Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI : https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.95 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 11-20 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) METHOD TO DETERMINE CUPANG FISH USING CANNY EDGE DETECTION AND INVARIANT MOMENT
Fajar Shidiq 1 , Eka Wahyu Hidayat 2 , Neng Ika Kurniati 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Siliwangi, Indonesia Email: 1 167006015@student.unsil.ac.id , 2 ekawahyu@unsil.ac.id , 3 nengikakurniati@unsil.ac.id
(Naskah masuk: 30 April 2021, Revisi : 27 Juli 2021, diterbitkan: 25 Februari 2022)

## Abstract
Betta  fish  are  known  as  fighting  fish,  are  aggressive  and  like  to  attack  several  types  of  Betta  fish.  They  have attractive body colors, beautiful fins, calm and dignified movements. However, there are still many people who are  wrong  in  distinguishing  the  types  of  betta  fish,  especially  for  those  who  just  bought  them,  so  to  help determine the type of betta fish, a Matlab application was built to determine the types of betta fish based on their shape. K-Nearest  Neighbor can classify objects based on learning data that is closest to the object so that the results can be more accurate. Canny is known as the optimal edge detection, this algorithm provides a low error rate. Invariant Moment is a feature extraction method that produces 7 features used to recognize an object. The combination  of  K-Nearest  Neighbor,  Canny,  and  Invariant  Moment  resulted  in  a  fairly  high  accuracy  for determining the type of betta fish, namely an average of 68.5714%, for training data with a total of 70 betta fish data, and 70%, for test data with the number 20 Betta fish data.
Keywords : Betta Fish, K-Nearest Neighbor, Canny Edge Detection, Invariant Moment.

## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENENTUKAN IKAN CUPANG MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DAN INVARIANT MOMENT

## Abstrak
Ikan  Cupang dikenal  sebagai ikan  petarung,  agresif  dan  suka  menyerang  beberapa  jenis  ikan  cupang  memiliki warna tubuh yang menarik, bentuk siripnya indah, gerakannya tenang dan berwibawa. Akan tetapi masih banyak orang  yang  keliru  dalam  membedakan  jenis  ikan  cupang  peliharaannya  terutama  bagi  yang  baru  membeli sehingga untuk membantu menentukan jenis ikan cupang ini, maka di bangunlah sebuah aplikasi Matlab untuk menentukan  jenis  ikan  cupang  berdasarkan  bentuknya.  K-Nearest  Neighbor  dapat  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut  sehingga hasilnya  bisa  lebih  akurat.  Canny  dikenal  sebagai  deteksi  tepi  yang optimal,  algoritma  ini  memberikan  tingkat kesalahan yang rendah. Invariant Moment merupakan sebuah metode ekstraksi fitur yang menghasilkan 7 fitur yang  digunakan  untuk  mengenali  sebuah  obyek.  Kombinasi  antara  K-Nearest  Neighbor,  Canny,  dan  Invariant Moment mengahasilkan akurasi yang cukup tinggi untuk penentuan jenis ikan cupang yaitu rata-rata 68,5714%, untuk  data  latih  dengan  jumlah  70  data  ikan  cupang,  dan  70%,  untuk  data  uji  dengan  jumlah  20  data  ikan cupang.
Kata kunci : Ikan Cupang, K-Nearest Neighbor, Deteksi Tepi Canny, Invariant Moment.

## 1. PENDAHULUAN
Ikan  Cupang  (Betta  Fish)  dikenal  sebagai  ikan petarung,  agresif  dan  suka  menyerang.  Beberapa jenisikan  cupang  memiliki  warna  tubuh  yang menarik,  bentuk  siripnya  indah,  gerakannya  tenang dan berwibawa. Sehingga banyak dipelihara sebagai ikan  hias  dan  juga  ikan  aduan.  Habitat  asli  ikan cupang tersebar di wilayah Asia Tenggara, termasuk Indonesia.  Ikan  ini  banyak  ditemukan  di  rawa  -
rawa,  danau,  dan  lubuk.  Kebanyakan  pehobi mengenal  jenis  ikan  cupang  dengan  berbagai sebutan  nama,  seperti  Crowntail,  Doubletail, Dumboear,  Halfmoon,  Plakat,  Slayer,  Wild  dan berbagai variasi  silangannya. Nama  -  nama  tersebut ditentukan  dari  bentuknya,  misalnya  Halfmoon memiliki sirip yang membentuk setengah lingkaran, Crowntail  memiliki  sirip  yang  bergerigi  runcing seperti sisir [1].

