Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 08, No. 01, hal. 1- 7, Mei 2019

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Muhammad Sarimin 1 , Martaleli Bettiza 2 , Nurul Hayaty 3 , Sapta Nugraha 4 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji 4 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji 1,2,3,4 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: saptanugraha@umrah.ac.id
Abstract — Tanjungpinang is one of the fish producing cities. fish with a good level of freshness are needed to produce quality fish products. In this case, a system is needed that can recognize fresh and  non-fresh  fish.  In  this  study  using  the  HSV  and  GLCM  methods  as  a  feature  then  image recognition is carried out using the Radial Basis Function (RBF). In the RBF recognition method it is necessary to have a central point that becomes the data center. Data center retrieval uses the K- Means  method,  where  this  method  greatly  determines  the  success  of  the  RBF's  introduction.  By determining the best number of data centers in the best data center, it is at number 7 with MAD of 0.98. At the time of image acquisition did not pay attention to lighting so as to produce training data with  low  quality.  How  in  the  introduction  process  using  this  RBF  gets  a  low  level  of  accuracy, which is equal to 50%.
Keywords — HSV, GLCM, K-Means, RBF .
I ntisari — Tanjungpinang  menjadi  salah  satu  kota  pengolah  ikan  seperti  yang  ditemukan  di sekeliling  kota  tanjungpinang.  Untuk  hasil  olahan  ikan  yang  baik  membutuhkan  bahan  dari  ikan yang baik, atau ikan yang terjaga tingkat kesegarannya. Dalam hal ini diperlukan sistem yang bisa mengenali ikan yang segar dan yang tidak segar. Pada penelitian ini menggunakan metode HSV dan GLCM  sebagai  ciri  dari  suatu  citra  ikan  kemudian  dilakukan  pengenalan  dengan  salah  satu  JST yaitu Radial  Basis  Function (RBF).  Dalam  metode  pengenalan  RBF  perlu  adanya  center  yang menjadi pusat data. Pengambilan data center ini menggunakan metode K-Means di mana metode ini sangat menentukan keberhasilan dari pengenalan yang dilakukan RBF. Dengan menentukan jumlah data center terbaik di dapat niali terbaik sebagai pusat data yaitu pada angka 7 dengan MAD sebesar 0,98. Pada pengambilan citra yang tidak memperhatikan pencahayaan nya menghasilkan data latih yang  tidak  bagus  untuk  data  latih.  Sehingga  pada  proses  pengenalan  mengunakan  RBF  ini mendapatkan tingkat akurasi yang rendah, yaitu sebesar 50%.
Kata kunci — HSV, GLCM, K-Means, RBF .

## I. P ENDAHULUAN
Tanjungpinang merupakan
ibukota Kepulauan  Riau,  Indonesia.  Adapun  luas wilayah  Tanjungpinang  adalah  sebesar  258.82 KM2 (BPS Kota Tanjungpinang, 2018).
Sebagaimana  yang  kita  ketahui,  Tanjungpinang dikelilingi oleh hamparan pulau yang tidak lepas kaitanya  dengan  laut  dan  tentunya  olahan  hasil laut.  Tanjungpinang  menjadi  salah  satu  kota pengolah  hasil  ikan  seperti  yang  banyak

