## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Metode Self- Organizing Map Pada Klasifikasi Citra Jenis Ikan Kakap

## Rini Nuraini
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Submitted: 20/11/2022 ; Accepted: 17/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Ikan kakap memiliki banyak jenisnya, terutama ikan kakap yang sering ditemui di perairan Indonesia. Mengetahui jenis- jenis ikan kakap menjadi pengetahuan yang penting karena berbeda jenis ikan memiliki karakteristik yang berbeda. Sehingga perlu sistem yang dapat melakukan klasifikasi citra ikan kakap. Klasifikasi citra ikan kakap ini dapat berguna bagi masyarakat, karena jenis-jenis ikan kakap memiliki kandungan gizi, harga dan pengolahan yang berbeda. Begitu juga bagi pembudidaya ikan kakap, klasifikasi  jenis  ikan  kakap  dapat  berguna  untuk  memberikan  penanganan  dan  pengelolaan  ikan  karena  masing-masing  ikan memiliki sifat yang berbeda. Maka, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan  Self-Organizing Map  (SOM)  untuk  klasifikasi  jenis  ikan  kakap.  Agar  dapat  memberikan  informasi  mengenai  objek  ikan  kakap  yang  akan diklasifikasi, maka digunakan ekstraksi ciri warna dan tekstur. Pada ekstraksi ciri warna menerapkan parameter RGB dan HSV serta untuk ciri tekstur menerapkan pendekatan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Selanjutnya, hasil ciri yang didapatkan akan  diidentifikasi  ke  dalam  kelompok  atau  kelas  dengan  algoritma  Self-Organizing  Map  (SOM)  yang  melakukan  pembagian terhadap pola masukkan menjadi kelas-kelas tertentu agar luaran jaringannya berupa kelas yang memiliki kesamaan terhadap input yang diberikan. Berdasarkan hasil uji akurasi model yang dibangun mampu menghasilkan akurasi sebesar 89,89%. Maka, model SOM yang dibangun untuk klasifikasi citra jenis ikan kakap masuk dalam kategori baik..
Kata Kunci: Self-Organizing Map; Klasifikasi Citra; RGB; HSV; GLCM
Abstract− There are many types of snapper, especially snapper, which is often found in Indonesian waters. Knowing the types of snapper is important knowledge because different types of fish have different characteristics. So, we need a system that can classify snapper images. This image classification of snapper can be useful for the community because the types of snapper have different nutritional content, prices, and processing. Likewise for snapper cultivators, the classification of snapper species can be useful for handling and managing fish because each fish has different characteristics. Thus, this study aims to implement a Self-Organizing Map (SOM) artificial neural network for the classification of snapper species. In order to provide information about the snapper object to be classified, color and texture feature extraction are used. In color feature extraction, RGB and HSV parameters are used, and  for  texture  features,  the  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  approach  is  applied.  Furthermore,  the  results  of  the characteristics obtained will be identified into groups or classes with the Self-Organizing Map (SOM) algorithm, which divides the input patterns into certain classes so that the network output is in the form of classes that have similarities to the given input. Based on the results of the accuracy test, the built model is capable of producing an accuracy of 89.89%. Thus, the SOM model built for image classification of snapper species is in the good category.
