  taken pictures using a smartphone camera or other camera.
At the texture extraction stage the author uses the next GLCM method at the color extraction stage using the RGB method. In the classification process using the Neural Network method. As for the target outputs in this study  are  accredited  national  journals  and  the  Technological  Readiness  Level  (TKT)  scale  1. Keywords: detection, chemistry, meat, consumption
73 DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE
NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA

## 1. Latar Belakang
Indonesia merupakan negera maritim terbesar di  dunia.  Sebagian  besar  wilayah  Indonesia merupakan  kawasan  perairan.  Kondisi  ini  sangat memungkinkan tumbuh dan berkembangnya beragam  jenis  biota  air  laut  maupun  air  tawar.  Ikan merupakan salah satu biota air yang banyak terdapat di  perairan  indonesia.  Diperkirakan  sekitar  8500 spesies  ikan  yang  hidup  di  wilayah  perairan Indonesia  (Australia  Museum)  atau  merupakan  45 persen  dari  jumlah  spesies  yang  ada  di  dunia. Sebanyak  1300  spesies  dari  jumlah  tersebut menempati  perairan  air  tawar  (Kottelat  &  Whitten, 1996).
Sektor  perikanan  dan  kelautan  merupakan ujung  tombak  pembangunan  perekonomian  di Gorontalo.  Gorontalo  memiliki  hasil  perikanan  dan kelautan yang sangat melimpah. Dalam kurun waktu tahun  2011-2017,  produksi  perikanan  di  Gorontalo mengalami  kenaikan  sebesar  8,38  persen  tiap tahunnya dengan rata-rata kenaikan produksi sebesar 92.494  ton.  Budidaya  perikanan  darat  merupakan penghasil ikan terbesar dengan produksi 115.477,39 ton,  atau  sebesar  54,36  persen  dari  keseluruhan produksi  sebesar  212.427,50  ton,  sedangkan  hasl perikanan  laut  mencapai  95.991  ton  atau  sebesar 45,64 persen (DKP, 2013).
Dalam  mengetahui  bahan  kimia  pada  ikan, khusunya pada daging ikan  konsumsi dapat diamati secara langsung, dimulai dengan tahapan pembedahan  pada  ikan.  Ikan  akan  dibedah  menjadi dua  bagian  daging  yaitu  daging  sisi  kiri  dan  kanan. Namun  untuk  mengetahui  bahan  kimia  pada  ikan dengan  menggunakan  cara  ini  sering  terjadi  banyak kesalahan.
Penelitian  mengenai  klasifikasi  daging dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  tekstur  sudah pernah  dilakukan  pada  penelitian  yang  berjudul “ Recognition Kualitas  Daging  Ikan  Tuna  dengan Metode Learning  Vektor  Quantization  (LVQ) Berdasarkan    Fitur  Ekstraksi  Tekstur  dan  Warna” (Pakaya  R  dan  Suleman  S,  2018).  Pada  penelitian tersebut  didapatkan  akurasi  tertinggi  yaitu  88.66  % dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  tekstur  dan menggunakan  metode  klasifikasi Learning  Vektor Quantization (LVQ) .
Pada  sektor  pertanian  ekstraksi  ciri berdasarkan  warna  dan  tekstur  digunakan  untuk klasifikasi  juga  telah  dilakukan  oleh  Huang menggunakan Gray  Level  Co-occurance  Matrix untuk  ekstraksi  ciri  tekstur  dan  nilai mean  RGB sebagai  ciri  warna  pada  bibit  Phalaenopsis  yang terinfeksi dengan hasil 89.6% (K.Y. Huang,,2007)
Berdasarkan referensi penelitian yang telah disebutkan  di  atas  bahwa  penggunaan  metode gray level  co-occurance  matix  (GLCM) untuk  ekstraksi ciri  tekstur  dan  nilai mean RGB  serta  Learning Vektor  Quantization  (LVQ) sebagai  klasifikasi menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Pada
penelitian ini penulis menggunakan metode klasifikasi  lain  yaitu Neural  Network  (NN) dengan menggunakan metode gray level co-occurance matix (GLCM) untuk ekstraksi fitur dan mean RGB sebagai ekstraksi warna.
Ruang  warna RGB biasa  diterapkan  pada monitor  CRT  dan  kebanyakan  system  grafika computer.  Ruang  warna  ini  menggunakan  tiga komponen dasa yaitu merah (R), hijau (G), dab biru (B).  Setiap  piksel  dibentuk  oleh  ketiga  komponen tersebut. RGB biasa  digunakan  karena  kemudahan dalam  perancangan hardware, tetapi  tidak  ideal untuk  beberapa  aplikasi.  Mengingat  warna  merah, hijau, dan biru sesungguhnya berkolerasi erat, sangat sulit  untuk  beberapa  algoritma  pemrosesan  citra (crane, 1997).
Metode Gray  Level  Co-occurance  Matix (GLCM) menggunakan perhitungan tekstur pada orde kedua.  Pengukuran  tekstur  pada  orde  pertama menggunakan  perhitungan  static  didasarkan  pada nilai piksel citra asli semata, seperti varians, dan tidak memperhatikan  hubungan  ketetangan  piksel.  Pada orde kedua, hubungan antarpasangan dua piksel citra asli diperhitungkan (Hall-Beyer, 2007).
Klasifikasi daging ikan konsumsi dilakukan dengan memanfaatkan metode Neural Network (NN). Proses  pengolahan  nila  berdasarkan  nilai  asli ekstraksi  ciri  kemudian  di  klasifikasi  sehingga mendapatkan hasil.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Lokasi Penelitian

