I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 3 N O . 2 (2021) 39-46
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menentukan Ikan Cupang Dengan Ekstraksi Fitur Ciri Bentuk Dan Canny
Fajar Shidiq 1 , Eka Wahyu Hidayat 2 , Neng Ika Kurniati 3
1.2.3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Siliwangi, Tasikmalaya, Indonesia
1 167006015@student.unsil.ac.id, 2 ekawahyu@unsil.ac.id, 3 nengikakurniati@unsil.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 31-05-2021
Revisi Akhir: 10-06-2021 Diterbitkan Online : 30-09-2021
Betta  fish  are  known  as  fighting  fish,  aggressive  and  like  to  attack several  types  of  betta  fish  have  attractive  body  colors,  beautiful  fin shapes,  calm  and  authoritative  movements.  However,  there  are  still many people who are wrong in distinguishing the types of their pet betta fish,  especially  for  those  who  have  just  bought.  The  purpose  of  this study  is  to  apply  the  K-Nearest  Neighbor  method  and  edge  detection with the Canny method in determining the type of betta fish. Canny is known as optimal  edge detection, this algorithm provides a low error rate. The combination of K-Nearest Neighbor with Canny produces a fairly high accuracy for determining the type of betta fish, which is an average of 68.5714%, for training data with a total of 70 betta fish data, and 70%, for test data with a total of 20 betta fish data.
K ATA K UNCI
Ikan Cupang, K-Nearest Neighbor,
Deteksi Tepi,
Canny

## K ORESPONDENSI
Telepon: 085320118780
E-mail: 167006015@student.unsil.ac.id

## 1. P ENDAHULUAN
Ikan  Cupang  (Betta  Fish)  dikenal  sebagai  ikan petarung, agresif dan suka menyerang. Beberapa jenis ikan cupang memiliki warna tubuh yang menarik, bentuk sirip indah,  gerakan  tenang  dan  berwibawa,  sehingga  banyak dipelihara sebagai ikan hias dan juga ikan aduan. Habitat asli  ikan  cupang  tersebar  di  wilayah  Asia  Tenggara, termasuk  Indonesia.  Ikan  ini  banyak  ditemukan  di  rawa- rawa, danau, dan lubuk. Kebanyakan penggemar mengenal jenis ikan cupang dengan berbagai sebutan nama, seperti: Crowntail,  Doubletail,  Dumboear,  Halfmoon,  Plakat, Slayer,  Wild  dan  berbagai  variasi  silangannya.  Nama  - nama  tersebut  ditentukan  dari  bentuknya,  misalnya Halfmoon  memiliki  sirip  yang  membentuk  setengah lingkaran, Crowntail memiliki sirip yang bergerigi runcing seperti sisir [1].
Masih  banyak  orang  yang  keliru  dalam  membedakan jenis ikan cupang peliharaannya terutama bagi yang baru membeli.  Seperti  contohnya  ikan  cupang  hias  ditentukan berdasarkan  bentuk  fisik,  warna,  gerakan dan  mentalnya.
Sedangkan untuk kriteria ikan cupang aduan juga hampir sama  seperti  kriteria  yang  ditentukan  untuk  ikan  cupang hias, tetapi ikan cupang aduan ini cenderung memiliki sifat yang lebih agresif daripada ikan cupang hias.
Ikan  hias  akan  menjadi  sektor  yang  paling  diminati untuk  pembudidaya  ikan  di  Indonesia.  Selain  ikan  hias, yang  banyak  diminati  para  penggemar  ikan  adalah  ikan cupang,  karena  warna  dan  corak  yang  indah.  Sehingga banyak dijadikan sebagai salah satu jenis hewan peliharaan karena memiliki kelebihan pada warna yang dihasilkannya berbeda  dengan  ikan  hias  jenis  lain.  Berbagai  warna  - warni  indah pada ikan cupang dasarnya dihasilkan oleh sel – sel pigmen (chromatophore) yang terletak pada kulitnya. Ikan ini merupakan salah satu jenis hewan peliharaan yang mempunyai  daya  tarik  yang  dimunculkan  pada  beberapa bagian tubuhnya seperti bentuk ekor, sirip, dan warnanya [2].  Keindahan  bentuk  sirip  dan  warnanya  sangat menentukan nilai jual. Warna pada ikan cupang memiliki fungsi  yang  signifikan,  yaitu  sebagai  pengenal  jenis  dari tampilan pola dan corak warna pada tubuhnya juga sebagai
proteksi  diri  dari  ancaman  pemangsanya.  Ikan  cupang menjadi  daya  tarik  para  penggemar  ikan  hias  mulai  dari anak kecil hingga mereka yang sudah dewasa.
Agar  lebih  mudah  dalam  menentukan  jenis  ikan cupang,  diusulkan  klasifikasi  jenis  ikan  cupang menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). K-NN dipilih  karena  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut sehingga hasilnya bisa lebih akurat [4]. Klasifikasi yang dilakukan diimplementasikan dalam suatu  aplikasi  atau  program  komputer  menggunakan Matlab.  Matlab  merupakan  salah  satu tools yang mendukung  pemrograman  yang  dikhususkan  untuk kebutuhan komputasi teknis, visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis data, pengembangan algoritma,  simulasi,    pemodelan  dan  grafik  perhitungan [3].
Sebelum  masuk  ke  tahap  klasifikasi  citra,  dilakukan tahap  ekstraksi  terlebih  dahulu  menggunakan  metode deteksi  tepi  Canny.  Canny  merupakan  suatu  algoritma deteksi tepi yang dilakukan dengan pendekatan konvolusi terhadap fungsi matriks gambar dan operator gaussian [5], Metode  Canny  dipilih  karena  sangat  sesuai  dengan ekstraksi citra yang dilakukan berdasarkan bentuk sirip dan ekor ikan cupang, setelah semua tahapan selesai maka akan dilakukan  pengujian  kinerja  proses  sebuah  algoritma dengan  cara  menghitung  jumlah  hasil  output yang  sesuai dan  tidak  sesuai  berdasarkan  klasifikasi  yang  telah dilakukan baik pada data latih maupun data uji, pengujian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  yang dihasilkan [6].

