## IDENTIFIKASI JENIS IKAN MENGGUNAKAN MODEL HYBRID DEEP LEARNING DAN ALGORITMA KLASIFIKASI

## Anifuddin Azis
Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika, Fakultas MIPA, Universitas Gadjah Mada Sekip Utara, Bulaksumur, Yogyakarta
E-mail : anifudin@ugm.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  dengan  keanekaragaman  hayati  terbesar  kedua  di  dunia  setelah  Brazil.  Indonesia  memiliki sekitar  25.000  spesies  tumbuhan  dan  400.000  jenis  hewan  dan  ikan.  Diperkirakan  8.500  spesies  ikan  hidup  di  perairan Indonesia  atau  merupakan  45%  dari  jumlah  spesies  yang  ada  di  dunia,  dengan  sekitar  7.000an  adalah  spesies  ikan  laut. Untuk menentukan berapa jumlah spesies tersebut dibutuhkan suatu keahlian di bidang taksonomi. Dalam pelaksanaannya mengidentifikasi suatu jenis ikan bukanlah hal yang mudah karena memerlukan suatu metode dan peralatan tertentu, juga pustaka  mengenai  taksonomi.  Pemrosesan  video  atau  citra  pada  data  ekosistem  perairan  yang  dilakukan  secara  otomatis mulai  dikembangkan.  Dalam  pengembangannya,  proses  deteksi  dan  identifikasi  spesies  ikan  menjadi  suatu  tantangan dibandingkan dengan deteksi dan identifikasi pada objek yang lain. Metode deep learning yang berhasil dalam melakukan klasifikasi objek pada citra mampu untuk  menganalisis data secara langsung tanpa adanya ekstraksi fitur pada data secara khusus.  Sistem  tersebut  memiliki  parameter  atau  bobot  yang  berfungsi  sebagai  ekstraksi  fitur  maupun  sebagai pengklasifikasi.  Data  yang  diproses  menghasilkan output yang  diharapkan  semirip  mungkin  dengan  data output yang sesungguhnya. CNN merupakan arsitektur deep learning yang mampu mereduksi dimensi pada data tanpa menghilangkan ciri  atau  fitur  pada  data  tersebut.  Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  model hybrid CNN  ( Convolutional  Neural Networks) untuk  mengekstraksi  fitur  dan  beberapa  algoritma  klasifikasi  untuk  mengidentifikasi  spesies  ikan.  Algoritma klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah : Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest, Backpropagation .
Kata Kunci: Identifikasi Ikan, Deep Learning, CNN, Algoritma Klasifikasi, Model Hybrid

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  dengan  keanekaragaman hayati  terbesar  kedua  di  dunia  setelah  Brazil.  Indonesia memiliki sekitar 25.000 spesies tumbuhan dan 400.000 jenis hewan  dan  ikan.  Diperkirakan  8.500  spesies  ikan  hidup  di perairan Indonesia atau merupakan 45% dari jumlah spesies yang  ada  di  dunia,  dengan  sekitar  7.000an  adalah  spesies ikan  laut.  (Keputusan  Kepala  Badan  Karantina  Ikan Pengendalian  Mutu  dan  Keamanan  Hasil  Perikanan  No 67/Kep-BKIPM/2015).
Untuk  menentukan  berapa  jumlah  spesies  tersebut dibutuhkan  suatu  keahlian  di  bidang  taksonomi.  Salah  satu bagian  penting  dari  taksonomi  adalah  teknik  identifikasi. Dalam  pelaksanaannya  mengidentifikasi  suatu  jenis  ikan bukanlah hal yang mudah karena memerlukan suatu metode dan  peralatan  tertentu,  juga  pustaka  mengenai  taksonomi (Haryono, 2017).
