https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN   : 2620-309X

## KLASIFIKASI TIGA GENUS IKAN KARANG MENGGUNAKAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK

## CLASSIFICATION OF THREE GENERA OF CORAL FISH USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Ishak Ariawan * , Willdan Aprizal Arifin, Ayang Armelita Rosalia, Lukman, & Nabila Tufailah
Program Studi Sistem Informasi Kelautan, Kampus Daerah Serang, Universitas Pendidikan Indonesia, Kota Serang, 42116, Indonesia *E-mail: ishak_ariawan@upi.edu

## ABSTRACT
Reef  fish  are  one  of  the  essential  organisms  in  studying  coral  reef  ecosystems,  and  it is  necessary  to carry  out  an  identification  process  to  understand  the  pattern,  structure  and  distribution  of  reef  fish diversity. In addition, reef fish have a vast number and are almost similar to each other. Therefore, to speed up the process of fish identification can be done computerized. One of the automated techniques that can be done is digital image processing. This study aims to classify the image of the genus Fish (Epinephelus spp., Halichoeres spp., and Lutjanus spp.) as economically significant. Image data was obtained  from  the  site  https://www.kaggle.com/.  The  image  classification  method  used  is Convolutional Neural Network (CNN) which consists of two stages. The first stage is training with the backpropagation method, and the second stage is image classification using feedforward—the results of the combination of the two methods obtained an accuracy of 85,31%. In addition, the model built is quite  good  because  the  average  value  between  precision  and  sensitivity  is  not  too  significant; precision  is  89,92%,  and  sensitivity  is  86,49%.  Based  on  the  analysis  and  evaluation  that  has  been done, it can be concluded that the CNN classification method can be appropriately used in classifying fish images by genus.
Keywords : Convolutional Neural Network, coral fish, identification

## ABSTRAK
Ikan  karang  adalah  salah  satu  organisme  penting  dalam  kajian  ekosistem  terumbu  karang,  perlu dilakukan  proses  identifikasi  untuk  memahami  pola,  struktur  dan  distribusi  keanekaragaman  ikan karang. Selain itu, ikan karang memiliki jumlah yang sangat banyak dan hampir mirip satu sama lain. Oleh  karena  itu,  untuk  mempercepat  proses  identifikasi  ikan  dapat  dilakukan  secara  komputerisasi. Salah  satu  teknik  komputerisasi  yang  dapat  dilakukan  adalah  pengolahan  citra  digital.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  citra  genus  Ikan  ( Epinephelus spp . , Halichoeres spp.,  dan Lutjanus spp . )  ekonomis  penting.  Data  citra  diperoleh  dari  situs  https://www.kaggle.com/.  Metode klasifikasi  citra  yang  digunakan  adalah Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  terdiri  dari  dua tahapan.  Tahapan  yang  pertama  adalah  melakukan  pelatihan  dengan  metode backpropagation ,  dan tahapan  yang  kedua  adalah  melakukan  klasifikasi  citra  menggunakan feedforward .  Hasil  dari kombinasi dua  metode tersebut diperoleh accuracy sebesar 85,31%. Selain itu,  model yang  dibangun cukup  bagus  karena  selisih  nilai  rataan  antara precision dan sensitivity tidak  terlalu  besar, precision sebesar 89,92% dan sensitivity sebesar 86,49%. Hasil analisis dan evaluasi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  metode  klasifikasi  CNN  dapat  digunakan  dengan  baik  dalam  mengelompokkan citra Ikan berdasarkan genus.
Kata kunci : Convolutional Neural Network , identifikasi, ikan karang

