Jurnal Algoritme Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 145-158
Receiv jurnal.algoritme@mdp.ac.id d Jne st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Identifikasi Kadar Ikan Pada Pempek Menggunakan Fitur LBP Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Dina Agustina 1 , Gasim 2
1,2 Universitas Multi Data Palembang: Jl. Rajawali No.14, Telp: 0711-376400
3 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas MDP e-mail: * 1 agustinadina422@mhs.mdp.ac.id, 2 gasim@mdp.ac.id

## Abstrak
Pempek merupakan makanan khas Palembang yang terbuat dari campuran ikan giling, tepung,  dan  bumbu-bumbu  penambah  cita  rasa  dan  dibuat  dengan  berbagai  bentuk. Perbandingan  karakteristik  yang  terdapat  pada  pempek  selain  dapat  diketahui  oleh  orang awam melalui rasa dan tekstur kekenyalan pempek dapat juga diketahui dengan menggunakan teknologi seperti media kecerdasan buatan. Ada 4 jenis perbandingan yang ada pada pempek diantaranya adalah 1 ikan 1 tepung, 1,5 ikan 1 tepung, 2 ikan 1 tepung, dan 1 ikan 2 tepung, dengan  resolusi  kamera  2MP  dan  jarak  pengambilan  citra  ±15cm.  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengimplementasikan  suatu  sistem  yang  mampu  mengidentifikasi  kadar  ikan  pada pempek,  dengan  menerapkan  Local  Binary  Pattern  (LBP)  sebagai  ekstraksi  fitur  dan  metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  Hasil  dari  ekstraksi  LBP  dijadikan  masukan  pada  proses pembelajaran  pada  JST  dengan  training  function  traingdx  serta  menggunakan  40  neuron. Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  ekstraksi  fitur  LBP  memperoleh  tingkat  akurasi sebesar 31,67% dan jumlah pengenalan data uji sebanyak 76 dari 240 data uji.
Kata kunci : Pempek, Local Binary Pattern , dan Jaringan Syaraf Tiruan.

## Abstract
Pempek  is  a  typical  Palembang  food  made  from  a  mixture  of  ground  fish,  flour,  and spices to enhance the taste and made in various forms. Comparison of the characteristics found in  pempek  other  than  being  known  by  ordinary  people  through  the  taste  and  texture  of  the elasticity of pempek can also be known by using technology such as artificial intelligence media. There are 4 types of comparisons in Pempek including 1 fish 1 flour, 1.5 fish 1 flour, 2 fish 1 flour,  and  1  fish  2  flour,  with  a  camera  resolution  of  2MP  and  an  image  capture  distance  of ±15cm. This study aims to implement a system that is able to identify fish content in pempek, by applying  the  Local  Binary  Pattern  (LBP)  as  feature  extraction  and  the  Artificial  Neural Network  (ANN)  method.  The  results  of  the  LBP  extraction  are  used  as  input  for  the  learning process  in  ANN  with  the  training  function  traingdx  and  uses  40  neurons.  Based  on  the  test results  using  feature  extraction  LBP  obtained  an  accuracy  rate  of  31.67%  and  the  number  of test data recognition was 76 out of 240 test data.
Keywords : Pempek, Local Binary Pattern , dan Artificial Neural Network .