Pemrosesan video atau citra pada data ekosistem perairan yang dilakukan secara otomatis mulai dikembangkan. Dalam pengembangannya,  proses  deteksi  dan  identifikasi  spesies ikan  menjadi  suatu  tantangan  dibandingkan  dengan  deteksi dan  identifikasi  pada  objek  yang  lain  (Zheng  dkk.,  2018). Citra dengan objek ikan menjadi sulit untuk dideteksi karena pada  umumnya  kontras  cahaya  atau  kualitas  citra  yang
kurang  baik  pada  kondisi  perairan  tertentu,  objek  ikan yang  hanya  mencakup  sebagian  kecil  dari  keseluruhan luas citra, serta keberadaan objek lain yang secara alami menyatu  dengan  objek  ikan  (Socher  dkk.,  2012). Sehingga  berkembang  metode  pengolahan  data  sebelum dilakukannya deteksi dan identifikasi  spesies ikan untuk mengambil  ciri  atau  fitur  dari  objek  ikan  pada  citra tersebut  seperti  tekstur,  bentuk,  dan  warna.  Proses tersebut  bergantung  pada  metode  bagaimana  melakukan ekstraksi  fitur  sehingga  perlu  wawasan  yang  dalam terhadap  setiap  kemungkinan  citra  pada  data  yang  telah diambil.
Pengenalan  ikan  secara  otomatis  dapat  dibagi  ke dalam  dua  komponen:  (1)  deteksi  ikan  otomatis  pada rangkaian  video  dan  (2)  klasifikasi  ikan  otomatis  pada suatu frame video. (Salman dkk , 2016). Penggunaan  metode deep  learning sudah  banyak dilakukan untuk mengidentifikasi / klasifikasi jenis ikan. Villon dkk (2018) menggunakan CNN untuk mengidentifikasi  20  spesies  ikan  dengan  tingkat  akurasi 94%.  Cui, dkk (2020)  juga  menggunakan I untuk mendeteksi  ikan  menggunakan  CNN  ( Convolution Neural  Networks )  dengan  beberapa  metode  optimasi pada CNN. Sedangkan, Tamou, dkk (2018)
202 menggunakan  CNN  untuk  klasifikasi  ikan  dengan membandingkan  beberapa  fungsi  aktivasi,  yaitu:  ReLU, tanh,  dan  SoftMax.  Dan  hasilnya  fungsi  aktivasi  ReLu menghasilkan tingkat akurasi paling baik.
Sementara  menggabungkan  teknik  pengolahan  citra  dan CNN pada dataset The Fish  Recognition Ground-Truth dari Fish4Knowledge  (27142  citra,  21  kelas)  dengan  tingkat akurasi 96,26 % (Rathi, dkk , 2017).
CNN  dan  algoritma  klasifikasi  KNN  pada  dataset  The Fish  Recognition  Ground-Truth  dari  Fish4Knowledge (27370  citra,  23  kelas)  dengan  hasil  akurasi  98,79%  (Deep dan Dash, 2019).
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  penelitian yang  menggunakan  CNN  dan  algoritma  klasifikasi  KNN, yaitu  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi yang  lain  : Logistic  Regression  (LR),  Support  Vector Machine (SVM), Decision Tree, K-Nearest Neighbor (KNN), Random  Forest,  Backpropagation .  Penggunaan  beberapa algoritma  klasifikasi  ini  untuk  mengetahui  algoritma klasifikasi  yang  memiliki  akurasi  yang  paling  baik  dalam mengidentifikasi jenis ikan (Deep dan Dash, 2019).

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Bagaimana  model  arsitektur  CNN  yang  terbaik  dalam mengekstraksi fitur citra ikan.
2. Algoritma klasifikasi yang memiliki akurasi terbaik.

## 3. BAHAN DAN METODE
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data citra yang bersumber dari :
http://groups.inf.ed.ac.uk/f4k/GROUNDTRUTH/ RECOG/ Nama  spesies  ikan  yang  digunakan  pada eksperimen ini seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Nama Spesies Ikan Kelas Nama spesies 0 Plectroglyphidodon dickii 1 Chaetodon lunulatus 2 Chaetodon trifascialis 3 Myripristis kuntee 4 Acanthurus nigrofuscus 5 Hemigymnus fasciatus 6 Neoniphon sammara 7 Abudefduf vaigiensis 8 Canthigaster valentini 9 Pomacentrus moluccensis 10 Zebrasoma scopas 11 Hemigymnus melapterus
12 Lutjanus fulvus 13 Scolopsis bilineata 14 Scaridae 15 Pempheris vanicolensis 16 Zanclus cornutus 17 Neoglyphidodon nigroris 18 Balistapus undulatus 19

## Siganus fuscescens
Dataset yang telah diperoleh dibagi menjadi data latih ( data  train )  dan  data  uji  ( data  test ).  Banyak  data  latih adalah : 6.108 dan banyak data uji: 1.518.
