## Analisis Morfometrik dan Klasifikasi Bentuk Lutjanus spp. Berdasarkan Gambar Digital
Muhammad Ikhwani Saputra 1 , Ishak Ariawan 2 , Riad Sahara 3
1,3 Informatika Universitas Siber Asia Jl. Harsono RM, Ragunan, Pasar Minggu Jakarta 12550
2 Fakultas Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Ciracas Serang, Banten E-mail: 1 muhammadikhwani@lecturer.unsia.ac.id, 2 ishak_ariawan@upi.edu,
3 riadsahara@lecturer.unsia.ac.id

## Abstract
Lutjanus spp is a genus of the Lutjanidae family. The number of Lutjanus spp in waters around the world are 72 species. For this amount, 33 of them living on Indonesian waters. According to the IUCN List (2020), about ten species have decreased in population. One of the causes that population decline in several species is, the recording of capture fisheries has very limited production data. This is caused by the  difficulty  of  identification  in  the  field,  which  results  in  the  overfishing  of  certain  species.  The identification process can be carried out based on morphometric features. Geometric morphometrics can be explaining morphological variations objectively and accurately. There are several methods used to represent the shape of an image in general. Namely point linking, complex coordinate, tangent angle, contour curvature, and triangle-area representation.
Lutjanus spp by calculating the value of landmark positions, landmark curvature, changes in landmark angle,  landmark  distance,  and  landmark  inclination.  The  results  of  feature  extraction  were  used  to classify  Lutjanus  spp  (Lutjanus  argentimaculatus,  Lutjanus  bohar,  Lutjanus  carponotatus,  Lutjanus fulviflamma, and Lutjanus sebae). The results of this study indicate that the morphometric geometric approach can extract the feature values of the position of landmarks, a curvature of landmarks, changes in  the  angle  of  the  landmark,  distance  of  landmark,  and  the  inclination  of  the  landmark.  The classification results using the Support Vector Machine (SVM) classification technique can distinguish Lutjanus spp with an accuracy rate of 65.03%. Thus, the application of SVM can be used to classify Lutjanus spp species, which will be useful in the identification process.
Keywords : clasificasion, identification, morphometric geometric , Lutjanus spp, support vector machine .

## Abstrak
Lutjanus spp. adalah salah satu marga dari famili Lutjanidae. Jumlah spesies Lutjanus spp di perairan seluruh dunia yaitu 72 spesies. Dari 72 spesies tersebut 33 diantaranya hidup di perairan Indonesia. Menurut  IUCN  (2020)  sekitar  10  spesies  mengalami  penurunan  populasi.  Salah  satu  penyebab menurunnya populasi pada beberapa spesies yaitu pencatatan data produksi perikanan tangkap masih sangat  terbatas.  Hal  ini  disebakan  oleh  sulitnya  identifikasi  di  lapangan  sehingga  mengakibatkan overfishing pada spesies tertentu. Proses identifikasi dapat dilakukan berdasarkan ciri morphometrik. Geometri Morfometrik dapat menjelaskan variasi morfologi secara objektif dan akurat. Ada beberapa metode  yang  digunakan  dalam  merepresentasi  bentuk  suatu  citra  secara  umum.  yaitu  point  linking, complex coordinate, tangent angle, contour curvature, serta triangle-area representation. Pendekatan morphometric geometric pada penellitian ini digunakan untuk mengekstraksi fitur bentuk Lutjanus spp. dengan menghitung nilai posisi landmark, kelengkungan landmark, perubahan sudut landmark, jarak landmark, dan kemiringan landmark. Hasil ekstraksi fitur digunakan untuk mengklasifikasikan spesies Lutjanus  spp.  (Lutjanus  argentimaculatus,  Lutjanus  bohar,  Lutjanus  carponotatus,  Lutjanus fulviflamma,  dan  Lutjanus  sebae).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan,  bahwa  pendekatan  Geometri Morfometrik dapat melakukan ekstraksi nilai fitur posisi landmark, kelengkungan landmark, perubahan sudut landmark, jarak  landmark, dan kemiringan landmark.   Adapun  hasil  klasifikasi  menggunakan teknik klasifikasi Support Vector Machine (SVM) mampu membedakan spesies Lutjanus spp. dengan tingkat akurasi sebesar 65.03%. Dengan demikian, penerapan SVM dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap spesies Lutjanus spp yang akan bermanfaat pada proses identifikasi.
Kata  kuncis : klasifikasi,  identifikasi,  geometri  morfometrik , spesies  lutjanus  spp., support  vector machine .

