DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Klasifikasi Kesegaran Ikan Tongkol Berdasarkan Warna Mata Menggunakan Metode
Backpropagation
Honainah 1 , Fahrial Faqih Romadhoni 2 , Ato’illah 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid, Probolinggo Indonesia Email: 1 naina,aja@gmail.com, 2 fahrialfaqih7@gmail.com, 3 ato.illah1102@gmail.com

## Abstrak
Prediksi kesegaran ikan menjadi alternatif mudah bagi perusahaan pengolah ikan dalam menentukan kesegaran ikan  sehingga  dapat  menghindarkan  konsumen  dari  produk  kadaluarsa,  oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan  proses penyortiran untuk menghilangkan ikan tongkol yang tidak segar. Pada penelitian ini, diusulkan klasifikasi berbasis Image  Processing untuk  mengolah  citra  mata  ikan  tongkol  agar  dapat  memberikan  informasi  untuk pengklasifikasian kesegaran ikan. Metode backpropagation digunakan untuk pelatihan jaringan pada klasifikasi citra  ikan,sehingga  dapat  diketahui  tingkat  kesegaran  ikan  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasi  kesegaran  ikan  tongkol  berdasarkan  warna  mata  menggunakan  metode Image  Processing dan Backpropagation dengan  tepat  dan  akurat.  Hasil  uji  coba  dengan menggunakan  data  testing  sebanyak  10  ikan. Percobaan  dilakukan  sebanyak  10  kali  untuk  setiap  ikan,  dengan  menggunakan  2  hidden  layer,  hidden  layer 1 memakai 15 dan hidden layer 2 memakai 5 dengan 1 lapisan output yang menghasilkan 2 output berupa ikan segar dan ikan tidak segar. Proses klasifikasi kesegaran ikan tongkol menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90% melalui 10  kali  percobaan.  Penelitian  ini  dapat  disimpulkan  layak  untuk  diterapkannya  metode Image  Processing dan Backpropagation karena menghasilkan hasil akurasi yang tinggi sebesar 90%.
Kata kunci: Backpropagation, Ikan Tongkol, Klasifikasi

## Abstract
Predicting the freshness of fish is an easy alternative for fish processing companies in determining the freshness of fish so that it can prevent consumers from expired products, therefore it is necessary to do a sorting process to eliminate tuna that is not fresh. In this study, an Image Processing-based classification is proposed to process the image of tuna fish eye in order to provide information for classifying fish freshness. The backpropagation method is used for network training on fish image classification, so that the level of freshness of the fish can be known. The purpose of this study was to classify the freshness of tuna based on eye color using  Image Processing and Backpropagation methods accurately and accurately. The results of the trial using data testing as many as 10 fish. The experiment was carried out 10 times for each fish, using 2 hidden layers, hidden layer 1 using 15 and hidden layer  2 using 5  with  1  output  layer  which produces 2 outputs  in  the  form  of  fresh  fish  and non-fresh  fish.  The process  of  classifying  the  freshness  of  tuna  produces  an  accuracy  rate  of  90%  through  10  experiments.  This research can be concluded that it is feasible to apply Image Processing and Backpropagation methods because it produces high accuracy results of 90%.
