2235 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                  ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933

## Klasifikasi Jenis Ikan Laut Menggunakan Metode SVM Dengan Fitur HOG Dan HSV
Nur Rachmat 1 , Yohannes 2 , Adhytio Mahendra 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Imu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14 Palembang e-mail: * 1 nur.rachmat@mdp.ac.id , 2 yohannesmasterous@mdp.ac.id,
3 adhytiomahendra17@mhs.mdp.ac.id

## Abstrak
Ikan merupakan hewan vertebrata yang hidup di dalam air. Ikan memiliki insang yang berfungsi  sebagai  alat  pernapasan  untuk  mengambil  oksigen  dalam  air  dan  sirip  digunakan untuk  berenang.  Dalam  kelompok  hewan  vertebrata,  ikan  memiliki  jumlah  terbesar diperkirakan 40.000 spesies, sementara yang tercatat hingga saat ini sekitar 25.000. Terdapat sekitar 13.630 spesies ikan yang berada di perairan laut, dikarenakan hampir 70% permukaan bumi  terdiri  dari  air  laut  dan  perairan  tawar  hanya  sekitar  1%  saja.  Penelitian  ini menggunakan citra ikan laut yang diambil dari public dataset yang memiliki 7 jenis ikan laut dimana setiap jenis ikan laut ada 7.000 gambar yang akan dilakukan tahap segmentasi warna HSV  dengan  mengambil  nilai  value  sehingga  menjadi  grayscale  yang  akan  dilanjutkan  ke proses  HOG  dan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  ikan  laut  menggunakan  SVM.  Untuk  teknik pengujian dan pembagian dataset menggunakan metode Fold Cross Validation jenis Leave One Out (LOO). Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi SVM baik kernel linear maupun polynomial dengan  menggunakan  3-Fold,  4-Fold,  dan  5-Fold.  Accuracy  tertinggi  jenis  ikan  Black  Sea Sprat  senilai  94,06%.  Untuk  jenis  ikan  Gilt  Head  Bream  tertinggi  didapat  senilai  94,31%. Selanjutnya  jenis  ikan  Hourse  Mackerel  mendapatkan  nilai  accuracy  tertinggi  94,74%. Kemudian jenis ikan Red Mullet nilai accuracy tertinggi sebesar 94,76%. Selanjutnya jenis ikan Red Sea Bream memperoleh nilai accuracy tertinggi 94,86%, jenis ikan Sea Bass yang dengan nilai  accuracy  tertinggi  77,86%  dan  ikan  Striped  Red  Mullet  memperoleh  nilai  accuracy tertinggi 94,41%.
Kata kunci — Ikan laut, HSV, HOG, Support Vector Machine, K-Fold Cross Validation

## Abstract
Fish are vertebrates that live in the water. Fish have gills that function as a respiratory organ to take oxygen in the water and fins are used for swimming. In vertebrates, fish have the largest number, which is estimated at 40,000 species, while around 25,000 have been recorded. These fish are mostly scattered in marine waters of about 13,630 species, because almost 70% of the earth's surface consists of marine water and only about 1% is fresh water. This study uses a marine fish database taken from a public dataset that has 7 types of marine fish where each type  of  marine  fish  there  are  7,000  images  that  will  be  carried  out  in  the  HSV  color segmentation stage by taking the value so that it becomes grayscale which will proceed to the HOG process and to classify fish species sea using the SVM. For testing techniques and dataset distribution using the K-Fold Cross Validation method of Leave One Out (LOO) type. Based on the results of the SVM classification test both linear and polynomial gaussian kernels using 3- Fold,  4-Fold,  and  5-Fold.  The  highest  accuracy  of  Black  Sea  Sprat  fish  is  94.06%.  For  the highest  type  of  Gilt  Head  Bream  fish,  it  was  obtained  at  94.31%.  Furthermore,  the  Hourse
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933 2236
Mackerel  fish  got  the  highest  accuracy  value  of  94.74%.  Then  the  type  of  fish Red  Mullet  the highest  accuracy  value  of 94.76%.  Furthermore,  the Red  Sea  Bream fish  species  obtained the highest accuracy value of 94.86%, the Sea Bass fish species with the highest accuracy value of 77.86% and Striped Red Mullet fish obtained the highest accuracy value of 94.41%.
Keywords — Marine Fish, HSV, HOG, Support Vector Machine, K-Fold Cross Validation

