Jurnal Algoritme , Vol.4, No.1, Oktober 2023, pp. 21~30 E-ISSN: 2775-8796
DOI: 10.35957/algoritme.xxxx ◼ 21
Received Sept11 th ,2023; Revised Sept23 th , 2023; Accepted Ocotber 8 th , 2023
Penggunaan Metode SVM Dengan Fitur HSV HOG Dalam Mengklasifikasi Jenis Ikan Guppy
Yehezekiel Gian Lestari 1 Hafiz Irsyad 2
Universitas Multi Data Palembang, Jalan Rajawali No.14 Palembang, 0711-376400 Program Studi Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: 1 lestari.gian123@gmail.com 2 hafizirsyad@mdp.ac.id

## Abstrak
Ikan hias adalah ikan yang sering diperjual belikan untuk dipelihara sebagai hiasan untuk memperindah dan bukan untuk dikonsumsi, ikan hias sama seperti ikan konsumsi sama sama ada yang berhabitat di air tawar ataupun di air laut. Ikan hias pada umunya memiliki ciri khas yakni bentuk tubuh yang unik dengan corak tubuh dengan aneka warna yang menarik. Jenis ikan hias yang ada di indonesia yaitu ikan Guppy. Ikan Guppy  merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang  hidup  bebas  di  perairan  dan  tersebar  luas  di  daerah  tropis.  Ikan  tersebut  banyak dibudidayakan oleh pecinta ikan hias karena keindahan warnanya. Banyaknya jenis ikan Guppy maka  diperlukan  klasifikasi  untuk  mempermudah  dalam  membedakan  jenisnya,  penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  jenis-jenis  ikan  Guppy.  Ikan  Guppy  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Leopard , Koi ,  dan Albino  Full  Red (AFR),  Dengan  penggunaan  fitur klasifikasi  SVM  dengan  fitur  HSV  dan  HOG.  didapatkan  nilai  untuk  ikan Guppy  Leopard Accuracy 77%, Precision 70%, Recall 53%, nilai untuk ikan Guppy Koi Accuracy 82%, Precision 78%, Recall 69%, dan nilai untuk ikan Guppy Albino Full Red (AFR) Accuracy 85%, Precision 83%, Recall 85%.  Dari  ketiga  jenis  ikan  yang  diteliti  jenis  ikan Guppy  Albino  Full  Red yang memberikan nilai Akurasi pengenalan tertinggi yakni sebesar 85%.
Kata kunci — Guppy, HOG, HSV, Ikan, SVM