## 2. U LASAN P ENELITIAN T ERKAIT
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andrian,  dkk  (2019) mencoba menerapkan metode deteksi tepi Canny Dan K- Nearest  Neighbor  dalam  menentukan  jenis  kupu  -  kupu. Hasil  penelitiannya,  menunjukan  bahwa  implementasi sistem  dalam  mengidentifikasi  kupu  -  kupu  dengan menggunakan  ekstraksi  fitur  canny  edge  detection  dan klasifikasi k-nearest neighbor telah berhasil di implementasikan  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi diperoleh  pada  pengujian  pada  nilai  k  =  5  yaitu  sebesar 80%  dengan  tingkat  kesalahan  klasifikasi  sebesar  20%. Waktu yang diperlukan sistem pada tahap ekstraksi sebesar 26 detik yang dibagi menjadi data latih sebanyak 420 citra sebesar 18 detik dan data uji sebanyak 180 citra sebesar 8 detik. Waktu yang diperlukan sistem pada tahap klasifikasi sebanyak 180 citra sebesar 2 detik.
Penelitian yang dilakukan oleh Surahman, dkk (2017) mencoba  menerapkan    metode  Canny  &  K-Nearest Neighbor  (KNN)  untuk  deteksi  jenis  pempek.  Hasil pengujian dari penelitian tersebut menunjukan bahwa data citra  pempek  pada  skenario  normal  mendapatkan  rataan tingkat  akurasi  mulai  dari  30  –  100%,  pengujian  dengan nilai  K=1  mendapatkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi, perbedaan ukuran piksel data citra mempengaruhi tingkat akurasi  yang  diperoleh,  penambahan  noise  pada  citra mempengaruhi tingkat akurasi yang diperoleh, perbedaan resolusi kamera pada citra mempengaruhi tingkat akurasi yang diperoleh.
Penelitian yang dilakukan oleh Ashari (2019) mencoba menerapkan metode Prometee dalam proses perangkingan juara kontes ikan cupang. Penelitian yang dilakukan oleh Setiawan  (2017)  mencoba  menerapkan  metode  Naive Bayes Untuk Menentukan Jenis Ikan Cupang Hias.