## I. PENDAHULUAN
Lutjanus spp. adalah salah satu marga dari famili Lutjanidae. Jumlah spesies Lutjanus spp. di perairan seluruh dunia yaitu 72 spesies (Frose & Pauly, 2018). Menurut Allen & Erdman (2012); Allen & Adrim (2003) dari 72 spesies tersebut 33 diantaranya hidup di perairan Indonesia. Pada umumnya Lutjanus dimanfaatkan sebagai ikan konsumsi dan ikan  target  dalam  wisata  pancing  di  beberapa  perairan  di  Indonesia  (Oktaviyani  2018).  Volume  produksi  spesies lutjanus di seluruh perairan di Indonesia mencapai  118608 Ton naik 6.21% sejak tahun 2001 hinnga  2011 (KKP, 2012). Menurut IUCN (2020) sekitar 10 spesies mengalami penurunan populasi. Salah satu penyebab berkurangnya populasi  pada  beberapa  spesies  yaitu  pencatatan  data  produksi  perikanan  tangkap  masih  sangat  terbatas.  Hal  ini disebakan oleh sulitnya identifikasi di lapangan sehingga mengakibatkan overfishing pada spesies tertentu.
Proses identifikasi dapat dialakukan berdasarkan ciri morphometrik. Ariyanto et al (2011) menjelaskan bahwa identifikasi  morphometric  memberikan  gambaran  bentuk  badan  biota  yang  lebih  menyeluruh,  sehingga  dapat digunakan dalam mengidentifikasi suatu spesies dan mengetahui perbedaan antar spesies ikan (Muhotimah et al. 2013). Geometri  Morfometrik  dapat  menjelaskan  variasi  morfologi  secara  objektif  dan  akurat  (Bonhomme  et  al.  2014). Morfometrik  mewakili  bentuk  dari  variabel  menggunakan  kerangka  matematika.  Matematika  geometri  dapat menetukan posisi titik landmark dari bentuk ikan. Metode  ini telah berhasil digunakan untuk  mennjelaskan  variasi karakter dari famili Arrenurus (Acari, Hydrachnidia, Arrenuridae), perbedaan morfologi gigi antara domestic equids (Chuang and Bonhomme 2018), menjelakan perbedaan spesies shorea (Ariawan 2020), dan menjelakan morfologi keanekaragaman ikan di Laut Utara (Caillon et al.2018). Ada beberapa metode yang digunakan dalam merepresentasi bentuk  suatu  citra  secara  umum.  yaitu  point  linking,  complex  coordinate,  tangent  angle,  contour  curvature,  serta triangle-area  representation  (Yang  et  al.  2010).  Metode  point  linking  menentukan  kontur  citra  dengan  Moore’s Algorithm. Algoritme ini menelusuri tepian dari piksel kontur yang diketahui kemudian mencari piksel kontur yang adjacent sampai ditemukan kondisi berhenti (Tejada et al. 2009).
Oleh karena itu, pada penellitian ini dilakukan analisis morphometric bentuk Lutjanus spp. dengan melakukan ekstraksi fiitur geometri. Hasil ekstraksi fitur menghasilkan beberapa fitur, antara lain posisi landmark, kelengkungan landmark, perubahan sudut landmark, jarak landmark, dan kemiringan landmark (Lubis et al 2016). Pada beberapa fitur hasil ekstraksi ini, kemudian dilakukan perhitungan mean, variance dan standard deviation (plotze dan Bruno 2009). Hasil  ekstraksi  fitur  inilah  kemudian  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  spesies  Lutjanus  spp.  berdasarkan  tipe bentuknya. Teknik klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector  Machine  (SVM).  Pada  banyak  kasus  seperti pattern recognition dan regression estimation, performa SVM (yaitu tingkat kesalahan pada saat pengujian data) secara signifikan lebih baik daripada metode-metode yang lain (Burges 1998).

