## Identifikasi Kesegaran Ikan Nila menggunakan Teknik Citra Digital
Juli Elprida Hutagalung 1 , Mhd Ihsan Pohan 2 , Yuli Happy Marpaung 3 1, 2, 3 Universitas Negeri Medan, Jl. Willem Iskandar Pasar V Medan, Sumatera Utara, Indonesia e-mail: julielpridahutagalung@gmail.com 1 , ihsanpohan@gmail.com 2 , yulihappymarpaung@gmail.com 3
Abstrak-Ikan  banyak mengandung nutrisi yang sangat bermanfaat bagi tubuh,  namun seringkali ikan diperdagangkan dalam keadaan sudah  mati  juga  dalam  keadaan  masih  hidup.  Untuk  mengamati  kesegaran  ikan  nila  dilakukan  dengan pengenalan perub ahan warna yang tampak pada citra digital dengn menggunakan metode kuadrat terkecil. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem aplikasi pengelolahan citra untuk mendeteksi tingkat kesegaran ikan nila. Data yang gunakan adalah 10 sampel citra ikan nila  yang di- photo setiap 1 jam selama 15 jam dan diperoleh 150 data gambar  kemudian  diolah  dan  dilakukan  analisis  dengan  metode  kuadrat terkecil.  Proses  pertama  diawali  dengan pengolahan  citra  dengan  melakukan  pemtotongan  (cropping)  pada  bagian  tepi  mata  citra original    kemudian  dilanjutkan  dengan  penyamaan  ukuran  (resize)  menjadi  1000  x  1000  pixel  dan  pergantian  format  citra  menjadi *.png.setelah gambar sudah diolah kemudian dilakukan perhitungan nilai rata-rata grayscale menggunakakn sistem aplikasi ‘Rata_rata Gambar’ dan diperoleh persamaan yang disimpan sebagai data training pada sistem aplikasi. Setelah citra sudah diolah selanjutnya citra tersebut di-input pada sistem maka citra akan dikonversi kedalam bentuk grayscale dan ditampilkan pada tempat yang telah ditentukan bersamaan dengan histogram rgb  dan grayscale kemudian dilakukan perhitungan  dengan  metode  kuadrat  terkecil.  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 ketidaksegaran 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).

## Kata Kunci: Mata Ikan Nila, Pengolahan Citra Digital, Metode Kuadrat Terkecil.
Abstract-Fish contain many nutrients that are very beneficial for the body, but often fish are traded in a state of  death as well as being alive. To observe the freshness of tilapia is done by the introduction of color changes that appear on digital images using the least squares method. The purpose of this research is to build an image management application system to detect the freshness of tilapia. The data used are 10 samples of tilapia images which are photographed every 1 hour for 15 hours and obtained 150 image data and then processed and analyzed using the least squares method. The first process begins with image processing by cropping at the edge of the eye of the original image and then proceed with resizing to 1000 x 1000 pixels and changing the image format to *. Png. After the image has been  processed then  the  average  value  is  calculated  rata  grayscale  uses  the  'rata_rata  Gambar'  application  system  and  an  equation  is  stored  which  is stored as training data on the application system. After the image has been processed then the image is input into the system, the image will  be  converted  into  grayscale  form  and  displayed  at  a  predetermined  place  together  with  the  rgb  and  grayscale  histograms  and  then calculated using the least squares method. The last process we do is matching the test image with the image stored as training data and we conclude  whether  the  image  is  (very  fresh,  fresh,  fresh  enough, not  fresh, or  very  not  fresh), the  percentage  of  freshness  of  the  anchor fish, and the length of time the anchor fish dies. This study used 150 samples of fish images from fresh fish that were still very fresh until the fish were not very fresh (rotten).
Keywords: Tilapia Eye, Digital Image Processing, Least Squares Method.