Keywords : Backpropagation, Classification, Mackarel Tuna

## 1. PENDAHULUAN
Ikan  hampir  dapat  ditemukan  di  semua tipe  perairan di  dunia  dengan  bentuk  dan  karakter  yang berbeda-beda.  Kandungan gizi  yang ada  pada ikan sangatlah  banyak  dan  bermanfaat  bagi tubuh, zat yang terkandung antara lain adalah protein, vitamin, dan mineral (Adrim & Fahmi, 2010) Ikan tongkol (Euthynnus affinis) merupakan salah satu komoditas utama ekspor di bidang perikanan di Indonesia. Operasi penangkan ikan dapat dilakukan dengan cara yang efektif dan efisien yaitu dari tangkap tangan, tombak, jaring, rawai,  dan jebakan ikan.Salah satu caranya ialah dengan mengetahui musim tangkap ikan tongkol (Euthynnus affinis), sehingga dapat dilakukan persiapan yang lebih baik untuk melakukan operasi  penangkapan  (Zulkhasyni,  2015).  Kesegaran  ikan  menjadi  bagian  hal  terpenting  yang  harus
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
diperhatikan para industri perikanan. Ikan segar terlihat lebih bening,cerah,menonjol,dan juga cembung sedangkan ikan yang tidak segar memiliki mata yang pudar berkerut dan cekung (Adawyah, 2007). Sifat –sifat  ikan  yang  masih  segar  adalahNampak  Mata  Ikan  cerah  dan  menonjol,warna  insang  merah cerah,bau  seperti  bau  laut  maupun  tekstrurnya.  Penanganan  ikan  harus  dilakukan  dengan  baik  untuk menjaga  mutu  atau  kualitas  sehingga  tidak  mengalami  penurunan.  (Nurqaderianie,  Metusalach,  & Fahrul, 2016). Ikan tongkol termasuk ikan ekonomis karena memiliki nilai pasar yang tinggi,produksi yang tinggi dan memiliki kandungan gizi yang sangat tinggi dan sangat bagus di konsumsi untuk anak- anak.  Ciri-ciri  ikan  tongkol  yaitu  mempunyai  tubuh  memanjang  yang  licin,warna  punggung  biru gelap,dengan  corak-corak  di  bagian  punggung  yang  tidak  mempunyai  sisik,mulut  agak  melebar  dan mempumyai gigi yang kuat (Nuraini, 2013).
Prediksi  kesegaran  ikan  menjadi  alternatif  mudah  bagi  perusahaan  pengolah  ikan  dalam menentukan  kesegaran  ikan  sehingga  dapat  menghindarkan  konsumen  dari  produk  kadaluarsa,  oleh sebab  itu  perlu  dilakukan  proses  penyortiran  untuk  menghilangkan  ikan  tongkol  yang  tidak  segar, menurut salah satu sumber dalam rangka peningkatan pelayanan kepada masyarakat, nelayan, terutama pengguna Tempat Pelelangan Ikan (TPI), ada beberapa poin penting yang merupakan titik kritis dalam pelaksanaan pelelangan ikan, dari membenahi dan menindaklanjuti pentingnya menjaga mutu ikan saat pembongkaran ikan di dermaga, dan mulai dari ikan dibongkar di dermaga sampai dengan ikan disortir hingga dilelang (E. Lubis, 2011).
Proses  penyortiran  kesegaran  ikan  kebanyakan  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan mengamati langsung menggunakan tenaga manusia, proses penyortiran secara manual kurang efektif karena jumlah ikan yang harus disortir cukup banyak, penyortiran secara manual juga membutuhkan biaya cukup besar dan waktu yang lama. Berdasarkan permasalahan di atas, maka yang diambil pada penelitian  ini  adalah  “Klasifikasi  kesegaran  ikan  tongkol  Berdasarkan  Warna  mata  Menggunakan metode Backpropagation ”.  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  melakukan  klasifikasi dengan cepat dan akurat.Pada penelitian ini, diusulkan klasifikasi berbasis Image Processing digunakan untuk  mengolah  citra  mata  ikan  tongkol  agar  dapat  memberikan  informasi  untuk  pengklasifikasian kesegaran ikan.
Metode backpropagation digunakan untuk pelatihan jaringan pada klasifikasi citra ikan,sehingga dapat diketahui tingkat kesegaran ikan tersebut. Ekstraksi fitur warna yang digunakan adalah RGB (red, green, blue). Backpropagation adalah algoritma pembelajaran untuk memperkecil tingkat error dengan cara  menyesuaikan  bobotnya  berdasarkan  perbedaan  output  dan  target  yang  diinginkan  (Ikhwannul Kholis,  ST.  MT.2015).  Ekstraksi  fitur  warna  yang  digunakan  adalah  mencari  nilai  rata-rata  (mean), deviasi standar (varians), skewnesss, dan kurtosis nilai piksel pada suatu citra. Mean merupakan rata- rata nilai piksel pada masing-masing channel R, G, B (Abdul Kadir, 2013).