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Dataset gambar Lutjanus spp.
Data citra yang digunakan pada penelitian ini adalah citra Lutjanus spp. yang diambil dari www.kaggle.com. Data citra  ini  telah  dikelompokkan  berdasarkan  speseiesnya  yaitu  Lutjanus  argentimaculatus,  bohar,  carponotatus, fulviflamma, dan sebae.
B. Metodologi
Secara garis besar, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data citra spesies Lutjanus spp, praproses citra, deteksi tepian (edge) citra Lutjanus spp., penentuan landmark tepian citra Lutjanus spp, ekstraksi citra, seleksi fitur, dan klasifikasi. Tahapan metode ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## C. Praproses data
Tahap praproses citra dilakukan dengan mempersiapkan citra Lutjanus spp. sebelum masuk ke tahap segmentasi. Praproses  dimulai  dengan  melakukan  pengskalaan  citra,  yaitu  mengubah  ukuran  citra  menjadi  256x256  pixel Gambar 2a. Data citra yang telah melalui proses pengskalaan cita diubah latar belakang menjadi latar belakang putih Gambar 2b. Selanjutnya dilakukan proses penyesuaian posisi citra. Citra Lutjanus spp. diposisikan secara vertikal yaitu setiap citra diatur dengan posisi ekor berada di sebelah bawah sementara posisi kepala berada di sebelah atas citra Gambar 2c. Citra Lutjanus spp. setelah melalui tahap praproses citra adalah citra dengan pengaturan intensitas grayscale dengan skala tertentu Gambar 2d.
a b c d
Gambar 2. Tahapan preprocessing image (a) citra asli, (b) citra hasil penskalaan dan perubahan latar belakang, (c) rotate image, (d) grayscale

## D. Segmentasi
Pada  data  citra  Lutjanus  spp.  yang  telah  melalui  praproses,  dilakukan  segmentasi  menggunakan  operator  canny untuk mendapatkan citra bentuk Lutjanus spp. Proses ini untuk menghasilkan tepi-tepi dari objek citra sehingga dapat diketahui bagian yang menjadi detil citra. Data citra hasil segmentasi yaitu berupa data citra biner Gambar 3.
Gambar 3. Citra hasil  segmentasi  menggunakankan operasi    Canny (a) Lutjanus argentimaculatus, (b) Lutjanus fulviflamma, (c) Lutjanus sabae.

## E. Deteksi Landmark
Pada tahap ini, dari data citra biner ditentukan titik pusat citra yang meliputi titik pusat luasan citra, titik pusat massa citra, dan titik pusat lingkaran citra. Titik pusat luasan citra yaitu titik yang berada di tengah berdasarkan luas
a b c
area dalam kontur.  Titik ini diperoleh dengan membagi luas area dalam kontur dengan panjang kontur dalam sumbu dan panjang kontur dalam sumbu y . Titik ini ditentukan dengan persamaan berikut:
(1)
(2)
Titik massa kontur adalah pusat berat titik-titik kontur sesuai dengan distribusinya. Titik ini bisa berada di dalam keliling kontur ataupun di luar keliling kontur. Titik pusat massa ditentukan dengan menjumlahkan luas   pusat massa untuk setiap bagian dibagi dengan luas keseluruhan bagian. Persamaan untuk menentukan ordinat dan dari titik pusat massa keseluruhan bagian dapat dituliskan dengan persamaan berikut:
(3) (4)
Selain itu, ditentukan juga titik pusat lingkaran kontur. Lingkaran ini adalah lingkaran dengan jari-jari terpendek yang dapat melingkupi semua titik kontur secara sempurna. Setiap titik kontur dihitung jaraknya terhadap titik pusat massa untuk mendapatkan jarak titik kontur terjauh ( dist ) dari titik pusat massa. Titik pusat lingkaran diperoleh dari hasil update titik pusat massa sehingga diperoleh jarak terjauh dengan nilai minimum. Titik pusat dan jari-jari lingkaran ini ditentukan dengan persamaan berikut:
(5)

