## PENILAIAN KESEGARAN IKAN DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Vina Feriska Amalia, Reni Rahma Dewi Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang Telukjambe Timur, Puseurjaya, Karawang 4136, Indonesia 2010631160095@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kesegaran ikan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K- NN) dan pengolahan citra digital. Penelitian ini penting karena kualitas ikan segar menjadi tolak ukur utama bagi konsumen,  mengingat kandungan nutrisi seperti protein, omega-3, kalsium, vitamin  D, dan  fosfor yang tinggi. Sayangnya, tidak semua orang dapat  membedakan  ikan segar dari  yang tidak layak konsumsi,  yang berpotensi menyebabkan  keracunan.  Teknologi  pengolahan  citra  diusulkan  sebagai  solusi  untuk  mengklasifikasikan kesegaran  ikan  berdasarkan  parameter  warna  mata  dan  tubuh  ikan.  Metode  yang  digunakan  melibatkan pengumpulan data citra RGB, preprocessing dengan konversi ke grayscale, ekstraksi fitur menggunakan metode HSV  dan  GLCM,  serta  klasifikasi  menggunakan  KNN  dengan  nilai  k  variabel.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa metode ini efektif dan efisien dalam menentukan kesegaran ikan, dengan akurasi yang signifikan Metode GLCM digunakan untuk ekstraksi fitur dengan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135°, serta jarak ketetanggaan d={1 dan 2}. Model K-NN dibor dengan nilai k={3, 5, 7, dan 9},  menunjukkan hasil akurasi yang bervariasi berdasarkan jarak ketetanggaan (d) dan nilai k yang digunakan dalam klasifikasi K-NN. Korelasi dengan d=1 dan k=3: rata- rata 95,16%.Korelasi dengan d=1 dan k=5: rata-rata 94,91 ,Korelasi dengan d=1 dan k=7: rata-rata 96,7. Korelasi dengan d=1 dan k=9:  rata-rata 97,38. Hasil pengujian akurasi  menunjukkan  bahwa kombinasi parameter  jarak tetangga d=1 dan d=2 dengan nilai k=7 dan k=9 memberikan kinerja terbaik.
Kata kunci:  Citra digital, KNN, Kesegaran, Matlab, Klasifikasi, Ikan

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  ikan  segar  adalah  faktor  utama  yang mempengaruhi  nilai  gizi  dan  keamanan  konsumsi ikan.  Ikan  segar  mengandung  nutrisi  yang  tinggi seperti  protein,  omega-3,  kalsium,  vitamin  D,  dan fosfor  yang sangat penting untuk kesehatan  manusia. Namun,  menentukan  kesegaran  ikan  tidak  selalu mudah  bagi  konsumen  awam,  yang  sering  kali  tidak dapat  membedakan  ikan  segar  dari  yang  tidak  layak konsumsi.  Hal  ini  dapat  berpotensi  menyebabkan masalah  kesehatan  seperti  keracunan  makanan. Seiring dengan kemajuan teknologi, pengolahan citra digital menawarkan solusi inovatif untuk mengklasifikasikan  kesegaran  ikan  secara  lebih objektif  dan  akurat  dibandingkan  penilaian  manual. Pengolahan citra  memungkinkan analisis  visual  yang lebih  mendalam  dan  dapat  mengurangi  subjektivitas dalam penilaian kesegaran ikan. Dalam penelitian ini, metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  digunakan sebagai  algoritma  utama  untuk  klasifikasi  kesegaran ikan berdasarkan parameter visual seperti warna mata dan tubuh ikan.[1]
Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah algoritma  pembelajaran  mesin  yang  bersifat  non- parametrik  dan  lazy  learning.  Algoritma  ini  tidak membuat  asumsi  tentang  distribusi  data  yang mendasarinya  dan  tidak  menggunakan  data  training untuk  membentuk  model.  Sebaliknya,  semua  data training digunakan pada tahap pengujian. Prinsip dasar K-NN  adalah  mencari  sejumlah  k  tetangga  terdekat dalam  ruang  fitur  dan  menentukan  kelas  dari  sampel berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  tetangga-tetangga
tersebut.  Keunggulan  utama  dari  K-NN  adalah kesederhanaannya dan kemampuannya untuk menangani  data  non-linear.  Langkah-langkah  yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data  citra  ikan,  preprocessing  citra,  ekstraksi  fitur, pelatihan  model  K-NN,  dan  pengujian  model.  Data citra  ikan  dikumpulkan  dari  sampel  ikan  yang disimpan pada suhu ruang selama 15 jam. Setiap citra dikategorikan  ke  dalam  lima  kelas  kesegaran berdasarkan waktu penyimpanan dan kondisi fisik.