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi kesegaran ikan tongkol berdasarkan warna mata menggunakan metode Image Processing dan Backpropagation dengan tepat dan akurat Beberapa  penelitian  berupa  klasifikasi  dan  identifikasi  terhadap  objek  tertentu  telah  dilakukan diantaranya (Ahmad Fahrudi Setiawan, dan Alam Katon Agung 2016) digunakan untuk mengklasifikasi pola  sidik  jari  menggunakan backpropagation untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  83%.  Penelitian selanjutnya oleh (Ahmad Farid Hartono,Dwijanto, Zaenal Abidin 2012) untuk Pengenalan Citra Daging Babi dan Citra Daging Sapi menggunakan Backpropagation untuk mendapatkan nilai akurasi 88,3 %. Selanjutnya oleh (Faizal Andy Susilo, dan Hurriyatul Fitriyah, 2019) untuk Klasifikasi Kualitas Ikan Tongkol  Beku  Berdasarkan  Fitur  Nilai  Warna  HSV  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  72.727%.  Selanjutnya  oleh  (Rosa  Andrie  Asmara,  dkk  2019)  untuk identifikasi  kesegaran  daging  sapi  berdasarka  citranya  dengan  ekstraksi  fitur  warna  dan  teksturnya menggunakan metode gray level co-occurrence matrix untuk mendapatkan nilai akurasi 95,83%. Penelitian yang terkait dengan klasifikasi dan pendeteksian kesegaran ikan telah banyak dilakukan. Diantaranya (Altien J.Rindengan, 2017). Hasil pada Penelitian ini menunjukan dari 100 sampel ikan, 83 citra sesuai dan 17 tidak sesuai dengan akurasi sistem sebesar 83 %. Penelitian selanjutnya (Indrabayu, 2016),  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mencari  solusi  terbaik  dalam  pemeriksaan  kesegaran  ikan bandeng  pada  usaha  kecil  menengah.  Hasil  pengamatan  nelayan  dan  alat  deteksi  kesegaran  ikan
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Bandeng terhadap 30 sampel ikan segar, maka dihasilkan nilai deteksi ikan segar sebesar 100% terhadap hasil pengamatan nelayan.
Penelitian yang dilakukan oleh (Ayu Kalista, 2019) yang berjudul “Penerapan Image Processing Untuk Tingkat Kesegaran Ikan Nila (Oreochromis Niloticus)”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu penyimpanan berpengaruh terhadap kualitas kesegaran ikan. Kategori sangat segar memiliki nilai persentase  warna  merah  82,18%.  Kategori  segar  memiliki  nilai  persentase  warna  merah  67,10%. Kategori batas penerimaan memiliki nilai 38,52% dan kategori busuk memiliki nilai persentase warna merah 9,92%.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ilmiah  harus  dilakukan  teknik  penyusunan  yang  sistematis  untuk memudahkan langkah-langkah yang akan diambil. Begitu pula yang dilakukan penulis dalam penelitian ini, langkah pertama yaitu dengan melakukan studi literatur pada buku-buku yang membahas tentang Image  processing dan backpropagation ,  jurnal,  dan  penelitian  yang  telah  dilakukan  yang  berkaitan dengan penelitian. Data yang didapat dari studi literatur ini akan digunakan sebagai acuan dan referensi dalam penelitian. Adapun tahapan yang dilakukan ketika mengumpulkan data gambar adalah sebagai berikut:
a. Data ikan yang diambil adalah ikan tongkol yang beredar di wilayah kabupaten Probolinggo.
b. Pengambilan gambar ikan dengan tingkat kesegaran dan tidak segar.
c. Dalam proses pengambilan gambar ikan dilakukan di depan rumah peneliti sekitar jam 09.00 WIB s/d 10.00 WIB menggunakan alat Smartphone Samsung A50. Hasil pengambilan gambar berformat *jpg dengan resolusi 2448 x 3264 piksel.