Seluruh  citra  diubah  ukurannya  terlebih  dahulu  sebelum proses pelatihan menjadi 96x96 piksel. Alasan dipilihnya ukuran  tersebut  adalah  karena  rata-rata  dimensi  panjang dan lebar dari seluruh citra adalah 96 pikse l

## 3.1 Convolutional Layer
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan arsitektur deep learning yang mampu mereduksi dimensi pada  data  tanpa  menghilangkan  ciri  atau  fitur  pada  data tersebut.  Beberapa  jenis  layer  yang  digunakan  pada arsitektur  tersebut  adalah convolutional layer , pooling layer ,  dan fully connected layer . Convolutional  layer melakukan  operasi  berupa convolution pada  data  untuk mengekstraksi  fitur  atau  ciri.  Pada  klasifikasi  sebuah citra,  data  merupakan  sebuah  matriks  yang  memiliki  3 dimensi,  di  mana  dimensi  ketiga  disebut  sebagai depth . Untuk  melakukan  ekstraksi  pada  satu  fitur,  digunakan sebuah filter yang  merupakan  matriks 3 dimensi dengan depth yang  sama  namun  memiliki  ukuran  yang  lebih kecil  dibandingkan  dengan  data  yang  diekstraksi  pada dimensi  yang  lain.  Nilai  yang  terdapat  pada filter merupakan parameter yang dapat dilatih (Dertat, 2017).
Proses convolution pada  matriks M dengan  ukuran (W M ,  h M ,  d)  menggunakan filter dengan K dengan ukuran  (W K ,  h K ,  d)  dilakukan  dengan  mengoperasikan setiap  sampling  submatriks V i,j yang  berukuran  sama dengan K pada M dengan K menggunakan  dot product pada (1).
        WK a hK b d c c b j a i c b a j i j i M K K V x 0 0 0 , , , , , , . (1)
Setiap nilai merupakan bilangan real  yang  memiliki rentang  nilai sehingga  dilakukan  proses  aktivasi menggunakan fungsi aktivasi ReLU pada (2).
) , 0 max( ) ( x x f  (2)
Kemudian  setiap  nilai X i,j digabungkan  untuk membentuk  matriks  baru  yang  disebut  sebagai feature map dengan  ukuran  (W M -W K +1,  h M -h K +1).  Pada umumnya  banyaknya filter yang  digunakan  ada  lebih dari  satu  sesuai  dengan  banyak  fitur  yang  ingin
diekstraksi.  Setiap feature  map yang  dihasilkan  pada  setiap filter ditumpuk  atau  digabungkan  sehingga  membentuk matriks 3 dimensi  yang baru. Apabila terdapat  sebanyak d’ filter ,  maka feature  map berukuran  (W M -W K +1,  h M -h K +1, d’).

## 3.2 Pooling Layer
Pooling  layer melakukan  operasi  berupa pooling pada data  untuk  mereduksi  dimensi  serta  mengurangi  banyaknya parameter yang digunakan. Proses pooling pada feature map M yang  merupakan  matriks  3  dimensi  berukuran
menggunakan ukuran pooling sebesar
dilakukan  dengan  membagi  matriks  pada  setiap fitur  menjadi
P M P M h h x W W
sub  matriks  dengan  masing- masing  submatriks  berukuran  sama  dengan  ukuran pooling pada (3).