## F. Ekstraksi Fitur
Setelah didapatkan titik pusat citra, tahapan selanjutnya adalah melakukan ekstraksi fitur bentuk Lutjanus spp. Ekstraksi fitur Lutjanus spp. didapatkan dari perhitungan nilai kelengkungan landmark, perubahan sudut landmark, Kemiringan landmark, jarak landmark dan posisi landmark.
1) Kelengkungan landmark
Landmark ditentukan dari nilai ekstrim data kelengkungan. Dengan demikian, landmark merupakan titik yang memiliki nilai kelengkungan penting. Dengan pendekatan fungsi sigmoid, kelengkunagan landmark adalah nilai fungsi sigmoid dengan persamaan berikut:
(6) (7)
2) Perubahan sudut landmark
Nilai kelengkungan satu titik dengan titik yang lain memiliki perubahan berdasarkan posisi. Perubahan sudut ini dijadikan sebagai salah satu ekstraksi citra. Nilai perubahan sudut landmark diturunkan dari variabel fungsi sigmoid dengan persamaan berikut:
(8)
3) Kemiringan landmark
Kemiringan titik kontur merupakan nilai gradien kontur pada titik tertentu. Nilai ini hasil penurunan nilai dari nilai kelengkungan titik yang telah diperoleh. Nilai kemiringan pada titik landmark diturunkan dari variabel fungsi sigmoid dengan persamaan berikut:
4) Jarak landmark
Pada setiap landmark yang telah dideteksi, dihitung nilai jarak terhadap titik centroid dengan menggunakan rumus jarak kontur (Yang et al. 2010). Setiap titik landmark (
) pada kontur dihitung jaraknya ( ) terhadap titik pusat ( ) dengan persamaan berikut:
(10)

## 5) Posisi landmark
Panjang lintasan setiap titik kontur dari titik awal kontur dijadikan sebagai penciri citra. Nilai ini merupakan posisi titik  kontur  terhadap  titik  awal  berdasarkan  nilai  kelengkungannya.  Dengan  metode  pendekatan  kurva  landmark dengan fungsi sigmoid, posisi landmark diturunkan dari variabel fungsi sigmoid dengan persamaan berikut:
(11)

## G. Seleksi Fitur
Pada tahap seleksi fitur digunakan Boruta Algorithm. Boruta adalah algoritme seleksi fitur yang bekerja sebagai algoritme pembungkus di sekitar Random Forest (Kursan dan Rudnicki 2010). Boruta secara iteratif membandingkan atribut asli dengan atribut bayangan (yaitu data acak dari salinan semua atribut). Atribut yang memiliki kepentingan lebih rendah daripada atribut bayangan ditandai sebagai Rejected dan dihapus dari sistem. Di sisi lain atribut yang memiliki kepentingan lebih tinggi daripada atribut bayangan ditandai sebagai Confirmed. Atribut bayangan diciptakan kembali pada setiap iterasi. Algoritme berhenti saat hanya atribut Confirmed yang tersisa, atau saat mencapai batas iterasi yang ditentukan.
H. Klasifikasi
Pembangunan model dilakukan dengan menggunakan classifier SVM dengan fungsi Kernel Gaussian RBF. Pada fungsi Kernel Gaussian RBF dibutuhkan parameter C dan γ. C adalah parameter untuk menentukan besarnya penalti akibat  kesalahan  dalam  klasifikasi  data  pelatihan,  sedangkan  γ  adalah  parameter  pengontrol  lebar  varian  fungsi Gaussian. Nilai parameter C yang diujicobakan adalah [2 0 , 2 1 , 2 2 , 2 3 , 2 4 , 2 5 ] dan nilai parameter γ yang diujicobakan adalah [2 -4 , 2 -3 , 2 -2 , 2 -1 , 2 0 , 2 1 ]. Untuk mendapatkan nilai parameter terbaik, setiap nilai parameter C dikombinasikan dengan  nilai  parameter  γ,  kemudian  pada  setiap  kombinasi  tersebut  diterapkan  metode  6-Fold  Cross  Validation. Pasangan nilai C dan γ terbaik adalah pasangan yang memiliki nilai error terkecil.

