## PENERAPAN ALGORITMA CANNY DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM MENGIDENTIFIKASI IKAN KOI
Robby Zain Zakaria, Haris Yuana, Udkhiati Mawaddah Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Jalan Majapahit No 4 Kec. Sanan Wetan Blitar, Indonesia robbyzain13@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan menerapkan Algoritma Canny dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dalam proses  identifikasi  Ikan  Koi.  Algoritma Canny digunakan  untuk  pengolahan  citra,  mengubah  citra  Ikan  Koi menjadi  citra  biner  guna  mendeteksi  tepi  dan  fitur  utama.  Sementara  itu,  Algoritma Backpropagation ,  yang merupakan algoritma pembelajaran terawasi dengan struktur multilayer , digunakan untuk melatih dan  menguji model  pengenalan  Ikan  Koi.  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  yang  memuaskan  dalam mengenali  jenis-jenis  Ikan  Koi  yang  berbeda.  Dengan  menguji  model  pada  citra  latih  sebanyak  45,  tingkat keberhasilan  dikenali  mencapai  63,33%,  dengan  60  citra  latih  mencapai  66,67%,  dan  dengan  90  citra  latih mencapai 70%. Hasil ini memberikan wawasan penting mengenai potensi teknologi dalam identifikasi Ikan Koi serta potensi peningkatan akurasi melalui pengembangan lebih lanjut.
Kata  Kunci: Algoritma  Canny,  Akurasi  Pengenalan,  Ikan  Koi,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation, Pengolahan Citra.

## 1. PENDAHULUAN
Perlombaan Ikan  Koi  berkualitas sangat banyak diminati  oleh  berbagai  kalangan  masyarakat  maupun pembudidaya Ikan Koi, dikarenakan bentuk tubuh dan pola dari Ikan Koi tersebut sangat indah. Ikan Koi atau Nishikigoi berasal dari Niigata , salah satu prefektur di Jepang. Istilah Nishikigoi sendiri sudah ada sejak 200 tahun yang lalu. Ikan Koi diproduksi oleh petani yang membudidayakan  ikan  mas  hitam  sebagai  sumber makanan  untuk  bertahan  hidup  dalam  kondisi  cuaca musim  dingin  yang  parah.  Hasil  yang  lahir  dari  ikan mas tersebut adalah ikan mas berwarna cerah dengan sosok  mengagumkan  yang  menonjol  dari  ikan-ikan yang  lainnya.  Seiring  waktu,  banyak  yang  mulai mengapresiasi Ikan Koi seperti sebuah karya seni yang indah.
Ikan  Koi  menjadi  objek  yang  menarik  untuk diteliti  karena  memiliki  pola  dan  warna  yang kompleks.  Keunikan  pola  dan  warna  Ikan  Koi membuatnya  sulit untuk diidentifikasi dan dibedakan antara  satu  jenis  dengan  yang  lain.  Penulis  akan mengklasifikasikan  kategori  Ikan  Koi  dengan Algoritma Canny dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation . Algoritma Canny digunakan untuk mendeteksi  tepi  pada  gambar  Ikan  Koi.  Tepi  ini merupakan fitur penting yang membantu memisahkan objek  (Ikan  Koi)  dari  latar  belakang  dalam  gambar. Algoritma Canny menggunakan  pendekatan  multi- tahap  yang  mencakup  proses smoothing ,  perhitungan gradien, non-maximum  suppression ,  dan hysteresis thresholding untuk menghasilkan tepi yang akurat dan tajam. Sedangkan, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation digunakan  untuk  melatih  dan menguji  model  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan data training  yang telah diproses. Dalam konteks ini, jaringan  syaraf  tiruan  akan  belajar  mempelajari  pola
dan fitur dari gambar Ikan Koi yang telah diekstraksi sebelumnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengolahan Citra
Citra  adalah  suatu  re l pre l se l ntasi  (gambaran), ke l miripan, atau imitasi dari suatu obje l k. Citra se l bagai ke l luaran  suatu  siste l m  pe l re l kaman  data  dapat  be l rsifat optik be l rupa foto, be l rsifat analog be l rupa sinyal-sinyal vide l o  se l pe l rti  gambar  pada  monitor  te l le l visi,  atau be l rsifat  digital  yang  dapat  langsung  disimpan  pada suatu  me l dia  pe l nyimpanan.  Suatu  citra  dapat dide l finisikan se l bagai fungsi f (x,y) be l rukuran M baris dan N kolom, de l ngan x dan y adalah koordinat spasial, dan amplitude l f  di  titik  koordinat  x,y  dinamakan inte l nsitas  atau  tingkat  ke l abuan  dari  citra  pada  titik te l rse l but.
Citra  analog  adalah  citra  yang  be l rsifat  kontinu, se l pe l rti gambar pada monitor te l le l visi, foto sinar X, foto yang  te l rce l tak  di  ke l rtas  foto,  lukisan,  pe l mandangan alam,  hasil CT  scan ,  gambar-gambar  yang  te l re l kam pada pita kase l t, dan lain se l bagainya. Citra analog tidak dapat dipre l se l ntasikan dalam kompute l r se l hingga tidak bisa  diprose l s  se l cara  langsung.  Ole l h  se l bab  itu,  agar citra  ini  dapat  diprose l s  di  kompute l r,  prose l s  konve l rsi analog ke l digital harus dilakukan te l rle l bih dahulu. Se l cara umum, pe l ngolahan citra digital me l nunjukan  pada  pe l mrose l san  gambar  dua  dime l nsi me l nggunakan  kompute l r.  Dalam  konte l ks  yang  le l bih luas  pe l ngolahan  citra  digital me l ngacu  pada pe l mrose l san  se l tiap  data  dua  dime l nsi.  Citra  digital me l rupakan se l buah larih ( array ) yang be l risi nilai-nilai re l al  maupun  komple l k  yang dire l pre l se l ntasikan de l ngan de l re l tan bit te l rte l ntu [1].