## 3. M ETODOLOGI

## 3.1 Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah istilah umum untuk berbagai teknik  yang  keberadaannya  untuk  memanipulasi  dan memodifikasi citra dengan berbagai cara [7]. Pengolahan citra  merupakan  proses  pengolahan  sinyal  yang  inputnya berupa  citra  dan  akan  menghasilkan  output  citra  ataupun sekumpulan  karakteristik  atau  yang  berhubungan  dengan citra  untuk  tujuan  tertentu.  Tujuan  dari  pengolahan  citra pada  awalnya  adalah  untuk  memperbaiki  kualitas  citra, namun  seiring  dengan  perkambangan  dunia  komputasi yang  ditandai  dengan  meningkatnya  kapasistas  serta kecepatan  proses  komputer  dan  munculnya  ilmu komputasi  yang  memungkinkan  kita  untuk  mengambil informasi  dari  suatu  citra,  maka  pengolahan  citra  tidak dapat dilepaskan dengan bidang computer vision.

## 3.2 Citra Grayscale
Suatu  citra  dikatakan  citra  grayscale  apabila  suatu citra  tidak  memiliki  warna  RGB  (Red,  Green,  Blue) maupun  dapat  dikatakan  suatu  citra  yang  memiliki  nilai dari  putih  yang  memiliki  intensitas  sangat  besar  sampai hitam/gelap  yang  memiliki  intensitas  lebih  rendah.  Citra grayscale terdiri dari x dan y dalam spasial koordinat dan mempunyai nilai intensitasnya masing–masing. Pada citra grayscale  masing-masing  gambar  memiliki  intensitas antara  0  (hitam/  gelap)  hingga  255  (putih)  dalam  citra  8 bitnya [8].

## 3.3 Deteksi Tepi Canny
Deteksi  tepi pada  suatu  citra  menghasilkan  tepi-  tepi dari  obyek  citra  yang  bertujuan  untuk  menandai  bagian yang  menjadi  detail  citra,  juga  memperbaiki  detail  citra yang  kabur  karena  error  atau  adanya  efek  dari  proses akuisisi  citra.  Canny  dikenal  sebagai  deteksi  tepi  yang optimal, algoritma ini memberikan tingkat kesalahan yang rendah.  Beberapa  metode  deteksi  tepi  yaitu  canny,  sobel dan prewitt telah dibandingkan dengan hasil metode canny lebih  baik  dalam  melakukan  pengolahan  kualitas  citra untuk penghitungan deteksi tepi karena output dari metode canny memiliki batas dan tepi yang lebih jelas [9].
Salah  satu  algoritma  deteksi  tepi  modern  adalah deteksi tepi dengan menggunakan metode canny. Deteksi tepi canny ditemukan oleh Marr dan Hildreth yang meneliti pemodelan persepsi visual manusia. Ada beberapa kriteria pendeteksi  tepian  paling  optimum  yang  dapat  dipenuhi oleh algoritma canny :
1. Mendeteksi dengan baik (kriteria deteksi)
Kemampuan untuk meletakkan dan menandai semua tepi  yang  ada  sesuai  dengan  pemilihan  parameter  – parameter  konvolusi  yang  dilakukan.  Sekaligus  juga memberikan fleksibilitas yang sangat tinggi dalam hal menentukan ingkat deteksi ketebalan tepi sesuai yang diinginkan.
2. Melokalisasi dengan baik (kriteria lokalisasi) Dengan canny dimungkinkan dihasilkan jarak yang minimum antara tepi yang dideteksi dengan tepi yang asli.
3. Respon  yang  jelas  (kriteria  respon)  Hanya  ada  satu respon untuk tiap tepi. Sehingga mudah dideteksi dan tidak menimbulkan kerancuan pada pengolahan citra selanjutnya.