) ( , , ) 1 ( ) 1 ( , , k b a hp j b jhp i a iwp k j i M pool x WP        (3)
Di  mana  fungsi
yang  digunakan  pada  umumnya adalah  fungsi  maksimum  ( maximum  pooling )  dan  fungsi rata-rata  ( average  pooling ).  Kemudian  untuk
setiap  nilai digabungkan  sehingga  akan  diperoleh
matriks feature map yang baru berukuran
.
Proses pooling menggunakan max  pooling digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Pooling Menggunakan Max Pooling (Dertat, 2017)
3.3 Fully Connected Layer merupakan layer yang  digunakan  untuk  klasifikasi setelah proses ekstraksi fitur. Feature map yang  memiliki 3 dimensi  berukuran
diubah  ke  1  dimensi  menjadi
sebuah vector dengan panjang
untuk digunakan sebagai input pada  model  jaringan  syaraf  untuk  proses klasifikasi.

## 3.4 Evaluasi
Untuk mengetahui arsitektur CNN dan model klasifikasi yang  terbaik,  diperlukan  suatu  ukuran  evaluasi  sebagai pembanding.
1. Arsitektur CNN
Arsitektur  CNN  yang  dipilih  adalah  arsitektur  yang paling  stabil  konvergensi  nilai loss -nya  dan  yang memberikan  akurasi  validasi  tertinggi.  Konvergensi nilai loss dikatakan  stabil  jika  untuk  sejumlah  epoch terakhir,  tren  nilai loss- nya  tidak  menaik.  Bisa  saja nilai loss tersebut  fluktuatif/naik-turun.  Jika  hal  ini terjadi pada lebih dari satu arsitektur, arsitektur yang dipilih adalah yang lebih rendah naik-turunnya.
2. Model Klasifikasi Untuk  menentukan  model  klasifikasi  mana  yang memberikan  hasil  terbaik,  model  tersebut  diukur dengan  menggunakan  ukuran  evaluasi  yang  diukur pada  data  uji.  Salah  satu  ukuran  evaluasi  yang  dapat digunakan yaitu akurasi, yang dihitung dengan (4).
(4)
Namun,  data  yang  dimiliki  bersifat imbalance atau tidak  seimbang  pada  distribusi  kelasnya.  Ketidak setimbangan  ini  dapat  menyebabkan  nilai  akurasi  yang tinggi  karena  dengan  memprediksi  suatu  data  sebagai kelas  yang  dominan,  akan  meningkatkan  nilai  akurasi dengan  mudah,  sehingga  tidak  merepresentasikan kemampuan  model  untuk  melakukan  klasifikasi  untuk seluruh kelas. Untuk itu diperlukan ukuran evaluasi yang sesuai  untuk  data  yang  bersifat imbalance ,  antara  lain precision , recall , dan F1.
A. Precision Ukuran ini dihitung untuk setiap kelas. Precision dari model M untuk  kelas c menggambarkan dari seluruh data  dengan  kelas c, berapa  banyak yang  berhasil diprediksi  oleh  model M.  Precision dari  model M untuk kelas c dihitung dengan (5).
FP TP TP precision   (5)
Dengan : a.  TP  menyatakan  banyak  data  kelas c yang  diprediksi sebagai kelas c oleh model M.
b.  FP  menyatakan  banyak  data  kelas c yang  diprediksi sebagai bukan kelas c oleh model M.
c . Nilai precision berkisar  dari  0  sampai  1.  Semakin tinggi  nilai precision dari  suatu  model,  semakin  baik model tersebut.

## B. Recall
Ukuran  ini  juga  dihitung  untuk  setiap  kelas. Recall dari  model M untuk  kelas c menggambarkan  dari seluruh  data  yang  diprediksi  sebagai  kelas c oleh model M , berapa banyak yang benar-benar merupakan kelas c . Recall dari model M untuk kelas
c dihitung dengan (6).
