## PENERAPAN
METODE NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI KESEGARAN

## IKAN BERDASARKAN WARNA PADA CITRA AREA MATA
Mutmainnah Muchtar 1* , Yuwanda Purnamasari Pasrun 2 , Rasmiati Rasyid 3 , Nisa Miftachurohmah 4 , Mardiawati 5
1,2,3,4,5 Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Jl. Pemuda No. 339 Tahoa, Kolaka, Sultra.
Riwayat artikel:
Received: 22 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Entropy; Fish Freshness; Naïve Bayes; RGB; YCbCr.
Corespondent Email: muchtarmutmainnah@gmail.co m
Abstrak. Sebagai  negara  maritim,  ikan  merupakan  makanan  utama masyarakat Indonesia yang kaya akan gizi dan sumber protein. Penting untuk tetap menjaga kesegaran ikan demi tetap menjaga kualitas produksi ikan yang dihasilkan.  Namun,  praktik  mencampur  ikan  segar  dengan  ikan  tidak  segar menimbulkan ancaman serius terhadap kesehatan konsumen dan mengurangi kualitas  produksi  ikan  secara  keseluruhan.  Oleh  karena  itu,  pengembangan metode otomatis dan efisien diperlukan untuk membedakan antara ikan segar dan tidak segar. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode Naïve Bayes dalam  klasifikasi  kesegaran  ikan  berdasarkan  analisis  warna  pada  citra  area mata.  Pendekatan  ini  melibatkan  ekstraksi  fitur  entropi  setelah  citra  ikan disegmentasi  menggunakan  model  warna  RGB  dan  YCbCr.  Sebanyak  40 dataset citra mata ikan digunakan untuk pelatihan dan pengujian model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode klasifikasi yang diusulkan mencapai tingkat akurasi sebesar 97,5%. Keberhasilan ini menandakan potensi metode analisis  warna dan  fitur  entropi dalam membedakan tingkat  kesegaran ikan. Temuan  ini  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  teknik  otomatis untuk pemantauan dan pemrosesan kualitas ikan dalam industri perikanan.
Abstract. As a maritime nation, fish is a staple in the Indonesian diet, rich in nutrition  and  a  crucial  protein  source.  It  is  imperative  to  maintain  the freshness of fish to ensure the quality of fish production. However, the practice of mixing fresh and non-fresh fish poses a serious threat to consumer health and  diminishes  the  overall  quality  of  fish  production.  Therefore,  the development of an automated and efficient method is necessary to distinguish between fresh and non-fresh fish. This research proposes the application of the Naïve Bayes method in classifying fish freshness based on color analysis in  the  eye  area  image.  This  approach  involves  the  extraction  of  entropy features after segmenting fish images using the RGB and YCbCr color models. A total of 40 datasets of fish eye images were used for training and testing the model. The research results indicate that the proposed classification method achieved an accuracy rate of 97.5%. This success signifies the potential of the color  analysis  method  and  entropy  features  in  distinguishing  levels  of  fish freshness.  These  findings  contribute  to  the  development  of  automated techniques for monitoring and processing fish quality in the fisheries industry.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Mutmainnah  dkk

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  negara  dengan  garis  pantai terpanjang  di  dunia  setelah  Kanada,  Indonesia memiliki  kekayaan  sumber  daya  perikanan yang besar [1], [2]. Ikan merupakan salah satu komoditas  utama  dalam  sektor  perikanan  dan menjadi  sumber  protein  hewani  yang  sangat penting bagi masyarakat Indonesia.
Ketersediaan  ikan  yang  cukup  dan  berkualitas menjadi  aspek  krusial  dalam  memenuhi kebutuhan  gizi  penduduk.  Meskipun  ikan memiliki peran yang signifikan dalam penyediaan  gizi  dan  sumber  daya  ekonomi, tantangan terkait kualitas ikan tetap menjadi isu penting.  Kualitas  ikan  sangat  bergantung  pada kesegaran,  di  mana  ikan  yang  segar  memiliki ciri-ciri  fisik  tertentu,  termasuk  mata  yang jernih dan berkilau. Sebaliknya, ikan yang tidak segar atau telah mengalami kerusakan memiliki perubahan fisik, termasuk mata yang keruh atau buram. Berdasarkan Standar Nasional Indonesia nomor 01-27291-2006 [3], spesifikasi  kesegaran  ikan  dapat  diukur  dalam berbagai cara, salah satunya adalah berdasarkan kenampakan pada area mata ikan. Berdasarkan standar  tersebut,  ikan  yang  tidak  segar ditunjukkan oleh bola mata yang cekung, pupil mulai  berubah menjadi putih susu, dan kornea berwarna keruh hingga kekuningan.