## 3.4 Ekstraksi Ciri
Pada  tahap  ini  dilakukan  ekstraksi  fitur  Invariant Moments yang berguna untuk mengambil atau mengekstraksi nilai-nilai dari suatu objek yang membedakan  dengan  objek  lain.  Metode  ini  dapat digunakan  untuk  ekstraksi  ciri  suatu  citra  digital  yang mampu mengenali citra tersebut [10]. Dalam pengambilan nilai dari suatu citra digital dapat dilakukan menggunakan rumus sebagai berikut :
Ø1 = ŋ20 + ŋ02 Ø2 = (ŋ20 -ŋ02 )2  + (2ŋ02) 2 Ø3 = (ŋ30 - 3ŋ12 ) 2 + (ŋ03 + 3ŋ21 ) 2 Ø4 = (ŋ30 +ŋ12 )2 + (ŋ03 + ŋ21 )2 Ø5 = (ŋ30 -3ŋ12 )(ŋ03 + ŋ21 )[(ŋ30 + ŋ12 )2 - 3(ŋ21 + ŋ03 )2 ]+ (ŋ03 -3ŋ12 )(ŋ03 + ŋ21 )[(ŋ03+ ŋ12 )2 - 3(ŋ12 + ŋ30 )2 ] Ø6 = (ŋ20 -ŋ02 )[(ŋ30 + ŋ12 )2 - (ŋ21 + ŋ03 )2] +4ŋ11 (ŋ30 + ŋ12 ) (ŋ03 +ŋ21) Ø7 = (ŋ21 -3ŋ03 ) (ŋ30 + ŋ12 )[(ŋ30 + ŋ12 )2 - 3(ŋ21 + ŋ03 )2 ] – (ŋ30 -3ŋ12)(ŋ21+ŋ03)[(ŋ03 +ŋ21 )2 - 3(ŋ30 + ŋ12)2 ]
Hasil  perolehan  ekstraksi  fitur  invariant  moment  ini akan digunakan di dalam proses pelatihan dan pengujian di algoritma k-nearest neighor untuk proses pengenalan citra ikan  cupang.  Hasil  dari  proses  invariant  moments  pada citra ikan cupang crowntail dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai Invariant Moment Citra Ikan Cupang

## 3.5 K–Nearest Neighbor
K–Nearest  Neighbor  (KNN)  bekeja  dengan  cara mengklasifikasikan suatu objek yang memiliki kemiripan paling dekat dengan objek lainnya. KNN memiliki atribut yang  diinisialisasikan  sebagai  k,  yaitu  jumlah    nilai tetangga  yang  dijadikan  acuan pada klasifikasi k–nearest neighbor untuk dibedakan  berdasarkan  kelasnya. alasan dipilihnya  metode  k-nearest  neighbor  karena  dapat melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut sehingga hasilnya bisa lebih akurat [11].
Tahapan  –  tahapan  dari  K–Nearest  Neighbor dijelaskan sebagai berikut :
1. Banyaknya  parameter  K  yang  dipakai  pada  aplikasi ada  7  (K  =  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7)  di  pertimbangkan berdasarkan banyak data.
2. Menghitung  jarak  antara  data  baru  yang  ditanyakan dengan seluruh sampel datapelatihandengan menggunakan metode eulidean distance.
3. Urutkan seluruh jarak berdasarkan jarak minimum dan tetapkan. persekitaran sesuai dengan nilai K.
4. Sesuaikan  klasifikasi  dari  kategori  Y  dengan persekitaran yang telah ditetapkan.
5. Gunakan kelas dengan jumlah terbanyak sebagai dasar menentukan kelas dari data baru yang ditanyakan.

## Gambar 1. K-Nearest Neighbor

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  klasifikasi  dalam menentukan  jenis  ikan  cupang  dan  metode  deteksi  tepi Canny untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah  atau  objek  dari  ikan  cupang  agar  tekstur  ikan menjadi lebih jelas.

## 4.1   Pengumpulan Data
Data  ikan cupang yang dibutuhkan dalam penelitian, dihasilkan dari beberapa sumber seperti buku, internet, dan para peternak ikan cupang. selanjutnya data tersebut akan dilakukan  proses  editing  dengan  cara  mengubah background menjadi berwarna putih, kemudian ukurannya disamakan menjadi 500x500 piksel. Untuk jenisnya dibagi menjadi  7  jenis  yaitu  Crowntail,  Doubletail,  Dumboear, Halfmoon,  Plakat,  Slayer,  Wild  berdasarkan  bentuk  sirip dan  ekor  setiap  jenis  mengumpulkan  10  citra,  Sehingga total data citra yang digunakan adalah 70 citra ikan cupang. Citra yang telah didapatkan akan diuji coba menggunakan k–nearest  neighbor  dan  deteksi  tepi  canny.  Sebanyak  70 citra digunakan sebagai citra latih dan 20 citra digunakan sebagai citra uji.