204
FN TP TP recall  
(6)
dengan  FN  menyatakan  banyak  data  yang  bukan  kelas c , yang  diprediksi  sebagai  kelas c oleh  model  M.  Nilai recall berkisar  dari  0  sampai  1.  Semakin  tinggi  nilai recall dari suatu model, semakin baik model tersebut. C. F1
Ukuran  ini  juga  dihitung  untuk  setiap  kelas.  Ukuran  ini menghitung  nilai  rata-rata  harmonik  dari precision dan recall .  Nilai  F1  dari  model M untuk  kelas c dihitung dengan (7)
c c c c c recall precision Xrecall precision
F   1 (7)
Nilai  F1  berkisar  dari  0  sampai  1.  Semakin  tinggi  nilai F1  dari  suatu  model,  semakin  baik  model  tersebut.  Ukuran F1 dapat dianggap seperti “akurasi” yang lebih representatif untuk data bersifat imbalanced .
3.5 Algoritma Klasifikasi Terdapat enam algoritma berbeda yang akan dibandingkan pada penelitian ini, yaitu :
1. Regresi Logistik (LR)
LR  bekerja mirip  dengan  regresi  linear yang menghasilkan  sejumlah  bobot  sebanyak  fitur  yang  ada pada  data.  Pencarian  bobot  ini  dilakukan  secara  iteratif. Pada  eksperimen  ini  dibatasi  banyak  iterasi  yang digunakan, yaitu 1.000 iterasi.
2. Support Vector Machine (SVM)
SVM  bekerja  dengan  cara  memetakan  fitur  yang  ada pada  data  ke  dimensi  lain,  kemudian  mencari pembatas/ hyperplane sehingga  setiap  kelas  terbedakan dengan  baik.  Ukuran  baik  atau  tidaknya  pembedaan tersebut  diukur  dengan hyperplane yang  memberikan margin  yang  optimal.  Proses  pencarian hyperplane ini dilakukan  dengan  metode  optimasi  secara  iteratif. Namun banyak iterasi untuk SVM tidak dibatasi.
3. K-Nearest Neighbors (KNN)
KNN  bekerja  dengan  cara  mencari K data  terdekat  dari suatu  data.  Kelas  dari  suatu  data  adalah  kelas  yang terbanyak dari K data terdekat dengannya. Jarak dari dua data  dihitung  dengan euclidean  distance .  Setiap K data terdekat  tersebut  juga  dapat  diberi  bobot  sesuai  dengan inversi  dari  jaraknya,  sehingga  data  yang  lebih  dekat lebih  mempengaruhi  untuk  penentuan  kelas  dari  data tersebut.
4. Decision Tree (DT)
DT bekerja dengan mencari aturan yang dapat diperoleh dari  data.  Hasil  dari  algoritma  DT  berupa  pohon  aturan yang  akan  menentukan  kelas  dari  suatu  sampel  data. Penentuan  pohon  aturan  ini  diperoleh  dengan  mengolah entropy yang ada pada data.
5. Random Forest (RF)
RF  bekerja  dengan  teknik ensemble , yaitu  dengan menggabungkan beberapa decision tree . 6. Fully Connected Network (NN)
Arsitektur  NN  yang  digunakan  adalah  arsitektur  NN yang  diperoleh  saat  pencarian  arsitektur  CNN  untuk ekstraksi  ciri  sebelumnya,  yaitu  menggunakan algoritma Backpropagation .

## 3.6 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan adalah : 1. Pemilihan arsitektur dilakukan dengan
membandingkan  sejumlah  model  berbeda.  Antara model  satu  dan  lainnya  yang  membedakan  bisa  dari parameter  arsitektur  atau  parameter  pelatihan  yang digunakan.  Parameter  pelatihan  yang  dimaksud antara  lain  adalah  metode  optimasi  yang  digunakan (Adam  atau Stochastic  Gradient  Descent  -- SGD), learning  rate dan momentum ,  dan batch  size. Implementasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka TensorFlow .
2. Setelah  diperoleh  arsitektur  CNN  terbaik,  selanjutnya dilakukan penentuan model klasifikasi yang memberikan  ukuran  evaluasi  terbaik.  Arsitektur  CNN mengubah  citra  menjadi  vektor  ciri  satu  dimensi  yang kemudian  akan  diklasifikasi  oleh  model  klasifikasi. Implementasi  dilakukan  dengan  bahasa  pemrograman Python dan pustaka Scikit Learn.

