Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1351 Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 883-890 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## FISH FRESHNESS PREDICTION WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK METHOD BASED ON FISH EYE IMAGE ANALYSIS
Ruvita Faurina *1 , Robby Mahendra 2
1,2 Informatics, Engineering Faculty, Universitas Bengkulu, Indonesia Email: 1 ruvita.faurina@unib.ac.id , 2 robbymahendra2202@gmail.com
(Article received: August 27, 2023; Revision: September 14, 2023; published: June 05, 2024)

## Abstract
The potential for fish resources in  Bengkulu  waters is abundant, but quality must  be maintained for safety and selling value. Changes in the skin, eyes, gills and flesh of fish indicate a decrease in quality due to enzyme, chemical and bacterial activity. The process of  sorting fish by fishermen or sellers is still often done manually, which is sometimes inaccurate due to limited vision. With advances in computing technology, classification algorithms are needed that can identify and differentiate between fresh fish and non-fresh fish. This research uses a Convolutional Neural Network with DenseNet201, VGG16, and InceptionV3 architecture. The dataset contains 880 Belato Alepes Djedaba  fish  eye  images,  with  a  ratio  of  80:15:5  for  train,  validation,  and  test.  DenseNet201  has  the  best performance compared to VGG16 and InceptionV3. Accuracy on DenseNet201 test data 98%, InceptionV3 95%, and VGG16 91%. The classification results of the best model using 8 images with various scenarios show that all images  were  successfully  classified  100%  correctly.  This  research  makes  a  contribution  to  the  field  of fishery product processing technology which allows fish quality classification to be carried out quickly and accurately, as well as increasing efficiency in ensuring the quality of fish for consumption.
Keywords : classification, confusion matrix, convolutional neural network, fish freshness, pretrained network.

## PREDIKSI KESEGARAN IKAN DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERDASARKAN ANALISIS CITRA MATA IKAN

## Abstrak
Potensi sumber daya ikan di perairan Bengkulu melimpah, namun kualitas harus terjaga demi keamanan dan nilai jualnya. Perubahan pada kulit, mata, insang, dan daging ikan mengindikasikan penurunan kualitas akibat aktivitas enzim,  kimiawi,  dan  bakteri.  Proses  penyortiran  ikan  oleh  nelayan  atau  penjual  masih  sering  dilakukan  secara manual,  yang  terkadang  tidak  akurat  karena  adanya  keterbatasan  penglihatan.  Dengan  kemajuan  teknologi komputasi, diperlukan algoritma klasifikasi yang dapat mengidentifikasi dan membedakan antara ikan segar dan ikan  tidak  segar.  Penelitian  ini  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  dengan  arsitektur  DenseNet201, VGG16, dan InceptionV3. Dataset berisi 880 citra mata ikan belato alepes djedaba, dengan perbandingan 80:15:5 untuk  latih,  validasi,  dan  uji.  DenseNet201  memiliki  performa  terbaik  dibandingkan  VGG16  dan  InceptionV3. Akurasi pada data uji DenseNet201 98%, InceptionV3 95%, dan VGG16 91%. Hasil klasifikasi pada model terbaik menggunakan 8 citra dengan berbagai skenario menunjukan semua citra berhasil diklasifikasi 100% dengan benar. Penelitian  ini  memberikan  kontribuasi  pada  bidang teknologi  pengolahan  hasil  perikanan  yang  memungkinkan klasifikasi  kualitas  ikan  dilakukan  dengan  cepat  dan  akurat,  serta  meningkatkan  efisiensi  dalam  memastikan kualitas ikan untuk konsumsi.