## Gambar 1. Tempat pelelangan ikan Gorontalo
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  Tempat Pelelangan Ikan Kota Gorontalo (TPI) yang menjadi pusat  penjualan  ikan  yang  berada  di  wilayah  kota Gorontalo.
DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA

## 2.2. Rancangan Tahapan Penelitian
Gambar 2. Rancangan Penelitian
2.2.1 Tahapan  dalam  pemilihan  dan  pembelahan ikan konsumsi yaitu:
Gambar 3. Pemilihan ikan konsumsi
Gambar 4. Pembelahan ikan konsumsi

## Gambar 5. Daging hasil pembelahan ikan
Kegiatan  ini  diawali  dengan  pemilihan daging  ikan  konsumsi,  lalu  potong  kepala  ikan konsumsi. Posisikan  pisau  di  belakang  sirip  dada ikan, potong diagonal kebawah, lakukan di kedua sisi
ikan.  Filet  tubuh  ikan  kemudian  potong  menjadi beberapa  bagian  daging  ikan.  Langkah  terakhir bersihkan daging ikan konsumsi dengan air bersih.
2.2.2 Pengambilan gambar daging ikan konsumsi Jenis  ikan  yang  akan  di  jadikan  objek peneltian  yaitu  ikan yellowfin  tuna .  Penelitian  ini menggunakan gambar daging ikan konsumsi dengan jumlah  100  gambar  daging  ikan  konsumsi. Selanjutnya  100  gambar  daging  ikan  konsumsi tersebut dibagi menjadi dua bagian yaitu 50 gambar daging  ikan  konsumsi  untuk  klasifikasi  daging  ikan konsumsi  yang  masih  original  (asli)  dan  50  gambar daging  ikan  konsumsi  untuk  klasifikasi  daging  ikan yang  sudah  di  campur  dengan  bahan  kimia.  30 gambar daging  ikan  konsumsi  dari  masing-masing klasifikasi  digunakan  sebagai  data  latih  dan  20 gambar daging  ikan  konsumsi  dari  masing-masing klasifikasi digunakan sebagai data uji.
Gambar 6. Pengambilan gambar