## 4.2 Pembuatan Prototype
Metode  pengembangan  sistem  untuk  prototype program  yang  akan  dibuat  adalah  dengan  menggunakan Extreme  Programming  (XP).  Tahapan  dalam  metode extreme  programming  yaitu  :  Planning,  Design,  Coding, Testing.
1. Planning
Hasil dari tahap planning adalah sebagai berikut:
a) Perangkat  keras  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan prototype program dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Keras
b) Perangkat  lunak  yang  dibutuhkan  adalah  sistem operasi, matlab R2016a, Microsoft office word 2019.
c) Kebutuhan  masukan  atau  input  yang  dibutuhkan dalam  program  yang  dibuat  adalah  berupa  data  citra ikan cupang dalam format jpg.
d) Output  yang  dibutuhkan  dalam  program  adalah menampilkan jenis ikan cupang yang telah diuji coba.
2. Design Pada  tahap  ini  dibuat  desain  sistem  serta  desain
interface  yang  sesuai  dan  mudah  untuk  digunakan  agar informasi yang didapat mudah dipahami. Hasil dari tahap design adalah sebagai berikut :
a) Desain Sistem Flowcart memiliki fungsi untuk memberikan gambaran  mengenai  sistem  yang  akan  dibuat  pada penelitian.  Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai proses pengolahan data yang berupa citra yang kemudian diolah  menggunakan  image  processing  sehingga  dapat menghasilkan  kemampuan  mengenali  suatu  objek. Gambaran flowchart dapat dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar 2. Flowchart sistem
b) Desain Interface
Desain interface  yang akan dibuat dapat dilihat  pada gambar dibawah :
Gambar 3. Desain interface Keterangan :
1) Tombol  “Buka  Citra”  berfungsi  untuk  mencari  serta memasukan  citra  ikan  cupang  yang  akan  diuji  coba. Citra  tersebut  akan  ditampilkan  pada  axes  “Buka Citra”.
2) Tombol  “Proses”  berfungsi  untuk  memproses  citra yang  akan  menghasilkan  citra  grayscale  dan  citra deteksi tepi canny yang akan di tampilkan pada axes. Kemudian akan menghasilkan output nama jenis ikan cupang pada kolom “Hasil Klasifikasi”.
3) Tombol  “Reset”  berfungsi  untuk  proses  untuk melakukan  reset  terhadap  proses  yang  sudah dilakukan sebelumnya.
3.  Coding
Tahap selanjutnya adalah tahap coding. Pada tahap pre- processing  citra,  langkah  yang  dilakukan  terhadap  data latih  serta  data  uji  adalah  sama.  Langkah-langkah pengolahan citra adalah sebagai berikut :
1) Menyiapkan Citra Ikan Cupang
Citra  ikan  cupang  yang  disiapkan  sebanyak  90  citra yang  terdiri  dari  7  jenis  ikan  cupang  yang  telah  dibagi berdasarkan  bentuknya  kemudian  diproses  menggunakan aplikasi edit foto agar backgroundnya berwarna putih. Lalu disamakan dimensinya menjadi 500x500 piksel.
2) Menyiapkan Data Latih dan Data Uji
Citra ikan cupang yang sudah diubah backgroundnya menjadi  berwarna  putih  dan  disamakan  dimensinya menjadi  500x500  piksel,  selanjutnya  dibagi  menjadi  dua jenis data yaitu data latih (training) serta data uji (testing). Data  latih  terdiri  dari  10  citra  untuk  setiap  jenis  ikan cupang,  sehingga  jumlahnya  menjadi  70  citra.  Data  Uji terdiri dari 2 citra untuk masing – masing jenis ditambah 6 citra  baru,  sehingga  jumlahnya  menjadi  20  citra.  Data untuk pelatihan disimpan dalam satu folder dengan nama Data  Latih.  Data  untuk  pengujian  disimpan  pada  folder dengan  nama  Data  Uji.  Contoh  citra  yang  akan  diproses dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Citra preprocessing
c) Citra Grayscale
Citra yang diperoleh dari hasil editing merupakan citra warna yang terdiri dari tiga jenis warna (Red, Green, Blue) dalam  satu  pikselnya,  sehingga  perlu  melakukan perubahan  warna  menjadi  grayscale  agar  dapat  diproses untuk  tahap  selanjutnya.  Perubahan  citra  menjadi  citra grayscale bertujuan mengubah tiga warna yang memiliki 3 nilai  dalam  satu  piksel  citra  (Red,  Green,  Blue)  menjadi hanya mempunyai satu nilai untuk setiap pikselnya. Hasil dari citra grayscale dapat dilihat pada gambar dibawah :

