## IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DALAM MENGKLASIFIKASIKAN KESEGARAN IKAN KURO MENGGUNAKAN CITRA
Muslim Alamsyah,Muhammad Ainun Nadjib Teknik Informatika, Universitas Merdeka, Pasuruan, Indonesia Email: muslim@unmerpas.ac.id , ainunnadjib77@gmail.com
Kurofish  (Eleutheronematetradactylum)  is  a  type  of  fish  that  spreads  throughout  Indonesian  waters, with different local names in each region. On the east coast of Sumatra it is known by the name of sukain fish while  on  the  north  coast  of  Java  it  is  known  as  kuro  fish.  Freshness  of  fish  is  one  of  the  benchmarks  for consumers in choosing quality or good fish for consumption, because fresh fish is rich in protein and nutrients. Fish  is  also  known  to  contain  omega  3  fatty  acids  which  are  beneficial  for  brain  growth,  as  well  as  calcium, vitamin D and phosphorus which are good for bones. However, the nutritional content contained in the fish may not be optimal anymore if it is consumed in a condition that is not fresh. Not only that, consumption of fish that is not fresh which leads to rotten conditions can make someone poisoned.
Fish freshness checks can be done through microbiological and chemical analysis, but this method is less effective because it requires a lot of manpower, is quite expensive, and takes longer. For traders, the level of freshness  of  fish  is  determined  in  the  traditional  way,  namely  by  observing,  holding  and  smelling  the  smell  of fish, sometimes there is also something that escapes observation so that there are still fish that are not fresh.
To  reduce  these  problems,  the  authors  apply  the  K-Nearest  Neighbor  method  in  classifying  the freshness of fish using images based on the color of the fish. By using the Kuro Fish type, using Matlab tools and in  the  results  of  the  study  using  the  K-Nearest  Neighbor  method  with  40  training  data  and  producing  an accuracy of 100% and 16 test data with 7 correct data resulting in poor accuracy, which is 43 ,75%.

## Keywords: Kuro Fish, Citra, K-Nearest Neighbor

## 1. Pendahuluan
Kesegaran  ikan  menjadi  salah satu  tolak  ukur  bagi  konsumen  dalam memilih  ikan  yang  berkualitas  atau  yang baik  untuk  dikonsumsi,  karena  ikan  yang segar  kaya  akan  protein  dangizi.  Selain protein  yang  tinggi,  ikan  juga  diketahui mengandung  asam  lemak  omega  3  yang bermanfaat untuk pertumbuhan otak, serta kalsium,  vitamin  D  dan  fosfor  yang  baik untuk  tulang.  Namun,  kandungan  nutrisi yang  terdapat  pada  ikan  tersebut  bisa  jadi tidak  optimal  lagi  apabila  dikonsumsi dalam  kondisi  tidak  segar.  Tak  hanya  itu, konsumsi ikan tidak segar yang mengarah pada  kondisi  busuk  bisa  saja  membuat seseorang  keracunan.  Pasalnya,  meski sudah  dimasak  dalam  suhu  tinggi,  ikan tersebut  mungkin  saja  sudah  mengandung racun  yang  ditinggalkan  bakteri.  Racun yang  tersisa  itulah  yang  kemudian menyebabkan  konsumen  keracunan,  akan tetapi  tidak  semua  orang  mengetahuidan bisa membedakan ikan segar atau tidaknya.
Oleh  sebab  itu,  penting  kiranya
bagi  siapa  saja  untuk  mengetahui  ciri-ciri ikan  segar  dan  layak  dikonsumsi.  Dengan
menerapkan ilmu teknologi, dapat
mempermudah
konsumen untuk
menganalisa tingkat kesegaran ikan.
