## Identifikasi Kadar Ikan Pada Pempek Dengan Fitur LBP Dan Metode Pengenalan SVM
Kevita Titany Suhanto 1, Gasim 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang: Jl. Rajawali No 14, Telp: 0711 – 376400
3 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas MDP e-mail: 1 kevitats@mhs.mdp.ac.id, 2 gasim@mdp.ac.id

## Abstrak
Bahan  utama  yang  biasa  diguanakan  oleh  masyarakat  dalam  pembuatan  pempek adalah  ikan  giling  dan  tepung  sagu.  Masyarakat  Palembang  biasanya  membuat  pempek menjadi  beberapa  varian  seperti  pempek  telur,  pempek  pistel,  pempek  keriting,  pempek  kapal selam, pempek panggang, pempek lenggang, dll. Pada penelitian terdahulu,  datasetnya yaitu 4 jenis  pempek  lenjer  dengan  kadar  ikan  gabus  dan  tepung  yang  berbeda  jumlahnya  dimana setiap  satu  perbandingan  sebanding  dengan  200  gram.  Perbandingannya  yaitu : 1 ikan gabus banding 1 tepung sagu, 1.5 ikan  gabus banding 1 tepung sagu, 2 ikan gabus banding 1 tepung  sagu,  1  ikan  gabus  banding  2  tepung  sagu.  Pada  penelitian  ini  dataset  yang  dipakai adalah citra foto yang menggunakan resolusi kamera 2MP yang merupakan dataset terbaik dari penelitian  terdahulu  (Amatullah,  2021)  yang  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  23,33%  dan jumlah pengenalan data uji sebanyak 56 dari 240 data uji. Lalu pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan ekstraksi fitur LBP dan metode pengenalan Support Vector Machine yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 22.92%.
Kata kunci : Kamera, Ikan, Tepung Sagu, Dataset , Support Vector Machine , LBP

## Abstract
The  main  ingredients  commonly  used  by  the  community  in  making  pempek  are  ground fish and sago flour. The people of Palembang usually make pempek into several variants such as  egg  pempek,  pempek  pistel,  pempek  curly,  pempek  submarine,  pempek  roasted,  pempek lenggang,  etc.  In  the  previous  study,  the  dataset  was  4  types  of  pempek  lenjer  with  different levels  of  snakehead  fish  and  flour,  where  each  comparison  was  equal  to  200  grams.  The comparisons  are:  1  snakehead  fish  to  1  sago  flour,  1.5  snakehead  fish  to  1  sago  flour,  2 snakehead fish to 1 sago flour, 1 snakehead fish to 2 sago flour. In this study, the dataset used is a photo image using a 2MP camera resolution which is the best dataset from previous research (Amatullah,  2021)  which  obtained  an  accuracy  rate  of  23.33%  and  the  number  of  test  data recognition was 56 out of 240 test data. Then this research was conducted using LBP feature extraction  and  the  introduction  of  the  Support  Vector  Machine  method  which  resulted  in  an accuracy rate of 22.92%.
Keywords: Camera, Fish, Sago Flour, Dataset, Support Vector Machine, LBP
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 91-98