## Abstract
Ornamental fish are fish that are often traded to be kept as decoration to beautify and not for consumption, ornamental fish are the same as consumption fish, both of which live in fresh water or in sea water. Ornamental fish in general have a characteristic, namely a unique body shape with a body pattern with various attractive colors. One of the ornamental fish in Indonesia is Guppy fish. Guppy fish is a type of freshwater fish that lives freely in waters and is widespread in the tropics. This fish is widely cultivated by ornamental fish lovers because of the beauty of its color.  There  are  many  types  of  Guppy  fish,  a  classification  is  needed  to  make  it  easier  to distinguish the types, this research was conducted to determine the types of Guppy fish. Guppy fish used in this study were Leopard, Koi, and Albino Full Red (AFR), with the use of the SVM classification  feature  with  HSV  and  HOG  features.  obtained  scores  for  Guppy  Leopard  fish Accuracy 77%, Precision 70%, Recall 53%, values for Guppy Koi fish Accuracy 82%, Precision 78%, Recall 69%, and values for Guppy Albino Full Red (AFR) Accuracy 85%, Precision 83%, Recall 85%. Of the three types of fish studied, the Albino Full Red Guppy fish gave the highest recognition accuracy value of 85%.
Keywords — Fish , Guppy , HOG, HSV, SVM.
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
22
1. PENDAHULUAN
kan  hias  adalah  ikan  yang  sering  diperjual  belikan  untuk  dipelihara  sebagai  hiasan  untuk memperindah dan bukan untuk dikonsumsi, ikan hias sama seperti ikan konsumsi sama sama ada yang berhabitat di air tawar maupun di air laut. Ikan hias pada umunya memiliki ciri khas yakni bentuk tubuh yang unik dengan corak tubuh dengan aneka warna yang menarik. Salah satu ikan hias yang ada di indonesia yaitu ikan Guppy . Ikan Guppy menjadi jenis ikan air tawar yang hidup  bebas  di  perairan  serta  menyebar  di  berbagai  daerah  tropis.  Ikan Guppy menjadi  ikan budidaya  oleh  pecinta  ikan  hias  sebab  memiliki  warna  yang  indah.  Ikan Guppy ( Poecilia reticulata ) menjadi ikan yang mudah melakukan adaptasi serta mempunyai toleransi tinggi pada perubahan temperatur, salinitas, hingga pada air yang tercemar [1]. Tetapi bisa disebut ikan hias Guppy bukan ikan asli Indonesia karena awalnya masuk ke Indonesia, ikan hias Guppy berasal dari beberapa negara, namun telah banyak dibudidayakan oleh masyarakat Indonesia [2].
Klasifikasi  citra  menjadi  tindakan  dalam  mengkategorikan  sejumlah pixel maupun picture element dalam  suatu  citra  menjadi  kelas-kelas  di  setiap  kelas  menjelaskan  entitas  yang mempunyai karakteristik sehingga bisa dikenali karena citra mudah dilihat dan diidentifikasi [3]. Corak  yang  ada  pada  ikan Guppy terbentuk  dari  beberapa  perpaduan  warna,  perpaduan  warna yang  ada  membuatnya  dapat  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  citra,  salah satunya  dengan  metode Hue  Saturation  Value (HSV)  dan Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG), hal ini dilakukan berdasarkan warna dan bentuk. Serta menggunakan metode Grayscale untuk tekstur. Penelitian dengan Fitur HSV dan HOG yang digunakan dalam penelitian dan total citra sebanyak 900 yang menggunakan 9 aneka jenis  jenis  jamur diantaranya jamur Agaricus, Amanita, Boletus, Cortinarius, Entoloma, Hygrocybe, Lactarius, Russula, dan Suillus . Kemudian dibagi  675  untuk  citra  latih  dan  225  untuk  citra  latih.  Hasil  dari  penelitian  ini  didapat  hasil precission dengan  nilai  23,80%,  untuk recall dengan  nilai  22,94%,  dan accuracy dengan nilai 82,69%.  Dan  hasil  jamur  paling  baik  ada  pada  jenis Boletus dengan  hasil precision sebesar 55,37%, recall sebesar 46,84%, dan accuracy sebesar 89,69% [4]. Penggunaan metode SVM dengan fitur HOG dan HSV dalam penelitian yang dilakukan menggunakan  7  jenis  citra  dengan  7.000  gambar  setiap  satu  jenis  ikan.  Berdasarkan  hasil pengujian klasifikasi SVM baik kernel linear maupun polynomial dengan menggunakan 3- Fold , 4- Fold ,  dan  5- Fold . Akurasi tertinggi ada pada jenis ikan Black Sea Sprat 94,06%. Dan untuk jenis  ikan  lainnya  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  diantaranya,  ikan Gilt  Head  Bream dengan akurasi 94,31%, ikan Hourse Mackerel dengan akurasi 94,74%, ikan Red Mullet dengan akurasi 94,76%, ikan Red Sea Bream dengan akurasi 94,86%, jenis ikan Sea Bass yang dengan akurasi 77,86%  dan  terakhir  ikan Striped  Red  Mullet dengan  akurasi  94,41%  [5]. Dan penelitian  yang mengatakan  teknik  pengklasifikasian  dengan Support  Vector  Machine (SVM)  termasuk  dalam pembelajaran  mesin.  Teknik  pada  metodenya  bekerja  berdasarkan  prinsip Structural  Risk Minimization ( SRM )  yang  bertujuan  untuk  menemukan hyperplane paling  baik  untuk memisahkan dua kelas dalam ruang input, serta untuk meminimalkan error. Keunggulan lain yang didapatkan ketika SVM digunakan sebagai metode klasifikasi yakni dapat dianalisis secara teoritis dengan  konsep  konsep  teori  pembelajaran  komputasi.  Pengujian  menggunakan  metode SVM seperti pada pengenalan citra mobil memiliki hasil akurasi yang optimal yaitu 82,5% [6].
Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  untuk  fitur  model Hue  Saturation Value (HSV) dan Histogram of Oriented Gradient (HOG) serta metode klasifikasi menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  yang  sudah  pernah  digunakan  dalam  beberapa  penelitian memiliki tingkat akurasi yang cukup baik dalam mengenali warna dan bentuk pada objek. dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) baik dalam mengenali sebuah objek. Untuk
I
itu, penelitian yang akan dilakukan akan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi jenis ikan Guppy dan menggunakan fitur Hue Saturation Value (HSV) dan Histogram of Oriented Gradient (HOG) untuk mengenali warna dan bentuk objek berdasarkan citra  badan  ikan.  Tetapi  persentase  tingkat  akurasi  pengenalan  dapat  juga  dipengharui  oleh berbagai faktor lain contohnya seperti pencahayaan dalam pengambilan gambar. Sehingga saat ini masih belum diketahui apakah dengan menggunakan metode fitur model Hue Saturation Value (HSV)  dan Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  serta  metode  klasifikasi  menggunakan Support Vector Machine (SVM) akan mendapatkan hasil akurasi dengan persentase yang cukup tinggi atau malah sebaliknya dalam mengklasifikasi jenis ikan Guppy .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahap  pertama  sebelum  melakukan  penelitian  adalah  melakukan  identifikasi  masalah terkait Penggunaan Metode Support Vector Machine (SVM) dengan Fitur Hue, Saturation, and Value (HSV)  Dan Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  dalam  Mengklasifikasi  Jenis  Ikan Guppy yang mana penelitian ini belum ada penelitiannya.

