ANALISIS ALGORITMA ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PENGENALAN POLA IKAN KOI MENGGUNAKAN RED, GREEN, BLUE, DAN HUE, SATURATION, VALUE
Iqbal Giffari Ritonga 1) , Rika Rosnelly 2) , Pius Deski Manalu 3) , Teresa Tamba 4) , Kristine Wau 5)
1), 2), 3), 4),5) Universitas Potensi Utama Email : iqbalgiffari97@gmail.com 1) , rika@potensi-utama.ac.id 2) , piusdeski@gmail.com 3) , teresatamba3@gmail.com 4) , wau_kristine@gmail.com 5)

## ABSTRAK
ANFIS adalah  algoritma  yang  menggabungkan  sistem fuzzy dengan  sistem  jaringan  syaraf  tiruan. ANFIS dapat membuat nilai masukan menjadi keluaran berdasarkan nilai yang sudah dilatihkan dalam bentuk fuzzy . ANFIS dapat digunakan dalam klasifikasi jenis ikan koi dengan melatih nilai red, green, blue, serta hue, saturation, value, dan biner untuk menghapus nilai background citra ikan koi. Pada penelitian ini digunakan 3 jenis dari ikan koi yaitu kohaku, sanke, dan showa. Data latih pada algoritma ini menggunakan 10 citra ikan koi kohaku, 10 citra ikan koi sanke, dan 10 citra ikan koi showa serta 6 data uji yang diambil dari 2 data latih dari setiap jenis ikan koi tersebut. Hasil Akurasi dari data latih menghasilkan 100% dan hasil Akurasi dari data uji menghasilkan 100%.
Kata Kunci : ANFIS, RGB, HSV, BINER.

## ABSTRACT
ANFIS is an algorithm that combines a fuzzy system with an artificial neural network system. ANFIS can make input values into outputs based on values that have been trained in fuzzy form. ANFIS can be used in the classification of koi fish species by training red, green, blue, and hue, saturation, value, and binary values to remove background values for koi fish images. In this study, 3 types of koi fish were used, namely kohaku, sanke, and showa. The training data for this algorithm uses 10 images of Kohaku koi fish, 10 images of Sanke koi fish, and 10 images of Showa koi fish and 6 test data taken from 2 training data from each type of koi fish. Accuracy results from training data yield 100% and accuracy results from test data yield 100%.
Keywords: ANFIS, RGB, HSV, BINER.