## I. PENDAHULUAN
Ikan  karang  merupakan  salah  satu organisme  penting  yang  menjadi  kajian ekologi  dalam  ekosistem  terumbu  karang sehingga  harus  dijaga  kelestariannya  (Fitrah et  al., 2016).  Ikan  karang  memiliki  peran sebagai  makanan,  sumber  mata  pencaharian dan  sebagai  daya  tarik  bagi  para  wisatawan karena  bentuk,  warna,  dan  variasi  yang menarik (Rondonuwu, 2014). Dari karakteristik  yang  dimiliki  oleh  ikan  karang, para  peneliti  masih  sulit  untuk  membedakan spesies ikan karang. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  karakteristik  tertentu pada  ikan  karang  dapat  menyulitkan  upaya pengenalan  spesies  ikan  apabila  tanpa pengetahuan  tentang  perikanan.  Menurut Sukarman et  al. (2018)  pengenalan  ikan adalah cara mengidentifikasi ikan berdasarkan  ciri-ciri  khusus,  bisa  melalui gambaran  bentuk,  pola  tubuh  ikan,  warna ataupun ciri-ciri lainnya.
Beberapa  metode  identifikasi  ikan yang  dilakukan  sejauh  ini  masih  konven- sional,  yaitu  menggunakan buku  identifikasi, literatur  pada website  big  data seperti www.fishbase.com  dan  literatur  lainnya berupa  tulisan  yang  telah  terbit.  Dewasa  ini metode  identifikasi  ikan  dapat  dipercepat dengan cara komputerisasi. Salah satu teknik komputerisasi  yang  dapat  dilakukan  adalah pengolahan  citra  digital.  Pengolahan  citra digital adalah bidang  ilmu  yang  mempelajari tentang  bagaimana  suatu  citra  itu  dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia (Allken et al. , 2018).
Identifikasi  ikan  ialah  kegiatan  untuk mencari  dan  mengenal  ciri-ciri  ikan  yang beraneka  ragam  dari  spesies-spesies  serta, mencari  perbedaan-perbedaan  yang  menjadi ciri  khas  diantara  spesies  yang  nampaknya sama (Sugara et al., 2021). Proses identifikasi  ikan  karang  dapat  dilakukan dengan  proses  analisis  data  dalam  bentuk citra atau gambar. Salah satu metode analisis tersebut  adalah  klasifikasi.  Klasifikasi  citra
merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  informasi  yang  diperoleh dari citra yang diamati (Ariawan et  al., 2020 ;  Kurniawati et  al., 2020;  Ariawan et  al., 2022) . Convolutional Neural Network (CNN) merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi yang  dapat  digunakan  untuk  pengelompok- kan  citra  (Putra et  al., 2016).  Hal  tersebut dikarenakan  CNN  berusaha  meniru  sistem pengenalan citra pada korteks visual manusia (Fukushima, 1980), sehingga memiliki kemampuan  mengolah  dan  mengklasifikasi informasi citra (Gao et al., 2018).
Selain  itu,  CNN  telah  berhasil dilakukan  untuk  mengidentifikasi  pola  tubuh ikan  salmon  untuk  otomatisasi  identifikasi level  individu  dengan  hasil  akurasi  100% (Cisar et  al., 2021).  Tahun  yang  sama, Shammi et al. (2021) berhasil mengklasifikasikan  spesies Catla,  Cyprinus Carpio,  Grass  Carp,  Mori,  Rohu, dan Silver menggunakan  CNN  dengan  hasil  akurasi 88,69%.    Eksperimen  secara  komprehensif yang  dilakukan  oleh  Rauf et  al. (2019) menyatakan bahwa model CNN lebih unggul daripada  metode tradisional untuk klasifikasi spesies  ikan.  Hal  tersebut  dibuktikan  oleh Shammi et  al. (2021)  dengan  membanding- kan CNN dengan metode tradisional Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan  spesies Catla,  Cyprinus Carpio, Grass Carp, Mori, Rohu, dan Silver. Hasil  yang  didapatkan  menunjukan  bahwa accuracy CNN  lebih  baik  dari  pada  SVM. Hasil  penelitian-penelitian  serupa  mengenai penggunaan  metode  CNN  dalam  klasifikasi jenis  ikan,  dapat  diindikasikan  secara langsung  bahwa  CNN  merupakan  metode potensial  untuk  diimplementasikan  dalam proses  identifikasi  ikan  pada  level  genus. Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan dilakukan klasifikasi genus Ikan ( Epinephelus spp., Halichoeres spp . ,  dan Lutjanus spp . ) menggunakan metode klasifikasi  CNN.  Pemilihan ketiga genus  ini, karena  merupakan  jenis  ikan  ekonomis penting (Noija et al., 2014).

## II. METODE PENELITIAN
2.1. Bahan dan Alat Bahan yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  citra  genus  Ikan ( Epinephelus spp . , Halichoeres spp.,  dan Lutjanus spp.)  yang  didapatkan  dari  situs https://www.kaggle.com/  berbentuk foto-foto dari  ikan  pada  genus Epinephelus spp., Halichoeres spp.,  dan Lutjanus spp..  Alat yang  digunakan  adalah  laptop  asus  A46CM, prosesor Intel  Core  i7 , Random Access Memory 4GB, Solid State Drive 250 GB, dan perangkat  lunak open  source R  Studio versi 1.4.1106.

## 2.2. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanankan  pada bulan
September-Desember 2020 di Laboratorium  Komputer,  Kampus  Daerang UPI  di  Serang,  Universitas  Pendidikan Indonesia, Serang. Bulan September dilakukan  pengumpulan  data  citra  yang diunduh  dari  situs  https://www.kaggle.com/ dan  praproses  citra  dengan  mengubah  skala dari  citra  menjadi  100  x  30  piksel . Bulan Oktober  sampai  dengan  Desember  proses coding menggunakan bahasa pemrograman R untuk  mendapatkan  model  terbaik  dengan metode CNN.

## 2.3. Proses Penelitian
Proses  penelitian  yang  dilakukan adalah akuisisi data, praproses data, klasifikasi  menggunakan  metode  CNN, analisis  hasil  klasifikasi,  dan  evaluasi  model (Gambar 1).