Kata kunci : confussion matrix, convolutional neural netwrok, kesegaran ikan, klasifikasi, pretrained network.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  maritim  yang  terdiri dari banyak pulau dan memiliki perairan luas. Potensi lautnya melimpah dengan berbagai spesies ikan yang dapat dikonsumsi. Ikan  memiliki kandungan protein tinggi,  asam  lemak  omega-3,  serta  vitamin  dan mineral  penting  bagi  tubuh.  Selain  itu,  ikan  juga memiliki  harga  yang  lebih  terjangkau  dibandingkan
dengan  sumber  protein  lainnya[1].  Ikan  yang berkualitas  adalah  ikan  yang  masih  segar,  semakin lama ikan tertapar udara terbuka, kualitas kesegarannya  akan  semakin  menurun.  Perubahan pada  mata  ikan  dapat  menjadi  indikator  penurunan kualitas ikan tersebut[2]. Bengkulu merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki perairan laut yang  luas,  sehingga  daerah  ini  memiliki  beragam
jenis  ikan  laut.  Salah  satu  contoh  ikan  yang  sering dikonsumsi masyarakat Bengkulu adalah ikan belato (nama  lokal)  atau alepes  djedaba .  Ikan  belato memiliki warna putih dengan bercak hitam di bagian belakang operculum [3].
Dalam sektor perikanan, proses penyortiran ikan oleh  nelayan  atau  penjual  masih  sering  dilakukan secara  manual,  yang  terkadang  tidak  akurat  karena adanya  keterbatasan  penglihatan,  terutama  saat mereka  sudah  lelah.  Selama  ini  pemeriksaan  hanya dilihat secara fisik. Akibatnya, saat akan dikonsumsi ikan  tersebut  kerap  kali  sudah  rusak.  Dengan kemajuan teknologi komputasi, diperlukan algoritma klasifikasi yang dapat mengidentifikasi dan membedakan antara ikan segar dan ikan tidak segar. Ada  banyak  penelitian  yang  menangani  masalah pemeriksaan kualitas kesegaran pada ikan. Salah satu pendekatan penelitian yang telah digunakan sebelumnya adalah penggunaan teknologi pengolahan citra digital[4].
Analisis  citra  dapat  memeriksa  kualitas  ikan tanpa merusaknya dan aman bagi penguji. Metode ini memungkinkan  pengolahan  hasil  perikanan  dengan waktu  yang  relatif  cepat  sehingga  memberikan informasi tentang kualitas ikan dengan akurat[5].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menggunakan teknologi  penolahan  citra  digital  mengenai  prediksi kesegaran  ikan,  terbukti  memberikan  hasil  yang cukup  akurat.  Pada  tahun  2019,  penelitian  oleh Septioan  Fauzi  dan  rekan-rekannya  menggunakan Convolutional Neural Network
untuk mengidentifikasi  kesegaran  citra  ikan  air  tawar. Akurasi  yang  didapat  sebesar  88,3%  dengan  total dataset sebanyak 300[6].
Convolutional  Neural  Network merupakan salah satu model yang paling populer dan akurat yang diimplementasikan dalam klasifikasi citra[7] Namun Convolutional Neural Network membutuhkan banyak data  dan  sumber  daya  komputasi.  Dalam  situasi dimana  data  terbatas, transfer  learning dapat digunakan.
Transfer  learning merupakan  teknik deep learning, awalnya dilarih dengan dataset citra umum yang  besar dan beragam, kemudian diterapkan pada tugas spesifik untuk memecahkan masalah yang lain. Transfer learning memungkinkan pelatihan mendalam  dengan  jumlah  sampel  kecil  dengan akurasi  tinggi[7].  Beberapa transfer  learning yang populer  adalah VGGNet , DenseNet , MobileNet ,  dan Inception [8] . Dalam penelitian ini, terdapat dua objek yang  klasifikasikan,  yaitu  ikan  segar  dan  ikan  tidak segar.
Mata  ikan  segar  memiliki  warna  yang  cerah, bola mata bening dan tidak keruh, serta bentuk yang tidak  cekung.  Disisi  lain,  mata  ikan  tidak  segar terlihat  keruh  dengan  warna  kekuningan  dan memiliki  bentuk  yang  pecah  atau  melengkung kedalam.