## 2.2 Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  tahapan  kedua  dimana  pada  tahap  ini  mengumpulkan  dan membaca beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan melalui jurnal  atau  buku  penelitian  terdahulu,  dari  studi  literatur  yang  dilakukan  penulis  dapat  paham bagaimana melakukan pengumpulan data atau informasi dalam penelitian ini.

## 2.2.1 Hue Saturation Value (HSV)
Mendefinisikan warna dalam bentuk terminologi Hue adalah cara pemodelan warna di Hue Saturation Value (HSV), Saturation dan Value . Hue menyatakan warna sebenarnya, seperti merah,  violet,  dan  kuning.  Dalam  membedakan  warna  dan  dalam  menentukan  kemerahan ( Redness ), kehijauan ( Greenness ), dan sebagainya dengan menggunakan Hue . Hue berasosiasi dengan panjang gelombang cahaya. Saturation menyatakan tingkat kemurnian suatu warna, yaitu mengindikasikan seberapa banyak warna putih diberikan pada warna. Value adalah atribut yang menyatakan banyaknya cahaya yang diterima oleh mata tanpa memperdulikan warna [7]. Salah satu  pemodelan warna  yang paling umum dari  pemodelan warna  RGB  adalah pemodelan Hue Saturation Value (HSV).
Gambar 1 Model Warna Hue Saturation Value (HSV)
Model  warna Hue  Saturation  Value (HSV)  pada  Gambar  1  umumnya  digunakan  oleh aplikasi  visualisasi  komputer.  Karena  model  warna Hue  Saturation  Value (HSV)  sendiri merupakan model warna turunan dari Red, Green, Blue (RGB), Untuk mendapatkan hasil warna dengan Hue Saturation Value (HSV), perlunya dilakukan pengkonversian warna dari Red, Green, Blue (RGB) ke Hue Saturation Value (HSV).
1. Colorfullness : sensasi visual karena komponen warna yang terbatas. Penggunaan  metode  pemodelan  warna Hue  Saturation  Value (HSV)  memiliki keuntungan yakni metodenya serupa dengan metoode pemodelan Red, Green, Blue (RGB) maka
24
dari  itu  metode  ini  hampir  serupa  dengan  yang  asli.  Namun, Hue  Saturation  Value (HSV) memiliki  komponen  yang  lebih  kompleks  dari Red,  Green,  Blue (RGB)  sehingga  semakin menyerupai aslinya.
Berikut  Persamaan  1,  2  dan  3  adalah  rumus  perhitungan  konversi Red,  Green,  Blue (RGB) menjadi Hue Saturation Value (HSV) : H = 𝑡𝑎𝑛 ( 3(𝐺−𝐵) (𝑅−𝐺)+(𝑅−𝐵) ) (1) S = 1 − 𝑚𝑖𝑛(𝑅,𝐺,𝐵) 𝑉 (2)
V = 𝑅+𝐺+𝐵
3 (3)
Dari Persamaan 1, 2, dan 3, jika S = 0 maka nilai dari H tidak dapat ditentukan. Maka dari itu dilakukan normalisasi Red, Green, Blue (RGB) terlebih dahulu dengan rumus berikut : 𝑟 = 𝑅
𝑅+𝐺+𝐵 (4)
𝑔 = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 (5)
𝑏 = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 (6)
Setelah  nilai  r,  g,  b  sudah  dinormalisasi,  maka  rumus  transformasi Red,  Green,  Blue (RGB) ke Hue Saturation Value (HSV) sebagai berikut :
V = max(𝑟. 𝑔. 𝑏) (7) S = { 0, 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 1 − min(𝑟,𝑔,𝑏) 𝑣 , 𝑉 > 0 (8)
H =
{ 0, 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0 60∗(𝑔−𝑏) 𝑆∗𝑉 , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟
60 ∗ [2 + 𝑏−𝑟 𝑆∗𝑉 ] , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔
60 ∗ [4 + 𝑟−𝑔 𝑆∗𝑉 ] , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑏 (9) H = 𝐻 + 360, 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐻 < 0 (10)

