Abstrak —Ikan yang baik adalah ikan yang masih segar, sehingga disukai  oleh  konsumen.  Penanganan  dan  sanitasi  yang  baik sangat  diperlukan  untuk  tetap  menjaga  kesegaran  ikan,  makin lama  berada  di  udara  terbuka  maka  makin  menurun kesegarannya.  Pada  tugas  akhir  ini  akan  dicoba  untuk mengidentifikasi  tingkat  kesegaran  ikan  dengan  menggunakan metode  transformasi wavelet diskrit.  Ikan  sampel  yang  diuji terlebih  dahulu  akan  disegmentasi  untuk  mengambil  bagian insang  ikan  yang  akan  digunakan  untuk  mencari  parameter tingkat kesegaran ikan berdasarkan warna insang. Metode yang digunakan  untuk  segmentasi  sampel  adalah  metode K-Means Clustering. Pada  metode  segmentasi  ini,  citra  sampel  ikan  dibagi menjadi beberapa bagian ( cluster ) . Dari beberapa cluster tersebut akan  dipilih  bagian  yang  memuat  insang  ikan  yang  dijadikan obyek  pengamatan.    Setelah  didapatkan cluster yang  diinginkan citra sampel kemudian ditransformasikan menggunakan wavelet diskrit . Dari hasil transformasi tersebut akan diambil parameter yang  nantinnya  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk menentukan pembagian tingkat kesegaran ikan. Jenis ikan yang digunakan  penulis  sebagai  data  sampel  adalah  ikan  kembung. Dari  setiap  data  sampel  ini  akan  dilakukan  pengambil  gambar sebanyak  21  sampel  data training dan  9  sampel  data testing . Kemudian dari setiap gambar sampel tersebut akan diidentifikasi menjadi berdasarkan 3 tinkat parameter kesegaran yaitu:  ikan  segar,  ikan  tidak  segar,  dan  ikan  busuk.  Hasil  dari penelitian  ini,  program  berhasil  mengidentifikasi  5  sampel  ikan dengan kategori ikan ‘segar’ dan 4 sampel ikan dengan kategori ikan ‘tidak segar’.
Kata  Kunci — Ikan  Segar, K-Means  Clustering, Segmentasi, Transformasi Wavelet Diskrit .