Proses  preprocessing  melibatkan  konversi  citra RGB ke grayscale untuk memudahkan ekstraksi  fitur dan  normalisasi  citra  untuk  mengurangi  noise. Ekstraksi  fitur  dilakukan  menggunakan  metode  HSV (Hue, Saturation, Value) dan GLCM (Gray-Level Co- occurrence  Matrix).  Metode  HSV  digunakan  untuk menangkap  informasi  warna,  sementara  GLCM digunakan  untuk  mengukur  tekstur  citra.  Data  yang telah  di  preprocessing  dan  diekstraksi  fiturnya kemudian digunakan untuk melatih model KNN. Nilai k  dalam  KNN  ditentukan  melalui  eksperimen  untuk menemukan  k  yang  optimal.  Penggunaan  parameter warna dan tekstur dalam analisis citra terbukti efektif dalam  membedakan  ikan  segar  dari  yang  tidak segar.[2]
Penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-NN dapat  memberikan  klasifikasi  yang  akurat  terhadap kesegaran ikan. Akurasi, presisi, dan recall digunakan sebagai  matrik  evaluasi.  Penggunaan  teknologi pengolahan citra digital dan K-NN dalam menentukan kesegaran  ikan  tidak  hanya  memberikan  hasil  yang lebih  akurat  tetapi  juga  efisien  dan  dapat  diterapkan
dalam  skala  industri.  Implementasi  metode  ini  dapat membantu memastikan kualitas ikan yang dipasarkan kepada konsumen, sehingga meningkatkan kepercayaan dan keselamatan konsumen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa studi sebelumnya telah dilakukan oleh para peneliti, yang telah menghasilkan temuan-temuan yang dapat dibandingkan dengan penelitian yang akan dilakukan oleh penulis. Di bawah ini, akan dijelaskan secara ringkas beberapa referensi tersebut:
Penelitian yang berjudul “ Implementasi Metode KNN  Dalam  Mengklasifikasikan  Kesegaran  Ikan Kuro  Menggunakan  Citra”    oleh  Muslim  Alamsyah, Muhammad  Ainun  Nadjib  dari  Universitas  Merdeka, Pasuruan,  Indonesia,  2022.  Pada  Penelitian  ini membahas  pentingnya  mengetahui  kesegaran  ikan kuro (Eleutheronema Tetradactylum) untuk memastikan kandungan nutrisi yang optimal. Metode tradisional untuk memeriksa kesegaran ikan dianggap kurang  efektif,  sehingga  penelitian  ini  menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi berdasarkan citra warna mata dan tubuh ikan. Dengan menggunakan  40  data  latih  dan  16  data  uji,  hasil penelitian menunjukkan akurasi 100% pada data latih namun  hanya  43,75%  pada  data  uji.  Kesimpulannya, metode  KNN  efektif  pada  data  latih  namun memerlukan  perbaikan  untuk  meningkatkan  akurasi pada data uji.[3]
Penelitian  yang  berjudul  “Identifikasi  Tingkat Kesegaran Ikan Tuna Melalui Citra Mata Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)” Oleh Santosa, Sakinah Sudin, Nining S. Kamala  dari Universitas  Muhammadiyah  Maluku  Utara,  2022. Pada penelitian ini mendeteksi tingkat kesegaran ikan tuna (Thunnus) secara otomatis menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) melalui analisis citra mata ikan.  Latar  belakang  penelitian  ini  adalah  kebutuhan untuk  mengembangkan  sistem  otomatis  yang  dapat menggantikan metode manual yang sering tidak akurat karena  keterbatasan  indra  penglihatan  manusia. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini melibatkan  pengambilan  citra  mata  ikan  tuna, ekstraksi fitur warna RGB yang kemudian dikonversi ke ruang warna Lab, serta penerapan algoritma KNN untuk  klasifikasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  metode  KNN  mampu  melakukan  klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 60% untuk  mengukur kesegaran  ikan  selama  tiga  hari.  Kesimpulannya, metode KNN cukup efektif, namun akurasinya masih perlu  ditingkatkan  dengan  metode  lain  untuk mendeteksi kesegaran ikan tuna secara lebih akurat.[4]
Penelitian  yang  berjudul  “  Perbandingan Algoritma  KNN,  C4.5,  dan  Naive  Bayes  dalam Pengklasifikasian  Kesegaran  Ikan  Menggunakan Media Foto”  Wella, Ni Made Satvika Iswari, Ranny dari  Universitas  Multimedia  Nusantara,  2017.  Pada penelitian  ini  mengembangkan  metode  klasifikasi kesegaran  ikan  berdasarkan  citra  digital  dengan menggunakan algoritma kNN, C4.5, dan Naïve Bayes.