## 2.2.2 Histogram of Oriented Gradients (HOG)
Histogram Of Oriented Gradients (HOG) ini digunakan untuk mengekstraksi fitur yang digunakan pada komputer visi dan pengolahan citra dengan cara menghitung nilai gradient pada suatu citra untuk mendapatkan hasil yang akan digunakan untuk mendeteksi objek [8]. Histogram Of Oriented Gradients (HOG) ialah bentuk dari objek dan nilai yang digunakan dari intensitas gradient . Metode Histogram Of Oriented Gradients (HOG) bekerja dengan cara membagi citra menjadi blok yang mana nntinya didalam blok terdapat sel, setiap blok memili nilai gradient arah atau nilai orientasi tepi untuk pixel gambar.
Adapun  tahapan  implementasi Histogram  Of  Oriented  Gradients (HOG)  pertama dilakukan perhitungan Gradient , Orientasi Binning , kemudian deskriptor blok. Dan dilanjutkan dengan  mencari  nilai  perhitungan gradient terlebih  dahulu  dan  untuk  mendapatkan  nilai  dari perhitungan gradient menggunakan rumus yang ada pada Persamaan 11 dan 12. 𝑙𝑥(𝑟, 𝑐) = 𝑙(𝑟, 𝑐 + 1) − 𝑙(𝑟, 𝑐 − 1) (11) 𝑙𝑦(𝑟, 𝑐) = 𝑙(𝑟 + 1, 𝑐) − 𝑙(𝑟 − 1, 𝑐) (12)
Dimana l melambangkan image dan r melambangkan baris serta c melambangkan kolom, setelah nilail lx dan ly didapatkan, dilanjutkan dengan mencari nilai magnitude µ (besar gradient ) menggunakan rumus pada Persamaan 13.
25
𝜇 = √𝑙𝑥 2 + 𝑙𝑦 2 (13)
Setelah mendapatkan nilai µ , proses dilanjutkan dengan menjadikan nilai µ mencari nilai 8 orientasi menggunakan Persamaan 14.
𝜃 = 180 𝜋 (𝑡𝑎𝑛 2 −1 (𝑙𝑦. 𝑙𝑥)𝑚𝑜𝑑 𝜋) (14)
Setelah didapatkan nilai 8 dari setiap blok lalu mencari nilai orientasi sel histogram untuk nilai bin j, c i dan w menggunakan Persamaan 15, 16, dan 17
𝑊 = 180 𝐵 (15) 𝑏𝑖𝑛 𝑗 =   [ 𝜃 𝑤 − 1 2 ] 𝑚𝑜𝑑 𝐵 (16)
Dengan batasan [𝑖, 𝑤(𝑖 + 1)) 𝑐 𝑖 = 𝑤 (𝑖 + 1 2 ) (17)
Selanjutnya nilai yang diperoleh dari melakukan vote bin yang terbagi dua macam yaitu vote bin V j ditunjukkan oleh Persamaan 18 Dan vote bin (j+1) yang ditunjukkan oleh Persamaan 2.19 dimana nilai B didapatkan dari jumlah bin yang ditentukan.
𝑉 𝑗 = 𝜇 𝑐 𝑗+1 −𝜃 𝑤 (18)
𝑉 𝑗+1 = 𝜇 𝜃−𝑐 𝑗 𝑤 (19)
Ketika hasil dari vote bin telah diperoleh selanjutnya dilakukan pernormalisasian yakni melakukan  blok  normalisasi  yang  mana  berfungsi  untuk  memperoleh  nilai  b  tiap  blok  yang nantinya  bisa  mengurangi  perubahan  kontras  antara  gambar  dari  objek,  untuk  mencari normalisasi blok menggunakan Persamaan 20
𝑏  ← 𝑏 √||𝑏|| 2 +𝜀 (20)
Dimana b adalah nilai pada bin dalam sebuah blok dan s adalah nilai konstanta. Setelah mendapatkan nilai blok tahap selanjutnya mencari fitur Histogram Of Oriented Gradients (HOG) dimana blok yang dinormalisasikan digabungkan menjadi satu buah vector fitur Histogram Of Oriented Gradients (HOG) menggunakan Persamaan 21. ℎ  ← ℎ √||ℎ|| 2 +𝜖 (21)

