## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196

## Klasifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Nila Menggunakan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Fitur Statistis Piksel Citra Mata Ikan
Rahmat Widadi 1,* , Bongga Arifwidodo 1 , Kholidiyah Masykuroh 2 , Ariyatno Saputra 2
1 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Prodi Teknik Biomedis, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Prodi Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
Email: 1,* rahmat@ittelkom-pwt.ac.id, 2 bongga@ittelkom-pwt.ac.id, 3 kholidiyah@ittelkom-pwt.ac.id, 4 19101226@ittelkom- pwt.ac.id
Email Penulis Korespondensi: rahmat@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Ikan nila sehat akan mengalami penurunan kualitas seiring disimpan diluar air walaupun dengan lemari pendingin sekalipun.  Penurunan  kualitas  ikan  dapat  dilihat  dari  mata  ikan.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem klasifikasi kesegaran ikan nila berdasarkan citra mata ikan memanfaatkan pengolahan citra dan machine learning. Citra mata ikan diambil dengan interval 0 sampai dengan 16 jam setelah dikeluarkan dari air. Sepuluh ikan nila digunakan pada penelitian ini. Jarak kamera dengan ikan juga diubah dengan variasi 4 jarak.  Total data yang diperoleh sebanyak 640 citra mata ikan. Metode yang digunakan pada klasifikasi citra mata ikan terdiri dari dua tahap yaitu ekstraksi fitur dan klasifikasi. Empat jenis fitur statistis yang digunakan dari nilai piksel citra adalah mean, standar deviasi, skewness, dan kurtosis. Sedangkan pada tahap klasifikasi menggukanan K-Nearest Neighbor. Skenario yang sudah ditentukan selanjutnya digunakan pada tahap implementasi sistem menggunakan Bahasa Pemrograman Python. Pengujian dan analisis menggunakan k-fold cross validation dan confusion matrix. Pada hasil penelitian, didapatkan tingkat akurasi dengan rata-rata 100% yang menggunakan 2 kelas yaitu 0-2 jam dan 2-4 jam, menggunakan 4 kelas didapatkan tingkat akurasi dengan rata-rata 75% yaitu kelas 0-2 jam, 2-4 jam, 10-12 jam dan 14-16 jam, dan menggunakan semua kelas didapatkan tingkat akurasi dengan rata-rata 45%.
Kata Kunci: Ikan Nila; K-Nearest Neighbor (KNN); Mean; Standar Deviasi; Kurtosis; Skewness
Abstract− Healthy tilapia will experience a decrease in quality when stored out of water even with the refrigerator. The decline in fish quality can be seen from the fish's eye. In this study the aim was to develop a tilapia freshness classification syst em based on fisheye images utilizing image processing and machine learning. Fisheye images were taken at intervals of 0 to 16 hours after being removed from the water. Ten tilapias were used in this study. The distance between the camera and the fish has also been changed with a variation of 4 distances. The total data obtained is 640 fisheye images. The method used in fisheye image classification consists of two stages, namely feature extraction and classification. The four types of statistical features used from image pixel values are the mean, standard deviation, skewness, and kurtosis. While at the classification stage using K-Nearest Neighbor. The scenario that has been determined is then used at the system implementation stage using the Python Programming Language. Testing and analysis using k-fold cross validation and confusion matrix. In the results of the study, the accuracy rate was obtained with an average of 100% using 2 classes, namely 0-2 hours and 2-4 hours. The accuracy rate using 4 classes was obtained with an average of 75%, namely classes 0-2 hours, 2-4 hours, 10-12 hours, and 14-16 hours, and when using all classes, an average accuracy rate of 45% is obtained.