## III. Hasil dan Pembahasan
Data citra Lutjanus spp. yang didapatkan dari www.kaggle.com terdiri dari 5 spesies, dengan rincian jumlah data dari setiap spesies Lutjanus spp. antara lain Lutjanus argentimaculatus 48, bohar 109, carponotatus 75, fulviflamma 87, dan sabae 101. Data tersebut yang digunakan untuk melakukan segmentasi dan deteksi landmark. Setelah itu, dilakukan ekstraksi  ciri  bentuk  Lutjanus  spp.  dan  diperoleh  sebanyak  15  ciri  mean,  standar  deviasi,  varians  (kelengkungan, perubahan sudut, kemiringan, jarak, dan posisi landmark).

## A. Analisis ekstraksi kontur
Untuk  mengetahui  tingkat  kemiripan  hasil  ekstraksi  antar-data  dipilih  beberapa  data  dengan  hasil  deteksi landmark  yang  baik  yang  mampu  merepresentasikan  bentuk  Lutjanus  spp  secara  visual  (Gambar  4).  Data  yang memiliki hasil deteksi landmark yang baik yaitu adanya lebih banyak landmark yang dideteksi pada area penting kontur dan lebih sedikit pada area kontur lainnya. Meskipun demikian, terkadang hasil deteksi landmark ini merata untuk semua area kontur.  Data yang baik setidaknya memiliki beberapa titik landmark pada area ekor ikan dan kepala ikan. Lutjanus argentumaculatus memiliki kondisi ujung ekor yang tegak. Data yang baik untuk bentuk spesies ini memiliki beberapa titik landmark pada area ekor.
argentimaculatus fulviflamma carponotatus

## bohar                        sebae
Gambar 4.  Data Lutjanus spp. yang memiliki hasil deteksi landmark baik secara visual
Dalam  penelitian  ini  digunakan  boxplot  untuk  merepresentasikan  hasil  ekstraksi  antar  data.    Fitur-fitur  yang digunakan adalah jarak, kelengkungan, kemiringan, posisi, dan perubahan sudut landmark. Gambar 5 memperlihatkan boxplot ciri jarak untuk kelima spesies Lutjanus spp. Dapat dilihat bahwa kelima spesies memiliki outlier. Keragaman data  paling tinggi ditunjukkan oleh Lutjanus carponotatus  dan paling rendah Lutjanus  sebae. Dari  ke  lima  spesies tersebut, pola kemiringan sebaran data untuk Lutjanus fulviflamma positif. Hal tersebut menunjukkan bahwa rata-rata nilai dari Lutjanus fulviflamma tersebut lebih besar dari mediannya, sedangkan pola kemiringan sebaran data untuk Lutjanus argentimaculatus, bohar, carponotatus, dan sebae negative. Hal tersebut menunjukkan bahwa rata-rata nilai ke empat spesies tersebut lebih kecil dari mediannya.