Pemeriksaan kesegaran ikandapat dilakukan  melalui  analisis  mikrobiologi dan kimiawi tetapi dengan cara ini kurang efektif karena membutuhkan tenaga manusia yang tidak sedikit, membutuhkan biaya  yang  cukup  mahal,  membutuhkan waktu  yang  lebih  lama  dan  juga  manusia rentang  dari  kelelahan  fisik,  sehingga penulis mengimplementasikan pengolahan citra  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kesegaran  ikan  dengan  menerapkan  K- Nearest  Neighbor  berdasarkan  parameter pengujian pada warna mata dan tubuh ikan tersebut. Maka dari itu penulis melakukan “Implementasi
Metode
K-Nearest Neighbor  Dalam  Mengklasifikasikan Kesegaran  Ikan  Kuro  Menggunakan Citra” . Penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  manfaat  dalam  menentukan mutu  ikan  lebih  efektif  dan  efisien.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  menentukan kesegaran  ikan  dengan  menerapkan  metode K-Nearest  Neighbor  dengan  menggunakan
tools  Matlab  sebagai  pengklasifikasi  tingkat kesegaran ikan kuro.
2. Kajian Teori Dalam  penyusunan  skripsi  ini, penulis  sedikit  banyak  terinspirasi  dan mereferensi dari penelitian-penelitian sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  latar masalah  pada  skripsi  ini.  Berikut  ini penelitian  terdahulu  yang  berhubungan dengan skripsi ini antara lain:
1. Defit  Bee,  dkk.  2016.  Dengan  judul Aplikasi  Penentuan  Tingkat  Kesegaran Ikan Selar Berbasis Citra Digital Dengan Metode  Kuadrat  Terkecil,  kesimpulan: Proses  terakhir  kita  lakukan  pencocokan citra  uji  dengan  citra  yang  disimpan sebagai data  training dan  diperoleh kesimpulan  apakah  citra  itu  (sangat segar,  segar  ,  cukup  segar,  tidak  segar, atau  sangat  tidak  segar  )  ,  persentase ketidak  segaran  ikan  selar,  dan  lama waktu  ikan  selar  mati.  Penelitian  ini menggunakan 150 sampel citra ikan selar dari ikan masih sangat segar sampai ikan sangat  tidak  segar  (busuk)  hasilnya menunjukan 125 citra sesuai dan 25 tidak sesuai  dengan  persentase  akurasi  sistem sebesar 83.333 %.
2.  Indrabayu,  dkk.  2016.  Dengan  judul Sistem Pendeteksi Kesegaran Ikan
Bandeng  Menggunakan  Citra  threshold  , kesimpulan:  Dari  pengujian  terhadap  10 ikan  Bandeng  segar  menghasilkan  nilai deteksi  sebesar  100%,  dan  pengujian terhadap  10  ikan  bandeng  tidak  segar menghasilkan  nilai  deteksi  sebesar  80%. Dan telah diuji hasil pengamatan nelayan dan alat deteksi kesegaran ikan Bandeng terhadap  30  sampel  ikan  segar,  maka dihasilkan  nilai  deteksi  ikan  segar sebesar 100%.
3.  Ayu  Kalista,  dkk.  2019.  Dengan  judul
Penerapan  Image  Processing  Untuk Tingkat Kesegaran Ikan Nila (Oreochromis  niloticus) ,  kesimpulan: 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%.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  salah  satu teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  cara  mencari  referensi  teori  yang relevan  dengan  kasus  atau  permasalahan yang ditemukan. Referensi ini dapat dicari dari buku, jurnal, artikel laporan penelitian, dan situs-situs di internet.Tujuannya adalah untuk
memperkuat  permasalahan  serta  sebagai dasar  teori  dalam  melakukan  studi  dan juga  menjadi  dasar  untuk  melakukan penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  studi literatur dilakukan dengan cara mempelajari dokumen/referensi yang terkait dengan permasalahan yang dibahas, yaitu  tentang  klasifikasi  kesegaran  ikan kuro  dengan  menggunakan  metode  K- Nearest Neighbor.
3.2 Pengumpulan Data Objek  dari  penelitian  ini  adalah ikan segar dan tidak segar (busuk). Data ikan  keseluruhan  sebanyak  56  data, dengan  data  latih  sebanyak  40  data  dan data  uji  sebanyak  16  data,  contoh  data tersebut bisa dilihat pada Lampiran.