2.2. Citra Grayscale Citra grayscale l me l rupakan  citra  digital  yang hanya me l miliki satu nilai kanal pada se l tiap pikse l lnya, de l ngan kata lain nilai bagian RE l D = GRE l E l N = BLUE l . Nilai te l rse l but digunakan untuk me l nulnjukkan tingkat inte l nsitas.  Warna  yang  dimiliki  adalah  warna  dari hitam, ke l abuan, dan putih. Tingkatan ke l abuan di sini me l rupakan warna abu de l ngan be l rbagai tingkatan dari hitam hingga me l nde l katl putih. Citra grayscale l be l rikut me l miliki  ke l dalaman  warna  8  bit  (255  kombinasi warna ke l abuan). [2] Se l dangkan, Grayscaling adalah  suatu  prose l s me l ngubah  citra  digital  me l njadi  citra  hitam  pultilh ( grayscale l )  de l ngan  me l nghilangkan  informasi  warna dari se l tiap pikse l l.  Citra  hasilnya te l rdiri dari  be l rbagai gradasi  warna  abu-abu  ( grayscale l )  mulai  dari  hitam pe l kat  hingga  putih  be l rsih,  yang  me l re l pre l se l ntasikan inte l nsitas  cahaya  pada  se l tiap  pikse l l  citra  asli.  Prose l s Grayscaling dapat dilakukan de l ngan me l ngambil rata- rata  nilai  dari  se l tiap  kanal  warna  pada  se l tiap  pikse l l citra asli dan me l nggantinya de l ngan nilai ke l abuan yang se l suai.  Konve l rsi  gambar  normal  me l njadi  gambar grayscale l dapat dilakukan me l nggunakan rumus:
𝐺𝑟𝑎𝑦 = (R+G+B) 3 (1)
Ke l te l rangan: R = Re l d G = Gre l e l n B = Blue l
2.3. Algoritma Canny Salah satu algoritma de l te l ksi te l pi mode l rn adalah de l te l ksi  te l pi  de l ngan  me l nggunakan  me l tode l Canny . De l te l ksi te l pi Canny dite l mukan ole l h Marr dan Hildre l th yang me l ne l liti pe l mode l lan pe l rse l psi visual manusia. Ada be l be l rapa  krite l ria  pe l nde l te l ksi  te l pian  paling  optimum yang dapat dipe l nuhi ole l h algoritma Canny : a.  Me l nde l te l ksi de l ngan baik (krite l ria de l te l ksi) Ke l mampuan  untuk  me l le l takkan  dan  me l nandai se l mua  te l pi  yang  ada  se l suai  de l ngan  pe l milihan parame l te l r-parame l te l r  konvolusi  yang  dilakukan. Se l kaligus  juga  me l mbe l rikan  fle l ksibilitas  yang sangat  tinggi  dalam  hal  me l ne l ntukan  tingkat de l te l ksi ke l te l balan te l pi se l sua yang diinginkan. b.  Me l lokalisasi de l ngan baik (krite l ria lokalisasi) De l ngan Canny dimungkinkan dihasilkan  jarak yang minimum antara te l pi yang dide l te l ksi de l ngan te l pi yang asli.
c.  Re l spon yang je l las (krite l ria re l spon) Hanya ada satu re l spon untuk tiap te l pi. Se l hingga mudah  dide l te l ksi  dan  tidak  me l nimbulkan ke l rancuan pada pe l ngolahan citra se l lanjutnya.
Pe l milihan  parame l te l r  de l te l ksi  te l pi Canny sangat me l mpe l ngaruhi  hasil  dari  te l pian  yang  dihasilkan. Be l be l rapa parame l te l r te l rse l but antara lain:
1. Nilai Standart De l viasi Gaussian
2. Nilai Ambang
Pe l nde l katan  algoritma canny dilakukan  de l ngan konvolusi  fungsi  gambar  de l ngan  ope l rator gaussian dan turunan-turunannya. Turunan pe l rtama dari fungsi citra yang dikonvolusikan de l ngan fungsi gaussian , 𝑔(𝑥, 𝑦)   =  𝐷[𝑔𝑎𝑢𝑠𝑠(𝑥, 𝑦)   ∗  𝑓(𝑥, 𝑦)] (2)
E l kuivale l n de l ngan fungsi citra yang dikonvolusikan  de l ngan  turunan  pe l rtama  dari  fungsi gaussian , 𝑔(𝑥, 𝑦)   =  𝐷[𝑔𝑎𝑢𝑠𝑠(𝑥, 𝑦)]  ∗  𝑓(𝑥, 𝑦) (3)
Ole l h kare l na itu, me l mungkinkan untuk me l ngkombinasikan tingkat ke l halusan dan pe l nde l kte l sian te l pi ke l dalam suatu konvolusi dalam satu dime l nsi  de l ngan  dua  arah  yang  be l rbe l da  (ve l rtikal  dan horizontal). [3]
2.4. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
me l miliki  be l be l rapa  unit  yang  ada  di  dalam  satu  atau le l bih laye l r te l rse l mbunyi.  Gambar  be l rikut  adalah arsite l ktur Backpropagation de l ngan  n  buah  masukan (ditambah  se l buah  bias),  se l buah laye l r te l rse l mbunyi yang te l rdiri dari p unit (ditambah se l buah bias), dan m unit ke l luaran.
Gambar 1. Arsite l ktur jst backpropagation
Gambar  1  menunjukkan  arsitektur  jaringan syaraf tiruan backpropagation . Pada gambar tersebut, Vji  merujuk  pada  bobot  yang  menghubungkan  unit masukan Xi ke unit di lapisan tersembunyi Vj, di mana Vj0  adalah  bobot  yang  menghubungkan  bias  ke  unit masukan di lapisan tersembunyi Zj. Wkj adalah bobot yang  menghubungkan unit di  lapisan tersembunyi  Zj ke  unit  keluaran  Yk,  dan  Wko  adalah  bobot  yang menghubungkan bias ke unit keluaran Zk. Struktur ini adalah bagian penting dari algoritma Backpropagation dalam  JST  dan  memainkan  peran  kunci  dalam pembelajaran dan pengenalan pola.. [4]

## 3. METODE PENELITIAN
Pe l ne l litian  ini  be l rtujuan  untuk  me l nggambarkan dan  me l nganalisis  citra  Ikan  Koi  pada datase l t me l nggunakan  algoritma canny dan  jaringan  syaraf tiruan backpropagation .  Me l tode l pe l ne l litian  yang
digunakan adalah de l skriptif kuantitatif, yang be l rtujuan untuk me l ngumpulkan dan me l nganalisis data nume l rik  yang  dapat  diukur  se l cara  obje l ktif.  Data dipe l role l h  me l lalui  wawancara  de l ngan  se l orang pe l mbudidaya  Ikan  Koi  yang  juga  anggota  APKI (Asosiasi  Pe l cinta  Koi  Indone l sia)  di  De l sa  Butun, Gandusari,  Kab.  Blitar,  se l rta  pe l ngumpulan datase l t dari  inte l rne l t.  Prose l s  pra-pe l mrose l san  data  me l libatkan pe l rubahan ukuran citra me l njadi 800 x 1296 pikse l l dan konve l rsi citra dari RGB ke l grayscale l . Se l lain itu, data Ikan Koi dibagi me l njadi data latih dan data uji.
Gambar 2. Alur pe l ne l litian
Pada  Gambar  2  merupakan  alur  dari  penelitian pe l ne l rapan algoritma canny dan jaringan syaraf tiruan backpropagation dalam  me l ngide l ntifikasi  Ikan  Koi.
Be l rikut adalah penjelasannya:

## 3.1. Menentukan Topik
Pe l milihan  topik  pe l ne l litian  te l rkait  algoritma canny dan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dalam ide l ntifikasi Ikan Koi.
3.2. Identifikasi dan Perumusan Masalah Me l ngide l ntifikasi ke l sulitan
dalam me l ngide l ntifikasi  pola  Ikan  Koi  se l cara  akurat  dan e l fisie l n se l bagai masalah pe l ne l litian.

## 3.3. Menentukan Tujuan dan Batasan Masalah
Me l ne l tapkan tujuan pe l ne l litian untuk me l ningkatkan  e l fisie l nsi  dan  akurasi  ide l ntifikasi  Ikan Koi  de l ngan  me l nggabungkan  algoritma canny dan jaringan  syaraf  tiruan backpropagation .  Me l ne l tapkan batasan  pe l ne l litian,  te l rmasuk datase l t ,  format  gambar, dan pe l rangkat yang digunakan.