Pentingnya  membedakan  ikan  segar  dari tidak segar mendorong pengembangan metode yang  efektif  dan  otomatis  untuk  melakukan klasifikasi  kesegaran  ikan.  Penelitian  oleh  [4] melakukan  perbandingan  metode  klasifikasi ikan  tuna  berdasarkan  citra  mata.  Begitu  pula penelitian  oleh  [5]  yang  mengidentifikasi kesegaran  ikan  menggunakan  algoritma  kNN berbsis  citra  digital.  Kedua  peneltian  ini menunjukkan  potensi  pemanfaatan  teknik pengolahan  citra  digital  dalam  identifikasi tingkat kesegaran ikan.
Penggunaan  teknologi  pengolahan  citra digital  dalam  menganalisis  warna  pada  area mata  ikan  muncul  sebagai  pendekatan  yang menjanjikan  dalam  mengidentifikasi  tingkat kesegaran  ikan  secara  otomatis.  Pemrosesan citra  dengan  model  warna  RGB  dan  YCbCr dapat membantu mengisolasi dan menganalisis warna  pada  area  mata  ikan.  Setelah  dilakukan segmentasi  berdasakan  ruang  warna  RGB  dan YCbCr makan nilai entropy dari citra kemudian dihitung. Entropy digunakan  untuk  mengukur sejauh  mana  citra  memiliki  variasi  atau
keberagaman intensitas piksel[6]. Fitur entropy inilah  yang  akan  digunakan  untuk  tahap berikutnya, yaitu klasifikasi.
Penelitian ini memfokuskan pada pemanfaatan teknik pengolahan citra digital dan metode klasifikasi Naive Bayes untuk mengklasifikasikan  ikan  sebagai  segar  atau tidak  segar  berdasarkan  analisis  warna  pada area  mata.  Pemilihan  model  warna  ini didasarkan  pada  karakteristik  warna  yang signifikan  pada  area  mata  ikan.  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi dalam mengoptimalkan pengawasan kualitas ikan dan memastikan ketersediaan ikan segar yang aman bagi masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kesegaran Ikan
Komponen  kesegaran  ikan  merujuk  pada kondisi  fisik  dan  biokimia  ikan  yang mencerminkan  tingkat  kehidupan,  kesehatan, dan ketahanan ikan setelah ditangkap. Kesegaran  ikan  sangat  penting  dalam  industri perikanan  dan  konsumsi  masyarakat  karena berkaitan  erat  dengan  kualitas  produk  akhir. SNI  nomor  01.2729.1-2006  [3]  merupakan standar  yang  menetapkan  syarat  bahan  baku, bahan penolong dan bahan tambahan makanan, cara  penanganan,  teknik  sanitasi  dan  higiene, syarat  mutu  dan  keamanan  pangan,  cara pengambilan contoh, cara uji, syarat penandaan dan pengemasan untuk ikan segar. Berdasarkan standar  ini,  kesegaran  ikan  bisa  dinilai  secara langsung  berdasarkan  kenampakan  area  mata, insang,  lender  di  permukaan  badan,  warna daging, bau dan tekstur dari ikan [7].
2.2. Konversi RGB ke YCbCr
Model warna RGB adalah model representasi warna yang paling umum digunakan  dalam  pengolahan  citra  digital. Dalam  model ini,  setiap  warna  dihasilkan  dari kombinasi  tiga  komponen  dasar  yaitu  merah ( Red ),  hijau  ( Green ),  dan  biru  ( Blue )  [2].