## 2.3.1. Akuisisi Data
Data  yang  digunakan  adalah  gambar genus ikan yaitu Epinephelus spp. , Halichoeres spp. dan Lutjanus spp. (Gambar 2) dengan total 795 sampel yang terbagi atas 278 Epinephelus spp . , 213 Halichoeres spp . , dan  304 Lutjanus spp. Data  tersebut bersumber dari www.kaggle.com/sripaadsrinivasan/fish- species-image-data.  Kaggle  merupakan  situs yang  menyediakan  kumpulan dataset yang banyak  digunakan  sebagai  sumber  berbagai macam  data  oleh  banyak  peneliti,  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hridayami et al. (2019), Cai et al. (2020), Xu et al . (2021)
yang menggunakan dataset ImageNet.

## 2.3.2. Praproses Data
Tahap  praproses  dilakukan  untuk mempersiapkan  citra  sebelum  disegmentasi. Tahap  ini,  dilakukan  penskalaan  citra. Penskalaan citra dilakukan dengan mengubah ukurannya secara proporsional. Setelah
Gambar 1. Tahapan penelitian.
(a)
(b) (c)
Gambar  2.  Citra  Ikan (a)  Epinephelus spp. ;  (b)  Halichoeres spp. ;  (c)  Lutjanus spp..
pengskalaan citra selesai, sampel citra dari 3 genus  ikan  akan  dibagi  menjadi  80%  data training, yaitu  data  yang  digunakan  untuk melatih  model  dari  metode  CNN dan  20% data testing, yaitu data yang digunakan untuk menguji model dari metode CNN.

## 2.3.3. Klasifikasi CNN
Klasifikasi CNN adalah proses pemodelan  metode  CNN  (Gambar  3). Metode  CNN  terdiri  atas  dua  langkah. Langkah pertama adalah melakukan pelatihan  dengan  metode backpropagation , metode  ini  merupakan  salah  satu  metode yang membentuk metode CNN yang nantinya  pada  saat  pemodelan  bertujuan untuk melatih data dalam kasus ini data citra ikan (Buchanan et al., 2021). Langkah kedua adalah melakukan klasifikasi citra menggunakan feedforward, metode ini merupakan salah satu metode yang membentuk metode CNN yang nantinya pada saat pemodelan bertujuan untuk mengklasifikasikan  data.  Tahap  ini  lah machine mengklasifikasin  data  citra  ikan apakah citra tersebut adalah genus Epinephelus spp., Halichoeres spp .,  atau Lutjanus spp. (Badawi et al., 2022). Langkah yang  pertama,  mengatur  tipe optimizer (menggunakan stochastic  gradient  descent ), jumlah epoch dan batch .  Langkah  yang kedua digunakan metode feedforward dengan bobot  dan  bias  yang  diperbarui,  pada beberapa  kasus  ditambahkan  parameter dropout saat mendesain model agar mencegah overfitting dan underfitting .
Citra  yang  telah  melalui  tahap praproses  selanjutnya  akan  diujicobakan pada model yang telah dibuat. Adapun proses perhitungan citra ditunjukkan pada persamaan berikut (Rokhana et al., 2019):
..................... (1)
E merupakan citra ikan, yang mempunyai fitur    dengan  ukuran  dimensi
.  Jika lapisan  CONV, e, mempunyai  fitur  inputan sebesar dari output lapisan sebelumnya,
dengan masing-masing berukuran ,  maka  keluaran  dari e yaitu sebesar fitur  dengan  ukuran
. Fitur ke – i pada lapisan e , , dapat dihitung menggunakan  persamaan  berikut  (Rokhana et al., 2019):
................. (2)
adalah bias dari matriks, adalah filter untuk fitur ke- j pada lapisan ( ) dan fitur ke- i pada lapisan e , ukuran filter , maka D dapat dituliskan  pada  persamaan  berikut  (Rokhana et al., 2019):
............... (3)
Menghitung  ukuran  fitur  keluaran  lapisan e dapat menggunakan persamaan berikut (Rokhana et al ., 2019):
.................................... (4)
.................................... (5)
CNN  mempunyai  fungsi  aktivasi ReLU  untuk  mempercepat  konvergensi  dari proses pelatihan dengan meningkatkan kekurangan  dari  jaringan  menggunakan koefisien gain ( ), sehingga korelasi tersebut dapat disederhanakan menggunakan persamaan berikut (Ahmad et al ., 2019): .................................... (6) ............................... (7)
Konvolusi  terhadap  citra  inputan  pada lapisan  CONV  menggunakan  kernel  tertentu supaya mendapatkan sejumlah fitur keluaran. Proses  pelatihan  tersebut  berfungsi  untuk melakukan  optimasi  fitur  sehingga  mampu menghasilkan  fitur-fitur  yang  paling  sesuai saat  melakukan  proses  klasifikasi  citra.
Gambar 3. Ilustrasi arsitektur CNN (Rokhana et al., 2019).
Algoritme max-polling ditambahkan  pada struktur  arsitektur  CNN  untuk  mengurangi kompleksitas  komputasi  (Putra et  al .,  2016) . Fungsi algoritme tersebut untuk memperbaiki translasi invariance sehingga  ukuran feature map dapat  berkurang.  Setelah  itu  dilakukan proses  normalisasi  sehingga  perhitungan disederhanakan, robustness ditingkatkan, dan kesalahan  dihindari  saat  melakukan  proses pembobotan,  dengan  mengikuti  persamaan berikut  (Putra et  al .,  2016  ;  Rokhana et  al ., 2019):
........................... (8)
Fully  connected adalah  lapisan  terakhir  pada CNN,  yang  berfungsi  melakukan  klasifikasi berdasarkan  jumlah  fitur  yang  dihasilkan pada perhitungan lapisan sebelumnya. Fungsi aktivasi  pada  lapisan fully  connected adalah fungsi softmax (Fauzan et  al .,  2021).  Fungsi softmax digunakan  untuk  mengurangi  nilai error dari  fungsi cross-entropy . Cross- entropy digunakan  untuk  menyelesaikan permaslahan  klasifikasi.  Misalkan e adalah lapisan fully  connected dengan  jumlah  fitur masukan maka  lapisan e pada unit ke- i akan  menghitung , dihitung menggunakan  persamaan  berikut  (Rokhana et al., 2019 ; Fauzan et al ., 2021):
c ... (9) dengan menunjukkan  bobot  yang
menghubungkan  unit  ke- j pada  posisi  ( r,s )
pada  lapisan  ( )  dan  unit  ke- i pada lapisan e.