## I. PENDAHULUAN
ONDISI  geografi  Indonesia  yang  merupakan  negara kepulauan  serta  diapit  oleh  dua  samudra  yaitu  samudra hindia  dan  samudra  pasifik  memungkinkan  Indonesia memiliki  keberagaman  ikan.  Selain  itu  keberagaman  ini membuat  kegiatan  ekspor  ikan  Indonesia  sangat  tinggi. Menteri  Perikanan  dan  Kelautan  Susi  Pudjiastuti  mengatakan pada  tahun  2015  produksi  perikanan  Indonesia  mencapai 23,99 juta ton.
Ikan  yang  baik  adalah  ikan  yang  masih  segar,  sehingga disukai  oleh  konsumen. .  Ikan  segar  adalah  ikan  yang  masih mempunyai  sifat  sama  seperti  ikan  hidup,  baik  rupa,  rasa, maupun  teksturnya. Ciri  ikan  segar  berdasarkan  SNI  01- 2729.1-2006 adalah
1. Pupil mata hitam  menonjol dengan kornea jernih
2. Warna insang merah tua tidak berlendir
3. Daging elastis jika ditekan serta padat
4. Lendir dipermukaan kulit jernih dan transparan
Untuk  ciri  ikan  yang  tidak  segar  berdasarkan  hasil pegamatan adalah sebagai berikut:
1. Pupil mata terlihat mulai keruh
2. Warna insang terlihat berubah kecoklatan
3. Daging terasa lembek
4. Mulai tercium bau tidak sedap
Sedangkan  ciri  ikan  yang  sudah  busuk  berdasarkan  hasil pengamatan antara lain:
1. Pupil mata terlihat sangat keruh
2. Warna isang berwarna coklat kehitaman
3. Daging sangat lembek dan mudah hancur.
4. Tercium bau yang sangat tidak sedap
Berdasarkan  ciri-ciri  ikan  segar  seperti  diatas,  kita  tahu bahwa  salah  satunya  dapat  dilihat  dari  warna  insang.  Ikan yang  segar  dapat  ditunjukkan  dengan  warna  insang  yang merah  tua,  ikan  yang  tidak  segar  ditunjukkan  dengan  warna insang kecoklatan, dan ikan yang busuk dengan warna insang yang  coklat  kehitaman.  Suatu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Kishore  Dutta,  M.,  Issac,  A.,  Minhas,  N.,  dan  Sarkar,  B. menggunakan  pengolahan  citra  untuk  mendeteksi  tingkat kesegaran  ikan.  Hal  ini  dilakukan  karena  menggunakan pengolahan citra tidak akan merusak sampel ketika melakukan pengamatan. Lainnya halnya jika pengamatan yang dilakukan menggunakan  bahan  kimia  atau  lain-lain  yang  nantinya  bisa merusak sampel.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kishore  Dutta  ini menggunakan  metode  transformasi  wavelet  diskrit  untuk mengetahui  tingkat  kesegaran  ikan  [1].  Transformasi  wavelet diskrit  merupakan  proses  dekomposisi  citra  pada  level dekomposisi  tertentu,  dimana  pada  setiap  level  dekomposisi dilakukan proses melewatkan sinyal frekuensi tinggi (highpass filter)  dan  frekuensi  rendah  (lowpass  filter).  Setelah  itu dilakukan  proses  subband,  dimana  mengambil  sample  dari setengah  keluaran  pada  masing-masing  filter  tersebut.  Selain itu, penelitian yang dilakukan Dong Jingwei , Wei Xiaowei,  Li  Huile , Li  Juyan  menggunakan  transformasi wavelet  untuk  pengolahan  citra  pada  sistem  radar  [2].  Ada juga  penelitian  oleh   Da-Zeng  Tian ;  Ming-Hu  Ha  yang menggunakan  metode  transformasi  wavelet  pada  sistem kesehatan  [3].  Dari  penelitian-penelitian  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  transformasi  wavelet  sangat  baik  untuk melakukan pendeteksian citra.

## II. DASAR TEORI

## A. Pengertian Citra Digital
Citra  digital adalah gambar  dua  dimensi  yang  bisa ditampilkan  pada  layar  komputer  sebagai  himpunan/  diskrit nilai  digital  yang  disebut pixel/  picture  elements .  Dalam

## Pengolahan Citra untuk Mengetahui Tingkat Kesegaran Ikan Menggunakan Metode Transformasi Wavelet Diskrit
Miftahur Danar Ramadhan dan Budi Setiyono Departemen Matematika, Fakultas MKSD, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : budi@matematika.its.ac.id
K
tinjauan  matematis,  citra  merup akan  fungsi  kontinu  dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi.
Citra  digital citra  digital  merupakan  fungsi  dua  dimensi yang  dapat  dinyatakan  dengan  fungsi f(x,y) ,  dimana x dan y merupakan  titik  koordinat  spasial.  Sedangkan  amplitudo  dari fungsi f pada  sembarang  koordinat  ( x , y )  merupakan  nilai intensitas  cahaya,  yang  merupakan  representasi  dari  warna cahaya yang ada pada citra analog.