## 1. PENDAHULUAN
Ikan  koi  merupakan  ikan  hias  air  tawar yang  berasal  dari  jepang.  Ikan  koi  mulai dikembangbiakkan  di  Jepang  pada  abad  17 dengan  nama “Nishikigoi” yang  berarti  ikan yang  beragam  warna.  Keindahan  ikan  koi terletak  pada  punggungnya  yang  memiliki warna  dan  beragam  pola  yang  unik.  Kohaku adalah  jenis  ikan  koi  yang  memiliki  warna merah  dan  putih  saja  berbeda  dengan  Sanke dan  Showa  yang  memiliki  3  warna  yaitu merah, putih, dan hitam tetapi di jenis Showa terdapat  warna  hitam  yang  lebih  dominan. Untuk  klasifikasi  jenis  dari  setiap  ikan  koi sebenarnya  mudah  apabila  melihat  dari  pola warna ikan tersebut tetapi akan membutuhkan waktu  yang  lama  apabila  ikan  koi  yang  mau diklasifikasikan berjumlah banyak. Maka dari itu penulis menggunakan Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System pada pengenalan  pola  ikan  koi  menggunakan Red, Green, Blue (RGB) dan Hue, Saturation, Value (HSV) serta citra Biner.
RGB adalah model warna yang menampilkan model warna aditif, yaitu ketika cahaya  ditambahkan  secara  bersamaan  pada tiga  buah  warna  akan  menambahkan  panjang gelombang  warna  tersebut  (Rabbani  dkk., 2021:2244).
Citra  Digital HSV mendefinisikan  warna dalam  terminologi Hue (Warna  Sebenarnya), Saturation (Kemurnian  Warna)  dan Value (Kecerahan  Warna)  Keuntungan HSV adalah terdapat warna-warna yang sama dengan yang ditangkap  oleh  indra  manusia  (Fauzi  dkk., 2018:2319).
Citra biner  (binary  image) atau  dikenal dengan  citra  hitam  putih (black  and  white image) merupakan citra yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai untuk setiap pikselnya, yaitu  0  atau  1  sehingga  citra  jenis  ini  hanya membutuhkan  1-bit  untuk  menyimpan  nilai pada  setiap  pikselnya.  Nilai  0  akan  tampil sebagai  warna  hitam,  sedangkan  nilai  1  akan tampil sebagai warna putih. Citra biner sering digunakan  untuk  proses masking ataupun proses segmentasi citra (Atqiya dkk., 2019:53).
ANFIS    (Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inference System) adalah  metode  jaringan  neural  yang fungsinya sama dengan sistem inferensi fuzzy . Pada ANFIS ,  proses  belajar  pada  jaringan neural dengan sejumlah pasangan data berguna untuk  memperbaharui    parameter-parameter sistem  inferensi fuzzy .    Metode ANFIS menggunakan algoritma
Error backpropagation yang  memiliki  beberapa keunggulan, yaitu baik dari segi kekonvergenan  maupun  dari  segi    lokal minimumnya  yang  sangat  peka  terhadap perbaikan  parameter ANFIS (Fariza  dkk., 2007:77).
ANFIS yang  digunakan  terdiri  dari  tiga tahapan. Tahap pertama, pengujian, data yang telah  dinormalisasikan  akan  dimasukkan sebagai  data  latih  dan  data  uji.  Untuk  model jaringan  yang  digunakan  adalah  model Sugeno.  Tahap  kedua,  menentukan  banyak anggota dan tipe fungsi keanggotaan, menentukan  parameter  seperti learning  rate, epoch dan toleransi error. Tahap ketiga, proses pelatihan ANFIS dengan  kondisi,  jika error yang dihasilkan melebihi toleransi error, maka akan  diulang  dengan  menentukan  banyak anggota  dan  fungsi  keanggotaan.  Jika error masih  dibawah  toleransi error maka  akan dibandingkan  data  hasil  prediksi  dan  data aktualnya (Sinaga dkk., 2019:2).
ANFIS adalah
algoritma yang menggabungkan  sistem fuzzy dengan  sistem jaringan syaraf tiruan. ANFIS dapat membuat nilai  masukan  menjadi  keluaran  berdasarkan nilai  yang  sudah  dilatihkan  dalam  bentuk fuzzy.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  (Raharjo dkk.,  2019)  berjudul  “Klasifikasi  Jenis  Buah Menggunakan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dan Image
Processing ”  terdapat  6 input model  yaitu contrast,  correlation,  energy,  homogene-ity, metric, dan accentic serta  menggunakan  64 Data Latih dan 12 Data Uji.
Pada penelitian ini peneliti menggunakan Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System dengan model  Red,  Green,  Blue,  Hue, Saturation, Value, serta Biner dan menggunakan 30 Data Latih dan 6 Data Uji.