Prosesnya  melibatkan  pengambilan  foto  mata  ikan, peringkasan  warna  menggunakan  nilai  RGB,  dan pengklasifikasian  menggunakan  ketiga  algoritma tersebut.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma kNN  memberikan  akurasi  tertinggi,  menjadikannya pilihan  terbaik  untuk  klasifikasi  kesegaran  ikan. Metode  ini  diharapkan  dapat  mengotomatisasi  dan meningkatkan  efisiensi  proses  produksi  ikan  yang sebelumnya dilakukan secara manual.[5]
Penelitian yang berjudul “Penggunaan K-Nearest Neighbor  (KNN)  untuk  Mengklasifikasi  Citra Belimbing  Berdasarkan  Fitur  Warna”  oleh  Duwen Imantata  Muhammad,  Ermatita,  Noor  Falih  dari Universitas  Pembangunan  Nasional  Veteran  Jakarta, 2021.  Pada  penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh kebutuhan untuk mengklasifikasi tingkat kematangan buah  belimbing  secara  lebih  akurat  dibandingkan dengan  metode  pengamatan  manual  yang  seringkali tidak  akurat  dan  subyektif.  Buah  belimbing, khususnya  di  kota  Depok  yang  dikenal  sebagai  kota belimbing,  dipilih  sebagai  objek  penelitian  karena popularitasnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi tingkat kematangan  buah  belimbing berdasarkan  citra  digital  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  metode  ekstraksi  fitur Hue  Saturation  Value  (HSV).  Data  citra  buah belimbing  Dewi  dengan  tingkat  kematangan  berbeda dikumpulkan,  dan  citra  diambil  dari  sudut  yang berbeda.  Pra  proses  meliputi  resize  citra  menjadi ukuran  500x500  pixel  dan  segmentasi  background. Ekstraksi  ciri  menggunakan  metode  HSV  untuk mendapatkan nilai hue, saturation, dan value dari citra. Data yang telah diekstraksi kemudian diklasifikasikan menggunakan  algoritma  KNN  dengan  beberapa tahapan seperti menetapkan nilai K, menghitung jarak Euclidean, dan menentukan hasil klasifikasi berdasarkan kelas dengan nilai K terbanyak. Evaluasi model  menunjukkan  akurasi  klasifikasi  sebesar 93.33% pada percobaan dengan nilai K=7.[6]
Pada  penelitian  yang  berjudul  “  Identifikasi Pengenalan Wajah Dengan Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  LPBH (Local  Binary Pattern  Histogram) Untuk  Sistem  Presensi  oleh  Di Rizki Yulianti, Iwan Iwut Triastomoro, Sofia Sa’idah, Universitas  Telkom,  2022.  Pada  penelitian  ini  dalam kegiatan  belajar  mengajar,  dimana  sistem  presensi manual  memiliki  banyak  kelemahan  seperti  peluang kecurangan  dan  kesalahan  dalam  rekap  data.  Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem  presensi  otomatis  menggunakan  pengenalan wajah  (face  recognition)  dengan  metode  K-Nearest Neighbor (KNN) dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH). Data penelitian diambil dari citra wajah yang di-capture  menggunakan  webcam,  dengan  total  750 citra  wajah  dari  30  individu.  Sistem  ini  melalui beberapa  tahap  seperti  deteksi  wajah,  pembuatan dataset  wajah,  training,  dan  pengenalan  wajah menggunakan library OpenCV berbasis Python. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  LBPH  dalam pengenalan  wajah  mencapai  akurasi  rata-rata  93.9%,
dengan nilai False Acceptance Rate (FAR) 4.66% dan False Rejection Rate (FRR) 1.33%. Sedangkan untuk klasifikasi  KNN,  akurasi  tertinggi  sebesar  100% diperoleh pada nilai k=1 dengan waktu komputasi 34 ms.[7]