## Gambar 5. Boxplot visualisasi distance feature untuk masing-masing spesies Lutjanus spp.
Gambar 6 memperlihatkan boxplot ciri kelengkungan untuk kelima spesies Lutjanus spp. Dapat dilihat bahwa hanya Lutjanus carponotatus yang memiliki outlier. Keragaman data paling tinggi ditunjukkan oleh Lutjanus sebae dan paling  rendah  Lutjanus  carponotatus.  Dari  ke  lima  spesies  tersebut,  pola  kemiringan  sebaran  data  untuk  Lutjanus argentimaculatus, bohar, dan carponotatus positif. Hal tersebut menunjukkan bahwa rata-rata nilai dari ke tiga spesies tersebut lebih besar dari mediannya, sedangkan pola kemiringan sebaran data untuk Lutjanus fulviflamma dan sebae negatif, Hal tersebut bahwa rata-rata nilai ke dua spesies tersebut lebih kecil dari mediannya.
Gambar 6. Boxplot visualisasi curvature feature untuk masing-masing spesies Lutjanus spp. Gambar 7 memperlihatkan boxplot ciri kemiringan untuk kelima spesies Lutjanus spp. Dapat dilihat bahwa ke lima  spesies  Lutjanus  memiliki  outlier.  Keragaman  data  paling  tinggi  ditunjukkan  oleh  Lutjanus  carponotatus  dan paling  rendah  Lutjanus  fulvilamma.  Dari  ke  lima  spesies,  tersebut  pola  kemiringan  sebaran  data  untuk  Lutjanus argentimaculatus, dan fulviflamma mendekati simetris, sedangkan pola kemiringan sebaran data untuk Lutjanus bohar, carponotatus, dan sebae positif. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata nilai ke tiga spesies tersebut lebih besar dari mediannya.

## Gambar 7. Boxplot visualisasi slope feature untuk masing-masing spesies Lutjanus spp.
Gambar 8 memperlihatkan boxplot ciri posisi untuk kelima spesies Lutjanus. Dapat dilihat bahwa hanya Lutjanus sebae yang memiliki outlier. Keragaman data paling tinggi ditunjukkan oleh Lutjanus sebae dan paling rendah Lutjanus fulviflamma.  Dari  ke  lima  spesies  tersebut,  pola  kemiringan  sebaran  data  untuk  Lutjanus  argentimaculatus, fulviflamma, dan sebae positif. Hal tersebut menunjukkan bahwa rata-rata nilai dari ke tiga spesies tersebut lebih besar dari mediannya, sedangkan pola kemiringan sebaran data untuk Lutjanus bohar dan carponotatus negative. Hal tersebut bahwa rata-rata nilai ke dua spesies tersebut lebih kecil dari mediannya.
Gambar 8.  Boxplot visualisasi position feature untuk masing-masing spesies Lutjanus spp.
Gambar 9  memperlihatkan  boxplot  ciri  perubahan  sudut  untuk  kelima  spesies  Lutjanus.  Dapat  dilihat  bahwa hanya  Lutjanus  fulviflamma  yang  tidak  memiliki  outlier.  Keragaman  data  paling  tinggi  ditunjukkan  oleh  Lutjanus carponotatus dan paling rendah Lutjanus fulviflamma. Dari ke lima spesies Lutjanus tersebut pola kemiringan sebaran data  untuk  Lutjanus  carponotatus  dan  sebae  mendekati  simetris.  Pola  kemiringan  sebaran  data  untuk  Lutjanus fulviflamma positif. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata nilai spesies tersebut lebih besar dari mediannya, sedangkan pola kemiringan sebaran data untuk Lutjanus argentimaculatus dan bohar negatif. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata nilai spesies tersebut lebih besar dari mediannya.
Gambar 9. Boxplot visualisasi angle alteration feature untuk masing-masing spesies Lutjanus spp.

## B. Hasil seleksi fitur
Setelah semua fitur bentuk diekstraksi, data yang didapatkan dari fitur jarak, kelengkungan, kemiringan, posisi, dan perubahan sudut landmark, dilakukan perhitungan mean, standar daviasi, dan varian pada setiap fitur. Berikutnya fitur-fitur tersebut dilakukan seleksi yang bertujuan untuk mencari fitur mana saja yang memiliki informasi terpenting terhadap karakteristik bentuk lutjanus spp dan dapat dipilih sebagai penciri.
Pada penelitian ini, metode seleksi fitur yang digunakan adalah Boruta Algorithm. Gambar 12 memperlihatkan bahwa, ke 15 fitur tersebut memiliki informasi penting. Hal tersebut karena ke 15 fitur berada di atas shadowMax (Confirmed).  Fitur  tidak  memiliki  informasi  penting,  apabila  fitur  berada  diantara  shadowMin  dan  shadowMax (Rejected). Dataset dengan 15 fitur inilah yang digunakan dalam klasifikasi.

