## PERANCANGAN SISTEM PENENTUAN TINGKAT  KESEGARAN IKAN CAKALANG MENGGUNAKAN METODE CURVE FITTING BERBASIS CITRA DIGITAL  MATA  IKAN
Altien  J. Rindengan 1* , Mans Mananohas 2
1,2 Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sam Ratulangi Manado *corresponding author email: altien@unsrat.ac.id

## ABSTRAK
Pada  ikan  terdapat  banyak  mengandung  nutrisi  yang  sangat  bermanfaat  bagi  tubuh,  namun seringkali  ikan  diperdagangkan  dalam  keadaan  sudah  mati.  Untuk  mengamati  kesegaran  ikan cakalang  dilakukan  dengan  pengenalan  perubahan  warna  yang  tampak  pada  citra  digital menggunakan  metode  curve  fitting.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  aplikasi pengelolahan  citra  untuk  mendeteksi  tingkat  kesegaran  ikan  cakalang  dilihat  dari  lamanya  ikan tersebut  berada  di  suhu  ruang.  Data  yang  gunakan  adalah  10  sampel  citra  ikan  cakalang  yang diambil  gambarnya  setiap  1  jam  selama  10  jam  dan  diperoleh  100  data  gambar  kemudian  diolah dan  dilakukan  analisis  dengan  metode  curve  fitting.  Proses  pertama  diawali  dengan  pengolahan citra  dengan  melakukan  pemotongan  (cropping)  pada  bagian  tepi  mata  citra  original  kemudian dilanjutkan  dengan  penyamaan  ukuran  (resize)  menjadi  1000  x  1000  pixel  dan  pergantian  format citra  menjadi  *.png.  Setelah  gambar  sudah  diolah,    kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  rata-rata RGB  menggunakan  sistem  aplikasi.    Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  dengan  metode  curve fitting  sehingga  diperoleh  persamaan  regresi  polinomial  sebagai  dasar  pada  sistem  aplikasi.. Proses  terakhir,  dilakukan  pencocokan  citra  uji  dengan  citra  yang  disimpan  sebagai  data  training dan  diperoleh  kesimpulan  apakah  citra  ikan  cakalang  tersebut  telah  berada  selama  berapa  jam  di suhu  ruang  pada  selang  1  –  10  jam.  Penelitian  ini  menunjukan  dari  100  sampel  ikan,  83  citra sesuai  dan 17  tidak  sesuai  dengan   akurasi  sistem  sebesar    83 %.
Kata kunci : Mata  Ikan  Cakalang,  Pengolahan  Citra  Digital,  Metode  Curve fitting.

## SYSTEM DESIGN OF FRESHNESS LEVEL DETERMINATION  OF SKIPPER FISH USING CURVE FITTING  METHOD  BASED ON DIGITAL  IMAGE  OF FISH EYE

## ABSTRACT
In  fish  there  are  many  contain  nutrients  that  are  very  beneficial  to  the  body,  but  often  fish  are traded  in  a  state  of  death.  To  observe  the  freshness  of  skipjack  is  done  with  the  introduction  of color  changes  that  appear  on  digital  image  using  curve  fitting  method.  The  purpose  of  this research  is  to  build  an  image  management  application  system  to  detect  the  freshness  level  of skipjack  fish  seen  from  the  duration  of  the  fish  is  at  room  temperature.  The  data  used  are  10 samples  of  skipjack  image  taken  every  1  hour  for  10  hours  and  obtained  100  image  data  then processed  and  analyzed  by  curve  fitting  method.  The  first  process  begins  with  image  processing by  cutting  (cropping)  at  the  edge  of  the  eye  of  the  original  image  and  then  followed  by  resizing  to 1000  x  1000  pixels  and  change  the  image  format  to  *  .png.  After  the  image  has  been  processed, then  calculated  the  average  value  of  RGB  using  the  application  system.  Furthermore,  the calculation  is  done  by  curve  fitting  method  to  obtain  the  polynomial  regression  equation  as  the basis  of  the  application  system.  The  last  process,  the  matching  of  the  test  image  with  the  image stored  as  training  data  and  obtained  the  conclusion  whether  the  cakalang  image  has  been  in  for how  many  hours  at  room  temperature  at  intervals  of  1  -  10  hours.  This  study  showed  that  from
100  fish  samples,  83  corresponding  images  and  17  did  not  correspond  to  the  system  accuracy  of 83%.
Keywords :  Skipjack  Fish, Digital  Image  Processing, Curve  Fitting  Method.