## 2.3.4. Analisis Hasil
Tahapan  ini  akan  dilakukan  analisis klasifikasi CNN menggunakan model terbaik yang  dipilih  berdasarkan loss terkecil  dan accuracy terbesar. Model diujicobakan menggunakan data training dan data testing .

## 2.3.5. Evaluasi
Tahap  ini  dilakukan  evaluasi  model yang  telah  dipilih.  Evaluasi  dilakukan menggunakan confusion  matrix pada  hasil klasifikasi  CNN  berdasarkan  genus  ikan. Tujuannya  untuk  melihat  seberapa  besar terjadi  kesalahan  dalam  klasifikasi. Menurut Santra  &  Christy  (2012), confusion  matrix merupakan  sebuah  tabel  yang  memiliki informasi tentang kelas sebenarnya dan kelas prediksi dari klasifikasi yang dikerjakan oleh classifier ,  sehingga  dapat  digunakan  untuk mengetahui  seberapa  baik  kinerja  model yang telah dibuat untuk mengidentifikasi data dalam  kelas  yang  berbeda. Confusion  matrix menunjukkan  nilai true  positi ve  (TP)  dan true  negative (TN)  yang  diklasifikasikan benar  oleh  model,  sedangkan False  positive (FP) dan false negative (FN) yang diklasifikasikan  salah  oleh  model  (Tabel  1) (Han et al., 2012).
Confusion  matrix ,  hasil  klasifikasi dapat diketahui besar nilai accuracy, prescision, dan sensitivity dengan menggunakan persamaan Han et al. (2012):
............ (10)
..................... (11) ..................... (12)
Tabel 1. Confusion matrix. Kelas Prediksi Positif Negatif Kelas Sebenarnya Positif TP FP Negatif FN TN

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Praproses Data
Tahapan  pertama  yang  dilakukan dalam  praproses  data  adalah  memberikan label  nama  pada  setiap  data  citra  ikan  yang akan  diolah,  hal  ini  bertujuan  untuk mempermudah dalam membedakan citra ikan yang  belum  dan  telah  diolah.  Hal  tersebut juga  dapat  mempermudah  tahap  selanjutnya. Daftar  pembagian  citra  ikan  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tahap  kedua  yang  dilakukan  dalam praproses  data  adalah  pengskalaan  citra  ikan yang  telah  diberikan  label  yaitu  mengubah ukuran citra dari 517 x 228 menjadi 100 x 30 piksel  (Gambar  4).  Hal  ini  bertujuan  agar mengurangi ukuran citra yang akan diproses, sehingga  meminimalisir  beban  memori  pada saat melakukan proses selanjutnya.
Tahap  terakhir  yang  dilakukan  dalam praproses  data  adalah  membagi  data  latih, data uji dan data validasi (Tabel 2). Data latih digunakan  untuk  menguji  algoritme,  data  uji untuk  mengetahui  performa  algoritme,  dan data  digunakan  untuk  mengevaluasi  model yang telah dibuat.

## 3.2. Analisis Hasil Klasifikasi CNN
Tahap  analisis  hasil  klasifikasi  CNN adalah  tahapan  klasifikasi  CNN  dengan menggunakan dataset sehingga  didapatkan model  terbaik.  Adapun  parameter  yang dianalis  adalah  kombinasi  besar epoch dan ukuran batch . Epoch adalah  seluruh  dataset yang  telah  melalui  rangkaian  training  pada neural  network hingga  dikembalikan  untuk sekali  putaran  dan  ukuran batch adalah jumlah  sampel  yang  diproses  melewati neural network dalam satu waktu (Devarakonda et al., 2018).