## Gambar 10. Hasil seleksi fitur menggunakan Boruta Algorithm

## C. Hasil Klasifikasi Menggunakan SVM
Klasifikasi dilakukan pada spesies lutjanus spp. Bentuk morfologi lutjanus spp berlaku sebagai fitur dan yang berlaku sebagai kelas atau target yaitu spesies lutjanus spp yang terdiri dari lima spesies (Lutjanus argentimaculatus, bohar, carponotatus, fulviflamma, dan sebae). Data spesies Lutjanus spp. dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rincian data spesies Lutjanus spp. Spesies Total Lutjanus argentimaculatus 48 Lutjanus bohar 109 Lutjanus carponotatus 75 Lutjanus fulviflamma 87 Lutjanus sebae 101
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  data  spesies  Lutjanus  argentimaculatus  sebanyak  48,  bohar  sebanyak  109, carponotatus sebanyak 75, fulviflamma sebanyak 87, dan sebae sebanyak 101. Dapat dilihat bahwa data dari setiap spesies  tidak  seimbang.  Sehingga,  apabila  proses  klasifikasi  dilakukan,  data  spesies  Lutjanus  argentimaculatus cenderung diklasifikasikan sebagai noise ataupun outlier yang dapat merusak hasil pemodelan. Maka dari itu, untuk mengatasi  data  yang  tidak  seimbang  ini  maka  digunakan  metode  SMOTE  (Synthetic  Minority  Oversampling Technique). Hasil SMOTE dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 2. Hasil penggunaan SMOTE Spesies Total Lutjanus argentimaculatus 109 Lutjanus bohar 109 Lutjanus carponotatus 109 Lutjanus fulviflamma 109 Lutjanus sebae 109
Tabel 2 menunjukkan bahwa data morfologi Lutjanus spp. seimbang, yaitu masing-masing sebanyak 109 data. Selanjutnya,  tahapan  yang  dilakukan  dalam  model  klasifikasi  menggunakan  SVM  adalah  pembagian  data  dan pemilihan parameter kernel. Pada penelitian ini, kernel yang digunakan adalah kernel RBF. Dengan menggunakan data dari hasil SMOTE, data kemudian dibagi menggunakan 6-Fold Cross Validation yang membagi data sampel secara acak dan mengelompokkan data sebanyak 6 fold, kemudian salah satu kelompok dari 6 fold akan dijadikan data uji dan sisa  kelompok  lainnya  dijadikan  data  latih.  Selanjutnya  dilakukan  tuning  hyperparameter  yang  bertujuan  untuk menemukan  parameter  yang  optimal  (terbaik)  untuk  model  yang  digunakan.  Dalam  proses  tuning  hyperparameter SVM ini, akan digunakan kernel RBF. Pemilihan parameter terbaik dilihat dari nilai error yang dihasilkan pada saat pelatihan. Rincian kombinasi nilai parameter C dan γ dengan nilai error yang dihasilkan ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai akurasi dari setiap pasangan parameter C dan γ
C/ γ 2 -4 2 -3 2 -2 2 -1
2 0 2 1 2 0 0.50 0.43 0.40 0.36 0.49 0.56 2 1 0.48 0.42 0.38 0.38 0.47 0.55 2 2 0.46 0.41 0.37 0.38 0.47 0.55 2 3 0.46 0.39 0.37 0.38 0.47 0.54 2 4 0.43 0.40 0.37 0.38 0.47 0.55 2 5 0.41 0.39 0.37 0.38 0.47 0.54
Berdasarkan Tabel 3, diperoleh nilai error terkecil dari dataset sebesar 0.36 dengan parameter C dan γ (2 0 ;2 -1 ). Adapun rincian tingkat akurasi dari setiap fold dari parameter C dan γ (2 0 ;2 -1 ) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.  Detail Akurasi (dalam %) dari setiap model dari C dan γ terbaik Fold Accuracy 1 62.59 2 60.29 3 68.99 4 58.51 5 67.62 6 72.17 Average 65.03
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  Tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa  dengan  penggunaan  6-fold  untuk mengevaluasi kinerja  model  yang telah digunakan, diperoleh  akurasi tertinggi  pada  fold  ke-6  sebesar  72.17%  dan rata-rata akurasi dari 6-fold adalah 65.03%.
Tabel 5. Nilai Persentasi Precision, Sensitivity, and Accuracy dari setiap Dataset
Spesies Lutjanus spp. Accuracy  Senstivity  Precision Argentimaculatus  96.35 100.0 92.71 Bohar 85.00 84.62 85.39 Carponotatus 73.85 50.00 97.70 Fulviflamma 78.49 61.11 95.87 Sebae 82.12 70.83 93.41 Average 83.16 73.31 93.01
Tabel 5 menunjukkan bahwa rata-rata akurasi yang didapatkan dari hasil pengujian untuk setiap spesies Lutjanus spp. adalah 83.16%. Selain akurasi, untuk mengukur kinerja suatu model klasifikasi juga dapat dilakukan dengan cara menghitung nilai sensitivity dan precision. Perbandingan nilai rata-rata presisi dan sensitivitas adalah presisi 93.01% dan sensitivitas 73.31%. Perbedaan nilai presisi dan sensitivitas tidak terlalu banyak. Hal ini berarti, kinerja dari model klasifikasi yang dibangun cukup bagus.

