## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 1, Agustus 2022 Hal 1-8 https://djournals.com/klik

## Implementasi Euclidean Distance dan Segmentasi K-Means Clustering Pada Identifikasi Citra Jenis Ikan Nila
Rini Nuraini *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Ikan nila menjadi salah satu ikan favorit untuk dikonsumsi karena mengandung gizi yang tinggi dengan harga yang relatif murah. Hal inilah yang membuat pembudidaya ikan di Indonesia memilih ikan nila untuk dibudidayakan. Ikan nila memiliki beberapa varietas yang mempunyai karakteristik yang berbeda-beda, sehingga mempengaruhi dalam cara penanganan dan pembudidayaan ikan tersebut.  Untuk  itu,  pembudidaya  ikan  nila  perlu  memiliki  pengetahuan  mengenai  jenis-jenis  ikan  nila  agar  dapat  melakukan pembudidayaan berdasarkan karakteritik dari jenis ikan tersebut. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Euclidean Distance dan segmentasi citra dengan K-Mean Clustering pada identifikasi citra jenis ikan nila berdasarkan ciri bentuk dan teksturnya. Algoritma K-Mean Clustering digunakan untuk untuk memisahkan antara foreground dan background pada citra. Selanjutnya, objek tersebut akan diekstraksi cirinya berdasarkan bentuk dan ciri tekstur. Selanjutnya proses identifikasi dilakukan menggunakan algoritma Euclidean Distance yang akan mencari nilai tingkat kesamaan antara dua atau lebih dengan menghitung nilai jarak dari  Euclidean, untuk menentukan apakah objek tersebut masuk dalam kelas yang mana berdasarkan keterdekatan nilai yang didapatkan. Berdasarkan hasil  pengujian  didapatkan  nilai  akurasi  mencapai  84,3%.  Hasil  tersebut  memperlihatkan  bahwa  model  yang dikembangkan  dapat melakukan identifikasi jenis ikan nila dengan baik.
Kata Kunci: Euclidean Distance; Ekstraksi Ciri Bentuk; Ekstraksi Ciri Tekstur; K-Mean Clustering; Ikan Nila
Abstract− Tilapia is one of the favorite fish for consumption because it contains high nutrition at a relatively low price. This is what makes fish cultivators in Indonesia choose tilapia for cultivation. Tilapia has several varieties that have different characteristics, thus affecting the way of handling and cultivating these fish. For this reason, tilapia cultivators need to have knowledge about the types of tilapias so they can cultivate based on the characteristics of these fish species. This study aims to implement the Euclidean  Distance algorithm and image segmentation with K-Mean Clustering on image identification of tilapia species based on their shape and texture characteristics. The K-Mean Clustering algorithm is used to separate the foreground and background in the image. Furthermore, the object's characteristics will be extracted based on its shape and texture characteristics. Furthermore, the identification process is carried out using the Euclidean Distance algorithm which will look for similarity values between two or more by calculating the value of the distance from Euclidean, to determine whether the object is included in which class based on the closeness of the values obtained. Based on the test results, the accuracy value reached 84.3%. These results show that the developed model can identify tilapia species well.
Keywords : Euclidean Distance; Shape Feature Extraction;  Texture Feature Extraction, K-Mean Clustering,

## 1. PENDAHULUAN
Ikan Nila dengan nama latin Oreochromis Niloticus merupakan satu diantara beberapa komoditas unggulan perikanan air tawar di Indonesia. Pada Tahun 2021 produksi ikan nila di Indonesia mencapai 1,35 juta ton [1]. Ini yang menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil ikan nila terbesar setelah setelah China dan India. Ikan nila menjadi salah satu ikan favorit untuk dikonsumsi karena mengandung gizi yang tinggi dengan harga yang relatif murah. Hal inilah yang membuat pembudidaya  ikan  di  Indonesia  memilih  ikan  nila  untuk  dibudidayakan.  Ikan  nila  memiliki  beberapa  varietas  yang mempunyai karakteristik yang berbeda-beda [2]. Jenis ikan dengan berbagai karakteristiknya akan mempengaruhi dalam penanganan dan pengelolaan ikan tersebut [3]. Untuk itu, pembudidaya ikan nila perlu memiliki pengetahuan mengenai jenis-jenis ikan nila agar dapat melakukan pembudidayaan berdasarkan karakteristik dari jenis ikan tersebut. Jenis-jenis ikan nila sebenarnya dapat diidentifikasi berdasarkan citranya, karena masing-masing jenisnya memiliki ciri yang dapat dilihat  berdasarkan  bentuk  dan  teksturnya.  Maka  untuk  mengidentifikasi  jenis  ikan  nila  dapat  mengimplementasikan pengolahan citra digital.