## 1. PENDAHULUAN
empek  atau empek-empek adalah makanan khas Palembang yang terbuat dari ikan dan sagu [1].  Saat  ini  hampir  seluruh  masyarakat  Indonesia  mengetahui  makanan  khas  Palembang yang bernama pempek. Tidak hanya anak-anak, bahkan orang tua hingga manula banyak yang mengkonsumsi  pempek.  Rasanya  yang  gurih  dan  enak  khas  ikan  membuat  banyak  orang P
menyukainya.
Pempek  umumnya  terbuat  dari  campuran  daging  ikan  giling,  tepung  sagu,  air,  garam dan  bumbu-bumbu  penambah  cita  rasa.  Ada  beberapa  jenis  pempek  diantaranya  berbentuk lenjer,  kapal  selam,  adaan,  otak-otak,  pempek  keriting  dan  pastel.  Pempek  disajikan  dengan kuah  yang  biasa  disebut  dengan  nama  “Cuko”.  Ikan  yang  biasa  digunakan  dalam  pembuatan pempek  adalah  ikan  gabus.  Ikan  ini  mempunyai  kandungan  protein  yang  tinggi  (17%). Kandungan lemak yang rendah (1%) dan berwarna putih sehingga cocok untuk dibuat pempek yang  kenyal,  enak  dan  berwarna  putih  (Iljas,  1995).  Daging  ikan  yang  memiliki  kandungan lemak  rendah  akan  membuat  pembentukan  gel  ikan  jauh  lebih  baik  apabila  dibandingkan dengan yang menggunakan daging ikan berkadar lemak tinggi [2]. Maka dari itu, bahan utama yang  diolah  menjadi  pempek  yaitu  ikan  gabus.  Perbandingan  campuran  tepung  sagu  dengan porsi yang banyak akan membuat pempek lebih empuk namun rasanya lebih tawar. Komposisi yang  berbeda  dalam  setiap  pembuatan  pempek  dapat  mempengaruhi  rasa  dan  tekstur  pada pempek.
Perbandingan karakteristik yang terdapat pada pempek selain dapat diketahui oleh orang awam  melalui rasa dan tekstur kekenyalan pempek dapat juga diketahui dengan menggunakan teknologi  seperti  media  kecerdasan  buatan.  Seperti  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh (Sholihin, M. Rudhus., Satriya Iswara W, dan Gasim 2018) penelitian ini mengenai Identifikasi Kadar  Ikan  Pada  Pempek  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berdasarkan  Tekstur Permukaan.  Penelitian  ini  mengukur  kadar  ikan  dan  tepung  pada  pempek  berdasarkan  tekstur permukaan  dengan  menggunakan  4  jenis  pempek  lenjer  dengan  komposisi  yang  berbeda. Pengambilan  citra  yang  dilakukan  dengan  cara  pemotretan  menggunakan  kamera  Canon  EOS 650d dengan ISO range 100-12800 serta bantuan lensa standar kit EF-S 18-55mm F3.5-5.6 IS II beresolusi  18MP  serta  jarak  pengambilan  gambar,  yaitu  15cm,  dengan  menggunakan  40  citra latih  dan  80  citra  uji.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan ekstraksi  fitur Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM),  memperoleh  tingkat  akurasi keberhasilan mencapai 49%.
Penelitian terkait kadar ikan pada pempek sudah pernah dilakukan dengan fitur GLCM, seperti penelitian yang dilakukan oleh [4] mengenai Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan Pada Pempek Berdasarkan Resolusi Kamera dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation .  Penelitian  ini  membandingkan  tingkat  akurasi  kadar  ikan  pada  pempek berdasarkan  resolusi  kamera  dengan  menggunakan  4  jenis  perbandingan  diantaranya  adalah perbandingan takaran 1 ikan 1 tepung, 1,5 ikan 1 tepung, 2 ikan 1 tepung dan 1 ikan 2 tepung. Pengambilan citra yang dilakukan dengan resolusi kamera diantaranya adalah 2MP, 4MP, 8MP dan  16MP  serta  jarak  pengambilan  citra  ±15cm.  Metode  pengenalan  yang  digunakan  adalah Jaringan  Syaraf  Tiruan  serta  ekstraksi  fitur  GLCM  ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix ), memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  23,33%.  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5] mengenai  perbandingan  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Kadar  Ikan  Pada  Pempek  Berdasarkan Jarak  Potret  dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation .  Penelitian  ini membandingkan  tingkat  akurasi  pengenalan  kadar  ikan  pada  pempek  berdasarkan  jarak  potret dengan  menggunakan  4  jenis  perbandingan  diantaranya  adalah  perbandingan  takaran  1  ikan  1 tepung,  1,5  ikan  1  tepung,  2  ikan  1  tepung  dan  1  ikan  2  tepung.  Dengan  Jarak  Potret  yang digunakan 18 cm, 15 cm, 13 cm dan 10 cm dengan resolusi kamera 12MP. Metode pengenalan yang  digunakan  adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  serta  ekstraksi  fitur  GLCM  ( Gray  Level  Co- occurrence Matrix ), hasil perhitungan tertinggi dengan jarak potret 13cm sehingga memperoleh tingkat akurasi sebesar 21,25%.
Ekstraksi  Ciri  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  LBP.  Penelitian  tentang Identifikasi  Jenis  Tepung  Terigu  Pada  Roti  Goreng  Berdasarkan  Fitur  LBP  dengan Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Leonardo  Chandra.  B,  Gasim,  Rusbandi,  2020)  dengan metode  pengenalan backpropagation dan  ekstraksi  ciri Local  Binary  Pattern berdasarkan
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 145-158
resolusi kamera 16MP, jarak potret 20 cm, menggunakan data latih sebanyak 100 citra/jenis dan data uji sebanyak 80 citra/jenis. Didapatkan hasil tingkat akurasi sebesar 68,57%.
Berdasarkan  uraian  pada  paragraph  sebelumnya,  fitur  ekstraksi  ciri  LBP  memiliki tingkat  akurasi  yang  baik  untuk  mengidentifikasi  suatu  objek  dan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  baik  dalam  mengenali  objek.  LBP  ampuh  mendeskripsikan  suatu  tekstur,  mempunyai pembeda yang akurat dan juga memiliki toleransi terhadap perubahan grayscale yang montonic [7].  Penelitian  mengenai  identifikasi  kadar  ikan  pada  pempek  menggunakan  metode  Jaringan Syaraf  Tiruan  sudah  pernah  dilakukan  pada  penelitian  terdahulu,  tetapi  penelitian  tersebut menggunakan fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), (Ira, 2021). Pada penelitian kali ini,  penulis  akan  menggunakan  fitur Local  Binary  Pattern (LBP)  karena  diketahui  belum  ada penelitian  sebelumnya  mengenai  penerapan  metode JST  dengan  fitur  ekstraksi ciri  LBP  untuk mengidentifikasi kadar ikan pada pempek. Maka dari itu, penelitian ini menerapkan fitur Local Binary Pattern (LBP) dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk mengidentifikasi kadar ikan pada pempek.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pempek
Pempek merupakan makanan tradisional khas Sumatera Selatan, dibuat dari daging ikan giling,  tapioka  atau  tepung  sagu,  air,  garam,  dan  bumbu-bumbu  sebagai  penambah  cita  rasa. Tahapan  pengolahan  pempek  terdiri  dari  penggilingan  daging  ikan,  pencampuran  bahan, pembentukan pempek, dan pemasakan [8].
Pempek  disajikan  dengan  kuah  yang  disebut  orang  Palembang  dengan  nama  “Cuko”. Dengan  adanya  kemajuan  sekarang  pempek  tidak  hanya  dibuat  dari  ikan  tenggiri  saja,  tetapi banyak  inovasi-inovasi  lain  seperti  diganti  dengan  ikan  nila,  daging  ayam  atau  daging  sapi. Namun,  pempek  Palembang  umumnya  terbuat  dari  ikan  tenggiri,  kemudian  dicampur  tepung sagu  atau  tapioka.  Perbandingan  campuran  tepung  sagu  dengan  porsi  yang  banyak  akan membuat pempek lebih empuk namun rasanya lebih tawar, karena memang makannya dicampur dengan  kuah  cuko,  sementara  pempek  dengan  proporsi  ikan  yang  berimbang  akan  membuat pempek  lebih  padat  tanpa  kehilangan  kekenyalannya  [9].  Adapun  aneka  jenis  pempek  dapat dilihat pada Gambar 1.
(a) Pempek Lenjer Besar (b) Pempek Lenjer Kecil (c) Pempek Adaan (d) Pempek Kapal Selam
(e) Pempek Telur Kecil
(f) Pempek Pistel Kates
Gambar 1. Aneka Jenis Pempek