## 1. PENDAHULUAN
Bidang perikanan di Indonesia khususnya  di  Sulawesi  Utara  merupakan salah  satu  bidang  yang  banyak  menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian masih memanfaatkan penilaian  manusia  dalam  menentukan  mutu kesegaran ikan. Secara umum ikan diperdagangkan  dalam  keadaan  sudah  mati juga    seringkali  dalam  keadaan  masih  hidup  . Penurunan  kualitas  ikan  dapat  dilihat  dari perubahan  warna  kulit  ikan,  mata,  insang, dan tekstur daging ikan. Perubahan- perubahan    tersebut  disebabkan  oleh  adanya aktivitas enzim, kimiawi, dan bakteri didalamnya sehingga menyebabkan ikan tersebut  tidak  layak  diperdagangkan  apalagi dikonsumsi  oleh  manusia  (Adawyah,  2014).
Citra ikan yang mengalami penurunan kualitas dapat diamati berdasarkan bentuk,  polah  tubuh  ikan, beserta perubahan ciri-cirinya. Pengidentifikasian kualitas ikan menggunakan  pendekatan  pengolahan  citra digital, dengan demikian pengenalan terhadap  perubahan  warna  citra  ikan  akan lebih  akurat  (Kusumaningsih,  2009).  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mandagi, Latumakulita,  dan  Rindengan  (2015)  dapat diamati    perubahan  warna  pada  terumbu karang yang rusak dengan  pendekatan
pengolahan citra digital menggunakan metode curve fitting . Sedangkan Latumakulita  (2013)  dapat  diamati  rumus pembusukan  ikan  dengan  metode  curve fitting. Selanjutnya Bee dkk (2016), melakukan penelitian untuk mengukur tingkat  kesegaran  ikan  selar  menggunakan metode  metode  kuadrat  sederhana  atau regresi  sederhana.
Dalam  penelitian  ini  akan  dibangun suatu  sistem  aplikasi  penentuan  tingkat kesegaran  ikan  cakalang  dilihat  dari  lamanya ikana  tersebut  berada  di  suhu  ruang  dengan proses  identifikasi  atau  pengenalan  mata ikan  berdasarkan  ciri  warna  yang  tampak pada citra mata ikan menggunakan pengolahan  citra  digital  serta  metode curve fitting sebagai  penentuan  perumusan.  Dari perumusan  tersebut  dapat  diamati  tingkat
kesegaran  ikan  dengan  bantuan  aplikasi komputer.

## 2. TINJAUAN  PUSTAKA

## 2.1. Parameter Kesegaran Ikan
Ikan  yang  baik  adalah  ikan  yang masih  segar.  Ikan  yang  segar  adalah  ikan yang  masih  mempuyai  sifat  sama  dengan ikan  yang  masih  hidup,  baik  rupa,  bau,  rasa dan  teksturnya..  Berdasarkan  kesegaranya, ikan  dapat  digolongkan  menjadi  empat  kelas mutu,  yaitu  ikan  yang  tingkat  kesegaranya sangat  baik  sekali  (prima),  ikan  yang kesegaranya  baik  ( advanced ),  ikan  yang kesegarannya  mundur  (sedang),  dan  ikan yang sudah tidak segar lagi/busuk (Adawyah,  2014).  Segera  setelah  ikan  mati, akan  mengalami  perubahan-perubahan  yang mengarah pada pembusukan yang disebabkan  oleh  aktivitas  bakteri,  perubahan kimiawi  yang  ditimbulkan  oleh  enzim-enzim serta  proses  oksidasi  lemak  ikan  olah  udara (Ilyas,  1983).
Kesegaran  ikan  dapat  ditentukan dengan  melihat  kondisi  fisik  ikan  yaitu kenampakan  luar,  lenturan  daging  ikan, keadaan  mata,  keadaan  daging  dan  keadaan insang  dan  sisik.    Segera  setelah  ikan  mati, akan  mengalami  perubahan-perubahan  yang mengarah pada pembusukan yang disebabkan  oleh  aktivitas  bakteri,  perubahan kimiawi  yang  ditimbulkan  oleh  enzim-enzim serta  proses  oksidasi  lemak  ikan  olah  udara (Ilyas,  1983).
Menurut Adawyah (2014),
penentuan  kesegaran  ikan  dapat  dilakukan secara  fisika,  kimia,  metode  mikrobiologi, dan  metode  fisik.    Sehingga  dalam  penelitian ini akan dibuat sistem  aplikasi  untuk mendeteksi  tingkat  kesegaran  ikan  cakalang yang  dibatasi  pada  ciri  fisik  yaitu  citra  mata ikan.