Pengolahan citra digital diartikan sebagai suatu bidang yang mengkaji terkait terbentuknya citra, mengelola suatu citra serta melakukan analisis terhadap citra untuk menggali informasi sehingga dapat bermanfaat bagi manusia [4], [5]. Terdapat beberapa peneliti yang melakukan penelitian mengenai pemanfaatan pengolahan citra pada citra ikan. Penelitian pertama yaitu terkait tentang identifikasi tingkat kesegaran ikan tuna berdasarkan citranya dengan pendekatan K-Nearest Neighbour (K-NN) dan ekstraksi fitur bentuk dengan Gray Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang menghasilkan tingkat akurasi tertinggi hingga 60% [6]. Metode K-NN melakukan klasifikasi berdasarkan pembelajaran pola dari data yang sudah terklasifikasi sebelumnya, sehingga K-NN sangat tergantung pada nilai ciri yang didapatkan apabila ciri yang dihasilkan  redundan  atau  tidak  relevan  maka  akan  mempengaruhi  tingkat  akurasi  [7].  Berikutnya,  penelitian  terkait tentang  klasifikasi  jenis  ikan  laut  dengan  mengimplementasikan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan ekstraksi  ciri  warna HSV dan Histogram of Oriented Gradient (HOG). Penelitian ini menghasilkan akurasi  tertinggi mencapai  94,86%.  Namun,  algoritma  SVM  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  pembelajaran  [8].  Penlitian selanjutnya mengenai identifikasi jenis ikan tawar dengan pendekatan Linear Discriminant Analysis (LDA) menggunakan ekstraksi ciri warna HSV [9]. Pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi mencapai 84,5%. Namun, algoritma LDA mempunyai kekurangan yakni tidak dapat mengatasi data dengan sampel yang lebih kecil dari jumlah fitur [10].
Rini Nuraini, Implementasi Euclidean Distance dan Segmentasi K-Means Clustering Pada Identifikasi Citra Jenis Ikan Nila
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  untuk  menghasilkan  model  identifikasi  citra  yang  baik  maka  perlu memperhatikan  beberapa  hal  diantaranya  proses  segmentasi  citra  dan  penggunaan  ekstraksi  ciri.  Sehingga  perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yakni pada penelitian ini berfokus pada identifikasi citra ikan nila dengan penggunaan  segmentasi  citra K-Means Clustering , ekstraksi ciri warna dan tekstur  serta algoritma Euclidean  Distance untuk  proses  identifikasi.  Segmentasi  citra K-Means  Clustering berguna  untuk  memisahkan  antara foreground dan background pada citra [11]. Setelah citra ikan tersegmentasi selanjutnya citra akan  diekstraksi cirinya berdasarkan ciri bentuk  menggunakan  parameter metric dan eccentricity serta  ciri teksturnya menggunakan Gray Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM).  Hasil  dari  ekstraksi  ciri  menjadi  inputan  untuk  proses  identifikasi  dengan  menggunakan  algoritma Euclidean Distance . Euclidean distance merupakan sebuah pendekatan yang digunakan untuk mencocokkan citra dari objek  yang  mempunyai  kesamaan  dengan  objek  yang  diidentifikasi. Euclidean  distance mendeskripsikan  tingkat kesamaan antara dua atau lebih dengan menghitung nilai jarak dari Euclidean , dimana apabila jarak semakin dekat maka menunjukkan  objek  dengan  kelompok  yang  sama  [12].  Hubungan  antara  jarak  dari  objek  tersebut  disebut  dengan Euclidean Space , yang selanjutnya digunakan untuk menentukan kemiripan objek [13]. Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa algoritma Euclidean Distance efektif dalam kasus identifikasi citra [14], [15]. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengimplementasikan algoritma Euclidean Distance dan segmentasi citra dengan K-Mean  Clustering pada  identifikasi  citra  jenis  ikan  nila berdasarkan  ciri  bentuk  dan  teksturnya.  