## PENDAHULUAN
Ikan memiliki bentuk  dan ukuran tertentu  yang berbeda  antara ikan  yang  satu   dengan  yang lain. Permasalahan dalam mengenali jenis ikan lebih kompleks dibandingkan dengan mengenali wajah manusia. Perbedaan bentuk, warna, dan tekstur pada ikan lebih bervariasi dibandingkan manusia. Pengenalan jenis ikan pada umumnya masih dilakukan secara manual menggunakan pengamatan mata. Sehingga diperlukan adanya  sistem  yang  dapat  mengenali  ikan  secara  otomatis.  Dari  banyaknya  keberagaman  dan  perbedaan karakteristik    dari  ikan,  sehingga  sangat  sulit  bagi  kita  untuk  mengenali  keberagaman  ikan  tersebut  jika tidak  mempunyai  ilmu  tentang  perikanan.  Padahal  dengan  mengklasifikasi  jenis  ikan,  kita  dapat mempelajari  jenis  ikan  yang  sangat  beraneka  ragam.  Klasifikasi  ikan  juga  mempunyai  berbagai permasalahan  nyata. Misalnya  dalam  perusahaan  produksi  pengalengan  ikan,  selama  ini  pengenalan jenis  ikan masih dilakukan secara manual melalui pengamatan mata.
Dalam  bidang  perikanan  dilihat  dari  proses penyortiran  ikan  yang  dilakukan  oleh  nelayan atau penjual,  untuk  menyeleksi  ikan  berdasar  kualitasnya masih  menggunakan  metode  manual  dan terkadang meleset  karena  faktor  keterbatasan  indra  penglihatan ketika  lelah.  Selama  ini  pemeriksaan hanya  dillihat secara  fisik.  Akibatnya,  saat  akan  dikonsumsi  ikan tersebut kerap kali sudah rusak[1]. Untuk  melindungi    konsumen,    maka    diperlukan  suatu    rangkaian    peralatan    elektronika    dengan menggunakan  mikrokontroler.  Mikrokontroler  adalah  sebuah  sistem  komputer  fungsional  dalam  sebuah chip. Di dalamnya terkandung sebuah inti prosesor, memori (sejumlah kecil RAM, memori program, atau keduanya), dan perlengkapan input output[2].
a. Perkembangan TI saat ini
Untuk  bisa  mengenali  jenis-jenis  ikan,  pada  umumnya  bisa  didapatkan  berdasarkan  ciri-ciri  umum yang  dimiliki  antara  jenis  ikan  yang  satu  dengan  jenis  ikan  yang  lain.    Fitur-fitur  yang mendeskripsikan sifat untuk pengenalan ikan antara lain, yaitu: fitur bentuk umum tubuh, sirip, mulut, ekor,  dan  fitur  fisik  lainnya.  Klasifikasi  ikan  menetapkan  jenis  atau  kategori  ikan  dimana  tiap-tiap jenis    ini  meliputi  satu  atau  beberapa  kelompok  yang  terdekat.    Pengenalan    jenis    ikan    ini    tidak lepas  dari  ciri fisik  ikan mudah dilihat dan  dikenali  dalam membedakan jenis-jenis ikan. Bentuk fisik ikan ini juga sangat erat kaitannya dengan lingkungan ikan itu berada. Bagian-bagian tubuh ikan akan digunakan dalam proses identifikasi.
b. Objek Penelitian
Permasalahan dalam dunia pangan di Indonesia  menjadi  salah  satu permasalahan  yang  perlu  untuk diperhatikan    seperti    pemilihan    bahan  makanan  yang  nantinya  diolah  sebelum  dikonsumsi.  Jika pemilihan  bahan  makanan  atau  bahan  olahan  tidak  dilakukan    dengan    cermat    maka    hal    ini  tentu akan    membahayakan    bagi  kesehatan    tubuh    manusia.  Oleh  karena  itu  aplikasi  pengolahan  citra tentang penentu kesegaran ikan ini dipilih untuk ikut menjaga kesehatan tubuh manusia secara tidak langsung.  Deteksi  kesegaran  ikan  adalah  sebuah  teknologi  yang  digunakan  sebagai  penentu  kualitas kesegaran ikan dengan cara pengenalan  memalui  gambar  atau citra
c. Masalah pada objek
Seiring  berkembangnya  zaman  yang  semakin  canggih  maka  untuk  menentukan  kesegaran  ikan  nila yang  dipasarkan    supaya  menggunakan  teknologi  agar  lebih  cepat  dan  efisien  dalam  hasil  yang diberikan.  Dikarenakan  banyak  manusia  terkhusus  untuk  kalangan  ibu-ibu  yang  belanja  ke  pasar tradisional  yang mengkhawatirkan kesegaran ikan nila  yang akan dibeli.  Dengan permasalahan  yang semakin memuncak ini banyak kalangan ibu-ibu lebih menghindari untuk membeli ikan nila suapaya tidak salah memilih ikan nila yang masih segar dan bahkan tidak makan untuk mengurangi kesalahan dalam pemilihan ikan nila yang masih segar untuk dimakan.
d. Usulan perbaikan masalah (build app)
Dalam  masalah  Teknologi    ini  agar  bisa  digunakan    untuk    salah    satunya    adalah  pengunjung supermarket,  pasar tradisional, ataupun masyarakat    yang ingin   membeli  atau  ingin   tahu  tentang bagaimana kualitas kesegaran ikan yang masih layak untuk dijual ataupun yang ingin dibeli.
e. Harapan terhadap apilkasi
Dengan  adanya  aplikasi  ini  maka  akan  banyak  harapan  yang  baik  dalam  kehidupan  sehari-hari manusia,  misalnya  ketika  kita  membeli  ikan  dipasar  maka  kita  akan  lebih  dimudahkan  dalam pemakaian dan cara kerja aplikasi untuk menghasilkan ikan nila  yang masih segar dan sanyak layak untuk dikonsumsi. Dan ditambah lagi dengan adanya aplikasi ini yang sangat memudahkan kita dalam memilih ikan nila yang sangat efektif dan efisien.