## 2.1. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  adalah  proses  pembentukan  citra yang  dilakukan  sebelum  tahap  perbaikan  citra. Akuisisi  citra  merupakan  salah  satu  langkah  penting dalam  pengolahan  citra.  Akuisisi  citra  dapat  dibagi menjadi  tiga  kategori  berdasarkan  jenis  sensor  yang digunakan:  sensor  tunggal,  sensor  strip,  dan  sensor array  Dalam sistem pemrosesan citra digital, terdapat empat komponen utama, yaitu:
a. Digitizer
b. Komputer Digital
c. Perangkat tampilan
d. Perangkat penyimpanan Keempat  komponen  ini  membagi  sistem pemrosesan  citra  digital  menjadi  empat  kategori: digitalisasi, pemrosesan, penayangan, dan penyimpanan.  Digitizer  (sistem  akuisisi  citra  digital) adalah  sistem  yang  mengonversi  hasil  penangkapan citra  digital  menjadi  representasi  numerik  yang digunakan  sebagai  masukan  bagi  komputer  digital. Hasil  dari  digitizer  berupa  matriks  dengan  elemen- elemen yang merepresentasikan nilai intensitas cahaya pada  setiap  titik.  Contoh  digitizer  meliputi  kamera digital  dan  pemindai.  Digitizer  terdiri  dari  tiga komponen:  sensor  citra  yang  mengukur  intensitas cahaya,  konverter  analog  ke  digital  yang  melakukan sampling  dan  kuantisasi,  serta  perangkat  pemindaian yang  merekam  hasil  pengukuran  intensitas  pada seluruh bagian citra.[8]

## 2.2. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra adalah proses manipulasi citra, khususnya menggunakan komputer, untuk meningkatkan  kualitas  citra  tersebut.  Tujuan  dari pengolahan  citra  adalah  memperbaiki  kualitas  citra sehingga  lebih  mudah diinterpretasikan oleh  manusia atau  mesin  (komputer).  Teknik-teknik  pengolahan citra mentransformasikan citra asli menjadi citra baru. [9]
Pengolahan  citra  merupakan  salah  satu  cabang ilmu  dalam  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan citra  digital  untuk  memecahkan  masalah.  Metode dalam pengolahan citra meliputi penggunaan perhitungan matematis baik pada level piksel maupun geometris dari objek citra. Setiap objek citra memiliki karakteristik  yang  unik  yang  dapat  diukur  secara matematis,  seperti  warna,  tekstur,  dan  bentuk,  yang memungkinkan untuk membedakan antara satu objek dengan objek lainnya.

## 2.3. Matlab
Matlab  adalah  sebuah  bahasa  pemrograman tingkat tinggi  yang  memiliki  karakteristik  dan  fungsi unik yang membedakannya dari bahasa pemrograman
lain  yang  sudah  ada  seperti  Delphi,  Basic,  dan  C++. Matlab dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan dalam komputasi teknis, visualisasi, serta pemrograman  seperti  komputasi  matematika,  analisis data, pengembangan algoritma, simulasi, dan pemodelan grafis. Matlab dikenal karena menyediakan berbagai  fungsi  matematis,  fisika,  statistik,  dan visualisasi,  yang  memudahkan  pengguna  dalam menyelesaikan berbagai masalah, baik yang sederhana maupun  kompleks  dari  berbagai  disiplin  ilmu. Awalnya  dikembangkan  oleh  MathWorks  untuk mempermudah  akses  terhadap  data  matriks  dalam proyek LINPACK dan EISPACK, Matlab saat ini telah berkembang  menjadi  alat  yang  sangat  bervariasi  dan kuat  dengan  ratusan  fungsi  yang  tersedia  untuk menyelesaikan masalah-masalah teknis.[10]
GUIDE  atau  GUI  Builder  adalah  sebuah Graphical  User  Interface  (GUI)  yang  memanfaatkan objek-objek grafis seperti tombol (button), kotak teks, slider,  menu,  dan  lain-lain.  Penggunaan  GUI  dalam aplikasi umumnya membuatnya lebih mudah dipelajari dan digunakan karena pengguna tidak perlu memiliki  pengetahuan  mendalam  tentang  perintah- perintah atau cara kerja aplikasi tersebut.