Algoritma K-Mean Clustering digunakan untuk untuk memisahkan antara foreground dan background pada citra. Selanjutnya, objek tersebut akan diekstraksi cirinya berdasarkan bentuk berdasarkan nilai dari metric dan eccentricity . Kemudian, untuk ekstraksi ciri tekstur  digunakan  pendekatan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) melalui  perhitungan  nilai  dari contrast, correlation, energy serta homogeneity. Sedangkan pada tahap identifikasi digunakan Euclidean Distance yang digunakan dalam mencari similarity objek dengan menghitung nilai jarak dari Euclidean .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  maka  disusunlah  tahapan  penelitian  yang  sistematis, terstruktur  dan  terencana  [16]. Pada penelitian yang dilakukan tahapan-tahapan berisi langkah-langkah yang dilakukan dalam melaksanakan penelitian yang terangkum pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Data Citra
Tahap awal adalah mengumpulkan data citra ikan nila sebagai dataset yang nantinya  menjadi data untuk pelatihan dan pengujian  model.  Proses  ini  merupakan  tahapan  yang  krusial,  hali  ini  dikarenakan  tersedianya  dataset  menjadi  aspek penting dalam menentukan performa dari model yang dibangun [17]. Jenis ikan nila yang digunakan yaitu sebanyak 7 jenis ikan nila unggul yang dibudidayakan di Indonesia berdasarkan sumber website Mediani.com [18]. Jenis ikan nila tersebut diantaranya: Ikan Nila Nilasa, Ikan Nila Citralada, Ikan Nila Larasati, Ikan Nila Anjani, Ikan Nila Best, Ikan Nila
Pengujian  Model Identifikasi Citra Menggunakan Euclidean  Distance Ekstraksi Ciri Bentuk dan Tekstur Segmentasi Citra dengan K-Means Clustering Transformasi Citra L*a*b Pengumpulan  Data Citra
Srikandi dan Ikan Nila Nirwana 3. Citra jenis ikan nila yang digunakan didapatkan dari internet. Dataset yang digunakan sebanyak 350 citra, dengan distribusi dataset menggunakan persentase yaitu 60% sebagai data pelatihan dan 40% sebagai data pengujian. Sehingga, untuk masing-masing kelas terdapat 30 citra untuk pelatihan dan 20 citra untuk pengujian.

## 2.1.2 Transformasi Citra L*a*b
Langkah konversi citra ke dalam ruang warna L*a*b memiliki tujuan yaitu agar dapat diidentifikasi kandungan warna pada citra secara digital [19]. Terdapat 12 macam warna yang yang dihasilkan, termasuk merah, kuning, hijau, cyan, biru, dan magenta. Tahapan ini melibatkan pengalihan ruang warna gambar dari RGB ke XYZ. Selain itu, nilai L*, a*, dan b* dihitung menggunakan hasil nilai warna RGB. Prosedur segmentasi menjadi lebih mudah dengan bantuan tahap ini.

## 2.1.3 Segmentasi Citra dengan K-Menas Clustering
Segmentasi citra dapat diartikan sebagai pendekatan yang digunakan untuk melakukan pembagian citra ke dalam wilayah tertentu yang didasari pada kemiripan atributnya [20]. Teknik segmentasi citra yang digunakan yaitu K-Means Clustering . K-means digunakan untuk melakukan klasterisasi data yang bersifat non hirarki melalui proses partisi data ke dalam kelas- kelas tertentu yang memiliki kesamaan [21]. K-Means Clustering melakukan pengelompokan titik data ke k kluster yang didasari pada jarak dengan pusat kluster [22]. Titik data tersebut kemudian membentuk kelompok di sekitar pusat kluster ( centroid ) dengan mengurangi fungsi objektif melalui persamaan (1).
 = = i n k kj ij x N V 0 1 (1)
Dimana V ij merupakan pusat kluster atau average kluster i pada atribut j . Sedangkan N i merupakan jumlah keanggotaan kluster i . Selanjutnya, x kj merupakan nilai data k yang terdapat pada kluster tersebut untuk atribut j .