## 2.2.3 Support Vector Machine (SVM)
Salah satu metode pembelajaran mesin yang bekerja didasarkan oleh prinsip Structural Risk Minimization (SRM) yang bertujuan untuk menemukan hyperlane optimal yang memisahkan dua kelas di ruang input adalah metode Support Vector Machines (SVM). .Data dibedakan dalam dua kelas label yakni γ ∈ {-1,1}. Data xd ∈ adalah feature vector dengan d=1,2,… , Nd dimensi. Untuk d=2 maka hyperlane berupa garis, sedangkan untuk d = 3 berupa plane.
Gambar 2 Optimal Hyperplane SVM (Sumber : Codingstudio.id, Adella Gravita)
26
Pada  Gambar  2 digambarkan  sejumlah pattern yang  merupakan  anggota  dari  dua buah class : +1 dan -1. Pattern yang termasuk ke dalam class -1 dilambangkan dengan kotak berwarna merah, sedangkan untuk pattern yang ada pada class +1, dilambangkan dengan lingkaran bewarna kuning. Masalah pada klasifikasi bisa diartikan dengan upaya untuk menemukan garis (hyperlane) yang memisahkan antara kedua kelas sehingga jarak antar kelas terlihat, dari metode klasifikasi SVM,  ada  tiga  kernel  yang  cukup  umum yakni  kernel  Gaussian  Radial  Basis  Function, kernel linier dan kernel polinomial

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahap yang dimana data yang dikumpulkan akan dijadikan dataset dilakukan sendiri oleh peneliti dengan menggunakan 3 jenis ikan Guppy, yaitu Leopard , Koi , dan Albino Full Red (AFR). Lalu jenis – jenis ikan Guppy tersebut akan di letakkan di wadah bening agar dapat difoto satu persatu dengan tempat perlakuan yaitu ruangan terbuka. Gambar yang diambil menggunakan kamera Nikon D610 dengan resolusi 24,3 megapixel full-frame (FX), dengan jarak dari wadah Akrilic ke kamera sebesar 20 cm.
Dalam proses pengambilan gambar dibutuhkan tiga ekor ikan untuk persetiap satu jenis ikan Guppy, dan ikan akan dimasukkan kedalam akrilik secara bergantian untuk dipotret. Setelah tahap pengambilan gambar untuk dataset, selanjutnya dilakukan pembagian dataset yakni dataset yang  digunakan  untuk  uji  dan  dataset  yang  digunakan  untuk  latih,  total  keseluruhan  dataset sebanyak 240 citra dengan pembagian data latih sebanyak 180 citra dan total data uji sebanyak 60.  Citra  untuk  ukuran  pertiap  gambar  yang  dijadikan  dataset  yakni  sebesar  100  ×  100  pixel. Berikut  pada  Tabel  3.1  Tabel  rincian  pembagian  dataset  latih  dan  uji  untuk  pertiap  jenis  ikan Guppy.
Tabel 1 Data Latih dan Data Uji No Sample Citra Jarak Potret Data Latih Data Uji 1 Guppy Leopard 20 cm 60 20 2 Guppy Koi 20 cm 60 20 3 Guppy Albino Full Red (AFR) 20 cm 60 20 Jumlah 180 60 Total Data Citra 240

## 2.4 Perancangan
Tahap  pertama  melakukan  tahap  pra-proses  dimana  proses  citra  yang  diambil  akan melakukan  tahap  segmentasi  warna Hue,  Saturation,  and  Value (HSV)  dan  ekstraksi  ciri menggunakan Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG),  Serta  melanjutkan  proses  klasifikasi menggunakan Support  Vector  Machine (SVM) . Ada  2  tahapan  yang  akan  dilakukan,    yaitu tahapan  pelatihan  dan  pengujian.  Pada  proses  pelatihan  pertama  kali  menentukan  jenis  ikan Guppy yang akan digunakan.
Kemudian pada masing-masing jenis ikan Guppy tersebut akan di konversi menjadi citra model  warna Hue,  Saturation,  and  Value (HSV),  lalu  dilanjutkan  pada  tahap  ekstraksi  ciri Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan hasil dari citra akan digunakan untuk proses training menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Setelah proses training selesai maka data model telah didapat untuk digunakan pada saat pengujian data.

## 2.5 Implementasi
Setelah  perancangan  sistem  ditetapkan  dilanjutkan  dengan  menerapkannya.  Yakni dimulai  dengan  pengumpulan  data  kemudian  data  dibagi  menjadi  data  uji  dan  data  latih  dan
dilanjutkan  data  uji  dan  latih  di  proses  ke Hue,  Saturation,  and  Value (HSV)  dan  diekstraksi menggunakan Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG).  Dilanjutkan  ke  proses  klasifikasi  dari lanjutan proses ekstraksi menggunakan Histogram of Oriented Gradient (HOG).