## 1. PENDAHULUAN
kan  merupakan  hewan  vertebrata  yang  hidup  di  dalam  air.  Ikan  memiliki  insang  yang berfungsi sebagai alat pernapasan untuk mengambil oksigen dalam air dan sirip digunakan untuk  berenang  [1].  Dalam  kelompok  hewan  bertulang  belakang  atau  vertebrata,  ikan memiliki  jumlah  terbesar  diperkirakan  40.000  spesies,  sementara  yang  tercatat  hingga  saat  ini sekitar  25.000. Terdapat sekitar  13.630  spesies  ikan  yang  berada  di perairan laut,  dikarenakan hampir 70% permukaan bumi terdiri dari air laut dan perairan tawar hanya sekitar 1% saja [2].
Citra digital dapat dikenali melalui ekstraksi ciri bentuk. Salah satu teknik ekstraksi ciri bentuk yang dapat digunakan, yaitu Histogram of Oriented Gradient (HOG). Penggunaan HOG sebagai  ekstraksi  ciri  bentuk  memiliki  kemampuan  pengenalan  ciri  yang  lebih  baik  dengan akurasi tinggi dan proses pelatihan cepat, seperti pada klasifikasi jenis buah dan sayuran yang menggunakan  ekstraksi  ciri  HOG  pada  citra saliency dengan  akurasi  sebesar  99,12%  [3]. Penggunaan  HOG  pada  identifikasi  jenis  mangga  berdasarkan  bentuk  mendapatkan  akurasi sebesar  90%  [4].  Metode  HOG  mampu  digunakan  sebagai  fitur  bentuk  dikarenakan  HOG menghasilkan struktur gradien yang bentuknya menyerupai objek asli yang didapatkan dengan cara  menghitung  jumlah  kemunculan  orientasi  gradien  pada  bagian  citra  digital  yang dilokalisasi.
Selain  melalui  ekstraksi  ciri  bentuk,  citra  digital  juga  dapat  dikenali  melalui  ekstraksi ciri  warna.  Salah  satu  model  ekstraksi  ciri  warna  yang  dapat  digunakan  adalah  HSV.  HSV terdiri  dari  tiga  elemen,  yaitu Hue mewakili  warna, Saturation mewakili  tingkat  dominasi warna,  dan Value mewakili  tingkat  kecerahan.  Penggunaan  HSV  pada  klasifikasi  citra  buah memiliki  akurasi  yang  sangat  baik,  yaitu  sebesar  94%  [5].  Selain  itu,  HSV  juga  digunakan sebagai  fitur  untuk  klasifikasi  kematangan  buah  mangga  dengan  akurasi  terbaik  sebesar  80% [6].  Tidak  hanya  buah  mangga,  klasifikasi  kematangan  buah  tomat  juga  menggunakan  variasi warna HSV dengan akurasi 95% [7].
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  terbaik berbasis  pembelajaran  mesin  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi dan  regresi  dengan  dukungan  data  fitur  sebagai  inputnya.  Metode  SVM  banyak  digunakan karena  lebih  sederhana  dan  mampu  memberikan  hasil  akurasi  yang  baik  untuk  masalah klasifikasi  [8].  SVM  mampu  melakukan  klasifikasi  dengan  baik  seperti  pada  kasus  klasifikasi citra  sel  darah  putih  berbasis saliency dengan  metode SVM  [9].  SVM juga  digunakan  sebagai metode klasifikasi citra buah dengan fitur Saliency -HOG [3] dan fitur warna HSV [5]. Berdasarkan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini digunakan ekstraksi fitur warna HSV dan ekstraksi fitur ciri HOG. Tujuan dari kombinasi ekstraksi fitur ini untuk memperoleh informasi  citra  ikan  laut  lebih  spesifik.  Setelah  didapatkan  hasil  kombinasi  fitur  warna  dan bentuk  pada  citra  ikan  laut  kemudian  dilakukan  klasifikasi  citra  jenis  ikan  laut  menggunakan metode SVM.
I
2237 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  adalah  tahapan  metodologi  penelitian  yang  dilakukan  dalam  menerapkan metode Support  Vector  Machine dengan  fitur  segmentasi  warna  HSV  dan  ekstraksi  ciri  HOG untuk klasifikasi jenis ikan laut.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  yaitu  menemukan  permasalahan  sesuai  bidang  ilmu,  dalam  hal  ini klasifikasi  jenis  ikan  laut.  Tahapan  ini  ditujukan  untuk  mengumpulkan  referensi  yang  relevan sehingga  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  penelitian  yang  baru  dan  memiliki  dasar yang kuat.