Keywords : Self-Organizing Maps; Image Classification; RGB; HSV; GLCM

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara maritim  dengan sumberdaya laut yang berlimpah. Ikan merupakan sumber daya alam laut yang dapat dikonsumsi serta bermanfaat untuk kesehatan manusia. Salah satu ikan yang menjadi favorit untuk dikonsumsi  karena  bergizi  tinggi  adalah  ikan  kakap.  Ikan  kakap  mengandung  protein,  bermacam-macam  vitamin, omega 3, serta nutrisi-nutrisi yang dibutuhkan oleh tubuh manusia [1]. Berdasarkan dari data Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP), menunjukkan bahwasanya produksi ikan kakap di Indonesia mencapai 312.945-ton pada 2021 [2].  Ikan  kakap  banyak  ditemui  pada  kawasan  perairan  Indonesia  di  sekitaran  Samudra  Pasifik  serta  di  kawasan sepanjang Samudra Hindia. Ikan kakap memiliki banyak jenisnya, terutama ikan kakap yang sering ditemui di perairan Indonesia. Masing-masing jenis ikan yang umumnya mempunyai ciri-ciri yang berbeda-beda, tidak terkecuali ikan kakap. Pengetahuan mengenai jenis ikan kakap menjadi suatu hal yang penting karena setiap jenis ikan kakap memiliki sifat dan karakteristik yang berbeda [3]. Akan tetapi informasi mengenai jenis-jenis ikan kakap ini tidak mudah untuk didapatkan.  Sehingga  perlu  sistem  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  citra  ikan  kakap.  Klasifikasi  citra  ikan  kakap  ini  dapat berguna  bagi  masyarakat,  karena  jenis-jenis  ikan  kakap  memiliki    kandungan  gizi,  harga  dan  pengolahan  yang  berbeda  untuk masing-masing jenisnya. Begitu juga bagi pembudidaya ikan kakap, klasifikasi jenis ikan kakap dapat berguna untuk memberikan penanganan  dan  pengelolaan  ikan  karena  masing-masing  ikan  memiliki  cara  pembudidayaan  yang  berbeda .  Jenis-jenis  ikan kakap  sebenarnya  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  citranya,  karena  ikan  kakap  memiliki  karakteristik  yang  dapat dilihat  dari  warna  maupun  teksturnya.  Sehingga,  untuk  mengetahui  jenis-jenis  ikan  kakap  dapat  memanfaatkan teknologi pengolahan citra digital.
Pengolahan citra digital adalah suatu bidang yang mengkaji terkait terbentuknya citra, mengelola suatu citra serta melakukan analisi terhadap citra  untuk menggali informasi sehingga dapat bermanfaat bagi manusia [4], [5]. Implementasi  dari  pengolahan  citra  salah  satunya  yaitu  klasifikasi  citra.  Klasifikasi  citra  dapat  diartikan  sebagai pengelolaan citra dengan mengelompokkannya berdasarkan elemen-elemen yang ada pada citra ke dalam sebuah kelas dan  pada  setiap  kelasnya  dapat  mencirikan  suatu  entitas  tertentu  [6],  [7].  Klasifikasi  citra  bermanfaat  untuk mendeskripsikan  keberagaman  objek  untuk  dapat  lebih  mudah  dikenali  [8].  Penelitian  terdahulu  mengenai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
pemanfaatan  pengolahan  citra  pada  citra  ikan  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti.  Penelitian  pertama,  terkait identifikasi tingkat kesegaran ikan tuna yang dilihat dari citranya dengan pendekatan K-Nearest Neighbour (K-NN) untuk klasifikasinya serta metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) untuk mengekstraksi fitur berdasarkan teksturnya.  Pada penelitian  tersebut  dihasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  hingga  82,28%. Metode  K-NN  melakukan klasifikasi  berdasarkan  pembelajaran  pola  dari  data  yang  sudah  terklasifikasi  sebelumnya,  sehingga  K-NN  sangat tergantung  pada  nilai  ciri  yang  didapatkan  apabila  ciri  yang  dihasilkan  redundan  atau  tidak  relevan  maka  akan mempengaruhi tingkat akurasi [9]. Penelitian selanjutnya mengenai identifikasi citra ikan yang mengandung formalin menggunakan  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dengan  ekstraksi  ciri  tekstur Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM). Model yang dibangun mendapatkan nilai akurasi sebesar 62% [10]. Metode MLP dianggap mampu mengatasi  permasalahan  identifikasi  citra  karena  kemampuanya  dalam  pencarian  yang  terarah  dengan mempertimbangkan bobot dalam mendapatkan sebuah output agar dapat membangun sistem yang berhubungan. Akan tetapi, metode MLP memiliki kelemahan dalam mengatasi error, karena setiap error yang terjadi dapat berpengaruh terhadap proses pembobotan [11]. Penelitian berikutnya, mengenai identifikasi citra jenis ikan karang local dengan menerapkan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation serta ekstraksi ciri warna dan tekstur. Pada penelitian ini ekstraksi  ciri  warna  yang  digunakan  berdasarkan  nilai  HSV  dan  untuk  ciri  teksturnya  digunakan Gray  Level  Co- Occurrence Matrix (GLCM). Pada hasil pengujian menunjukkan nilai akurasi mencapai 88,73%. Algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation memiliki kemampuan dalam menemukan pola dan memetakan satu masukan menjadi luaran  yang  dilatih  berdasarkan  pelatihan  dengan  mengadopsi  pola  kerja  syaraf  manusia.  Akan  tetapi  penggunaan jaringan syaraf tiruan backpropagation tidak dapat memberikan informasi mengenai bobot yang memiliki pengaruh terhadap pola input, sehingga hasil pelatihan menjadi tidak konstan [12].