## Implementasi HSV dan GLCM untuk Deteksi Kesegaran
Ikan Bawal menggunakan Radial Basis Function

## Berbasis Android
M. Sarimin, N. Hayaty, M. Bettiza, dan S. Nugraha, Implementasi HSV dan GLCM untuk Deteksi Kesegaran Ikan Bawal Menggunakan Radial Basis Function Berbasis Android
ditemukan  di  sekitaran  kota  Tanjungpinang. Untuk  menghasilkan  produk  olahan  ikan  yang terbaik, tentunya juga dibutuhkan ikan yang baik untuk di konsumsi, yaitu ikan yang masih terjaga tingkat  kesegarannya.  Salah  satu  ciri  yang menandakan  bahwa  ikan  tersebut  tergolong dalam tingkat kesegaran yang tinggi atau rendah adalah  dengan  memperhatikan  warna  mata  dan tekstur  yang  jernih.  Kedua  hal  tersebut merupakan  bagian  penting  dalam  mengukur tingkat kesegaran ikan.
Dalam  pengolahan  citra  terdapat  beberapa metode  yang  dapat  mengenali  warna,  salah satunya  HSV  yang  merupakan  turunan  dari model  warna  RGB.  HSV  merupakan  singkatan dari Hue, Saturation, dan Value. Hue merepresentasikan  warna  yang  sebenarnya, Saturation menyatakan tingkat kemurnian warna dan Value yang  dinyatakan  sebagai  perubahan warna  putih  menuju  abu-abu  yang  terakhir mencapai  ke  warna  hitam  atau  yang  di  kenal sebagai aras keabuan atau grayscale .
Sedangkan  penanganan  tekstur,  terdapat beberapa  metode  salah  satunya  adalah  GLCM. GLCM  merupakan  singkatan  dari Gray  Level Matrix  Co-Occurance adalah  suatu  metode statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis tekstur. Matrix co-occurance dibentuk dari suatu citra dengan melihat pixel-pixel yang berpasangan  yang  memiliki  intensitas  tertentu sehingga  dengan  menggunakan  GLCM,  tekstur dengan  tingkat  kesegaran  yang  tinggi  ataupun rendah dapat dikenali.
Selain  ekstraksi  warna  dan  tekstur, digunakan  pengenalan  dengan  salah  satunya Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yaitu  metode Radial  Basis  Function (RBF)  dimana  [1]  RBF memberikan hasil yang rinci mengenai informasi informasi pada sebuah citra. Untuk menggunakan  metode  RBF  perlu  adanya  data center agar mendapatkn hasil yang lebih baik.
Penentuan ini di lakukan dengan menggunakan metode K-Means agar memberikan  nilai  data center yang  terbaik  bagi data  latih.  Akhir  dari  penelitian  ini  akan menghasilkan  sebuah  aplikasi  berbasis  android yang bisa mendeteksi kesegaran ikan.

## II. L ANDASAN TEORI

## A. Model Warna Hue Saturation Value (HSV)
Pada  dasarnya,  warna  warna  yang  kita lihat  merupakan  spektrum  cahaya  yang  di pantulkan oleh benda, kemudian di tangkap oleh indra  penglihatan  manusia  (mata),  lalu  di  kenali sebagai warna tertentu oleh otak manusia [2].
Gambar 1. Spektrum warna
HSV  merupakan  singkatan  dari Hue , Saturation dan Value . Hue merepresentasikan warna  yang  sebenarnya,  seperti  merah,  hijau, biru dan lain lainnya yang di tangkap oleh indra penglihatan  manusia    berdasarkan  Panjang gelombang  yang  di  hasilkan.  Nilai  dari Hue merupakan  sudut  putar  yang  bernilai s/d .
Gambar 2. Skema sudut warna Hue
Saturation menyatakan  tingkat  kemurnian suatu  warna  atau  banyaknya  cahaya  putih  yang tercampur dengan Hue . Nilai dari Saturation dan intensitas  bernilai  0  s/d  1  dinyatakan  sebagai ratio dimana 0 berarti gray dan 1 berarti murni.
Value merupakan atribut yang menyatakan banyaknya cahaya yang diterima oleh mata tanpa memerdulikan warna, dinyatakan sebagai perubahan  warna  putih  menuju  abu-abu  dan terakhir  mencapai  ke  warna  hitam  atau  yang dikenal  sebagai  aras  keabuan  atau grayscale . Nilai  dari Value dinyatakan  dengan  0  s/d  1,  0 untuk  hitam  dan  1  untuk  putih.  Konversi  RGB ke  HSV  menggunakan  persamaan  (1),  (2),  (3), dan (4).
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print) { { { [ ] [ ] {
H = H + 360