## 2.2 Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  beberapa  referensi  seperti  jurnal  dan  buku  yang terkait  klasifikasi  jenis  ikan  laut  menggunakan  berbagai  macam  metode,  seperti  segmentasi warna HSV, ekstraksi fitur HOG, dan metode klasifikasi SVM.
2.2.1 Hue , Saturation , Value (HSV)
Pemodelan  warna  HSV  memiliki  beberapa  komponen,  yaitu Hue , Saturation ,  dan Value .  Kelebihan  dari  permodelan  warna  HSV  ini  mirip  dengan  RGB,  namun  mempunyai komponen  yang  lebih  kompleks  dari  RGB  sehingga  semakin  menyerupai  aslinya.  Mula-mula dilakukan  normalisasi  ruang  warna  RGB  pada  sebuah  citra  sesuai  dengan  Persamaan  (1),  (2), dan  (3)  untuk  mendapatkan  nilai  proporsi channel red (r), green (g),  dan blue (b)  terhadap keseluruhan channel pada ruang warna RGB aslinya.
r = (1)
g =
(2)
b =
(3)
Setelah nilai r, g, b sudah dinormalisasi, maka transformasi ruang warna RGB ke ruang warna HSV dilakukan berdasarkan Persamaan (4), (5), (6), dan (7).
V = max (r, g, b) (4)
S = 0V − (,,) (5) H = 0 !" × ($) % × !" × [' (()*) + × , ] 60  × [4 + ($) % × ] (6)
H = H + 360 jika H < 0 (7)
Jika S = 0 Jika V = r
Jika V = g
Jika V = b
Jika V = 0 Jika V > 0
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933 2238

## 2.2.2 Histogram of Oriented Gradients
Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG)  merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan untuk  mengekstraksi  fitur  bentuk  dari  sebuah  citra  dalam  bentuk  histogram.  HOG  menjadi unggul  dalam  merepresentasikan  fitur  bentuk  karena  mampu  menangkap  gradien  dari karakteristik  lokal  pada  sebuah  citra  [10].  HOG  mula-mula  menghitung  nilai  gradien  yang sudah  dilakukan  normalisasi  warna  pada  citra  kemudian  dilakukan  orientasi binning dan membentuk blok pada setiap bin yang menjadi representasi fitur [11]. Untuk nilai dari orientasi histogram  dilakukan vote  bin dan  selanjutnya  dilakukan  blok  normalisasi  agar  tidak  terjadi overlapping . Tahapan implementasi HOG dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Implementasi HOG [12]

## 2.2.3 K-Fold Cross Validation
Salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  untuk  pengujian  data  adalah K-Fold  Cross Validation . Metode K-Fold Cross Validation digunakan untuk membagi data latih dan data uji sebanyak partisi yang diinginkan. Metode ini bekerja dengan cara membagi data menjadi partisi k dengan ukuran yang sama yang bergantung pada pendekatan segmen ( fold ). Pada setiap partisi fold ,  data  latih  dan  data  uji  dibentuk  dengan  menggunakan  iterasi  sebanyak k dengan  setiap iterasi  akan  menyisakan  satu  partisi  ( fold )  sebagai  data  uji  sebaliknya  untuk  sisa k -1  lainnya digunakan sebagai data latih [13].
Jenis K-Fold Cross Validation yang digunakan pada penelitian ini adalah leave-one out cross (LOO). LOO merupakan sebuah teknik dimana jumlah fold sama dengan jumlah instance data  yang  tersedia  [14].  Akurasi  yang  diperoleh  pada  setiap  iterasi  kemudian  dirata-ratakan untuk mendapatkan akurasi model klasifikasi. Hal penting yang perlu diperhatikan bahwa data biasanya distratifikasi sebelum dipecah menjadi sejumlah k segmen. Stratifikasi adalah sebuah proses  merekonstruksi  atau  mengatur  ulang  data  sehingga  setiap fold merupakan  perwakilan dari keseluruhan data yang ideal. Skema 5 -fold cross validation dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema 5- Fold Cross Validation [15]
2239 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933