Sementara itu, model warna YCbCr ( Luminance, Chrominance Blue, Chrominance Red ) memisahkan informasi kecerahan
( luminance )
dari informasi warna ( chrominance ).  Komponen  Y  ( luminance ) menggambarkan tingkat kecerahan atau intensitas piksel, mirip dengan tingkat

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Mutmainnah  dkk
kecerahan  dalam  citra grayscale .  Sedangkan, komponen  Cb  dan  Cr  mengukur  perbedaan warna biru dan merah dari warna asli terhadap tingkat  kecerahan  [8].  Dalam  model  warna RGB, mata ikan yang segar cenderung memiliki kilau cerah dengan warna terang, memperlihatkan  intensitas  cahaya  yang  tinggi terutama  pada  komponen  merah  dan  hijau. Sebaliknya,  pada  mata  tidak  segar,  intensitas warna  atau  variasi  yang  tidak  biasa  mungkin terlihat,  seperti  warna  yang  agak  keruh  dan kekuningan. Model warna
YCbCr memungkinkan  identifikasi  tingkat  kecerahan mata  ikan  melalui  komponen  Y  untuk membantu deteksi atau estimasi kesegaran ikan. Luminance mencerminkan  tingkat  kecerahan atau intensitas piksel pada citra, dan mata ikan yang  segar  cenderung  memiliki  tingkat kecerahan yang stabil dan tinggi. Persamaan (1) menunjukkan  proses  konversi  dari  RGB  ke warna Y pada YCbCr.
Y = 0.299×R+0.587×G+0.114×B
(1)

## 2.3. Entropy
Dalam  konteks  citra  digital,  entropi mengukur tingkat ketidakpastian atau keacakan dalam distribusi intensitas piksel. Citra dengan distribusi  intensitas  yang  seragam  akan memiliki  entropi  rendah,  sedangkan  citra dengan  distribusi  intensitas  yang  acak  atau bervariasi  akan  memiliki  entropi  tinggi  [6]. Untuk  memperoleh  nilai  entropi E dari  citra, digunakan Persamaan (2) berikut ini.
𝐸  = − ∑ 𝑝𝑖 𝑁 𝑖=1 ×   𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝𝑖)
(2)
di  mana 𝑝𝑖 adalah  probabilitas  intensitas piksel ke- i , dan N adalah jumlah level intensitas piksel yang berbeda.
2.4. Naïve Bayes Naive  Bayes Classifier adalah  salah  satu metode  klasifikasi  yang  didasarkan  pada Teorema  Bayes  [9].  Metode  ini  dianggap "naive"  karena  mengasumsikan  independensi yang sangat kuat antar fitur, yaitu bahwa setiap fitur  dalam  data  adalah  independen  dari  yang lain, meskipun ini mungkin tidak selalu terjadi di  dunia  nyata.  Rumus  dasar  Teorema  Bayes adalah:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 )×𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (3) dimana 𝑃(𝐴|𝐵) adalah  probabilitas  bahwa suatu data B termasuk dalam kelas A. 𝑃(𝐵|𝐴) merupakan  probabilitas  likelihood  bahwa  data B  akan  muncul  jika  kelasnya  adalah  A.  P(A) adalah  probabilitas  prior  dari  kelas  A. Sedangkan  P(B)  adalah  probabilitas  marginal dari data B.
Naive Bayes memiliki keunggulan kecepatan  dan  kinerja  baik  pada  dataset  besar dengan  asumsi  fitur  independen,  membuatnya ideal untuk klasifikasi cepat pada data teks atau berdimensi tinggi.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan. Gambar  1  menunjukkan  tahapan  dari  metode yang  diusulkan.  Tahap  pertama  adalah pengumpulan  data  citra  area  mata  ikan.  Data yang digunakan berjumlah 40 citra. Selanjutnya dilakukan segmentasi berdasarkan ruang warna RGB  dan  YCbCr  sehingga  dihasilkan  citra biner.  Tahap  selanjutnya  adalah  perhitungan nilai entropi dan klasifikasi dengan naïve bayes.
Terakhir, dilakukan analisis performansi.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Sebanyak  40  citra  area  mata  ikan  tuna diperoleh  secara  daring  dari  situs kaggle.com .