## 12 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No.1, Februari 2022, hlm. 11-20
Masih  banyak  orang  yang  keliru  dalam membedakan  jenis  ikan  cupang  peliharaannya terutama bagi yang baru membeli. Seperti contohnya ikan  cupang  hias  ditentukan  berdasarkan  bentuk fisik,  warna,  gerakan  dan  mental  nya.  Sedangkan untuk  kriteria  ikan  cupang  aduan  juga  hampir  sama seperti  kriteria  yang  ditentukan  untuk  ikan  cupang hias,  tetapi  ikan  cupang  aduan  ini  cenderung memiliki  sifat  yang  lebih  agresif  daripada  ikan cupang  hias.  Banyak  sekali  penjual  ikan  cupang  di pasar  ataupun  di  toko  penjual  ikan  hias  yang menjual  ikan  cupang    ini    tapi  bagi  konsumen  dan pehobi pemula belum banyak mengetahui jenis ikan cupang yang ingin dipelihara.
Ikan  hias  akan  menjadi  sektor  yang  paling diminati  untuk  pembudidaya  ikan  di  Indonesia. Selain  itu  ikan  hias  yang  paling  banyak  diminati pada  pecinta  penggemar  ikan  adalah  ikan  cupang, dikarenakan  warna  dan  corak  yang  indah.  Sehingga banyak  dijadikan  sebagai  salah  satu  jenis  hewan peliharaan  karena  memiliki  kelebihan  pada  warna yang  dihasilkannya  berbeda  dengan  ikan  hias  jenis lain.  Berbagai  warna  -  warni    indah  pada  ikan cupang  dasarnya  dihasilkan  oleh  sel  –  sel  pigmen (chromatophore)  yang  terletak  pada  kulit  nya.  Ikan ini  merupakan  salah  satu  jenis  hewan  peliharaan yang mempunyai daya tarik yang dimunculkan pada beberapa bagian tubuhnya seperti bentuk ekor, sirip, dan  warnanya  [2].  Keindahan  bentuk  sirip  dan warnanya sangat menentukan nilai jual. Warna pada ikan  cupang  memiliki  fungsi  yang  signifikan,  yaitu sebagai pengenal jenis dari tampilan pola dan corak warna pada tubuhnya juga sebagai proteksi diri dari ancaman  pemangsanya.  Ikan  cupang  menjadi  daya tarik para penggemar ikan hias mulai dari anak kecil hingga  mereka  yang  sudah  dewasa.  Ini  merupakan beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki kemiripan dari segi metode dan obyek yang dipakai dapat dilihat sebagai berikut :
Dalam jurnal yang berjudul Identifikasi Kupu – Kupu  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Deteksi  Tepi (Edge Detection) dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor  (KNN).  Andrian,  dkk  (2019:234-243) meneliti  tentang  kupu  -  kupu  dalam  jurnal  tersebut, maksud  dari  penelitian  tersebut  adalah  untuk menentukan  jenis  kupu  -  kupu  sedangkan  tujuan yang ingin dicapai adalah agar dapat membantu agar lebih  mengenal  berbagai  jenis  kupu  -  kupu.  Metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah yaitu metode deteksi tepi Canny Dan K-Nearest Neighbor hasil  penelitian  diterapkan  atau  diimplementasikan pada  para  penghobi  kupu  -  kupu.  Hal  baru  dari penelitian  tersebut  yang  dianggap  relevan  dengan penelitian  yang  dilakukan  adalah  penerapan  metode yang  dipakai  memiliki  kemiripan.  Kesimpulan dalam  penelitian  tersebut yaitu  Implementasi  sistem dalam  mengidentifikasi  kupu  -  kupu  dengan menggunakan  ekstraksi  fitur  canny  edge  detection dan  klasifikasi  k-nearest  neighbor  telah  berhasil  di implementasikan  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi
diperoleh  pada  pengujian  pada  nilai  k  =  5  yaitu sebesar  80%  dengan  tingkat  kesalahan  klasifikasi sebesar  20%.  Waktu  yang  diperlukan  sistem  pada tahap ekstraksi sebesar 26 detik yang dibagi menjadi data  latih  sebanyak  420  citra  sebesar  18  detik  dan data  uji  sebanyak  180  citra  sebesar  8  detik.  Waktu yang  diperlukan  sistem  pada  tahap  klasifikasi sebanyak 180 citra sebesar 2 detik [3].
Dalam  jurnal  yang  berjudul  Pengenalan  Jenis Pempek  Menggunakan  Metode  Canny  &  K-Nearest
Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya.
Surahman, dkk (2017:1-11) meneliti tentang pempek dalam  jurnal  tersebut,  maksud  dari  penelitian tersebut  adalah  untuk  mengenal  jenis  pempek sedangkan  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  agar dapat  membantu  para  pelanggan  untuk  lebih mengenal  jenis  pempek.  Metode  yang  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  yaitu  metode  deteksi tepi Canny dan K-Nearest Neighbor hasil penelitian diterapkan  atau  diimplementasikan  pada  para pelanggan pempek. Hal baru dari penelitian tersebut yang  dianggap  relevan  dengan  penelitian  yang dilakukan  adalah  penerapan  metode  yang  dipakai memiliki  kemiripan.  Kesimpulan  dalam  penelitian tersebut  yaitu  pengujian  data  citra  pempek  pada skenario normal mendapatkan rataan tingkat akurasi mulai  dari  30  –  100%,  pengujian  dengan  nilai  K=1 mendapatkan tingkat akurasi lebih tinggi, perbedaan ukuran  piksel  data  citra  mempengaruhi  tingkat akurasi  yang  diperole,  penambahan noise  pada  citra mempengaruhi  tingkat  akurasi  yang  diperoleh, perbedaan resolusi kamera pada citra mempengaruhi tingkat akurasi yang diperoleh [4].