## 2.2.4 Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  terbaik berbasis  pembelajaran  mesin  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi dan  regresi  dengan  dukungan  data  fitur  sebagai  inputnya.  Metode  SVM  banyak  digunakan karena  lebih  sederhana  dan  mampu  memberikan  hasil  akurasi  yang  baik  untuk  masalah klasifikasi  [8]. Tujuan  utama  dari  metode  klasifikasi  SVM  adalah  mendapatkan  garis  pemisah berupa hyperlane terbaik  yang  mampu  membedakan  kelas  data  berdasarkan  jumlah  fitur  yang diinput.  Gambar  3  menunjukkan  pembentukan hyperplane terbaik  pada  SVM  dalam  sebaran data support vector . Hyperplane terbaik pada SVM didapatkan dengan memaksimalkan margin atau  jarak  garis  pemisah hyperplane terhadap  sebaran  data  pelatihan  terdekat  [16].  SVM  juga memiliki  fungsi  kernel  seperti linear dan polynomial yang  mampu  mempelajari  data  untuk menemukan hyperplane terbaik sebagai model klasifikasi.
Gambar 3. Pembentukan Hyperplane pada SVM [17]

## 2.3 Pengumpulan Data
Data  citra  gambar  ikan  laut  diambil  dari  dataset  publik Large-Scale  Dataset  for  Fish Segmentation  and  Classification [18].  Citra  ikan  laut  yang  dikumpulkan  sebanyak  7.000 gambar. Gambar-gambar ini dibagi menjadi 7 jenis ikan laut, yaitu ikan Black Sea Sprat, Gilt- Head Bream, Hourse Mackerel, Red Mullet, Red Sea Bream, Sea Bass, dan Striped Red Mullet . Setiap  jenis  ikan  ada  1.000  gambar  dengan  ukuran  590  x  445 pixel .  Pembagian  dataset menggunakan  metode K-Fold  Cross  Validation dengan  jenis leave-one  out. Jenis  dan  jumlah dataset ikan laut yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Jenis dan Jumlah Dataset Ikan Laut yang Digunakan No  Jenis Ikan Laut Citra Ikan Laut Jumlah Citra 1 Black Sea Sprat 1.000 2 Gilt-Head Bream 1.000 3 Hourse Mackerel 1.000
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933 2240

## 2.4 Perancangan Sistem
Pada tahapan ini dilakukan konversi warna citra RGB  menjadi HSV dan ekstraksi ciri menggunakan HOG, serta melanjutkan proses klasifikasi menggunakan SVM. Ada dua tahapan yang  dilakukan  dalam  proses  penelitian  ini,  yaitu  pelatihan  dan  pengujian.  Pada  proses pelatihan, pertama menentukan citra jenis ikan laut yang akan digunakan. Kemudian setiap citra jenis  ikan  laut  tersebut  dikonversi  menjadi  citra  HSV,  lalu  ekstraksi  ciri  HOG  dan  hasil ekstraksi ciri HOG digunakan sebagai fitur untuk proses pelatihan menggunakan SVM. Setelah proses pelatihan selesai, didapat model klasifikasi yang akan digunakan untuk pengujian.  Pada proses  pengujian,  citra  ikan  laut  dikonversi  menjadi  citra  HSV,  lalu  dilanjutkan  ekstraksi  ciri HOG  dan  fitur  yang  dihasilkan  digunakan  untuk  pengujian  model  klasifikasi.  Skema perancangan sistem klasifikasi ikan laut dapat dilihat pada Gambar 4.
4 Red Mullet 1.000 5 Red Sea Bream 1.000 6 Sea Bass 1.000 7 Striped Red Mullet 1.000
2241 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933

## 2.5 Implementasi
Setelah  proses  perancangan  sistem  maka  dilakukan  tahapan  implementasi  ke  dalam tahap  pengkodean  program.  Dataset  dikonversi  menjadi  citra  model  warna  HSV,  lalu dilanjutkan  pada  tahap  ekstraksi  ciri  HOG.  Selanjutnya  citra  dilakukan  pengujian  dan pembagian data menjadi data latih dan data uji menggunakan k-Fold Cross Validation jenis Leave  One  Out . Fold yang  digunakan  yaitu  3- Fold ,  4- Fold , dan  5- Fold .  Kemudian  proses pelatihan  dan  pengujian  dilakukan  dengan  metode  SVM  menggunakan  kernel linear dan polynomial untuk mendapatkan hasil klasifikasi.

