## ISSN 2085-4552

## Perbandingan Algoritma kNN, C4.5, dan Naive Bayes dalam Pengklasifikasian Kesegaran Ikan Menggunakan Media Foto
Wella 1 , Ni Made Satvika Iswari 2 , Ranny 3
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia wella@umn.ac.id satvika@umn.ac.id
ranny@umn.ac.id Diterima 26 Oktober 2017 Disetujui 20 Desember 2017
Abstract —  Indonesia  merupakan  negara  kepulauan yang  memiliki  berbagai  jenis  keanekaragaman  ikan. Potensi  perikanan  laut  sebesar  6,5  juta  ton  per  tahun, namun  jumlah  produksinya  hanya  mencapai  5,06  juta ton.  Hal  ini  menunjukan  proses  produksi  belum optimal.  Proses  produksi  serta  pemilahan  yang  masih tradisional  membuat  produksi  berjalan  lambat.  Dalam penelitian  ini  dikembangkan  sebuah  metode  untuk mengklasifikasikan  kesegaran  ikan  berdasarkan  citra digital  ikan.  Adapun  algoritma  yang  digunakan  adalah kNN, C4.5, dan Naïve Bayes. Berdasarkan hasil uji coba yang  dilakukan,  algoritma  kNN  memberikan  nilai akurasi  yang  tertinggi  diantara  algoritma  lainnya. Sehingga kNN dinilai cocok digunakan untuk mengklasifikasikan  kesegaran  ikan.  Metode  yang dihasilkan  dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  mengotomatisasi  proses  produksi  yang sebelumnya manual.
Index Terms — kNN, C4.5, Naïve Bayes, Pengolahan Citra Digital, Tingkat Kesegaran Ikan.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  kepulauan  memiliki keanekaragaman  jenis  hasil  laut  terutama  ikan. Produksi  ikan  menjadi  salah  satu  potensi  ekonomi yang  dapat  diunggulkan  pada  daerah  di  Indonesia. Potensi  perikanan  di  Indonesia  pada  tahun  2010 sebesar 65 juta ton,  tapi  hasil  produksi budidaya  ikan hanya sebesar 10,19 juta ton atau sebesar 16 persen[1]. Potensi  perikanan  laut  sebesar  6,5  juta  ton  per  tahun tapi jumlah produksinya hanya 5,06 juta ton[1]. Proses produksi  serta  pemilahan  yang  masih  tradisional membuat produksi berjalan lambat.
Pada ilmu komputer dan teknologi informasi, telah banyak  dikembangkan  metode  pencarian  pola  citra digital  untuk  memecahkan  masalah.  Pada  penelitian ini  dicari  pola  citra  digital  fisik  luar  ikan  untuk menentukan  kesegaran  ikan.  Pada  industri  perikanan untuk  menentukan  tingkat  kesegaran  ikan  terdapat beberapa cara antara lain secara biokimiawi dan secara visual.  Secara  kimiawi,  ikan  diukur  kadar  bakteri,
semakin  tinggi  jumlah  bakteri  pada  ikan  berarti semakin  rendah  tingkat  kesegaran  ikan.  Pengukuran secara  visual  dilakukan  dengan  lebih  sederhana  yaitu dengan  melihat  penampakan  luar  ikan,  misal  warna kulit,  kekenyalan  daging,  serta  warna  insang. Pengukuran  secara  visual lebih  sering dilakukan  pada proses produksi karena memerlukan waktu yang lebih singkat,  namun  pengukuran  dengan  cara  ini  memiliki beberapa  kelemahan.  Kelemahan  pengukuran  dengan cara visual yaitu memerlukan ahli yang telah memiliki kemampuan  dalam  memilah  ikan  segar.  Diharapkan dengan  didukung  teknologi  pemilahan  dengan teknologi  citra  digital  akan  mempercepat  dan mengurangi kesalahan dalam proses pemilahan.
Metode  pengolahan  citra  digital  dapat  mencari pola  atau  ciri  tertentu  pada  gambar,  ciri  yang  didapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  kesegaran  ikan. Tingkat kesegaran ikan bergantung pada masa/ jangka waktu proses pembusukan ikan dimulai dari saat ikan mati berada di udara terbuka. Semakin lama ikan mati berada di  udara terbuka,  maka  tingkat  kesegaran  ikan akan semakin menurun. Pada penelitian ini, klasifikasi ikan  busuk  adalah  berdasarkan  bau  busuk  atau  tidak segar.  Sementara  klasifikasi  ikan  segar  adalah berdasarkan bau segar dan wajar.
Hasil dari pencarian pola citra digital ini kemudian diproses  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  Algoritma k-Nearest  Neighbor,  C4.5,  dan  Naive  Bayes  untuk mengklasifikasikan  kesegaran.  Ketiga  algoritma  ini dipilih  karena  termasuk  dalam  10  algoritma  yang paling  banyak  digunakan  dalam machine  learning [2]. Hasil  perbandingan  dari  ketiga  algoritma  ini diharapkan  dapat  digunakan  untuk  menentukan algoritma  yang  memberikan  akurasi  terbaik.  Adapun batasan dalam penelitian ini adalah hanya 3 jenis ikan yang  digunakan,  yaitu  ikan  gurame,  nila,  dan  kakap. Kemudian  data  pola  citra  digital  yang  digunakan dibatasi hanya pada bagian mata ikan.