Keywords : Tilapia; K-Nearest Neighbor (KNN); Mean; Standard Deviation; Kurtosis; Skewness

## 1. PENDAHULUAN
Budidaya ikan di dunia didominasi oleh Asia, yang telah menghasilkan 89 % dari total produksi dalam 20 tahun terakhir. Cina menempati posisi pertama sedangkan Indonesia diperingkat dua pada tahun 2018 [1]. Jenis ikan air tawar yang banyak diproduksi adalah ikan nila (Oreochromis niloticus) yaitu sebanyak 1.169.144,54 ton, hanya kalah  dari  hasil  produksi  budidaya  rumput  laut  sebanyak  10.320.225,57  ton  [2].  Jumlah  produksi  ikan  nila  ini sebaiknya  diimbangi  dengan  kualitas  produk  yang  baik  sehingga  tidak  hanya  memberikan  manfaat  dari  segi ekonomi namun juga mendukung kesehatan masyarakat. Ikan nila sangat penting pada bidang akuakulur sebagai spesies invasif diseluruh dunia [3], [4]. Selain itu ikan merupakan sumber protein hewani termurah bagi sebagian masyarakat termasuk mereka yang tidak mengkonsumsi daging merah, ibu hamil, dan ibu menyusui [5]. Ikan nila akan  mengalami  penurunan  kesegaran  pada  saat  penyimpanan  (diluar  air)  walaupun  menggunakan  lemari pendingin atau pengawet ikan sekalipun [6]. Penurunan kesegaran ikan nila dapat dilihat dari mata ikan [7], [8]. Dengan tingkat produksi yang tinggi serta perlunya menjaga kualitas ikan nila, berbagai penelitian telah dilakukan untuk  mengetahui  kesegaran  ikan  nila.  Klasifikasi  dua  kelas  berupa  citra  ikan  nila  dan  non-ikan  nila  pada  [9] menggunakan algoritma Speeded Up Robust Features (SURF) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT) pada tahap ekstraksi fitur serta Artificial Neural Network (ANN), K-Nearest Neighbor, dan Support Vector Machine pada tahap klasifikasi. Hasil eksperimen yang diperoleh menunjukkan SVM dengan fungsi linier mencapai kinerja terbaik  dengan  akurasi  94,4%  untuk  ekstraksi  fitur  SURF.  Penelitian  [10]  menggunakan  Convolutional  Neural Network tipe v3 untuk mengklasifikasi dua kelas citra ikan nila. Kelas pertama ikan nila hidup serta kelas kedua berupa ikan nila yang terjangkit bakteri dan parasit. Akurasi yang diperoleh pada iterasi nol adalah 56 % dan pada iterasi 1000 diperoleh akurasi 100%. Metode optimisasi yang digunakan adalah Adam. Sedangkan pada penelitian [11], klasifikasi kesegaran ikan nila berbasis citra menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG-16 dan Bi-directional Long Short Term Memory. Akurasi yang diperoleh sebesar 98 % pada dua

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196
Submitted: 30/11/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
kelas:  segar  dan  tidak  segar.  Pembagian  kelas  ikan  nila  menjadi  segar  dan  tidak  segar  masih  bergantung  pada pendapat ahli. Hal ini memungkinkan perbedaan pendapat antar ahli mengenai kesegaran ikan nila. Pada penelitian yang kami ajukan terdapat delapan kelas sehingga klasifikasi tingkat kesegaran menjadi lebih detail. Selain itu, penentuan kelas juga lebih jelas yaitu seberapa lama ikan telah keluar dari air dan mengalami proses penyimpanan. Penelitian yang kami usulkan bertujuan untuk mengetahui tingkat  kesegaran ikan nila pada masa penyimpanan berdasarkan  citra  mata  ikan.  Klasifikasi  tingkat  kesegaran  ikan  ini  menggunakan  metode  pengolahan  citra  dan machine learning. Citra mata ikan diperoleh dari 10 ikan nila dengan variasi pengambilan 0-2 jam, 2-4 jam, 4-6 jam, 6-8 jam, 8-10 jam, 10-12 jam, 12-14 jam, dan 14-16 jam setelah ikan diambil dari air. Variasi jarak kamera dengan ikan pun dilakukan yaitu 5 cm, 6 cm, 7 cm, dan 8 cm.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dipaparkan  mengenai  metode  penelitian  yang  dipakai  oleh  peneliti.  Selain  itu,  rencana pengujian  sistem  pun  akan  dijelaskan  pada  salah  satu  subbab.  Subbab  pada  bagian  ini  mencakup  penjelasan tentang Diagram Alur Penelitian, Perancangan Sistem, Skenario Pengujian, dan K Nearest Neighbor.