3.4. Studi Pustaka
Me l lakukan pe l ne l litian te l rkait pe l nggunaan algoritma canny dan jaringan syaraf tiruan backpropagation dalam  pe l nge l nalan  pola  de l ngan me l ngkaji lite l ratur dan sumbe l r te l rkait.

## 3.5. Pengumpulan Data
Me l ngumpulkan datase l t gambar  Ikan  Koi  yang me l ncakup je l nis dan pola. Me l nganotasi datase l t de l ngan labe l l  yang  se l suai  untuk  ide l ntifikasi  pola  Ikan  Koi, de l ngan total 120 gambar Ikan Koi, te l rdiri dari 90 data latih  dan  30  data  uji.  Data  Latih  digunakan  untuk me l latih  mode l l  dan  inisialisasi  parame l te l r.  Data  Uji digunakan  untuk  me l nguji  pe l rforma  mode l l  dan pe l nye l suaian  parame l te l r  jika  dipe l rlukan.  Je l nis  ikan yang digunakan pada pe l ne l litian adalah Sanke l , Kohaku dan Showa . Ikan koi Sanke l , Kohaku , dan Showa adalah varie l tas  koi  yang  be l rbe l da  dalam  hal  pola  warna  dan pe l nampilan. Sanke l me l miliki dasar putih de l ngan bintik me l rah dan hitam. Kohaku adalah varie l tas de l ngan pola putih  de l ngan  bintik  me l rah  yang  le l bih  se l de l rhana. Showa , di sisi lain, me l miliki warna dasar hitam de l ngan bintik  me l rah  dan  putih.  Terlihat  pada  Gambar  3 Kohaku me l miliki  pola  warna  paling  se l de l rhana, se l dangkan Showa me l miliki  warna  dasar  hitam  yang kontras  dan Sanke l me l miliki  dasar  putih  de l ngan tambahan  warna  me l rah  dan  hitam  yang  le l bih me l ncolok. sanke l 01.jpg    kohaku01.jpg     showa01.jpg
Gambar 3. Je l nis Ikan Koi yang digunakan pada
pe l ne l litian 3.6. Perancangan Sistem Me l rancang siste l m yang me l nggunakan algoritma canny dan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation untuk me l ngide l ntifikasi pola Ikan Koi. Be l rikut adalah alur pe l rancangan siste l m:
Gambar 4. Alur pe l rancangan siste l m
Keterangan: 1.  Mulai:  Pada  tahap  ini,  sistem  dimulai  dengan mempersiapkan semua elemen yang diperlukan,  seperti  perangkat  keras  dan perangkat lunak yang dibutuhkan.
2. Preprocessing Citra:  Tahap  ini  melibatkan pengolahan  awal  citra  yang  akan  digunakan dalam sistem. Preprocessing mencakup langkah-langkah  seperti  pengurangan noise , smoothing , dan penyesuaian ukuran gambar.
3.  Deteksi Tepi Canny : Deteksi tepi canny adalah teknik yang umum digunakan untuk mengidentifikasi  tepi  pada  citra.  Dalam  tahap ini, metode deteksi tepi canny diterapkan pada citra  yang  telah  melalui  tahap preprocessing sebelumnya. Hal ini bertujuan untuk menemukan tepi yang signifikan dalam citra. 4.  Pembelajaran Jaringan: Pada tahap ini, jaringan syaraf tiruan backpropagation dilatih
menggunakan dataset yang  telah  dianotasi. Proses  pembelajaran  ini  bertujuan  untuk mengajarkan  jaringan  untuk  mengenali  pola- pola dan fitur-fitur yang relevan dalam citra.
5.  Pengujian  Jaringan:  Setelah  jaringan  telah dilatih,  tahap  pengujian  dilakukan  untuk mengevaluasi  performa  jaringan.  Pada  tahap ini,  citra-citra  uji  yang  tidak  digunakan  dalam proses pembelajaran diberikan kepada jaringan untuk  diuji  kinerjanya.  Hal  ini  memberikan pemahaman  tentang  sejauh  mana  jaringan mampu  mengenali  objek  atau  fitur  yang diinginkan.
6.  Selesai:  Setelah  melalui  tahap preprocessing , deteksi  tepi,  pembelajaran  jaringan,  dan pengujian,  alur  sistem  dianggap  selesai.  Pada titik  ini,  hasil-hasil  yang  diperoleh  dapat dievaluasi,  dianalisis,  dan  digunakan  untuk tujuan  tertentu  sesuai  dengan  kebutuhan aplikasi yang digunakan.
Se l te l lah  dilakukan  pe l rancangan  alur,  ke l mudian dilakukan  imple l me l ntasi  siste l m.  Be l rikut  adalah pe l rangkat yang digunakan pada pe l ne l litian: 1. Hardware l a.  Proce l ssor: 11th Ge l n Inte l l(R) Core l (TM) i5-
11400H
b.  VGA: NVIDIA Ge l Force l RTX 3050 c.  Me l mory: 24 GB (8 GB onboard and 16 GB add-on)
2. Software l a.  Ope l rating  Syste l m:  Windows  11  Home l Single l Language l (64-bit, x64-base l d proce l ssor)
b.  Software l Tools:  MATLAB  R2021a,  Adobe l Photoshop 2020 3. Datase l t a.  Je l nis  Ikan  Koi  yang  digunakan  untuk pe l ne l litian: Sanke l , Kohaku , dan Showa d.  Dime l nsi  gambar:  800  x  1296  pikse l l (me l lalui tahap pre l proce l ssing ) e l .  Sumbe l r  gambar:  Pe l ngambilan  gambar me l nggunakan kame l ra smartphone l (25 MP)
3.7. Deteksi Tepi Objek dengan Algoritma Canny Me l ne l rapkan  algoritma canny pada datase l t gambar  Ikan  Koi  untuk  me l nde l te l ksi  te l pi  obje l k  dan me l mpe l rbaiki de l tail citra yang kabur kare l na e l rror atau adanya e l fe l k akuisisi.
Gambar 5. Flowchart de l te l ksi te l pi obje l k me l nggunakan Algoritma Canny
Berikut  adalah  penjelasan  dari  Gambar  5,  yaitu proses  deteksi  tepi  objek  menggunakan  Algoritma Canny :
1.  Start: Proses deteksi Canny dimulai dengan citra hasil preprocessing yang  telah  dikonversi menjadi  citra grayscale .  Input  yang  digunakan adalah citra Ikan Koi dalam format RGB. Dalam tahap preprocessing ,  citra  RGB tersebut  diubah menjadi  citra  keabuan  menggunakan  proses grayscaling sebagai  masukan  untuk  proses canny .  Proses  konversi grayscale dilakukan dengan  menggunakan  persamaan.  Setiap  piksel gambar  diekstraksi  untuk  mendapatkan  nilai  R, G,  dan  B.  Setelah  itu,  nilai-nilai  tersebut dijumlahkan  dan  dibagi  3.  Sebagai  contoh, misalkan  nilai  R  (1,1)  =  93,  nilai  G  (1,1)  =  83, nilai B (1,1) = 73.