## 1. PENDAHULUAN
Ikan merupakan salah satu sumber daya alam yang dijadikan sebagai  sumber  makanan. Protein  yang  terdapat  di  dalam  ikan  lebih  tinggi    dibandingkan  dengan  produk  hewani lainnya karena daging ikan memiliki serat-serat protein yang lebih pendek daripada serat-serat yang  ada  di  protein  hewan  lainnya.  Maka  dari  itu,  salah  satu  manfaat  dari  mengonsumsi  ikan adalah  untuk membantu sistem pertumbuhan.
Ikan  juga  dapat  diolah  menjadi  bahan  dasar  makanan,  salah  satu  bentuknya  Sadalah pempek ikan. Saat ini hampir seluruh masyarakat Indonesia mengetahui makanan yang bernama pempek. Pempek adalah salah satu makananan  yang berasal dari Palembang provinsi Sumatera Selatan.  Makanan  yang  terbuat  dari  bahan  dasar  sagu  dan  ikan  yang  sudah  digiling  ini merupakan  makanan yang  kaya  akan  protein,  karbohidrat,  lemak,  dan  vitamin  lainnya  yang baik                                untuk kebutuhan tubuh manusia. Dengan rasa yang gurih dan enak khas ikan inilah yang membuat  pempek  disukai  oleh  banyak  orang,  tidak  hanya  anak-anak  saja  bahkan  orang  tua hingga  manula  juga  menyukai  pempek.  Jenis  ikan  yang  digunakan  untuk  pembuatan  pempek pada proposal ini adalah ikan
Dengan  melakukan  proses  pembuangan  kulit  dan  penggilingan,  ikan  pun  siap  untuk dijadikan  bahan  dasar  dalam  pembuatan  pempek,  ditambahkan  dengan  sagu,  penyedap  rasa sesuai  selera,  dan  air  secukupnya.  Dalam  pembuatan  pempek  ini  setiap  orang  pasti  memiliki komposisi  yang  berbeda-beda,  maka  dari  itu  perbedaan  tersebut  dapat  dijadikan  untuk mengetahui tekstur dari pempek yang telah dibuat.
Teknologi  jaman  sekarang  sudah  sangat  berkembang  sehingga  masyarakat  dapat melakukan  pengenalan  kadar  ikan  menggunakan  kecerdasan  buatan  ( Artifical  Intelligence ). Metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi atau mengenali objek pada penelitian ini adalah Support  Vector Machine. Support  Vector  Machine merupakan  suatu  teknik  untuk menemukan hyperlane yang  bisa  memisahkan  dua  set  data  dari  dua  kelas  yang  berbeda  [1]. Dapat  dilihat  pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Ira  Novia  [2]  yang  melakukan penelitian  berjudul  Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Kadar  Ikan  Pada  Pempek Berdasarkan  Resolusi  Kamera  dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation .  Pada  penelitian  ini  yang  dilakukan  adalah  membandingkan  kadar  ikan  dan tepung sagu dengan menggunakan 4 jenis perbandingan yaitu 1 ikan dibanding dengan 1 tepung sagu, 1.5 ikan dibanding dengan 1 tepung sagu, 2 ikan dibanding dengan 1 tepung sagu dan 1 ikan  dibanding  dengan  2  tepung  sagu.  Untuk  mengambil  citra  nya  digunakan  kamera  dengan resolusi  4  macam  yaitu  2MP,  4MP  8  MP,  dan  16MP  dengan  jarak  pemotretan  kurang  lebih 15cm.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  JST  (Jaringan  Syaraf  Tiruan)  fitur GLCM  ( Gray Level  Co-occurrence Matrix ) dan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  23.33% [4].
Penelitian  selanjutnya  dari  Khusnul  Mujib,  Achmad  Hidayatno,  dan  Teguh  Prakoso dengan  penelitian  berjudul  Pengenalan  Wajah  Menggunakan Local  Binary  Pattern (LBP)  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Penelitian  ini  menggunakan  fitur  LBP  dan  SVM  yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100% untuk pengujian wajah pada ekspresi sedih, netral dan mata tertutup. Lalu tingkat akurasi sebesar 86.6% yang merupakan akurasi terendah dengan pengujian wajah pada ekspresi gembira [5].
Dari  uraian  diatas,  maka  penelitian  ini  menggunakan  fitur Local  Binary  Pattern (LBP) yang  memiliki  fitur  ekstraksi  ciri  LBP  dan  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  dalam mengidentifikasi  objek  lalu  menggunakan  metode  pengenalan Support  Vector  Machine untuk mengidentifikasi kadar ikan dalam pempek karena belum diketahui apakah menggunakan fitur dan  metode  yang  berbeda  dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi  kadar  ikan  dalam  pempek sehingga  perlunya penelitian ini dilakukan.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 91-98

## Title of

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  pertama  ini  yang  dilakukan  adalah  mengidentifikasi  masalah   yang  mau dijadikan  penelitian  yaitu  identifikasi  kadar  ikan  pada  pempek  dengan  melanjutkan  penelitian yang terdahulu dilakukan oleh Ira Novia Amatullah.