## 2.1 Diagram Alir Penelitian
Diagram alir penelitian merupakan gambaran tahapan yang akan dilalui pada penelitian ini. Diagram alir penelitian dibedakan menjadi tiga yaitu diagram alir penelitian secara umum, diagram alir simulasi, dan pengujian. Adapun pemaparan ketiga diagram alir tersebut adalah sebagai berikut. a. Diagram Alir Penelitian Secara Umum
Diagram alir penelitian secara umum merepresentasikan gambaran tahapan umum yang akan dilakukan peneliti pada penelitian ini. Adapun alur umum dari penelitian ini disajikan pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian Secara Umum
Pada Gambar 1, terlihat bahwa penelitian diawali dengan kajian pustaka. Kegiatan ini berupa pencarian sumber referensi yang kredibel dan relevan dengan apa yang akan diteliti. Sumber yang digunakan berupa buku, jurnal, mauun hasil konferensi. Setelah proses tersebut dilakukan, maka peneliti selanjutnya menentukan metode yang akan dipakai pada penelitian. Atas beberapa pertimbangan (kemudahan implementasi, dan akurasi), maka didapatkan metode yang akan dipakai yaitu Mean, Standar Deviasi, Kurtosis dan skewness untuk tahap ekstraksi ciri dan k-nearest neighbor untuk tahap klasifikasi. Setelah itu, peneliti meriset kode program untuk metode yang akan dipakai. Riset dilakukan dengan mengacu kepada penelitian sebelumnya, Peneliti akan mengombinasikan kode  program  yang  tersedia  dan  melakukan  modifikasi  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  pada  penelitian. Setelah kode program terbuat, maka selanjutnya akan dilakukan pengimplementasiannya pada python. Jika kode program  tidak berfungsi  sebagaimana mestinya, maka akan dilakukan riset  yang lebih  mendalam. Tetapi,  jika kode program sudah berfungsi, maka proses pelatihan dan pengujian citra pun akan bisa dilakukan. Setelah citra dilatih  dan  diuji,  maka  selanjutnya  adalah  proses  pengklasifikasian  dan  analisis  hasil  keluaran.  Citra  akan diklasifikasikan ke dalam seberapa lama ikan mati dalam satuan jam. Setelah semua citra diklasifikasikan, maka tahapan terakhir dari penelitian ini adalah melakukan analisis terhadap hasil yang diperoleh. Analisis dilakukan terhadap pengujian akurasi.
b. Diagram Alur Simulasi
Diagram  alur  simulasi  dan  pengujian  menunjukkan  proses  lebih  detail  dari  pengolahan  citra  mata  ikan  pada penelitian ini. Proses ini diawali dengan pelatihan citra  mata ikan segar dan tidak segar. Adapun diagram alur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196
pelatihan citra tersaji pada Gambar 2 sebagai berikut.

## Gambar 2. Diagram Alir Pelatihan Citra
Pada Gambar 2, proses pelatihan citra diawali dengan menyiapkan set data citra latih. Setelah set data citra latih  didapat, maka akan dilakukan  preprocessing. Setelah itu, data dilatih  dengan fitur  Mean, Standar Deviasi, Kurtosis  dan  skewness  dari  citra  mata  ikan.  Fitur-fitur  ini  merupakan  nilai-nilai  statiskik    [12]–[15]  dari  nilai pikesel citra. Nantinya, basis data ini akan digunakan pada proses pengujian citra untuk menentukan kondisi citra masukan. c. Diagram Alir Pengujian
Setelah  proses  pelatihan  citra  dilakukan,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  proses  pengujian  citra.  Proses  ini merupakan proses inti dari penelitian untuk mengetahui akurasi sistem yang dibuat. Adapun diagram alir pengujian citra tersaji pada Gambar 3 sebagai berikut.