## ISSN 2085-4552
II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Pengukuran Tingkat Kesegaran Ikan
Tingkat  kesegaran  ikan  berpengaruh  pada  proses pembusukan  yang  terjadi  di  ruang  terbuka  tanpa kondisi  pendinginan.  Semakin  lama  ikan  berada  di ruang  terbuka  semakin  rendah  tingkat  kesegarannya. Pada  bidang  perikanan  terdapat  4  pembagian  kelas mutu ikan[3]:
1. Prima (kesegaran ikan sangat baik sekali)
2. Advanced (kesegaran ikan masih baik)
3. Sedang (kesegaran ikan sudah mulai berkurang)
4. Mutu rendah (busuk)
Terdapat  parameter  yang  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kesegaran  ikan  yang  terdiri  atas beberapa faktor [3][4]:
1. Faktor Fisikawi
2. Faktor Kimiawi
3. Faktor Mikrobiologik
4. Faktor Sensorik
Pada penelitian yang akan dilakukan menggunakan parameter  fisikawi  karena  gambar  digital  yang digunakan  hanya  dapat  menangkap  ciri  fisik  ikan. Pengukuran parameter kesegaran ikan pada penelitian ini akan menggunakan teknik pengujian pada[4].

## B. Pengolahan Citra Digital
Dalam bidang teknik informatika pengolahan citra digital terdiri dari beberapa tahap, antara lain[5]:
1. Pembentukan  Citra  Digital  yaitu  menangkap gambar  objek  sebagai  data  citra  digital menggunakan  kamera  digital  berupa  nilai Red, Green, Blue. Hasil data berupa bilangan antara  0  hingga  255.  Citra  digital  akan dismpan  pada  format  citra  digital  seperti JPEG, BMP, GIF, dan lain sebagainya.
2. Image  Preporcessing  yaitu  mengatur  tingkat kontra  warna  gambar  serta  menghilangkan gangguan/  noise  yang  dapat  mempengaruhi ketajaman gambar.
3. Image  Segmentation  dan  deteksi  tepi  yaitu membagi area citra digital antara bagian latar gambar dengan gambar objek, serta memberikan tanda pada tepi objek.
4. Seleksi  dan  ekstraksi  ciri  dilakukan  pada tahap  akhir  pemrosesan  citra  digital  dengan tujuan  mengambil  ciri  pada  masing-masing objek  citra  digital  sehingga  dapat  digunakan sebagai  pembeda  dengan  objek  lain  yang sejenis.
5. Representasi dan deskripsi merupakan pencatatan  lokasi  dan  koordinat  ciri  pada citra digital.
6. Pengenalan pola dilakukan untuk mengetahui pola gambar yang menjadi ciri suatu objek.
7. Interpretasi  citra  merupakan  pemberian  label pada hasil objek yang telah berhasil dikenali.
8. Penyusunan  Basis  Pengetahuan  membuat referensi sebagai data pengenalan objek.