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan ( JST )
Menurut [10] Jaringan Syaraf Tiruan adalah paradigm pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi  oleh  sistem  sel  syaraf  biologi.  Jaringan  ini  biasanya  diimplementasikan  dengan menggunakan komponen elektronik atau disimulasikan pada aplikasi komputer. Pada Gambar 2 terdapat arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan.

## Gambar 2. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut [11] Jaringan Syaraf Tiruan ditentukan oleh 3 hal yaitu :
1. Pola hubungan antara neuron .
2. Metode untuk menentukan bobot penghubung.
3. Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada  perhitungan  input  yang  diterima  oleh neuron , setelah itu diteruskan ke neuron yang berikutnya.

## 2.3 Local Binary Pattern (LBP)
Menurut  (M.  Pietikainen,  2011) Local  Binary  Pattern (LBP)  adalah  operator  yang sederhana  dengan  cara  memberikan  label  pada  piksel  dengan  melakukan  pengembangan ( thresholding )  pada  setiap  piksel  tetangga  dan  mempertimbangkan  hasilnya  sebagai  bilangan biner.  Piksel-piksel  tetangga  yang  telah  dilakukan  binerisasi  dengan  ketentuan  nilai  piksel tetangga lebih kecil dibandingkan dengan ambang batas maka akan bernilai 0, jika nilai piksel lebih  besar atau  sama  dengan  ambang  batas  maka  akan  bernilai  1.  Nilai  binerisasi pada  setiap piksel tersebut dikalikan dengan 2 n , n disini merupakan urutan piksel tetangga dimulai dari kiri atas  sampai  kanan  bawah  dengan  urutan  dimulai  dari  0  –  7.  Operator  LBP  dapat  dituliskan dengan menggunakan persamaan berikut:
1,     0 0,     0 (2.1) , ∑ 2 (2.2)
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 145-158
Keterangan:
1. ( P , R ) menyatakan titik sampling P pada radius R 2. g p merupakan nilai derajat keabuan pada piksel tetangga ke- p 3. g c merupakan nilai derajat keabuan pada piksel di posisi tengah

## 2.4 Matlab
Menurut  [12]  Matlab  ( Matrix Laboratory)  adalah  suatu  program  untuk  analisis  dan komputasi  numerik  dan  merupakan  suatu  bahasa  pemrograman  matematika  lanjutan  yang dibentuk  dengan  dasar  pemikiran  menggunakan  sifat  dan  bentuk  matriks.  Matlab  merupakan produk  dari  perusahaan  Mathworks,  Inc,  yang  menawarkan  kemudahan  dan  kesederhanaan dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  berhubungan  dengan  vector  dan  matriks.  Pada Gambar 3 merupakan tampilan pada Matlab.

## Gambar 3. Tampilan pada Matlab

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  penelitian  mengenai  fitur  LBP  untuk pengenalan kadar ikan pada pempek menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan.

## 3.2 Studi Literatur
Tahapan  ini  merupakan  pencarian  beberapa  jurnal  dan  buku  mengenai  penelitian terdahulu yang terkait mengenai metode yang digunakan, yaitu ekstraksi ciri citra Local Binary Pattern (LBP) dan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST).

## 3.3 Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  yang  diperlukan  terkait  dengan penelitian  yang  dikerjakan,  yaitu  menggunakan dataset dari  penelitian  terdahulu  (Ira,  2021) yang  memiliki  persentase  akurasi  terbaik.  Dataset  yang  terpilih  yaitu  dataset  yang  diambil dengan jarak  potret  kurang  lebih  15cm  dengan  resolusi  kamera  2MP.  Dataset  yang  digunakan sudah  melalui  proses  pemotongan  citra  dengan  bantuan  aplikasi Paint 3D dengan  ukuran cropping  373x373  pixel,  dengan  360  data  latih  dan  240  data  uji. Dataset memiliki  4  jenis pempek lenjer dengan kadar ikan dan tepung yang berbeda yaitu 1 banding 1, 1.5 banding 1, 2 banding 1 dan 1 banding 1. Yang pertiap 1 perbandingan seberat 200 gram yang dibuat sendiri oleh peneliti terdahulu selama 5 hari berturut-turut. Dapat dilihat pada Gambar 4. dataset yang digunakan.
(a) Pempek 1:1       (b) Pempek 1.5:1 (c) Pempek 2:1 (d) Pempek 1:2

## Gambar 4. Dataset yang Digunakan
Setelah  itu  dilakukan  pemilihan  citra  terdapat  foto  yang  telah  dilakukan  pengambilan citra  sebelumnya.  Pemilihan  tersebut  bertujuan  untuk  menghindari  foto  yang  hasilnya  tidak sesuai seperti noise, blur dan sebagainya. Dapat dilihat pada Gambar 5.
(a) Foto Noise (b) Foto Blur
Gambar 5. Hasil Foto Noise dan Blur
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 145-158
Data citra yang digunakan pada penelitian ini adalah citra Pempek. Kemudian akan dibagi menjadi  dua  yaitu  citra  latih  dan  citra  uji.  Citra  data  latih  yaitu  data  yang  berisi  nilai  yang digunakan untuk menentukan kelas yang cocok. Sedangkan citra data uji adalah data yang berisi data baru yang akan diidentifikasi oleh model yang telah dibuat dan diketahui nilai akurasi dari proses identifikasi.
Berikut adalah data latih dan data uji dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Latih dan Data Uji No. Sampel/Citra Latih Uji 1. 1 Ikan 1 Tepung 90 60 2. 1.5 Ikan 1 Tepung 90 60 3. 2 Ikan 1 Tepung 90 60 4. 1 Ikan 2 Tepung 90 60 Jumlah 360 240 600

