## Pengidentifikasian Citra Ikan Berformalin Dengan Menggunakan Metode Multilayer Perceptron
Eka Pirdia Wanti 1 , Muhathir 2* 1,2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area Jalan Kolam Nomor 1 Medan Estate,Medan,20223
1 ekapirdiawanti@gmail.com, 2 muhathir@staff.uma.ac.id

## Abstract
The richness of Indonesia's natural resources in the marine area, makes the sea an ecosystem of the existing diversity of fish. Fish is one of the types of animal protein that can be consumed by humans.  Fish  also  contains  essential  vitamins  and  amino  acids  needed  by  the  body  with  a biological  value  of  up  to  90%  with  binding tissue  that  makes it  easier  for  the  body  to  digest them. With the large number of fish that fishermen get per day, fish traders also have to make the fish they sell durable, one of which is by preserving fish with formaldehyde. Formlain is also a  dangerous  substance  if  used  for  food,  this  is  because  this  substance  can  cause  death  if consumed long term. So that the existing problems encourage the author to identify formalin fish images using the MLP (Multilayer Perceptron) method which is a fairly reliable method in the image detection process because the search process is very directional (paying attention to backpropagation)  where  the  feature  extraction  used  is  GLCM  (  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix). From this study, it was found that the Accuracy value was 62%. Where the error rate is 50%. Recall is 85%, application is 39%, precisson is 58% and F1 score is 71%.
Keywords :  Fish,  Formalin,  MLP  (Multilayer  Perceptron),  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence Matrix)

## Abstrak
Kayanya sumber daya alam Indonesia pada wilayah laut, membuat laut sebagai ekosistem dari keanekaragaman  ikan  yang  ada.  Ikan  merupakan  salah  satu  dari  jenis  protein  hewani  yang dapat  dikonsumsi  oleh  manusia..  ikan  juga  mengandung vitamin  serta  asam  amino  essensial yang diperlukan oleh tubuh dengan nilai biologisnya mencapai 90% dengan jaringan pengikat yang  mempermudah  tubuh  untuk  mencernanya.  Dengan  banyaknya  ikan  yang  yang didapatkan nelayan per harinya membuat para pedagang ikan juga harus membuat ikan yang mereka jual tahan lama, salah satunya dengan cara mengawetkan ikan dengan zat formalin. Formlain juga merupakan zat yang berbahaya jika digunkanan untuk makanan, hal ini karena zat  ini  dapat  menyebabkan  kematian  jika  terkonsumsi  jangka  panjang.  Sehingga  dari permasalahan  yang  ada  mendorong  penulis  untuk  mengidentifikasi  citra  ikan  berformalin dengan  menggunakan  metode  MLP  (Multilayer  Perceptron)  yang  merupakan  metode  cukup handal  dalam  proses  pendeteksian  citra  karena  proses  pemcariannya  yang  sangat  terarah (memperhatikan bobot balik/backpropagation) dimana ekstrasi fitur yang digunakan adalah GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix).  Dari  penelitian  ini  didapatkan    nilai  Accuracy sebebsar  62%.  Dimana  nilai  eror  rate  sebesar  50%.  Recall  sebesar  85%,  apesifikasi  sebesar 39%, precisson sebesar 58% dan F1 score sebesar 71%.
Kata kunci : Ikan, Formalin, MLP (Multilayer Perceptron), GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix)

## 1. PENDAHULUAN
Dengan kayanya sumber daya alam Indonesia terkhusus pada wilayah lautannya membuat laut sebagai ekosistem dari keanekaragaman ikan yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ada dilaut Indonesia [5]. Dimana diketahui ikan merupakan sumber protein yang  dibutuhkan  tubuh  yang  sering  masyarakat  konsumsi  dan  dijumpai dipasar  setiap  harinya  [9].  Sehingga  harga  ikan  yang  cukup  terjangkau membuat  masyarakat  sering  mengkonsumsi  ikan  untuk  memenuhi kebutuhan  protein  hariannya.  Ikan  juga  sangat  mudah  dijumpai  diseruluh perairan Indonesia, hal ini karena sebagian besar wilayah negara Indonesia adalah perairan [6]. Sehingga mengakibatkan tingginya hasil tangkapan ikan setiap  harinya  oleh  para  nelayan.  Indonesia  dengan  mayoritas  wilayah perairannya  membuat  salahsatu  pekerjaan  penduduk  pesisirnya  yaitu sebagai nelayan [14].