## 2.6 Penguj ian
Pada tahap ini dilakukan pengujian citra latih dan citra uji secara acak menggunakan 3-
Fold , 4- Fold dan 5- Fold untuk 1 jenis ikan laut dengan menggunakan fold cross validation jenis Leave  One  Out .  Hasil  pengujian  yang  didapat  berupa  nilai  akurasi.  Dimana  pada  setiap fold akan ada 1 fold yang digunakan untuk data uji dan sisanya untuk data latih. Kemudian data akan diklasifikasi  menggunakan  metode  SVM.  Jumlah  data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan  pada setiap skema fold dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah data yang digunakan
No Penggunaan Fold Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji 1 3- Fold 666 334 2 4- Fold 750 250 3 5- Fold 800 200
Selanjutnya,  hasil  klasifikasi  dihitung  untuk  mendapatkan  tingkat  keberhasilan  dari metode yang digunakan dengan cara menghitung nilai precision, recall , dan accuracy .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian yang dilakukan pada 7 jenis ikan laut pengujian dan pembagian dataset latih dan uji menggunakan K-Fold Cross Validation serta klasifikasi Support Vector Machine . Hasil pengujian berupa nilai pengujian masing-masing jenis ikan laut dengan menggunakan 3- Fold , 4- Fold dan 5- Fold .

## 3.1 Hasil Pengujian Jenis Ikan Laut Dengan 3-Fold
Pada  tahap  ini  menjelaskan  hasil  klasifikasi  terhadap  masing-masing  jenis  ikan  laut yang telah melalui proses ekstraksi fitur dikonversi menjadi citra model warna HSV, ekstraksi ciri  HOG ,  cross  validation LOO  yang  menggunakan  3- Fold dan  klasifikasi  SVM.  Klasifikasi menggunakan  SVM  dengan  fungsi  kernel linear dan polynomial .  Hasil  pengujian  yang didapatkan berupa nilai accuracy , precision , dan recall dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Accuracy, Precision, dan Recall pada 3- Fold No Jenis Ikan Parameter Kernel Persentase 1. Black Sea Sprat Accuracy Linear 99,19% Polynomial 97,29% Precision Linear 96,64% Polynomial 95,09% Recall Linear 97,70% Polynomial 86,02% 2. Gilt-Head Accuracy Linear 99,01%
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933 2242
Bream Polynomial 97,91% Precision Linear 97,94% Polynomial 89,29% Recall Linear 95,10% Polynomial 97,00% 3. Hourse Mackerel Accuracy Linear 99,24% Polynomial 97,98% Precision Linear 95,57% Polynomial 87,73% Recall Linear 99,30% Polynomial 99,80% 4. Red Mullet Accuracy Linear 99,51% Polynomial 99,03% Precision Linear 97,73% Polynomial 97,02% Recall Linear 98,90% Polynomial 96,25% 5. Red Sea Bream Accuracy Linear 99,39% Polynomial 98,86% Precision Linear 98,10% Polynomial 94,99% Recall Linear 97,60% Polynomial 97,20% 6. Sea Bass Accuracy Linear 98,63% Polynomial 96,60% Precision Linear 96,13% Polynomial 98,62% Recall Linear 94,21% Polynomial 77,21% 7. Striped Red Mullet Accuracy Linear 98,61% Polynomial 97,38% Precision Linear 94,25% Polynomial 88,71% Recall Linear 88,10% Polynomial 94,63%

## 3.2 Hasil Pengujian Jenis Ikan Laut 4-Fold
Pada  tahap  ini  menjelaskan  hasil  klasifikasi  terhadap  masing-masing  jenis  ikan  laut yang telah melalui proses ekstraksi fitur dikonversi menjadi citra model warna HSV, ekstraksi ciri  HOG ,  cross  validation LOO  yang  menggunakan  4- Fold dan  klasifikasi  SVM.  Klasifikasi menggunakan  SVM  dengan  fungsi  kernel linear dan polynomial .  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy , precision dan recall dapat dilihat pada Tabel 4.
2243 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933
Tabel 4 . Hasil Accuracy, Precision, dan Recall pada 4- Fold No Jenis Ikan Parameter Kernel Persentas e 1. Black Sea Sprat Accuracy Linear 99,27% Polynomial 95,91% Precision Linear 96,60% Polynomial 94,90% Recall Linear 98,40% Polynomial 93,30% 2. Gilt-Head Bream Accuracy Linear 99,40% Polynomial 97,83% Precision Linear 98,67% Polynomial 92,46% Recall Linear 97,10% Polynomial 93,00% 3. Hourse Mackerel Accuracy Linear 99,57% Polynomial 98,94% Precision Linear 97,20% Polynomial 94,66% Recall Linear 99,90% Polynomial 98,20% 4. Red Mullet Accuracy Linear 99,47% Polynomial 99,11% Precision Linear 98,23% Polynomial 95,33% Recall Linear 98,15% Polynomial 98,70% 5. Red Sea Bream Accuracy Linear 99,54% Polynomial 99,34% Precision Linear 98,31% Polynomial 97,76% Recall Linear 98,50% Polynomial 97,70% 6. Sea Bass Accuracy Linear 98,94% Polynomial 97,27% Precision Linear 97,25% Polynomial 97,99% Recall Linear 95,30% Polynomial 82,60% 7. Striped Red Mullet Accuracy Linear 99,27% Polynomial 97,84% Precision Linear 98,27% Polynomial 89,19% Recall Linear 96,60% Polynomial 96,80%
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933 2244