Data  terdiri  atas  2  kelas.  Kelas  ikan  “segar” terdiri atas 20 citra dan kelas ikan “tidak segar” terdiri atas 20 citra.  Dimensi tiap citra adalah 500x500 piksel dengan tipe data JPG. Gambar 2 dan 3 menunjukkan citra ikan yang termasuk ke dalam kelas “segar” dan “tidak segar”.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Mutmainnah  dkk
Gambar 2. Contoh citra kelas “segar”
Gambar 3. Contoh citra kelas “tidak segar”

## 3.2. Segmentasi Warna
Segmentasi  citra  adalah  proses  pemisahan atau  pembagian  citra  menjadi  bagian-bagian yang  lebih  kecil  atau  region  berdasarkan karakteristik  tertentu[10],  [11].  Segmentasi berdasarkan warna digunakan untuk mendeteksi area yang berwarna kekuningan dan putih pucat yang umumnya terdapat pada citra mata ikan yang tidak segar. Adapun aturan atau rule untuk  mendeteksi  area  ciri  kekuningan pada mata ikan adalah sebagai berikut:
Rule1 =  180 ≤ R ≤ 200 & 180 ≤ G ≤ 200 &
150 ≤ B ≤ 190 & Y≥ 190
(4) Rule2 =  230 ≤ R ≤ 255 & 230 ≤ G ≤ 255 & B ≤ 200 (5)
dimana  R,G,B  adalah  nilai  piksel  merah, hijau dan biru dari  citra. Sedangkan Y adalah nilai  luminansi  dai  citra.  Kedua  aturan  di  atas kemudian digabungkan sehingga diperoleh area citra  yang  menunjukkan  ketidaksegaran  pada ikan.  Gambar  4  merupakan  contoh  hasil penerapan segmentasi menggunaan aturan yang diajukan dalam penelitian ini.
Gambar 4. Citra input (kiri) dan citra hasil segmentasi (kanan)

## 3.3. Perhitungan Entropy
Untuk  memperoleh  nilai  entropi  dari  citra biner  hasil  segmetasi,  maka  digunakakan persamaan  (2).  Citra  mata  ikan  untuk  kelas “segar”  ditandai  dengan  nilai  entropi  yang rendah karena kurangnya nilai piksel berwarna kuning pada citra ikan segar. Sedangkan untuk citra  mata  ikan  untuk  kelas  “tidak  segar” ditunjukkan  dengan  nilai  entropi  yang  tinggi karena  hasil  segmentasi  memperoleh  nilai warna  kuning  dan  nilai  luminansi  yang  lebih banyak. Setiap 1 citra diwakili oleh 1 fitur yaitu nilai entropi
3.4. Penerapan Metode Naïve Bayes
Model  Naive  Bayes  dilatih  menggunakan data  latih  yang  berisi  contoh-contoh  citra  ikan yang telah diklasifikasikan sebelumnya sebagai segar  atau  tidak  segar.  Setiap  contoh  citra diwakili  oleh  vektor  fitur,  yang  dalam  hal  ini adalah nilai entropi dari hasil segmentasi citra. klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan  (3).  Untuk  memvalidasi    hasil klasifikasi, maka digunakan teknik k-fold cross validation [12].  Pada  prosesnya,  data  dibagi menjadi beberapa subset atau fold yang disebut dengan k .  Hasil  evaluasi  dari k iterasi tersebut kemudian diambil rata-ratanya untuk memberikan  estimasi  performa  dari  model secara  keseluruhan.  Gambar  5  menunjukkan ilustrasi  dari  5- fold  cross  validation yang digunakan dalam penelitian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Mutmainnah  dkk
3.5. Perhitungan Performansi
Pengujian performansi dilakukan bersamaan dengan proses cross validation . Adapun teknik pengujian  performansi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini adalah teknik  yang  sudah  umum digunakan yaitu accuracy [13]. Akurasi adalah total pediksi yang benar. Akurasi adalah metrik yang  penting  dalam  evaluasi  performansi metode  klasifikasi  seperti  klasifikasi  biner (positif/negatif)  ataupun multiclass .  Selain akurasi,  digunakan  pula  metrik  presisi  dan recall [9] . Presisi memberikan ukuran seberapa akurat model ketika memprediksi kelas positif. Presisi  tinggi  berarti  jumlah false  positive rendah. Recall memberikan  ukuran  seberapa baik  model  dapat  menemukan  kelas  positif. Recall tinggi  berarti  jumlah false  negative rendah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum menjalankan analisis terkait dengan  metode  yang  diusulkan,  langkah  awal dilakukan dengan mengimplementasikan sistem.  Pada  Gambar  6,  terdapat  antarmuka sistem  yang  dikembangkan  menggunakan perangkat  lunak  Matlab  dengan  menerapkan metode waterfall [14]. Sistem ini memiliki dua tombol  utama,  satu  untuk  memilih  data  citra area mata  ikan  dan  tombol lannyamemperoleh nilai entropi dan hasil  klasifikasi sesuai dengan langkah-langkah  yang  telah  diusulkan.  Pada antarmuka  pengguna,  terdapat  tombol  "Pilih Gambar"  yang  memungkinkan  pengguna memilih  citra  ikan  dalam  direktori  yang  telah ditentukan,  sedangkan  tombol  "Klasifikasi" menghasilkan  output  akhir  dari  sistem,  yaitu kelas “segar” atau “tidak segar”.
