## IDENTIFIKASI KESEGARAN IKAN MUJAHIR SECARA OTOMATIS BERDASARKAN CITRA MATA MENGGUNAKAN KNN
Maradona Jonas Simanullang 1) , Rika Rosnelly 2) ,
Alan Prayogi 3) , Alesia Lorenza Sinaga 4) ,Rais Affaruq Zunnurain 5) ,
1),2),3),4),5) Universitas Potensi Utama
Email : maradonajonassimanullang@gmail.com 1) , rika@potensi-utama.ac.id 2) ,alanprayogi1@gmail.com 3) , alesyasinaga07@gmail.com 4) , alesyasinaga07@gmail.com 5)

## ABSTRAK
Ikan merupakan sumber protein yang tinggi untuk tubuh manusia.  Salah  satu  ikan  yang digemari dan banyak tersedia  di  pasar ikan adalah ikan  mujair.  Karena  banyaknya  permintaan akan ikan mujair tersebut sehingga hal tersebut dimanfaatkan oleh penjual dengan melakukan kecurangan seperti menjual ikan yang sudah tidak segar(tidak layak konsumsi)  oleh  tubuh  manusia.  Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan suatu metode  dalam  mengidentifikasi kesegaran  ikan,  serta untuk mengetahui jenis ikan yang segar.  Metode  yang  digunakan  adalah K-Nearest  Neighbor untuk  klasifikasi  berdasarkan  kelas  target dengan  memanfaatkan  citra  mata  ikan  berbasis  nilai  fitur  warna  RGB  dirubah  ke grayscale melakukan contrast kemudian melakukan histogram equalization . Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi nilai  sebesar  98%  untuk  klasfikasi  KNN  .  Berdasarkan  hasil  akurasi  tersebut  maka  metode KNN dapat menjadi model pengembangan identifikasi kesegaran ikan mujair menggunakan citra mata.
Kata Kunci : K-Nearest Neighbor, RGB , Grayscale , Contrast, Histogram equalization

## ABSTRACT
Fish is a high source of protein for the human body. One of the popular fish and widely available in fish  markets  is  mujair  fish.  Due  to  the  large  demand  for  tilapia  fish,  sellers  take  advantage  of  this  by committing fraud, such as selling fish that are not fresh (not suitable for consumption) by the human body. To overcome this problem, a method is needed to identify the freshness of fish, as well as to determine the type of fresh fish. The method used is K-Nearest Neighbor for classification based  on  target class by utilizing fisheye image based on RGB color feature value, changed to grayscale, then contrast perform histogram equalization. The test results show that the value accuracy is 98% for the KNN classification. Based on the results of this accuracy,  the  KNN  method  can  be  a  model  for  developing  tilapia  fish  freshness  identification  using  eye imagery.
Keywords: K-Nearest Neighbor, RGB , Grayscale , Contrast, Histogram equalization