## 4. PEMBAHASAN
Langkah  pertama  pada  penelitian  ini  adalah menentukan  arsitektur  dan  parameter  pelatihan  yang terbaik  pada  CNN  dalam  mengekstraksi  fitur.  Dari  hasil pengujian, diperoleh arsitektur CNN yang terbaik adalah terdiri dari 4 blok, yaitu :
1. Blok 1 terdiri dari Convolutional layer 8 filter ukuran 7x7, pooling layer,  menggunakan batch normalization dan fungsi ReLU.
2. Blok  2  dan  blok  3  terdiri dari Convolutional layer  16 filter  ukuran  5x5, pooling layer,  menggunakan batch normalization dan fungsi ReLU.
3. Blok 4 terdiri dari Convolutional layer 32 filter ukuran 3x3, pooling layer ,  menggunakan  batch normalization dan fungsi ReLU.
Dan  parameter  pelatihan  terbaiknya  adalah  :  metode optimasi : Adam, leraning rate : 0,001, momentum beta 1  :  0,9,  momentum  beta  2  :  0,999, batch size :  64,  dan epoch : 40.
Dengan  arsitektur  dan  parameter  pelatihan  ini,  CNN mencapai  akurasi  data  latih  sebesar  100%  dan  akurasi validasi  sebesar  94,2%.  Dan  dengan  arsitektur  ini,  citra berukuran  96x96  piksel  diekstraksi  cirinya  menjadi vektor satu dimensi dengan ukuran 288.
Setelah  didapatkan  ekstraksi  ciri,  kemudian  diujikan menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi,  yaitu  : Logistic  Regression  (LR),  Support  Vector  Machine (SVM), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest, Backpropagation.
Dari  pengujian  tingkat  akurasi,  diperoleh  hasil  tingkat akurasi  tertinggi  menggunakan  algoritma  Backpropagation dan  cukup  berimbang  dengan  LR,  SVM,  dan  KNN  dan terendah Decision Tree , seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Tingkat Akurasi Pada Data Uji Nama Algoritma akurasi (%) LR 93,35 SVM 93,48 DT 74,77 Backpropagation 94,2 KNN 92,09 RF 89,86 Dari  pengujian precision ,  diperoleh  hasil  tingkat  presisi tertinggi menggunakan SVM dan
berimbang Backpropagationdan terendah Decision Tree,  seperti  pada Tabel 3.
Tabel 3. Tingkat Precision Pada Data Uji Nama Algoritma presisi (%) LR 83,03 SVM 90,81 DT 39,88 Backpropagation 88,31 KNN 83,04 RF 77,41
Dari  pengujian  tingkat recall ,  diperoleh  hasil  tingkat recall tertinggi  menggunakan  algoritma Backpropagation dan  cukup  berimbang  dengan  LR,  SVM,  dan  KNN  dan terendah Decision Tree , seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Tingkat Recall Pada Data Uji Nama Algoritma recall (%) LR 93,35 SVM 93,48 DT 74,77 Backpropagation 94,2 KNN 92,09 RF 89,86
Dan  dari  pengujian  F1,  diperoleh  hasil  tingkat  presisi tertinggi  algoritma Backpropagation dan  cukup  berimbang dengan  LR,  SVM,  dan  KNN  dan  terendah Decision Tree, seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Tingkat Akurasi Pada Data Uji Nama Algoritma F1 (%) LR 76,98 SVM 76,79 DT 39,22 Backpropagation 77,84 KNN 76,04 RF 62,5

## 5. KESIMPULAN
Dari  pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini dapat  disimpulkan  bahwa  arsitektur  CNN  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  terdiri  dari  4  blok, diantaranya  Blok  1  terdiri  dari  Convolutional  layer  8 filter  ukuran  7x7,  pooling  layer,  menggunakan  batch normalization dan fungsi ReLU, blok 2 dan blok 3 terdiri dari  Convolutional  layer  16  filter  ukuran  5x5,  pooling layer,  menggunakan  batch  normalization  dan  fungsi ReLU,  dan  blok  4  terdiri  dari  Convolutional  layer  32 filter  ukuran  3x3,  pooling  layer,  menggunakan  batch normalization dan fungsi ReLU.