## d) Deteksi Tepi Canny
Deteksi  tepi  dilakukan  setelah  proses  grayscale  citra, Deteksi  tepi  canny  digunakan  untuk  meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek dari ikan cupang,  agar  tekstur  ikan  menjadi  lebih  jelas.  Hasil  dari deteksi tepi canny dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Citra deteksi tepi canny
e) K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pada tahap ini, training dan testing data citra dilakukan dengan  menggunakan  k-nearest  neighbor.  Nilai  yang dihasilkan  kemudian  dijadikan  sebagai  nilai  input  untuk melatih  data  sebanyak  70  citra  yang  akan  menghasilkan nilai basis pengetahuan mengenai jenis ikan cupang. Untuk proses  testing  pada  k-nearest  neighbor,  menggunakan sebanyak 20 citra ikan cupang dengan proses yang sama, basis pengetahuan diambil dari proses pelatihan yang telah dilakukan  dengan  data  latih  sebelumnya.  Selanjutnya proses  pengujian  dituangkan  ke  dalam  interface  pada matlab dengan input citra dari data training maupun testing yang akan menghasilkan output berupa jenis ikan cupang yang diuji.
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ikan cupang ke dalam 7 jenis, yaitu jenis Crowntail, Doubletail, Dumboear,  Halfmoon,  Plakat,  Slayer,  dan  Wild.  Untuk ekstraksi  ciri  disini  saya  menggunakan  metode  moment invariant dimana jumlah data dibagi menjadi 7 dimulai dari M1, M2, M3 M4, M5 M6, dan M7. Data latih yang dipakai pada penelitian ini berjumlah 70 sampel terdiri dari 10 citra untuk  setiap  jenis  ikan  cupang.  Data  ekstraksi  ciri  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Ekstraksi Ciri
Proses  tahapan  klasifikasi  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbor  untuk  menentukan  jenis  ikan  cupang akan dijelaskan sebagai berikut :
1. Menentukan  banyaknya  parameter  K  yang  akan dipakai,  pada  penelitian  ini  banyaknya  parameter  K yang akan dipakai adalah K=7.
2. Selanjutnya  kita  cari  terlebih  dahulu  jarak  data  yang akan  dievaluasi,  yaitu  r  =  (1,18277,  0,311183, 0,025375,  1,72E-02,  3,02E-05,  -5,72E-03, 4,94E-05) terhadap  setiap  data  pelatihan  dengan  menggunakan Euclidean.  Jarak  Euclidean data  evaluasi  r  pada  data pelatihan ke-i (Xi) dirumuskan sebagai berikut :
Untuk data jarak euclidean dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Jarak Euclidean
3. Selanjutnya data diurutkan berdasarkan jarak apabila kita  tetapkan  nilai  K=7,  maka  kita  ambil  7  jarak terpendek.  Hasil  data  jarak  euclidean  yang  telah diurutkan dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Data Jarak Euclidean (Telah Diurutkan)
4. Pada  urutan  pertama  sampai  ketujuh,  ada  4  jenis plakat,  sehingga  untuk  data  evaluasi  r  =  (1,18277, 0,311183,  0,025375,  1,72E-02,  3,02E-05,  -5,72E-03, 4,94E-05)  termasuk dalam jenis plakat.
f) Implementasi Sistem Tahapan ini berisi mengenai implementasi deteksi tepi canny dan k-nearest neighbor untuk menentukan jenis ikan cupang. Implementasi proses-proses dalam alur penelitian deteksi  tepi  canny  dan  k-nearest  neighbor  disajikan  ke dalam  interface  dengan  menggunakan  Matlab  R2016a, dapat dilihat pada gambar 7.