Gambar 6. Antarmuka sistem
Tabel  1 menunjukkan hasil  klasifikasi  citra ikan berdasarkan warna di area mata. Tabel ini memberikan informasi terkait klasifikasi kesegaran  ikan  menggunakan  fitur  entropi Kolom Data merupakan identifikasi unik untuk setiap data pada tabel yang terdiri atas 40 citra. Kolom Entropi menunjukkan tingkat ketidakpastian  atau  keacakan  dalam  distribusi intensitas  piksel  pada  citra  ikan.  Kolom  Kelas merupakan  label  kelas  sebenarnya  dari  ikan, yaitu  "Segar"  atau  "Tidak  Segar".Sedangkan kolom  Hasil  Klasifikasi  menunjukkan  hasil klasifikasi  Naïve  Bayes  berdasarkan  nilai entropi.  Dengan  nilai  entropi  sesuai  dengan batas  keputusan  tertentu,  ikan  diklasifikasikan sebagai "Segar" atau "Tidak Segar". Dari tabel tersebut, tampaknya metode klasifikasi berhasil dengan tingkat akurasi sekitar 97,50%. Namun, penting  untuk  dicatat  bahwa  data  untuk  "Data 18"  terklasifikasi  sebagai  "Tidak  Segar" meskipun  seharusnya  "Segar"  berdasarkan kolom  Kelas.  Hal  ini  dapat  mengindikasikan adanya kesalahan klasifikasi pada data tersebut. Gambar  7  menunjukkan  citra  mata  ikan  yang terklasifikasi salah.
Tabel 1. Hasil klasifikasi kesegaran ikan
Data Entropi Kelas Hasil klasifikasi Data 1 0,004 Segar Segar Data 2 0,000 Segar Segar Data 3 0,005 Segar Segar Data 4 0,006 Segar Segar Data 5 0,000 Segar Segar Data 6 0,000 Segar Segar Data 7 0,006 Segar Segar Data 8 0,000 Segar Segar Data 9 0,000 Segar Segar Data 10 0,001 Segar Segar Data 11 0,000 Segar Segar Data 12 0,000 Segar Segar Data 13 0,002 Segar Segar Data 14 0,000 Segar Segar Data 15 0,001 Segar Segar Data 16 0,001 Segar Segar Data 17 0,009 Segar Segar Data 18 0,018 Segar Tidak Segar Data 19 0,006 Segar Segar
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Mutmainnah  dkk
Data 20 0,001 Segar Segar Data 21 0,021 Tidak Segar Tidak Segar Data 22 0,140 Tidak Segar Tidak Segar Data 23 0,033 Tidak Segar Tidak Segar Data 24 0,132 Tidak Segar Tidak Segar Data 25 0,055 Tidak Segar Tidak Segar Data 26 0,134 Tidak Segar Tidak Segar Data 27 0,156 Tidak Segar Tidak Segar Data 28 0,089 Tidak Segar Tidak Segar Data 29 0,127 Tidak Segar Tidak Segar Data 30 0,146 Tidak Segar Tidak Segar Data 31 0,216 Tidak Segar Tidak Segar Data 32 0,069 Tidak Segar Tidak Segar Data 33 0,043 Tidak Segar Tidak Segar Data 34 0,021 Tidak Segar Tidak Segar Data 35 0,123 Tidak Segar Tidak Segar Data 36 0,093 Tidak Segar Tidak Segar Data 37 0,060 Tidak Segar Tidak Segar Data 38 0,045 Tidak Segar Tidak Segar Data 39 0,098 Tidak Segar Tidak Segar Data 40 0,112 Tidak Segar Tidak Segar Akurasi 97,50%
Gambar 7. Data 18 dan hasil segmentasinya
Tabel 2. Confusion Matrix
Actual Class P re dicte d Cl ass N=40 Segar Tidak Segar class precision Segar 19 0 100.00% Tidak Segar 1 20 95.24% class recall 95.00%  100.00%