Transfer  learning  mempelajari  pola  dan  fitur yang  relevan  dalam  citra  mata  ikan,  sehingga  dapat
membedakan  antara  mata  ikan  segar  dan  mata  ikan tidak  segar  berdasarkan  data  pelatihan.  Dengan menggunakan transfer learning , klasifikasi mata ikan segar  dan  mata  ikan  tidak  segar  dapat  dilakukan secara efektif [9]. Dari uraian latar belakang masalah dan kajian literatur singkat di atas maka penulis akan menggunakan Convolutional  Neural  Network yang bertujuan  untuk  membedakan  ikan  segar  dan  tidak segar.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  Penelitian  yang  dilakukan  dapat dilakukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Dalam Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Pada  tahap  studi  literatur,  peneliti  melakukan pencarian sumber teori  yang  valid  yang  mendukung penelitian  ini.  Sumber  data  dan  teori  ini  ditemukan melalui  jurnal  penelitian  sebelumnya,  jurnal  yang relevan  untuk  mendukung  teori  yang  dibuat,  buku- buku,  dan  artikel  di  situs  web  yang  mendukung pemahaman  tentang  penelitian  ini.  Tahap  ini memiliki  tujuan  untuk  digunakan  sebagai  referensi
dan memperkuat penelitian yang sedang dilakukan[10].

## 2.2. Dataset
Data yang digunakan yaitu data sekunder yang didapatkan  dari  peneliti  sebelumnya  yaitu  Mario Haryzal. Data tersebut diambil menggunakan kamera smartphone , dengan tinggi pemotretan berkisaran 10 cm  -  60  cm,  pada  lokasi  sekitar  Pasar  Pelabuhan Malabero Kec. Tlk. Segara, Kota Bengkulu[11].
Data  tersebut  terdiri  dari  citra  ikan  segar sebanyak 440 data dan ikan tidak segar sebanyak 440 data.  Jadi,  total  data  keseluruhan  adalah  880  data dengan format JPG . Contoh data citra ikan segar yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  dan  ikan tidak segar pada gambar 2.
Gambar 1. Ikan Segar
Gambar 2. Ikan Tidak Segar

## 2.3. Data Preparation
Data  preparation  adalah  tahap  yang  dilakukan untuk  menyiapkan  data  pelatihan  sebelum  diolah. Preparation berfungsi untuk menghasilkan data citra yang  lebih  baik  sebelum  diproses  ke  tahap berikutnya.  Tahap  preparation  yang  dilakukan  yaitu proses  cropping  bagian  mata  ikan[4],  resize  gambar menjadi  224  x  224  piksel.  Split  data  membagi  data menjadi  3  bagian  yaitu  data  pelatihan  sebesar  0.8, data  validasi  sebesar  0.15,  dan  data  uji  0.05.  Lalu augmentasi  data  dalam  penelitian  ini  melibatkan berbagai  transformasi  pada  data  citra  mata  ikan.  Ini termasuk  flip  horizontal  dan  vertical,  rotasi  acak, zoom acak, pergeseran acak dalam  lebar dan tinggi, transformasi  shear  acak,  dan  pengisian  piksel  baru menggunakan nilai terdekat[12].

## 2.4. Modeling
Modeling  dalam  penelitian  ini  menggunakan tiga  model  Convolutional  Neural  Network  yaitu DenseNet201,  VGG16,  dan  InceptionV3.  Melalui proses  perbandingan  model  dan  evaluasi,  akhirnya dipilih satu model terbaik berdasarkan hasil evaluasi. Tahap  yang  dilalui  untuk  membuat  model  yaitu preparation  data  yaitu  cropping,  resizing,  data  split dan  augmentasi.  Kemudian  melakukan  transfer learning  dengan  import  model  yang  telah  dilatih sebelumnya  dengan  dataset  imagenet.  Selanjutnya buat model yang berisi pre-trained,  fine tuning serta feature  extractor,  yang  ditambah  dengan  layer  full
connected.  Kemudian  lakukan  pelatihan  model terhadap  data  pelatihan.  Melakukan  perbandingan model untuk melihat model terbaik berdasarkan nilai accuracy  dari  proses  evaluasi  model[13].  Untuk mendapatkan  model  sistem  terbaik  diperlukan parameter uji sebagai nilai pembanding untuk setiap model.  Parameter  performa  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu akurasi dan loss.[14].