## 3.2.1. Optimasi Parameter CNN
Tahap  optimasi  parameter  CNN adalah  tahapan  pemilihan  model  CNN berdasarkan nilai parameter epoch dan batch . Nilai  parameter epoch yang  diujicobakan adalah [10, 20, 30] dan nilai parameter batch yang  diujicobakan  adalah  [16,  32,  64], sehingga  diperoleh  9  kombinasi nilai parameter epoch dan batch .  Kombinasi parameter dipilih berdasarkan nilai loss
Tabel 2. Pembagian data citra ikan.
Genus Pembagian data Total Latih Uji Validasi Epinephelus spp. 278 206 52 20 Halichoeres spp. 213 154 39 20 Lutjanus spp. 304 227 57 20 Total Genus 795 587 148 60 517 x 228 pixel 100 x 30 pixel
Gambar 4. Hasil pengskalaan citra Epinephelus spp..
terendah dan accuracy tertinggi (Tabel 3). Tabel  3 menunjukan  bahwa  nilai accuracy terbesar  yang  diperoleh  adalah 100%  dan  nilai loss terkecil  adalah  0,0004. Hasil  tersebut  diperoleh  dari  pasangan  nilai parameter epoch dan batch yang  terpilih yaitu 30 dan 16.
Nilai  parameter epoch dan batch terbaik  yang  dipilih  untuk  pembuatan  model klasifikasi adalah epoch = 30 dan batch = 16. Besarnya  nilai  parameter epoch menentukan seberapa besar pengulangan atau iterasi yang akan  dilakukan.  Semakin  besar  nilai epoch maka  semakin  lama  proses,  yang  dilakukan untuk  melihat  seluruh  kumpulan  data  akan membutuhkan waktu yang cukup lama untuk proses komputasinya. Jika nilai epoch dibuat kecil,  maka  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melihat seluruh kumpulan data akan semakin cepat,  tetapi  hal  tersebut  akan  memengaruhi accuracy dan  nilai loss nya.  Berikut  adalah nilai  parameter batch ,  besar  parameter batch mengartikan banyak memori yang dibutuhkan.  Hal  ini  berarti  bahwa  semakin besar  nilai batch maka  semakin  besar  piksel dari  citra  sehingga  waktu  komputasi  yang dibutuhkan akan semakin lama.

## 3.2.2. Klasifikasi
Tahap  klasifikasi  merupakan  proses klasifikasi pada data testing , dengan
menggunakan confusion  matrix .  Rincian hasil pengujian yang telah dilakukan dari 148 data testing (52 Epinephelus spp.,  39 Halichoeres spp.,  dan  57 Lutjanus spp.), dapat dibuat confusion matrix untuk mengklasifikasikan  tiga genus ikan  tersebut (Tabel 4).
Penggunaan  metode  klasifikasi  CNN menghasilkan accuracy 85,13%  (Persamaan 10)  dengan  kesalahan  terbesar  yaitu  pada Epinephelus spp.  yang  memiliki  tingkat kesalahan prediksi sebesar 23,08%. Kesalahan pada Epinephelus spp. ini terklasifikasi  ke  dalam  kelas Halichoeres spp.  sebanyak  5  dan  kelas Lutjanus spp. sebanyak 7.

## 3.3. Evaluasi Model
Tahapan  evaluasi  model  merupakan proses  evaluasi  terhadap  model  klasifikasi untuk  menguji accuracy nya  menggunakan 60  data  validasi  (Tabel  2).  Rataan accuracy hasil  pengujian  setiap  kelas  berbeda  dengan accuracy model pada saat menggunakan data uji.  Hal  tersebut  dikarenakan accuracy hasil pengujian  pada  data  uji  berdasarkan  fungsi diskriminan  klasifikasi,  sedangkan accuracy pengujian  setiap  kelas  pada  data  validasi berdasarkan  nilai  peluang  hasil  prediksi classifier .  Perbandingan accuracy setiap kelas dapat dilihat pada Gambar 5.
Table 3. Nilai accuracy dan loss dari setiap pasangan parameter epoch dan batch.
Epoch Batch 10 20 30 Accuracy Loss Accuracy Loss Accuracy Loss 16 96,4% 0,0876 100% 0,0012 100% 0,0004 32 90,8% 0,2701 99,8% 0,0183 100% 0,0022 64 74,4% 0,6440 91,3% 0,2311 98,3% 0,0572
Tabel 4 . Hasil klasifikasi Epinephelus spp., Halichoeres spp., dan Lutjanus spp..
Prediksi Epinephelus spp. Halichoeres spp. Lutjanus spp. S ebe n
ar nya Epinephelus spp. 40 3 1 Halichoeres spp. 5 34 4 Lutjanus spp. 7 2 52
Gambar 5 menunjukkan bahwa rataan accuracy yang diperoleh dari hasil pengujian untuk  setiap  genus  ikan  sebesar  91,70%. Halichoeres spp. merupakan  kelas  terbaik dengan accuracy sebesar  94,44%.  Selain menghitung nilai accuracy , mengukur sebuah kinerja  model  klasifikasi  dapat  dilakukan dengan  menghitung  nilai precision dan sensitivity (Persamaan 11 dan 12). Perbandingan  nilai  rata-rata  dari precision dan sensitivity dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  nilai rata  rata precision yang  diperoleh  sebesar 89,92%  dan sensitivity sebesar  86,49%. Selisih  nilai  antara precision dan sensitivity tidak  terlalu  besar.  Hal  ini  berarti,  kinerja dari  model  klasifikasi  yang  dibangun  baik, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model klasifikasi  CNN  yang  digunakan  efektif, karena  dari  segi accuracy , precision, dan sensitivity hasil yang didapatkan baik.
Gambar 5. Grafik perbandingan akurasi setiap kelas.
Gambar 6. Grafik perbandingan akurasi setiap kelas.