## 2.2 Studi Literatur
Pada tahap kedua ini yang dilakukan adalah melakukan studi literatur yang berhubungan dengan penelitian melalui jurnal penelitian agar dapat membantu dalam proses penelitian.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada tahap ketiga ini yang dilakukan adalah mengumpulkan data yang diperlukan untuk penelitian  yaitu  dengan  menggunakan  dataset  dari  penelitian  yang  sebelumnya  [2]  dengan tingkat akurasi yang terbaik. Dataset yang memiliki tingkat akurasi terbaik dengan jarak potret kurang lebih 15 cm dan resolusi kamera 2MP.
Dataset  yang  digunakan  sudah  melalui  proses  pemotongan  citra  dengan  menggunakan bantuan  aplikasi Paint 3D  dengan  ukuran  cropping  373x373 pixel dengan  menggunakan  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  2.  Tiap  1 perbandingan sebanding dengan 200 gram         yang dibuat sendiri oleh peneliti terdahulu selama 5 hari berturut-turut.
Kemudian  membagi  data  yang  sudah  ada  menjadi  data  latih  dan  data  uji lalu  dilakukan pengelompokkan data yang sudah dikumpulkan sebelumnya ke data latih dan data uji. Data latih merupakan  data  yang  digunakan  untuk  menentukan  kelas  yang  sama  atau  cocok.  Data  uji merupakan  data  yang  berisi  data  baru  dan  telah  diidentifikasi  agar  diketahui  nilai  akurasi  dari proses  identifikasi  tersebut.  Pada  penelitian  sebelumnya  data  latih  yang  digunakan  dengan perbandingan sebagai berikut:
Tabel 1. Perbandingan Citra (Ikan Gabus: Tepung Sagu)

## 2.4 Ekstraksi Ciri LBP (Local Binary Pattern)
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  citra  latih  dan  citra  uji  yang  diubah  ke  bentuk grayscale lalu diektraksi ciri LBP kemudian hasil dari citra tersebut akan digunakan untuk proses latih menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) [8].

## 2.5 Pelatihan SVM (Support Vector Machine)
Pada  tahap  ketujuh  ini  yang  dilakukan  adalah  membantu  proses  identifikasi  jenis  ikan menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM) dengan  melakukan  pelatihan  terhadap data latih [6].
No Perbandingan Citra Data Latih Resolusi Terbaik 2 MP Data Uji Resolusi Terbaik 2MP Ikan Gabus Tepung Sagu 1. 1 1 90 citra 60 citra 2. 1.5 1 90 citra 60 citra 3. 2 1 90 citra 60 citra 4. 1 2 90 citra 60 citra
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 91-98

## 2.6 Model SVM (Support Vector Machine)
Pada  tahap  kedelapan  ini  yang  dilakukan  adalah  mengidentifikasi  model  yang  sudah dilatih dan sudah diekstraksi.

## 2.7 Pengujian SVM (Support Vector Machine)
Pada  tahap  kesembilan  ini  yang  dilakukan  adalah  tahapan  pembangunan  sistem  untuk mengidentifikasi  kadar  ikan  yang  didapatkan  dari  LBP  untuk  mendapatkan  output  pada  tahap pengujian.

## 2.8 Hasil
Pada  tahap  kesebelas  ini  dilakukan  proses  identifikasi  kadar  ikan  dan untuk  mengetahui tingkat akurasinya menggunakan rumus [7]:
Keterangan:
- TP adalah jumlah dari data citra yang positif dan benar-benar dikenali oleh sistem.
- FP adalah jumlah dari data citra yang positif tetapi tidak dikenali oleh sistem.
- TN adalah jumlah dari data citra yang negatif dan benar-benar dikenali oleh sistem.
- FN adalah jumlah dari data citra yang negatif tetapi tidak dikenali oleh sistem.

## 2.9 Pembuatan Laporan
Pada  tahap  terakhir  ini  yang  dilakukan  adalah  membuat  laporan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan yang terdiri dari rumusan masalah, hasil, pembahasan penelitian, dan juga saran agar bisa dikembangkan lebih lagi oleh peneliti selanjutnya.

## 3.HASIL DAN PEMBAHASAN
Membahas  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  implementasi  ekstraksi  LBP  ( Local  Binary  Pattern )  serta  implementasi  model klasifikasi SVM ( Support Vector Machine ).