## 3.4 Ekstraksi Ciri LBP
Pada ekstraksi ciri LBP, citra yang dipilih diubah ke dalam bentuk grayscale pada citra data  uji  dan  citra  data  latih,  kemudian  di  ekstraksi  ciri  LBP.  Setelah  dilakukan  ekstraksi  ciri menggunakan LBP, kemudian hasil dari citra akan digunakan untuk proses latih menggunakan metode pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan.

## 3.5 Pelatihan JST dan Model
Pada  tahapan  ini  peneliti  akan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan,  dengan tahapan pembangunan sistem untuk membantu proses mengidentifikasi kadar ikan dengan nilai yang  didapatkan  dari  ekstraksi  LBP  untuk  menghasilkan  output  yang  dapat  digunakan  pada tahap pengujian.

## 3.6 Hasil Pengujian
Pada  tahapan  ini,  dari  masing-masing  perlakuan  objek  yang  dilakukan  maka  penulis akan memperoleh hasil pengujian.

## 3.7 Implementasi dan Training Data
Pada tahap ini, dilakukan proses pengujian setiap citra uj untuk mengetahui tingkat akurasi dari jaringan syaraf tiruan pada pengidentifikasian kadar ikan pada pempek. Untuk mengetahui tingkat  keberhasilan  pengenalan  akan  dihitung  nilai  Akurasi  dengan  menggunakan  rumus sebagai berikut:
∑!"#$%!&!'()! *#$(+ ∑!"#$%!&!'()! 100% (3.1)
Keterangan:
∑ identifikasi benar = Jumlah data uji dikenali ∑ identifikasi = Jumlah data uji

## 3.8 Pembuatan Laporan
Pada tahap ini penulis akan membuat laporan dari hasil penelitian yang telah dilakukan. Laporan  terdiri  atas  rumusan  masalah,  tujuan  dan  manfaat  penelitian,  metode  penelitian  yang digunakan,  hasil  beserta  pembahasan  penelitian,  dan  saran  pengembangan  bagi  penelitian selanjutnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi
Pada tahap ini  merupakan tahapan dalam  mengimplementasikan  proses  penelitian  untuk memperoleh  hasil  dari  penelitian,  maka  implementasi  meliputi  proses  ekstraksi  LBP  dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan.

## 4.1.1 Implementasi Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  proses  ekstraksi  LBP,  citra  RGB  diubah  menjadi grayscale pada setiap citra data training dan testing . Kemudian hasil dari proses ekstraksi akan disimpan secara terpisah, hasil ekstraksi LBP untuk data latih disimpan dengan nama “latih” dan hasil ekstraksi LBP untuk data uji disimpan dengan nama “uji”. Hasil dari ekstraksi fitur LBP pada data training dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Ekstraksi Fitur LBP Data Latih
Kemudian untuk hasil ekstraksi fitur LBP pada data testing dapat dilihat pada Gambar 7.
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 145-158