Dengan hal itu membuat banyak tangkapan ikan yang dihasilkan setiap harinya  [16].  Sehingga  membuat  para  nelayan  harus  berfikir  lebih  untuk dapat menjual keseluruhan ikan tangkapannya  agar tidak membusuk. Salah satu  hal  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pengawetan  ikan  secara tradisional [23]. Akan tetapi cara ini tidak bertahan lama, hal ini karena cara pengawetan  yang  tradisional  kurang  efektif  dalam  pengawetan  ikan  [24]. Maka  dari  itu  membuat  para  nelayan  harus  melakukan  pengawetan  ikan yang  lebih  tahan  lama,  yaitu  dengan  menggunakan  formalin  sebagai  salah satu  bahan  pengawetannya,  karena  zat  ini  sangantlah  bagus  dalam pengawetan  ikan  yang  membuat  ikan  menjadi  tahan  lama  (lama  proses pembusukannya) [1][22][25].
Zat formalin bukan merupakan  zat yang digunakan untuk pengawetan ikan,  hal  ini  terlihat  dari  efek  samping  yang  akan  ditimbulkan  jika mengkonsumsi  secara  berkala  serta  melebih  batas  [3][4].  Menurut [8][19][20] zat formalin merupakan zat kima yang berbahya jika dikonsumsi oleh  manusia,  hal  ini  mengakibatkan  rasa  sakit  perut,  kejang,  sakit  kepala, tidak  sadar  hingga  koma  bahkan  kematianpun  juga  dapat  terjadi  jika mengkonsumsi zat ini secara berkala serta berlebihkan untuk tubuh
Dengan  adanya  tindakan  pengawetan  ikan  dengan  zat  formalin,  maka dari  itu  penulis  melakukan  penelitian  tetntang  permasalahan  citra  ikan berfolamin  menggunakan  metode  MLP  (Multilayer  Perceptron)  yang termasuk  dalam  algoritma  jaringan  saraf  tiruan  yang  mengadopsi  dari  cara kerjanya jaringan saraf makhluk hidup [7][10]. Menurut [11][12][13] metode MPL  terbilang  handal  dalam  proses  pengklasifikasian  karena  proses pemcariannya yang sangat terarah (memperhatikan bobot
balik/backpropagation)  untuk menghasilkan suatu output sehingga system yang terbangun saling menghubungkan antar jaringaan  atau  node yang ada [15][21]. Dalam  pengidentifikasian citra ikan dengan menggunakan metode MLP  untuk  membuktikan  seberapa  besar  keakuratan  dari  metode  MLP  ini dalam  mengindentifiikasi  citra  gambar  [26][27],  pada  permasalahan  ini metode MLP juga mengkaloborasikan metode MLP degan ekstrasi fitur GLCM dalam  memudahkan  pendeteksian  citra  sebagai  data  sampel.  Pada permasalahan  ini  yang  menjadi  objek  penelitian  adalah  citra  ikan berformalin dan citra ikan segar sebagai data samplenya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap  penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahapan  yang  diawali  dengan persiapan  penelitian,  pengumpulan  data,  pengolaahan  data  serta pengambilan  keputusan  (hasil  atau  analisa).  Lebih  lengkap  dalam  tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini:
Start Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Data Citra Ikan Segar Data Citra Ikan Berformalin Pengolahan Data Citra Uji Data Traning dan Testing Selesai

## Gambar 1. Diagram Alur Tahapan Penelitian
2.1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  penelitian  ini  penulis  menyesuai  dengan  masalah  yang timbul  dalam  kalangan  masyarakat  dan  mengkaitkannya  dengan  teknologi informasi.  Hal  ini  karena  makin  berkembangnya  era  digital  yang  memaksa peneliti untuk dapat berfikir kritis untuk menyelesaikan permasalahan yang ada  dengan  teknologi,  salah  satunya  adalah  pendeteksian  citra  ikan berformalin dengan menggunakan metode MLP (Multilayer Perceptron) yang merupakan bagian dari jaringan saraf tiruan (JST).