## 2.5. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi,  model  yang  telah  dilatih akan diuji untuk mengukur seberapa baik kinerjanya. Beberapa  evaluasi  yang  digunakan  meliputi  akurasi model  terhadap  data  pelatihan, loss model  terhadap data pelatihan, dan confusion matrix . Akurasi model mencerminkan seberapa tepat model dalam memprediksi  data  yang  telah  digunakan  untuk pelatihan. Loss model  menggambarkan sejauh  mana perbedaan antara prediksi  model dan  label asli pada data  pelatihan.  Sementara  itu, confusion  matrix memberikan gambaran tentang jumlah prediksi yang benar ( true ) dan salah ( false )[15].
Untuk  mengukur  performa,  digunakan  metrik- metrik  performa  yang  direpresentasikan  dalam persamaan  (1)  hingga  (4).  Salah  satu  metrik  yang umum  digunakan  adalah  akurasi  ( Accuracy ),  yang menghitung persentase sampel yang diklasifikasikan dengan  benar,  dan  dihitung  berdasarkan  Persamaan (1).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑻𝑷+𝑻𝑵 𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 × 100 (1)
Precision merupakan  metrik  yang  mengukur seberapa  tepat  model  dalam  melakukan  prediksi positif ,  yaitu  seberapa  banyak  dari  prediksi  positif yang  sebenarnya  benar  positif. Precision dihitung dengan menggunakan persamaan (2) dan memberikan informasi tentang seberapa akurat model dalam mengidentifikasi kasus positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 (2)
Recall adalah  metrik  yang  mengukur  sejauh mana model dapat mengenali dengan akurat contoh- contoh positif, yaitu seberapa banyak dari keseluruhan  contoh  positif  yang  berhasil  di identifikasi  dengan  benar.  Metrik  ini  dihitung menggunakan  persamaan  (3),  di  mana  TP  ( true positive )  adalah  jumlah  kasus  positif  yang  berhasil diidentifikasi dengan benar, dan  FN ( false negative ) adalah jumlah kasus positif yang salah diklasifikasikan sebagai negatif. Sensitivity memberikan  informasi  tentang  kemampuan  model dalam mendeteksi kasus positif secara komprehensif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵 (3) F1-Score adalah sebuah metrik yang menggabungkan presisi dan recall dengan memberikan  bobot  pada  keduanya.  Metrik  ini
886 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 883-890
mengukur  keseimbangan  antara  presisi  dan recall dalam  melakukan  klasifikasi. F1-Score dihitung menggunakan persamaan (4). F1-Score memberikan gambaran  tentang  performa  keseluruhan  model dalam mengklasifikasikan contoh-contoh positif dan negatif  dengan  mempertimbangkan  baik  ketepatan dan kelengkapan prediksi[16].
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  berjumlah  880  citra, dengan  pembagian  data  704  citra  untuk  data pelatihan, 132 citra untuk data validasi, dan 44 citra untuk  data  uji.  Beberapa  sampel  data  yang  akan dijadikan bahan penelitian ditunjukan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Data Citra Cropping Ikan Segar
Gambar 4. Data Citra Cropping Ikan Tidak Segar.

## 3.1. Hyperparameter
Pada penelitian ini menggunakan hyperparameter seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. hyperparameter yang digunakan Hyperparameter
DenseNet201 VGG16 InceptionV3 Optimizer Adam Adam Adam Batch size 32 32 32 Epoch 30 30 30
Loss function categorical_cro ssentropy categoric al_crosse ntropy categorical_c rossentropy Weight Imagenet Imagenet Imagenet Input image size 50 x 50 pixel 50  x  50 pixel 75 x 75 pixel Fully Connected layer Dense layer pertama: 256 neuron. Dense layer kedua: 128
neuron. Dense layer pertama: 128 neuron Dense layer
pertama:  128 neuron.