Akurasi  yang  tinggi  merupakan  indikasi baik. Namun terkadang penting untuk memeriksa metrik lain seperti presisi dan recall untuk  memahami  sejauh  mana  model  dapat mengelola  setiap  kelas  dengan  benar.  Tabel  2 merupakan Confusion  Matrix dari  hasil klasifikasi  yang  telah  dilakukan.  Berdasarkan confusion  matrix ini,  diperoleh  nilai  presisi sebesar 100% dan recall sebesar 95%.
Tabel 3. Perbandingan dengan metode klasifikasi lainnya Metode accuracy precision recall Naïve Bayes 97,50% 100% 95,00% k-NN 95,00% 93,33% 100% SVM 87,50% 81,33% 100% Decision tree 92,50% 93,33% 95,00%
Tabel  3  menunjukkan  hasil  perbandingan metode Naïve Bayes dengan metode klasifikasi lainnya  dalam data  mining yang  umum digunaan,  yaitu  k-NN  dengan  nilai k =3,  SVM dan Decision  tree .  Berdasarkan  tabel,  terlihat bahwa  metode  Naïve  Bayes  lebih  unggul dibandingkan  semua  metode  dari  segi  akurasi dan  presisi.  Sementara  itu,  metode  k-NN  dan SVM  menunjukkan recall yang  paling  baik dibandingkan yang lainnya. Hasil ini menunjukkan bahwa dalam pengujian
klasifikasi  kesegaran  ikan  berdasarkan  fitur entropi,  metode  Naive  Bayes  menunjukkan keunggulan.  Kemampuan  Naive  Bayes  dalam menangani data dan asumsi independensi antar fitur membuat metode ini menjadi pilihan yang efektif untuk kasus ini.

## 5. KESIMPULAN
a. Penerapan  metode  Naïve  Bayes  dalam klasifikasi  kesegaran  ikan  berdasarkan analisis  warna  pada  citra  area  mata  yang diajukan  menghasilkan  tingkat  akurasi yang  cukup  baik,  yaitu  sebesar  97,5%. Dengan  presisi  sebesr  100%  dan  recall 95%.   Keberhasilan ini menandakan bahwa metode  ini  memiliki  potensi  besar  dalam membedakan  tingkat  kesegaran  ikan. Penelitian  ini  dapat  menjadi  solusi  yang efektif dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan  ikan  segar  dan  tidak segar secara otomatis.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Mutmainnah  dkk
b. Ketepatan  segmentasi  citra  dengan  model warna RGB dan YCbCr dapat memengaruhi hasil akhir klasifikasi.
Pemilihan  model  warna  yang  lebih kompleks  atau  penyesuaian  parameter dapat  meningkatkan  ketepatan  segmentasi dan akurasi klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. P. Ningrum, M. Muchtar, R. A. Saputra, A. M.  Sajiah, S. R.  Harati, and H. Jaya, “Fuzzy Logic  Methods  to  Identify  Potential  Area Mapping  for  Mangrove  Forests  in  Kendari using  Landsat  Image,”  in  IOP  Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering, Institute of Physics Publishing, Jun. 2020. doi: 10.1088/1757-899X/797/1/012019.
[2]  M.  Muchtar,  “Deteksi  Area  Kerusakan  Pada Citra Terumbu Karang Akibat Coral Bleaching Berbasis Pengolahan Citra Digital,” Jurnal  Innovation  and  Future  Technology (IFTECH)  P-ISSN,  vol.  5,  pp.  2656–1719, 2023.