## 2.2. Studi Literatur
Studi  literature  membuat  peneliti  untuk  mencari  rujukan  serta referensi  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini,  agar  berkembangnya penelitian  sebelumnya.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  dapat  memeberikan kontribusi yang baik dalam berkelanjutannya obje pembahasan dalam jurnal ini
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Pengumpulan Data
Data penelitian yang digunakan meliputi citra dari ikan segar serta ikan yang telah diberikan campuran  zat formalin untuk pengawetannya. Dimana ukuran  citra  yang  digunakan  adalah  480x640  yang  diambil  menggunakan kamera handphone.

## 2.4. Pengolahan Data
Pada  tahap  pengolahan  data  ini,  semua  data  yang  telah  didapatkaan dari tahap sebelumnya. Membuat peneliti mengelolah data  tersebut dengan menggunakan ekstrasi fitur GLCM agar lebih mudah untuk pendeteksiannya, GLCM merupakan salah satu teknik dalam pengkalsifikasian citra agar lebih mudah dalam menganalisa citra dalam objek penelitian ini [2]. Dimana dalam langkah ini perhitungan yang dibutuhkan adalah sebagai berikut [17][18]`

## Table 1. GLCM Texture Parameters
GLCM Features Formula Energi ∑ P(I,j) 2 Kontras ∑ |i-j| 2 P(i,j)
Entropy
∑   (    )      (    )
Homogeneity ∑   (    )      (    )
Pada tabel  diatas jelaskan perhitungan yang digunakan dalam ekstrasi fitur GLCM meeliputi Energy  energy menyatakaan nilai dari tidak teraturan aras keaabuan dari citra yag akan diekstrasi. Nilai akan tinggi jika nilai relative semua dan juga memiliki elemen-elemen GLCM dengan nilai 0  hinhgga pada nilai 1. Kontras  Kontras  merupakan  ukuran  nilai  warna  yang  berada ketingkatannya disekitar area citra dengan warna keabuannya.
Entropy  Entropy  merupakan  ukuran  dari  ketergantungan  linier  dari derejat  tingkat  kedalam  warna  citra  keabuan  yang  menyebaabkan  akan menjadikan struktur linier pada pixsel yang saling berdekatan. Sehingga akan terbentuk nilai dari -1 hingga padaa nilai 1. Homogeneity (Homogenitas)  Homogenitas merupakan ukuran kemiripan citra  yang  berdasarkan  kesamaan  pada  keabuan  warna  citranya.  Sehingga nilai  homogenitas  akan  tinggi  jika  semua  piksel  pada  suatu  citra  memiliki kesamaan nilai atupun kemiripan tingkat keabuan warna citra.

## 2.5. Pengujian Data
Seteah melewati tahap pengolahn data selesai maka dilanjutkan dengan pengujian  data  yang  dilakukan  pada  system  yang  telah  dibangun.  Dalam pengujian data ini peneliti membagi data dalam 2 bagian yaitu data traning dan data testing, hal ini agar memudahkan dalam pengklasifikasian yang ada
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pada  penelitian  ini.    Berikut  adalah  alur  dari  proses  kerjanya  system  yang dibangun oleh peneliti.
Gambar 2. Alur Proses Kerja Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3. 1. Sample
Sample  data  pada  penelitian  pendeteksian  citra  ikan  berformalin dengan menggunkan metode MLP (Multilayer Perceptron) meliputi citra ikan segar  dan  juga  citra  ikan  berformalin.    Dengan  jumlah  sample  data  yang digunkan  dalaam  penelitian  adalah    sebanyak  500  data  citra  ikan.  Dimana sebanyak  250  sample  data  citra  ikan  segar  dan  250  data  sample  data  citra ikan  berformalin.  Dari  keseluruhan  data  sample  tersebut  digunadalam  data testing maupun data traning. Berikut adalah sample data citra ikan segar dan citra ikan berformalin
Gambar 3 . Citra Ikan Berformalin
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Citra Ikan Segar

## Gambar 5. Proses Pendeteksian Pola Citra Ikan Dengan GLCM
Pada gambar 5 menunjukan proses dari pendeteksian pola citra ikan dengan ekstrasi  fitur  GLCM  yang  memudahkaan  citra  gambar  terdeteksi  dalam system yang telah dibangun.  Hal ini karena ekstrasi fitur GLCM merupakan salah  satu  teknik  dalam  pengkalsifikasian/pendeteksian  citra  agar  lebih mudah  dalam  menganalisa  citra  dalam  objek  penelitian  ini.  Jarak  proses dalam GLCM ini dengan membentuk suatu kookurensi pada citra tersebut ini merupakan ciri fungsi dari matriks antar piksel .