## 2.4. K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah algoritma  pembelajaran  mesin  yang  bersifat  non- parametrik dan lazy learning. Metode non-parametrik tidak membuat asumsi apa pun tentang distribusi data yang  mendasarinya,  artinya,  model  tidak  memiliki jumlah  parameter  tetap,  terlepas  dari  ukuran  data. Algoritma non-parametrik seperti KNN menggunakan sejumlah  parameter  yang  fleksibel,  yang  sering  kali bertambah  seiring  dengan  bertambahnya  data. Meskipun  komputasinya  lebih  lambat,  metode  ini membuat lebih sedikit asumsi tentang data. KNN juga bersifat lazy learning, yang berarti algoritma ini tidak menggunakan data training untuk membentuk model. Pada  KNN,  tidak  ada  fase  pelatihan  yang  signifikan; semua data training digunakan pada tahap pengujian. Hal  ini  membuat  proses  pelatihan  lebih  cepat, sementara tahap  pengujian  menjadi  lebih  lambat  dan memerlukan banyak waktu dan memori.[11]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  kesegaran  ikan  dilakukan akuisisi citra pada 5 ikan yang disimpan di suhu ruang selama  15  jam.  Citra  ikan  tersebut  dikategorikan  ke dalam lima kelas kesegaran ikan. Kelas pertama adalah ikan  segar,  sementara  kelas  kedua  adalah  ikan  yang mulai  membusuk  setelah  disimpan  selama  5  jam. Kelas ketiga adalah ikan busuk yang disimpan selama 10 jam. Setiap ikan pada setiap kelas difoto sebanyak tiga kali, sehingga menghasilkan total 24 gambar pada setiap  kelas  kesegaran.  Secara  keseluruhan,  terdapat gambar ikan berbasis RGB (red, green, blue). Gambar- gambar  ini  kemudian  terbagi  untuk  proses  pelatihan dan 15 gambar untuk proses pengujian.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  langkah  pertama yang  sangat  penting  dalam  penelitian  ini.  Proses  ini dilakukan  dengan  cara  melakukan  akuisisi  citra  pada 10  ekor  ikan  yang  disimpan  pada  suhu  ruang  selama 15  jam.  Untuk  mengkategorikan  tingkat  kesegaran ikan,  ikan-ikan  tersebut  dibagi  ke  dalam  lima  kelas kesegaran,  yang  mencerminkan  berbagai  tahap pembusukan:
a. Kelas 1
Ikan  segar  yang  baru  diambil  dari  tempat penyimpanan.
b. Kelas 2 Ikan  yang  mulai  menunjukkan  tanda-tanda pembusukan setelah disimpan selama 5 jam.
c. Kelas 3
Ikan  yang  sudah  membusuk  setelah  disimpan selama 10 jam.
Setiap  ikan  dalam  masing-masing  kelas  difoto sebanyak tiga kali, menghasilkan total 15 gambar per kelas  kesegaran.  Dengan  demikian,  total  terdapat  45 gambar ikan berbasis RGB (red, green, blue). Gambar- gambar ini kemudian dibagi menjadi 30 gambar untuk proses  pelatihan  model  dan  15  gambar  untuk  proses pengujian model.

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing,  citra  yang  telah dikumpulkan diproses lebih lanjut untuk meningkatkan  kualitas  citra  dan  mempersiapkannya untuk tahap ekstraksi fitur. Langkah-langkah preprocessing meliputi:
a. Konversi Citra ke Format Grayscale: Citra  dikonversi  ke  format  grayscale  untuk menyederhanakan analisis.
b. Peningkatan Kontras Citra Kontras  citra  ditingkatkan  untuk  memastikan perbedaan warna lebih jelas terlihat.
c. Penghapusan Noise
Penghapusan noise dilakukan untuk membersihkan citra dari gangguan-gangguan yang dapat mempengaruhi analisis.

## 3.3. Ekstraksi Fitur/Citra Warna
Dalam penelitian ini, metode ekstraksi ciri warna yang digunakan adalah metode HSV (Hue, Saturation, Value).  Langkah  pertama  dalam  metode  ini  adalah konversi  citra  dari  format  RGB  ke  format  HSV. Konversi  ini  dapat  dilakukan  menggunakan  fungsi ‘rgb2hsv’  pada  Matlab.  Setelah  konversi,  tahap selanjutnya adalah pembuatan histogram HSV. Setiap komponen  H  (Hue),  S  (Saturation),  dan  V  (Value)
dinyatakan  dengan  histogram  yang  menggambarkan distribusi nilai masing-masing komponen dalam citra. Dengan  demikian,  citra  HSV  dinyatakan  dengan  tiga buah histogram  yang terdiri dari  histogram H, S, dan V.  Proses  ini  dilakukan  pada  citra  RGB  yang  sudah dikonversi ke model HSV, sehingga menghasilkan tiga histogram  yang  mencerminkan  distribusi  warna, saturasi, dan kecerahan dalam citra tersebut.