## 2.6 Pengujian
Setelah  tahapan  implementasi  dilanjutkan  dengan  proses  pengujian  untuk  mengetahui berapa  tingkat  keberhasilan  yang  didapatkan  dari  metode  yang  diterapkan,  Dengan  metode Confusion Matrix akan dihitung nilai Presision, Recall, dan Accuracy . Adapun cara melakukan perhitungan pada Confusion Matrix ada pada Persamaan 22, 23, dan 24:
Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 +𝐹𝑃 +𝐹𝑁 % (22) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 +𝐹𝑃 % (23) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 % (24)
Keterangan : TP = Total data positif citra yang dikenali dengan benar oleh sistem. TN = Total data negatif citra yang dikenali dengan benar oleh sistem. FP = Total data positif citra tetapi dikenali dengan salah oleh sistem. FN = Total data negatif citra tetapi dikenali dengan salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap tiga kelas ikan Guppy yang telah ditetapkan yaitu jenis 1 ikan Guppy Leopard , jenis 2 ikan Guppy Koi , dan jenis 3 Ikan Guppy Albino Full Red (AFR). Pada data training menggunakan total 180 citra dengan pembagian sebanyak 60 citra untuk 1 jenis ikan Guppy. Sedangkan pada data testing menggunakan 60 citra dengan pembagian untuk 1 jenis ikan Guppy adalah sebanyak 20 citra. Pada tahap pengujian yang akan dilakukan akan menggunakan cross validation dan confusion matrix . Tahapan pertama setelah proses HOG didapatlah feature vector , ikan Guppy yang kemudian lalu diambil lah fitur tersebut dan dilabeli X dsn Y dan diberikan nilai 1 sebagai positif (ikan cupang yang ditentukan) dan 0 sebagai negatif (bukan  ikan  cupang  yang  ditentukan).  Untuk  nilai  1  sebanyak  60  yakni  data testing dan  180 sebagai nilai 0 yakni data training . Pada proses pengujian dilakukan pada bagian testing untuk melihat confusion  matrix yang  berisikan  nilai Precision , Recall ,  dan Accuracy ,  pengujian dilakukan sebanyak 4 kali pengujian atau 4K-Fold. Hasil pengujian didapatkan dari perhitungan rata-rata sebanyak 4 kali pada pengujian yang dilakukan.

## 3.2 Pengujian Ikan Guppy Leopard
Pengujian pertama dilakukan pada ikan Guppy Leopard sebanyak 4 kali pengujian secara acak. Untuk pengujian yang pertama didapatkan Precision 88%, Recall 50%, dan Accuracy 82%. Pengujian kedua didapatkan Precision 36%, Recall 44%, dan Accuracy 73%. Pengujian ketiga didapatkan Precision 92%, Recall 75%,  dan Accuracy 89%.  Pengujian  keempat  didapatkan Precision 64%, Recall 43%, dan Accuracy 62%. Dan perhitungan keseluruhan untuk jenis 1 Ikan Guppy Leopard didapatkan Precision 70%, Recall 53%, dan Accuracy 77%.

## 3.3 Pengujian Ikan Guppy Koi
Pengujian kedua dilakukan pada ikan Guppy Koi sebanyak 4 kali pengujian secara acak. Untuk  pengujian  yang  pertama  didapatkan Precision 59%, Recall 63%,  dan Accuracy 71%. Pengujian kedua didapatkan Precision 92%, Recall 69%, dan Accuracy 87%. Pengujian ketiga didapatkan Precision 92%, Recall 79%,  dan Accuracy 91%.  Pengujian  keempat  didapatkan Precision 69%, Recall 64%, dan Accuracy 80%. Dan perhitungan keseluruhan untuk jenis 2 Ikan Guppy Koi didapatkan Precision 78%, Recall 69%, dan Accuracy 82%.
28

## 3.4 Pengujian Ikan Guppy Albino Full Red (AFR)
Pengujian  kedua  dilakukan  pada  ikan  Guppy Albino  Full  Red (AFR)sebanyak  4  kali pengujian secara  acak. Untuk pengujian yang pertama  didapatkan Precision 82%, Recall 60%, dan Accuracy 82%. Pengujian kedua didapatkan Precision 83%, Recall 63%, dan Accuracy 82%. Pengujian ketiga didapatkan Precision 79%, Recall 88%, dan Accuracy 87%. Pengujian keempat didapatkan Precision 89%, Recall 67%, dan Accuracy 89%. Dan perhitungan keseluruhan untuk jenis 3 Ikan Albino Full Red (AFR) didapatkan Precision 83%, Recall 69%, dan Accuracy 85%.