## 3.1 Implementasi
Pada  tahap  ini  adalah  tahapan  untuk  mengimplementasikan  metodologi  dari  penilitian agar  mendapatkan  hasil  dari  implementasi  ekstraksi  LBP  ( Local  Binary  Pattern )  dan  tahap implementasi model klasifikasi SVM ( Support Vector Machine ).
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 91-98

## Title of

## 3.1.1 Implementasi Ekstraksi Fitur LBP (Local Binary Pattern)
Pada  tahap  ini  implementasi  yang  dilakukan  adalah  ekstrasi  LBP  yaitu  dengan  cara merubah  citra  RGB  menjadi  citra grayscale di  setiap  citra training dan testing nya.  Setelah didapatkan hasil dari proses ekstraksi LBP, untuk hasil ekstraksi LBP pada data latih kita beri dengan nama “latih” dan untuk hasil ekstraksi LBP pada data uji kita beri  dengan nama “uji”. Pada  gambar  1  merupakan  hasil  data training dari  ektraksi  fitur  LBP  ( Local  Binary  Pattern ). Lalu  pada  gambar  2  merupakan  hasil  data testing dari  ekstraksi  fitur  LBP  ( Local  Binary Pattern ). Hasil ekstrasi:
Gambar 1. Hasil Ekstraksi Fitur LBP pada Data Latih
Gambar 2. Hasil Ekstraksi Fitur LBP pada Data Uji
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 91-98

## 3.1.2 Implementasi Model Klasifikasi SVM (Support Vector Machine)
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  menerapkan  metodeimplementasi  model klasifikasi SVM ( Support Vector Machine ). Pada penggunaan metode SVM ini akan dilakukan pemisahan antara kelas 1 dengan kelas lainnya yaitu kelas kadar pempek pertama, kelas kadar pempek  kedua,  kelas  kadar  pempek  ketiga,  dan  kelas  kadar  pempek  keempat.  Pada  SVM terdapat Gaussian Kernel yang merupakan model dalam klasifikias nonlinear agar mendapatkan tingkat akurasinya.
Gambar 3. Output Untuk Data Dikenali dan Data Tidak Dikenali

## 3.2 Pengujian dan Hasil
Pada tahap ini yaitu tahap pengujian dan hasil dilakukan pengujian pada empat kelas yang dibagi  menjadi data training dan  data testing .  Data training yang  digunakan  adalah  sebanyak 360 citra dengan pembagiannya sebanyak 90 citra kelas kadar 1 dengan perbandingan 1 ikan : 1 tepung, sebanyak 90 citra kelas kadar 2 dengan perbandingan 1.5 ikan : 1 tepung, sebanyak 90 citra kelas kadar 3 dengan perbandingan 2 ikan : 1 tepung, dan sebanyak 90 citra kelas kadar 4 dengan perbandingan 1 ikan : 2 tepung.
Lalu pada data testing yang digunakan adalah sebanyak 240 citra dengan pembagiannya sebanyak 60 citra kelas kadar 1 dengan perbandingan 1 ikan : 1 tepung, sebanyak 60 citra kelas kadar  2  dengan  perbandingan  1.5  ikan  :  1  tepung,  sebanyak  60  citra  kelas  3  dengan perbandingan  2  ikan  :  1  tepung,  dan  sebanyak  60  citra  kelas  kadar  4  dengan  perbandingan  1 ikan  :  2  tepung.  Lalu  pada  data testing dilakukan  pengujian  dan  memperoleh  tingkat  akurasi 22.92%.
Tabel 2. Detail Hasil Pelatihan (Data Dikenali dan Data yang Tidak Dikenali)
No Perbandingan dari Kadar Ikan dan Tepung Jumlah dari Data Uji Data yang dikenali Data yang tidak dikenali Akurasi dari Perbandingan Data yang Dikenali dan Data yang Tidak Dikenali 1 1:1 60 0 60 0 % 2 1.5:1 60 5 55 8.33% 3 2:1 60 34 26 56.67% 4 1:2 60 16 44 26.67% Total 240 55 185 22.92% Presentase Akurasi 100% 22.92% 77.08% -
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 91-98