## 3.4. Model KNN
Pada tahap ini, data pelatihan yang terdiri dari 45 gambar digunakan untuk melatih model KNN. Model ini akan  mempelajari pola dan karakteristik dari  fitur warna  untuk  masing-masing  kelas  kesegaran  ikan. Proses pembentukan model KNN meliputi:
a. Pemilihan Parameter K
Parameter  K,  yang  menentukan  jumlah  tetangga terdekat  yang  akan  digunakan  dalam  klasifikasi, dipilih  berdasarkan  eksperimen  dan  pengujian awal.
b. Pelatihan Model Data  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model KNN dengan membandingkan nilai-nilai RGB dari citra dengan nilai-nilai dari tetangga terdekatnya.

## 3.5. Pengujian
Setelah  model  KNN  terbentuk,  model  diuji menggunakan 5 gambar  yang tidak digunakan dalam proses  pelatihan.  Data  uji  ini  berfungsi  untuk mengevaluasi kinerja model KNN dalam kondisi yang lebih nyata. Tahap pengujian meliputi:
a. Klasifikasi Data Uji Setiap  citra  dalam  data  uji  diklasifikasikan menggunakan model KNN.
b. Evaluasi Kinerja Hasil  klasifikasi  dibandingkan  dengan  label sebenarnya  untuk  menghitung  akurasi  dan performa model.

## 3.6. Hasil Uji dan Akurasi
Hasil  pengujian  dianalisis  untuk  menentukan seberapa baik model KNN dalam mengklasifikasikan tingkat  kesegaran  ikan.  Akurasi  dihitung  dengan membandingkan  hasil klasifikasi  model dengan  label sebenarnya dari data uji
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset
Dataset  merupakan  foto  ikan  yang  diambil  dari percobaan terdahulu [8]. Data set berisi 25 data  latih dan 150 data uji.
Tabel 1. Jumlah Data Uji dan Data Latih
No Perbandingan Waktu Data Uji Data Latih 1 2 Jam 5 30 2 5 Jam 5 30 3 10 Jam 5 30 4 15 Jam 5 30 5 20 Jam 5 30 Jumlah 25 150 175

## 4.2. Preprocessing dan Segmentasi
Penelitian  ini  memanfaatkan dataset  citra dalam format RGB, tetapi untuk analisis, citra tersebut harus dikonversi ke format grayscale. Oleh karena itu, tahap preprocessing  melibatkan  konversi  dari  RGB  ke grayscale.  Proses  ini  diterapkan  secara  terpisah  pada data  latih  dan  data  uji  untuk  memastikan  konsistensi dan  keakuratan  hasil  analisis.  Dengan  segmentasi, bagian-bagian  yang  tidak  relevan  atau  latar  belakang dapat  diabaikan,  sehingga  meningkatkan  akurasi ekstraksi fitur.
Tabel 2. Hasil Preprocessing dan Segmentasi Data Uji No Waktu Data Uji
1 2 Jam 2 5 Jam 3 10 Jam 4 15 Jam 5 20 Jam
Tabel 3. Hasil Preprocessing dan Segmentasi Data Latih No Waktu
Data Latih
1 2 Jam
2 5 Jam
3 10 Jam 4 15 Jam 5 20 jam

## 4.3. Ekstraksi Fitur GLCM
Tabel 4. Hasil Ekstraksi Fitur GLCM Data Uji No Waktu Data Uji 1 2 Jam 2 5 Jam 3 10 Jam 4 15 Jam 5 20 Jam

## Tabel 5. Hasil Ekstraksi Fitur GLCM Data Latih
No Waktu Data Uji 1 2 Jam 2 5 Jam
3 10 Jam 4
15 Jam

## 4.4. Analisis Hasil
Selanjutnya,  mengidentifikasi  kualitas  ikan menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan dengan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° serta jarak ketetanggan d = {1
dan 2}. Selanjutnya, lakukan klasifikasi menggunakan metode  K-NN  dengan  nilai  k  =  {3,  5,  7,  dan  9}.