## 3.2. Hasil Pelatihan
Peneliti melakukan percobaan dengan tiga jenis transfer  learning  Convolutional  Neural  Network yaitu : DenseNet201, VGG16, dan InceptionV3 . Pada gambar  5  grafik  proses  pelatihan DenseNet201 memiliki  pola  pergerakan  yang  mirip  dengan inceptionV3 ,  keduanya  cenderung  naik  turun  dari epoch ke epoch ,  tetapi  pada  model DenseNet201 dapat  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Pada gambar  6  akurasi  model VGG16 mengalami peningkatan  yang  sangat  stabil  tetapi  tidak  dapat mencapai akurasi yang terbaik. Dari gambar 7 dapat dilihat  bahwa  akurasi  pada  validasi InceptionV3 mengalami  naik  turun  yang  cukup  signifikan,  dan hasil akhir epoch menunjukkan jarak yang paling jauh antara  valid  dan  training  dari  ke  tiga  model.  Hasil akhir  semua Convolutional  Neural  Network yang peneliti  uji  menunjukkan  bahwa DenseNet201 mencapai kinerja terbaik. Akurasi pada data pelatihan dan validasi disajikan pada Tabel 2.
Gambar 5. Grafik Akurasi Pelatihan dan Validasi Menggunakan DenseNet201
Gambar 7. Grafik Akurasi Pelatihan dan Validasi Menggunakan InceptionV3
Tabel 2. Akurasi pada data pelatihan dan validasi
No Arsitektur Akurasi Data Pelatihan Data Validasi 1 DenseNet201 0.9867 0.9848 2 VGG16 0.9545 0.9772 3 InceptionV3 0.9526 0.9393
Nilai Loss  Function Convolutional  Neural Network pada akhir epoch pelatihan, seperti disajikan pada Tabel 3. Pada gambar 8, DenseNet201 memiliki performa  terbaik  dengan  nilai loss pelatihan  dan validasi yang rendah, menunjukkan kemampuan baik dalam pembelajaran dan generalisasi. Pada gambar 9 menunjukan performa VGG16 yang sedikit lebih baik daripada InceptionV3 , dengan penanganan overfitting yang  lebih  baik  meskipun  nilai loss validasi  yang lebih tinggi. Pada gambar 10, InceptionV3 memiliki loss  pelatihan  yang  lebih  tinggi,  dan  perbedaan  loss pelatihan dan validasi yang lebih besar, menunjukkan adanya indikasi overfitting . Dalam pemilihan model, DenseNet201 adalah pilihan yang tepat.
Tabel 3. Loss pada Data Pelatihan dan Validasi
No Arsitektur Loss Data Pelatihan Data Validasi 1 DenseNet201 0.0477 0.0425 2 VGG16 0.1060 0.0880 3 InceptionV3 0.1201 0.1371
Gambar 8. Grafik Loss Pelatihan dan Validasi Menggunakan DenseNet201
Gambar 9. Grafik Loss Pelatihan dan Validasi Menggunakan VGG16
Gambar 10. Grafik Loss Pelatihan dan Validasi Menggunakan InceptionV3

## 3.3. Hasil Pengujian
Jika  data  validasi  digunakan  sebagai  kontrol kinerja pada proses pelatihan dan selalu dilihat pada tiap epoch , maka data uji merupakan data yang belum pernah  dilihat  oleh Convolutional  Neural  Network selama  pelatihan.  Artinya,  data  ini  dapat  menjadi tolak  ukur  ketika  sistem  di  implementasikan  pada kasus nyata. Adakalanya, sebuah sistem mempunyai kinerja yang baik pada saat eksperimen, tetapi gagal ketika  diimplementasikan  pada  kasus  nyata.  Data pada  kasus  nyata  adalah  data  yang  belum  pernah dilihat oleh sistem, jadi di sinilah pentingnya kita juga menguji sistem menggunakan data uji.
Gambar 12. Confusion Matrix Model VGG16
Gambar 13. Confusion Matrix Model InceptionV3
Tabel 4. Kinerja Confusion Matrix pada Data Uji Arsitektur Precision Recall F1-Score Akurasi DenseNet201 1.00 0.95 0.96 1.00 0.98 0.98 0.98
VGG16 1.00 0.84 0.83 1.00 0.90 0.91 0.91 InceptionV3 0.92 1.00 1.00 0.90 0.96 0.95 0.95
Tabel  4  memuat  hasil  dari confusion  matrix untuk tiga model yang telah dikembangkan. Gambar 11  menggambarkan confusion  matrix untuk  model DenseNet201 ,  sementara  Gambar  12  menampilkan confusion  matrix untuk  model VGG16 ,  dan  pada Gambar  13,  terdapat confusion  matrix untuk  model InceptionV3 .