Proses  pengambilan  sampel  ikan sebagai berikut:
1. Segar  (Ikan  yang  dengan  iris  mata berwarna  putih  dan  sirip  berwarna putih)
2. Tidaksegar/busuk  (Ikan  yang  dengan iris  mata  berwarna  merah  dan  sirip berwarna kuning kemerahan).
3.3 Analisa Sistem Setelah  melakukan  pengumpulan data  dan  studi  literatur  maka  tahapan selanjutnya  adalah  perancangan  sistem yang  akan  dibuat.  Perancangan  sistem melakukan  pembahasan  tentang  proses yang berkaitan dengan sistem yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dalam hal  ini  analisa  sistem  berkaitan  dengan klasifikasi  kesegaran  ikan  berdasarkan warna  pada  mata  dan  tubuh  ikan tersebut.
3.4 Perancangan Sistem Perancangan  sistem  adalah  suatu proses  penggambaran  bagaimana  suatu sistem  dibuat.  Tujuan  dari  perancangan sistem adalah untuk memberikan gambaran  yang  jelas  terhadap  rancang bangun yang akan dibuat dan memenuhi kebutuhan pengguna sistem sesuai dengan  hasil  analisa  kebutuhan  sistem
E- ISSN : 2721 – 057X
Mulai Ambil Gambar Segmentasi Output Selesai Ekstraksi Ciri Klasifikasi
sehingga  sistem  yang  dibuat  dapat mudah dipahami oleh pengguna sistem.
Flowchart:
Keterangan:
1. Melakukan  ambil  gambar  yaitu  proses pengambilan gambar.
2. Kemudian
melakukan proses segmentasi  untuk  merubah  gambar dengan  citraRGB  asli  menjadi  citra RGB hasil segmentasi. 3. Selanjutnya melakukan proses
ekstraksi  ciri  untuk  mencari  nilai  RGB dari  gambar  yang  telah  diproses tersebut.
4. Tahapan  berikutnya  dilakukan  proses perhitungan  dengan  metode K-Nearest Neighbor untuk  mengklasifikasikan citra yang sudah diproses tersebut.
Hasil  dari  klasifikasi  akan  munculhasil kelas  dari  proses  citra  tersebut  apakah segar atau tidak segar.
3.5. Perhitungan Manual
Data latih:
NO NILAI
KELAS
R G
B
1 0,6256 0,5581 0,5027 Segar
2 0,6527 0,5748 0,5193 Segar 3 0,5690 0,5054 0,4464 Segar 4 0,6615 0,5894 0,5251 Segar 5 0,6935 0,5382 0,4186 Tidak Segar 6 0,5180 0,4281 0,3768 Tidak Segar 7 0,6841 0,5271 0,4275 Tidak Segar
Data Uji:
NO NILAI KELAS R G B 1 0,6454 0,5735 0,5159 ? 2 0,4763 0,4057 0,3627 ?
• Menghitung  kuadrat  jarak Euclidean ( euclidean  distance )  data  uji  nomor 1dengan  jumlah  5  tetangga  terdekat (K=5).
d 1 = (0,6256  -  0,6454) 2 +  (0,5581  -
0,5735) 2 + (0,5027 - 0,5159) 2
= 0,028345017
d 2 = (0,6527  -  0,6454) 2 +  (0,5748  -
0,5735) 2 + (0,5193 - 0,5159) 2
= 0,008157205
d 3 = (0,5690  -  0,6454) 2 +  (0,5054  -
0,5735) 2 + (0,4464 - 0,5159) 2 = 0,123712651 d 4 = (0,6615  -  0,6454) 2 +  (0,5894  - 0,5735) 2 + (0,5251 - 0,5159) 2 = 0,024426625 d 5 = (0,6935  -  0,6454) 2 +  (0,5382  -
0,5735) 2 + (0,4186 - 0,5159) 2
= 0,11413584
d 6 = (0,5180  -  0,6454) 2 +  (0,4281  -
0,5735) 2 + (0,3768 - 0,5159) 2
= 0,238161143
d 7 = (0,6841  -  0,6454) 2 +  (0,5271  - 0,5735) 2 + (0,4275 - 0,5159) 2
= 0,107075721
• Hasil perhitungan kuadrat jarak Euclidean ( euclidean distance ) data uji nomor  1  dengan  jumlah  5  tetangga terdekat (K = 5).
• Mengurutkan  hasil  secara ascending (dari nilai rendah ke nilai tinggi).