## 3.4. Pembahasan
Hasil  yang  diperoleh  pada  percobaan yang  tertera  pada  Tabel  3 menunjukkan bahwa  semakin  besar  ukuran batch yang digunakan  pada  algoritme  CNN  maka accuracy yang diperoleh makin kecil. Hal ini juga  sesuai  dengan  penelitian  dari  Kandel  & Castelli  (2020)  yang  menyatakan  bahwa ukuran batch yang lebih besar biasanya tidak mencapai accuracy yang  lebih  tinggi. Berbanding  terbalik  dengan  jumlah epoch pada  algoritme  CNN,  semakin  besar  jumlah epoch maka accuracy akan meningkat seiring waktu.  Hal  ini  juga  telah  dibuktikan  oleh Nashrullah et  al. (2020)  yang  menyatakan bahwa accuracy dari  sistem  klasifikasi  yang dibuat  mengalami trend peningkatan  seiring dengan  pertambahan  jumlah epoch .  Tetapi menurut Nashrullah et al. (2020) peningkatan accuracy seiring  peningkatan epoch bisa mengakibatkan overfitting . Overfitting yaitu hasil  pemodelen  dari  sebuah  algoritme  yang memiliki accuracy tinggi tetapi saat
dilakukan test menggunakan  data  baru accuracy yang didapatkan mengalami penurunan  yang  signifikan  (hasil  yang diharapkan  tidak  sesuai)  (Ying,  2019). Sehingga  untuk  mengetahui  apakah  model yang  dibuat  mengalami overfitting maka dilakukan  evaluasi  dengan  menguji  model menggunakan  data  validasi  yang  jumlahnya tertera  pada  Tabel  1 (data  baru  yang  belum diujikan  ke  model).  Gambar  6  menunjukkan bahwa accuracy yang diperoleh menggunakan  data  validasi  cukup  tinggi yaitu,  91,70%.  Hal  tersebut  dapat  menjadi landasan  bahwa  model  yang  dibuat  yaitu model untuk mengklasifikasikan Epinephelus spp., Halichoeres spp.,  dan Lutjanus spp. menggunakan algoritme CNN tidak mengalami overfitting .