## B. Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM)
Menurut Kadir dan Susanto (2012) dalam [3]  mengatakan  bahwa Matrix Co-Occurance (matriks kookurensi) awalnya merupakan usulan dari Haralick pada tahun 1973. Merupakan suatu metode  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk analisis  tekstur.  Tekstur  adalah  sifat-sifat  atau karakteristik  yang  dimiliki  oleh  suatu  daerah  di dalam  citra  yang  cukup  besar  sehingga  secara alami  sifat-sifat  atau  karakteristik  tersebut  dapat berulang dalam daerah tersebut, dengan kata lain tekstur  dapat  diartikan  dengan  keteraturan  pola- pola  tertentu  dimana  susunan pixel-pixel dalam citra yang membentuk pola pola tersebut [4].
Berikut tahapan untuk menyelesaikan GLCM:
1. Citra Grayscale
Citra grayscale merupakan  citra  digital yang  hanya  memiliki  satu  nilai  pada  setiap pikselnya.  Setiap  piksel  dari  citra grayscale diwakili  oleh  satu byte ,  dengan  kata  lain  nilai bagian Red = Green = Blue .  Nilai  tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat intensitasnya. Warna yang dimiliki adalah warna dari hitam, keabu-abuan hingga putih.
Konversi  RGB  ke Grayscale bertujuan agar  menyerhanakan  proses  perhitungan  objek pada sebuah citra. Konversi tersebut memerlukan  nilai  R- layer ,  G- layer ,  dan  B- layer pada sebuah citra dan menjadi matriks yang akan digunakan  untuk  konversi  RGB  ke grayscale dimana  hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan menggunakan persamaan (5):

## 2. Matriks Kookurensi
Matriks  kookurensi  dibentuk  dari  suatu citra dengan melihat pixel-pixel yang berpasangan  yang  memiliki  intensitas  tertentu. Penggunaan  metode  ini  berdasar  pada  hipotesis bahwa  dalam  suatu  tekstur  akan  terjadi perulangan  konfigurasi  atau  pasangan  aras keabuan.  Dalam  matriks  kookurensi  terdapat beberapa  ciri  tekstur  yang  dapat  diperoleh  dari citra  yang  akan  digunakan  sebagai  pembeda antara citra satu dengan yang lainya [4].
Berikut  langkah-langkah  mendapatkan  fitur GLCM :
a. Konversi  matrik  intensitas ke  matrik kookurensi
Langkah ini dilakukan dengan menghitung pasangan  piksel  yang  memiliki  intensitas  yang sama  dan  dengan  orientasi  sudut  tertentu,  serta memasukkan nilai pasangan piksel ke dalam area matrik  GLCM,  sehingga  menghasilkan  matrik kookurensi.
b. Merubah  matrik  kookurensi  ke  matrik simetris
Langkah  selanjutnya  yaitu  menambahkan matriks  kookurensi  yang  telah  terbentuk  dengan matriks transposenya sehingga dihasilkan matriks simestris.
c. Normalisasi matrik GLCM
Langkah  selanjutnya  matriks  yang  telah simetris  harus  di  normalisasikan,  elemen- elemennya dinyatakan dengan probabilitas.
d. Mencari nilai rata-rata matrik GLCM keempat sudut
Langkah  selanjutnya  setelah  memperoleh matriks  kookurensi  dari  masing-masing  sudut maka akan dicari matriks kookurensi rata-rata.
Untuk  mendapatkan  fitur  GLCM,  hanya besaran yang diusulkan Harlick yang digunakan. Sebagai  contoh  (Newsam  dan  Kammath,  2005) dalam  [5]  hanya  menggunakan  lima  besaran untuk GLCM, di antaranya sebagai berikut: 1. ASM ( Angular Second Moment )
2. Kontras (Contrast)
3. IDM ( Inverse Difference Momentum )
4. Entropi ( Entropy )
5. Korelasi ( Correlation )
(5)
Jika H < 0 Jika V = 0
(1) (2)
(3)
(4)
M. Sarimin, N. Hayaty, M. Bettiza, dan S. Nugraha, Implementasi HSV dan GLCM untuk Deteksi Kesegaran Ikan Bawal Menggunakan Radial Basis Function Berbasis Android
C. Algoritma K-means
Menurut [6] Algoritma K-means
merupakan  suatu  metode  penganalisaan  data atau metode data mining yang melakukan proses pemodelan  tanpa  supervisi  ( unsupervised )  dan merupakan  salah  satu  metode  yang  melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi.
Metode K-Means berusaha mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam beberapa  kelompok,  dimana  data  dalam  satu kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama satu  sama  lainnya  dan  mempunyai  karakteristik yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  didalam kelompok  yang  lain.  Algoritma  dasar  pada  K- Means dapat di lihat sebagai berikut:
1. Normalisasi  data  dengan  menggunakan persamaan (6):
2. Tentukan  jumlah  kluster  (k),  tetapkan  pusat kluster sembarang
3. Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat  kluster menggunakan persamaan (7):
√∑
4. Kelompokkan  data  ke  dalam  kluster  yang dengan jarak yang paling pendek
5. Hitung pusat kluster yang baru menggunakan