## Gambar 3. Diagram Alir Pengujian
Pada Gambar 3, pengujian citra diawali dengan menyiapkan set data citra uji yang selanjutnya dilakukan preprocessing  citra.  Setelah  itu,  citra  akan  diidentifikasi  ciri-cirinya  dengan  metode  Mean,  Standar  Deviasi, Kurtosis dan skewness dan hasil ekstraksi tersebut akan diklasifikasikan dengan rujukan basis data citra latih yang sudah dibuat sebelumnya. Ketika hasil klasifikasi menunjukkan adanya parameter indikasi ikan segar sesuai basis data citra latih, maka citra tersebut akan diklasifikasikan pada kondisi ikan segar. Sebaliknya, jika hasil klasifikasi menunjukkan tidak adanya parameter indikasi  ikan tidak segar sesuai  basis data citra latih, maka citra tersebut akan diklasifikasikan pada kondisi  ikan tidak segar. Setelah itu, sistem akan dievaluasi  performansinya dengan menggunakan confusion matrix.
d. Skenario Pengujian
Pengujian sistem bertujuan untuk mengetahui kelayakan sistem. Hal tersebut dilakukan dengan cara menganalisis parameter-parameter yang berpengaruh pada optimalisasi sistem, sehingga kelebihan dan kekurangan sistem bisa diketahui. Pada penelitian ini, skenario pengujian meliputi beberapa hal sebagai berikut.
1. Pengujian dilakukan terhadap citra mata ikan segar dan mata ikan tidak segar. Total citra latih sebanyak 640 buah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196
2. Pada  tahap  ini  dilakukan  pra-pemrosesan  seperti  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya.  Citra  akan  mengalami resizing menjadi berukuran 1168 𝑥 1168 piksel. Hal ini dilakukan agar mempercepat proses komputasi.
Tahap  ini  berupa  perlakuan  ekstraksi  ciri  dengan  menggunakan  nilai  statistik  yang  digunakan  untuk ekstraksi  ciri  Mean,  Standar  Deviasi,  Kurtosis  dan  skewness,  terhadap  citra  guna  mencari  ciri-ciri  citra  yang kemudian menjadi informasi dari objek citra tersebut. Selanjutnya, citra akan dicocokkan dengan basis data citra latih  untuk  didapatkan  hasil  kondisi  citra  tersebut.  Akurasi  yang  dimaksud  adalah  seberapa  besar  kesesuaian kondisi  citra  uji  terhadap  keadaan  sebenarnya  dari  citra  tersebut.  Parameter  ini  nantinya  akan  menentukan presentase  tingkat  akurasi  sistem  yang  akan  dibuat.  Akurasi  sistem  akan  dievaluasi  menggunakan  confusion matrix.

## 2.2 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  non-parametrik  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  [16].  KNN merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  terbimbing  (supervised).  Data  baru  yang  masuk  diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kelas tetangga terdekat. KNN tidak menggunaan model tertentu melainkan menggunakana memori  data  latih  berupa  kelas  dan jarak  masing-masing  data.  Keuntungan  KNN  adalah  metode ini  sederhana [17]. Hanya terdapat dua parameter yang harus ditentukan yaitu (1) jumlah tetangga, k, dan (2) perhitungan jarak yang akan digunakan. Pada penelitian ini jumlah tetangga, k, akan divariasi dari 1-10. Sedangkan jenis perhitungan jarak  yang digunakan adalah  Euclidean, Chebyshev, dan Minkowski.  Perhitungan jarak  Euclidean, Chebyshev, dan Minkowski masing-masing ditunjukan pada persamaan 1-3 [18]–[20].