## Title of
Pada  tabel  2  menunjukkan  untuk  campuran  1:1  dari  60  data  semuanya  tidak  dapat dikenali. Pada campuran 1.5:1 dari 60 data yang ada, data yang dapat dikenali sebanyak 4 buah dan yang tidak dapat dikenali sebanyak 56 buah. Pada campuran 2:1 dari 60 data yang ada, yang dapat  dikenali  sebanyak  34  buah  dan  yang  tidak  dapat  dikenali  sebanyak  26  buah.  Pada campuran 1:2 dari 60 data yang ada, yang dapat dikenali sebanyak 16 buah dan yang tidak dapat dikenali sebanyak 44 buah. Jadi total  seluruhnya data yang dikenali sebanyak 54 buah dengan persentase  22.5%  dan  data  yang  tidak  dapat  dikenali  sebanyak  186  buah  dengan  persentase sebesar 77.5%. Sehingga mendapatkan tingkat akurasi sebesar 22.92%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  didasari  atas  penelitian  terdahulu  tentang  tingkat  akurasi  kadar  ikan pada pempek. Maka kesimpulan yang didapatkan:
1. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  citra  4  jenis  perbandingan  ikan  dan tepung yaitu perbandingan yang pertama dengan 1 ikan : 1 tepung, perbandingan yang kedua dengan 1.5 ikan : 1 tepung, perbandingan ketiga 2 ikan : 1 tepung, dan perbandingan yang terakhir 1 ikan : 1 tepung yang memiliki data latih dengan total sebanyak 360 citra lalu data uji dengan total sebanyak 240 citra. Dataset ini didapat dari penelitian terdahulu (Amatullah, 2021)  dengan  menggunakan  resolusi  kamera  2MP.  Dengan  fitur  ekstraksi  LBP  ( Local Binary  Pattern )  menghasilkan  tingkat  akurasi  22.92%  lebih  kecil  0.41%  dibandingkan dengan  penelitian  sebelumnya  [2]  dimana  penelitiannya  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 23.33%.
2. Dari  penelitian  ini  dapat  dipahami  bagaimana  cara  memilih  dataset  terbaik  lalu membandingkannya  dengan  hasil  akurasi  pada  penelitian  ini  dan  juga  dapat  memahami proses pembuatan laporan penelitian.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  dan  penelitian  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka adapun beberapa saran sebagai berikut:
1. Pada penelitian ini, fitur yang digunakan adalah LBP ( Local Binary Pattern ) dengan metode SVM  ( Support  Vector  Machine ) maka  diperlukan  penelitian  yang  menggunakan  fitur  dan metode yang lain.
2. Pada penelitian ini, dataset pada penelitian terdahulu [2] menggunakan resolusi kamera 2MP, 4MP, 8MP, dan 16MP dan yang terbaik adalah 2MP maka diperlukan penelitian lain dengan menggunakan resolusi kamera yang berbeda agar mendapatkan dataset terbaik yang berbeda juga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada keluarga yang telah memberi dukungan, dosen pembimbing  yang  selalu  memberi  bimbingan  dan  arahan  dalam  pengerjaan  laporan  skripsi  ini dan juga untuk diri sendiri yang telah berusaha dan bekerja keras untuk memperoleh hasil yang maksimal.
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 91-98

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Alita,  Debby.,  Yusra  Fernando,  Heni  Sulistiani.  2020.  “ Implementasi  Algoritma Multiclass SVM pada Opini Publik Berbahasa Indonesi di Twitter ”. Jurnal Teknokompak Vol.14, No.2.
[2]   Amatullah, Ira Novia., Gasim. 2021. “ Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan pada Pempek Berdasarkan Resolusi Kamera Dengan Metode Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation”. STMIK GI MDP.
[3]   Leonardo, Yohannes, Ery Hartati. 2020. “ Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern ”. STMIK GI MDP.
[4]   Mariana, Dina., Hafiz Irsyad. 2021. “ Klasifikasi Pneumonia pada Chest X-Ray Paru-paru Dengan  Ekstraksi  Fitur  Local  Binary  Pattern  Menggunakan  Support  Vector  Machine ”. STMIK GI MDP.
[5]   Mujib,  Khusnil.,  Achmad  Hidayatno,  Teguh  Prakoso.  2018.  “ Pengenalan  Wajah Menggunakan  Local  Binary  Pattern  (LBP)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) ”. Transient Vol.7, No.1.
[6]   Pratama,  Arif.,  Randy  Cahya  Wihandika,  Dian  Eka  Ratnawati.  2018.  “ Implementasi Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM)  Untuk  Prediksi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa ”.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Vol.2, No.4.
[7]   Retnoningrum,  Dwi.,  Agus  Wahyu  Widodo,  Muh.  Arif  Rahman.  2019.  “ Ekstraksi  Ciri pada  Telapak  Tangan  Dengan  Metode  Local  Binary  Pattern  (LBP) ”.  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol.3, No.3.
[8]   Shiyam,  Akhmad  Lathiifu.  2019.  “ Presensi  Mahasiswa  Dengan  Ekstraksi  Fitur  Wajah Menggunakan Metode Local Binary Pattern ”. Universitas Nusantara PGRI Kediri.