## Gambar 7. Hasil pengambilan gambar
Proses  pengambilan  gambar  di  luar  rungan dilakukan  pada  pagi  hari  dari  pukul  09.00  –  10.00 Wita  saat  cuaca  matahari  cerah  sedangkan pengambilan  gambar  di  malam  hari  atau  di  dalam ruangan  sebaiknya  menggunakan  bantuan tubular lamp (TL), karena cahaya dari lampu TL tidak akan mengubah tampilan ikan dari segi tekstur dan warna. Gambar daging ikan diambil harus pada jarak antara 15  cm  dan  20  cm  dengan  sudut  kemiringan  130 0 dengan  syarat  tidak  boleh  menggunakan  bantuan cahaya (blitz) .  Pengambilan  Hasil  pengambilan gambar berupa gambar warna (RGB) dengan resolusi 100 x 100 pixel citra asli . Gambar 7 merupakan hasil pengambilan gambar yang baik dan benar.
75
DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA
2.2.3 Preprocessing Cropping merupakan
proses untuk menghilangkan  bagian-bagian  yang  dianggap  tidak penting pada gambar. Keuntungan cropping:
- Data lebih siap diolah
- Data  sesuai  dengan  kebutuhan,  misalnya  pada proses binerisasi dan bipolarisasi
- Fitur data lebih jelas
- Menghilangkan noise Kerugian cropping:
- Perlu  tambahan  waktu  komputasi  sehingga pengolahan data secara keseluruhan lebih lama
- Algoritma cropping kadang-kadang menghilangkan informasi dari gambar.
Persamaan  yang  digunakan  pada  tahapan cropping adalah sebagai berikut: w’=xR-xL h’=yB-yT dimana:
w’ = ukuran width (lebar) citra yang baru
h’ = ukuran height (tinggi) citra yang baru
(xL,yT)  =  koordinat  titik  pojok  kiri  atas  citra  yang di cropping
Citra asli Hasil cropping
Gambar 8. Hasil cropping

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Feature ektraksi teksture dengan GLCM Pada tahap ini di lakukan Ekstraksi ciri berbasis analisis  tekstur.  Metode  GLCM  menghasilkan  5
(lima) ekstraksi ciri dari suatu citra digital tiap sudut ketetangaan pikselnya antara lain:
1. Angular  Second  Moment  (ASM) merupakan ukuran hegemonitas citra
2. Kontras  merupakan  ukuran  keberadaan  haras keabuan dalam citra
3. Inverse  Different  Moment  (IDM) digunakan untuk mengukur hegemonitas
4. Entropi  adalah  ukuran  ketidakteraturan  aras keabuan dalam citra
5. Korelasi  adalah  ukuran  ketergantungan  linier antar nilai aras keabuan dalam citra.
Tabel 2.1 Formula Extraksi ciri N o Feature Formula 1. Contras ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 (𝑖 − 𝑗) 2 𝐶(𝑖, 𝑗) 2. Energi ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 𝐶 2 (𝑖, 𝑗) 3. Entropy ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 C(𝑖, 𝑗)log⁡(C(𝑖, 𝑗) 4. Homogen itas ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 𝐶(𝑖,𝑗) 1+|𝑖+𝑗|
Sumber : (Lee & Choi 2010)
Untuk sudut yang dibentuk dari nilai piksel citra menggunakan GLCM adalah 0 0 , 45 0 , 90 0 , 135 0
(Eleyan & Demirel 2011),
Gambar 9.  Alur dari GLCM
Untuk  kepentingan  ilustrasi,  ketetangaan piksel  dapat  dipilih  ke  arah  kanan.  Salah  satu  cara
DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA
untuk mempresentasikan hubungan ini yaitu berupa (1,0),  yang  menyatakan  hubungan  dua  piksel  yang sejajar  horizontal  dengan  piksel  yang  bernilai  1 diikuti  dengan  piksel  bernilai  0,  berdasarkan komposisi  tersebut,  jumlah  kelompok  piksel  yang memenuhi  hubungan  tersebut  dihitung.  Hal  ini diilustrasikan di Gambar 10.
(a) Citra Asli             (b) Jumlah Pasangan Piksel

## Gambar 10. Penentuan awal matriks GLCM berbasis
pasangan dua piksel
Matriks  di  gambar  9(b)  dinamakan matrix framework. Matriks ini perlu diolah menjadi matriks simetris  dengan  cara  menambahkan  dengan  hasill transposnya,  sebagaimana  diperlihatkan  di  Gambar 11.
Gambar 11. Contoh pembentukan matriks GLCM yang

## simetris
Tabel di bawah ini memperlihatkan contoh hasil ekstraksi fitur menggunakan metode GLCM pada daging ikan konsumsi dengan bantuan aplikasi Matlab sebagai tool dalam pengolahan data.
Tabel 3.1 Hasil ekstraksi teksture menggunakan GLCM
Dari table di atas dapat di lihat bahwa daging yang mengandung bahan kimia nilai ciri entropi lebih besar  dibandingkan  dengan  daging  yang  tidak mengandung  bahan  kimia.  Hal  ini  memberikan informasi  bahwa  semakin  besar  nilai  entropi  maka tekstur daging semakin tidak beraturan.