## 3.3 Hasil Pengujian Jenis Ikan Laut 5-Fold
Pada  tahap  ini  menjelaskan  hasil  klasifikasi  terhadap  masing-masing  jenis  ikan  laut yang telah melalui proses ekstraksi fitur dikonversi menjadi citra model warna HSV, ekstraksi ciri  HOG ,  cross  validation LOO  yang  menggunakan  5- Fold dan  klasifikasi  SVM.  Klasifikasi menggunakan  SVM  dengan  fungsi  kernel linear dan polynomial .  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy , precision , dan recall dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Accuracy, Precision, dan Recall pada 5- Fold No Jenis Ikan Parameter Kernel Persentase 1. Black Sea Sprat Accuracy Linear 97,87% Polynomial 98,11% Precision Linear 97,75% Polynomial 93,37% Recall Linear 90,38% Polynomial 93,50% 2. Gilt-Head Bream Accuracy Linear 97,24% Polynomial 97,61% Precision Linear 98,60% Polynomial 90,91% Recall Linear 85,29% Polynomial 95,20% 3. Hourse Mackerel Accuracy Linear 86,49% Polynomial 98,30% Precision Linear 79,02% Polynomial 90,93% Recall Linear 88,37% Polynomial 99,30% 4. Red Mullet Accuracy Linear 97,20% Polynomial 99,27% Precision Linear 93,82% Polynomial 97,51% Recall Linear 86,86% Polynomial 97,40% 5. Red Sea Bream Accuracy Linear 96,86% Polynomial 99,20% Precision Linear 95,03% Polynomial 98,15% Recall Linear 88,10% Polynomial 96,20% 6. Sea Bass Accuracy Linear 96,61% Polynomial 96,53% Precision Linear 92,77% Polynomial 95,50% Recall Linear 83,76% Polynomial 80,30% 7. Striped Red Mullet Accuracy Linear 96,91% Polynomial 98,17% Precision Linear 93,88%
2245 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933
Polynomial 94,26% Recall Linear 84,76% Polynomial 93,30%

## 3.4 Hasil Pengujian Keseluruhan Fold
Pada  tahap  ini  menjelaskan  hasil  rata-rata  klasifikasi  terhadap  semua fold yang digunakan.  Klasifikasi  menggunakan  SVM  dengan  fungsi  kernel linear dan polynomial .  Hasil pengujian berupa nilai rata-rata accuracy , precision , dan recall dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Keseluruhan Fold
No k - Fold Accuracy Precision Recall Linear Polynomial Linear Polynomial Linear Polynomial 1. 3- Fold 99,14% 98,28% 96,71% 94,57% 95,85% 91,00% 2. 4- Fold 99,28% 98,00% 98,28% 94,57% 97,28% 94,42% 3. 5- Fold 95,57% 98,14% 93,14% 94,28% 86,71% 93,42%