𝐺𝑟𝑎𝑦 = (93  +  83  +  73)
3
2. Gaussian  Filter :  Langkah  selanjutnya  adalah menerapkan filter Gaussian pada citra grayscale . Filter ini  berfungsi untuk mengurangi noise dan memperhalus  citra.  Dalam  proses  penghalusan terlebih  dahulu  kernel  dirancang  berdasarkan pada ordo matriks m x n dan nilai standar deviasi menggunakan persamaan kemudian dikonvolusi dengan  matriks  citra.  Pada  penelitian  ini menggunakan  matriks  dengan  ordo  7x7, dikarenakan  mencakup piksel-piksel sekitar titik tengah  dengan  cukup  lebar  dan  menggunakan sigma  2  dalam  persamaan Gaussian yang berfungsi untuk mengendalikan tingkat End
penghalusan  serta  kepekaan  terhadap  detail dalam  citra.  Nilai  sigma  yang  lebih  besar  akan menghasilkan penghalusan yang lebih signifikan.
3.  Deteksi  menggunakan  operator Sobel :  Setelah diterapkan  filter Gaussian ,  operator Sobel digunakan  untuk  mendeteksi  gradien  citra. Operator Sobel terdiri  dari  dua  kernel,  yaitu kernel Sobel horizontal  (Gx)  dan  kernel Sobel vertikal (Gy). Kedua kernel ini digunakan untuk menghitung  gradien  horizontal  dan  gradien vertikal di setiap piksel citra.
4.  Deteksi  gradien  dengan  rumus arctan :  Gradien horizontal  dan  vertikal  yang  telah  dihitung dengan operator Sobel digunakan untuk mencari gradien  magnitude  dan  arahnya.  Rumus arctan digunakan  untuk  menghitung  arah  gradien  pada setiap piksel citra.
𝜃 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛 Gy Gx (4) 5. Non-maximum suppression : Langkah
selanjutnya  adalah  menerapkan non-maximum suppression untuk  menghilangkan  piksel  yang bukan  merupakan  tepi  tajam.  Proses  ini melibatkan  perbandingan  piksel  gradien  dengan piksel sekitarnya dalam arah gradien. Jika piksel gradien merupakan maksimum lokal dalam arah gradien, maka piksel tersebut tetap dipertahankan sebagai  tepi,  sedangkan  piksel  yang  tidak merupakan maksimum lokal akan dihapus.
6. Hysteresis  thresholding :  Tahap  ini  melibatkan penerapan thresholding ganda ( hysteresis ) untuk mengkategorikan  tepi  menjadi  tepi  kuat,  tepi lemah,  atau  bukan  tepi.  Tepi  kuat  adalah  piksel yang  memiliki  gradien  yang  cukup  besar  dan jelas  merupakan  tepi,  sedangkan  tepi  lemah adalah piksel yang memiliki gradien lebih rendah dan  mungkin  merupakan  tepi  atau  noise.  Piksel bukan  tepi  adalah  piksel  yang  memiliki  gradien yang  rendah  dan  dianggap  bukan  tepi. Thresholding ganda  menggunakan  batas  atas ( upper  threshold )  dan  batas  bawah  ( lower threshold ) untuk mengkategorikan piksel menjadi  tepi  kuat  ( strong  edges ),  tepi  lemah ( weak edges ), atau bukan tepi. Dalam penelitian ini  menggunakan  nilai  batas  atas  45  dan  nilai batas bawah 5, tepi dengan magnitude gradien di bawah 5 akan diabaikan, sedangkan tepi dengan magnitude gradien  di  atas  45  akan  dianggap sebagai  tepi  yang  kuat.  Tepi  dengan magnitude gradien  antara  5  dan  45  akan  dianggap  sebagai tepi  yang  lemah,  tetapi  tetap  dipertahankan  jika terhubung dengan tepi yang kuat.
7.  Hasil  tepi  citra:  Setelah  proses hysteresis thresholding ,  hasilnya  adalah  citra  dengan  tepi yang telah terdeteksi dengan baik. Tepi kuat akan menjadi  bagian  dari  tepi  akhir,  sementara  tepi lemah yang terhubung dengan tepi kuat juga akan menjadi bagian dari tepi akhir.
8. End :  Proses  deteksi canny selesai,  dan  hasil akhirnya  adalah  citra  dengan  tepi  yang  telah
berhasil dideteksi dengan  menggunakan  metode canny .
3.8. Pembelajaran dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Me l ngimple l me l ntasikan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation de l ngan  pe l latihan  me l nggunakan datase l t gambar Ikan Koi.
Gambar 6. Flowchart pe l mbe l lajaran Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Berikut  adalah  penjelasan  dari  Gambar  6,  yaitu pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation : 1.  Inisialisasi Epoch Pelatihan = 1
Langkah  ini  menginisialisasi  nilai  awal  untuk variabel Epoch yang akan digunakan dalam proses pelatihan. Epoch merupakan  jumlah  iterasi  atau putaran dalam proses pelatihan jaringan syaraf.
2.  Inisialisasi Bobot dan Bias dengan Nilai Acak Pada  langkah  ini,  bobot  ( weights )  dan  bias diinisialisasi  dengan  nilai  acak.  Inisialisasi  ini penting  karena  bobot  dan  bias  akan  diperbarui selama  proses  pelatihan  untuk  mengoptimalkan kinerja jaringan.
3.  Menyajikan  Pola  Input  dan  Menghitung  Nilai Output
Langkah  ini  melibatkan  penyajian  pola masukkan  ( input  pattern )  ke  dalam  jaringan  dan menghitung  nilai output yang  dihasilkan  oleh jaringan.  Pada  setiap  iterasi  pelatihan,  pola input disajikan  ke  jaringan  untuk  menghasilkan output yang sesuai.
4.  Menghitung Galat Kuadrat Rata-rata (MSE) Setelah  mendapatkan  output  dari  jaringan, langkah ini melibatkan perhitungan Mean Squared Error (MSE)  atau  rata-rata  galat  kuadrat.  MSE mengukur sejauh mana output jaringan mendekati nilai  target  yang  diinginkan.  Tujuan  dalam pelatihan  adalah  untuk  mengurangi  MSE  sekecil mungkin.
5. MSE < MSEmin Pada  langkah  ini,  dilakukan  pengecekan apakah MSE yang dihasilkan pada iterasi pelatihan
(a) (b) ( a
)
( b )
a (a) (b) ( a )
saat  ini  lebih  kecil  dari  nilai  MSE  minimal  yang ditentukan sebelumnya (MSEmin). Jika MSE lebih kecil  dari  MSEmin,  maka  kriteria  konvergensi tertentu telah terpenuhi.
6. Epoch > Epochmax
Langkah  ini  melibatkan  pengecekan  apakah jumlah Epoch atau  iterasi  pelatihan  saat  ini  telah melebihi jumlah Epoch maksimum yang ditentukan sebelumnya ( Epochmax ). Jika ya, maka proses pelatihan dihentikan.