## C. K- Nearest Neighbor
Metode  pengenalan  pola  yang  memiliki  tingkat akurasi tinggi salah satunya adalah k Nearest Neighbor (kNN),  sebuah  metode  yang  menghitung  jarak kemiripan  antar  data,  data  yang  memiliki  jarak kemiripan  terdekat  akan  dikelompokan  menjadi  satu kelompok yang sama. Penentuan jumlah kelompok (k) dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode,  antara  lain ditentukan  secara  acak,  atau  ditentukan  secara  pasti. Pada  penelitian  ini  jumlah  kelompok  ditentukan berdasarkan  jumlah  kadar  gula  yang  digunakan  pada eksperimen.  Pengukuran  jarak  akan  menggunakan jarak  Euclidean.  Berikut  adalah  Algoritma  kNN  yang digunakan pada penelitian ini:
1. Memasukkan  nilai  jumlah  nilai  kelas  yang ingin dibentuk secara random (k)
2. Memasukkan data nilai yang ingin dikelompokan (X)
3. Pilih secara acak pusat kelas sebanyak k dari data X (C)
4. Hitung  jarak  kemiripan  tiap  anggota  X terhadap C
5. Data  dengan  jarak  kemiripan  terkecil  dari masing-masing  C  akan  dipilih  sebagai anggota C.
Sehingga  jika  digambarkan  hasil  pengelompokan kNN sesuai dengan Gambar 1.

## Gambar 1 Hasil Pengelompokan dengan kNN
Perhitungan jarak antar data menggunakan metode jarak  Euclidean.  Ciri  gambar  dari  hasil  perhitungan FFT  akan  digunakan  sebagai  input  data  di  kNN  ini. Setiap hasil pemrosesan citra digital akan dilatih untuk memperoleh  kelompok  data  berdasarkan  jarak

## ISSN 2085-4552
kemiripannya.  Data  ciri  gambar  yang  memiliki  jarak kemiripan  terdekat  akan  dikelompokkan  menjadi  satu kelompok.

## D. C4.5
C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  paling banyak  digunakan  di  komunitas  pembelajaran data mining .  Selain  itu  C4.5  telah  menjadi  standar komunitas de  facto [6].  Algoritma  C4.5  membuat pohon  keputusan  ( decision  tree )  dengan  strategi divide dan conquer .  Di  C4.5,  setiap  simpul  di  pohon dikaitkan  dengan  serangkaian  kasus.  Juga,  kasus diberi  bobot  untuk  memperhitungkan  nilai  atribut yang tidak diketahui[7].

## E. Naive Bayes
Naive  Bayes  merupakan  pendekatan  probabilistik yang  membuat  asumsi  kuat  tentang  bagaimana  data dihasilkan,  dan  memberi  kesan  model  probabilistik yang  mewujudkan  asumsi  tersebut.  Kemudian menggunakan koleksi contoh pelatihan berlabel untuk memperkirakan parameter model generatif. Klasifikasi  pada  contoh  baru  dilakukan  dengan peraturan  Bayes  dengan  memilih  kelas  yang  paling mungkin  menghasilkan  contoh.  Klasifikasi  Naive Bayes  adalah  model  yang  paling  sederhana,  karena mengasumsikan bahwa semua atribut adalah independen[8].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Gambar 2 Metode Pengklasifikasian Kesegaran Ikan
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengklasfikasian kesegaran ikan dengan metode seperti yang ditunjukan pada Gambar 2. Tahap pertama yang dilakukan adalah melakukan  input  citra  digital  ikan.  Ikan  dapat  difoto pada salah satu sisinya. Tahapan kedua yang dilakukan adalah memotong foto pada bagian mata ikan. Hal ini dilakukan  karena  hanya  warna  pada  bagian  mata  saja yang digunakan untuk klasifikasi. Tahapan selanjutnya adalah  melakukan  peringkasan  warna  dari  foto  mata ikan.  Adapun  acuan  nilai  RGB  yang  digunakan ditunjukan pada Tabel 1,
Tabel 2 ,  Tabel  3.  Adapun  acuan  nilai  RGB  ini ditentukan  berdasarkan  observasi  umum  di  lapangan pada  saat  pengambilan  data.  Tahapan  terakhir  adalah pengklasifikasian kesegaran ikan dengan menggunakan  3  algoritma  yang  telah  disebutkan sebelumnya, yaitu kNN, C4.5, dan Naive Bayes.
Tabel 1 Acuan Nilai RGB Foto Ikan Gurame
RGB Rmin Rmax Gmin Gmax Bmin Bmax Hitam 13 46 14 41 2 32 Coklat 33 128 19 95 3 68 Abu- Abu 24 212 19 202 31 184 Kuning 53 139 32 93 6 50 Tabel 2 Acuan Nilai RGB Foto Ikan Nila RGB Rmin Rmax Gmin Gmax Bmin Bmax Black 2 88 1 69 12 92 Red 54 201 7 155 19 141 Grey 5 211 18 210 26 206 Yellow 102 216 52 178 21 118
Tabel 3 Acuan Nilai RGB Foto Ikan Kakap
RGB Rmin Rmax Gmin Gmax Bmin Bmax Black 13 75 3 69 2 79 Red 33 201 8 174 3 164 Grey 24 222 19 222 31 225 Yellow 53 156 32 149 6 106 IV. H ASIL P ERBANDINGAN A KURASI A LGORITMA