d(x, y) =   √(∑ (x i − y i ) 2 n i=1 ) (1)
d(x, y) = max i=1 n |x i − y i | (2)
d(x, y) =   (∑ (x i − y i ) q n i=1 ) 1 q (3)
d(x, y) = jarak skalar dari 2 buah vektor data x dan data y yang berupa matriks ukuran dimensi
n = ukuran dimensi data
x i
= data pelatihan y i = data uji

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1 Variasi Nilai K pada KNN
Pada skenario variasi nilai pada KNN, hasil yang diperoleh dengan membandingkan pengubahan nilai K dari 1 hingga  10.  Gambar  4  menampilkan  akurasi  yang  diperoleh  pada  setiap  penggunaan  nilai  k  tertentu.  Akurasi terbesar pada pengujian terdapat pada nilai K=10 dimana mempunyai akurasi 35 % sedangkan nilai akurasi terkecil berada pada nilai k = 2 dengan nilai akurasi 29 %. Dengan menggunakan nilai k semakin besar nilai akurasi dapat meningkat  dikarenakan  nilai  k  berfungsi  untuk  menentukan  nilai  tetangga  terdekat  dari  nilai  pembacaan  yang menjadi acuan.

## Gambar 4. Grafik Akurasi dengan Skenario Jumlah Tetangga K

## 2.2 Variasi Jarak Euclidean, Chebyshev, dan Minkowski
Pada skenario  ini terdapat perbandingan hasil akurasi  antara  penggunaan perhitungan jarak  pada KNN. Variasi jenis pengukuran jaran meliputi euclidean, chebyshev, dan minkowski. Pada penelitian ini menggunakan 10-fold cross validation sehingga terdapat sepuluh kali proses pelatihan dan pengujian. Hasil yang terdapat pada Gambar 5 menunjukan bawasannya nilai akurasi tertinggi dengan menggunakan Jarak euclidean pada nilai K-fold 2 dan 10 dimana nilai akurasi 40 %, Jarak chebyshev memiliki akurasi tertinggi pada nilai K-fold 8 dimana nilai akurasi
31 29 30 30 31 34 31 32 33 35 0 10 20 30 40 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A ku ra si (%) K pada KNN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196
50  %,  sedangkan  Jarak  minkowski  memiliki  akurasi  tertinggi  pada  nilai  K-fold  3  dimana  nilai  akurasi  43  %. Sehingga dapat  diketahui bahwa pada algoritma k-NN metode perhitungan jarak yang terbaik memiliki  akurasi tertinggi adalah chebyshev yaitu sebesar 50%.
Gambar 5. Perbandingan akurasi matrik Euclidean, Chebyshev, dan Minkowski
2.3 Variasi Jumlah Kelas (Tingkat) Kesegaran Ikan Nila
a. Kelas 2 jam dan 16 jam
Pada skenario ini dapat dilihat, hasil yang diperoleh dengan membandingkan kelas 2 jam dan 16 jam nilai K-fold dari 1 hingga 10. Gambar 6 menunjukan akurasi terbesar pada pengujian terdapat pada nilai K-fold 2, 7, 8 dan 9 dimana mempunyai akurasi 100 % sedangkan nilai akurasi terkecil berada pada nilai K-fold 1 dan 6 dengan nilai akurasi 81 %.
Gambar 6. Akurasi Kelas 2 Jam dan 16 Jam
Tabel 1 merupakan contoh confusion matrix pada salah satu skenario. Berdasarkan confusion matrix dapat diukur tingkat kinerja sistem. Tingkat kinerja yang diukur antara lain adalah tingkat akurasi.