Tabel 6. Hasil Klasifikasi: d 1 (3) 0 45 90 135 AVG Corelation 0.96117 0.94318 0.95651 0.94545 0.95158 Energy 0.11215 0.10657 0.11208 0.10482 0.10891 Homogeneity 0.89039 0.87111 0.89032 0.86739 0.8798 d 1 (5) Corelation 0.95342 0.93635 0.95728 0.93946 0.94663 Energy 0.12307 0.11202 0.12121 0.11436 0.11767 Homogeneity 0.90427 0.87967 0.90252 0.88388 0.89259 d 1 (7) Correlation 0.97362 0.96089 0.9713 0.96483 0.96766 Energy 0.18313 0.17032 0.18 0.17526 0.17718 Homogeneity 0.93953 0.91641 0.9355 0.92522 0.92916 d 1 (9) Correlation 0.95317 0.93067 0.9565 0.93918 0.94488 Energy 0.10944 0.096419 0.10823 0.10034 0.10361 Homogeneity 0.87833 0.84009 0.87573 0.85308 0.86181 d2 (3) Correlation 0.9556 0.9395 0.9537 0.93984 0.94716 Energy 0.10394 0.099551 0.10516 0.09728 0.10148 Homogeneity 0.88411 0.86882 0.88769 0.86295 0.87589 d 2 (5) Correlation 0.96117 0.94318 0.95651 0.94545 0.95158 Energy 0.11215 0.10657 0.11208 0.10482 0.10891 Homogeneity 0.89039 0.87111 0.89032 0.86739 0.8798 d 2 (7) Correlation 0.95342 0.93635 0.95728 0.93946 0.94663 Energy 0.12307 0.11202 0.12121 0.11436 0.11767 Homogeneity 0.90427 0.87967 0.90252 0.88388 0.89259 d 2 (9) Correlation 0.97263 0.96722 0.97732 0.96338 0.97014 Energy 0.18294 0.17845 0.18636 0.17817 0.18148 Homogeneity 0.92773 0.91768 0.93593 0.91552 0.92422
a) Korelasi  tertinggi  dicapai  pada  kombinasi d1,k=7d1, k=7d1,k=7 dan d2,k=9d2, k=9d2,k=9. Ini  menunjukkan  bahwa  pada  kombinasi tersebut, hubungan antara piksel tetangga dalam citra ikan lebih konsisten, yang membantu dalam klasifikasi kesegaran ikan.
b) Energi  tertinggi  dicapai  pada  kombinasi d1,k=7d1, k=7d1,k=7 dan d2,k=9d2, k=9d2,k=9. Energi  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  tekstur citra  yang  lebih  seragam,  yang  bisa  menjadi indikator  penting  dalam  menentukan  kesegaran ikan.
c) Homogenitas  tertinggi  dicapai  pada  kombinasi d1,k=7d1, k=7d1,k=7 dan d2,k=9d2, k=9d2,k=9. Homogenitas  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa intensitas piksel dalam citra lebih seragam, yang juga membantu dalam mengidentifikasi kesegaran ikan.
Secara  keseluruhan,  kombinasi  jarak  tetangga d=1d  =  1d=1  dan  d=2d  =  2d=2  dengan  nilai  k=7k  = 7k=7  dan  k=9k  =  9k=9  memberikan  hasil  klasifikasi yang  lebih  konsisten  dan  akurat  dalam  menentukan
kesegaran  ikan  berdasarkan  fitur  GLCM.  Kombinasi ini menunjukkan performa yang lebih baik dalam hal korelasi, energi, dan homogenitas.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dapat  digunakan  secara efektif  untuk  mengidentifikasi  kesegaran  ikan berdasarkan citra digital. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  fitur  warna  RGB pada  citra  mata  ikan  mampu  memberikan  hasil klasifikasi  yang  akurat.  Kombinasi  parameter  jarak tetangga  d=1  dan  d=2  dengan  nilai  k=7  dan  k=9 memberikan  performa  terbaik  dalam  hal  korelasi, energi,  dan  homogenitas.  Dengan  demikian,  metode KNN  dapat  menjadi  alat  yang  andal  dalam  proses identifikasi kesegaran ikan, yang sangat penting dalam industri  perikanan  untuk  memastikan  kualitas  dan keamanan produk yang dijual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  N.  Situmorang,  "Klasifikasi  Kesegaran  Ikan Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Menggunakan
Metode K-Nearest Neighbor dan Hue Saturation Value," Skripsi, Program Studi Ilmu  Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, 2021. [Online]. Available: http://repository.uinsu.ac.id/15283/1/PERPUS% 28RIZKINURSAFITRI%29.pdf
[2] D.  Syahid,  Jumadi,  and  D.  Nursantika,  “Sistem
Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Berdasarkan  Nilai  Hue, Saturation, Value (HSV),” J. Online Inform., vol. 1, pp. 20-23, 2016.