## 3.5 Hasil Pengujian pada Setiap Jenis Ikan Laut
Pada  tahap  ini  menjelaskan  hasil  rata-rata  klasifikasi  terhadap  semua  jenis  ikan  laut yang  digunakan.  Klasifikasi  menggunakan  SVM  dengan  fungsi  kernel linear dan polynomial . Hasil pengujian berupa nilai rata-rata accuracy , precision , dan recall dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Accuracy Keseluruhan Jenis Ikan Laut No Jenis Ikan k-fold Accuracy Precision Recall Linear Polynomial Linear Polynomial Linear Polynomial 1. Black Sea Sprat 3- Fold 99,19% 97,29% 96,64% 95,09% 97,70% 86,02% 4- Fold 99,27% 95,91% 96,60% 94,90% 98,40% 93,30% 5- Fold 97,87% 98,11% 97,75% 93,37% 90,38% 93,50% 2. Gilt- Head Bream 3- Fold 99,01% 97,91% 97,94% 89,29% 95,10% 97,00% 4- Fold 99,40% 97,83% 98,67% 92,46% 97,10% 93,00% 5- Fold 97,24% 97,61% 98,60% 90,91% 85,29% 95,20% 3. Hourse Mackerel 3- Fold 99,24% 97,98% 95,57% 87,73% 99,30% 99,80% 4- Fold 99,57% 98,94% 97,20% 94,66% 99,90% 98,20% 5- Fold 86,49% 98,30% 79,02% 90,93% 88,37% 99,30% 4. Red Mullet 3- Fold 99,51% 99,03% 97,73% 97,02% 98,90% 96,25% 4- Fold 99,47% 99,11% 98,23% 95,33% 98,15% 98,70% 5- Fold 97,20% 99,27% 93,82% 97,51% 86,86% 97,40% 5. Red Sea Bream 3- Fold 99,39% 98,86% 98,10% 94,99% 97,60% 97,20% 4- Fold 99,54% 99,34% 98,31% 97,76% 98,50% 97,70% 5- Fold 96,86% 99,20% 95,03% 98,15% 88,10% 96,20% 6. Sea Bass 3- Fold 98,63% 96,60% 96,13% 98,62% 94,21% 77,21% 4- Fold 98,94% 97,27% 97,25% 97,99% 95,30% 82,60% 5- Fold 96,61% 96,53% 92,77% 95,50% 83,76% 80,30% 7. Striped Red Mullet 3- Fold 98,61% 97,38% 94,25% 88,71% 88,10% 94,63% 4- Fold 99,27% 97,84% 98,27% 89,19% 96,60% 96,80% 5- Fold 96,91% 98,17% 93,88% 94,26% 84,76% 93,30%
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933 2246

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  diperoleh  beberapa  kesimpulan diantaranya sebagai berikut:
1. Hasil pengujian pada penelitian sebelumnya menggunakan metode SVM dengan fitur HOG dan  HSV  menggunakan  objek  jenis  bunga  mendapatkan  tingkat accuracy tertinggi  senilai 87%, sedangkan pada penelitian ini dengan objek jenis ikan laut menggunakan metode SVM dengan fitur HOG dan HSV mendapatkan tingkat accuracy tertinggi senilai 94,86%.
2. Hasil  pengujian  keseluruhan fold pada  fungsi  kernel linear dan polynomial didapatkan accuracy kernel linear tertinggi  yaitu  99,28%  dengan  menggunakan  4- Fold .  Untuk  kernel polynomial mendapatkan accuracy tertinggi senilai 98,28% pada penggunaan 3- Fold .
3. Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi SVM baik kernel linear maupun polynomial dengan memakai 3- Fold, 4- Fold dan 5- Fold didapatkan hasil accuracy tertinggi jenis ikan Black Sea Sprat  senilai  94,06%.  Untuk  jenis  ikan  Gilt  Head  Bream  tertinggi  didapat  senilai  94,31%. Selanjutnya  jenis  ikan  Hourse  Mackerel  mendapatkan  nilai accuracy tertinggi  senilai 94,74%.  Kemudian  jenis  ikan  Red  Mullet  nilai accuracy tertinggi  senilai  94,76%. Selanjutnya  jenis  ikan  Red  Sea  Bream  yang  memperoleh  nilai accuracy tertinggi  senilai 94,86%.  Selanjutnya jenis ikan Sea Bass yang memperoleh nilai accuracy tertinggi senilai 77,86%. Dan jenis ikan Striped Red Mullet yang memperoleh nilai accuracy tertinggi senilai 94,41%. Dari hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa pemakaian kernel linear mendapatkan hasil accuracy tertinggi  dengan  jenis  ikan  Hourse  Mackerel.  Sedangkan accuracy tertinggi pada kernel polynomial dengan ikan jenis Red Sea Bream.