## B. Segmentasi Citra
Segmentasi citra  merupakan  bagian dari proses pengolahan citra.  Proses  segmentasi  citra  ini  lebih  banyak  merupakan suatu  proses  pra  pengolahan  pada  sistem  pengenalan  objek dalam citra. Segmentasi citra ( image segmentation ) mempunyai arti membagi suatu citra menjadi wilayah-wilayah yang  homogen  berdasarkan  kriteria  keserupaan  yang  tertentu antara  tingkat  keabuan  suatu  piksel  dengan  tingkat  keabuan piksel  –  piksel  tetangganya,  kemudian  hasil  dari  proses segmentasi  ini  akan  digunakan  untuk  proses  tingkat  tinggi lebih  lanjut  yang  dapat  dilakukan  terhadap  suatu  citra, misalnya proses klasifikasi citra dan proses identifikasi objek.
Gonzalez dan Wintz  menyatakan bahwa  segmentasi adalah proses pembagian  sebuah citra kedalam sejumlah bagian atau obyek.  Segmentasi  merupakan  suatu  bagian  yang  sangat penting  dalam  analisis  citra  secara  otomatis,  sebab  pada prosedur ini obyek yang diinginkan akan disadap untuk proses selanjutnya,  misalnya:  pada  pengenalan  pola.  Algoritma segmentasi didasarkan pada 2 buah karakteristik  nilai derajad kecerahan  citra, yaitu:  discontinuity  dan  similarity.  Pada  item pertama,  citra  dipisahkan/dibagi  atas  dasar  perubahan  yang mencolok  dari  derajad  kecerahannya.Aplikasi  yang  umum adalah  untuk  deteksi  titik,  garis,  area,  dan  sisi  citra.Pada kategori  kedua, didasarkan atas thresholding, region growing, dan region spiltting and merging. Prinsip segmentasi citra bisa diterapkan untuk citra yang statis maupun dinamis.
C. Algoritma K-Means
Gambar 1. Algoritma K-Means.
K-means merupakan salah satu algoritma clustering .Tujuan algoritma  ini  yaitu  untuk  membagi  data  menjadi  beberapa kelompok.Pada  algoritma  ini,  komputer  mengelompokkan sendiri data-data yang menjadi masukannya tanpa mengetahui terlebih  dulu  target  kelasnya.Masukan  yang  diterima  adalah data  atau  objek  dan k buah  kelompok  ( cluster )  yang diinginkan.   Algoritma  ini  akan  mengelompokkan  data  atau objek ke dalam k buah kelompok tersebut. Pada setiap cluster terdapat titik pusat ( centroid ) yang
merepresentasikan cluster tersebut [4].

## D. Transformasi Wavelet Diskrit
Transformasi wavelet memiliki pengaruh yang besar dalam bidang analisis sinyal, khususnya dalam analisis dan kompresi citra.Pada umumnya, wavelet dimanfaatkan untuk mengeksploitasi kompresi citra.
Gambar 2. Contoh skema diagram transformasi wavelet diskrit.
Gambar 3. Contoh DWT level 3.
Transformasi wavelet merupakan perbaikan dari transformasi  Fourier.Pada  transformasi  Fourier  hanya  dapat menentukan frekuensi yang muncul pada suatu sinyal, namun tidak dapat menentukan kapan (dimana) frekuensi itu muncul.
Jika  sinyal,  fungsi  penskala,  dan  wavelet  adalah  diskrit, maka  persamaan  deret  wavelet  atau  sinyal  diskrit  disebut dengan  DWT( Discrete  Wavelet  Transform ).  DWT  atas  suatu runtun  memuat  dua  ekspansi  deret  ,  satu  untuk  approksimasi runtun  dan  lainnya  untuk  detil  runtun.  Definisi  formal  DWT atas suatu runtun N -titik 𝑥[𝑛], 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 diberikan oleh [5]
𝐷𝑊𝑇{𝑓(𝑡)} = 𝑊 𝜙 (𝑗 0 , 𝑘) + 𝑊 𝜓 (𝑗, 𝑘)
Dimana
𝑊 𝜙 (𝑗 0 , 𝑘) = 1 √𝑁 ∑ 𝑥[𝑛]𝜙 𝑗0,𝑘 [𝑛] 𝑁−1
𝑛=0
𝑊 𝜓 (𝑗, 𝑘) = 1 √𝑁 ∑ 𝑥[𝑛]𝜓 𝑗,𝑘 𝑁−1 𝑛=0 [𝑛]        𝑗 ≥ 𝑗 0
Runtun 𝑥[𝑛], 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 dapat dipulihkan dari koefisien-kkoefisien DWT 𝑊 𝜙 dan 𝑊 𝜓 , yang diberikan oleh
𝑥[𝑛] = 1 √𝑁 ∑ 𝑊 𝜙 (𝑗 0 , 𝑘)𝜙 𝑗0,𝑘 [𝑛] 𝑘 + 1 √𝑁 ∑ ∑ 𝑊 𝜓 (𝑗, 𝑘)𝜓 𝑗,𝑘 [𝑛] 𝑘 ∞