## K LASIFIKASI K ESEGARAN I KAN
97.33 97.33 96 89.0244 89.0244 86.5854 87.7193 84.2105 85.9649 75 80 85 90 95 100 kNN C4.5 Naïve Bayes Gurame Nila Kakap
Gambar 3 Perbandingan Akurasi Algoritma

## Klasifikasi Kesegaran Ikan
Eksperimen dilakukan dengan menggunakan tools WEKA ( https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/) . Berdasarkan  eksperimen  klasifikasi  kesegaran  ikan yang telah dilakukan dengan menggunakan algoritma kNN,  C4.5,  dan  Naive  Bayes,  seperti  yang  ditujukan pada  Gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa  Algoritma  kNN memberikan  akurasi  paling  tinggi  diantara  Algoritma C4.5 dan Naive Bayes.
Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, Algoritma kNN  dinilai  cocok  untuk  kasus  pengklasifikasian kesegaran ikan berdasarkan citra digital ikan. Adapun hal  ini  dikarenakan  kNN  memiliki  beberapa kelebihan,  yaitu  tangguh  terhadap  data  latih  yang banyak  memiliki noise dan  efektif  untuk  data  latih yang  cukup  besar.  Namun,  kNN  juga  memiliki kelemahan, yaitu biaya komputasinya cukup tinggi.

## V. S IMPULAN DAN S ARAN
Dalam  penelitian  ini,  dihasilkan  sebuah  metode pengklasifikasian  kesegaran  ikan  berdasarkan  citra digital  ikan  dengan  membandingkan  algoritma  kNN, C4.5,  dan  Naive  Bayes.  Berdasarkan  hasil  pengujian yang  telah  dilakukan  dengan  membandingkan  ketiga algoritma  tersebut,  didapatkan  bahwa  kNN  memiliki akurasi  yang  paling  tinggi  diantara  algoritma  lainnya. Dengan  demikian  algoritma  kNN  dinilai  cocok  untuk digunakan dalam klasifikasi kesegaran ikan berdasarkan  citra  digital  ikan.  Hal  ini  dikarenakan kNN  tangguh  terhadap  data  latih  yang  banyak memiliki noise dan efektif untuk data latih yang cukup besar.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Gianie,  “No  Title,”  2015.  [Online].  Available:
http://print.kompas.com/baca/2015/05/26/Konsumsi-
Ikan-Negeri-Bahari-Ini-Masih-Rendah. [2] “DeZyre,” 2017. [Online]. Available:
https://www.dezyre.com/article/top-10-machine-learning- algorithms/202. [Accessed: 25-Oct-2017].
[3] F.  Muhammad,  “No  Title.”  [Online].  Available: https://ikansegar.wordpress.com/2008/08/14/kualitas- ikan-danparameternya/.
[4] K.  Jaya,  I,  Ramadhan,  “Aplikasi  Metode  Akustik  untuk Uji  Kesegaran  Ikan,” Bul.  Teknol.  Has.  Perikanan,  IX ,
2006.
[5] F.  .  Hermawati, Pengolahan  Citra  Digital .  CV.  Andi Offset, 2013.
[6] J.  R.  Quinlan,  “C4.5  programs  for  machine  learning,” 1993.
[7] S. Ruggieri, “Efficient C4.5,” IEEE  Trans.  Knowl.  Data Eng. , vol. 14, no. 2, 2002.
[8] A.  McCallum,  A  and  Nigam,  “A  Comparison  of  Event Models for Naive Bayes Text Classication,” 1998.