Kinerja precision tertinggi  ada  pada  model VGG16 dan InceptionV3 kelas segar sebesar 1.00 dan kinerja precision terendah pada  model VGG16 pada kelas  tidak  segar  sebesar  0.91.  Kinerja Recall juga menunjukkan  hasil  yang  mirip, kinerja tertinggi ada pada  model VGG16  dan  InceptionV3 kelas  tidak segar  sebesar  1.00  dan  kinerja recall terendah  pada model InceptionV3 pada kelas segar sebesar 0.87. Kinerja F1-Score tertinggi  dicapai  oleh DenseNet201 sebesar 0.96 di kelas segar dan 0.96 di kelas tidak segar, dimana nilai  ini  jauh  lebih unggul dibanding lainnya. Diposisi tertinggi kedua F1-score dicapai  oleh VGG16 sebesar  0.95  dan  0.95, selanjutnya diikuti oleh InceptionV3 . Dari sisi kinerja akurasi, DenseNet tetap  lebih  unggul  dibanding lainnya sebesar 0.96. Secara urut dari kinerja terbaik dicapai oleh DenseNet201 , VGG16 , dan InceptionV3 .
Dari  hasil  eksperimen  perbandingan  beberapa arsitektur Convolutional  Neural  Network untuk transfer learning dalam  menyelesaikan  masalah klasifikasi  kesegaran  ikan  belato, DenseNet201
mencapai kinerja terbaik dibanding arsitektur lainnya seperti VGG16 ,  dan InceptionV3 .  Dari  hasil pengujian  menunjukkan  hasil  bahwa DenseNet201 lebih  tepat  diimplementasikan  karena  memberikan kinerja lebih baik.

## 3.4. Akurasi Model
Setelah  dilakukan  pelatihan,  validasi,  dan pengujian  pada  ketiga transfer  learning ,  didapatkan hasil  bahwa  model DenseNet201 merupakan  model terbaik.  Kemudian  dilakukan  pengujian  dengan berbagai  skenario  menggunakan  8  citra  yang  terdiri dari  4  citra  ikan  segar  dan  4  citra  ikan  tidak  segar. Rincian hasil pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Model Terbaik dengan Berbagai Skenario No Skenario Prediksi
Presentase Kemiripan 1. Memprediksi citra ikan belato segar
dengan gambar seluruh badan ikan
53%
2. Memprediksi citra ikan belato segar dengan
gambar setengah badan ikan 59% 3.
Memprediksi citra ikan belato segar
dengan gambar hanya kepala ikan 98%
4.
Memprediksi citra ikan belato segar
dengan gambar mata ikan
99%
5.
Memprediksi citra ikan belato tidak segar dengan gambar seluruh badan ikan 91% 6. Memprediksi citra ikan
belato tidak segar dengan gambar setengah badan ikan 96% 7. Memprediksi citra ikan
belato tidak segar dengan gambar hanya kepala
ikan
99%
8. Memprediksi citra ikan
belato tidak segar dengan gambar mata ikan 99%

## 4. DISKUSI
Dalam penelitian-penelitian sebelumnya mengenai  prediksi  kesegaran  ikan,  telah  terbukti bahwa penggunaan model ini memberikan hasil yang lebih  akurat.  Pada  tahun  2019,  penelitian  oleh Septioan  Fauzi  dan  rekan-rekannya  menggunakan Convolutional Neural Network
untuk
mengidentifikasi  kesegaran  citra  ikan  air  tawar. Akurasi  yang  didapat  sebesar  88,3%  dengan  total dataset  sebanyak 300[6]. Lalu penelitian pada tahun 2021 yang dilakukan Miftahus Sholihin menggunakan Convolutional  Neural  Network pada citra  insang  ikan  Tombro  menghasilkan  akurasi sebesar  97%[17].  Pada  penelitian  yang  dilakukan Michael Christiawan dan rekan, menggunakan model Convolutional  Neural  Network dengan  parameter mata dan warna insang menghasilkan akurasi sebesar 75%  untuk  analisis  mata,  dan  25%  untuk  analisis insang[18].