## 2.2.  Citra Digital
Gambar  digital  adalah  fungsi f(x,  y) dengan  ukuran  baris M dan N kolom, dimana x dan y adalah  koordinat  spasial  dan f pada
titik  koordinat (x,  y) disebut  intensitas  atau tingkat  keabuan  dari  citra  pada titik  tersebut.
Gambar 1. Koordinat Gambar Digital
Dalam  notasi  matriks,  ditulis: 𝑓(𝑥,
≈ [ f(0,0) f(0,1) f(1,0)      f(1,1) … f(0,M-1) …          f(1,M-1) : : f(N-1,0) f(N-1,1) : : … f(N-1,M-1) ]
Sebuah  gambar  digital  dapat  dianggap sebagai  array  besar  dari  titik-titik  diskrit. Titik-titik  ini  disebut  elemen  gambar  atau pixel .  Warna  merupakan  spektrum  tertentu dalam suatu cahaya sempuran dimana identitasnya ditentukan oleh panjang
gelombang  cahaya  tersebut.  Masing-masing warna mampu memberikan kesan dan identitas  tertentu  sesuai  dengan  pengamatan. Dalam true  color ,  setiap pixel memiliki warna  tertentu,  warna  yang  digambarkan oleh  jumlah  merah,  hijau  dan  biru  di dalamnya  (McAndrew,  2004).  Setiap  warna dihasilkan  dengan  penggabungan  yang  tepat ketiga  warna  primer  atau RGB (Young, 1992).
2.3. True Colour atau RGB
Setiap pixel memiliki  warna  khusus, yang  digambarkan  dari  nilai Red , Green dan Blue pada gambar tersebut.
Setiap
komponen  memiliki  nilai  yang  berada  pada
0  –  255,  sehingga  terdapat 255 3 = 16.777.216 kemungkinan warna yang berbeda  pada  suatu  gambar.  Dari  jumlah bilangan  bit  yang  dibutuhkan  adalah  24, maka  jenis  gambar  ini  juga  disebut  gambar berwarna  24-bit  (McAndrew,  2004).
2.4. Grayscale
Didalam  tipe  gambar grayscale ,  tidak terdapat  pengaruh  warna-warna  lain  seperti merah,  biru  ataupun  hijau.  Setiap pixel
merupakan  bayangan  keabu-abuan,  biasanya bernilai  0  (hitam)  sampai  255  (putih)..  Untuk melakukan  perubahan  suatu  gambar full color menjadi  suatu  gambar grayscale atau skala  keabuan,  terdapat  beberapa  metode yang  umum  digunakan,  yaitu  : (𝑅+𝐺+𝐵 ) 3
(McAndrew,  2014).
2.5.  Pemotongan ( Cropping ) Cropping adalah pengolahan citra dengan  kegiatan  memotong  satu  bagian dari  citra.
Rumus yang  digunakan  : x’ = x – xL untuk  x = xL sampai  xR y’ = y – yT untuk  y = yT sampai  yB (xL,yT)  dan  (xR,yB)  adalah  koordinat  titik pojok  kiri  atas  dan  pojok  kanan  bawah  citra yang  di-crop (Kusumaningsih,  2009). Ukuran  citra  menjadi  :    w’ = xR – xL h’ = yB –YT
2.6. Curve Fitting (Pencocokan Kurva) Dalam  banyak  hal,  kita  sering  bekerja dengan  sejumlah  data  diskrit  (umumnya berbentuk  tabel).  Data  tersebut  mungkin diperoleh  dari  hasil  pengamatan  di  lapangan, pengukuran  di  laboratorium,  atau  tabel  yang diambil  dari  buku  acuan.  Masalah  yang sering  muncul  adalah  menentukan  harga diantara  data-data  yang  sudah  ada,  tanpa harus melakukan pengukuran ulang. Misalkan  tersedia  data-data y pada  berbagai x (sejumlah n pasang),  maka  dapat  dicari suatu  persamaan y  =  f(x) yang  memberikan hubungan y dengan x yang  mendekati  data. Pendekatan seperti ini dalam metode numerik  disebut  Pencocokan  Kurva ( Curve Fitting ) (Iskandar,  2014)
Gambar 2 . Proses Curve-fitting
Ada  dua  metode  pencocokan  kurva  yaitu interpolasi  dan regresi.