## 𝑗=𝑗0

## E. Wavelet Haar
Haar  adalah  wavelet  paling  tua  dan  paling  sederhana, diperkenalkan  oleh  Alfred  Haar  pada  tahun  1909.  Haar  telah menjadi sumber ide bagi munculnya keluarga Wavelet lainnya seperti  Daubechies  dan  lain  sebagainya.  Pada  transformasi Haar terdapat basis fungsi ℎ 𝑘 (𝑧) dimana mereka didefinisikan kontinu  selama  pada close interval 𝑧 ∈ [0,1] untuk 𝑘 = 0,1,2, … , 𝑁 − 1 ,  dimana 𝑁 = 2 𝑛 . Didefinisikan  integer 𝑘 adalah 𝑘 = 2 𝑝 + 𝑞 − 1 ,  dimana 0 ≤ 𝑝 ≤ 𝑛 − 1, 𝑞 = 0 atau 1untuk 𝑝 = 0 ,  dan 1 ≤ 𝑞 ≤ 2 𝑝 untuk 𝑝 ≠ 0 .  Sehingga  basis fungsi haar adalah
ℎ 0 (𝑧) = ℎ 00 (𝑧) = 1 √𝑁 ,        𝑧 ∈ [0,1]
Dan
ℎ 𝑘 (𝑧) = ℎ 𝑝𝑞 (𝑧) = 1 √𝑁 { 2 𝑝 2 ⁄ (𝑞 − 1) 2 𝑝 ⁄ ≤ 𝑧 < (𝑞 − 0.5) 2 𝑝 ⁄ −2 𝑝 2 ⁄ (𝑞 − 0.5) 2 𝑝 ⁄ ≤ 𝑧 < 𝑞 2 𝑝 ⁄
0        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛,
𝑧 ∈ [0,1]
Gambar 4. Diagram alur proses program.

## III. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

## A. Pengambilan Data
Data  masukan  yang  akan  diproses  nantinya  adalah  berupa image ikan  sebanyak  21  sampel  data training dan  9  sampel data testing yang diambil  mulai dari hari pertama hingga hari ke  tiga.  Untuk  data  keluaran  dari  sistem  ini  nantinya  adalah berupa  parameter  yang  akan  mempresentasikan  tingkat kesegaran ikan dari masing-masing sampel.