Dalam keseluruhan penelitian-penelitian tersebut, penggunaan Convolutional Neural Network telah  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan  akurasi
prediksi  kesegaran  ikan.  Dengan  demikian,  dalam konteks  penelitian  ini, Densenet201 dengan  akurasi 98 % dapat  dipilih  sebagai  model  terbaik  untuk prediksi kesegaran ikan belato melalui citra mata ikan yang diteliti. Model ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan dapat memberikan prediksi yang akurat.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  terdapat beberapa  saran  untuk  pengembangan  lebih  lanjut dalam  prediksi  kesegaran  ikan  menggunakan Convolutional  Neural  Network dengan  model transfer  leaning ,  antara  lain  penambahan  jenis  ikan yang  dapat  dideteksi,  menambah  parameter  lain seperti  insang  dan  juga  dapat  mendeteksi  secara langsung.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan pengolahan citra menggunakan Convolutional Neural
Network dalam  mengklasifikasikan  kesegaran  ikan menggunakan transfer learning dari arsitektur model DenseNet201, VGG16 , dan InceptionV3 . dapat ditarik kesimpulan bahwa model terbaik adalah DenseNet201 dengan  akurasi  98%.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa penerapan Convolutional Neural Network mampu mengklasifikasikan citra ikan segar dan tidak segar dengan sangat baik. Hasil klasifikasi pada  model  terbaik  menggunakan  8  citra  dengan berbagai  skenario  menunjukan  semua  citra  berhasil diklasifikasi dengan benar.
Dengan  kesimpulan  di  atas,  ada  beberapa  hal yang  dijadikan  sebagai  saran  dalam  penelitian selanjutnya  antara  lain  memperbanyak dataset , menambah parameter lain seperti insang, penambahan  jenis  ikan  yang  bisa  dideteksi,  serta pengembangan  pada  aplikasi  berbasis  mobile  agar dapat  digunakan  masyarakat  luas  sehingga  lebih terasa manfaatnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Cakra,  S.  Syarif,  H.  Gani,  A.  Patombongi, and  M.  I.  Andi,  “Analisis  Kesegaran  Ikan Mujair  Dan  Ikan  Nila  Dengan  Metode Convolutional  Neural  Network,” JURNAL
SISTEM INFORMASI DAN TEKNIK
KOMPUTER , vol. 7, no. 2, pp. 74–79, 2022.
[2] G.  Ashari  Rakhmat  and  M.  Fikri  Haekal,
“Peningkatan Performa MobilenetV3 dengan Squeeze-and-Excitation (Studi Kasus
Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Berdasarkan Mata Ikan),” Journal MIND Journal | ISSN , vol.  8,  no.  1,  pp.  27–41,  2023,  doi: 10.26760/mindjournal.v8i1.27-41.
[3] A.  R.  Singkam,  A.  P.  Yani,  and  A.  Fajri, “Keragaman  Ikan  Laut  Dangkal  Provinsi
Bengkulu,” Jurnal Enggano , vol. 5, no. 3, pp. 424–438, 2020, doi: 10.31186/jenggano.5.3.424-438. [4] A.  Agustyawan,  “Pengolahan  Citra  untuk

## 890 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 883-890
Membedakan  Ikan  Segar  dan  Tidak  Segar Menggunakan Convolutional Neural Network,” IJAI(Indonesian Journal of
Applied Informatics) , vol. 5, no. 1, pp. 11–19, 2020.
[5] T.  Dwi  Novianto  and  I.  Made  Susi  Erawan, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  pada Pengolahan  Citra  Mata  Ikan  Tuna,”
Prosiding  SNFA  (Seminar  Nasional  Fisika dan  Aplikasinya) ,  pp.  216–223,  2020,  doi: https://doi.org/10.20961/prosidingsnfa.v5i0.