## g) Analisis dan Hasil
Tahapan  pertama  yaitu  melakukan  proses  pencarian data  untuk  diuji  yang  akan  digunakan.  Data  uji  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  format  jpg. Selanjutnya  data  yang  telah  diinputkan  akan  melalui beberapa  proses  pengolahan  citra,  diantaranya  konversi citra  ke  dalam  citra  grayscale  kemudian  citra  akan  di konversi  ke  citra  deteksi  tepi  canny.  Output  dari  proses tersebut dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Hasil pengolahan citra
Citra hasil deteksi tepi canny kemudian akan menjadi nilai  untuk  dilakukan  proses  training  pada  k-nearest neighbor.  Hasil  dari  training  data  citra  tersebut  akan menjadi  acuan  untuk  menghasilkan  output  data  ikan cupang  sesuai  dengan  proses  training.  Output  yang ditampilakan  berupa  jenis  ikan  cupang  yang  terdeteksi dapat dilihat pada gambar dibawah :
Gambar 9. Output klasifikasi ikan cupang
4. Testing
Pada tahap pengujian sistem, dilakukan testing untuk melihat kemungkinan kesalahan pada fungsi yang terdapat dalam interface program dengan menggunakan pengujian akurasi. Secara keseluruhan fungsi sistem yang diuji dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  coba  menggunakan 90 data citra yang terbagi ke dalam data training (latih) dan data  testing  (uji).  Pada  data  training,  setiap  jenis menggunakan  10  data  citra  sehingga  berjumlah  70  data. Sedangkan pada data uji ada sebanyak 20 citra.
1) Data training (data latih)
Data  latih  yang  digunakan  berjumlah  70  data,  dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10. Citra data latih
Dari  70  data  yang  di  uji  coba,  menghasilkan  akurasi pelatihan k-nearest neighbor sebesar 68,5714%. Hasil uji ditampilkam pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Data Latih
Hasil uji coba pada data latih menunjukan hasil yang beragam,  total  data  yang  dapat  dikenali  dengan  dengan baik  adalah  48  ikan  dan  22  ikan  tidak  dapat  dikenali dengan  baik.  Akurasi  yang  dihasilkan  rata-rata  sebesar 68,5714%. Jenis cupang yang dapat dikenali dengan baik adalah  jenis  Crowntail,  Doubletail,  dan  juga  Dumboear. Jenis  yang  tidak  dikenali  dengan  baik  dapat  disebabkan oleh  bentuk  sirip  dan  ekor  ikan  cupang  yang  tidak menentu.
2) Data testing (data uji)
Data uji menggunakan 20 data citra, dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 11. Citra data uji
Proses pengujian sama dengan pada data latih, hanya saja  untuk  proses  pelatihan  menggunakan  data  yang  ada pada  data  latih.  Dari  20  data  yang  di  uji  coba, menghasilkan  akurasi  pelatihan  k-nearest  neighbor  70%. Hasil uji ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Data Uji
Sama dengan pada data latih, akurasi yang dihasikan bergantung  pada  data  citra  yang  diinput.  Akurasi  yang dihasilkan rata-rata sebesar 70%. Jenis ikan cupang yang dapat  dikenali  dengan  baik  adalah  jenis  Crowntail  dan Dumboear.

## 4.3 Evaluasi Hasil
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  kan, sesuai dengan tujuan penelitian bahwa metode K-Nearest
Neighbor  dan  deteksi  tepi  Canny  dapat  diterapkan  pada penentuan  jenis  ikan  cupang.  Kelebihan  pada  sistem  ini adalah  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik yaitu 68,5714% untuk data latih  serta 70% pada data uji. Informasi  yang  disampaikan  dapat  dipahami  dengan mudah  serta  semua  fungsi  berjalan  dengan  baik. Kekurangan  pada  sistem  uji  coba  hanya  dilakukan  pada matlab, tidak dibuat berupa aplikasi.