## D. Radial Basis Function (RBF)
Jaringan Radial  Basis  Function (RBF) merupakan pemetaan fungsi tak linier multidimensional yang  tergantung  kepada  jarak antara  vektor input dan  vektor center.  Radial Basis  Function  (RBF) memiliki  topologi jaringan  yang  terdiri  atas  unit  lapisan  masukan (input ),  unit  lapisan  tersembunyi  ( hidden ),  dan unit lapisan keluaran ( output ).
Tahapan  dalam Radial  Basis  Function (RBF)  memiliki  dua  tahapan.  Yaitu  tahap clustering data  dan  pembaharuan  bobot.  Pada tahapan  pertama  data  di- clustering atau  di kelompokkan  berdasarkan  kedekatan  tertentu. Penentuan cluster dengan  sendirinya  akan menghasilkan pusat ( center ) dari kelompok data. Jumlah cluster nantinya  akan  menjadi  penentu hidden unit yang  dipakai.  Penentuan cluster terdapat  dua  cara,  yaitu  pertama  dengan  cara
penentuan pusat secara acak dari kelompok data. Cara ini terbilang cara yang mudah.
Penentuan cluster dengan cara kedua yaitu dengan  menggunakan  metode  K-means.  Cara kedua  merupakan  cara  yang  sulit  namun  lebih baik  dibanding  dengan  penentuan  secara  acak. Dengan  mengunakan  metode  ini cluster di tentukan  dengan  sendirinya  dan  menghasilkan pusat-pusat terbaik bagi data.
Berikut tahapan menggunakan algoritma pelatihan jaringan RBF :
1. Menentukan nilai pusat center menggunakan metode K-means
2. Mencari  nilai spread dengan  menggunakan persamaan (8):
√
3. Menentukan  pusat  dalam  fungsi  gaussian dengan menggunakan persamaan (9):
4. Membentuk matriks gaussian
5. Menghitung nilai bobot dengan menggunakan persamaan (10): 6. Menghitung output dari  RBF  dengan menggunakan persamaan (11):

## E. Perancangan Sistem
Alur  dari  kerja  sistem  dari  keseluruhan metode  yang  menggunakan  HSV,  GLCM, K - Means ,  dan  RBF  untuk  deteksi  kesegaran  ikan ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Citra  awal  yang akan dikenali dapat dilihat pada Gambar 4:
(6) (7) (8) (11) (10) (9)
Gambar 5 . Flowchart gambaran umum sistem
Pada  gambaran  umum  sistem,  sistem memulai  dengan  akuisisi  citra  yang  kemudian akan  di  proses  dengan  mengambil  ciri  dari  citra tersebut. Setelah didapatkan ciri, maka selanjutnya ciri tersebut akan digunakan sebagai inputan untuk mengenali objek hingga didapatkan hasil deteksi kesegarannya.