## 3.5 Grafik Accuracy

## Gambar 3 Grafik Accuracy
Gambar  3  yakni  grafik  nilai Accuracy dari  ketiga  jenis  ikan  yang  diuji,  untuk  Guppy Leopard mendapat  nilai  sebesar  77%,  Guppy Koi sebesar  82  %,  dan  Guppy Albino  Full  Red (AFR) sebesar 85%. Dari ketiga jenis ikan yang diuji dan dari grafik yang ada dapat dilihat bahwa pengenalan  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  ada  pada  jenis  ikan  Guppy Albino  Full  Red (AFR) dengan nilai akurasi yakni sebesar 85%
3.6 Grafik Precision

## Gambar 4 Grafik Precision
Gambar  4  yakni grafik  nilai Precision dari  ketiga  jenis  ikan  yang diuji  dan dari  grafik yang  ada  dapat  dilihat  bahwa  pengenalan  dengan  nilai precision tertinggi  ada  pada  jenis  ikan Guppy Albino Full Red (AFR) dengan nilai akurasi yakni sebesar 83%. Dan nilai masing-masing precision ketiga jenis ikan yang diuji, untuk Guppy Leopard mendapat nilai sebesar 70%, Guppy Koi sebesar 78%, dan Guppy Albino Full Red (AFR) sebesar 83%.

## 3.7 Grafik Recall
77% 82%
85%
G U P P Y L E O P A R D G U P P Y   K O I G U P P Y   A F R A C C U R A C Y 70% 78% 83% G U P P Y L E O P A R D G U P P Y   K O I G U P P Y   A F R PRECISION
Gambar 5 Grafik Recall
Gambar 5 yakni grafik Recall untuk nilai tertinggi berada pada jenis ikan Guppy Koi dan Guppy Albino Full  Red (AFR)  yakni  memiliki  nilai recall yang  sama  sebesar  69%, dan untuk Guppy Leopard mendapatkan nilai recall sebesar 53%.

## 3.8 Hasil
Setelah didapat nilai Accuracy , Precission , dan Recall dari perhitungan yang dilakukan sebanyak 4 kali berikut pada tabel 2 merupakan nilai akurasi yang didapatkan dari masing masing jenis ikan Guppy yang digunakan selama pengujian berlangsung.
Tabel 2 Tabel Akurasi 3 Jenis Ikan Guppy Jenis Ikan Akurasi Guppy Leopard 77% Guppy Koi 82% Guppy Albino Full Red 85%
Dari tabel akurasi diatas dapat dilihat bahwa untuk nilai akurasi pengenalan tertinggi ada pada Guppy Albino Full Red (AFR) sebesar 85%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dengan  ketiga  jenis  ikan  Guppy berbeda-beda yakni Guppy Leopard , Guppy Koi dan Guppy Albino Full Red , dengan total citra sebanyak  240  Dengan  penggunaan  fitur  klasifikasi  SVM  dengan  fitur  HSV dan  HOG,  dengan proses pengujian dilakukan sebanyak 4 kali pengujian atau 4K-Fold. Nilai akurasi tertinggi untuk ikan Guppy Leopard ada pada pengujian ketiga yakni dengan akurasi 92% sedangkan untuk total keseluruhan  akurasi  dari  keempat  pengujian  Guppy Leopard didapatkan  nilai akurasi sebesar 77%. Lalu untuk ikan Guppy Koi nilai akurasi tertinggi ada pada pengujian ketiga yakni sebesar 91% dan untuk total akurasi dari keempat pengujian didapatkan sebesar 82% . Selanjutnya untuk Guppy Albino Full Red (AFR) akurasi tertinggi sebesar 89% ada pada pengujian keempat, dan untuk  total  akurasi  keseluruhan  didapatkan  nilai  85%.  Dari  ketiga  jenis  ikan  yang  diuji,  ikan Guppy Albino Full Red (AFR) yang mendapatkan nilai total akurasi pengenalan tertinggi yakni sebesar 85%

## 5. SARAN
1. Masih  banyak  metode-metode  klasifikasi  lain  yang  belum  diketahui  apakah  akan memberikan akurasi lebih baik. Sehingga disarankan untuk mencoba menggunakan metode yang lain.
2. Implementasi  segmentasi  warna  dengan  HSV  dan  ekstraksi  fitur Histogram  of  Oriented Gradient (HOG) yang digunakan dalam penelitian ini memberikan hasil cukup baik, namun untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan akurasi nilai yang lebih tinggi dari nilai yang didapatkan  dalam  penelitian  ini  disarankan  untuk  menggunakan  segmentasi  dan  ekstraksi fitur yang lain.
53%
69% 69%
G U P P Y L E O P A R D G U P P Y   K O I G U P P Y   A F R RECALL
30