Tahapan penelitian dalam penelitian ini dituangkan dalam bentuk kerangka penelitian. Kerangka penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka penelitian
a. Penentuan Latar belakang masalah
Pada umumnya setiap orang melihat kesegaran ikan dengan cara melihat karakteristik ikan melalui pengamatan langsung.
b. Studi Literatur
c. Penentuan Metode yang digunakan
Klasifikasi kesegaran ikan berdasarkan warna dengan mengunakan metodeBackpropagation.
d. Pengambilan Dataset, sudah dijelaskan pada sub bab sebelumnya
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
1) Pre-Processing Pre-processing merupakan bagian dari pemprosesan data citra mentah yang telah didapat pada tahap pengumpulan data dengan tujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik untuk bisa  digunakan  untuk  tahap  selanjutnya.  Adapun  tahapan  yang  dilakukan  adalah  cropping (pemotongan  pada  citra)  dan  resize  (pengecilan  ukuran  resolusi  citra).  Tahap  Pre-processing berguna untuk dapat meningkatkan kualitas citra yang didapat agar mudah di proses ketahap selanjutnya.
2) Segmentasi
Segmentasi  digunakan  untuk  memisahkan  objek  asli  dengan  background  untuk  menemukan karakteristik khusus yang dimiliki suatu citra. Mengubah citra RGB menjadi citra YCbCr
3) Ekstraksi Fitur Warna dengan Color moment
Citra hasil segmentasi akan dilanjutkan pada tahap ekstraksi fitur warna. Tujuan dari ekstraksi fitur warna adalah untuk mendapatkan nilai dari objek yang akan diteliti. Adapun ekstraksi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan ekstraksi fitur warna RGB dengan menggunakan perhitungan color moment. Color moment yang dipakai antara lain nilai mean, deviasi standart, dan Skewness.
4) Klasifikasi Menggunakan metode Backpropagation
Pada  tahap  ini,  langkah  perhitunagan  color  moment  pada  ekstraksi  fitur  yang  telah  selesai sebelumnya,  akan  diimplementasikan  menggunakan  metode Backpropagation .  Nilai  yang diperoleh dari hasil perhitungan color moment akan digunakan untuk mengklasifikasi kesegaran ikan tongkol dengan menggunakan metode Backpropagation . Pada tahap ini dilakukan proses pelatihan ( training ) dengan tujuan untuk mendapatkan parameter-parameter yang dibutuhkan oleh jaringan agar dapat menghasilkan pelatihan yang baik.
e. Evaluasi
Evaluasi merupakan tahap yang terpenting dalam sebuah penelitian, dalam penelitian ini evaluasi yang  dilakukan  adalah  untuk  mengetahui  dan  menguji  seberapa  tinggi  tingkat  akurasi  terhadap klasifikasi  yang  dilakukan  dengan  metode backpropagation .  Untuk  menguji  tingkat  akurasi  data testing dilakukan dengan rumus sebagai berikut, yaitu menghitung nilai akurasi yang diperoleh dari jumlah data uji yang benar dibagi dengan banyaknya data kemudian dikalikan 100%.