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  perikanan  terutama  ikan indonesia sangat berlimpah laut.
Sumberdaya  perikanan  tersebut  dapat dimanfaatkan  untuk  kepentingan  rakyat sebagai  sumber  protein  hewani  yang bernilai  gizi  tinggi.  Salah  satu  ikan  yang sering dikomsumsi masyarakat adalah ikan Mujair( Oreochromis mossambicus). Ikan mujahir  memiliki  propek  bisnis yang sangat  besar,akhir-akhir  ini  permintaannya semakin meningkat karena memiliki kandungan  protein  yang  cukup  tinggi, rasanya  yang  gurih  serta  harganya  yang cukup  terjangkau  [1].  Ikan  air  tawar diindonesia  merupakan  kelompok  ikan yang  memiliki  nilai  eknomi  tinggi  untuk dibudidayakan  dan  diperdagankan.  Ikan mujair ( Oreochormis mossabiens) merupakan  jenis  ikan  air  tawar  yang tergolong ke dalam kategori  ikan komsumsi dan menjadi salah satu ikan air tawar yang banyak  dibudidayakan.  Keunggulan  ikan mujair  yaitu  memiliki  cara  budidaya  yang cukup mudah, diproses pertumbuhan relatif lebih cepat dan memilikki  kandungan yang cukup  tinggi yaitu  18,7 gram dari  100  ikan mujair [2].
Identifikasi kesegaran ikan merupakan salah  satu  tahapan  pengolahan  ikan  yang perlu  dilakukan  secara  cepat  dan  tepat apalagi  dalam  proses  pengolahan  ikan berjumlah  besar.  Ikan  segar  merupakan ikan yang mempunyai sifat, warna, bau, dan tekstur yang sama dengan ikan yang masih hidup  .  Kesegaran  ikan  dapat  dilihat  dari perubahan  warna  mata  ikan  .  Kesegaran ikan dapat dideteksi menggunakan beberapa metode
konvensional  yaitu  analisis  kimiawi  atau biokimiawi ikan, analisis kandungan mikrobiologi  pada  ikan,  dan  metode pemeriksaan  sensori metode identifikasi lainnya  adalah  melihat  warna  mata  ikan secara  langsung.  Metode-  metode  tersebut dapat  memberikan  informasi  kualitas  ikan dan  hasil  kuantitatif  yang  tepat  tetapi memerlukan lebih waktu lama, proses yang rumit,  membutuhkan  biaya  yang  besar,
serta  memerlukan  kekuatan  fisik  manusia yang  cukup  rentan  dan  cepat  mengalami kelelahan  sehingga  dapat  mengganggu aktivitas  identifikasi  ikan.  Hal  itu  menjadi dasar dikembangkan sistem deteksi kesegaran  ikan  dengan  berbagai  metode berbasis media komputerisasi elektronik[3]. Metode  identifikasi  citra  menggunakan sistem  komputerisasi  atau  dikenal  sebagai metode pengolahan citra (image processing) merupakan metode tentang cara membentuk citra, memproses, dan menganalisisnya agar manusia lebih mudah memahami  informasi  yang  ada  pada  citra tersebut  . Oleh karena itu pengolahan citra menjadi  salah  satu  cara  yang  penting dilakukan  dalam  mengevaluasi  kualitas kesegaran  ikan  berdasarkan  analisis  fitur warna  citra  Salah  satu  metode  dalam pengolahan  citra  yang  dapat  digunakan adalah K-Nearest  Neighbor (KNN).  KNN merupakan  sebuah  metode  berbasis  model non-parametrik  yang  intuitif  dan  efektif untuk  tujuan  klasifikasi  dan  regresi sehingga  mengurangi  penggunaan  waktu komputasi dengan menghitung jarak kedekatan data pelatihan dengan suatu objek [3].
2. METODE

## 2.1.Objek Penelitian
Objek  dalam  penelitian  ini  adalah citra mata ikan Mujair. Untuk mendapatkan objek penelitian  tersebut  menggunakan  data primer  dilakukan  akuisisi  citra  terhadap lima ekor ikan mujair . Pada lima ekor  ikan mujair hasil tangkapan yang baru dibeli dari pasar. Pada proses  pengumpulan  data citra ikan menggunakan kamera dengan kualitas yang  bagus.  Masing-masing  ikan  pada setiap kelas dilakukan pengambilan gambar Sebanyak  3 kali dengan  2 mata ikan,  mata kiri  dan  kanan  sehingga  total  citra  yang dihasilkan  adalah  150  citra  pada  setiap kelas  kesegaran.  Dengan  demikian  total citra  hasil  akuisisi  adalah  150  citra  ikan berbasis  RGB  ( Red,  Green,  Blue ).  Total citra  tersebut  dibagi menjadi  1 2 0   citra untuk  proses  pelatihan  dan  30  citra  untuk proses pengujian