3.2. Proses Pendeteksian Citra Ikan
Gambar 6. Proses Pendeteksian Citra Ikan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada  gambar  6  menunjukkan    jalannya  sebuah  aplikasi  yang  telah dibangunakan  oleh  peneliti.  Pada  gambar  tersebut  pengidentifikasian  citra ikan  dengan  menggunakan  metode  MLP  (Multilayer  Perceptron). Pendeteksian  citra  ikan  berdasarkan  sample  dan  atribut  data  traning maupun  data  testing  yang  telah  ditentukan  sesuai  dengan  metode  yang digunakan  oleh  peneliti.  Sehingga  didapatla  hasil  pendeteksian  citra  ikan berdasarkan metode MLP (Multilayer Perceptron).
Tabel 2. Hasil Pengujian Pendeteksin Citra Ikan Segar Berformalin Segar 213 37 Berformalin 152 98 Jumlah Data 500 Nilai Akurasi 62%
Pada  table  2  merupakan  hasil  pengujian  pendeteksian  citra  ikan, dimana  total  keseluruhan  sample  data  sebanyak  500  data.  Dengan  rincian hasil  pendeteksian  adalah  citra  ikan  segar  dekenali  sebagai  ikan  segar sebanyaak 213 sample data, sedangkan citra ikan segar dikenali sebagai citra ikan  berformalin  sebnayk  37  sample  data  serta  citra  ikan  berformalin dikenali  sebagai  citra  ikan  segar  sebesar  152  sample  data  sedangkan  citra ikan berformalin dikenali sebgai citra ikan berformalin sebanyak 98 sample dat.  Sehingga  dari  pengujian  yang  tekah  dikaukan  maka  didapatlah  nilai akurasinya yaitu 60%
Gambar 7. Hasil Akurasi Pendeksian Ikan Berformalin dengan Metode MLP Secara Keseluruhan
Pada  gambar  7  menampilkan  nilai  akurasi  dari  pendeteksian  ikan berformalin  dengan  menggunakan  metode  MLP  (Multilayer  Perceptron).
0 20 40 60 80 100 Segar Berformalin
Hasil  Akurasi (%)Pendeteksian Ikan Berformalin dengan Metode MLP Secara Keseluruhan Segar Berformalin
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dimana  pada  gambar  7  yang  ditampilkan  dalam  diagram  batang  tersebut terlihat bahwa nilai akurasi dari citra ikan segar terdeteksi sebagai citra ikan segar sebesar 85,2%, sedangkan nilai akurasi dari citra ikan segar terdeteksi sebagi citra ikan berformalin sebesar 14,8%. Dan nilai akurasi dari citra ikan berformalin terdeteksi sebgai citra ikan segar sebesar 60,8%, sedangkan nilai akurasi dari citra ikan
Tabel 3. Nilai Perhitungan Confusion Matriks Dengan Menggunakan Metode
MLP (Multilayer Perceptron) Nilai Confusion Matrix Presentase Accuracy 62% Error Rate 50% Recall 85% Spesifikasi 39% F! Score 71% Precission 58%
Dari  hasil  table  diatas  maka  didapatkan  gambaran  nilai  hasil pendeteksian  citra  ikan  berformalin  menggunakan  metode  MLP  yang disajikan dalam diagram garis adalah sebagai berkut :
Gambar 8. Hasil Pendeteksian Citra Ikan Berformalin Menggunkan Metode MLP
Pada  gambar  8  ditunjukan  hasil  pendeteksian  citra  ikan  berformalin menggunakan  metode  MLP  (Multilayer  Perceptron).  Dimana  daapat beberapa  nilai  yang  telah  dihasilkan  dalam  pendeteksian  citra  ikan berformalin, antara lain nilai accuracy yang didapatkan dalam pendeteksian citra ikan berformalin sebesar 62% , untuk nilai Error Rate yang didapatkan dalam  pendeteksian  citra  ikan  berformalin  sebesar  50%,  ,  nilai  Recall  yang didapatkan  dalam  pendeteksian  citra  ikan  berformalin  sebesar  85%,  nilai Spesifikasi  yang  didapatkan  dalam  pendeteksian  citra  ikan  berformalin
0% 20% 40% 60% 80% 100% Hasil Pendeteksian Citra Ikan Berformalin Menggunakan Metode MLP
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebesar 39%, nilai F1 Score yang didapatkan dalam pendeteksian citra ikan berformalin sebesar 71% dan untuk nilai Precission yang didapatkan dalam pendeteksian citra ikan berformalin sebesar 58%.