NO DISTANCE K = 5 2 0,008157205 Segar 4 0,024426625 Segar 1 0,028345017 Segar 7 0,107075721 Segar 5 0,11413584 Segar 3 0,123712651 Segar
6
0,238161143 Tidak Segar • Menentukan hasil klasifikasi Nilai K yang digunakan pada penelitian  ini  ialah  K  =  5  dan  hasil jarak  terdekat  yang  diperoleh  terdapat pada nomor1, 2, 4, 5 dan 7.
Masing-masing  nilai  Distance  yaitu: 1(0,028345017=Segar), 2 (0,008157205=Segar), 4 (0,024426625=Segar), 5 (0,11413584=Segar) dan 7
(0,107075721=Segar). Memperoleh kelas  “Segar”  terbanyak,  sehingga termasuk dalam kategori “Segar”.
• Menghitung  kuadrat  jarak Euclidean ( euclidean  distance )  data  uji  nomor  2 dengan  jumlah  5  tetangga  terdekat  (K = 5).
d 1 = (0,6256  -0,4763) 2 +  (0,5581  - 0,4057) 2 + (0,5027 -0,3627) 2 = 0,255178859 d 2 = (0,6527  -0,4763) 2 +  (0,5748  - 0,4057) 2 + (0,5193 -0,3627) 2 = 0,290233234 d 3 = (0,5690  -0,4763) 2 +  (0,5054  - 0,4057) 2 + (0,4464 -0,3627) 2
= 0,15980948
d 4 = (0,6615  -0,4763) 2 +  (0,5894  - 0,4057) 2 + (0,5251 -0,3627) 2
= 0,307275918
d 5 = (0,6935  -0,4763) 2 +  (0,5382  - 0,4057) 2 + (0,4186 -0,3627) 2
= 0,26049357
d 6 = (0,5180  -0,4763) 2 +  (0,4281  - 0,4057) 2 + (0,3768 -0,3627) 2
= 0,04939089
d 7 = (0,6841  -0,4763) 2 +  (0,5271  -
0,4057) 2 + (0,4275 -0,3627) 2 = 0,249234508 • Hasil  perhitungan  kuadrat  jarak
Euclidean ( euclidean distance ) data uji nomor  2  dengan  jumlah  5  tetangga terdekat (K = 5).
NO DISTANCE K = 5 1 0,255178859 Tidak Segar 2 0,290233234 Tidak Segar 3 0,15980948 Segar 4 0,307275918 Tidak  Segar 5 0,26049357 Tidak Segar 6 0,04939089 Segar
NO DISTANCE K = 5 1 0,028345017 Segar 2 0,008157205 Segar 3 0,123712651 Segar 4 0,024426625 Segar 5 0,11413584 Segar 6 0,238161143 Tidak Segar 7 0,107075721 Segar
7 0,249234508 Tidak Segar • Mengurutkan hasil
secara ascending (dari  nilai  rendah  ke  nilai tinggi).
• Menentukan hasil klasifikasi
Nilai K yang digunakan pada penelitian  ini  ialah  K  =  5  dan  hasil jarak  terdekat  yang  diperoleh  terdapat pada nomor 1, 3, 5, 6 dan 7. Masing-masing nilai Distance yaitu:
1 (0,255178859=Tidak Segar),
3 (0,15980948=Segar),
5 (0,26049357=Tidak Segar),
6 (0,04939089=Segar) dan
7 (0,249234508=Tidak Segar).
Memperoleh  kelas  “Tidak  Segar” terbanyak,  sehingga  termasuk  dalam kategori“Tidak Segar”.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
4.1 Hasil Pelatihan Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pelatihan yang menggunakan 2 kelas dengan 40  data  latih  yang  akan  dilatih  dan menghasilkan akurasi pelatihan100%.
4.2 Hasil Pengujian Padatahap  yang  dilakukan  pada proses pengujian seperti pada tabel 4.1 yang menggunakan  2  kelas  dengan  16  data  uji yang  akan  diuji  dan  menghasilkan  7  jumlah data  yang  benar,  sehingga  menghasilkan akurasi pengujian sebesar 43,7500%.