## IV. Kesimpulan
Ekstraksi  fitur  menggunakan  pendekatan  morphometric  geometric  telah  berhasil  mengekstraksi  nilai  jarak, kelengkungan, kemiringan, posisi, dan perubahan sudut Lutjanus spp. Fitur ini dapat digunakan sebagai penciri untuk mengidentifikasi spesies Lutjanus spp (Lutjanus argentimaculatus, bohar, carponotatus, fulviflamma, dan sebae). Hasil ekstraksi fitur bentuk Lutjanus spp. sangat dipengaruhi hasil segmentasi (citra biner) dan deteksi landmark. Semakin jelas segmentasi kontur serta semakin banyak landmark yang terdeteksi dibagian kepala dan ekor Lutjanus spp., maka semakin  bagus  hasil  ekstraksi.  Secara  umum  disimpulkan  bahwa  model  klasifikasi  dengan  menggunakan  teknik klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  kernel  RBF  mampu  membedakan  Lutjanus  spp.  berdasarkan spesiesnya dengan tingkat akurasi sebesar 65.03%.

## V. Daftar Pustaka
[1] A. Bonnaccorsi. “On the Relationship between Firm Size and Export Intensity”, Journal of International Business Studies , XXIII (4), pp. 605-635, 1992. (journal style)
[2] R. Caves. Multinational Enterprise and Economic Analysis , Cambridge University Press, Cambridge, 1982. (book style)
[3] M. Clerc, M. “The Swarm and the Queen: Towards a Deterministic and Adaptive Particle Swarm Optimization”. In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) , pp. 1951-1957, 1999. (conference style)
[4] H.H. Crokell. “Specialization and International Competitiveness”, in Managing the Multinational Subsidiary, H. Etemad and L. S, Sulude (eds.), Croom-Helm, London, 1986. (book chapter style)
[5] K. Deb, S. Agrawal, A. Pratab, T. Meyarivan.  “A  Fast Elitist Non-dominated  Sorting  Genetic  Algorithms for Multiobjective Optimization: NSGA II”. KanGAL report 200001 , Indian Institute of Technology, Kanpur, India, 2000. (technical report style)