## B. Gambaran Sistem
Diagram alur proses program dapat dilihat pada Gambar 4.

## C. Proses Segmentasi

## a. Konversi RGB ke Lab
Proses  klustering  dilakukan  dengan  cara  mengkonversi ruang  warna  citra  yang  semula  RGB  menjadi  ruang  warna L*a*b.  Warna  L*a*b  dipilih  karena  warna  L*a*b  dirancang untuk  mendekati penglihatan  manusia.Nilai numeric di dalam L*a*b  menguraikan  semua  warna  yang  ditangkap  seseorang dengan penglihatan normal.
% mengubah RGB menjadi lab cform = makecform( 'srgb2lab' ); lab = applycform(Img,cform); b. Proses Klustering Dengan K-Mean Setelah melakukan konversi kedalam ruang warna L*a*b, Iamge kemudian diklustering menggunakan metode K-Means. Source dapat ditulis sebagai berikut:
% mensegmentasi menggunakan K-Mean Clustering ab = double(lab(:,:,2:3)); nrows = size(ab,1); ncols = size(ab,2); ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); % membagi menjadi 3 bagian/kluster nColors = 5;
[cluster_idx, cluster_center] = kmeans(ab,nColors, 'distance' , 'sqEuclidean
' , ... 'Replicates' ,5); pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); % menampilkan image hasil kluster RGB{i} = label2rgb(pixel_labels); segmented_images = cell(1,3); rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); for k = 1:nColors color = Img; color(rgb_label ~= k) = 0; segmented_images{k} = color; end %     menampilkan image masing-masing kluster segmenx{i} = segmented_images{1}; segmeny{i} = segmented_images{2}; segmenz{i} = segmented_images{3}; segmena{i} = segmented_images{4};
segmenb{i} = segmented_images{5}; % memilih kluster yang memuat insang ikan for kkk = 1 : nColors [exacti, exactj] = size(Img); exacti = exacti/2; exactj = exactj/2; [iii, jjj] = find(pixel_labels == kkk); rata2ke1i = mean(abs(iii-exacti)); rata2ke1j = mean(abs(jjj-exactj)); terbaik(kkk) = rata2ke1i + rata2ke1j; end minIndex = 1; for kkk = 2 : nColors if terbaik(kkk) < terbaik(minIndex) minIndex = kkk; end end cluster_fish = minIndex; fish_bw = (pixel_labels==cluster_fish); fish_bw = imfill(fish_bw, 'holes' ); fish_bw = bwareaopen(fish_bw,1000); fish = Img; R = fish(:,:,1); G = fish(:,:,2); B = fish(:,:,3); R(~fish_bw) = 0; G(~fish_bw) = 0; B(~fish_bw) = 0;
fish_rgb = cat(3,R,G,B);
Gambar 5. Hasil Segmentasi dengan K-Means.