Dalam  jurnal  yang  berjudul  Penentuan  Juara Kontes Ikan Cupang Dengan Menggunakan Metode Promethee.  Ashari  (2019:1-8)  meneliti  tentang  ikan cupang dalam jurnal tersebut, maksud dari penelitian tersebut adalah untuk menentukan juara kontes ikan cupang  sedangkan  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah merancang dan membangun aplikasi untuk membantu juri dalam mengambil keputusan mengenai  pemenang  kontes  ikan  cupang.  Metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah yaitu metode  Promethee  hasil  penelitian  diterapkan  atau diimplementasikan  pada  proses  penjurian  kontes ikan  cupang.  Hal  baru  dari  penelitian  tersebut  yang dianggap  relevan  dengan  penelitian  yang  dilakukan adalah  penggunaan  metode  dan  obyek yang  dipakai memiliki  kemiripan.  Kesimpulan  dalam  penelitian tersebut  yaitu  merancang    dan    membangun    sistem aplikasi  untuk  mengetahui  pemenang  kontes  ikan cupang    dengan    melalukan    proses    peringkingan menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode  promethee  untuk    mengetahui    ikan    mana yang  layak  juara [5].
Dalam jurnal yang berjudul Penerapan Metode Naive  Bayes  Untuk  Menentukan  Jenis Ikan  Cupang Hias.  Setiawan  (2017:1-8)  meneliti  tentang  ikan cupang dalam jurnal tersebut, maksud dari penelitian tersebut adalah untuk menentukan jenis ikan cupang
sedangkan  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  agar dapat  membantu  para  penghobi  pemula  dalam memilih ikan cupang. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan  masalah  yaitu  metode  Naive  Bayes hasil  penelitian  diterapkan  atau  diimplementasikan pada  para  penghobi  pemula  ikan  cupang.  Hal  baru dari  penelitian  tersebut  yang  dianggap  relevan dengan  penelitian  yang  dilakukan  adalah  penerapan metode dan obyek yang dipakai memiliki kemiripan. Kesimpulan  dalam  penelitian  tersebut  yaitu  hasil dari  penerapan  metode  naive  bayes  menghasilkan cara  yang  bisa  dilakukan  oleh  penghobi    pemula. Sehingga    lebih    mengenal    dan    memiliki pengetahuan  yang  bisa  membantu untuk  memilih jenis    ikan    cupang    hias    dengan    menentukan spesifikasi  jenis  ikan  cupang  hias terbaik [6].
Setelah  melakukan  analisis  terhadap  beberapa penelitisn sebelumnya untuk membantu menentukan jenis  ikan  cupang  ini,  maka  di  bangunlah  sebuah aplikasi  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Matlab  ini  merupakan  bahasa  pemrograman  yang dikhususkan  untuk  kebutuhan  komputasi  teknis, visualisasi  dan  pemrograman  seperti  komputasi matematik,  analisis  data,  pengembangan  algoritma, simulasi,  pemodelan dan grafik - grafik perhitungan sehingga  sangat  sesuai  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan  [7].  Metode  yang  akan  dipakai  untuk melakukan proses klasifikasi jenis ikan cupang yaitu menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) alasan dipilihnya metode ini karena dapat melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  objek  tersebut  sehingga  hasilnya  bisa  lebih akurat [8].
Tetapi sebelum masuk ke tahap klasifikasi citra akan  melalui  tahap  ekstraksi  terlebih  dahulu memakai  metode  deteksi  tepi  Canny  yaitu  suatu algoritma  deteksi  tepi  yang  dilakukan  dengan pendekatan  konvolusi  terhadap  fungsi  matriks gambar dan operator  gaussian  [9],  alasan dipilihnya metode  deteksi  tepi  canny  karena  sangat  sesuai dengan  ekstraksi  citra  yang  dilakukan  berdasarkan bentuk  sirip  dan  ekor  ikan  cupang,  setelah  semua tahapan  selesai  maka  akan  dilakukan  pengujian kinerja  proses  sebuah  algoritma  dengan  cara menghitung  jumlah  hasil  output  yang  sesuai  dan tidak  sesuai  berdasarkan  klasifikasi  yang  telah dilakukan  baik  pada  data  latih  maupun  data  uji, pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai akurasi  yang  dihasilkan  [10].  Tujuan  dibuatnya aplikasi  ini  adalah  untuk  membantu  penghobi pemula  bisa  mengenal  dan  mengetahui  informasi mengenai jenis ikan cupang yang diinginkan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  istilah  umum  untuk berbagai teknik yang keberadaannya untuk memanipulasi  dan  memodifikasi  citra  dengan
berbagai  cara  [11].  Pengolahan  citra  merupakan proses pengolahan sinyal yang inputnya berupa citra dan  akan  menghasilkan  output  citra  ataupun sekumpulan  karakteristik  atau  yang  berhubungan dengan  citra  untuk  tujuan  tertentu.  Tujuan  dari pengolahan  citra  pada  awalnya  adalah  untuk memperbaiki  kualitas  citra,  namun  seiring  dengan perkambangan  dunia  komputasi  yang  ditandai dengan  meningkatnya  kapasistas  serta  kecepatan proses  komputer  dan  munculnya  ilmu  komputasi yang memungkinkan kita untuk mengambil informasi  dari  suatu  citra,  maka  pengolahan  citra tidak  dapat  dilepaskan  dengan  bidang  computer vision.