## 3.3. Perbandingan Penelitian Sebelumnya
Dari  hasil  yang  telah  didapatkan  peneliti  membandingkan keakuratan/ketepatan  pendeteksian  citra  ikan  berformalin  dengan menggunkan  metode  MLP  dengan  klasifikasi  citra  ikan  berformalin  dengan menggunakan metode nave bayes [28] yang telah diteliti terlebih dahulu.
Table4. Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Metode MLP (Multilayer Perceptron) Metode Naïve Bayes Metode MLP (Multilayer Perceptron) Pada metode ini peneliti menggunakan  data  sebanyak  50 data  sample.    Dimana  citra  ikan segar teridentifikasi sebagai citra ikan  segar  sebesar  98,4%, sedangkan  citra  ikan  segar teridentifikasi  sebagai  citra  ikan dengan  zat  formalin  sebesar 1,6%  dan  citra  ikan  yang dicampur  dengan  zat  formalin teridentifikasi  sebagai  citra  ikan segar  sebesar  58,4%,  sedangkan citra ikan yang dicampur dengan zat formalin teridentifikasi sebagai citra ikan yang dicampur dengan  zat  formalin  sebesar 41,6%.  Dengan  total  akurasi keseluruhan  dari  pengujian  pola cita ikan tersebut sebesar 70%. Pada metode ini peneliti menggunakan  data  sebanyak  50 data  sample.    Dimana  citra  ikan segar teridentifikasi sebagai citra ikan  segar  sebesar  85,2%, sedangkan  citra  ikan  segar teridentifikasi  sebagai  citra  ikan dengan  zat  formalin  sebesar 14,8%  dan  citra  ikan  yang dicampur  dengan  zat  formalin teridentifikasi  sebagai  citra  ikan segar  sebesar  60,8%,  sedangkan citra  ikan  yang  dicampur  dengan zat formalin teridentifikasi sebagai citra ikan yang dicampur dengan  zat  formalin  sebesar 39,2%.  Dengan  total  akurasi keseluruhan  dari  pengujian  pola cita ikan tersebut sebesar 62%
Dari  perbanding  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  metode yang  digunkan  dalam  pendeteksian/klasifikasi  citra  ikan  berformalin  lebih tinggi menggunakan metode Naïve Bayes dengan nilai akuracy sebesar 70%, sedangkan menggunakan metode MLP (Multilayer Perseptron) menghasilkan nilai akurasy sebesar 60%

## 3.4. Hasil Pembahsan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  nilai  akurasi keseluruhan  sebesar  62%  dengan  keseluruhan  data  sampel  sebanyak  500 data,,  dimana  pada  nilai  akurasi  yang  terbilang  cukup  baik  dalam
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengidentifikasian  citra  ikan  berformalin  dengan  mengunakan  ekstrasi GLCM serta metode MLP (Multilayer Perceptron).

## 4.  SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa pendeteksian  citra  ikan  berformalin  dengan  menggunakan  metode  MLP (Multilayer  Perceptron)  dalam  pengindentifikasian  citra  ikam  berformalin sudah cukup baik dalam pengenalan citra ikan yang menjadi objek penelitian ini.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  acurasi  yang  didapatkan  sebesar  62%. Dimana nilai eror rate sebesar 50%. Recall sebesar 85%, apesifikasi sebesar 39%, precisson sebesar 58% dan F1 score sebesar 71%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  simbelmawa  yang  telah  membiayai penelitian  ini  melalui  penggibahan  dana  PKM  tahun  2020,  serta  ucapan terima  kasih  kepada  dosen  pembimbing  bapak  Muhathir,  S.T.,  M.Kom  yang kiranya sudah memberikan arahan dan bimbingannya kepada penulis hingga terselesaikannya  penelitian  ini.  Terima  Kasih  juga  penulis  ucapkan  atas dukungan dari semua pihak yang telah membantu penulis dalam penelitian ini terkhusus kepada teman seperjuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ali, H., & Gustina, M. (2019, April). Analisis Kandungan Zat Pengawet Pada Jajanan  Bakso  di  Sekolah  Dasar  Wilayah  Kecamatan  Ratu  agung Bengkulu. Jounal of Nursing and Public Health, 7 (1), 59-63.