## 2.1.4   Ekstraksi Ciri Bentuk dan Tekstur
Tahapan  selanjutnya  yaitu  ekstraksi  ciri,  dimana  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  untuk  mendapatkan  karakteristik  dari objek pada citra sebagai pembeda dari objek yang lain [23]. Hasil dari ekstraksi fitur digunakan sabagai masukkan dalam proses  identifikasi  [24].  Pada  kasus  identifikasi  jenis  ikan  nila  digunakan  ekstraksi  berdasarkan  ciri  bentuknya  dan teksturnya.  Pada  ciri  bentuk  akan  dicari  nilai metric dan eccentricity [25].  Parameter metric merupakan  nilai  yang digunakan untuk membandingkan antara luas dan keliling pada sebuah objek. Berbeda dengan eccentricity , parameter ini digunakan untuk  mendapatkan nilai membandingkan  antara jarak fokus elips minor  dan  fokus elips mayor  pada  suatu citra. Untuk mendapatkan nilai parameter-parameter tersebut dapat menggunakan persamaan (2) dan (3).
C A M  =  4
(2)
2 2 1 a b e − = (3)
Dimana a menunjukkan  sumbu  minor, sedangkan b menunjukkan  sumbu  mayor.  Untuk notasi A menunjukkan luas dan C menunjukkan keliling.
Ekstraksi ciri berikutnya yaitu ciri tekstur, dimana ciri ini  didapatkan dengan menghitung parameter yang ada pada Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) diantaranya contrast, correlation, energy dan homogeneity. Deskripsi dari setiap parameter adalah sebagai berikut:
a. Contrast
Contrast diperoleh dari jumlah keragaman intensitas grayscale dari sebuah citra. Untuk menghitung kontras dapat dihitung melalui persamaan (4).
 − =
i j j i pd j i Contrast ) , ( ) ( 2 (4)
b. Correlation
Correlation dapat  diartikan  sebagai  representasi  dari  keterkaitan  linear  pada  citra  keabuan. Correlation dapat dihitung dengan persamaan (5).
 − − = i j j i j i j i p j i n Correlatio 
   ) , ( ) )( ( (5)
c. Energy
Energi  berkaitan  dengan  tingkat  konsentrasi  dari  tingkat grayscale dalam  sebuah  citra.  Nilai  dari energy dapat diperoleh dengan menghitungnya melalui persamaan (6).
 = i j d j i p Energy ) , ( 2 (6)
Rini Nuraini, Implementasi Euclidean Distance dan Segmentasi K-Means Clustering Pada Identifikasi Citra Jenis Ikan Nila
d. Homogeneity
Homogeneity dapat  diartikan  sebagai  tingkatan  dari  variasi  serta  homogenitas  intensitas  suatu  citra.  Agar mendapatkan nilai homogeneity maka dapat dihitung dengan persamaan (7).
 − + = i j j i i j i pd Homogenity ) , (
(7)

## 2.1.5   Identifikasi Citra denga Euclidean Distance
Euclidean  distance mendeskripsikan  tingkat  kesamaan  antara  dua  atau  lebih  dengan  menghitung  nilai  jarak  dari Euclidean , dimana apabila jarak semakin dekat maka menunjukkan objek dengan kelompok yang sama [12]. Hubungan anatara  jarak  dari  objek  tersebut  disebut  dengan Euclidean  Space ,  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  menentukan kemiripan objek [13]. Euclidean Distance biasanya dipergunakan dalam mendapatkan tingkat similarity dari dua vector atau lebih. Terdapat beberapa cara dalam mengukur jarak untuk melakukan identifikasi melalui pola-pola tertentu. Jika terdapat dua vector, yaitu fitur a = ( a 1 , a 2 , ..., a n ) dan b = ( b 1 , b2, ..., b n ), maka untuk mendapatkan keterdekatan jarak antara objek tersebut maka dapat melalui perhitungan persamaan (8).
 = − = n i i i e b a d 1 2 ) (
(8)
Dimana a i menunjukkan vektor citra input, sedangkan b i menunjukkan vektor citra yang dibandingkan.