## 2.2. Citra Grayscale
Suatu  citra  dikatakan  citra  grayscale  apabila suatu citra tidak memiliki warna RGB (Red, Green, Blue)  maupun  dapat  dikatakan  suatu  citra  yang memiliki  nilai  dari  putih  yang  memiliki  intensitas sangat  besar  sampai  hitam/gelap  yang  memiliki intensitas lebih rendah. Citra grayscale terdiri dari x dan y dalam spasial koordinat dan mempunyai nilai intensitasnya  masing–masing.  Pada  citra  grayscale masing-masing  gambar  memiliki  intensitas  antara  0 (hitam/  gelap)  hingga  255  (putih)  dalam  citra  8 bitnya [12].

## 2.3. Deteksi Tepi Canny
Deteksi  tepi  pada  suatu  citra  menghasilkan tepi-  tepi  dari  obyek  citra  yang  bertujuan  untuk menandai  bagian  yang  menjadi  detail  citra,  juga memperbaiki  detail  citra  yang  kabur  karena  error atau  adanya  efek  dari  proses  akuisisi  citra.  Canny dikenal sebagai deteksi tepi yang optimal, algoritma ini  memberikan  tingkat  kesalahan  yang  rendah. Beberapa metode deteksi tepi yaitu canny, sobel dan prewitt  telah  dibandingkan  dengan  hasil  metode canny  lebih  baik  dalam  melakukan  pengolahan kualitas citra untuk penghitungan deteksi tepi karena output  dari  metode  canny  memiliki  batas  dan  tepi yang lebih jelas [13].
Salah  satu  algoritma  deteksi  tepi  modern adalah  deteksi  tepi  dengan  menggunakan  metode canny. Deteksi tepi canny ditemukan oleh Marr dan Hildreth  yang  meneliti  pemodelan  persepsi  visual manusia.  Ada  beberapa  kriteria  pendeteksi  tepian paling optimum yang dapat dipenuhi oleh algoritma canny :
1. Mendeteksi  dengan  baik  (kriteria  deteksi) Kemampuan  untuk  meletakkan  dan  menandai semua  tepi  yang  ada  sesuai  dengan  pemilihan parameter –  parameter  konvolusi  yang dilakukan. Sekaligus juga memberikan fleksibilitas  yang  sangat  tinggi  dalam  hal menentukan ingkat deteksi ketebalan tepi sesuai yang diinginkan.
14 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No.1, Februari 2022, hlm. 11-20
2. Melokalisasi  dengan  baik  (kriteria  lokalisasi) Dengan  canny  dimungkinkan  dihasilkan  jarak yang  minimum  antara  tepi  yang  dideteksi dengan tepi yang asli.
3. Respon  yang  jelas  (kriteria  respon)  Hanya  ada satu  respon  untuk  tiap  tepi.  Sehingga  mudah dideteksi  dan  tidak  menimbulkan  kerancuan pada pengolahan citra selanjutnya.

## 2.4. Ekstraksi Ciri
Pada  tahap  ini  dilakukan  ekstraksi  fitur Invariant  Moments  yang  berguna  untuk  mengambil atau  mengekstraksi  nilai-nilai  dari  suatu  objek  yang membedakan  dengan  objek  lain.  Metode  ini  dapat digunakan  untuk  ekstraksi  ciri  suatu  citra  digital yang  mampu  mengenali  citra  tersebut  [14].  Dalam pengambilan  nilai  dari  suatu  citra  digital  dapat dilakukan menggunakan rumus sebagai berikut : Ø1 = ŋ20 + ŋ02
Ø2 = (ŋ20 -ŋ02 ) 2 + (2ŋ02) 2 Ø3 = (ŋ30 - 3ŋ12 ) 2 + (ŋ03 + 3ŋ21 ) 2
Ø4 = (ŋ30 +ŋ12 ) 2 + (ŋ03 + ŋ21 ) 2 Ø5  =  (ŋ30  -3ŋ12  )(ŋ03  +  ŋ21  )[(ŋ30  +  ŋ12  ) 2 - 3(ŋ21 + ŋ03 ) 2 ]+ (ŋ03  -3ŋ12  )(ŋ03  +  ŋ21  )[(ŋ03+
ŋ12 ) 2 - 3(ŋ12 + ŋ30 ) 2 ] Ø6  =  (ŋ20  -ŋ02  )[(ŋ30  +  ŋ12  ) 2 -  (ŋ21  +  ŋ03  ) 2 ] +4ŋ11 (ŋ30 + ŋ12 ) (ŋ03 +ŋ21) Ø7  =  (ŋ21  -3ŋ03  )  (ŋ30  +  ŋ12  )[(ŋ30  +  ŋ12  ) 2 - 3(ŋ21 + ŋ03 ) 2 ] – (ŋ30 -3ŋ12)(ŋ21+ŋ03)[(ŋ03 +ŋ21 ) 2 - 3(ŋ30 + ŋ12) 2 ] Hasil  perolehan  ekstraksi  fitur  invariant moment  ini  akan  digunakan  di  dalam  proses pelatihan  dan  pengujian  di  algoritma  k-nearest neighor  untuk  proses  pengenalan  citra  ikan  cupang. Hasil  dari  proses  invariant  moments  pada  citra  ikan cupang crowntail dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini :

## Tabel 1 Nilai Invariant Moment Citra Ikan Cupang
No Nama Jenis Nilai Ekstraksi Ciri M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 1 Crowntail 1,196575953 0,043497812 0,018636591 0,002229886 -4,47694E-07 0,000405772 1,25048E-05 2 Doubletail 0,762018788 0,008010723 0,012341343 9,8144E-05 2,12456E-08 8,76266E-06 4,31657E-08 3 Dumboear 0,805590139 0,113192759 0,010868186 0,002707874 1,34149E-05 0,000821339 4,40087E-06 4 Halfmoon 1,179664296 0,054192725 0,032478847 0,012544998 -0,000176008 -0,001874388 -7,84886E-05 5 Plakat 0,912957354 0,149375436 0,025026915 0,0012344 3,47273E-06 0,000212054 -8,00759E-07 6 Slayer 0,857745418 0,183506409 0,005198208 0,000879375 -3,80341E-07 -0,000131753 -7,03246E-07 7 Wild 0,90530266 0,230990057 0,060772585 0,016949996 0,000560496 0,006089643 -0,000325454

## 2.5. K-Nearest Neighbors
K–Nearest  Neighbor  (KNN)  bekeja  dengan cara  mengklasifikasikan  suatu  objek  yang  memiliki kemiripan paling dekat  dengan  objek  lainnya.  KNN memiliki  atribut  yang  diinisialisasikan  sebagai  k, yaitu jumlah  nilai  tetangga  yang  dijadikan  acuan pada klasifikasi k–nearest neighbor untuk dibedakan berdasarkan    kelasnya.  alasan  dipilihnya  metode  k- nearest neighbor karena dapat melakukan klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut sehingga hasilnya bisa lebih akurat [15].
Tahapan  –  tahapan  dari  K–Nearest  Neighbor dijelaskan sebagai berikut :
1. Banyaknya  parameter  K  yang  dipakai  pada aplikasi  ada  7  (K  =  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7)  di pertimbangkan berdasarkan banyak data.
2. Menghitung  jarak  antara  data  baru  yang ditanyakan dengan seluruh sampel datapelatihandengan menggunakan metode eulidean distance.
3. Urutkan  seluruh  jarak  berdasarkan  jarak minimum  dan  tetapkan.  persekitaran  sesuai dengan nilai K.
4. Sesuaikan  klasifikasi  dari  kategori  Y  dengan persekitaran yang telah ditetapkan.
5. Gunakan  kelas  dengan  jumlah  terbanyak sebagai  dasar  menentukan  kelas  dari  data  baru yang ditanyakan.
Gambar 1. K-nearest neighbor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi dalam  menentukan  jenis  ikan  cupang  dan  metode deteksi tepi Canny untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek dari ikan cupang agar tekstur ikan menjadi lebih jelas.

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  ikan  cupang  yang  dibutuhkan  dalam penelitian,  dihasilkan  dari  beberapa  sumber  seperti buku,  internet,  dan  para  peternak  ikan  cupang. selanjutnya  data  tersebut  akan  dilakukan  proses editing  dengan  cara  mengubah  background  menjadi berwarna  putih,  kemudian  ukurannya  disamakan menjadi  500x500  piksel.  Untuk  jenisnya  dibagi menjadi  7  jenis  yaitu  Crowntail,  Doubletail, Dumboear, Halfmoon, Plakat, Slayer, Wild
berdasarkan  bentuk  sirip  dan  ekor  setiap  jenis mengumpulkan  10  citra,  Sehingga  total  data  citra yang  digunakan  adalah  70  citra  ikan  cupang.  Citra yang telah didapatkan akan diuji coba menggunakan k–nearest neighbor dan deteksi tepi canny. Sebanyak 70  citra  digunakan  sebagai  citra  latih  dan  20  citra digunakan sebagai citra uji.

## 3.2. Pembuatan Prototype
Metode  pengembangan  sistem  untuk  prototype program yang akan dibuat adalah dengan menggunakan Extreme Programming (XP). Tahapan dalam  metode  extreme  programming  yaitu  : Planning, Design, Coding, Testing. 1. Planning
Hasil  dari  tahap  planning  adalah  sebagai berikut:
1) Perangkat  keras  yang  dibutuhkan  dalam pembuatan prototype program dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Keras No Nama Komponen Spesifikasi 1. Processor Intel Celeron Processor N4020 (Cache 4 M, hingga 2,80 GHz) 2. Memory (RAM) 4 GB DDR4 3. Hardisk 1 TB 4. Monitor 14 Inch HD LED backlit, Panel with 45% NTSC 1366 x 768 5. Kamera VGA Web Camera 6. Mouse Standart PS/2, USB 7. Printer Standart PS/2, USB
2) Perangkat lunak yang dibutuhkan adalah sistem operasi,  matlab  R2016a,  Microsoft  office  word 2019.
3) Kebutuhan masukan atau input yang dibutuhkan dalam  program  yang  dibuat  adalah  berupa  data citra ikan cupang dalam format jpg.
4) Output  yang  dibutuhkan  dalam  program  adalah menampilkan jenis ikan cupang yang telah diuji coba.
2. Design
Pada tahap ini dibuat desain sistem serta desain interface  yang  sesuai  dan  mudah  untuk  digunakan agar informasi yang didapat mudah dipahami. Hasil dari tahap design adalah sebagai berikut :
1) Desain Sistem
Flowcart  memiliki  fungsi  untuk  memberikan gambaran  mengenai  sistem  yang  akan  dibuat  pada penelitian. Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai proses  pengolahan  data  yang  berupa  citra  yang kemudian  diolah  menggunakan  image  processing sehingga dapat menghasilkan kemampuan mengenali  suatu  objek.  Gambaran  flowchart  dapat dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar 2. Flowchart sistem
2) Desain Interface
Desain interface yang akan dibuat dapat dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar 3. Desain Interface
Keterangan :
1) Tombol  “Buka  Citra”  berfungsi  untuk  mencari serta  memasukan  citra  ikan  cupang  yang  akan diuji coba. Citra tersebut akan ditampilkan pada axes “Buka Citra”.
2) Tombol  “Proses”  berfungsi  untuk  memproses citra  yang  akan  menghasilkan  citra  grayscale dan  citra  deteksi  tepi  canny  yang  akan  di tampilkan pada axes. Kemudian akan menghasilkan  output  nama  jenis  ikan  cupang pada kolom “Hasil Klasifikasi”.
3) Tombol  “Reset”  berfungsi  untuk  proses  untuk melakukan  reset  terhadap  proses  yang  sudah dilakukan sebelumnya.
3. Coding Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  coding.  Pada tahap  pre-processing  citra,  langkah  yang  dilakukan terhadap  data  latih  serta  data  uji  adalah  sama. Langkah-langkah  pengolahan  citra  adalah  sebagai berikut :
1) Menyiapkan Citra Ikan Cupang Citra ikan cupang yang disiapkan sebanyak 90 citra yang terdiri dari 7 jenis ikan cupang yang telah dibagi  berdasarkan  bentuknya  kemudian  diproses menggunakan aplikasi edit foto agar backgroundnya