[2] Andono, P. N., & Rachmawanto, E. H. (2020). Evaluasi Ekstrasi Fitur GLCM dan  LBP  Menggunakan  Multikernel  SVM  Untuk  Klasifikasi  Batik. Jurnal Resti (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 5 (1), 1-9.
[3]  Dewi,  R.  S.  (2019).  Identifikasi  Formalin  Pada  Makanan  Menggunakan Ekstrasi Kulit Buah Naga. Jurnal Nasional Ilmu Kesehatan, 2 (1), 45-51.
[4]  Fatimah, S., Astuti, D. W., & Awalia, N. H. (2017, April). Analisis Formalin Pada  Ikan  Asin  di  Pasar  Giwangan  dan  Pasar  Beringharjo  Yogyakarta. Jurnal Analitycal and Environmental, 2 (1), 22-28.
[5]  Hidayat,  M.  A.,  Laxmi,  G.  F.,  &  Eosina,  P.  (2018).  Identifikasi  Ikan  Air Tawar  Dengan  Metode  Fuzzy  Local  Binary  Pattern. Seminar  Nasional Teknologi Informasi , 91-98.
[6]   J.Rindengan, A., & Mananohas, M. (2017, Oktober). Perancangan Sistem Penentuan  Tingkat  Kesegaran  Ikan  Cakalang  Menggunakan  Metode Curve Fitting Berbasis Citra Digital Mata Ikan. Jurnal Ilmiah Sains, 17 (2), 161-168.
[7]  Khoirudin, Nurdiyah, D., & Wakhida, N. (2018, Juni). Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Multilayer Perceptron. 14 (1).
[8]    Kusumawati,  M.,  Abidin,  D.,  Muhamad,  M.,  &  Sukmawati,  D.  (2020, Agustus). Sosialisasi Kulit Buah Naga Sebagai Solusi Pendeteksi Formalin
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada Makanan Basah. MADDANA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 1 (1), 13-19.
[9]    Laxmi,  G.  F.,  Eosina,  P.,  &  Fatimah,  F.  (2017).  Anaalisa  Perbandingan Metode  Prewitt  dan  Canny  Untuk  Identifikasi  Ikan  air  Tawar. Prosiding SINTAK 2017 , 1201-206.
[10] Lyantoko, A. N., Candradewi, I., & Harjoko, A. (2019, Oktober). Klasifikasi Sel  Darah  Putih  dan  Sel  Limfoblas  Menggunakan  Metode  Multilayer Perceptron  Backpropagation. Indonesian  Journal  of  Electronics  and Instrumentation System (IJEIS), 9 (2), 173-182.
[11]  Manihuruk,  S.,  &  Syahrizal,  M.  (2020,  April).  Implementasi  Diagnosa Penyakit  Gastritis  Pada  Anjing  Dengan  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan Multilayer Perceptron ( Studi Kasus : Sasmita Pet Shop & Clinic). JURIKOM(Jurnal Riset Komputer), 7 (2), 341-346.
[12]  Masturoh, S., Nugraha, F. S., Nurlela, S.,  & Saelan, M. R. (2021, Maret). Telemarketing  Bank  Succes  Prediction  Using  Multiilayer  Perceptron (MLP)  Algorithm  With  Resampling. Jurnal  PILAR  Nusantara  Mandirii, 17 (1), 19-24.
[13]  Novandra,  G.,  Naf'an,  M.  Z.,  &  Laksana,  T.  G.  (2018,  Juni).  Perancangan Aplikasi  Adroid  Idnetifikasi  Tanda  Tangan  Menggunakan  Multilayer Perceptron. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika),
3 (1), 76-83.
[14]  Pariyandani,  A.,  Larasati,  D.  A.,  Wanti,  E.  P.,  &  Muhathir.  (2019, November).  Klasifikasi  Citra  Ikan  Berformalin  Menggunakan  Metode  K- NN  dan  GLCM. Prosiding  Seminar  Nasional  Teknologi  Informatika,  2 (1), 42-47.