## 2.6.1. Interpolasi
Bila  data  dalam  tabel  mempunyai ketelitian  yang  sangat  tinggi  (misal  :  tabel harga  suatu  fungsi,  tabel  yang  terdapat dalam  acuan  ilmiah,  seperti  harga  percepatan gravitasi  sebagai  fungsi  jarak  dari  pusat bumi)  kurva  cocokannya  dibuat  melalui setiap  titik  data.  Pencocokan  data  seperti  ini disebut  interpolasi.  Metode  yang  digunakan antara lain adalah :  interpolasi  linear, interpolasi  kuadrat  dan  interpolasi  polinom (Muhaemin  dan Saukat,  2009).
2.6.2. Regresi Regresi  adalah  teknik  pemecahan kurva  untuk  data  yang  ketelitiannya  rendah. Contohnya:
 Data  hasil  pengamatan
 Data  hasil  percobaan di laboratorium
 Data  statistik
Data  seperti  ini  disebut  data  hasil pengukuran.  Pencocokan  kurva  untuk  data hasil pengukuran, kurvanya tidak pula melalui  semua  titik  data  dan  tidak  pula menggunakan  polinom  derajat  tinggi.    Jika data  menunjukkan  sebuah  derajat  kesalahan atau  noise,  dapat  dibuat  kurva  tunggal  untuk merepresentasikan trend data tersebut (Luknanto,  2001)
Terdapat  beberapa  metode  regresi yang  dapat  digunakan  yakni  :  regresi  linear, regresi  eksponensial,  regresi  linear  berganda dan regresi  polinomial.
- Regresi Polinomial Regresi polinomial digunakan
menentukan  fungsi  polynomial  yang  paling sesuai  dengan  kumpulan  titik  data  ( x r ,y r ) yang  diketahui.  Fungsi  pendekatan  : 𝑦 = 𝑎 0 + 𝑎 1 𝑥 + 𝑎 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝑎 𝑟 𝑥 𝑟
Dapat dihasilkan persamaan-persamaan berikut  ini  : 𝑛𝑎 0 + 𝑎 1 Σ𝑥 𝑖 + 𝑎 2 Σ𝑥 𝑖 2 + ⋯ + 𝑎 𝑟 Σ𝑥 𝑖 𝑟 = Σ𝑦 𝑖 𝑎 0 Σ𝑥 𝑖 + 𝑎 1 Σ𝑥 𝑖 2 + 𝑎 2 Σ𝑥 𝑖 3 … + 𝑎 𝑟 Σ𝑥 𝑖 𝑟+1 = Σ𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑎 0 Σ𝑥 𝑖 2 + 𝑎 1 Σ𝑥 𝑖 3 + 𝑎 2 Σ𝑥 𝑖 4 … + 𝑎 𝑟 Σ𝑥 𝑖 𝑟+2 = Σx i 2 𝑦 𝑖 ⋮ 𝑎 0 Σ𝑥 𝑖 𝑟 + 𝑎 1 Σ𝑥 𝑖 𝑟+1 + 𝑎 2 Σ𝑥 𝑖 𝑟+2 … + 𝑎 𝑟 Σ𝑥 𝑖 𝑟+𝑟 = Σx i 𝑟 𝑦 𝑖
Atau  dapat disusun dalam  bentuk  perkalian matriks  sebagai  berikut  :
Dalam menentukan nilai-nilai parameter yang  belum  diketahui  yakni 𝑎 0 , 𝑎 1 , 𝑎 2 , … , 𝑎 𝑟 dapat dicari dengan menggunakan persamaan  di atas (Widodo, 2015).
Algoritma  regresi  polinomial  :
1. Tentukan N titik  data  yang  diketahui
dalam  ( x i ,y i )  untuk i=1,2,3,…,N 2. Hitung nilai-nilai yang berhubungan dengan  jumlahan  data  untuk  mengisi matrik 3. Hitung nilai koefisien-koefisien
𝑎 0 , 𝑎 1 , 𝑎 2 , … , 𝑎 𝑟 dengan menggunakan eliminasi  gauss/Jordan
4. Tampilkan  fungsi  polinomial 𝑦 = 𝑎 0 + 𝑎 1 𝑥 + 𝑎 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝑎 𝑟 𝑥 𝑟
5. Tampilkan  hasil  tabel  ( x n ,y n )  dari  hasil fungsi polinomial tersebut (Iskandar,
2014).