## METODE PENELITIAN

## 2.1 Analisis Data
Data    dalam    penelitian    ini    menggunakan    10    sampel    citra    ikan    nila.    Citra    mata    ikan    nila dimanfaatkaan sebagai input data untuk menghitung nilai rata-rata Grayscale yang memberikan informasi berupa nilai-nilai..  Hasil output nilai Grayscale  diolah dengan metode kuadrat terkecil untuk menghitung tingkat kesegaran ikan yang kemudian dicocokan dengan data inferensi yang sebelumnya disimpan dalam data    training    dan    output    terakhir    merupakan    sebuah    citra    yang    berisikan    informasi    keterangan tentang tingkat kesegaran ikan nila.

## 2.2 Metode Penelitian
Langkah 1 – 6  menunjukan pengolahan citra untuk membangun sistem klasifikasi tingkat kesegaran ikan  sedangkan langkah  9  - 12 menunjukan klasifikasi  sistem aplikasi  penentuan tingkat  kesegaran ikan. langkah-langkahnya sebagai berikut :
1. Mengambil 11 data citra digital mata ikan nila dengan model warna RGB yang berekstensi JPG (Joint Photografhic Expert Group).
2. Dilakukan pengolahan citra dengan memotong (cropping ) pada bagian tepi mata ikan nila.

## 3. Penyamaan pixel citra digital.
4. Cari nilai rata-rata  grayscale    untuk setiap tekstur citra mata ikan nila  dari citra mata ikan nila yang segar (prima) sampai tidak segar (busuk) kemudian buat persamaan.
5. Buat    persamaan    regresinya    dengan    metode    kuadrat    terkecil    kemudian    disimpan    sebagai data training
6. Input citra pada sistem aplikasi.
7. Konversi RGB ke Grayscale.
8. Tampilkan Histogram Citra RGB dan Grayscale
9. Perumusan tingkat kesegaran ikan dengan metode kuadrat terkecil berdasarkan nilai rata-rata citra digital mata ikan nila.
10. Menyamakan data uji dengan data training citra yang sudah disimpan sebelumnya.
11. Menentukan  dan  menyimpulkan  tingkat   kesegaran  ikan  dengan  perumusan  dari  inferensi data sebelumya[3].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ikan  memiliki  bentuk  dan  ukuran  tertentu  yang  berbeda  antara  ikan  yang  satu  dengan  yang  lain. Permasalahan dalam mengenali jenis ikan lebih kompleks dibandingkan dengan mengenali wajah manusia. Perbedaan  bentuk,  warna,  dan  tekstur  pada  ikan  lebih  bervariasi  dibandingkan  manusia[4].  Berdasarkan penjelasan diatas oleh karena itu perlu dibutuhkan nya alat pendeteksi kesegaran ikan. Pada uji algoritma klasifikasi penelitian dibawah ini menggunakan 11 data dengan 11 ikan yang berbeda. Pada penelitian ini tahap yang pertama adalah pembuatan diagram alur (flowchart). Berikut gambar flowchartnya.
Gambar 2. Data Mata Ikan Nila
Gambar 3. Tampilan Aplikasi Citra
Tahap  pengujian  sistem  akan  dilakukan  dengan  pengujian  terhadap  11  citra  ikan  Nila  yang berekstensi  JPG.  dimana  11  citra  tersebut  diperoleh  dari  pengambilan  citra  mata  ikan  Nila  sebanyak  11 sampel ikan dan difoto setiap satu jam selama 15 jam dari ikan itu masih dalam kondisi segar hingga ikan itu membusuk.  Dari 11 data citra mata ikan Nila tersebut dilakukan pengolahan citra dengan  melakukan penyamaan  ukuran  pixelnya  dan  pemotongan  terhadap  bagian mata  ikan,   setelah pengolahan  citra tersebut,    citra    yang    berekstensi    JPG  dikonversi    ke    bentuk      grayscale    selanjutnya  ditampilkan histogram    RGB    dan    grayscale-nya    kemudian    dilakukan    perhitungan    dan    analisis    dengan  metode kuadrat    terkecil.  Pada  bagian  terakhir  dilakukan  pencocokan  citra  hasil  input  dengan  citra  yang  sudah disimpan  sebagai    data    training.  Perhitungan  dan  analisis  metode  kuadrat  terkecil  tersebut  mampu mendeteksi  perubahan  warna  citra  dengan  membandingkan  data  range    nilai  rata-rata    tekstur  mata  ikan yang menjadi acuan dalam menentukan tingkat kesegaran suatu ikan Nila.
Ikan  segar  (pre  rigor)  merupakan  ikan  yang  belum  mengalami  perubahan  fisik  maupun  kimia  yang kondisinya  masih  seperti  saat  ikan  ditangkap.  Sedangkan  ikan  tidak  segar  (post  rigor)  ikan  yang  sudah mengalami perubahan fisik seperti warna bagian mata kemerah-merahan, insang berwarna cokelat/suram, sisik mudah lepas. Pengujian ini terbagi 2 yaitu pengujian deteksi ikan segar dan ikan tidak segar.
a)  Ikan segar dan hasil threshold
Gambar. 4 Tampilan Ikan Segar Dan Hasil Threshold
b) Ikan tidak segar dan hasil threshold