[3]  Badan  Standar  Nasional  BSN,  “SNI  Standar Nasional  Indonesia.  Ikan  segar-Bagian  1: Spesifikasi,” 2006. Accessed: Aug. 10, 2023. [Online]. Available: https://kupdf.net/download/sni-01-27291- 2006-spesifikasi-ikan-segar-
i_5af3fbb0e2b6f56059d1f733_pdf
[4]  T.  Dwi  Novianto,  I.  Made  Susi  Erawan,  L. Riset Mekanisasi
Pengolahan Hasil Perikanan,  Y.  K.  Jl  Imogiri  Barat,  and  D. Yogyakarta, “Perbandingan Metode
Klasifikasi pada Pengolahan Citra Mata Ikan Tuna,” in Prosiding SNFA (Seminar Nasional
Fisika dan Aplikasinya), 2020, pp. 216–223.
[5]  S. Saputra, A. Yudhana, and R. Umar, “Krea- TIF:  Jurnal  Teknik  Informatika  Identifikasi Kesegaran  Ikan  Menggunakan  Algoritma
KNN Berbasis Citra Digital,” vol.  10, no. 1,
pp. 1–9, 2022, doi:
10.32832/kreatif.v10i1.6845.
[6]  B.  A.  Wardijono,  Lussiana  ETP,  and  Rozi, “Identifikasi  Karakteristik  Citra  Berdasarkan pada  Nilai  Entropi  dan  Kontras,”  Journal  of Applied  Computer  Science  and  Technology, vol.  2,  no.  1,  pp.  18–23,  Jun.  2021,  doi:
10.52158/jacost.v2i1.136.
[7]  H.  Honainah,  F.  F.  Romadhoni,  and  A. Ato’illah,  “Klasifikasi  Kesegaran  Ikan Tongkol Berdasarkan Warna
Mata Menggunakan  Metode  Backpropagation,”
Jurnal  Penelitian  Inovatif,  vol.  2,  no.  2,  pp. 405–414, Aug. 2022, doi: 10.54082/jupin.90.
[8]  M.  S.  Nasution  and  N.  Fadillah,  “Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Buah dengan Menggunakan Metode YCbCr,”
InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi  Jaringan),  vol.  3,  no.  2,  pp.  147–
150, Mar. 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1059.
[9]  Moh.  A.  Miftakhurahmat,  N.  Safitri,  P.  A. Kusnadi,  and  C.  Rozikin,  “Klasifikasi Pengguna  Hashtag  Pada  Aplikasi  Tiktok Menggunakan  Perbandingan  Metode  K- Nearest Neighbors Dan Naïve Bayes Classifier,”  Jurnal  Informatika  dan  Teknik Elektro  Terapan,  vol.  11,  no.  3,  Aug.  2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3.3150.
[10]  A.  R.  Hanif,  E.  Nasrullah,  and  F.  X.  A. Setyawan,  “Deteksi  Karakter  Plat  Nomor Kendaraan  Dengan  Menggunakan  Metode Optical Character Recognition (OCR),” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 11, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i1.2897.
[11]  Y.  P.  Pasrun,  M.  Muchtar,  A.  N.  Basyarah, and  Noorhasanah,  “Indonesian  License  Plate Detection  Using  Morphological  Operation,” in  IOP  Conference  Series:  Materials  Science and Engineering, Institute of Physics Publishing,  Jun.  2020.  doi:  10.1088/1757- 899X/797/1/012037.
[12]  M.  Muchtar,  “Penggabungan  Fitur  Dimensi Fraktal  dan  Lacunarity  untuk  Klasifikasi Daun,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2015.
[13]  M. Muchtar and L. Cahyani, “Klasifikasi Citra Daun dengan Metode Gabor Co-Occurence,” ULTIMA Computing, vol. VII, no. 2, pp. 39– 47, 2015.
[14]  A.  Tenri  Sumpala,  Y.  Purnamasari  Pasrun, and  M.  Muchtar,  “Sistem  Pakar  Hama  dan Penyakit Tanaman Cabai Rawit menggunakan Metode Dempster Shafer,” 2023.