## F. Validasi Data
Validasi data ini bertujuan untuk melihat tingkat keberhasilan suatu sistem dalam menghasilkan  suatu    hasil  yang  sesuai  dengan data  aktual  yang  ada.  Dalam  penelitian  ini digunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD) untuk  membandingkan  data  aktual  dengan  hasil yang  di  peroleh  dari  sistem.  Berikut  persamaan (12) MAD yang akan digunakan:
∑

## III. P ENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Pengumpulan Data
Data  di  ambil  dari  penakaran  ikan berlokasi  di  Desa  Penghujan  Kepulauan  Riau. Data  Ikan    sebanyak  5  ekor  akan  diambil citranya  dengan  durasi  setiap  dua  jam  sekali selama  24  jam.  Sehingga  satu  ikan  akan memiliki 12 citra dengan total data sebanyak 60 data. Hal ini dilakukan untuk melihat bagaimana perubahan tingkat kesegaran ikan.
B. Pengujian Centroid Centroid atau data center sangat berpengaruh  kepada  hasil  penelitian,  dimana data  center  merupakan  data  yang  digunakan untuk  pengenalan  sebuah  citra.  Pada  penelitian ini  metode  untuk  mendapatkan  data  center menggunakan K-Means. Dalam pemilihan center terbaik  dilakukan  pengujian  jumlah  center. Jumlah  center  yang  di  uji  bernilai  3  sampai dengan  30  jumlah  center.  Hasil  dari  pengujian data center dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian data center No Jumlah Kluster MAD 1 3 1.42332 2 4 1.08302 3 5 1.06475 4 6 1.04694 5 7 0.98722 6 8 1.01572 7 9 1.04411 8 10 1.06083 9 11 1.18859 10 12 1.42325 11 13 1.80285 12 14 1.94762 13 15 1.78345 14 16 1.56317 15 17 1.67882 16 18 1.78602 17 19 1.87766 18 20 1.92161 19 21 1.69549 20 22 1.77218 21 23 2.16486 22 24 2.45144 23 25 2.08184 24 26 1.79141 25 27 1.82558 26 28 1.72672 27 29 2.42565 28 30 1.76622 (12)
M. Sarimin, N. Hayaty, M. Bettiza, dan S. Nugraha, Implementasi HSV dan GLCM untuk Deteksi Kesegaran Ikan Bawal Menggunakan Radial Basis Function Berbasis Android

## C. Pengujian Akurasi dan Analisa
Berdasarkan pengujian data center didapat  jumlah  center  terbaik  dengan  angka  7. Data center terbaik  tersebut  akan  di  gunakan untuk  melakukan  pengujian  tingkat  akurasi Aplikasi  Pendeteksi  Ikan  Segar.  Hasil  dari pengujian tingkat akurasi menggunakan centroid terbaik dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian tingkat akurasi
No Data
Target Hasil Keterangan 1 Citra 1 Segar Segar Benar 2 Citra 2 Segar Segar Benar 3 Citra 3 Segar Sedang Salah 4 Citra 4 Segar Sedang Salah 5 Citra 5  Sedang  Sedang Benar 6 Citra 6  Sedang  Sedang Benar 7 Citra 7  Sedang  Sedang Benar 8 Citra 8  Sedang  Sedang Benar 9 Citra 9 Tidak Segar Sedang Salah 10 Citra 10 Tidak Segar Sedang Salah 11 Citra 11 Tidak Segar Sedang Salah 12 Citra 12 Tidak Segar Sedang Salah
Dari  pengujian  pada  Tabel  2  dapat  dilihat bahwa dari 12 data  yang di uji hanya terdapat 6 data yang memiliki keterangan benar, sedangkan 6  data  lainnya  memiliki  keterangan  salah sehingga menghasilkan akurasi sebesar 50%.
Rendahnya akurasi disebabkan oleh
akuisisi citra yang tidak memperhatikan pencahayaannya.  Data  ciri  yang  dihasilkan  dari citra  tersebut  menjadi  data  yang  buruk  bagi pelatihan, karena data yang dihasilkan merupakan  data  yang  tidak  memiliki  rentang yang  jauh  antara  citra  ikan  segar  dan  citra  ikan tidak  segar.  Hal  ini  berpengaruh  pada  hasil pengenalan  yang  hanya  mengacu  pada  rata-rata dari nilai target.