## 3.2 Feature ektraksi warna dengan RGB
Ruang  warna  RGB  biasa  diterapkan  pada monitor  CRT  dan  kebanyakan  sistem  grafika komputer. Ruang warna ini terdiri dariruang  merah (R),  hijau  (G),  dan  biru  (B).  Setiap  piksel  dibentuk oleh  ketiga  komponen  tersebut.  Fitur  warna  dapat diperoleh melalui perhitungan statistis seperti rerata, deviasi standar, skewness , dan kurtosis . Perhitungan dikenakan pada setiap komponen R, G. dan B.
Gambar 12.  Alur warna RGB
Rerata memberikan nilai mengenai distribusi dan dengan persamaan rumus:
 = = = M i N j ij P MN 1 1 1 
(2.7)
Varians menyatakan  luas  penyebaran distribusi. Adapun persamaan yang digunakan adalah
DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA
 = = − = M i N j ij P MN 1 1 2 ) ( 1   (2.8)
Skewness atau  kecondongan  merupakan ukuran ketidaksimetrisan. Skewness dihitung dengan persamaan seperti berikut:
3 1 1 3 ) (    MN P M i N j ij  = = − =
(2.9) Kurtosis  adalah  nilai  yang  menyatakan penyebaran  data  bersifat  meruncing.  Persamaya seperti berikut:
3 ) ( 4 1 1 4 − − =  = =    MN P M i N j ij (3.0) Tabel 3.2 Hasil ekstraksi warna menggunakan RGB
Dari table di atas dapat di lihat bahwa daging yang  mengandung  bahan  kimia    mempunyai  selisih nilai yang besar antara ciri rerata R, rerata G, rerata B.  Sedangkan  pada  daging  yang  tidak  mengandung bahan kimia memiliki selisih nilai kecil pada masing- masing  ciri  rerata  R,  rerata  G,  rerata.  Hal  ini memberikan  informasi  bahwa  daging  yang  tidak mengandung bahan kimia mempunyai distribusi atau penyebaran warna yang merata pada semua ciri.
3.3 Hasil Klasifikasi Neural Network
Neural network merupakan salah satu bagian yang berbasis competitive learning atau winner take all , di mana dari nilai keluaran yang diberikan neuron dalam  suatu  layer  keluaran  hanyalah neuron yang mempunyai  nilai  terkecil  saja  atau  disebut  juga neuron penenang yang diperhatikan.
Gambar 2.5 Arsitektur Neural Network dengan 24 vektor

## input dan 2 vektor bobot
Penelitian  ini  menggunakan  citra  daging ikan konsumsi dengan jumlah 100 citra  daging ikan komsumsi  yang  semuanya  diambil  langsung  dari tempat  pelelangan  ikan  (TPI)  di  Gorontalo.
Selanjutnya 100 citra daging ikan konsumsi tersebut dibagi menjadi dua bagian yaitu 50 citra daging ikan konsumsi  untuk  klasifikasi  daging  yang  tidak mengandung  bahan  kimia  dan  50  citra  daging  ikan konsumsi untuk klasifikasi daging yang mengandung bahan  kimia.  Kemudian  30  citra  daging  ikan konsumsi  dari  masing-masing  klasifikasi  digunakan sebagai data latih dan 20 citra daging ikan konsumsi dari  masing-masing  klasifikasi  digunakan  sebagai data uji.
Hasil pengujian akan disajikan pada table di bawah ini.
3.4 Hasil klasifikasi Neural Network
Dari  hasil  testing  diperoleh  variasi  terbaik deteksi  bahan  kimia  pada  daging  ikan  konsumsi dengan metode Neural Network sebesar 97,5%. Hasil pengujian akan disajikan pada table 3.3.
Tabel 3.3 Hasil pengujian dengan NN
Keterangan :
0= Tidak mengandung bahan kimia 1 = Mengandung bahan kimia
78
DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA