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas 2 Jam dan 16 Jam
Accuracy = TP + TN TP + TN + FP + FN x 100 %
= 8+8 8+8+0+0 x100 = 100 %
Hasil dari Tabel 1 adalah tabel confusion matrix. Penelitian ini mengukur kinerja sistem dengan akurasi. Nilai akurasinya adalah 100 %. Nilai ini menandakan kinerja yang sepenuhnya dapat membedakan ikan yang telah keluar dari air 2 jam dengan ikan yang sudah 16 jam keluar dari air.
b. Kelas 2 jam, 4 jam, 14 jam, dan 16 jam
Pada skenario ini, KNN digunakan untuk membedakan empat citra mata ikan yaitu kelas 2 jam, 4 jam, 14 jam dan 16 jam. Proses pengujian juga menggunakan  10-fold  cross validation. Hasil akurasi  dari  fold-1 sampai fold-10 ditunjukan  pada  Gambar  7.  Nilai  yang  diperoleh  pada  gambar  tersebut  menunjukan  akurasi  terbesar  pada
37 40 31 25 35 35 23 32 29 40 31 40 34 18 40 29 39 50 26 34 34 37 43 28 25 28 28 40 34 40 0 10 20 30 40 50 60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A ku ra si (%) K FOLD Euclidean Chebyshev Minkowski 81 100 93 87 87 81 100 100 100 93 0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A ku ra si (%) K FOLD Predict Actual 2 16
2 8 0 16 0 8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196
pengujian terdapat pada nilai K-fold 1 dimana mempunyai akurasi 75 % sedangkan nilai akurasi terkecil berada pada nilai K-fold 3 dan 9 dengan nilai akurasi 50 %.
Gambar 7. Akurasi Kelas 2 Jam, 4 Jam, 14 Jam dan 16 Jam
Tabel 2. Klasifikasi Data dengan Kelas 2 Jam, 4 Jam, 14 Jam dan 16 Jam
Tabel 2 merupakan contoh Confusion Matrix hasil pengujian sistem pada fold 1. Berdasarkan Tabel 2 dapat diukur kinerja atau tingkat kebenaran pada proses klasifikasi  yang dilakukan oleh sistem. Tingkat kinerja yang diukur adalah tingkat akurasi. Nilai akurasinya adalah 75 %.
Accuracy = 7+6+7+4 7+1+2+6+7+1+4+4 x100 % = 75 %
c. Kelas 2 jam, 4 jam, 6 jam, 8 jam, 10 jam, 12 jam, 14 jam dan 16 jam (Semua Kelas)
Pada skenario ini digunakan seluruh kelas citra mata ikan nila yaitu kelas 2 jam, 4 jam, 6 jam, 8 jam, 10 jam, 12 jam,  14  jam  dan  16  jam.  Akurasi  dari  10-fold  cross  validation  ditunjukan  pada  Gambar  8.  Gambar  tersebut menunjukan akurasi terbesar pada pengujian terdapat pada nilai K-fold 8 dengan  akurasi 45 %. Sedangkan nilai akurasi terkecil berada pada nilai K-fold 9 dengan nilai akurasi 23 %.
Gambar 8. Akurasi Penggunaan Semua Kelas Tingkat Kesegaran Ikan Nila
Tabel 3. Klasifikasi data dengan Semua Kelas
Predict Actual 2  4  6  8  10  12  14  16 2 2  1  0  2 2 1 0 0 4 2  3  1  1 1 0 0 0 6 2  4  2  0 0 0 0 0 8 0  1  2  3 0 1 1 0
75 65 50 53 53 53 53 40 50 56 0 10 20 30 40 50 60 70 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A ku ra si (%) K FOLD 34 40 39 40 29 35 31 45 23 26 0 10 20 30 40 50 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A ku ra si(% ) K FOLD Predict Actual 2  4  14  16
2 7  1 0 0 4 2  6 0 0 14 0  0 7 1 16 0  0 4 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196
Predict Actual 2  4  6  8  10  12  14  16 10 2  0  0  1 2 1 2 0 12 0  0  0  1 3 4 0 0 14 0  0  0  1 3 1 2 1 16 0  0  0  1 0 3 2 2
Tabel  3  merupakan  contoh  confusion  matrix  klasifikasi  citra  mata  ikan  nila  menggunakan  KNN.  Total terdapat 8 kelas pada skenario ini. Kinerja sistem yang diukur adalah tingkat akurasi. Perhitungan tingkat akurasi dapat dihutung sebagai berikut.