1. Dan  parameter  pelatihan  terbaiknya  adalah  :  metode optimasi : Adam, leraning rate : 0,001, momentum beta 1 :  0,9,  momentum  beta  2  :  0,999,  batch  size  :  64,  dan epoch : 40.
Berdasarkan  pengujian  pada  beberapa  algoritma klasifikasi, dapat disimpulkan algoritma yang mendapatkan hasil yang baik pada penelitian ini adalah : Backpropagation, SVM, Logistic Regresion, dan KNN
6. SARAN
Untuk penelitian berikutnya akan digunakan algoritma  klasifikasi  yang  lain,  juga  algoritma deep learning lain  seperti  RNN.  Untuk  implementasi  bisa digunakan  menggunakan  data  citra  ikan  yang  diambil langsung dari perairan Indonesia.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Cui,  S.,  Zhou,  Y.,  Wang,  Y.,  &  Zhai,  L.  2020  Article 373810
Deep, B. V. and Dash, R. 2019. Underwater Fish Species Recognition  Using  Deep  Learning  Techniques. 2019  6th  International  Conference  on  Signal Processing and Integrated Networks (SPIN) , Noida,
India, pp. 665-669, doi: 10.1109/SPIN.2019.8711657. Dertat,  A.  2017.  Applied  Deep  Learning  -  Part  4: Convolutional Neural Networks.
https://towardsdatascience.com/applied-deep- learning-part-4-convolutional-neural-networks- 584bc134c1e2.
Haryono,  H.  2017.  Fauna  Ikan  Air  Tawar  Di  Perairan Kawasan  Gunung  Sawal,  Jawa  Barat,  Indonesia. Berita Biologi, 16(2), 147-156.
Keputusan  Kepala  Badan  Karantina  Ikan  Pengendalian Mutu  dan  Keamanan  Hasil  Perikanan  No  67/Kep- BKIPM. 2015
Rathi,  D.,  Jain,  S.,  Indu,  S.  2017.  Underwater  Fish Species  Classification  using  Convolutional  Neural Network  and  Deep  Learning.  Ninth  International Conference on Advances in Pattern Recognition Salman,  A., Jalal,  A.,  Shafait, F., Mian,  A., Shortis, M., Seager,  J.,  Harvey,E.  2016,. Limnology  and Oceanography: Methods, 14 570-585 Socher, R., Huval, B., Bath,  B. P., Manning, C. D., and Ng  A.  Y.  2012.  Convolutional-recursive deep
206 learning for 3d object classification. NIPS , vol. 3, no. 7, p. 8. Tamou, A. B., Benzinou, A., Nasreddine, K. and Ballihi, L. 2018.  Transfer  Learning  with  deep  Convolutional Neural Network for Underwater Live Fish Recognition. 2018  IEEE  International  Conference  on  Image Processing,  Applications  and  Systems  (IPAS) ,  Sophia Antipolis,
France, pp.
204-209,
doi: 10.1109/IPAS.2018.8708871. Villon, S., Mouillot, D., Chaumont, M., Darling, E. 2018. A Deep  learning  method  for  accurate  and  fast identification  of  coral  fishes  in  underwater  images,
Ecological Informatics, Elsevier , pp238-244)
Zheng,  Z.,  Guo,  C.,  Zheng,  X.,  Yu,  Z.,  Wang,  W.,  Zheng, H., Fu, M., and Zheng, B. 2018. Fish Recognition from a  Vessel  Camera  Using  Deep  Convolutional  Neural Network  and  Data  Augmentation. 2018  OCEANS  - MTS/IEEE Kobe Techno-Oceans (OTO) , Kobe, pp. 1-5, doi: 10.1109/OCEANSKOBE.2018.8559314.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih saya ucapkan kepada Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika Fakultas MIPA UGM atas bantuan dana pada penelitian ini.