## 3.5 Hasil citra latih 60
Tabel 3.4. Confusion matrix citra latih
Keterangan : 0 = Tidak mengandung bahan kimia
1 = Mengandung bahan kimia
Pada confusion matrix untuk citra latih di atas:
1. Actual berjumlah  30  yang  tidak  mengandung bahan kimia, sistem mengklasifikasi ada 30 citra yang  diklasifikasikan  tidak  mengandung  bahan kimia.
2. Actual berjumlah  30  yang  mengandung  bahan kimia, sistem mengklasifikasi ada 30 citra yang diklasifikasikan mengandung bahan kimia.
Dari tabel confusion matrix di atas dapat dihitung Accuracy:
3.6 Hasil citra uji 40 Tabel 3.5. Confusion matrix citra uji
Keterangan : 0 = Tidak mengandung bahan kimia 1 = Mengandung bahan kimia
Pada confusion matrix untuk citra latih di atas:
1. Actual berjumlah  20  yang  tidak  mengandung bahan kimia, sistem mengklasifikasi ada 19 citra yang  diklasifikasikan  tidak  mengandung  bahan kimia dan 1 citra yang mengandung bahan kimia
2. Actual berjumlah  20  yang  mengandung  bahan kimia, sistem mengklasifikasi ada 20 citra yang diklasifikasikan mengandung bahan kimia.
Dari tabel confusion matrix di atas dapat dihitung Accuracy:

## 4. Kesimpulan dan Saran
Dengan melakukan penelitian terhadap Deteksi  Bahan  Kimia  Pada  Daging  Ikan  Konsumsi Menggunakan Metode Neural Network Berdasarkan Analisis Tekstur Dan Warna dapat disimpulkan:
1. Metode Neural  Network sangat  baik  untuk deteksi bahan kimia daging ikan konsumsi karena metode Neural  Network mampu  melakukan perhitungan secara parallel sehingga proses lebih singkat dan akurat.
2. Hasil  Deteksi  Bahan  Kimia  Pada  Daging  Ikan Konsumsi Menggunakan Metode Neural Network Berdasarkan  Analisis  Tekstur  Dan
Warna  sebanyak  60  citra  latih  dan  40  citra  uji, diperoleh akurasi 97,5 %.
Saran dari penelitian, Deteksi Bahan Kimia Pada
Daging  Ikan  Konsumsi  Menggunakan  Metode
Neural Network Berdasarkan  Analisis Tekstur Dan Warna:
1. Proses  pemilihan  ikan  sebagai  sampel  daging konsumsi  dibuat  sedetail  mungkin,  agar  supaya hasil klasifikasi lebih baik 2. Untuk keberlanjutan penelitian dapat menggunakan metode supervices yang lain, untuk mendapat tingkat akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  Gorontalo, 2013 Tuceryan dan Jain, “Texture Analysis. On Handbook of  Pattern  Recognition  and  Computer Viision” 1998
Kadir  A  dan  Susanto  A,  “Teori  dan  Aplikasi Pengolahan Citra” 2012
Kottelat  &  Whitten,  “Freshwater  fishes  of  Western Indonesia  and  Sulawesi:  additions  and corrections” 1996
Kulkarni,  A.  D., “Artificial  Neural  Networks  for Image Understanding” 1994 Gonzalez  dan  Woods, “Digital  Image  Processing”
79
DETEKSI BAHAN KIMIA PADA DAGING IKAN KONSUMSI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR DAN WARNA
Martinez  dan  Martinez, “Computational  Statistics Handbook With MATLAB” 2002 Pakaya R dan Suleman S, “ Recognition Kualitas Daging Ikan Tuna Dengan Metode Learning Vector Quantization (Lvq) Berdasarkan Fitur Ekstraksi Tekstur Dan Warna” 2018 Xie dkk, “ Quantitatively linking collagen alteration and epithelial tumor progression by second harmonic generation microscopy ” 2010