## 2.1.6   Pengujian Model
Pengujian model bertujuan untuk menilai kinerja dari model yang dibangun [26]. Selain itu pada tahapan pengujian juga digunakan untuk memastikan bahwa sistem telah bekerja sebagaimana mestinya [27]. Untuk melakukan pengujian model yang dibangun dilakukan pengujian akurasi dimana akan diuji ketepatan model dalam menyelesaikan maslah. Uji akurasi dapat dihitung melalui persamaan (9).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 × 100% (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengidentifikasi  citra  ikan  nila  dengan  menggunakan  7  kelas,  antara  lain:  Ikan  Nila  Nilasa,  Ikan  Nila Citralada, Ikan Nila Larasati, Ikan Nila Anjani, Ikan Nila Best, Ikan Nila Srikandi dan Ikan Nirwana 3. Dataset  yang digunakan sebanyak 350 citra, dengan distribusi data latih 60% dan data uji 40% sehingga jumlah data latih sebanyak 210 citra dan data uji sebanyak 140 citra. Model identifikasi jenis ikan nila diimplementasikan dalam perangkat lunak MATLAB, dimana akan diterapkan segemnetasi citra menggunakan K-Mean Clustering dan identifikasi menggunakan algoritma Euclidean Distance berdasarkan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Langkah awal dalam identifikasi citra ikan nila  yaitu  melakukan  konversi  citra  RGB  menjadi  citra  L*a*b.  Ini  dilakukan  untuk  merepresentasikan  warna  secara digital. Pada tahap ini, hasil transformasi citra RGB menjadi L*a*b menggunakan software MATLAB ditunjukkan pada Gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Citra RGB dan (b) Citra Hasil Transformasi L*a*b
Pada Gambar 2. (b) terlihat hasil transformasi dari citra RGB ke dalam citra L*a*b. Setelah citra di transformasi menjadi  L*a*b  selanjutnya  dilakukan  segmentasi  citra  menggunakan  K-Mean  Clustering. K-Means  Clustering melakukan pengelompokan titik data ke k kluster yang didasari pada jarak dengan pusat kluster. Proses pada K-Means Clustering melakukan partisi data kedalam kelompok tertentu agar mendapatkan karakteristik yang sama untuk menjadi sebuah  kelompok  dalam  satu  kluster  secara  bersamaan  dan  data  yang  tidak  sama  dimasukkan  kedalam  kluster  yang lainnya. Visualisasi proses kluster pada K-Means Clustering dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Ilustrasi Algoritma K-Means Clustering
Pada  Gambar  3,  terlihat  bahwa K-Means  Clustering melakukan  pengelompokkan  untuk  data  yang  memiliki karakteristik yang sama. Proses segmentasi citra menghasilkan citra dengan objek citra ikan ( foreground ) akan dibedakan dengan latar belakangnya ( background ). Segmentasi citra yang dilakukan menghasilkan citra seperti pada Gambar 4.
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Citra L*a*b dan (b) Citra Hasil Segmentasi Menggunakan K-Mean Clustering
Berdasarkan  Gambar  4  (b)  merupakan  citra  hasil  segmentasi,  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  mendapatkan fitur-fitur yang ada pada citra yang telah tersegmentasi. Ciri yang digunakan pada penelitian ini  yaitu berdasarkan ciri bentuknya dan teksturnya. Agar mempermudah dalam memperoleh fitur bentuk, citra yang telah tersegmentasi kemudian dikonversi menjadi citra biner. Sehingga akan dihasilkan citra dengan nilai 0 dan 1 atau citra berwarna hitam dan putih. Hal ini dilakukan untuk mempermudah dalam mendapatkan nilai metric dan eccentricity . Kemudian, untuk mendapatkan fitur  tekstur,  citra  yang  tersegmentasi  akan  dikonversi  ke  dalam  citra grayscale untuk  mendapatkan  nilai  parameter contrast, correlation, energy dan homogeneity .  Hasil dari ekstraksi ciri bentuk dan tekstur ditunjukkan pada Gambar 5.