## IV. KESIMPULAN
Analisis  dan  evaluasi  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  skema analisis genus ikan dengan metode klasifikasi Convolution  Neural  Network (CNN)  dapat
mencapai  akurasi  dan  stabilitas  yang  tinggi pada  segmentasi  dan  pengukuran  fitur morfologi  ikan  berdasarkan  genus.  Hal  itu dibuktikan berdasarkan accuracy yang diperoleh  sebesar  85,31%.  Selain  itu,  model yang  dibangun  cukup  bagus  dengan  selisih nilai rata-rata antara precision dan sensitivity tidak terlalu  besar, precision sebesar 89,92% dan sensitivity sebesar 86,49%. Pada evaluasi model menggunakan data validation , Epinephelus spp.  merupakan  kelas  yang memiliki accuracy paling  rendah  yaitu 87,93%  dan Halichoeres spp.  paling  tinggi yaitu  94,44%.  Rataan  nilai accuracy yang diperoleh  menggunakan  data validation sebesar  91,70%.  Penggunaan  CNN  pada penelitian  ini  dapat  dikembangkan  untuk melakukan  pengenalan  dan  klasifikasi  citra ikan berdasarkan kelompok spesiesnya dengan  jumlah  kelas  yang  lebih  banyak sehingga  dapat  membantu  para  praktisi perikanan untuk mengidentifikasi ikan dengan cepat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Program  Studi  Sistem  Informasi Kelautan,  Universitas  Pendidikan  Indonesia yang  telah  memberikan  dukungan.  Penulis juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada reviewer yang  telah  memberikan  masukan untuk meningkatkan kualitas paper ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad,  Y.,  R.C.  Wihandika,  &  C.  Dewi. 2019.  Klasifikasi  emosi  berdasarkan ciri wajah menggunakan convolutional  neural  network. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer, 3(11):  10595–
10604. https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6732
Allken,  V.,  N.O.  Handegard,  S.  Rosen,  T. Schreyeck,  T.  Mahiout,  &  K.  Malde. 2018.  Fish  species  identification
using  a  convolutional  neural  network trained  on  synthetic  data. ICES
Journal  of  Marine  Science ,  79(1): 342–349.
https://doi.org/10.1093/icesjms/fsy14
7
Ariawan,  I.,  Y.  Herdiyeni,  &  I.Z.  Siregar.
2020. Geometric morphometric analysis  of  leaf  venation  in  four shorea species for identification using digital image processing. Biodiversitas J. of Biological
Diversity , 21(7): 3303–3309.
https://doi.org/10.13057/biodiv/d2107
54
Ariawan,  I.,  Y.  Herdiyeni,  &  I.Z.  Siregar.
2022.  Geometry  feature  extraction  of shorea  leaf  venation  based  on  digital image and classification using random  forest. International  Journal of  Computing  and  Digital  Systems , 11(1): 141–150.
https://doi.org/10.12785/ijcds/110111
Badawi, U.A. 2022. Fish classification using extraction  of  appropriate  feature  set. International  Journal  of  Electrical and  Computer  Engineering, 12(3):
2488-2500.
http://doi.org/10.11591/ijece.v12i3.pp 2488-2500
Buchanan,  C.,  Y.  Bi,  B.  Xue,  R.  Vennell,  S. Childerhouse, M.K. Pine, D. Briscoe,
& M. Zhang. 2021. Deep convolutional  neural  networks  for detecting dolphin echolocation clicks. Proceeding  The  6th  International Conference  on  Image  and  Vision Computing,  Tauranga,  New  Zealand, 09-10  Desember  2021.  1-6  pp. https://doi.org/10.1109/IVCNZ54163. 2021.9653250
Cai, K., X. Miao, W. Wang, H. Pang, Y. Liu, &  J.  Song.  2020.  A  modified YOLOv3  model  for  fish  detection based  on  MobileNetv1  as  backbone. Aquacultural  Engineering, 91(11):  1-
9.
https://doi.org/10.1016/j.aquaeng.202 0.102117
Chuang,  R.  &  V.  Bonhomme.  2019. Rethinking  the  dental  morphological differences  between  domestic  equids.
J.  of  Archaeological  Science ,  101(1):
140–148.
https://doi.org/10.1016/j.jas.2018.02.0
20
Cisar, P., D. Bekkozhayeva, O. Movchan, M. Saberioon,  &  R.  Schraml.  2021. Computer vision based individual fish identification  using  skin  dot  pattern.
Scientific Reports , 11(1): 1–12.
https://doi.org/10.1038/s41598-021-
96476-4
Devarakonda,  A.,  M.  Naumov,  &  M.
Garland.  2018.  Adabatch:  adaptive batch  sizes  for  training  deep  neural networks. Workshop  Track  -  ICLR ,
0(0):
1–4. https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.0 2029 Fauzan,  A.R.,  M.I.  Wahyuddin,  &  S. Ningsih. 2021. Pleural effusion classification  based  on  chest  x-ray images  using  convolutional  neural network. Journal of Computer Science and Information , 14(1): 9–16. https://doi.org/10.21609/jiki.v14i1.89 8
Fitrah,  S.S.,  I.  Dewiyanti,  T.  Rizwan,  U. Syiah,  &  K.  Darussalam.  2016. Identifikasi  jenis  ikan  di  perairan laguna  gampoeng  pulot  kecamatan leupung  aceh  besar. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa  Kelautan  dan  Perikanan Unsyiah , 1(1): 66–81.
Fukushima,  K.  1980.  Neocognitron:  A  self- organizing  neural  network  model  for a  mechanism  of  pattern  recognition unaffected  by  shift  in  position. Biological  Cybernetics ,  36(4):  193–
202.
https://doi.org/10.1007/BF00344251
Gao, H., B. Cheng, J.  Wang,  K. Li, J. Zhao,
&  D.  Li.  2018.  Object  classification using  cnn-based  fusion  of  vision  and