## Gambar 7. Hasil Ekstraksi Fitur LBP Data Uji

## 4.1.2 Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  implementasi  pada  model  Jaringan  syaraf  tiruan  dengan menggunakan  alat  pelatihan  pada  aplikasi  Matlab  dengan  menggunakan  data  latih  yang  telah diekstraksi fitur LBP yang disimpan dengan nama “lbp_train” agar jaringan syaraf tiruan dapat untuk  mengenali  data  latih.  Untuk  nilai  target  pada  data  latih  LBP  disimpan  dengan  nama “targets_train_lbp”. Nilai target data latih LBP dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Target Data Latih 1:1 1.5:1 2:1 1:2 1-90 91-180 181-270 271-360 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Pada  Gambar  2  merupakan  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan  dalam proses pelatihan JST dan source code yang digunakan dalam proses pelatihan JST pada Matlab adalah sebagai berikut : net_5 = patternnet([5], 'traingdx'); net_5.trainParam.max_fail = 5; net_5.divideFcn = ''; net_5.trainParam.min_grad=1e-16; net_5.trainParam.lr=0.01; net_5.trainParam.epochs=50000; net_5.trainParam.goal=1e-11; net_5_train = train(net_5, latih, target);
Gambar 8. Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan
Pada proses pelatihan JST digunakan perintah net_5 = patternnet([5], 'traingdx');, perintah tersebut  digunakan  untuk  pembentukan  JST  1  layer,  penggunaan  nilai epoch sebesar  50000, dengan goal sebesar  1e-11, lr (learning  state) sebesar  0.01, max_fail  (  maximum  validation failures) sebesar  5,  dan min_grad  (minimum  performance  gradient) sebesar  1e-16.  Maka  dari itu, dapat dilihat pada Tabel 4.2 hasil training dari JST (Jaringan Syaraf Tiruan).
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 145-158
Tabel 3. Hasil Training Jaringan Syaraf Tiruan No. Banyak Neuron Epoch Epoch Performance Performance Data Latih (dikenali) Data Uji (dikenali) Layer 1 Layer 2 Layer 3 1. 5 50000 50000 2.86e-11 360 62 2. 10 50000 13953 9.96e-12 360 63 3. 15 50000 6252 9.99e-12 360 65 4. 20 50000 5517 9.89e-12 360 69 5. 25 50000 4741 9.91e-12 360 62 6. 30 50000 4546 9.94e-12 360 63 7. 35 50000 4250 1.00e-11 360 64 8. 40 50000 3759 9.93e-12 360 67 9. 45 50000 4204 9.96e-12 360 65 10. 50 50000 3851 9.95e-12 360 63 11. 55 50000 4303 9.83e-12 360 65 12. 60 50000 4300 9.76e-12 360 66 13. 65 50000 3534 9.75e-12 360 63 14. 70 50000 4070 9.87e-12 360 65 15. 75 50000 3885 9.99e-12 360 70 16. 80 50000 3998 9.80e-12 360 66 17. 85 50000 4200 9.92e-12 360 69 18. 90 50000 4058 9.95e-12 360 66 19. 95 50000 4113 9.99e-12 360 71 20. 100 50000 3710 9.94e-12 360 72 21. 105 50000 3919 9.95e-12 360 70 22. 110 50000 3753 9.95e-12 360 66 23. 115 50000 3629 9.81e-12 360 68 24. 120 50000 4371 9.89e-12 360 66 25. 125 50000 3963 9.88e-12 360 68 26. 130 50000 4293 9.98e-12 360 68 27. 135 50000 4063 9.72e-12 360 69 28. 140 50000 3959 9.98e-12 360 66 29. 145 50000 4163 9.79e-12 360 66 30. 150 50000 4160 9.94e-12 360 68 31. 155 50000 4205 9.76e-12 360 69 32. 160 50000 4280 9.95e-12 360 72 33. 165 50000 3971 9.89e-12 360 66 34. 170 50000 4566 9.96e-12 360 67 35. 175 50000 4465 9.84e-12 360 68 36. 180 50000 4396 9.87e-12 360 63 37. 185 50000 4763 9.98e-12 360 65 38. 190 50000 4598 9.78e-12 360 70 39. 195 50000 4407 9.79e-12 360 70 40. 200 50000 4284 9.97e-12 360 67 41. 95 95 50000 3990 9.93e-12 360 67 42. 95 100 50000 4223 9.85e-12 360 68 43. 95 160 50000 4029 9.91e-12 360 63 44. 100 95 50000 4268 9.92e-12 360 64 45. 100 100 50000 4687 9.94e-12 360 65
46. 100 160 50000 4451 9.85e-12 360 76 47. 160 95 50000 5185 9.95e-12 360 67 48. 160 100 50000 4964 9.95e-12 360 70 49. 160 160 50000 5333 9.99e-12 360 70 50. 100 160 95 50000 5215 9.87e-12 360 73 51. 100 160 100 50000 5973 9.97e-12 360 64 52. 100 160 160 50000 5953 9.97e-12 360 75 53. 160 100 95 50000 6899 9.95e-12 360 73 54. 160 100 100 50000 6803 9.85e-12 360 69 55. 160 100 160 50000 5779 9.85e-12 360 67 56. 160 160 95 50000 5587 9.86e-12 360 66 57. 160 160 100 50000 6495 9.98e-12 360 65 58. 160 160 160 50000 7494 9.99e-12 360 70
Dapat  dilihat  dari  Tabel  3  pada  hasil training JST  merupakan  pengujian  dari  data  latih dan  data  uji  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  terbaik  Ketika  dilakukan train .  Maka, berdasarkan tabel tersebut diperoleh hasil terbaik yang terdapat pada 2 hidden  layer yaitu 100 neuron di layer 1,  dan  160 neuron di layer 2  dengan jumlah  data  latih  dikenali sebanyak  360 citra  dan  data  uji  dikenali  sebanyak  76  citra  yang  digunakan  sebagai  model  jaringan  syaraf tiruan citra pempek yang beresolusi 2MP.