[3] M. Alamsyah and M. A. Nadjib, "Implementasi Metode KNN Dalam Mengklasifikasikan Kesegaran  Ikan  Kuro  Menggunakan  Citra," Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK), vol. 9, no. 1, pp. 56-64, 2022.
[4] S.  Santosa,  S.  Sudin,  and  N.  S.  Kamala, "Identifikasi  Tingkat  Kesegaran  Ikan  Tuna Melalui  Citra  Mata  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor (KNN)," Jurnal PRODUKTIF, vol. 6, no. 1, pp. 517-523, 2022.
[5] Wella, N. M. S. Iswari, and Ranny, "Perbandingan Algoritma kNN, C4.5, dan Naive Bayes  dalam  Pengklasifikasian  Kesegaran  Ikan Menggunakan Media Foto," ULTIMATICS, vol. IX, no. 2, pp. 114-117, Dec. 2017.
[6] D.  I.  Muhammad,  Ermatita,  and  N.  Falih, "Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi  Citra  Belimbing  Berdasarkan Fitur  Warna,"  Jurnal  Informatik,  vol.  17,  no.  1, pp. 9-17, Apr. 2021.
[7] D. R. Yulianti, I. I. Triastomoro, and S. Sa'idah, "Identifikasi pengenalan wajah dengan
menggunakan metode KNN (K-Nearest
Neighbor)  dan  LBPH  (Local  Binary  Pattern Histogram)  untuk  sistem  presensi,"  Jurnal TEKINKOM, vol. 5, no. 1, pp. 1-10, Jun. 2022. doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.477.
[8] H. Zhou, J. Wu, and J. Zhang, Pengolahan Citra Digital: Bagian I, Bagian 1. Buku Buku, 2010.
[9] M.  Widyaningsih,  “Identifikasi  Kematangan Buah  Apel  Dengan  Gray  Level  Co-Occurrence
Matrix (GLCM),” Jurnal SAINTEKOM, vol. 6, no. 1, p. 71, 2017. Available: https://doi.org/10.33020/saintekom.v6i1.
[10] MathWorks, "GUI MATLAB," [Online]. Available:
https://www.mathworks.com/discovery/matlab- gui.html. [11] ADMINLP2M, "Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) – Pengertian dan Penerapan," [Online]. Available:
https://www.academia.edu/9131959/A._Klasifik asi_K-Nearest_Neighbor.
[12] F.  Azzahra  and  E.  Hartati,  "Identifikasi  Kadar Ikan Pada Pempek Menggunakan K-NN Dengan Fitur  GLCM,"  Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem  Informasi,  vol.  10,  no.  4,  pp.  281-290, Dec. 2023. Available: http://jurnal.mdp.ac.id.
[13] A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C.  Rozikin, “Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga  Menggunakan Algoritma  KNN  Dengan  Ekstrasi  Warna  HSV dan Tekstur GLCM,” Technomedia Journal, vol. 6,  no.  1,  pp.  124–137,  Jul.  2021.  doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.
[14] A.  Prabowo,  D.  Erwanto,  and  P.  N.  Rahayu,
“Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi
Menggunakan Metode Ekstraksi Tekstur GLCM dan KNN,” Electro Luceat, vol. 7, no. 1, pp. 74– 81, Jul. 2021.
[15] D. Bee, W. Weku, and A. J. Rindengan, "Aplikasi Penentuan  Tingkat  Kesegaran  Ikan  Selar Berbasis  Citra  Digital  Dengan  Metode  Kuadrat Terkecil,"  CARTESIAN,  vol.  5,  no.  2,  p.  121, Oct. 2016. doi: 10.35799/dc.5.2.2016.14985.
[16] R.  A.  F.  Zahro,  "dataset  source  code rizalfachrezi," [Online].
Available:
https://github.com/rizalfachrezi/TUGAS- EKSTRAKSI-FITUR-1918093-C--Rizal-Ahmad- Fahrezi-Zahro.
[17] P. Kumar and A. Kumar, "Fish Quality Analysis Using Computer Vision and Machine Learning: A  Review,"  Journal  of  Food  Science  and Technology, vol. 56, no. 4, pp. 1431-1442, 2019.