## 5. SARAN
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut:
1. Menggunakan metode SVM dengan kernel sigmoid.
2. Menggunakan metode ekstraksi fitur yang berbeda selain fitur bentuk HOG dan fitur warna HSV.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Adrim  and  Fahmi,  2010, Panduan  Untuk  Penelitian  Ikan  Laut ,  Pusat  Penelitian Oseanografi-LIPI, Jakarta.
[2] C. Siagian, 2009, “Keanekaragaman dan Kelimpahan Ikan Serta Keterkaitannya Dengan Kualitas Perairan di Danau Toba Balige Sumatera Utara,” Universitas Sumatera Utara,
[3] Y. Yohannes, M. R. Pribadi, and L. Chandra, 2020, “Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG dan Color Moments,” Elkha , Vol. 12, No. 2, p. 125, doi: 10.26418/elkha.v12i2.42160.
[4] E.  Utama,  F.  Yapputra,  and  Gasim.  2018, “Identifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan Bentuk  Menggunakan  Fitur  HOG  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,”  J.  Ilm.  Inform.  Glob. , Vol. 9, No. 1, pp. 1–6, doi: 10.36982/jig.v9i1.437.
[5] Meiriyama,  2018, “Klasifikasi  Citra  Buah  Berbasis  Fitur  Warna  HSV  Dengan Klasifikator SVM,” J. Komput. Terap. , Vol. 4, No. 1, pp. 50–61.
2247 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2235-2247 E- ISSN 2503-2933
[6] H.  Khotimah,  N.  Nafi’iyah,  and  M.  Masruroh,  2019, “Klasifikasi  Kematangan  Buah Mangga  Berdasarkan  Citra  HSV  Dengan  KNN,” J.  Elektron.  List.  dan  Teknol.  Inf. Terap. , Vol. 1, No. 2, pp. 1–4,.
[7] N. Astrianda, 2020, “Klasifikasi Kematangan Buah Tomat Dengan Variasi Model Warna Menggunakan  Support  Vector Machine,”  VOCATECH  Vocat.  Educ.  Technol.  J. ,  vol.  1, no. 2, pp. 44–51, doi: 10.38038/vocatech.v1i2.27.
[8] I. Klyueva, 2019, “Improving Quality of the Multiclass SVM Classification Based on The Feature  Engineering,”  2019  1st  Int.  Conf.  Control  Syst.  Math.  Model.  Autom.  Energy Effic. , pp. 491–494.
[9] Y.  Yohannes,  S.  Devella,  and  W.  Hadisaputra,  2021, “Pemanfaatan  Scale  Invariant Feature Transform Berbasis Saliency Untuk Klasifikasi Sel Darah Putih,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 7, No. 2, pp. 498–507, doi: 10.28932/jutisi.v7i2.3707.
[10]  N. Dalal and B. Triggs, 2005, “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection,” in 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05) , Vol. 1, pp. 886–893, doi: 10.1109/CVPR.2005.177.
[11]  Y.  Yohannes,  Y.  P.  Sari,  and  I.  Feristyani,  2019, “Klasifikasi  Wajah  Hewan  Mamalia Tampak Depan Menggunakan k-Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi Fitur HOG,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 5, No. 1, pp. 84–97, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1584.
[12]  Y.  Yohannes  and  M.  E.  Al  Rivan,  2020, “Penggunaan  Global  Contrast  Saliency  dan Histogram of Oriented Gradient Sebagai Fitur Untuk Klasifikasi Jenis Hewan Mamalia,” Petir , Vol. 13, No. 1, pp. 80–85, doi: 10.33322/petir.v13i1.908.
[13]  S.  Yadav  and  S.  Shukla,  2016, “Analysis  of  k-Fold  Cross-Validation  over  Hold-Out Validation  on  Colossal  Datasets  for  Quality  Classification,” 2016  IEEE  6th IInternational Conf. Adv. Comput. , pp. 78–83, doi: 10.1109/IACC.2016.25.
[14]  T.-T. Wong, 2015, “Performance Evaluation of Classification Algorithms by K-Fold and Leave-One-Out  Cross  Validation,” Pattern  Recognit. ,  Vol.  48,  No.  9,  pp.  2839–2846, doi: 10.1016/j.patcog.2015.03.009.
[15]  L.  Leonardo,  Y.  Yohannes,  and  E.  Hartati,  2020, “Klasifikasi  Sampah  Daur  Ulang Menggunakan  Support  Vector  Machine  Dengan  Fitur  Local  Binary  Pattern,” J. Algoritm. , Vol. 1, No. 1, pp. 78–90, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.440.
[16]  J. Dean, 2014, Big Data, Data Mining, and Machine Learning . Wiley.
[17]  P.  Wlodarczak,  2020, Machine  Learning  and  its  Applications .  University  of  Southern Queensland, Toowoomba, Queensland, Australia: CRC Press.
[18]  O.  Ulucan,  D.  Karakaya,  and  M.  Turkan,  2020, “A  Large-Scale  Dataset  for  Fish Segmentation and Classification,” 2020 Innov. Intell. Syst. Appl. Conf. , pp. 1–5.