## 4.2 Pengujian Arsitektur JST dan Hasil
Pada  proses  pengujian  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  memanfaatkan  hasil  dari ekstraksi fitur LBP terhadap data uji. Maka, berdasarkan dari nilai hasil ekstraksi data uji yang digunakan sebanyak 240 citra. Bagian ini bertujuan untuk menentukan hasil pengujian terhadap arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yang dihitung menggunakan rumus perhitungan akurasi seperti dibawah ini:

## Akurasi
∑ 4567 8   56 ∑ 4567 8
100%
Dapat dilihat pada Tabel 4. hasil dari pengujian terhadap data uji.
Tabel 4. Hasil Pengujian Data Uji
No Jenis Perbandingan Data Uji Data Dikenali Data Tidak Dikenali Akurasi Jenis Perbandingan Data Dikenali 1 1 ikan 1 tepung 60 4 56 6,67% 2 1,5 ikan 1 tepung 60 25 35 41,67% 3 2 ikan 1 tepung 60 34 26 56,67% 4 1 ikan 2 tepung 60 13 47 21,67% TOTAL 240 76 164 31,67% PERSENTASE AKURASI 100% 31,67% 68,33% -
Berdasarkan Tabel 4 total seluruh data uji dari setiap jenis perbandingan yang digunakan sebanyak  240  data  uji.  Maka,  masing-masing  jenis  perbandingan  memiliki  60  data  uji diantaranya, untuk jenis perbandingan 1 ikan 1 tepung memperoleh 4 data dikenali dan 56 data tidak dikenali, jenis perbandingan 1,5 ikan 1 tepung memperoleh 25 data dikenali dan 35 data tidak  dikenali,  jenis  perbandingan  2  ikan  1  tepung  memperoleh  34  data  dikenali  dan  26  data tidak dikenali, dan jenis perbandingan 1 ikan 2 tepung memperoleh 13 data dikenali dan 47 data
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 145-158
tidak dikenali. Maka, dari 4 jenis perbandingan dilakukan perhitungan untuk mendapakan nilai persentase tingkat akurasi sebesar 31,67%.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini didasari atas penelitian terdahulu mengenai tingkat akurasi kadar ikan pada pempek.  Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  kesimpulan  yang dihasilkan diantaranya:
1. Pengujian dilakukan terhadap 4 jenis perbandingan ikan pada pempek diantaranya adalah 1  ikan  1  tepung,  1.5  ikan  1  tepung,  2  ikan  1  tepung,  dan  1  ikan  2  tepung.  Hasil pengenalan  kadar  ikan  pada  penelitian  terdahulu  (Ira,  2021)  pada  resolusi  kamera  2MP menggunakan  fitur  GLCM  dan  metode  JST  yaitu  memperoleh  pengenalan  dengan  hasil terbaik yaitu 355 data latih dikenali dan 56 data uji dikenali, sedangkan pada penelitian ini  menggunakan  fitur  LBP  dan  metode  JST  pada  Tabel  4.2  memperoleh  pengenalan dengan  hasil  terbaik  yaitu  360  data  latih  dikenali  dan  76  data  uji  dikenali.  Berdasarkan menunjukkan bahwa fitur LBP menggunakan metode pengenalan JST lebih baik dari fitur GLCM menggunakan metode pengenalan JST.
2. Dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur Local  Binary Pattern  (LBP)  dan  metode  Jaringan Syaraf  Tiruan  pada  2 hidden  layer dengan training traingdx  diperoleh  nilai accuracy sebesar 31,67% dapat dilihat pada Tabel 4.3.