Accuracy = = 2+3+2+3+2+4+2+2 10+10+28+16 x100 % = 31,25 %
Nilai akurasinya adalah 31,25 %. Nilai ini cukup rendah untuk sistem klasifikasi, kinerja ini berarti sistem memiliki kinerja yang kurang baik. Dari pengujian akurasi berdasarkan kelas dapat disimpulkan bahwa metode K– Nearest Neighbor terdapat kelemahan yaitu semakin banyak jumlah kelah akan mempengaruhi akurasi, semakin banyak kelas akan menurunkan akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian, maka terdapat beberapa kesimpulan  diantaranya yaitu penentuan kelas  citra  mata  ikan  nila  dilakukan  dengan  kombinasi  empat  ciri  statistik mean,  standar  deviasi, kurtosis,  dan skweness  menggunakan  klasifikasi  K–Nearest  Neighbor.  Jarak     Chebyshev  Euclidean     maupun    Minkowski dengan   menghasilkan akurasi terbaik pada sebagian besar   ukuran K-fold, sedangkan   jarak   Euclidean   maupun Minkowski  menjadi  perhitungan   jarak   terburuk   berdasarkan   akurasinya. Berdasarkan  jumlah kelas dapat disimpulkan  bahwa  metode  K–Nearest  Neighbor terdapat  kelemahan  yaitu  semakin  banyak  jumlah  kelah  akan mempengaruhi akurasi, semakin banyak kelas akan menurunkan akurasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  ucapkan  terimakasih  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  khususnya Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi  yang  telah  membiayai  penelitian  ini  pada  skema Penelitian Dosen Pemula (PDP).

## REFERENCES
[1] Food and Agriculture Organization of the United Nation, The State of World Fisheries and Aquaculture 2020. FAO, 2020. doi: 10.4060/ca9229en.
[2] Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  Republik  Indonesia,  “Produksi  Ikan  Dengan  Perbandingan  Jenis  Ikan,”  2018. https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=total_ikan&i=2#panel-footer
[3] P. C. Hubbard, “Pheromones, Fish,” in Encyclopedia of Reproduction, Elsevier, 2018, pp. 458–464. doi: 10.1016/B978- 0-12-809633-8.20592-X.
[4] T. O. Magbanua and J. A. Ragaza, “Selected dietary plant-based proteins for growth and health response of Nile tilapia Oreochromis niloticus,” Aquac. Fish., p. S2468550X22000703, Apr. 2022, doi: 10.1016/j.aaf.2022.04.001.
[5] F.  Jim,  P.  Garamumhango,  and  C.  Musara,  “Comparative  Analysis  of  Nutritional  Value  of  Oreochromis  niloticus (Linnaeus),  Nile  Tilapia,  Meat  from  Three  Different  Ecosystems,”  J.  Food  Qual.,  vol.  2017,  pp.  1–8,  2017,  doi: 10.1155/2017/6714347.
[6] D. I. Ariestya, F. Swastawati, and E. Susanto, “Antimicrobial Activity of Microencapsulation Liquid Smoke on Tilapia [Oreochromis Niloticus (Linnaeus, 1758)] Meat for Preservatives in Cold Storage (± 5 C°),” Aquat. Procedia, vol. 7, pp. 19–27, Aug. 2016, doi: 10.1016/j.aqpro.2016.07.003.
[7] T.  Hidayat,  “QUALITY  ASSURANCE  OF  TILAPIA  FISH  (Oreochromis  niloticus)  FRESHNESS  WITH TREATMENT OF WEEDING,” Food Sci. J., vol. 2, no. 2, p. 87, Dec. 2020, doi: 10.33512/fsj.v2i2.10139.
[8] J.-W. Choi et al., “Novel application of an optical inspection system to determine the freshness of Scomber japonicus (mackerel)  stored  at  a  low  temperature,”  Food  Sci.  Biotechnol.,  vol.  29,  no.  1,  pp.  103–107,  Jan.  2020,  doi: 10.1007/s10068-019-00639-z.