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ _𝑑𝑎𝑡𝑎_𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ_𝑑𝑎𝑡𝑎_𝑢𝑢𝑗𝑖 𝑥 100% (1)

## f. Penarikan Kesimpulan
Setelah uji coba selesai, dianalisis dan dibahas tentang akurasi dari metode backpropagation dalam mengklasifikasikan kesegaran ikan. Akhirnya didapatkan kesimpulan tentang penelitian klasifikasi kesegaran ikan dengan menggunakan image processing dan metode backpropagation.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  ikan  tongkol.  Ikan  yang  dikumpulkan terdapat 2 macam yaitu ikan segar dan ikan tidak segar.  Dari kegiatan observasi data kesegaran ikan diperoleh 2 macam tingkat kesegeran yaitu ikan segar, ikan tidak segar. Dari kedua tingkat kesegaran tersebut,  peneliti  memperoleh  20  data  dari  masing-masing  tingkat  kesegaran  ikan  dengan  total keseluruhan 40 data, yang mana total data tersebut dibagi menjadi data training dan testing.
Table 1. Hasil Pengumpulan Data No Nama File Gambar Jenis 1 a1.jpg Segar
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
2 a2.jpg Segar 3 a23.jpg Tidak Segar 4 a22.jpg Tidak Segar 3.2. Hasil Analisis dan Desain
a. Pengambilan Dataset
Hasil  pengambilan  gambar  berformat  *jpg  dengan  resolusi  4032  x  3024  piksel.  Data  ikannya terdapat pada table 1 di atas.
b. Pre-Processing
Proses pre-processing dilakukan menggunakan Adobe Photoshop CS3. Adapun tahapan pada pre- processing ini adalah resize citra asli dengan ukuran 300 x 300 pixel agar dapat mempermudah dalam proses pada tahapan selanjutnya.
Gambar 2. Tahapan Pre-Processing
c. Segmentasi
Segmentasi citra dilakukan untuk memudahkan proses ekstraksi fitur warna karena dalam proses ini akan dilakukan pemisahan antara objek dengan background. Hasil segmentasi pada citra akan diproses lebih lanjut untuk menghasilkan nilai ekstraksi fitur warna yaitu mean, standart daviasi, skewness, dan kurtosis. Hasil segmentasi dapat dilihat pada Gambar 3 berikut:
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Gambar 3. Tahapan segmentasi citra ikan
d. Ekstraksi Fitur Warna
Implementasi fitur warna citra pisang yaitu menggunakan meanR, meanR, meanG, stdR, stdG, stdB, skewnessR, skewnessG, skewnessB, kurtosisR, kurtosisG, kurtosisB Yang dijadikan inputan untuk ke tahap  klasifikasi  menggunakan metode backpropagation .  Tahapan  ekstraksi fitur  warna  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Tahapan ekstraksi fitur
e. Klasifikasi Menggunakan Metode Backpropagation
Dalam mengimplementasi metode backpropagation untuk mengklasifikasi kesegaran ikan tongkol dengan keseluruhan 40 data citra yang dikelompokkan menjadi dua tahapan yaitu training dan testing. Langkah  pertama  yaitu  melakukan  proses training dengan  data  citra  sebanyak  30  data  citra  dengan tujuan untuk melatih jaringan agar bisa mengetahui kesegaran ikan, kemudian dilakukan tahap testing dengan  data  citra  sebanyak  10  citra  untuk  menguji  kebenaran  data  dalam  proses  klasifikasi.  Pada penelitian ini terdiri dari 12 input yaitu 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , 𝑥 4 , 𝑥 5 , 𝑥 6 , 𝑥 7 , 𝑥 8 , 𝑥 9 𝑥 10 𝑥 11 𝑥 12 diantaranya mean R, mean G, mean B, std R , std G , std B , skewness R , skewness G , skewness B, kurtosis R, kurtosis G dan kurtosis B terdiri dari 2 hidden layer, hidden layer 1 memakai 10 dan hidden layer 2 memakai 5 dengan 1 lapisan output yang menghasilkan 2 output berupa ikan segar dan ikan tidak segar. Tampilan hasil klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 5 berikut:
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Gambar 5. Tampilan hasil klasifikasi

## 3.3. Hasil Implementasi
Pada  tahap  implementasi  desain  tampilan  menggunakan  GUI  Matlab  yang  dapat  menguji  satu- persatu data uji (Data Testing) hingga menampilkan hasil klasifikasi pada citra uji. Tampilan ini terdapat tombol botton yang pertama berfungsi sebagai memilih file yang akan di testing, untuk tombol botton yang kedua berfungsi untuk menampilkan hasil segmentasi dari file yang telah dipilih, untuk tombol button ketiga berfungsi untuk menampilkan hasil ekstraksi fitur warna yang sudah di segmentasi, untuk tombol button keempat berfungsi untuk menampilkan neural network training, dan untuk tombol button kelima berfungsi untuk menampilkan hasil klasifikasi menggunakan metode backpropagation. Berikut hasil pembuatan desain tampilan pada pengujian kematangan pisang di tunjukkan pada gambar berikut:

## Gambar 6. Tampilan buka citra
Gambar 6 mejelaskan Pada saat mengklik tombol buka citra, user diminta untuk memilih folder yang  akan  diproses  sebagai  data  testing,  ketika  user  selesai  memilih  file  dari  folder  tersebut,  maka program  akan  memproses  data  file  tersebut.  Setelah  ke  tahap  buka  citra,  jika  user  mengklik  tombol segmentasi, maka program akan memproses data citra yang sudah di input menjadi data citra segmentasi. Dengan tampilan sebagai berikut:
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 7. Tampilan Segmentasi
Setelah  ke  tahap  segmentasi,  jika  user  mengklik  tombol  ekstraksi  fitur  maka  program  akan memproses dan menampilkan nilai pada tabel dari fitur warna HSV yaitu meanH, meanS, meanV, stdH, stdS,  stdV,  skewnessH,  skewnessS,  skewnessV,  kurtosisH,  kurtosisS,  kurtosisV.  Dengan  tampilan sebagai berikut:
Gambar 8. Tampilan ekstraksi fitur
Selanjutnya setelah ke tahap ekstraksi fitur, jika user mengklik tombol training, maka program akan memproses data yang sudah di ekstraksi dan menampilkan arsitektur neural network training. Dengan tampilan sebagai berikut:
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Dan  selanjutnya setelah  ke  tahap training, jika  user mengklik tombol  klasifikasi, maka  program akan memproses data  untuk  mengklasifikasi  tingkat  kematangan pada  citra  pisang.  Dengan tampilan sebagai berikut:

## Gambar 10. Tampilan klasifikasi

## 3.4. Hasil Uji Coba
Tahap  uji  coba  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  proses,  proses  pertama  yaitu  uji  coba menggunakan data nilai dari semua data citra training yang telah melalui proses ekstraksi fitur warna. Uji  coba  proses  kedua  menggunakan  GUI  Matlab  yang  dapat  menguji  satu-persatu  data  uji  (Data Testing) hingga menampilkan hasil klasifikasi pada citra uji. Uji coba proses pertama dilakukan untuk klasifikasi  citra  dan  menguji  performa  metode  yang  diusulkan  dengan  menggunakan  kode  tertentu. Terdapat  10 citra  ikan yang  digunakan  untuk  proses  testing.  Gambar  11 menunjukkan  hasil  uji  coba yang dilakukan pada tiap satu-persatu data testing.