## 16 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No.1, Februari 2022, hlm. 11-20
berwarna putih. Lalu disamakan dimensinya menjadi 500x500 piksel.
2) Menyiapkan Data Latih dan Data Uji Citra  ikan  cupang  yang  sudah  diubah backgroundnya menjadi berwarna putih dan disamakan  dimensinya  menjadi  500x500  piksel, selanjutnya dibagi menjadi dua jenis data yaitu data latih  (training)  serta  data  uji  (testing).  Data  latih terdiri  dari  10  citra  untuk  setiap  jenis  ikan  cupang, sehingga  jumlahnya  menjadi  70  citra.  Data  Uji terdiri  dari  2  citra  untuk  masing  –  masing  jenis ditambah  6  citra  baru,  sehingga  jumlahnya  menjadi 20  citra.  Data  untuk  pelatihan  disimpan  dalam  satu folder  dengan  nama  Data  Latih.  Data  untuk pengujian  disimpan  pada  folder  dengan  nama  Data Uji.  Contoh  citra  yang  akan  diproses  dapat  dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar 4. Citra preprocessing
3) Citra Grayscale
Citra  yang  diperoleh  dari  hasil  editing merupakan  citra  warna  yang  terdiri  dari  tiga  jenis warna  (Red,  Green,  Blue)  dalam  satu  pikselnya, sehingga perlu melakukan perubahan warna menjadi grayscale agar dapat diproses untuk tahap selanjutnya. Perubahan citra menjadi citra grayscale bertujuan  mengubah  tiga  warna  yang  memiliki  3 nilai  dalam  satu  piksel  citra  (Red,  Green,  Blue) menjadi  hanya  mempunyai  satu  nilai  untuk  setiap pikselnya.  Hasil  dari  citra  grayscale  dapat  dilihat pada gambar dibawah :
Gambar 5. Citra grayscale
4) Deteksi Tepi Canny Deteksi tepi dilakukan setelah proses grayscale citra, Deteksi tepi canny digunakan untuk meningkatkan  penampakan  garis  batas  suatu  daerah atau  objek  dari  ikan  cupang,  agar  tekstur  ikan menjadi  lebih  jelas.  Hasil  dari  deteksi  tepi  canny dapat dilihat pada gambar dibawah :
Gambar 6. Citra deteksi tepi canny
5) K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pada  tahap  ini,  training  dan  testing  data  citra dilakukan dengan menggunakan k-nearest neighbor. Nilai  yang  dihasilkan  kemudian  dijadikan  sebagai nilai input untuk melatih data sebanyak 70 citra yang akan menghasilkan nilai basis pengetahuan mengenai  jenis  ikan  cupang.  Untuk  proses  testing pada k-nearest neighbor, menggunakan sebanyak 20 citra  ikan  cupang  dengan  proses  yang  sama,  basis pengetahuan  diambil  dari  proses  pelatihan  yang telah  dilakukan  dengan  data  latih  sebelumnya. Selanjutnya  proses  pengujian  dituangkan  ke  dalam interface  pada  matlab  dengan  input  citra  dari  data training  maupun  testing  yang  akan  menghasilkan output berupa jenis ikan cupang yang diuji.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi kan  ikan  cupang  ke  dalam  7  jenis,  yaitu  jenis Crowntail, Doubletail, Dumboear, Halfmoon, Plakat, Slayer,  dan  Wild.  Untuk  ekstraksi  ciri  disini  saya menggunakan  metode  moment  invariant  dimana jumlah data dibagi menjadi 7 dimulai dari M1, M2, M3  M4,  M5  M6,  dan  M7.  Data  latih  yang  dipakai pada  penelitian  ini  berjumlah  70  sampel  terdiri  dari 10  citra  untuk  setiap  jenis  ikan  cupang.  Data ekstraksi ciri dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini :
Tabel 3. Data Ekstraksi Ciri
No Nama Jenis Nilai Ekstraksi Ciri M1 M2 M3
M4
M5 M6 M7 1 Crowntail 1,196575953 0,043497812 0,018636591 0,002229886 -4,47694E-07 0,000405772 1,25048E-05 2 Crowntail 0,946353989 0,03163597 0,091640497 0,00419287 6,9684E-05 0,000404945 -7,6664E-05 3 Crowntail 0,921772399 0,060437899 0,001155028 0,001579626 -1,14029E-06 0,000265692 9,31386E-07 4 Crowntail 0,845282163 0,016437898 0,000533557 0,001499306 9,48872E-07 0,000124441 6,82265E-07 5 Crowntail 0,850936564 0,054937373 0,001415669 0,000659872 -2,92817E-07 -8,38288E-05 1,29447E-07 6 Crowntail 0,873745225 0,016677674 0,006280994 0,000314466 1,24864E-07 -2,16607E-05 3,91009E-07 7 Crowntail 1,000399108 0,090105775 0,010797273 0,000171271 1,6125E-07 8,56477E-06 -2,28344E-07 8 Crowntail 0,907745923 0,040687144 0,0042193 0,003532759 1,01915E-06 0,000641491 1,91585E-06 9 Crowntail 0,844933727 0,019315306 0,017246607 0,002107853 -8,43385E-07 -0,000187931 -3,53646E-06 10 Crowntail 0,960664035 0,017292128 0,029430725 3,93962E-05 -2,49154E-09 -4,52652E-06 1,32075E-08 11 Doubletail 0,762018788 0,008010723 0,012341343 9,8144E-05 2,12456E-08 8,76266E-06 4,31657E-08 12 Doubletail 1,014077714 0,006080352 0,008890678 0,007050266 -5,14027E-05 -0,000363005 -1,94457E-06 13 Doubletail 0,643573165 0,001777703 0,004271439 0,000588648 -4,54847E-07 -3,24626E-06 3,2918E-07 14 Doubletail 0,660338182 0,008986591 0,005739208 0,000321716 -3,38011E-07 -2,78112E-05 1,68602E-07 15 Doubletail 0,732705534 0,012756426 0,011187183 0,001692909 -2,81117E-06 -0,000109301 -1,72281E-06
Proses tahapan klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk menentukan jenis ikan cupang akan dijelaskan sebagai berikut :
1. Menentukan banyaknya parameter K yang akan dipakai, pada penelitian ini banyaknya parameter K yang akan dipakai adalah K=7.
2. Selanjutnya  kita  cari  terlebih  dahulu  jarak  data yang  akan  dievaluasi,  yaitu  r  =  (1,18277, 0,311183,  0,025375,  1,72E-02,  3,02E-05,  - 5,72E-03,  4,94E-05)  terhadap  setiap  data pelatihan  dengan  menggunakan  Euclidean.
Jarak  Euclidean  data  evaluasi  r  pada  data pelatihan ke-i (Xi) dirumuskan sebagai berikut :
2
1 ( ) m ik ij kj j d x r = = − 
Untuk  data  jarak  euclidean  dapat  dilihat  pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Data Jarak Euclidean
No Nama Jenis Nilai Ekstraksi Ciri Jarak Data Uji
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M1 M2 M3 M4 M5 M6
M7 1 Crowntail 1,196575953 0,043497812 0,018636591 0,002229886 -4,47694E-07 0,000405772 1,25048E-05 0,268613 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 2 Crowntail 0,946353989 0,03163597 0,091640497 0,00419287 6,9684E-05 0,000404945 -7,6664E-05 0,37234 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 3 Crowntail 0,921772399 0,060437899 0,001155028 0,001579626 -1,14029E-06 0,000265692 9,31386E-07 0,363125 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 4 Crowntail 0,845282163 0,016437898 0,000533557 0,001499306 9,48872E-07 0,000124441 6,82265E-07 0,449078 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 5 Crowntail 0,850936564 0,054937373 0,001415669 0,000659872 -2,92817E-07 -8,38288E-05 1,29447E-07 0,420304 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 6 Crowntail 0,873745225 0,016677674 0,006280994 0,000314466 1,24864E-07 -2,16607E-05 3,91009E-07 0,427682 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 7 Crowntail 1,000399108 0,090105775 0,010797273 0,000171271 1,6125E-07 8,56477E-06 -2,28344E-07 0,287524 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 8 Crowntail 0,907745923 0,040687144 0,0042193 0,003532759 1,01915E-06 0,000641491 1,91585E-06 0,386628 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 9 Crowntail 0,844933727 0,019315306 0,017246607 0,002107853 -8,43385E-07 -0,000187931 -3,53646E-06 0,446817 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 10 Crowntail 0,960664035 0,017292128 0,029430725 3,93962E-05 -2,49154E-09 -4,52652E-06 1,32075E-08 0,368845 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 11 Doubletail 0,762018788 0,008010723 0,012341343 9,8144E-05 2,12456E-08 8,76266E-06 4,31657E-08 0,519077 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 12 Doubletail 1,014077714 0,006080352 0,008890678 0,007050266 -5,14027E-05 -0,000363005 -1,94457E-06 0,349211 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 13 Doubletail 0,643573165 0,001777703 0,004271439 0,000588648 -4,54847E-07 -3,24626E-06 3,2918E-07 0,62227 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 14 Doubletail 0,660338182 0,008986591 0,005739208 0,000321716 -3,38011E-07 -2,78112E-05 1,68602E-07 0,60412 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 15 Doubletail 0,732705534 0,012756426 0,011187183 0,001692909 -2,81117E-06 -0,000109301 -1,72281E-06 0,540454 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 3. Selanjutnya  data  diurutkan  berdasarkan  jarak apabila kita tetapkan nilai K=7, maka kita ambil