(a) (c) (b)
Gambar 5. (a) Citra Biner; (b) Citra Grayscale dan (c) Hasil Ekstraksi Ciri
Pada Gambar 5 (c) merupakan nilai-nilai ekstraksi ciri bentuk dan tekstur yang didapatkan pada citra. Nilai-nilai tersebut menjadi inputan untuk melakukan proses identifikasi citra. Pada identifikasi citra digunakan algoritma Euclidean Distance , dimana penedekatan ini mencocokkan citra dengan data-data yang telah didapatkan pada pola pembelajaran yang dilakukan sebelumnya dengan memperhitungkan tingkat kemiripan. Euclidean Distance mendeskripsikan tingkat
Rini Nuraini, Implementasi Euclidean Distance dan Segmentasi K-Means Clustering Pada Identifikasi Citra Jenis Ikan Nila
kesamaan  dari  beberapa  citra  dengan  menghitung  nilai  jarak  dari Euclidean ,  jika  jarak  yang  dihasilkan  semakin berdekatan dari Euclidean maka objek tersebut  masuk  pada kelas yang sama. Tahapan ini melalui perbandingan jarak keterdekatan dari dua atau lebih variabel yakni cita pengujian dan citra latih untuk mendapatkan nilai jaraknya. Algoritma Euclidean  Distance selanjutnya  diimplementasikan  pada software MATLAB  untuk  digunakan  sebagai  pengujian. Tampilan GUI dari implementasi  model yang dikembangkan untuk  mengidentifikasi jenis ikan nila dapat  dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. GUI Sistem Identifikasi Jenis Ikan Nila
Tahap  selanjutnya  yaitu  menguji  model,  hal  ini  dilakukan  agar  dapat  diketahui  performa  dari  model  yang dikembangkan.    Pengujian  model  menggunakan  uji  akurasi  melalui  perbandingan  dari  hasil  identifikasi  oleh  sistem dengan fakta yang ada. Data pengujian menggunakan 140 citra, untuk menguji 7 kelas jenis ikan nila. Artinya tiap kelas akan diuji dengan jumlah citra yang sama yaitu 20 citra. Proses uji dilakukan melalui pencocokkan hasil identifikasi oleh sistem  dengan  fakta.  Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dihitung  dengan  persamaan (9),  dimana  hasil  identifikasi  yang tepat akan dibagi dengan jumlah seluruh data uji dan dikali dengan 100. Nilai akurasi untuk masing-masing kelas jenis ikan nila disajikan pada grafik Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Hasil Pengujian Akurasi Untuk Setiap Kelas Jenis Ikan Nila
Berdasarkan Gambar 7 dapat dilihat bahwa skor uji  akurasi  untuk setiap kelas yang memperoleh skor tertinggi yaitu untuk kelas Ikan Nila Nilasa dengan nilai akurasi sebesar 90%. Sedangkan untuk kelas yang mendapat nilai terendah adalah  Ikan  Nila  Anjani  dan  Ikan  Nila  Nirwana 3  dengan  nilai  akurasi  80%.  Rata-rata  akurasi  hasil  pengujian  secara keseluruhan yaitu 84,3%. Hasil yang diperoleh kemudian dimasukkan ke dalam kelompok kriteria akurasi berdasarkan
90% 85% 85% 80% 85% 85% 80% Ikan Nila
Nilasa Ikan Nila Citralada Ikan Nila Larasati Ikan Nila Anjani Ikan Nila Best Ikan Nila Srikandi Ikan Nila Nirwana 3
kriteria sebagai berikut: Baik, nilainya berkisar antara 76% sampai 100%; Cukup Baik, nilainya berkisar dari 56% hingga 75%; Kurang Baik, nilainya berkisar antara 40% sampai 55%, dan Sangat Kurang Baik, jika hasilnya di bawah 40% [28]. Hasilnya, akurasi dari model yang dikembangkan dalam mengidentifikasi jenis ikan nila masuk dalam kategori “Baik”. Melalui  penggunaan  K-Mean  Clustering  pada  proses  segmentasi  citra  dapat  membantu  dalam  proses  ekstraksi  ciri. Sehingga nilai ekstraksi ciri bentuk dan tekstur yang didapatkan dapat sebagai inputan untuk proses identifikasi. Sehingga algoritma Euclidean Distance dapat memperoleh nilai tingkat kesamaan antara dua atau lebih dengan menghitung nilai jarak dari Euclidean , untuk menentukan apakah objek tersebut masuk dalam kelas yang mana berdasarkan keterdekatan nilai yang didapatkan.