lidar in autonomous vehicle environment. IEEE  Transactions  on Industrial  Informatics ,  14(9):  4224– 4230.
https://doi.org/10.1109/TII.2018.2822 828
Gultom,  Y.,  A.M.  Arymurthy,  &  R.J. Masikome. 2018. Batik Classification using  deep  convolutional  network transfer  learning. J.  Ilmu  Komputer dan Informasi , 11(2): 59–66. https://doi.org/10.21609/jiki.v11i2.50 7
Han, J., K. Micheline, &  P. Jian. 2012. Data mining  concepts  and  techniques. Morgan Kaufman. 364-368 pp.
Hridayami,  P.,  I.K.G.D.  Putra,  &  K.S.
Wibawa. 2019. Fish species
recognition using VGG16 deep convolutional neural network. Journal  of  Computing  Science  and Engineering, 13(3): 124-130. https://doi.org/10.5626/JCSE.2019.13 .3.124 Kandel, I. & M. Castelli. 2020. The  effect of batch  size  on  the  generalizability  of the  convolutional  neural  networks  on a histopathology dataset. ICT Express , 6(4): 312–315. https://doi.org/10.1016/j.icte.2020.04. 010
Kurniawati,  E.,  V.  Siregar,  &  I.W.  Nurjaya. 2020.  Classification  of  shallow  water habitat based on object using worldview  2  and  sentinel  2b  images in  kepulauan  seribu  waters. J.  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 12(2): 423–437.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i2.26 089
Nashrullah,  F.,  S.  Adhi,  &  G.  Budiman. 2020.  Investigasi  parameter  epoch pada  arsitektur  resnet-  50  untuk klasifikasi  pornografi. Journal  of
Computer, Electronic,
and Telecommunication , 1(1): 1–8. https://doi.org/10.52435/complete.v1i 1.51 Noija,  D., S.  Martasuganda.,  B.  Murdiyanto, & A.A. Taurusman. 2014. Pengelolaan  sumberdaya  ikan  kakap merah  (Lutjanus  spp.)  di  perairan utara  cirebon,  laut  jawa. Jurnal Teknologi  Perikanan  dan  Kelautan,
5(1):
67-74. https://doi.org/10.24319/jtpk.5.65-74
Putra,  I.W.S.E.,  A.Y.  Wijaya,  &  R.
Soelaiman.  2016.  Klasifikasi  citra menggunakan  convolutional  neural network  (cnn)  pada  caltech  101. Jurnal  Teknik  ITS ,  5(1):  A65–A69. https://doi.org/10.12962/j23373539.v 5i1.15696
Rauf,  H.T.,  M.I.U.  Lali,  S.  Zahoor,  S.Z.H. Shah,  A.U.  Rehman,  &  S.A.C. Bukhari.  2019.  Visual  features  based automated identification of fish species  using  deep  convolutional neural  networks. Computers  and Electronics in Agriculture , 167(Desember): 1-17. https://doi.org/10.1016/j.compag.201
9.105075
Rokhana,  R.,  J.  Priambodo,  T.  Karlita,
I.M.G.  Sunarya,  E.M.  Yuniarno, I.K.E.  Purnama,  &  M.H.  Purnomo. 2019.  Convolutional  neural  network untuk  pendeteksian  patah  tulang femur  pada  citra  ultrasonik  b–mode. J.  Nasional  Teknik  Elektro  Dan Teknologi  Informasi ,  8(1):  59–67. https://doi.org/10.22146/jnteti.v8i1.49
1
Rondonuwu,  A.B.,  2014.  Ikan  karang  di wilayah  terumbu  karang  kecamatan maba  kabupaten  halmahera  timur provinsi  maluku  utara. Jurnal  Ilmiah Platax , 2(1). https://doi.org/10.35800/jip.2.1.2014. 4403
Santra,  A.K.  &  C.J.  Christy.  2012.  Genetic algorithm  and  confusion  matrix  for document  clustering. International  J.
Of  Computer  Science  Issues ,  9(1): 322–328.
http://ijcsi.org/papers/IJCSI-9-1-2-
322-328.pdf
Shammi, S.A., S. Das, & M.M. Hasan. 2021.
FishNet:  fish  classification  using convolutional neural network. Proceeding  The  12th  International Conference on Computing Communication and Networking Technologies,  Kharagpur,  India,  06- 08 Juli 2021. 1-6 pp. https://doi.org/10.1109/ICCCNT5152
5.2021.9579550
Sugara,  A.,  A.Nolisa,  A.  Anggoro,  A.N.N Suci,  R.T.  Utami,  Y.  Andika,  F. Nugroho,  &  R.  Suhendri.  2022. Identifikasi  keanekaragaman  jenis ikan  hasil  tangkapan  nelayan  tapak paderi  kota  bengkulu. Samakia:
Jurnal  Ilmu  Perikanan, 13(1):  51-62.
https://doi.org/10.35316/jsapi.v13i1.1
664
Sukarman,  L.D.,  G.F.  Laxmi,  &  F.  Fatimah.
2018.  Identifikasi  ikan  air  tawar
dengan metode color moment feature.
Proceedings seminar nasional teknologi  informasi,  Bogor,  3  Mei 2018. 375–383 pp. Xu,  X.,  W.  Li.  &  Q.  Duan.  2021.  Transfer learning and SE-ResNet152
networks-based for small-scale unbalanced fish species identification. Computers and Electronics in Agriculture. 180(1): 1-9. https://doi.org/10.1016/j.compag.202
0.105878
Ying,  X.  2019.  An  overview  of  overfitting and  its  solutions. Journal  of  Physics: Conference Series , 1–6. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1168/2/022022 Submitted  :   07 December 2020
Reviewed  :   27 January 2022 Accepted  :  31 July 2022

## FIGURE AND TABLE TITLES
Figure 1. Steps of research.
Figure 2.  The images of fish (a) Epinephelus spp.; (b) Halichoeres spp.; (c) Lutjanus spp.. Figure 3. The architecture of CNN.
Figure 4 . The results of scaling image of the genus Epinephelus spp.. Figure 5 . Graph Comparison of the accuracy between class. Figure 6.  Graph comparison of the average value between precision and sensitivity. Table 1 . Confusion matrix. Table 2 . Data partition of fish images. Table 3. The value of accuracy and loss of epoch and batch parameters. Table 4.   Classification results for Epinephelus spp., Halichoeres spp., and Lutjanus spp..