## 3.  METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  akan  membuat system  aplikasi  penentuan  tingkat  kesegaran ikan  cakalang  menggunakan  metode curve fitting berbasis  citra  digital  mata  ikan.    Jika Latumakulita (2014) menggunakan citra insang  ikan    dan  belum  dalam  bentuk  system aplikasi,  maka  penelitian  ini  menggunakan citra  mata  ikan  dan  sudah  dalam  bentuk system  aplikasi.    Selanjutnya,  jika  Bee, Weku  dan  Rindengan  (2016)  menggunakan ikan  Cakalang  dan  metode curve  fitting , dalam penelitian ini menggunakan  ikan cakalang dan metode curve fitting .
Sedangkan  Koba,  Montolalu,  dan  Rindengan (2017),  mengukur  tinfkat  kesehatan  terumbu karang, maka penelitian ini  menggukur tingkat  kesegaran  ikan  cakalang.

## 3.1.  Bahan dan Sumber  Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  citra digital  ikan  cakalang  yang  diperoleh  melalui pengambilan  gambar/foto  secara  langsung terhadap  ikan  cakalang  yang  baru  ditangkap dengan  menggunakan  kamera  digital.    Bahan peralatan  yang  digunakan  adalah  komputer
notebook  dengan  spesifikasi  prosesor  Core i7,  sistem  operasi  Windows  8.1,  dan Program  MATLAB  2013b.
3.2.  Bagan Penelitian Bagan Penelitian disajikan pada gambar  3

## Gambar 3. Bagan Penelitian

## 4.  HASIL  DAN PEMBAHASAN

## 4.1.  Data Penelitian
Data  penelitian  yang  dipakai  sebagai basis  data  tingkat  kesegaran  ikan  cakalang yang  disimpan/berada  pada  suhu  ruang selama  1  sampai  10  jam  berjumlah  100  data digital  mata  ikan  yang  diperoleh  dari  10  ikan cakalang  yang  difoto  dari  jam  pertama sampai  jam  ke  sepuluh.    Contoh  citra  digital mata  ikan  disajikan  pada gambar  4.
Gambar 4. Contoh Citra Digital Mata Ikan Cakalang
4.2.  Perumusan Persamaan Tingkat Kesegaran Ikan Cakalang Menggunakan Curve Fitting Pada perumusan persamaan  tingkat
kesegaran ikan cakalang menggunakan persamaan  regresi  polinomial  berderajat  tiga.
Data  yang  akan  digunakan  adalah  hasil ekstraksi  nilai RGB dari  100  citra  digital mata  ikan  cakalang.    Rata-rata  warna RGB sebagai variabel x sementara untuk lamannya  ikan  tersebut  disimpan/berada  di suhu  ruang    (1  –  10  jam)  akan  menjadi variabel y . Persamaan  yang  diperoleh  adalah
𝑦 = 28.87 − 1.644𝑥 + 0.0288𝑥 2
− 0.0001545𝑥 3
Dalam  bentuk  kurva  disajikan  pada  gambar
5.
Pengambilan  citra/gambar  10 ikan cakalang setiap  jam selama  10 jam
Crooping  citra  ikan  cakalang  hanya  pada mata  ikan