## Gambar. 5 Tampilan Ikan Tidak Segar Dan Hasil Threshold

## KESIMPULAN
Berdasarkan uji coba dan analisis hasil pengujian pada metode klasifikasi  ikan menggunakan  ORB dan  KNN,  dapat  diuraikan  beberapa  kesimpulan.    Algoritma  ORB  dapat  mendeteksi    keypoint    dan menghasilkan fitur yang invariant  terhadap  perubahan  sudut  rotasi  pada  citra  ikan.  Terbukti  dengan pengujian    klasifikasi    ikan    dengan  perbedaan  rotasi,  hasil  tetap  menunjukkan  nilai  akurasi  yang  tinggi. Klasifikasi ikan menggunakan KNN dari hasil penelitian ini sangat akurat. Dari hasil uji coba pengujian, walaupun  memiliki  komputasiyang  lebih  lama,  metode  yang    diusulkan    memiliki   tingkat    keberhasilan dalam  mengklasifikasi seluruh  sampel  data  ikan  dengan  tingkat akurasi sangat bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Dwiyanto,  Iksal,  and  S.  Nugraha,  “Alat  Pendeteksi  Kesegaran  Ikan  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Berdasar  Warna Mata Berbasis ATMega 328,” J. PROSISKO , vol. 5, no. 2, pp. 127–135, 2018.
[2] V.  D.  M.  A.  S.  M.  Lumenta,  A.  M.  Rumagit,  and  J.  T.  Elektro-ft,  “Perancangan  Sistem  Monitoring  Mengajar  Berbasis Mikrokontroler  Atmega  8535,” E-Journal  Tek.  Elektro  Dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  19–25,  2014,  doi: 10.35793/jtek.3.3.2014.4884.
[3] D.  Bee,  W.  Weku,  and  A.  Rindengan,  “Aplikasi  Penentuan  Tingkat  Kesegaran  Ikan  Selar  Berbasis  Citra  Digital  Dengan  Metode Kuadrat Terkecil,” d’CARTESIAN , vol. 5, no. 2, p. 121, 2016, doi: 10.35799/dc.5.2.2016.14985.
[4] M. Ramadhani  and D. H. Murti, “Klasifikasi Ikan Menggunakan Oriented Fast and Rotated Brief (Orb) Dan K-Nearest Neighbor (Knn),” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 16, no. 2, p. 115, 2018, doi: 10.12962/j24068535.v16i2.a711.
[5] I. Indrabayu, M. Niswar, and A. A. Aman, “Sistem Pendeteksi Kesegaran Ikan Bandeng Menggunakan Citra,” J. INFOTEL - Inform. Telekomun. Elektron. , vol. 8, no. 2, pp. 170–179, 2016, doi: 10.20895/infotel.v8i2.119.
[6] H. D. Hutahaean, B. D. Waluyo, and M. A. Rais, “Teknologi Identifikasi Objek Berbasis Drone Menggunakan Algoritma Sift Citra Digital,” vol. 04, pp. 202–207, 2019.
[7] P.  Informatika,  B.  Darma,  H.  D.  Hutahaean,  C.  Digital,  C.  Streching,  and  L.  Teori,  “TEKNIK  PENAJAMAN  CITRA  DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN Diterbitkan Oleh : STMIK Budi Darma Medan Diterbitkan Oleh : STMIK Budi Darma Medan,” vol. III, pp. 35–44, 2013.