[9] M.  M.  M.  Fouad,  H.  M.  Zawbaa,  N.  El-Bendary,  and  A.  E.  Hassanien,  “Automatic  Nile  Tilapia  fish  classification approach  using  machine  learning  techniques,”  in  13th  International  Conference  on  Hybrid  Intelligent  Systems  (HIS 2013), Gammarth, Tunisia, Dec. 2013, pp. 173–178. doi: 10.1109/HIS.2013.6920477.
[10]  R. M. Hernandez and A. A. Hernandez, “Classification of Nile Tilapia using Convolutional Neural Network,” in 2019 IEEE 9th International Conference on System Engineering and Technology (ICSET), Shah Alam, Malaysia, Oct. 2019, pp. 126–131. doi: 10.1109/ICSEngT.2019.8906453.
[11]  M. A. Rayan, A. Rahim, M. A. Rahman, Md. A. Marjan, and U. A. Md. E. Ali, “Fish Freshness Classification Using Combined  Deep  Learning  Model,”  in  2021  International  Conference  on  Automation,  Control  and  Mechatronics  for Industry 4.0 (ACMI), Rajshahi, Bangladesh, Jul. 2021, pp. 1–5. doi: 10.1109/ACMI53878.2021.9528138.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5196
Submitted: 30/11/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
[12]  S. M. Gandhi and B. C. Sarkar, “Conventional and Statistical Resource/Reserve Estimation,” in Essentials of Mineral Exploration and Evaluation, Elsevier, 2016, pp. 271–288. doi: 10.1016/B978-0-12-805329-4.00018-1.
[13]  A. P. King and R. J. Eckersley, “Descriptive Statistics I: Univariate Statistics,” in Statistics for Biomedical Engineers and Scientists, Elsevier, 2019, pp. 1–21. doi: 10.1016/B978-0-08-102939-8.00010-4.
[14]  J. Lazar, J. H. Feng, and H. Hochheiser, “Statistical analysis,” in Research Methods in Human Computer Interaction, Elsevier, 2017, pp. 71–104. doi: 10.1016/B978-0-12-805390-4.00004-2.
[15]  X. Wang, Y. Liu, B. Xu, L. Li, and J. Xue, “A statistical feature based approach to distinguish PRCG from photographs,” Comput. Vis. Image Underst., vol. 128, pp. 84–93, Nov. 2014, doi: 10.1016/j.cviu.2014.07.007.
[16]  D. Chanal, N. Yousfi Steiner, R. Petrone, D. Chamagne, and M.-C. Péra, “Online Diagnosis of PEM Fuel Cell by Fuzzy C-Means Clustering,” in Encyclopedia of Energy Storage, Elsevier, 2022, pp. 359–393. doi: 10.1016/B978-0-12-819723- 3.00099-8.
[17]  C. Mahanty and B. K. Mishra, “Medical data analysis in eHealth care for industry perspectives: applications,” in An Industrial  IoT Approach  for  Pharmaceutical  Industry Growth,  Elsevier,  2020,  pp.  305–335.  doi: 10.1016/B978-0-12- 821326-1.00013-9.
[18]  Ö.  F.  Ertuğrul  and  M.  E.  Tağluk,  “A  novel  version  of  k  nearest  neighbor:  Dependent  nearest  neighbor,”  Appl.  Soft Comput., vol. 55, pp. 480–490, Jun. 2017, doi: 10.1016/j.asoc.2017.02.020.
[19]  É. O. Rodrigues, “Combining Minkowski and Chebyshev: New distance proposal and survey of distance metrics using k-nearest neighbours  classifier,”  Pattern  Recognit.  Lett.,  vol.  110,  pp.  66–71,  Jul.  2018,  doi: 10.1016/j.patrec.2018.03.021.
[20]  O. A. Akanbi, I. S. Amiri, and E. Fazeldehkordi, “Research Methodology,” in A Machine-Learning Approach to Phishing Detection and Defense, Elsevier, 2015, pp. 35–43. doi: 10.1016/B978-0-12-802927-5.00003-4.