## 5 .    KESIMPULAN DAN SARAN
Klasifikasi  ikan  cupang  menggunakan  metode  k- nearest  neighbor dan  untuk  ekstraksi  fitur  bentuknya menggunakan  metode  deteksi  tepi  canny  berhasil diimplementasikan.  Data  yang  diperoleh  dari  hasil klasifikasi  berupa  data  citra  grayscale,  citra  deteksi  tepi canny dan output jenis ikan cupang. Pengujian yang telah dilakukan  menggunakan  data  latih  terhadap  70  citra menghasilkan  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  68,5714%, dengan  jumlah  data  yang  terdeteksi  dengan  baik  adalah sebanyak 48 data dan 22 data tidak terdeteksi dengan baik. Pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  data  uji terhadap  20  citra  menghasilkan  nilai  akurasi  rata-rata sebesar 70%, dengan jumlah data yang terdeteksi dengan baik  adalah  sebanyak  14  data  dan  6  data  tidak  terdeteksi dengan  baik.  Hasil  akurasi  yang  kurang  baik  dapat disebabkan  oleh  bentuk  sirip  dan  ekor  ikan  cupang  yang tidak menentu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. C. Y. Setiawan, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Menentukan Jenis Ikan Cupang Hias,” Jurnal Universitas Nusantara PGRI Kediri, PP. 1-8, 2017.
[2]  S. Budi, “Kombinasi Metode Fordward Chaining Dan Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Ikan  Cupang,”  Jurnal  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri, PP. 1-6, 2017.
[3]  M. A. Ashari, “Penentuan Juara Kontes Ikan Cupang Dengan  Menggunakan  Metode  Promethee,”  Jurnal Universitas Nusantara PGRI Kediri, PP. 1-8, 2019.
[4]  J.  W.  Yudha  and  A.  W.  Kurniawan,  “Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny Dan K-Nearest  Neighbor,”  Techno.COM,  Vol.  3  No.  4, PP. 251-262 , 2014.
[5]  I.  Hastuti,  “Perbandingan  Metode  Deteksi  Tepi Menggunakan  Metode  Canny,  Prewitt  Dan  Sobel Pada  Image  Ikan,”  Prosiding  SNRT  (Seminar Nasional Riset Terapan), PP. 129-137, 2016
[6]  J. Moedjahedy, A. Bokang, and A. Raranta, “Aplikasi Pengenalan  Ikan  Hias  Predator Air  Tawar Menggunakan Teknologi Augmented Reality Berbasis Android,” Cogito Smart Journal, Vol. 3 No. 1, PP. 91-99, 2017.
[7]  B. A. Masse and A. N. Ainun, “Perancangan Aplikasi Magic  Book  Pengenalan  Hewan  Air  Dengan Teknologi  Augmented  Reality,”  Jurnal  Elektronik
Sistem Informasi dan Komputer, Vol. 4 No. 1,  PP. 47-62, 2018.
[8]  R.  Andrian,  S.  Anwar,  A.  M.  Muhammad,  and  A.
Junaidi,  “Identifikasi  Kupu-Kupu  Menggunakan Ekstraksi  Fitur  Deteksi  Tepi  (Edge  Detection)  dan
Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN),” Jurnal
Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Vol. 5 No. 2, PP. 234-243, 2019.
[9]  A.  Wulandari,  S.  Andryana,  and  A.  Gunaryati,
“Pengenalan Ikan Hias Laut Pada Anak Usia 3 Tahun Dengan  Metode  Marker  Based  Tracking  Berbasis
Augmented Reality,” Jurnal Teknologi & Manajemen  Informatika,  Universitas  Nasional,  Vol. 5 No. 1, PP. 1-8, 2019.
[10]  A.  Y.  Nugroho,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Menentukan Pemenang Kontes Ikan Cupang Hias Menggunakan Metode GAP Profile Matching,”
IT Journal, Vol. 4 No. 1, PP. 99-108, 2016.
[11]  H.  Surahman,  A.  Fuja,  I.  Rubandi,  and  Willy, “Pengenalan  Jenis  Pempek  Menggunakan  Metode Canny  &  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Berdasarkan
Bentuknya,” Jurnal STMIK GI MDP, PP. 1-11, 2017.

## BIODATA PENULIS
Penulis Pertama Fajar Shidiq
Mahasiswa  Prodi  Informatika  Universitas  Siliwangi Tasikmalaya
Penulis Kedua Eka Wahyu Hidayat, S.T., M.T Dosen Prodi Informatika
Universitas
Siliwangi Tasikmalaya Penulis Ketiga Neng Ika Kurniati, S.Si., M.Cs Dosen Prodi
Informatika Universitas
Siliwangi Tasikmalaya