## INPUT DATA KE SISTEM
Proses dalam  Sistem  :
 Data citra  mata ikan  dibuat  dalam  RGB
 Dihitung  rata-rata nilai  RGB  untuk  data setiap jam
 Dibuat  persamaan  regresi  polynomial  dalam metode curve  fitting

## OUTPUT  SISTEM
Model Penentuan  Tingkat  Kesegaran Ikan Cakalang

## PEMBUATAN  SISTEM APLIKASI PENENTUAN TINGKAT KESEGARAN IKAN CAKALANG

## INPUT DATA KE SISTEM APLIKASI
Data citra  mata ikan  sebagai  data uji (Ambil  beberapa data latih)
Proses dalam  Sistem  Aplikasi:
 Pencocokan kurva  dari data uji  dengan  persamaan regresi  polynomial  yang  telah  dibuat  berdasarkan data latih
 Penentuan  tingkat  kesegaran  data uji  ikan  cakalang

## OUTPUT  SISTEM APLIKASI
Tingkat  Kesegaran Ikan Cakalang dikukur  dengan  berapa lama  ikan tersebut  di suhu   ruang

## Gambar 5.  Kurva Persamaan Regresi Polinomial

## 4.3.  Sistem Aplikasi
Tampilan  sistem  utama  merupakan tampilan  analisis  suatu  citra  digital  dengan metode curve  fitting .  Tampilan  awal  sistem aplikasinya  dapat dilihat  pada gambar  6.
Gambar 6. Tampilan Awal Sistem Aplikasi
Langkah-langkah  yang  dibuat  dalam  sistem aplikasi  ini  yaitu:
- Load image - (a) Menu load image
(b) Kotak dialog
Gambar 7. Tampilan untuk Membuka dan Menampilkan File Citra
Load  image digunakan  untuk  memilih  citra yang  nantinya  akan  disimpan  kedalam  data training. Pada  bagian  proses  load  ini,  hanya file  citra  yan  berekstensi  *. png yang  dapat di-load  dan  ditampilkan  pada  program. Untuk  menampilkan  file  citra  kita  pilih  ‘ load
image ’ pada menubar maka akan ditampilkan  kotak  dialog  untuk  memilih  file citra  yang  akan  diuji.  Pada  kotak  dialog tersebut  pilih  ‘ open ’  untuk  proses  input  file citra  ,    maka  secara  langsung  dilakukan analisis  citra.  Citra  hasil  analisis  akan ditampilkan pada tempat yang telah disediakan  dalam  bentuk  citra grayscale dan histrogram  citra,  seperti  pada gambar  8.
Gambar 8. Tampilan Citra Mata Ikan Setelah File Citra Berhasil Dibuka
Pada  menu cropping ,  dipilih circle untuk men- cropping mata  ikan  yang  berbentuk lingkaran  kemudian  tekan crop ,  seperti  pada gambar  9.    Selanjutnya  tanda  lingkarannya kita  geser  atau  perbesar/perkecil  sesuai  citra digital  mata  ikan  yang  ditampilkan.
Gambar 9. Tampilan Menu Cropping
Hasil cropping disajikan pada jendela gambar  disebelah  kanannya,  seperti  pada gambar  10.
Gambar 10. Tampilan Hasil Cropping
Hasil cropping ini,  sekaligus  menampilkan nilai  rata-rata  RGB  dari  citra  digital  mata ikan  yang  di- input (pada Image  Average Value )  dan  tampilan  titiknya  pada  kurva persamaan  regresi  polynomial  yang  telah dibentuk,  nilai  Y  ( Y  Value )    dan Result untuk menyatakan  lamanya  ikan  tersebut  telah berada/disimpan  pada suhu ruang.