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Herdiansah,  R.  I.  Borman,  D.  Nurnaningsih,  A.  A.  J.  Sinlae,  R.  R.  Al  Hakim,  2022, “ Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk, ”. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer)., Vol. 9 No. 2, April 2022, e-ISSN 2715-7393, p-ISSN 2407-389X, DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4066, Hal 388−395.
[2] D.  Alamsyah,  2017.  “ Pengenalan  Mobil  pada  Citra  Digital    Menggunakan  HOG-SVM,“. Jatisi., ISSN: 1978-1520.
[3] D. Amputri, S Nadra, Gasim, and M. E. Al Rivan, 2017, “ Perbandingan jarak potret dan resolusi kamera pada tingkat akurasi pengenalan angka kwh meter menggunakan SVM, ” Jurnal Ilmiah Informatika Global. , Vol. 8, No. 1.
[4] F. G. Araujo, M. G Peixoto, B. C. T. Pinto, and T. P. Teixeira, 2009, “ Distribution of guppies Poecilia reticulata (Peters, 1860) and Phalloceros Caudimaculatus (Hensel, 1868),”. Along a Polluted stretch of the Paraiba do Sul River, Brazil ., Braz. J. Biol. 69 (1):41-48.
[5] F. Purnamasari, 2013, “ System online CBIR menggunakan Identifikasi Dominan Warna Pada Foreground Objek, ” PENS-ITS Surabaya .
[6] K.  Venkateswarlu,  N.  Sudha  and  P.  Pavankumar,  2022,  “ Implementing  HOG  features  to Recognize  Multilingual  Characters  in  Machine  Learning ,  ” Science,  Technology  and Development ., Volume IX Issue VII, ISSN : 0950-0707.
[7] M. A. Islama,  M. S. I. Yousufb, and  M. M. Billah, 2019, “Automatic Plant Detection Using HOG  and  LBP  Features  With  SVM,  ” . International  Journal  of  Computer  (IJC) (2019).,
Volume 33, No 1, pp 26-38. ISSN 2307-4523.
[8] M. Melati, B. Bunga, E. Efrizal, and R. Rahayu, 2017, “ Peningkatan Kualitas Warna Ikan Cupang  (Betta  Splendens)  Regan,  1910  Melalui  Pakan  Yang  Diperkaya  Dengan  Tepung Udang  Rebon  Sebagai  Sumber  Karotenoid, “. JURNAL  METAMORFOSA  Journal  of Biological Sciences., ISSN: 2302-5697.
[9] N.  Novanda,  R.  Riski,  K.  N.  Ramadhan,  and  P.  E.  Yunanto,  2020, “Pengenalan  Bentuk Tangan  dengan  Ekstraksi  Ciri  Pyramid  Histogram  of  Oriented  Gradient  (PHOG)  dan Klasifikasi  Support  Vector  Machine(SVM),” E-Proceeding  of  Engineering .,  Vol.7,  No.2. Page 822, ISSN : 2355-9365.
[10] N.  Rachmat,  Y.  Yohannes,  and  A.  Mahendra,  2021,  “ Klasifikasi  Jenis  Ikan  Laut Menggunakan Metode SVM Dengan Fitur HOG Dan HSV, ” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ., ISSN 2407-4322. Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933.
[11] R.  Brehar,  and  S.  Nedevschi,  2013,  “ Local  information  statistics  of  LBP  and  HOG  for pedestrian  detection,  ”.  IEEE  9th  International  Conference  on  Intelligent  Computer Communication and Processing (ICCP)., E-ISBN : 978-1-4799-1494-4.
[12] R.  Restu,  2021, “Cara  Merawat  Ikan  Guppy  &  Penyebab  Ikan  Guppy  Cepat  Mati,”.
Gramedia Blog . [Online]. Available : https://www.gramedia.com/best-seller/cara-merawat- ikan-Guppy/ . [Accessed: 12-Nov-2022].
[13] T.  Adilah,  and  Q.  N.  Azizah,  2022, “Klasifikasi  Tumor  Otak  Menggunakan  Ekstraksi FiturHOG dan Support Vector Machine,”. Jurnal Infortech ., Volume 4 No.1, E-ISSN: 2715- 8160.
[14] Y. Wang, X. Zhu and B. Wu, 2018 , “Automatic detection of individual oil palm trees from

## UAV images using HOG features and an SVM classifier, ” INTERNATIONAL  JOURNAL
OF REMOTE SENSING.
[15] Y. Yohannes, D. Udjulawa, and T. I. Sariyo, 2022, “ Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan SVM  denganFitur  HSV  dan  HOG,  ”. PETIR:Jurnal  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik Informatika ., Vol. 15, No. 1. P-ISSN 1978-9262. E-ISSN 2655-5018.
[16] Y. Yohannes, M. R. Pribadi, and L. Chandra, 2020, “Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG dan Color Moments,”. ELKHA ., Vol. 12,
No.2. pp. 125 – 131, ISSN: 1858-1463 (print), 2580-6807 (online).