## Gambar 11. Hasil uji coba setiap data testing
Pengujian yang dilakukan sebanyak 10 kali percobaan,  Berdasarkan salah satu proses pengujian citra ikan dengan menggunakan citra data testing  didapat hasil bahwa 10 citra ikan mempunyai hasil yang  benar  atau  sama  dengan  kesegaran  dan  1  citra  ikan  tidak  tepat  atau  salah  dalam  menyatakan kesegaran  dari  citra  ikan.  Hasil  uji  coba  diperoleh  hasil  akurasi  yaitu  90%.  Sehingga  akurasi  untuk proses pengujian citra ikan yaitu 90%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan uji coba yang telah dilakukan, maka penelitian ini dapat disimpulkan Telah dihasilaka penelitian dengan menggunakan metode image processing dan backpropagation untuk
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.90 Vol. 2, No. 2, Agustus 2022, Hal. 405-414 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
mengklasifikasi  kesegaran  ikan  tongkol  berdasarkan  warna  mata10  kali  untuk  setiap  ikan,  dengan menggunakan 2 hidden layer, hidden layer 1 memakai 15 dan hidden layer 2 memakai 5 dengan 1 lapisan output  yang  menghasilkan 2  output  berupa  ikan  segar  dan  ikan tidak  segar.  Dari  proses  diatas maka proses  klasifikasi  kesegaran  ikan  tongkol  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  90%  melalui  10  kali percobaan.  Hasil  uji  coba dengan menggunakan  data  testing  sebanyak  10  ikan. Percobaan  dilakukan sebanyak.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul Kadir, A. S. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra . Yogyakarta: Andi Yogykarta Adawyah, R. (2007). Pengolahan dan Pengawetan ikan . Jakarta: bumi Askara Adrim, M., & Fahmi. (2010). Panduan Penelitian Untuk Ikan Laut. Pusat Penelitian Oseanografi-LIPI, 1 (10), 1-16.
Ahmad,  Farid  Hartono,  Dwijanto,  Zaenal  Abidin.  (2012).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Sebagai  Sistem  Pengenalan  Citra  Daging  Babi  dan  Citra  Daging  Sapi. Dipublikasikan pada UNNES Journal of Mathematics .
Altien j.Rindengan, M. M. (2017). Perancangan Sistem Penentuan Tingkat Kesegaran Ikan Cakalang Menggunakan Metode Curve Fitting Berbasis Citra Digital Mata ikan. Jurnal Ilmiah Sains.
E.  Lubis  and  N.  Mardiana,  (2011).  Peranan  Fasilitas  PPI  Terhadap  Kelancaran  Aktivitas  Pendaratan Ikan Di Cituis Tangerang. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan . Vol. 11 No. 1 Mei 2020: 81- 91
Fitriyah, Hurriyatul. Syauqy, Dahnial. Susilo, Faizal Andy. (2020). Deteksi Kesegaran Ikan Tongkol (Euthynnus  Affinis)  secara  Otomatis  Berdasarkan  Citra  Mata  Menggunakan  Binar  Similarity.
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7(5) : 879-886.
Indra  Bayu,  (2010).  Sistem  Pengambilan  Keputusan  dengan  Algoritma  SAW  (Simple  Additive Weighting),. website:https://medium.com/skyshidigital/sistempengambilan-keputusan-dengan- algoritma-saw-simple-additive-weighting 524a43ef316 Retrieved Juni 18, 2022.
Kalista, A., Redjo, A., & Rosidah, U. (2018). Analisis organoleptik ( scoring test ) tingkat kesegaran ikan nila, 7(1), 98–103. Retrieved from . https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/fishtech/article/view/5985 . Juni 10, 2022
Nuraini, T. (2013). Manajemen Sumber Daya Manusia. Pekanbaru: Yayasan Aini Syam.
Nurqaderianie  ,  A.  S.,  Metusalach,  &  Fahrul.  (2016),  Tingkat  Kesegaran  Ikan  Kembung  Lelaki.
(Rastrelliger kanagurta) Yang Dijual Eceran Keliling Di Kota. Jurnal IPTEKS PSP, 3 (6), 528 - 543.
Sallam , I. K. (2007). Chemical, sensory and shelf life evaluation of sliced salmon treated with salts of organic acids. Food Chem, 101 (2), 592–600
Setiawan, Ahmad Fahrudi, and Alam Katon Agung., (2016). Klasifikasi Pola Sidik Jari Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Analisa Karakteristik Seseorang. Antivirus: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika 10.2
Zulkhasyni. (2015). Pengaruh suhu permukaan laut terhadap hasil tagkapan ikan cakalang di perairan kota Bengkulu. Jurnal Agroqua , Vol. 13 No.2