[6] S.  Fauzi,  P.  Eosina,  and  G.  F.  Laxmi,
“Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Ikan Air Tawar,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi
(SEMNATI) , vol. 2, pp. 163–167, 2019. [7] R. Fadiyah Alya and M. Wibowo,
“CLASSIFICATION  OF  BATIK  MOTIF USING  TRANSFER  LEARNING  ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” vol. 4, no. 1, pp. 161–170, 2023, doi: 10.20884/1.jutif.2023.4.1.564.
[8] D.  M.  Wonohadidjojo,  “Perbandingan Convolutional Neural Network pada Transfer Learning  Method  untuk  Mengklasifikasikan Sel Darah Putih,” Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika , vol. 13, no. 1, p. 51, 2021.
[9] D.  F.  Anas,  I.  Jaya,  and  Nurjanah,  “Design and  implementation  of  fish  freshness detection  algorithm  using  deep  learning,”  in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , IOP Publishing Ltd, Dec. 2021. doi: 10.1088/1755-
1315/944/1/012007.
[10] R. Prabowo, D. Lestari, and * Korespondensi, “Klasifikasi  Image  Tumbuhan  Obat  Sirih Hijau dan Sirih Merah Menggunakan Metode
Decision  Tree  Medicinal  Plants  Image Classification of Green Betel and  Red Betel Using  Decision  Tree  Method,” Online) Teknologi:  Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informasi , vol.  12,  no.  1,  pp.  16–22,  2023,  doi: 10.26594/teknologi.v13i1.3352.
[11] M.  Haryzal,  “Identifikasi  Kesegaran  Ikan Hasil  Tangkapan  Menggunakan  Mask  R- Cnn,”  University  of  Bengkulu,  Bengkulu, 2022.
[12] A. E. Wijaya, W. Swastika, and O. H. Kelana, “Implementasi  Transfer  Learning  Pada Convolutional Neural Network Untuk Diagnosis  Covid-19  Dan  Pneumonia  Pada Citra X-Ray,” SAINSBERTEK Jurnal Ilmiah Sains & Teknologi , vol. 2, no. 1, 2021.
[13] E.  Prasetyo,  R.  Purbaningtyas,  R.  Dimas Adityo, E. T. Prabowo, A. I. Ferdiansyah, and
P. Korespondensi, “Perbandingan Convolution Neural Network Untuk
Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Bandeng  Pada
Citra  Mata  A  Comparison  Of  Convolution Neural  Network  For  Classifying  Milkfish’s Freshness On Eye Images,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 8, no. 3, pp. 601–608, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184369. [14] N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal,
“CONVOLUTIONAL

## NEURAL
NETWORK  PADA  KLASIFIKASI  SIDIK JARI  MENGGUNAKAN  RESNET-50,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, Dec. 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18. [15] F.  Mashuri  and  U.  Enri,  “Implementasi Transfer Learning Dalam Mendeteksi Penyakit  Pada  Daun  Gandum,” JURNAL NUANSA INFORMATIKA , vol. 16, no. 1, pp. 66–77, 2022, [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom
[16] D. M. Wonohadidjojo, “Perbandingan Convolutional Neural Network pada Transfer Learning  Method  untuk  Mengklasifikasikan Sel Darah Putih,” Ultimatics : Jurnal Teknik
Informatika , vol. 13, no. 1, p. 51, 2021.
[17] M.  Sholihin  and  M.  Rosidi  Zamroni, “Identifikasi  Kesegaran  Ikan  Berdasarkan Citra  Insang  Dengan  Metode  Convolution Neural Network,” Jurnal Teknik Informatika dan  Sistem  Informasi ,  vol.  8,  no.  3,  2021,
[Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[18] M. Christiawan, L. Willyanto Santoso, and D. Haryadi Setiabudi, “Deteksi Tingkat Kesegaran  Ikan  Menggunakan  Metode
Convolutional  Neural  Network  Dengan Parameter  Mata  dan  Warna  Insang,” Jurnal Infra , vol. 9, no. 2, pp. 213–219, 2021.