## D. Proses Transformasi DWT dan Ekstrasi Nilai

## a. Transformasi DWT
Sebagai  contoh,  misal  terdapat  citra  dengan  matriks  input sebagai berikut
Akan  didekomposisi  dengan  menggunakan  Transformasi Wavelet  Diskrit  dengan  jenis  haar.  Filter lowpass dan  filter highpass dengan jenis haar adalah sebagai berikut :
Langkah  pertama  adalah  mengalikan  filter lowpass dengan matriks  M  terhadap  baris.  Untuk  memudahkan  perkalian terhadap  baris,  sebaiknya  dilakukan transpose pada  matriks M, sehingga didapat :
Kemudian  dilakukan  perkalian  matriks  M T dengan  filter lowpass yang menghasilkan matriks D 1 T .
Untuk  mengembalikan  ke  baris  dan  kolom  sebenarnya, dilakukan proses transpose kembali pada matriks D 1 T .
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perkalian  filter lowpass dengan  matriks  D 1 terhadap  kolom.  Proses  tersebut menghasilkan matriks D 2 , sebagai berikut :
Matriks  D 2 ini  yang  disebut  dengan  koeficien aproksimasi (LL). Untuk mencari nilai HL, LH dan HH, sama seperti  langkah  diatas,  namun  dilakukan  dengan  mengalikan filter lowpass terhadap  baris  dan  filter highpass terhadap kolom  untuk  HL,  mengalikan  filter highpass terhadap  baris dan  filter lowpass terhadap  kolom  untuk  LH  dan  mengalikan filter highpass terhadap baris dan kolom untuk HH. b. Ekstrasi Nilai Setelah  proses  transformasi  kedalam  DWT    nantinya  akan diambil  ( extract )  nilai  koefisien  data  hasil  transformasi tersebut.  Nilai  tersebut  akan  digunakan  untuk  mencari  nilai Mean dan Standart Deviation .
Dimana I adalah image citra insang ikan dan M x N adalah sizeimage dari  insang  ikan. Mean dan Standart  Deviation akan menjadi  acuan  dalam  menentukan  tingkat  kesegaran  ikan. Untuk  ikan  segar  (FR1)  akan  dilihat  berdasarkan  jarak  nilai Mean dan Standart Deviation tertiggi pada hari pertama (FL0) dengan nilai Mean dan Standart Deviation terendah pada hari pertama  (FL1).  Untuk  ikan  tidak  segar  (FR2)  akan  dilihat berdasarkan  jarak  nilai Mean dan Standart  Deviation teredah pada  hari  pertama  (FL1)  dengan  nilai Mean dan Standart Deviation terendah  pada  hari  ketiga  (FL2).  Dan  untuk  ikan busuk  (FR3)  akan  dilihat  berdasarkan  jarak  nilai Mean dan Standart  Deviation teredah  pada  hari  ketiga  (FL2)  dengan nilai Mean dan Standart Deviation terendah pada hari  kelima (FL3).
1. FR1 = Jika (FL0 ≥ Mean ≥ FL1)  dan (FL0 ≥ Standart Deviasi ≥ FL1)
2. FR2 = Jika (FL1 ≥ Mean ≥ FL2)  dan (FL1 ≥ Standart Deviasi ≥ FL2)
3. FR3 = Jika (FL2 ≥ Mean ≥ FL3)  dan (FL2 ≥ Standart Deviasi ≥ FL3)
Dimana,
FR1 = Kategori ikan segar
FR2 = Kategori ikan tidak segar FR3 = Kategori ikan busuk
FL0  =  Nilai  tertinggi  dari  semua  sampel  pada  parameter statistik di hari pertama
FL1  =  Nilai  terendah  dari  semua  sampel  pada  parameter statistic di hari pertama
FL2  =  Nilai  terendah  dari  semua  sampel  pada  parameter statistic di hari kedua
FL3  =  Nilai  terendah  dari  semua  sampel  pada  parameter statistic di hari ketiga.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Data Uji Coba
Uji  coba  pada  sistem  identifikasi  kesegaran  ikan  ini  akan menggunakan  21 imagetraining sampel  dan  9 imagetesting sampel yang terdiri dari 7 training sampel ikan yang diambil pada hari 1, 7 training sampel ikan yang diambil pada hari 2, 7 training sampel  ikan  yang  diambil  pada  hari  3.  3 testing sampel  ikan  yang  diambil  pada  hari  1,  3 testing sampel  ikan yang diambil pada hari 2, 3 testing sampel ikan yang diambil pada hari 3. (Tabel 1)
B. Pengujian Ekstrasi Nilai
Image sampel  yang  telah  ditransformasikan  menggunakan DWT,  kemudian  dilakukan  ekstrasi  nilai  untuk  mendapatkan nilai mean dan standart devition. Nilai dari mean dan standart deviation dari setiap sampel dapat dilihat pada Tabel 2:
Tabel 1. Contoh Data Sampel No. Nama Gambar Nama Gambar
1 Sampel 1 Hari 1 Sampel 1 Hari 2 2 Sampel 1 Hari 2 Sampel 2 Hari 2 3 Sampel 1 Hari 3 Sampel 3
Hari 2
Tabel 2. Nilai Mean dan Standar deviasi data training No. Nama Waktu Mean Standart Deviation 1 Hari 1 Sampel 1 0.61 25 2 Sampel 2 -0.86 32 3 Sampel 3 0.32 47 4 Sampel 4 -0.27 19 5 Sampel 5 -0.16 17 6 Sampel 6 0.22 45 7 Sampel 7 0.24 13 8 Hari 2 Sampel 1 0.35 15 9 Sampel 2 0.37 21 10 Sampel 3 0.47 19 11 Sampel 4 0.19 13 12 Sampel 5 -0.25 16 13 Sampel 6 0.32 25 14 Sampel 7 0.09 17 15 Hari 3 Sampel 1 -0.16 19 16 Sampel 2 0.06 13 17 Sampel 3 -0.78 29 18 Sampel 4 -1.24 49 19 Sampel 5 -0.42 49 20 Sampel 6 -0.05 37 21 Sampel 7 0.16 13 Tabel 3. Nilai Mean dan Standar deviasi data testing No. Nama Waktu Mean Standart Deviation 1 Hari 1 Sampel 1 0.14 29 2 Sampel 2 -0.40 24 3 Sampel 3 1.54 53 4 Hari 2 Sampel 1 -0.31 18 5 Sampel 2 0.51 22 6 Sampel 3 0.01 20 7 Hari 3 Sampel 1 -0.42 17 8 Sampel 2 -2.14 45 9 Sampel 3 0.36 40 Tabel 4. Nilai Max dan Min dari Mean No. Nama Mean 1. Nilai Max Mean hari 1 0.61 2. Nilai Min Mean hari 1 -0.86 3. Nilai Min Mean hari 2 -0.25 4. Nilai Min Mean hari 3 -0.24 Tabel 5. Nilai Max dan Min dari Sytandart Deviation No. Nama Standart Deviation 1. Nilai Max Standart Deviation hari 1 47.03 2. Nilai Min Standart Deviation hari 1 13.32 3. Nilai Min Standart Deviation hari 2 13.07 4. Nilai Min Standart Deviation hari 3 12.89
Dari Tabel 5 dan Tabel 6 diperoleh hasil akhir pengujian identifikasi sampel ikan adalah sebagai berikut:

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisa dari hasil identifikasi tingkat kesegaran ikan  dengan  metode wavelet ini,  penulis  dapat  menarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Tugas  akhir  ini  telah  berhasil  melakukan  identifikasi kesegaran  ikan  dengan  menggunakan  metode wavelet dengan tahapan segmentasi Image ikan dengan metode K- Means  Clustering ,  kemudian  mentranformasikan  kedalam DWT,  dan  kemudian  mengambil  parameter  identifikasi dari hasil transformasi tersebut.
2. Pada  tugas  akhir  ini  sistem  berhasil  mengidentifikasi image pada  sampel  1  sampai  5  sebagai  ikan  dengan kategori  ikan  yang  masih  ‘segar’  dan  sampel  6  sampai  9 sebagai ikan dengan kategori ikan yang ‘tidak segar’ Berdasarkan  hasil  yang  dicapai  pada  penelitian  ini,  ada beberapa  hal  yang  penulis  sarankan  untuk  pengembangan selanjutnya yaitu:
1. Pada  penelitian  ini  penulis  hanya  menggunakan  metode DWT  dengan  filter Haar. Penulis  menyarankan  untuk menggunakan Wavelet  Symlet,  Wavelet  Daubechies, atau Wavelet Coifflet sebagai perbandingan.
2. Pada  tugas  akhir  ini  penulis  menjadikan  insang  ikan sebagai  obyek  penelitian  untuk  menentukan  tingkat kesegaran ikan. Penulis menyarankan untuk menggunakan  obyek  lain  seperti  warna  mata  ikan, ataupun tingkat kekenyalan daging ikan.
3. Hasil  segmentasi image masih  memuat  beberapa  noise yang bisa mempengaruhi nilai parameter yang digunakan untuk  identifikasi  ikan.  Diharapkan  penelitian  berikutnya untuk  menambahkan  penghilangan noise pada  hasil segmentasi image.
4. Menambahkan  sampel  data  ikan  diperlukan  untuk memberikan  hasil  parameter  identifikasi  yang  lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. K. Dutta, A. Issac, N. Minhas, and B. Sarkar, “Image processing based  method  to  assess  fish  quality  and  freshness,” J.  Food  Eng. , vol. 177, pp. 50–58, May 2016.
[2] D.  Jingwei,  W.  Xiaowei,  L.  Huile,  and  L.  Juyan,  “Processing method of marine radar image based on wavelet transform,” in 2013 IEEE 11th International Conference on Electronic Measurement & Instruments , 2013, pp. 704–707.
[3] Da-Zeng Tian and Ming-Hu Ha, “Applications of wavelet transform in medical image processing,” in Proceedings of 2004 International Conference  on  Machine  Learning  and  Cybernetics  (IEEE  Cat. No.04EX826) , vol. 4, pp. 1816–1821.
[4] M. Khalid, N. Pal, and K. Arora, “Clustering of Image Data Using K-Means and Fuzzy K-Means,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 5, no. 7, 2014.
[5] H. Olkkonen and J. T., “Discrete Wavelet Transform Algorithms for Multi-Scale  Analysis  of  Biomedical  Signals,”  in Discrete  Wavelet Transforms - Algorithms and Applications , InTech, 2011.