7  jarak  terpendek.  Hasil  data  jarak  euclidean yang  telah  diurutkan  dapat  dilihat  pada  tabel  5 dibawah ini : Tabel 5. Data Jarak Euclidean (Telah Diurutkan) No Nama Jenis Nilai Ekstraksi Ciri Jarak Data Uji
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M1 M2 M3 M4 M5 M6
M7 1 Plakat 1,158061248 0,343009568 0,071953207 0,029427257 0,001355536 0,016519026 -0,000716046 0,066631 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 2 Plakat 1,17799854 0,275536242 0,090954529 0,016899125 0,000548604 0,008338191 0,000295473 0,076107 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 3 Plakat 1,198727601 0,225349245 0,048378054 0,005517413 7,72453E-05 0,002513919 3,28495E-05 0,091408 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 4 Plakat 1,035896365 0,317027901 0,074172413 0,008643565 5,50164E-05 0,004528117 0,00019991 0,155453 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 5 Wild 1,052862732 0,195987896 0,006333567 0,001327176 -1,2674E-06 -0,000537465 4,38092E-06 0,175463 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 6 Dumboear 0,9851122 0,254729153 0,052777108 0,023902654 0,000647387 0,011418558 0,000595234 0,208198 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 7 Dumboear 0,992670942 0,223155823 0,035834612 0,003250894 4,66204E-06 0,001279362 -1,53959E-05 0,210332 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 8 Halfmoon 1,179664296 0,054192725 0,032478847 0,012544998 -0,000176008 -0,001874388 -7,84886E-05 0,257179 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 9 Crowntail 1,196575953 0,043497812 0,018636591 0,002229886 -4,47694E-07 0,000405772 1,25048E-05 0,268613 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 10 Plakat 0,969294987 0,13911988 0,025288764 0,006497875 6,77833E-06 0,001332748 3,48131E-06 0,274485 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 11 Crowntail 1,000399108 0,090105775 0,010797273 0,000171271 1,6125E-07 8,56477E-06 -2,28344E-07 0,287524 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 12 Wild 0,90530266 0,230990057 0,060772585 0,016949996 0,000560496 0,006089643 -0,000325454 0,291226 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 13 Wild 0,891469064 0,281910215 0,006606926 0,004007203 9,83195E-06 0,001944115 -2,06882E-05 0,293766 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 14 Slayer 0,96274204 0,102276173 0,00956121 0,009390555 8,90679E-05 -0,000106637 -0,000111385 0,303969 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 15 Plakat 0,912957354 0,149375436 0,025026915 0,0012344 3,47273E-06 0,000212054 -8,00759E-07 0,315073 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05 16 Plakat 0,871778279 0,251778423 0,043153285 0,008007644 0,000159299 0,003746206 -8,284E-05 0,317388 1,18277 0,311183 0,025375 1,72E-02 3,02E-05 -5,72E-03 4,94E-05
4. Pada urutan pertama sampai ketujuh, ada 4 jenis plakat,  sehingga  untuk  data  evaluasi  r  = (1,18277, 0,311183, 0,025375, 1,72E-02, 3,02E-05,  -5,72E-03,  4,94E-05)    termasuk dalam jenis plakat.
6) Implementasi Sistem
Tahapan  ini  berisi  mengenai  implementasi deteksi  tepi  canny  dan  k-nearest  neighbor  untuk menentukan jenis ikan cupang. Implementasi proses- proses  dalam  alur  penelitian  deteksi  tepi  canny  dan k-nearest  neighbor  disajikan  ke  dalam  interface dengan  menggunakan  Matlab  R2016a,  dapat  dilihat pada gambar dibawah :
Gambar 7. Interface program
7) Analisis dan Hasil
Tahapan  pertama  yaitu  melakukan  proses pencarian  data  untuk  diuji  yang  akan  digunakan. Data  uji  yang  digunakan  pada  penelitian  ini
menggunakan  format  jpg.  Selanjutnya  data  yang telah  diinputkan  akan  melalui  beberapa  proses pengolahan  citra,  diantaranya  konversi  citra  ke dalam  citra  grayscale  kemudian  citra  akan  di konversi  ke  citra  deteksi  tepi  canny.  Output  dari proses tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar 8. Hasil pengolahan citra
Citra  hasil  deteksi  tepi  canny  kemudian  akan menjadi  nilai  untuk  dilakukan  proses  training  pada k-nearest  neighbor.  Hasil  dari  training  data  citra tersebut  akan  menjadi  acuan  untuk  menghasilkan output  data  ikan  cupang  sesuai  dengan  proses training. Output yang ditampilakan berupa jenis ikan cupang  yang  terdeteksi  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah :
Gambar 9. Output klasifikasi ikan cupang
4. Testing
Pada tahap pengujian sistem, dilakukan testing untuk  melihat  kemungkinan  kesalahan  pada  fungsi yang  terdapat  dalam  interface  program  dengan menggunakan pengujian akurasi. Secara keseluruhan fungsi  sistem  yang  diuji  dapat  berjalan  dengan  baik dan sesuai dengan yang diharapkan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  coba menggunakan  90  data  citra  yang  terbagi  ke  dalam data training (latih) dan data testing (uji). Pada data training,  setiap  jenis  menggunakan  10  data  citra sehingga  berjumlah  70  data.  Sedangkan  pada  data uji ada sebanyak 20 citra.
1) Data training (data latih)
Data  latih  yang  digunakan  berjumlah  70  data, dapat dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar 10. Citra data latih
Dari  70  data  yang  di  uji  coba,  menghasilkan akurasi  pelatihan  k-nearest  neighbor  sebesar 68,5714%.  Berikut  ini  adalah  tabel  hasil  uji  coba yang dihasilkan dari data latih :
Tabel 6. Hasil Uji Data Latih
No. Input Jenis Output Dikenali Tidak Dikenali Akurasi
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. Crowntail 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
10 0 100% 2. Doubletail 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
10 0 100% 3. Dumboear 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
10 0 100% 4. Halfmoon 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
2 8 20% 5. Plakat 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1
9 1 90% 6. Slayet 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1
5 5 50%
7.
Wild 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0
2 8 20% Jumlah 48 22 Rata – rata 68,5714%
Hasil uji coba pada data latih menunjukan hasil yang beragam, total data yang dapat dikenali dengan dengan baik adalah 48 ikan dan 22 ikan tidak dapat dikenali  dengan  baik.  Akurasi  yang  dihasilkan  rata- rata  sebesar  68,5714%.  Jenis  cupang  yang  dapat dikenali  dengan  baik  adalah  jenis  Crowntail, Doubletail,  dan  juga  Dumboear.  Jenis  yang  tidak dikenali  dengan  baik  dapat  disebabkan  oleh  bentuk sirip dan ekor ikan cupang yang tidak menentu.
2) Data testing (data uji)
Data  uji  menggunakan  20  data  citra,  dapat dilihat pada gambar dibawah :