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  selain  mendapatkan  nilai  akurasi  juga mendapatkan  nilai  kesalahan  atau error yaitu sebesar 15,7%. Hal ini dapat terjadi disebabkan oleh beberapa aspek, yaitu 1) Algoritma Euclidean Distance hanya mengelompokkan kelas berdasarkan jarak terdekat dengan Euclidean sehingga penentuan titik pusat sangat menentukan, jika titik pusat tidak tepat makan hasil yang didapatkan akan mempengaruhi nilai akurasi; 2) Sebagian besar jenis ikan nila memiliki kemiripan yang hampir sama, sehingga memerlukan ekstraksi ciri tambahan, tidak hanya pada ciri bentuk dan tekstur; 3) Model yang dikembangkan memerlukan peningkatan pola pembelajaran, hal ini dikarenakan apabila data yang digunakan memiliki latar belakang yang beragam dengan sudut pandang tertentu model kesulitan dalam melakukan identifikasi; 4) Dataset yang digunakan relatif kecil sehingga model tidak maksimal dalam pembelajaran.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Euclidean Distance dan segmentasi citra dengan K-Mean Clustering pada identifikasi  citra  jenis  ikan  nila berdasarkan  ciri  bentuk  dan  teksturnya.  Algoritma K-Mean  Clustering berguna  untuk memisahkan  antara  foreground  dan background dalam  citra.  Selanjutnya,  objek  tersebut  akan  diekstraksi  cirinya berdasarkan  bentuk  berdasarkan  nilai  dari metric dan eccentricity .  Kemudian,  untuk  ekstraksi  ciri  tekstur  digunakan pendekatan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) melalui  perhitungan  nilai  dari contrast,  correlation, energy serta homogeneity. Pada  tahap  identifikasi  diterapkan  algoritma Euclidean  Distance yang  bermanfaat  dalam mendapatkan kemiripan objek dengan menghitung nilai jarak dari Euclidean . Algoritma Euclidean Distance mencari nilai tingkat kesamaan antara dua atau lebih dengan menghitung nilai jarak dari Euclidean , untuk menentukan apakah objek tersebut  masuk  dalam  kelas  yang  mana  berdasarkan  keterdekatan  nilai  yang  didapatkan.  Berdasarkan  hasil  pengujian didapatkan  nilai  akurasi  mencapai  84,3%.  Hasil  tersebut  memperlihatkan  bahwa  model  yang  dikembangkan  dapat melakukan identifikasi  jenis ikan nila dengan baik. Namun, terdapat  beberapa perbaikan untuk  penelitian selanjutnya, antara lain dengan meningkatkan algoritma Euclidean Distance untuk mengatasi penentuan pusat kluster agar tepat serta dapat  menambahkan  ekstraksi  ciri  yang  lain  agar  model  dapat  memperoleh  informasi  fitur  yang  beragam.  Selain  itu, model dapat dikembangkan dengan model deep learning agar mendapatkan pola pembelajaran yang lebih optimal dengan dataset yang beragam serta jumlah yang besar.

## REFERENCES
[1] S.  Sadya,  “Produksi  Ikan  Nila  Indonesia  Sebanyak  1,35  Juta  Ton  pada  2021,” Dataindonesia.id ,  2022. https://dataindonesia.id/sektor-riil/detail/produksi-ikan-nila-indonesia-sebanyak-135-juta-ton-pada-2021
[2] A. Rahmawati and M. Dailami, Budidaya Ikan Nila Terpadu . Malang: Penerbit Brainy Bee, 2021.
[3] S. Surianti, Buku Ajar: Dasar-Dasar Akuakultur (Budidaya Perikanan) . Bandung: Media Sains Indonesia, 2022.
[4] R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, A. A. A. Rahni, S. D. Putra, and A. Herdiansah, “Identification of Herbal Leaf Types Based on Their Image Using First Order Feature Extraction and Multiclass SVM Algorithm,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2021, pp. 12–17.
[5] R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021 , 2021, pp. 46–50.
[6] S. Santosa, S. Sudin, and N. S. Kamala, “Identifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Tuna Melalui Citra Mata Menggunakan Metode K-Nearesh Neighbor (KNN),” J. PRODUKTIF , vol. 6, no. 1, pp. 517–524, 2022.
[7] Y. Yuliska and K. U. Syaliman, “Peningkatan Akurasi K-Nearest Neighbor Pada Data Index Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2020.
[8] P. P. Winangun, I. M. O. Widyantara, and R. S. Hartati, “Pendekatan Diagnostik Berbasis Extreme Learning Machine dengan Kernel  Linear  untuk  Mengklasifikasi  Kelainan  Paru-Paru,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol.  19,  no.  1,  p.  83,  2020,  doi: 10.24843/mite.2020.v19i01.p12.
[9] R.  Nuraini,  “Identification  of  Freshwater  Fish  Types  Using  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA)  Algorithm,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, pp. 147–154, 2022, doi: 10.30865/ijics.v6i3.5565.
[10]  W. Astuti and A. Adiwijaya, “Principal Component Analysis Sebagai Ekstraksi Fitur Data Microarray Untuk Deteksi Kanker Berbasis Linear Discriminant Analysis,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 2, p. 72, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1161.