## IV. U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  yang  tidak  terhingga  kami ucapkan  kepada  Universitas  Maritim  Raja  Ali Haji  yang  telah  memberikan  dukungan  berupa dana  penelitian,  sehingga  penelitian  ini  dapat diselesaikan dan terpublikasi.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  di lakukan  menggunakan  metode  K-Means  untuk penentuan  nilai centroid dapat  dilihat  bahwa metode k-means memberikan pengaruh terhadap hasil  pengenalan  yang  dilakukan  oleh  sistem sehingga  hasil  yang  didapatkan  lebih  baik. Jumlah  terbaik  yang  diperoleh  dari  perngujian centroid adalah 7 dengan MAD sebesar 0,98.
Pada  penelitian  ini  penggunaan  metode RBF  menghasilkan  tingkat  akurasi  pengenalan yang  rendah.  Dari  12  percobaan  terdapat  6 percobaan benar dan 6 percobaan salah sehingga memiliki  akurasi  sebesar  50%.  Rendahnya tingkat  akurasi  dari  pengenalan  disebabkan  oleh pencahayaan  citra  yang  tidak  tetap.  Hal  ini mempengaruhi  data  ciri  yang  di  jadikan  data latih  menjadi  tidak  beraturan.  Rentang  data antara citra ikan segar dan ikan tidak segar tidak begitu  besar  sehingga  nilai  hasil  yang  di  dapat dari pengenalan RBF hanyalah nilai rata rata.

## VI. S ARAN
Berdasarkan hasil kesimpulan dari penelitian ini, saran  yang dapat  dilakukan untuk membuat hasil pengenalan  yang lebih baik pada penelitian selanjutnya sebaiknya lebih memperhatikan  proses  pengambilan  gambar yang  akan  menjadi  data  latih  bagi  metode pengenalan.  Pengambilan  gambar  harus  dengan kondisi pencahayaan yang tetap.

## R EFERENSI
[1]  Thirumavalavan,  S.,  &  Jayaraman,  S., ―Classification  of  Skin  Cancers  using Radial  Basis  Function  Network‖, 151 (4), 19–22, 2016.
[2]  Rakhmawati,  R.  P.,―Sistem  Deteksi  Jenis Bunga  Menggunakan  Nilai  HSV  dari  Citra Mahkota  Bunga‖. Universitas  Stikubank, Semarang , 2013.
[3]  Airlangga,  P.  U.,  Variasi,  S.,  Perendaman,
W.,  &  Simulated,  D.,  2007,  BAB  II TINJAUAN
PUSTAKA 2.1 Tulang, (Jawetz 1986), 7–25.
[4]  Maura,  A.W.,  ―Identifikasi  Kematangan Buah  Apel  Dengan  Gray  Level  Co- Occurrence Matrix (GLCM), Teknik
Informatika Komputer , (114), 2017.
[5]  Clauditta,  Lovidianti,  Alamsyah,  D.,  & Yohannes.,  ―Menghitung  Jumlah  Orang
dengan  Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)‖. STMIK  GI MDP Palembang , (x), 2016.
[6] Nasari,  F.,  &  Darma,  S.  ―Penerapan  K- Means  Clustering  pada  Data  Penerimaan Mahasiswa  Baru‖. Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  Dan  Multimedia 2015 , 6–8, 2015.