7.  Memperbarui Bobot dan Bias
Jika kedua kondisi di atas tidak terpenuhi, maka dilakukan  pembaruan  bobot  ( weights )  dan  bias jaringan.  Pembaruan  ini  dilakukan  menggunakan algoritma yang sesuai, seperti algoritma
backpropagation , untuk
mengoptimalkan
performa jaringan.
8. Epoch = Epoch + 1 : Setelah melakukan pembaruan bobot dan bias,
langkah  ini  menginkrement nilai Epoch dengan 1 untuk menandai berakhirnya satu iterasi pelatihan dan mempersiapkan iterasi berikutnya.
9.  Menghentikan Pelatihan Jaringan Pelatihan  jaringan  berhenti  ketika  salah  satu kondisi  berikut  terpenuhi:  MSE  <  MSEmin  atau Epoch  >  Epochmax .  Jika  kondisi  berhenti terpenuhi, proses pelatihan dihentikan dan jaringan dianggap sudah cukup terlatih.

## 3.9. Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Pada  tahap  ini  adalah  tahapan  yang  me l liputi prose l s  pe l ngujian  hasil  pe l rhitungan  de l ngan  me l tode l backpropagation yang  te l lah  dilakukan.  Data  yang te l lah dikumpulkan dilatih se l cara be l rtahap be l rdasarkan jumlah citra latih untuk me l ndapatkan jaringan te l rbaik dan  e l valuasi  hasil  pe l nge l nalan  pola  Ikan  Koi  yang dilakukan ole l h jaringan syaraf tiruan backpropagation .

## 3.10. Analisis Hasil Klasifikasi
Pada  tahap  ini  adalah  me l nganalisa  hasil klasifikasi  untuk  me l nge l valuasi  e l fisie l nsi  dan  akurasi pe l ngide l ntifikasian  pola  Ikan  Koi  dan  me l narik ke l simpulan  dari  hasil  analisa  untuk  me l lihat  se l jauh mana  algoritma canny dan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation be l rhasil  dalam  me l ngide l ntifikasi Ikan Koi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Proses Deteksi Tepi Canny
Citra  yang  digunakan  dalam  pe l ne l litian  ini awalnya dibagi me l njadi 2 ke l lompok. Ke l lompok yang satu se l bagai citra latih yang digunakan untuk me l latih siste l m  jaringan  yang  akan  dibuat.  Se l dangkan ke l lompok yang  lain  se l bagai citra uji  yang digunakan untuk me l nguji pe l rformasi jaringan yang te l lah dibuat.
Dimana  masing-masing  ke l lompok  te l rdiri  dari  tiga je l nis citra Ikan Koi. Dalam pe l ne l litian ini digunakan 90 citra latih yang te l rdiri dari 30 Ikan Koi je l nis Sanke l , 30
citra Ikan Koi je l nis Kohaku dan 30 citra Ikan Koi je l nis Showa . Se l dangkan citra uji yang digunakan adalah 10 citra  yang  te l rdiri  dari  Ikan  Koi  je l nis Sanke l ,  10  citra Ikan  Koi  je l nis Kohaku dan  10  citra  Ikan  Koi  je l nis Showa .
Gambar 7. Citra Asli (a) Citra hasil grayscale l (b)
Pe l mrose l san  citra  awal  yang  dilakukan  adalah pe l ngubahan  tipe l citra,  yang  se l mula  be l rtipe l RGB dirubah  me l njadi  tipe l grayscale l atau  skala  ke l abuan. Konve l rsi tipe l citra ini dimaksudkan untuk me l mpe l rmudah  analisis  citra  le l bih  lanjut.  Citra grayscale l me l miliki 256 de l rajat ke l abuan de l ngan skala nilai  ke l abuan  0-255.  Warna  hitam  dalam  citra ditunjukkan de l ngan nilai ke l abuan “0” dan warna putih ditunjukkan de l ngan nilai “255”. Nilai ke l abuan  inilah yang nantinya diolah dalam prose l s se l lanjutnya.
Se l cara  mate l matis,  data  yang  nantinya  akan diolah dan dapat te l rhitung dalam program adalah nilai ke l abuan yang te l rmasuk dalam bilangan asli atau nilai ke l abuan  1  –  255.  De l ngan  kata  lain,  gambar  yang te l rbaca  ole l h  program MATLAB se l bagai  obje l k  adalah bagian  citra  de l ngan  warna  putih.  Proses grayscaling terlihat pada Gambar 7.
Gambar 8. Citra hasil grayscale l (a) Citra hasil filte l r Gaussian (b)
Langkah  se l lanjutnya  adalah  me l ne l rapkan  filte l r Gaussian pada  citra grayscale l .  Filte l r  ini  be l rfungsi
(a) (b) ( a ) ( b ) (a) (b) ( a ) ( b )
( a ) ( b )
untuk  me l ngurangi noise l dan  me l mpe l rhalus  citra. Dalam  prose l s  pe l nghalusan  te l rle l bih  dahulu  ke l rne l l dirancang  be l rdasarkan  pada  ordo  matriks  m  x  n  dan nilai  standar  de l viasi  me l nggunakan  pe l rsamaan ke l mudian  dikonvolusi  de l ngan  matriks  citra.  Pada pe l ne l litian ini me l nggunakan matriks de l ngan ordo 7x7, dikare l nakan    me l ncakup  pikse l l-pikse l l  se l kitar  titik te l ngah de l ngan cukup le l bar dan me l nggunakan sigma 2 dalam  pe l rsamaan Gaussian yang  be l rfungsi  untuk me l nge l ndalikan  tingkat  pe l nghalusan  se l rta  ke l pe l kaan te l rhadap  de l tail  dalam  citra.  Proses  filte l r Gaussian terlihat pada Gambar 8.
Gambar 9. Citra hasil filte l r Gaussian (a) Citra hasil Sobe l l (b)
Se l te l lah  dite l rapkan  filte l r Gaussian ,  ope l rator Sobe l l digunakan  untuk  me l nde l te l ksi  gradie l n  citra. Ope l rator Sobe l l te l rdiri  dari  dua  ke l rne l l,  yaitu  ke l rne l l Sobe l l horizontal (Gx) dan ke l rne l l Sobe l l ve l rtikal (Gy).
Ke l dua ke l rne l l ini digunakan untuk me l nghitung gradie l n horizontal  dan  gradie l n  ve l rtikal  di  se l tiap  pikse l l  citra. Gradie l n  horizontal  dan  ve l rtikal  yang  te l lah  dihitung de l ngan  ope l rator Sobe l l digunakan  untuk  me l ncari gradie l n magnitude l dan arahnya. Proses deteksi dengan operator Sobel terlihat pada Gambar 9. Langkah  se l lanjutnya  adalah  me l ne l rapkan non- maximum  suppre l ssion untuk  me l nghilangkan  pikse l l yang  bukan  me l rupakan  te l pi  tajam.  Prose l s  ini me l libatkan pe l rbandingan pikse l l gradie l n de l ngan pikse l l se l kitarnya  dalam  arah  gradie l n.  Jika  pikse l l  gradie l n me l rupakan maksimum lokal dalam arah gradie l n, maka pikse l l  te l rse l but  te l tap  dipe l rtahankan  se l bagai  te l pi, se l dangkan  pikse l l  yang  tidak  me l rupakan  maksimum lokal akan dihapus.