## 4.4.  Pengujian Sistem
Jika  100  data  citra  digital  mata  ikan cakalang  sebagai  basis  data  dijadikan  data uji  untuk  menguji  keakuratan  system  yang telah  dibentuk  maka  diperoleh  83  data  yang sesuai  dengan  jam  pengambilan  datanya sedangkan  17  tidak  sesuai.    Atau  data dikatakan  bahwa  system  ini  mempunyai tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  sebesar  83 %.    Error  yang  terjadi  ini  mungkin disebabkan dalam  pengambilan  datanya
(saat men-foto ikannya) antara lain pencahayaan, dan jarak pengambilan gambar.    Atau  juga  saat  dilakukan cropping mata  ikannya.

## 5.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat diambil  kesimpulan  :
1.  Terbentuknya  basis  data  citra  digital  mata ikan  cakalang  yang  diambil  setiap  jam selama  10  jam  dari  10  ikan  cakalang sebagai  sampel.
2.  Sistem aplikasi penentuan tingkat
kesegaran  ikan  cakalang  dengan  tingkat akurasi  yang  cukub baik  sebesar 83%.

## DAFTAR PUSTAKA
Adawyah, R. 2014. Pengolahan dan Pengawetan Ikan. Bumi Aksara.Jakarta. Bee, D.,  W.  Weku.,  dan  A.  Rindengan. 2016.    Aplikasi  Penentuan  Tingkat Kesegaran  Ikan  Selar  Berbasis  Citra Digital Dengan Metode Kuadrat Terkecil. Jurnal de Cartesian 5(2):121-130 [http://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/ decartesian/article/view/14985] Gonzalez  R.C.,  R.E.  Woods.,  and  S.L. Eddins. 2008. Digital Image Processing 3rd Edition . Pearson Prentice  Hall,  New  Jersey.
Hestiningsih,  I. 2009,   Pengolahan Citra,http:/// image s.moedy9.multiply. multiplycontent.com/attachment/0/SM uuNwoKCBkAAHPHjZk1/Pengolaha n%20Citra.pdf?nmid=115281461
Ilyas,  S.  1983.  Teknology    Refrigasi    Hasil Perikanan   Jilid  I. Liberty.  Yogyakarta
Iskandar, D. 2014. Metode Numerik .
STIMIK-AMIK  Riau.  Pekanbaru. Kusumaningsih,  I.  2009.  Ekstraksi  Ciri Warna,  Bentuk,  dan  Tekstur  Untuk Temu Kembali Citra Hewan [Skripsi].  FMIPA  IPB, Bogor Latumakulita,  L.  2013.  Penentuan  Rumus Pembusukan Ikan Menggunakan Metode Curve Fitting Dengan Pendekatan Pengolahan Citra Terhadap  Digital  Citra  Insang  Ikan.
Jurnal Matematika 2(2)  : 1-4
Luknanto,  D.  2001.  Metoda Numerik. UGM.   Yogyakarta
Mandagi,  A.,    L,  Latumakulita,  dan  A.
Rindengan.  2015.  Identifikasi  Tingkat Kesehatan Karang, Berdasarkan
Coral  Health  Chart Menggunakan Pengolahan  Citra  Digital  Dan  Metode Curve  fitting . Jurnal  de  Cartesian 4(1):42-50.
Mathews,  J.  and    K.Fink.  1999. Numerical Methods Using MATLAB Third Edition. Prentice  Hall  Upper  Saddle River.  USA
McAndrew,  A.  2004. An  Introduction  to Digital Image Processing with Matlab .  School  of  Computer  Science and  Mathematics  Victoria  University of Technology.
Muhaemin, M., dan Saukat,M. 2009. Analisis Numerik. Universitas Padjadjaran Munir,  R.  2004.  Pengolahan  Citra  Digital. Informatika.  Bandung.
Widodo,  S.  2015. Metode  Numerik .  Graha Ilmu.  Yogyakarta.
Yahya,  K.,  dan  Y.  Melita.  2011.  Aplikasi Kompresi  Citra  Digital  Menggunakan Teknik  Kompresi    JPEG  Dengan Fungsi  GUI  pada  MATLAB. Jurnal Teknika. 3(2):  461-468
Young,    T.    1992.    On  the  Theory  of  Light and Colors. Philosophical Transactions  of    the  Royal  Society  of London .18(02):20-71.