## 2. METODE
Berikut  ini  adalah  rancangan  penelitian yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  sebagai berikut:
Gambar 1. Rancangan Penelitian Pada  Gambar  1  terdapat  rancangan penelitian yang dapat dilihat sebagai berikut :
a. 30  Data  Latih  :  melakukan  proses input citra Data Latih yang berupa 10 Citra Ikan Koi Kohaku, 10 Citra Ikan Koi Sanke, dan 10 Citra Ikan Koi Showa.
b. Ekstrasi RGB,  Biner,  HSV,  ANFIS : melakukan  ektrasi nilai  RGB,  BINER, HSV dari  masing  –  masing  Data  Latih kemudian memasukkannya kedalam
pelatihan ANFIS.
c. 6 Data Uji : memasukkan 6 Citra Data Uji masing  –  masing  2  dari  setiap  jenis  ikan koi.
d. ANFIS  : melakukan  pelatihan ANFIS
dengan  menggunakan  pelatihan  dari ANFIS Data Latih.
e. Klasifikasi Jenis Ikan Koi : Menghasilkan Klasifikasi dari jenis ikan koi Data Uji.
Berikut  ini  adalah  Data  Latih  Ikan  Koi Kohaku  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 sebagai berikut:
Gambar 2. Data Latih Kohaku Berikut  ini  adalah  Data  Latih  Ikan  Koi Sanke  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3 sebagai berikut:
Mulai Selesai 30 Data Latih 6 Data Uji Ekstrasi RGB, Biner, HSV, ANFIS ANFIS Klasifikasi Jenis Ikan Koi
Berikut  ini  adalah  Data  Latih  Ikan  Koi Showa  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 sebagai berikut:
Gambar 4. Data Latih Showa
Berikut  ini  adalah  Data  Uji  Ikan  Koi Kohaku  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  5 sebagai berikut:
Gambar 5. Data Uji Kohaku Berikut  ini  adalah  Data  Uji  Ikan  Koi Sanke  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 sebagai berikut:
Gambar 6. Data Uji Sanke
Berikut  ini  adalah  Data  Uji  Ikan  Koi Showa  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 sebagai berikut:
Gambar 7. Data Uji Showa Berikut  ini  adalah  perancangan  sistem penelitian  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  8 sebagai berikut :
Gambar 8. Perancangan Sistem Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  30  Citra  Data  Latih dimasukkan  kedalam  pelatihan ANFIS dan mendapat hasil perhitungan ANFIS yang dapat dilihat pada Gambar 9 sebagai berikut :
Setelah  pelatihan ANFIS Data  Latih selesai dihitung nilai Akurasi dan menghasilkan  keluaran  bernilai  100%  yang dapat dilihat pada Gambar 10 sebagai berikut :
Gambar 10. Hasil Akurasi Data Latih Masukkan  semua  Data  uji  dengan melakukan  pelatihan ANFIS Data  Latih  dan menghasilkan keluaran akurasi bernilai 100% yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  11  sebagai berikut :
Gambar 11. Hasil Akurasi Data Uji Untuk memastikan nilai akurasi dari Data Uji maka dilakukan pelatihan Data Uji secara menyeluruh untuk melihat hasil dari klasifikasi masing – masing Data Uji. Berikut ini adalah hasil data uji 1 yang dapat dilihat pada Gambar 12 sebagai berikut :
Berikut  ini  adalah  hasil  data  uji  2  yang dapat dilihat pada Gambar 13 sebagai berikut :
Gambar 13. Hasil Data Uji 2 Berikut  ini  adalah  hasil  data  uji  3  yang dapat dilihat pada Gambar 14 sebagai berikut :
Gambar 14. Hasil Data Uji 3 Berikut  ini  adalah  hasil  data  uji  4  yang dapat dilihat pada Gambar 15 sebagai berikut :
Gambar 15. Hasil Data Uji 4 Berikut  ini  adalah  hasil  data  uji  5  yang dapat dilihat pada Gambar 16 sebagai berikut :
Gambar 16. Hasil Data Uji 5 Berikut  ini  adalah  hasil  data  uji  6  yang dapat dilihat pada Gambar 17 sebagai berikut :
Gambar 17. Hasil Data Uji 6 Hasil pelatihan semua Data Uji  memiliki keluaran klasifikasi yang bernilai benar.

## 4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa Data Latih dan Data  Uji  memiliki  keluaran  nilai  Akurasi bernilai 100%.

## 4.2. Saran
Dalam  penelitian  ini  ada  saran  yang diharapkan  dapat  dilakukan  oleh  peneliti selanjutnya yang dapat dilihat sebagai berikut:
a. Data  Latih  dan  Data  Uji  yang  digunakan sebaiknya lebih banyak agar mendapatkan hasil yang maksimal.
b. Dapat digabungkan dengan algoritma lain agar dapat lebih berkembang.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Atqiya,  F. et  al. (2019)  ‘Segmentasi  Citra
Digital  Objek  Hasil  Pengamatan  In  Situ Localization  Gen  gfp  pada  Tanaman Transforman’, Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 1(2), pp. 53–60. Fariza,  A.,  Helen,  A.  and  Rasyid,  A.  (2007) ‘PERFORMANSI NEURO FUZZY UNTUK  PERAMALAN  DATA  TIME SERIES’, Seminar  Nasional  Aplikasi
Teknologi Informasi , pp. 77–82.
Fauzi,  J.F.,  Tolle,  H.  and  Dewi,  R.K.  (2018) ‘Implementasi  Metode  RGB  To  HSV pada  Aplikasi  Pengenalan  Mata  Uang Kertas  Berbasis  Android  untuk  Tuna Netra’, Jurnal  Pendidikan  Multimedia ,
2(6), pp. 2319–2325.
Rabbani, H.A., Rahman, M.A. and Rahayudi,
B.  (2021)  ‘Perbandingan  Ruang  Warna RGB  dan  HSV  dalam  Klasifikasi Kematangan Biji Kopi’, Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan
Ilmu  Komputer ,  5(6),  pp.  2243–2248.
Available at: http://j-ptiik.ub.ac.id.
Raharjo,  R.A.,  Prabowo,  S.  and  Satwiko,
A.G.P.  (2019)  ‘Klasiﬁkasi  Jenis  Buah
Menggunakan  Adaptive  Neuro-Fuzzy
Inference  System  (ANFIS)  dan  Image Processing’, e-Proceeding of Engineering , 6(2), pp. 9053–9055.
Sinaga,  C.B. et  al. (2019)  ‘Peramalan  Curah Hujan  Dengan  Pendekatan  Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System’, Sains,
Aplikasi, Komputasi  dan  Teknologi
Informasi , 1(2), pp. 1–7.