## 2.2.Proses identifikasi
Proses  identifikasi  (Gambar  1)  dimulai dengan tahapan import data yang dikelompokkan  dalam  data  traning  dan data  uji.  Tahapan  selanjutnya  adalah ektraksi  gambar  dengan  mengubah  citra ikan  mujair  RGB  ke Grayscale dan membuat  grafik  berupa  histogram.  Citra mata ikan mujair berupa grayscale .
Selanjutnya dilakukan contrast straching untuk  perbaikan  kualitas  citra  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  atau menurunkan  kontras  suatu  citra  dengan cara  memperlebar  atau  mempersempit range  nilai  intensitas  piksel  citra  dan selanjutnya hist.equalizatation untuk perbaikan  kualitas  citra  yang  bertujuan untuk meratakan persebaran nilai intensitas  piksel  suatu  citra.  Hasil ekstraksi  disimpan  ke  dalam  Exsel kemudian  dilatih  menggunakan  KNN yang  menghasilkan  model  pelatihan dengan output sistem  berupa  klasifikasi tingkat kesegaran ikan hasil pelatihandan akurasi sistem hasil pelatihan. Pembuatan model KNN dilakukan dengan menggunakan  beberapa  nilai  K  yang berbeda  untuk  mendapatkan  nilai  K terbaik  dapat  digunakan  dalam  proses klasifikasi.  Hasil  pelatihan  kemudian disimpan  sebagai  model  pelatihan  yang digunakan  untuk  proses pengujian.
Proses  pengujian  dilakukan  dengan memanggil  model  pelatihan  KKN  yang telah  disimpan  sebelumnya.  Setelah dianalisis,  sistem  akan  menampilkan hasil  identifikasi  kesegaran  ikan  dan tingkat akurasi pengujian .
Gambar 1 Flowchart Proses identifikasi

## 2.3. K-Nearest Neighbor (KNN)
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN) pada proses identifikasi berbasis citra digital.  KNN  merupakan  salah  satu  metode dalam machine  learning untuk  memprediksi suatu  fenomena  [3]  dan  mengklasifikasikan data  yang  belum  memiliki  kelas  ke  dalam kelas  yang  paling  mirip  karakteristiknya melalui  pelatihan  dan  pengujian  Sistem klasifikasi  tersebut  menggunakan  nilai K untuk  melihat banyaknya  data  paling  dekat yang  terlibat  pada identifikasi suatu kelompok  data  uji .Perhitungan  jarak  suatu  data  dengan  suatu kelas  dapat  menggunakan  persamaan  jarak Euclidean yang ditunjukkan pada Persamaan (1).
𝑑 i 𝑠𝑡 ( 𝑥 2, 𝑥 1) = √∑ 𝑛 ( 𝑥 1i − 𝑥 2i ) 2 (1)
Persamaan  (1)  berlaku  untuk  atribut numerik,  dimana  kita  mengambil  perbedaan antara  masing-masing  nilai  yang  sesuai  dari atribut x 1  dan x 2,  kuadratkan  hasilnya  dan jumlahkan  semua  data  ke- i= 1  sampai i=n . Akar  kuadrat  dari  penjumlahan  semua  data tersebut menghasilkan jarak antara x 1 dan x 2.
Nilai  K  pada  KNN  merupakan jumlah tetangga terdekat dari suatu data yang  akan diklasifikasikan.  Penentuan nilai  K  biasanya  menggunakan  1,2,3,4 dan 5. Penelitian ini menggunakan nilai K1= 3 jam, K2 = 6 jam, K3= 9 jam, dan K4  =  12  Jam,K5  =15  Jam  sehingga dapat dilihat
perbedaan
dan
pengaruhnya  terhadap  hasil klasifikasi
[3].
2.4. Pengujian
Pengujian dilakukan untuk mengetahui  kemampuan  dari  model yang  dihasilkan.  Kemampuan  model diukur berdasarkan nilai akurasi. Persamaan (2) menunjukkan perhitungan  mengenai  tingkat  akurasi sistem  dalam  melakukan  klasifikasi kesegaran ikan mujair. Tingkat akurasi tersebut dihitung
dengan cara
membandingkan  banyak  nilai contrast straching dan  nilai hist.equalizatation hasil  uji  yang  diklasifikasikan  sesuai target  denga  total  data  uji  yang digunakan.
MSE = ∑ (𝑌 ′ −𝑌) 2 𝑛 (2)
Keterangan : Y ’ = Nilai prediksi Y = Nilai Sebenarnya n n = jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap segmentasi dilakukan dengan mengkonversikan  citra  RGB  menjadi citra  keabuan  ( grayscale )  ditampilkan gambar  3.  Citra  yang  telah  diubah menjadi grayscale selanjutnya mengubah dari citra grayscale ke contrast streaching yamg  ditampilkan  gambar  4 ,dan selanjutnya hist.equalizatation, ,seperti  yang ditampilkan  digambar  5  , dan melakukan klasifikasi menggunakan metode  KNN  untuk  menentukan  jarak suatu  data  dengan  suatu  kelas  dapat menggunakan persamaan jarak Euclidean, menunjukkan bahwa terdapat perbedaan tingkat akurasi pengujian pada
setiap nilai K. Nilai K1 = 0.02589,  nilai  K2  = 0.03861,K3  =  0.04135,  K4  =  0.05461,  K5  = 0.06461 menghasilkan nilai akurasi pengujian. yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 2 Gambar Original
Gambar 3. Grayscale dan histogram
Gambar 4. contrast streaching dan histogram
Gambar 5. hist.equalizatation dan histogram