Gambar 10. Citra Strong E l dge l s (a) Citra We l ak E l dge l s
(b) Langkah se l lanjutnya adalah me l ne l rapkan thre l shoding ganda ( hyste l re l sis ) untuk
me l ngkate l gorikan  te l pi  me l njadi  te l pi  kuat,  te l pi  le l mah, atau bukan te l pi. Te l pi kuat adalah pikse l l yang me l miliki gradie l n  yang  cukup  be l sar  dan  je l las  me l rupakan  te l pi, se l dangkan  te l pi  le l mah  adalah  pikse l l  yang  me l miliki gradie l n le l bih re l ndah dan mungkin me l rupakan te l pi atau noise l . Pikse l l  bukan te l pi adalah pikse l l  yang  me l miliki gradie l n  yang  re l ndah  dan  dianggap  bukan  te l pi. Thre l shoding ganda  me l nggunakan  batas  atas  ( uppe l r thre l shold )  dan  batas  bawah  ( lowe l r  thre l shold )  untuk me l ngkate l gorikan  pikse l l  me l njadi  te l pi  kuat  ( strong e l dge l s), te l pi  le l mah  ( we l ak  e l dge l s ),  atau  bukan  te l pi. Dalam pe l ne l litian ini me l nggunakan nilai batas atas 45 dan  nilai  batas  bawah  5,  te l pi  de l ngan magnitude l gradie l n  di  bawah  5  akan  diabaikan,  se l dangkan  te l pi de l ngan magnitude l gradie l n  di  atas  45  akan  dianggap se l bagai te l pi yang kuat. Te l pi de l ngan magnitude l gradie l n antara  5  dan  45  akan  dianggap  se l bagai  te l pi  yang le l mah,  te l tapi  te l tap  dipe l rtahankan  jika  te l rhubung de l ngan  te l pi  yang  kuat.  Proses threshoding ganda ( hysteresis thresholdong ) terlihat pada Gambar 10.
Hasilnya  adalah  citra  de l ngan  te l pi  yang  te l lah te l rde l te l ksi de l ngan baik. Terlihat pada Gambar 11 te l pi kuat  akan  me l njadi  bagian  dari  te l pi  akhir,  se l me l ntara te l pi le l mah yang te l rhubung de l ngan te l pi kuat juga akan me l njadi bagian dari te l pi akhir.
4.2. Ekstraksi Fitur Citra Se l be l lum  citra  dapat  diide l ntifikasi,  dipe l rlukan informasi  karakte l r  dari  citra  yang  dapat  me l njadi pe l mbanding  antara  citra  Ikan  Koi  de l ngan  je l nis  yang lainnya  yang  le l bih  dike l nal  de l ngan  fitur.  Fitur  yang digunakan  adalah  nilai  rata-rata  ( me l an )  untuk  pola warna,  nilai  imbinarize l untuk  pola  be l ntuk,  dan  nilai graycomatrix (GLCM)  untuk  te l kstur.  Be l rikut  contoh e l kstraksi fitur dari salah satu citra latih Ikan Koi: me l an = 0.400000000000000 imbinarize l = -0.200000000000000 graycomatrix = 0.0450635223155795
Fungsi me l an adalah untuk me l nghitung nilai rata- rata dari suatu data. Pada konte l ks e l kstraksi fitur, nilai rata-rata  se l ring  digunakan  se l bagai  re l pre l se l ntasi  fitur te l rte l ntu, se l pe l rti rata-rata inte l nsitas pikse l l atau rata-rata suatu distribusi.
Fungsi imbinarize l adalah  untuk  me l ngubah  citra me l njadi  citra  bine l r,  di  mana  se l tiap  pikse l l  me l miliki nilai 0 (hitam) atau 1 (putih) te l rgantung pada ambang batas  yang  dite l ntukan.  Hal  ini  be l rguna  dalam me l ngkonve l rsi citra me l njadi re l pre l se l ntasi bine l r. Fungsi graycomatrix adalah  untuk  me l nghitung matriks ko-e l ksise l nsi le l ve l l abu-abu (GLCM) dari citra. GLCM adalah re l pre l se l ntasi statistik yang me l nggambarkan hubungan antara pikse l l de l ngan nilai abu-abu  te l rte l ntu  pada  jarak  dan  arah  te l rte l ntu  dalam citra.  GLCM  digunakan  untuk  me l ngukur  be l rbagai fitur  te l kstur  se l pe l rti  kontras,  kore l lasi,  e l ne l rgi,  dan homoge l nitas.

## 4.3. Pelatihan
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Ide l ntifikasi  citra  Ikan  Koi  dalam  pe l ne l litian  ini me l nggunakan me l tode l jaringan syaraf tiruan backpropagation dimana  di  dalamnya  te l rdapat  dua prose l s,  yakni  prose l s  pe l latihan  jaringan  dan  prose l s pe l ngujian jaringan. Prose l s pe l latihan digunakan untuk me l ncari bobot dan prose l s pe l ngujian digunakan untuk me l nguji siste l m de l ngan me l nggunakan bobot yang te l lah didapatkan pada prose l s pe l latihan. Pada  prose l s  pe l latihan  ini  dilakukan  de l ngan me l nggunakan  data  90  citra  latih  yang  te l lah  dipilih se l be l lumnya. Dalam prose l s e l kstraksi fitur se l be l lumnya data  ini  te l lah  disimpan  dalam  be l ntuk database l . Se l hingga ke l tika prose l s pe l latihan dijalankan maka data dapat dimasukkan se l cara otomatis.
Gambar 12. Arsite l ktur JST Backpropagation yang digunakan dalam pe l ne l litian
Pada  Gambar  12  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation me l miliki  arsite l ktur  jaringan  yang te l rdiri dari input laye l r , hidde l n laye l r dan output laye l r . Pe l mbangunan  siste l m  jaringan  dilakukan  de l ngan me l ngubah parame l te l r-parame l te l r yang ada di dalamnya,  se l pe l rti  jumlah laye l r te l rse l mbunyi,  jumlah ne l uron pada laye l r te l rse l mbunyi,  dan  fungsi  aktivasi. Pada  pe l ne l litian  ini,  jaringan  yang  dibe l ntuk  me l miliki satu laye l r te l rse l mbunyi  ( hidde l n  laye l r )  dimana laye l r te l rse l mbunyi  me l ngandung  3.000 ne l uron , max  e l poch atau  jumlah  ite l rasi  yang  dilakukan  se l lama  prose l s pe l latihan adalah 1.000 (pe l atihan akan be l rjalan hingga me l ncapai  1.000 e l poch atau  jika  kondisi  be l rhe l nti lainnya  te l rpe l nuhi), le l arning  rate l atau  laju  prose l s pe l latihan yang digunakan adalah 0.1 (yang me l nunjukkan  pe l nye l suaian  bobot  yang  re l latif  be l sar pada  se l tiap  langkah  pe l latihan),  dan max  e l rror atau nilai e l rror yang  dihasilkan  se l te l lah  prose l s  pe l latihan se l le l sai  (pe l latihan  akan  be l rhe l nti  jika  ke l salahan pe l latihan  me l ncapai  atau  kurang  dari  1e l -6.  Hal  ini me l nandakan bahwa jaringan me l ncapai tingkat akurasi yang  diinginkan  ke l tika  ke l salahan  pe l latihan  sangat ke l cil).