[15]  Pratiwi,  G.  P.,  Darma  Putra,  I.  K.,  &  Putri,  D.  P.  (2019,  Agustus). Peramalan  Jumlah  Tersangka  Penyalahgunaan  narkoba  Menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Jurnal MERPAPI, 7 (2), 143-150.
[16]  Prayogi,  Y.  R.,  Wibisono,  C.  L.,  &  Abror,  A.  H.  (2019,  September). Implementasi  Pengolahan  Citra  Digital  Deteksi  Kesegaran  Ikan Menggunakan Perangkat Android. Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sains (SNasTekS) , 447-454.
[17]  Pristanti,  Y.  D.,  Mudjihardjo,  P.,  &  Basuki,  A.  (2019,  April).  Identifikasi Tanda Tangan Dengan Ekstrasi Ciri GLCM dan LBP. Jurnal EECCIS, 13 (1), 6-10.
[18] Rizal, R. A., Gulo, S., Della, O., Napitupulu, A. B., Gultom, A. Y., & Siagian, T. J.  (2019,  Agustus).  Analisis  Gray  Lever  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) Dalam Mengenali Citra Ekspresi Wajah. Jurnal Mantik, 3 (2), 31-38.
[19] Saputrayadi, A., Asmawati, Marianah, & Suwati. (2018, Agustus). Analisis Kandungan  Borakss  dan  Formalin  Pada  Beberapa  Pedagang  Bakso  di Kota Mataram. Jurnal AGROTEK UMMAT, 5 (2), 107-116.
[20] Sari, A. N., Anggraeyani, D., Fautama, F. N., Dirayathi, M., Misdal, Marfani, N.  A.,  et  al.  (2017).  Uji  kandungan  Formalin  Pada  Ikan  Asin  di  Pasar Tradisional  Kota  Banda  Aceh. Prosiding  Seminar  Nasional  Biotik  2017 , 306-310.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 491-502 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[21] Sinaga, D. (2020,  Februari). Jaringan Saraf Tiruan  Infeksi Mata Dengan Menggunakan  Metode  Beraksitektur  Multilayer  Perceptron. Jdan teknologi ilmiah (INTI)urnal Majalah Ilmiah Informasi, 7 (2), 189-192.
[22] Sukmawati. (2018, Agustus). Analisis Senyawa Formaldehid (Formalin) Pada Daging Sapi di Kota Makasar. Jurnal Galung Tropika, 7 (2), 146-150.
[23]  Susilo,  F.  A.,  Fitriyah,  H.,  &  Setyawan,  E.  G.  (2019,  Januari).  Sistem Klasifikasi  Kualitas  Ikan  Tongkol  Beku  Berdasarkan  Fitur  Nilai  Warna HSV menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3 (1), 753-760.
[24]  Tambunan,  S.  B.,  Sebayang,  N.  S.,  &  Amin,  N.  (2017,  September). Karakteristik  Warna  Ikan  Asin  Sepat  Sebagai  Indikator  Pengawet Formalin di Pasar Tradisional di Desa Tunas Jaya Muaradua. Jurnal Botik, 5 (2), 88-97.
[25] Trisnawati, A., & Setiawan, M. A.  (2019,  Januari). Pelatihan  Identifikasi Borks  dan  Formalin  Pada  Makanan  di  Desa  Bareng,  Babadan,Ponorogo. Jurnal Widya Laksana, 8 (1), 69-78.
[26] Widadi, R., & Zulherman, D. (2018). Klasifikasi pergerakan Tangan dan Kaki  Berbasis  Sinyal  EEG  Menggunakan  Common  Spatial  Patterns  dan Multilayer Perceptron Backpropagation. Jurnal Telematika, 14 (2), 43-50.
[27]  Windarti,  M.,  &  Prasetyaaninrum,  P.  T.  (2019).  Predicction  Analysis Student  Graduate  Using  Multilayer  Perceptron. Asdvances  in  Social Sciense, Education and Humanities Research, 440 , 53-57.
[28] Pariyandani, A., Wanti, E. P., & Muhathir. (2020, September). Analysis of the  Naive  Bayes  Metdhod  in  Classifying  Formalized  Fish  Image  Using GLCM  Feature  Extraction. Jurnal  of  Computer  Science,  Information Technology  and  Telecomunication  Engineering  (JCoSITTE),  1 (2),  120- 128.