4.3 Akurasi Berdasarkan  hasil  uji  coba  dari tabel  4.1  dengan  data  uji  sebanyak  16  data
dan menghasilkan 7 jumlah data yang benar dan  9  jumlah  data  yang  salah.  Sehingga menghasilkan  akurasi  pengujian  sebagai barikut:
x100%. x100%. = 43,75%

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan, klasifikasi kesegaran ikan menggunakan K-Nearest  Neighbor  (KNN) mampu  melakukan  klasifikasi  kesegaran ikan  dengan  akurasi  sebesar  43,75%. Adapun kesimpulannya,  tingkat  akurasi  dari pengujian  terhadap  16  data  uji  yang dilakukanmenghasilkan  7  data  yang  benar, Sehingga  hasil  yang  didapatkan  dari menggunakan  metode  tersebut  memiliki tingkat akurasi sebesar 43,75%.

## 6. Daftar Pustaka
Ayu, K. (2019). Penerapan Image Processing  Untuk  Tingkat  Kesegaran Ikan  Nila  (Oreochromis  niloticus). JPHPI Vol.22 No.2 , 229-235.
Carpenter  KE  and  Niem  VH.1998. The Living Marine Resources of The Western Central  Pasific  Vol.2.  FAO  Species
Identification Guide for Fishery Purposes. Rome: FAO Fisheries Departemet. Celvin,  H.  (2020).  Penerapan  Algoritma K- Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kesegaran Citra Ayam Broiler Berdasarkan  Warna  Daging  Dada  Ayam. ISBN 978-623-93343-1-4 , 799-809.
Choras,  R.  (2007).  Image  Feature  Extraction Techniques  and  Their  Applications  for CBIR and Biometrics Systems.
International  Journal  of  Biology  and Biomedical Engineering , 6-16.
Defit,  Bee.  (2016).  Aplikasi  Penentuan Tingkat  Kesegaran  Ikan  Selar  Berbasis Citra  Digital  Dengan  Metode  Kuadrat Terkecil. JDC Vol.5 No.2 , 122-130.
Genisa.  (2001).  Sebaran  dan  Kekayaan  Jenis Ikan  Dasar  di  Perairan  Muara  Sungai Digul  dan  Arafura. Puslit  Oseanografi-
LIPI , 89-108.
NO DISTANCE K = 5 6 0,04939089 Segar 3 0,15980948 Segar 7 0,249234508 Tidak Segar 1 0,255178859 Tidak Segar 5 0,26049357 Tidak Segar 2 0,290233234 Tidak Segar 4 0,307275918 Tidak Segar
Indrabayu. (2016). Sistem Pendeteksi
Kesegaran  Ikan  Bandeng  Menggunakan Citra. Infotel Vol.8 No.2 , 170-179.
Irfan,  P.  (2019).  Deteksi  Tingkat  Kesegaran Daging  Ayam  Menggunakan  K-Nearest Neighbor. ISSN:  1978-8282  Vol.12  No.2, 177-185.
Iswari  NMS,  W.  W.  (2017).  Perbandingan Algoritma  kNN,  C4.5,  dan  Naive  Bayes dalam  Pengklasifikasian  Kesegaran  Ikan Menggunakan  Media  Foto. J  Ultim ,  7- 114.
Mabrur,  S.  S.  (2011). Pengolahan  Citra Digital Menggunakan
Matlab.
Tulungagung: Informatika Tulungagung.
Motomura.  (2004).  Pertumbuhan  Ikan  Kuro (Eleutheronema tetradactylum Saw, 1804).
Munir,  R.  (2004). Pengolahan  Citra  Digital dengan  Pendekatan  Algoritmik. Bandung: Informatika Bandung.
Nuzarman.  (2018).  Identifikasi  Kesegaran Ikan Berdasarkan Warna
Mata
menggunakan  Algoritma  Learning  Vector Quantization (LVQ). Rajashekararadhya,  S.  &.  (2009).  Zone  based Feature Ekstraction Algorithm for Handwritten  Numeral  Recognition  of Kanada Script. IEEE International
Advance  Computing  Conference  (IACC
2009) , 525-528.
Salsabilah,  K.  (2020).  Penerapan  Ekstraksi  Ciri Transformasi  Wavelet  Dalam  Pembuatan Model  Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Selar. ISBN 978-623-93343-1-4 , 771-784. Weber &
Beaufort
1922 dalam
Fahmi.(2000).Klasifikasi,  Ciri  Morfologi dan Daerah Penyebaran Ikan Kuro.