## 3.1. Pelatihan dan Pengujian
Proses  pelatihan  terjadi  dalam  sistem kerja software Matlab 2018a dengan membuat  model  klasifikasi  KNN  terhadap data  latih  berupa  hasil  ekstraksi  nilai  RGB. Data  citra  yang  digunakan  untuk  proses pelatihan.  Pelatihan  menghasilkan  model pelatihan untuk K terbaik.  Proses  klasifikasi data  pelatihan  pada  sistem  disimpan  sebagai model  pelatihan  yang  akan  digunakan  pada saat  pengujian,  dengan  menghasilkan nilai MSE.

## Tabel 1 Hasil Pengujian Berdasarkan K
Nilai K Total Data Uji Data yang Sesuai Data yang tidak sesuai Nilai MSE Persenta se Hasil k- NN 1 24 23 1 0.02589 98 2 24 22 2 0.03861
97 3 24 21 3 0.04135
96 4 24 20 4 0.05461 95 5 24 19 5 0.06461 94

## 4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
Penelitian menunjukkan bahwa algoritma  KNN  dapat  digunakan  dalam proses  identifikasi  tingkat  kesegaran ikan berdasarkan citra mata ikan. Hal ini dapat  menjadi  dasar  pengembangan sistem  identifikasi  kesegaran  ikan berbasis  citra  digital  menggantikan berbagai  metode  konvensional  yang pernah dilakukan sebelumnya.
Berdasarkan hasil pengujian.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
A.Munawwaroh,L.Rahayu
,2017 Mujair (Oreochromis Mossambicus )  di Desa “Identifikasi Ektoparasit pada Budidaya
Ikan Keramat Mengare, Kecamatan Bungah,  Kabupaten  Gresik”,  Vol.  2, 2017, ISBN:978-602-9286-22-9
Nurfadhylah,2020 “Identifikasi
dan
pravelensi ektoparasit pada ikan mujair (Oreocormis mossambicus Trewavas,1983)  disitu  malangnengah kecamatan ciseeng kabupaten bogor”. S.Saputra,A.Yudhana,R.Umar, 2022 “Identifikasi kesegaran Ikan menggunakan Algoritma KNN berbasis citra digital,Vol 10,No.1.Mei
2022,pp.1- 9
H.Fitriyah,D.Syaugy, 2022  “Deteksi Kesegaran  Ikan  Tongkol  (Eutynnus Affinis)  Secara  otomastis  bersarkan citra matamenggunakan binary similarity.,Vol.7,No.2,Oktober 2022,hlm 879-886 Y.Lamasgi,  Serwin,dkk,2022”  Identifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Tuna Menggunakan  Metode  GLCM  dan KNN” Volume 4 Nomor 1 Januari 2022. Situmorang,Nikolaus  Wesli  Roberto,2019 “Penerapan Metode K-Nearest Neigboar dalam  idenfifikasi kesegaran ikan” M.Rifa’i  febrianto,2019  “Deteksi  tingkat kesegaran  ikan  bandeng  berdasarkan warna insang dengan Metode K- Nearest Neigbor .