Gambar 13. Hasil pe l latihan JST Backpropagation me l nggunakan toolbox nntraintool
Prose l s pe l latihan me l nggunakan toolbox nntraintool yang  te l lah  dise l diakan  ole l h MATLAB . Informasi  yang  dibe l rikan  dari  hasil  pe l latihan  yaitu max  e l poch ,  jumlah hidde l n  laye l r , le l arning  rate l ,  dan
max  e l rror .  Prose l s  pe l latihan  me l nggunakan  traintool dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 14. Pe l rforma pe l latihan JST Backpropagation me l nggunakan toolbox nntraintool
Dalam  prose l s  pe l latihan  jaringan  syaraf  tiruan, te l rdapat  pe l rnyataan  bahwa  kine l rja  te l rbaik  te l lah dicapai  pada  ite l rasi  ke l -996  de l ngan  nilai  pe l rforma se l be l sar  0.14418.  Hal  ini  me l nunjukkan  bahwa  pada titik te l rse l but, jaringan me l ncapai hasil yang paling baik dalam  me l mpe l lajari  pola  dari  data  yang  dibe l rikan. Performa pelatihan jaringan syaraf tiruan backpropagation menggunakan toolbox  nntraintool dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 15. Re l gre l si pe l latihan JST Backpropagation me l nggunakan toolbox nntraintool
Dalam pe l latihan jaringan syaraf tiruan me l nggunakan nntraintool di MATLAB , " Training =0.88825"  me l nunjukkan  bahwa  kine l rja pe l latihan  jaringan  te l rse l but  me l ncapai  nilai  0.88825. Nilai  ini  me l rupakan  ukuran  pe l rforma  jaringan be l rdasarkan  me l trik  te l rte l ntu,  se l pe l rti me l an  square l d e l rror (MSE l )  atau R-square l d .  Se l makin  re l ndah  nilai training,  se l makin  baik  kine l rja  jaringan  dalam me l nghasilkan pre l diksi yang akurat.
Se l lain itu, " Output ~=0.73*Targe l t+-0.013" me l nggambarkan  hubungan  antara output yang
dipre l diksi  ole l h  jaringan  ( Outpu t)  de l ngan  nilai  targe l t yang  se l be l narnya  (Targe l t)  me l nggunakan  pe l rsamaan linie l r. Pe l rsamaan ini me l nunjukkan bahwa output yang dipre l diksi  se l cara  kasar  dapat  dipe l role l h  de l ngan me l ngalikan  nilai  targe l t  de l ngan  faktor  0.73  dan me l nambahkan offse l t -0.013. Grafik training  re l gre l ssion digunakan  untuk me l mvisualisasikan pe l rubahan kine l rja jaringan se l lama prose l s  pe l latihan.  Sumbu  x  pada  grafik  me l nunjukkan ite l rasi  pe l latihan  atau e l poch ,  se l me l ntara  sumbu  y me l nunjukkan  pe l rforma  atau  ke l salahan  pre l diksi jaringan. Tujuannya adalah untuk me l mantau pe l nurunan  ke l salahan  pre l diksi  dan  pe l ningkatan pe l rforma  jaringan  se l iring  de l ngan  be l rjalannya  ite l rasi pe l latihan.  Jika  grafik  me l nunjukkan  bahwa  ke l salahan pre l diksi  te l lah  stabil  dan  pe l rforma  jaringan  te l lah me l ncapai  tingkat  yang  diinginkan,  maka  pe l latihan dapat dihe l ntikan dan  jaringan dapat digunakan untuk me l lakukan pre l diksi pada data baru. Regresi pelatihan jaringan syaraf tiruan backpropagation menggunakan toolbox nntraintool dapat dilihat pada Gambar 15.
Tabe l l 1.  Pe l ngujian Citra Latih Jumlah
Citra Latih Jumlah Dike l nali Le l arning Rate l MSE l Prose l ntase l Ke l be l rhasilan 45 38 0,1 0,87192 84,4444% 45 37 0,2 0,8896 82,2222% 45 36 0,3 0,8745 80,0000% 60 50 0,1 0,88911 83,3333% 60 49 0,2 0,88432 81,6667% 60 48 0,3 0,89367 80,0000% 90 74 0,1 0,88825 82,2222% 90 71 0,2 0,88919 78,8889% 90 70 0,3 0,86269 77,7778%
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian citra latih yang dilakukan, berikut adalah penjelasannya:
1) Data  pe l rtama,  te l rdapat  45  citra  latih  de l ngan  38 citra yang  be l rhasil dike l nali. Le l arning  rate l yang digunakan adalah 0.1. Dalam pe l latihan, dipe l role l h  nilai  MSE l se l be l sar  0.87192,  dan pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan me l ncapai 84.4444%.
2) Data ke l dua me l nunjukkan hasil pe l latihan de l ngan 45 citra latih dan 37 citra yang be l rhasil dike l nali. Le l arning rate l yang digunakan adalah 0.2. Dalam pe l latihan,  dipe l role l h  nilai  MSE l se l be l sar  0.8896, dan pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan se l be l sar 82.2222%.
3) Data ke l tiga, te l rdapat 45 citra latih de l ngan 36 citra yang  be l rhasil  dike l nali. Le l arning  rate l yang digunakan adalah 0.3. Hasil pe l latihan me l nunjukkan  nilai  MSE l se l be l sar  0.8745,  dan pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan me l ncapai 80.0000%.
4) Data  ke l e l mpat  me l nampilkan  hasil  pe l latihan de l ngan  60  citra  latih  dan  50  citra  yang  be l rhasil dike l nali. Le l arning  rate l yang  digunakan  adalah 0.1.  Dalam  pe l latihan,  dipe l role l h  nilai  MSE l se l be l sar  0.88911,  dan  pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan me l ncapai 83.3333%.
5) Data  ke l lima,  te l rdapat  60  citra  latih  de l ngan  49 citra yang  be l rhasil dike l nali. Le l arning  rate l yang digunakan adalah 0.2. Dalam pe l latihan, dipe l role l h  nilai  MSE l se l be l sar  0.88432,  dan pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan se l be l sar 81.6667%.
6) Data  ke l e l nam  me l nunjukkan  hasil  pe l latihan de l ngan  60  citra  latih  dan  48  citra  yang  be l rhasil dike l nali. Le l arning  rate l yang  digunakan  adalah 0.3.  Dalam  pe l latihan,  dipe l role l h  nilai  MSE l
se l be l sar  0.89367,  dan  pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan me l ncapai 80.0000%.
7) Data  ke l tujuh,  te l rdapat  90  citra  latih  de l ngan  74 citra yang  be l rhasil dike l nali . Le l arning  rate l yang digunakan adalah 0.1. Hasil pe l latihan me l nunjukkan  nilai  MSE l se l be l sar  0.88825,  dan pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan me l ncapai 82.2222%.