## 5. SARAN
Berdasarkan kesimpulan, berikut saran yang nantinya dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya. Pada penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan training function ‘traingdx’ dengan neuron 5-160. Pada setiap training dilakukan sebanyak 3 kali percobaan run program dan diambil  hasil  yang  paling  banyak  dikenali.  Pada Jaringan  Syaraf Tiruan terdapat 17 training function . Oleh karena itu, disarankan menggunakan training function yang berbeda pada penelitian selanjutnya untuk mengetahui tingkat akurasi yang terbaik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  keluarga  yang  telah  mensupport,  dosen pembimbing yang selalu memberikan arahan, dan terutama diri sendiri yang sudah bekerja keras untuk mendapatkan hasil yang terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O.  S.  Rochima,  Emma..  Rusky  Intan  Pratama., 2015. “Karakterisasi  Kimiawi  dan Organoleptik  Pempek  Dengan  Penambahan  Tepung  Tulang  Ikan  Mas  Asal  Waduk Cirata,” J. Akuatika , Vol. 6, No. 1, pp. 79–86,
[2] D.  Utomo,  D.  Wahyuni,  R.,  and  R.  Wiyono, 2013, “Pemanfaatan  Ikan  Gabus (Ophiocephalus striatus) Menjadi Bakso Dalam Rangka Perbaikan Gizi Masyarakat dan Upaya  Meningkatkan  Nilai  Ekonominya,” Staf  Pengajar  Fak.  Pertan.  Univ.  Yudharta , pp. 38–55, doi: 10.35891/tp.v1i1.476.
[3] G.  Sholihin,  M.  Rudhus.,  Satriya  Iswara  W,  2018. “Identifikasi  Kadar  Ikan  pada Pempek  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berdasarkan  Tekstur  Permukaan,” STMIK GI MDP , No. x, pp. 7–15,
[4] G. Amatullah, Ira Novia., 2021 “Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan Pada  Pempek  Berdasarkan  Resolusi  Kamera  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Univ. Multi Data Palembang , No. x, pp. 1–18,.
[5] G. Vianita, Nurul., 2021. “Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan pada Pempek Berdasarkan Jarak Potret Dengan Metode Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Univ. Multi Data Palembang , No. x, pp. 1–18,
[6] L.  Chandra  B  and    dan  R.  Gasim, 2020, “Identifikasi  Jenis  Tepung  Terigu  pada  Roti Goreng  Berdasarkan  Fitur  LBP  Dengan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan,” J. Algoritm. , Vol. 1, No. 1, pp. 90–102, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.441.
[7] M.  D.  Turiyanto,  D.  Purwanto,  D.,  and  R.  Dikairono,  2014. “Penerapan  Teknik Pengenalan  Wajah  Berbasis  Fitur  Local  Binary  Pattern  pada  Robot  Pengantar Makanan,” Tek. Elektro , pp. 1–6,
[8] R.  Karneta, 2010, “Analisis  Kelayakan  Ekonomi  dan  Optimasi  Formulasi  Pempek Lenjer  Skala  Industri,”  J.  Pembang.  Mns. ,  Vol.  4,  No.  12,  [Online].  Available: http://ejournal.sumselprov.go.id/pptk/article/view/199.
[9] E.  H.  Sihotang,  2009. “Pempek  Bunting  (Perencanaan  Pendirian  Usaha  Pempek0,” J. Pemasar. , Vol. 10, No. 10, pp. 267–333,
[10] A.  T.  Solikhun,  M.Safii,  2017, “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Tingkat Pemahaman  Siswa  Terhadap  Mata  Pelajaran  Dengan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , Vol. 1, No. 1, pp. 24– 36, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.26.
[11] A.  L.  Pratama,  R.A.,  2016. “Peramalan  Beban  Listrik  Jangka  Panjang  Provinsi  D.I Yogyakarta  Menggunakan  Neural  Network  Backpropagation,” J.  Tek.  Elektro ,  Vol.  5, No. 3, pp. 37–47,
[12] B.  Cahyono,  2013, “Penggunaan  Software  Matrix  Laboratory  (MATLAB)  dalam Pembelajaran  Aljabar  Linier,”  J.  Phenom. ,  Vol.  1,  No.  1,  pp.  45–62,  doi: 10.21580/phen.2013.3.1.174.