[11]  A.  D.  W.  M.  Sidik et  al. ,  “Menerapkan K-Means  Clustering  untuk  Segmentasi  Gambar Database  Berwarna,” Fidel.  J.  Tek. Elektro , vol. 2, no. 3, pp. 57–61, 2020.
[12]  A. Yudhana, S. Sunardi, and A. J. S. Hartanta, “Algoritma K-NN Dengan Euclidean Distance Untuk Prediksi Hasil Penggergajian Kayu Sengon,” Transmisi , vol. 22, no. 4, pp. 123–129, 2020, doi: 10.14710/transmisi.22.4.123-129.
[13]  R. Rizaldi, A. Kurniawati, and C. V. Angkoso, “Implementasi Metode Euclidean Distance untuk Rekomendasi Ukuran Pakaian pada Aplikasi Ruang Ganti Virtual,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 129, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852592.
[14]  M. Jannah and N. Humaira, “Implementasi Metode Euclidean Distance Untuk Ekstraksi Fitur Jarak Pada Citra Skeleton,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 24, no. 2, pp. 134–139, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2368.
Rini Nuraini, Implementasi Euclidean Distance dan Segmentasi K-Means Clustering Pada Identifikasi Citra Jenis Ikan Nila
[15]  I. H. Qasim and A. B. W. Putra, “Penggunaan Metode Euclidean Distance, Coefficient Correlation dan Center of Gravity Untuk Pembangunan Prototype Citra Tanda Tangan,” in PROSIDING SNSebatik 2017 (Seminar Nasional Serba Informatika 2017) , 2017, vol. 1, no. 1, pp. 52–58.
[16]  N. Y. Arifin et al. , Analisa Perancangan Sistem Informasi . Batam: Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[17]  A. Mulyanto, R. I. Borman, P. Prasetyawana, and A. Sumarudin, “2D Lidar and Camera Fusion for Object Detection and Object Distance Measurement of ADAS Using Robotic Operating System ( ROS ),” JOIV Int. J. Informatics Vis. , vol. 4, no. 4, pp. 231– 236, 2020.
[18]  S.  Hapsari,  “7  Jenis  Ikan  Nila  yang  Unggul  dan  Paling  Berkualitas  untuk  Budidaya,” Mediani.com ,  2021. https://mediaini.com/branding-promosi/2021/02/09/36924/7-jenis-ikan-nila-yang-unggul-dan-paling-berkualitas/
[19]  A. S. Sinaga and T. Informatika, “Segmentasi Ruang Warna L * a * b,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 43–46, 2019.
[20]  R.  I.  Borman,  Y.  Fernando,  and Y.  E.  P.  Yudoutomo, “Identification  of Vehicle  Types  Using  Learning Vector  Quantization Algorithm with Morphological Features,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 339–345, 2022.
[21]  E. Fernando Ade Pratama, K. Khairil, and J. Jumadi, “Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Segmentasi Citra Digital,” J. Media Infotama , vol. 18, no. 2, pp. 291–301, 2022.
[22]  F.  T.  Anggraeny,  M.  S.  Munir,  and  U.  W.  Atmojo,  “Segmentasi  K-Means  Clustering  Pada  Citra  Warna  Daun  Tunggal Menggunakan  Model  Warna  L*a*b,” SCAN  -  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  38–44,  2019,  doi: 10.33005/scan.v14i2.1485.
[23]  I. Ahmad, Y. Rahmanto, R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, and A. D. Alexander, “Identification of Pineapple Disease Based on Image Using Neural Network Self-Organizing Map ( SOM ) Model,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022.
[24]  R. I. Borman, F. Rossi, D. Alamsyah, R. Nuraini, and Y. Jusman, “Classification of Medicinal Wild Plants Using Radial Basis Function Neural Network with Least Mean Square,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022.
[25]  H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural Networks with Metric and Ecentricity Parameters,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2021, doi: 10.34288/jri.v4i1.293.
[26]  R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar  Berkhasiat  Obat  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[27]  R. I. Borman and A. Ansori, “Implementasi Augmented Reality pada Aplikasi Android Pegenalan Gedung Pemerintahan Kota Bandar Lampung,” J. Teknoinfo , vol. 11, no. 1, pp. 1–5, Jun. 2017, doi: 10.33365/jti.v11i1.2.
[28]  A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.