8) Data  ke l de l lapan  me l nampilkan  hasil  pe l latihan de l ngan  90  citra  latih  dan  71  citra  yang  be l rhasil dike l nali. Le l arning  rate l yang  digunakan  adalah 0.2.  Dalam  pe l latihan,  dipe l role l h  nilai  MSE l se l be l sar  0.88919,  dan  pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan se l be l sar 78.8889%.
9) Data  ke l se l mbilan,  te l rdapat  90  citra  latih  de l ngan 70  citra  yang  be l rhasil  dike l nali .  Le l arning  rate l yang  digunakan  adalah  0.3.  Hasil  pe l latihan me l nunjukkan  nilai  MSE l se l be l sar  0.86269,  dan pe l rse l ntase l ke l be l rhasilan me l ncapai 77.7778%.
4.4. Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Data  yang  te l lah  dikumpulkan  dilatih  se l cara be l rtahap  be l rdasarkan  pe l nambahan  jumah  citra  latih untuk  me l ndapatkan  jaringan  te l rbaik.  Pada  tahap pe l rtama digunakan citra latih se l banyak 45 citra, tahap ke l dua  digunakan  citra  latih  se l banyak  60,  dan  tahap ke l tiga  digunakan  citra  latih  se l banyak  90  citra.  Pada prose l s  pe l latihan  ada  2  parame l te l r  yang  digunakan se l bagai acuan pe l latihan yaitu le l arning rate l dan MSE l se l pe l rti yang te l rlihat pada tabe l l be l rikut:
Tabe l l 2. Pe l ngujian Citra Uji Jumlah Citra Latih Jumlah Citra Uji Jumlah Dike l nali Prose l ntase l Ke l be l rhasilan
45 30 19 63,3333% 60 30 20 66,6667% 90 30 21 70,0000%
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian citra  uji  terhadap  citra  latih,  berikut  adalah penjelasannya:
1) Pada data pe l rtama, te l rdapat 45 citra latih dan 30 citra  uji.  Dalam  pe l ngujian,  jaringan  be l rhasil me l nge l nali  19  citra  de l ngan  tingkat  ke l be l rhasilan se l be l sar 63,3333%.
2) Data ke l dua me l nunjukkan hasil pe l ngujian de l ngan 60  citra  latih  dan  30  citra  uji.  Jaringan  mampu me l nge l nali  20  citra  de l ngan  tingkat  ke l be l rhasilan se l be l sar 66,6667%.
3) Pada  data  ke l tiga,  te l rdapat  90  citra  latih  dan  30 citra  uji.  Hasil  pe l ngujian  me l nunjukkan  bahwa
jaringan  mampu  me l nge l nali  21  citra  de l ngan tingkat ke l be l rhasilan se l be l sar 70,0000%.

## 4.5. Pembahasan
Dalam  pe l ne l litian  ini,  te l rdapat  3  data  yang me l nunjukkan  hasil  pe l nge l nalan  citra  me l nggunakan jaringan.  Data  pe l rtama  me l nunjukkan  bahwa  de l ngan 45  citra  latih  dan  30  citra  uji,  jaringan  mampu me l nge l nali  19  citra  de l ngan  tingkat  ke l be l rhasilan 63,3333%.  Data  ke l dua  me l nunjukkan  hasil  yang se l dikit le l bih baik, de l ngan 60 citra latih dan 30 citra uji, jaringan  mampu  me l nge l nali  20  citra  de l ngan  tingkat ke l be l rhasilan  66,6667%.  Pada  data  ke l tiga,  de l ngan  90 citra latih dan 30 citra uji, jaringan mampu me l nge l nali 21 citra de l ngan tingkat ke l be l rhasilan 70,0000%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Ke l simpulan  dari  pe l ne l litian  ini  adalah  bahwa Algoritma Canny e l fe l ktif dalam me l ngide l ntifikasi Ikan Koi  je l nis Sanke l , Kohaku ,  dan Showa de l ngan  tingkat pre l sisi  yang  tinggi,  se l me l ntara  pe l nggunaan  me l tode l Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation be l rhasil dalam pe l nge l nalan Ikan Koi pada tahap pe l latihan dan pe l ngujian,  te l rutama  de l ngan le l arning  rate l 0.1. Kombinasi  ke l dua  me l tode l ini  me l libatkan  pe l nge l nalan te l pi  dan  fitur  gambar  Ikan  Koi  me l lalui  Algoritma Canny , yang ke l mudian digunakan se l bagai input dalam Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation .  Untuk me l ningkatkan  pe l rforma  siste l m,  disarankan  untuk me l ningkatkan  jumlah  data  pe l latihan,  me l lakukan analisis  fitur  yang  re l le l van,  dan  me l mbangun  jaringan syaraf tiruan yang se l suai de l ngan ke l butuhan, agar hasil pe l nge l nalan Ikan Koi dapat ditingkatkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Yetri  Y,  "IDENTIFIKASI  POLA  WARNA IKAN  KOI  MENGGUNAKAN  METODE SOBEL EDGE DETECTION DALAM KARAKTERISTIK  CITRA  SHARPENING," Jurnal SAINTIKOM, vol. 14, 2015, pp. 45-48.
[2] N. Hermana and M. S. J. Juerman, "Implementasi Algoritma  Canny  dan  Backpropagation  dalam Pengenalan  Pola  Rumah  Adat,"  Jurnal  Itenas, 2014.
[3] R. D. Atmaja, "DETEKSI JENIS KAYU CITRA FURNITURE UKIRAN JEPARA," in Konferensi Nasional Sistem Informasi, STIKOM Bali, 2012.
[4] E.  W.,  "Aplikasi  Deteksi  Tepi  pada  Realtime Video," Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 16, 2011, pp. 44-49.
[5] D.  Kusumaningsih  and  S.  A.  P.  Pramudita, "PENGGUNAAN METODE BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL  NETWORK  DALAM  SISTEM PENGENALAN  NOTASI  BALOK  MENJADI MIDI,"  JURNAL  TELEMATIKA  MKOM, 2016, vol. 8.
[6] Haris  and  A.  Prasetyo,  "IMPLEMENTASI METODE  DETEKSI  TEPI  CANNY  PADA
OBJEK  SEBAGAI  MODEL  KEAMANAN APLIKASI PADA SMARTPHONE ANDROID," JURNAL PETIR, 2016, pp. 1-87.
[7] Wicaksono, "ANALISIS IDENTIFIKASI POLA IKAN  KOI  MENGGUNAKAN  METODE SOBEL EDGE DETECTION," Simki-Techsain, vol. 1, 2017.
[8] V.  Pebrianasari,  "ANALISIS  PENGENALAN MOTIF BATIK PEKALONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION,"  Techno.COM,  vol.
14, 2015, pp. 281-290.
[9] Rozani, "PENERAPAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA APLIKASI PENGENALAN  BAHASA  ISYARAT  ABJAD JARI," JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2017.
[10] D.  R.  Kishore  and  T.  Kaur,  "Backpropagation Algorithm:  An  Artificial  Neural  Network Approach for Pattern Recognition," International Journal  of  Scientific  &  Engineering  Research, vol. 3, no. 6, 2012.