## Gambar 11. Citra data uji
Proses  pengujian  sama  dengan  pada  data  latih, hanya saja untuk proses pelatihan menggunakan data yang  ada  pada  data  latih.  Dari  20  data  yang  di  uji coba,  menghasilkan  akurasi  pelatihan  k-nearest neighbor 70%. Berikut ini adalah tabel hasil uji coba yang dihasilkan dari data uji :
Tabel 7 Hasil Uji Data Uji
No. Input Jenis Output Dikenali Tidak Dikenali Akurasi 1 2 3 1. Crowntail 1 1 1 3 0 100% 2. Doubletail 1 1 0 2 1 66,66% 3. Dumboear 1 1 1 3 0 100% 4. Halfmoon 0 1 0 1 2 33,33% 5. Plakat 1 0 1 2 1 66,66% 6. Slayer 1 1 0 2 1 66,66% 7. Wild 1 0 1 1 50% Jumlah 14 6 Rata – rata 70%
Sama  dengan  pada  data  latih,  akurasi  yang dihasikan  bergantung  pada  data  citra  yang  diinput. Akurasi yang dihasilkan rata-rata sebesar 70%. Jenis ikan cupang yang dapat dikenali dengan baik adalah jenis Crowntail dan Dumboear.

## 3.3. Evaluasi Hasil
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan kan,  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  bahwa  metode K-Nearest  Neighbor  dan  deteksi  tepi  Canny  dapat diterapkan  pada  penentuan  jenis  ikan  cupang. Kelebihan pada sistem ini adalah mampu menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik  yaitu 68,5714%  untuk  data  latih  serta  70%  pada  data  uji.
Informasi yang disampaikan dapat dipahami dengan mudah  serta  semua  fungsi  berjalan  dengan  baik. Kekurangan  pada  sistem  uji  coba  hanya  dilakukan pada matlab, tidak dibuat berupa aplikasi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dari penelitian  ini  yaitu  untuk  membuat  sebuah  sistem klasifikasi  ikan  cupang  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  menggunakan  Matlab. Maka  diperoleh  hasil  sebagai  berikut  :  Telah dibuatnya  sebuah  sistem  untuk  klasifikasi  ikan cupang  menggunakan  metode  k-nearest  neighbor dan  untuk  ekstraksi  fitur  bentuknya  menggunakan metode  deteksi  tepi  canny,  Data  yang  dapat diperoleh  dari  hasil  klasifikasinya  berupa  data  citra grayscale,  citra  deteksi  tepi  canny  dan  output  jenis ikan  cupang,  Pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan data latih terhadap 70 citra menghasilkan nilai akurasi rata-rata sebesar 68,5714%,  dengan  jumlah  data  yang  terdeteksi dengan  baik  adalah  sebanyak  48  data  dan  22  data tidak  terdeteksi  dengan  baik,  Pengujian  yang  telah dilakukan  menggunakan  data  uji  terhadap  20  citra menghasilkan  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  70%, dengan  jumlah  data  yang  terdeteksi  dengan  baik adalah  sebanyak  14  data  dan 6  data  tidak  terdeteksi dengan  baik,  Dan  hasil  akurasi  yang  kurang  baik dapat  disebabkan  oleh  bentuk  sirip  dan  ekor  ikan cupang yang tidak menentu.
Pada sistem klasifikasi ikan cupang menggunakan  metode  k-nearest  neighbor  dengan matlab  ini  tentunya  masih  jauh  dari  kesempurnaan oleh  karena  itu  diharapkan  dapat  membantu pengembangan  sistem  klasifikasi  ikan  cupang  ini agar  semakin  baik,  Adapun  beberapa  saran  penulis kepada  penelitian  berikutnya  yaitu  dari  tampilan sistemnya  masih  tampilan  sederhana  sehingga  perlu untuk  dikembangkan  di  kemudian  hari  agar  lebih menarik pengguna dan untuk hasil akurasi penelitian ini  masih  dibawah  70%  tentunya  harus  lebih ditingkatkan lagi agar output nama jenis ikan cupang yang  dihasilkan  lebih  sesuai  dengan  jenis  aslinya, bisa  dengan  mencoba  memakai  metode  lain sehingga akurasi yang dihasilkan menjadi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  C.  Y.  Setiawan,  “Penerapan  Metode
Naive Bayes Untuk Menentukan Jenis Ikan Cupang Hias,” Jurnal Universitas Nusantara PGRI Kediri, PP. 1-8, 2017.
[2] S.  Budi,  “Kombinasi  Metode  Fordward
Chaining  Dan  Certainty  Factor  Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Ikan Cupang,”
Jurnal  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri, PP. 1-6, 2017.
[3] M.  A.  Ashari,  “Penentuan  Juara  Kontes Ikan Cupang Dengan Menggunakan Metode  Promethee,”  Jurnal  Universitas Nusantara PGRI Kediri, PP. 1-8, 2019.
[4] W.  A.  Saputra  and  A.  Z.  Arifin,  “Seeded Region  Growing  Pada  Ruang  Warna  HSI Untuk Segmentasi Citra Ikan Tuna,” Jurnal Infotel, Vol. 9, No. 1, PP. 56-63, 2017.
[5] I.  Hastuti,  “Perbandingan  Metode  Deteksi Tepi Menggunakan Metode Canny, Prewitt Dan  Sobel  Pada  Image  Ikan,”  Prosiding SNRT  (Seminar  Nasional  Riset  Terapan), PP. 129-137, 2016.
[6] J. Moedjahedy, A. Bokang, and A. Raranta, “Aplikasi  Pengenalan  Ikan  Hias  Predator
Air Tawar Menggunakan Teknologi Augmented  Reality  Berbasis  Android,”
Cogito Smart Journal, Vol. 3 No. 1, PP. 91- 99, 2017. [7] B. A. Masse and A. N. Ainun,
“Perancangan Aplikasi  Magic Book
Pengenalan  Hewan  Air  Dengan  Teknologi Augmented  Reality,”  Jurnal  Elektronik Sistem Informasi dan Komputer, Vol. 4 No. 1,  PP. 47-62, 2018.
[8] R.  Andrian,  S.  Anwar,  A.  M.  Muhammad, and  A.  Junaidi,  “Identifikasi  Kupu-Kupu
Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Deteksi  Tepi (Edge Detection) dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN),” Jurnal Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi,  Vol.  5 No. 2, PP. 234-243, 2019. [9] A.  Wulandari,  S.  Andryana,  and  A. Gunaryati,  “Pengenalan  Ikan  Hias  Laut Pada  Anak  Usia  3  Tahun  Dengan  Metode Marker Based Tracking Berbasis Augmented  Reality,”  Jurnal  Teknologi  & Manajemen Informatika, Universitas Nasional, Vol. 5 No. 1, PP. 1-8, 2019.
[10] A.  Y.  Nugroho,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Pemenang Kontes  Ikan  Cupang  Hias  Menggunakan Metode GAP Profile Matching,” IT Journal,
Vol. 4 No. 1, PP. 99-108, 2016. [11] H.  Surahman,  A.  Fuja,  I.  Rubandi,  and Willy, “Pengenalan Jenis Pempek Menggunakan  Metode  Canny  &  K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya,” Jurnal STMIK GI MDP, PP. 1-11, 2017. [12]
N.  Wijaya  and  A.  Ridwan,  “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest
Neighbors,”  Jurnal  SISFOKOM,  Vol.  8, No. 1, PP. 74-78, 2019.
[13] M.  N.  Khasanah,  A.  Harjoko,  and  I. Candradewi,  “Klasifikasi  Sel  Darah  Putih Berdasarkan  Ciri  Warna  Dan  Bentuk Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbors  (K- NN),”  IJEIS,  Vol.  6,  No.  2,  PP.  151-162, 2016.
20 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No.1, Februari 2022, hlm. 11-20
[14] F. Y. Manik and K. S. Saragih, “Klasifikasi Belimbing  Menggunakan  Naïve  Bayes Berdasarkan  Fitur  Warna  RGB,”  JCCS,
Vol. 11, No. 1, PP. 99-108, 2017.
[15] M.  Sari,  Hassanudin,  and  R.  Aditya, “Pengenalan  Ikan  Cupang  (Betta  Fish)
Menggunakan
Augmented
Reality,”
JTIULM, Vol. 1, No. 1, PP. 26-36, 2018.