Perbedaan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  penelitian  terdahulu  yaitu  pada  penelitian  ini  fokus  pada klasifikasi ikan kakap dan menerapkan jaringan syaraf tiruan dengan Self-Organizing Map (SOM). Salah satu faktor penting  dalam  algoritma  komputasi  adalah  mencari  algoritma  yang  tepat  [13]. Self-Organizing  Map (SOM) merupakan suatu metode jaringan syaraf tiruan yang diperkenalkan pertama kali oleh Teuvo Kohonen tahun 1981 [14]. Keunggulan dari algoritma Self-Organizing Map adalah mampu untuk memetakan data berdimensi tinggi ke  dalam  bentuk  peta  berdimensi  rendah  [15].  Pengelompokan  hirarki  dengan  algoritma  SOM  menunjukkan  hasil yang  baik  saat  menggunakan  kumpulan  data  kecil  [16].  Selain  itu,  di  beberapa  penelitian  menunjukkan  algoritma SOM dapat dimanfaatkan untuk pengolahan citra yang baik. Penelitian terdahulu, mengenai penerapan jaringan syaraf tiruan Self-Organizing  Map (SOM)  pada  pengenalan  ekspresi  wajah  [17].  Pada  penelitian  ini  dari  evaluasi  yang dilakukan menggunakan dataset Cohn-Kanade dan AT&T, kinerja dari model yang dikembangkan mencapai 96,81% dan  96,55%.  Penelitian  selanjutnya  mengenai  klasifikasi  citra  hiperspektral  menggunakan Self-Organizing  Map (SOM) [18]. Dari hasil pengujian menunjukkan akurasi model yang dikembangkan paling optimal mencapai 96,30%. Penelitian lainnya, mengenai penerapan Self-Organizing Map (SOM) untuk retrieval citra medis pada ekstraksi ciri berdasarkan  teksturnya  [19].  Berdasarkan  hasil  evaluasi  rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  dari  model  yang dikembangkan yaitu 93,33%. Selain faktor algoritma yang digunakan untuk klasifikasi keberhasilan proses ini, juga dipengaruhi oleh penggunaan  ekstraksi ciri. Karena ekstraksi ciri menjadi masukan dalam proses  klasifikasi, maka ciri-ciri yang dapat memberikan informasi tentang ciri-ciri suatu objek memudahkan untuk diidentifikasi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengimplementasikan  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan Self- Organizing  Map (SOM)  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  ikan  kakap  berdasarkan  ciri  warna  dan tekstur.  Agar  dapat  memberikan  informasi  mengenai  objek  ikan  kakap  yang  akan  diklasifikasi,  maka  digunakan ekstraksi  ciri  warna  dan  tekstur.  Untuk  ekstraksi  ciri  warna  digunakan  parameter  RGB  dan  HSV  agar  diperoleh informasi warna yang ada pada citra untuk mempermudah tahapan selanjutnya yaitu klasifikasi. Sedangkan untuk ciri tekstur digunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) melalui parameter-parameter seperti: contrast , correlation , energy , dan homogeneity . Selanjutnya, nilai ekstraksi ciri yang didapatkan akan diidentifikasi kelompok atau kelas dengan algoritma Self-Organizing Map (SOM) yang melakukan pembagian terhadap pola input menjadi kelas-kelas tertentu agar output jaringannya berupa kelas yang memiliki kesamaan terhadap input yang diberikan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar  penelitian  yang  dilaksanakan  dapat  berjalan  dengan  baik,  maka  perlu  disusun  tahapan  penelitian  dengan perencanaan  dan  terorganisisrsecara  terstruktur  berdasarkan  langkah-langkah  dalam  melakukan  penelitian  dengan tepat.  Langkah-langkah  dalam  melakukan  penelitian  untuk  mengimplementasikan  algoritma Self-Organizing  Map (SOM) pada klasifikasi citra jenis ikan kakap disajikan pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Untuk penjelasan pada masing-masing tahapan yang terdapat pada Gambar 1 dijelaskan secara detail sebagai berikut.

## 2.2.1 Akuisisi Citra
Langkah awal yang dilakukan yaitu mengumpulkan citra penyakit tanaman nanas yang kemudian digunakan untuk dataset. Dataset menjadi suatu hal yang krusial, hal ini dikarenakan ketersediaan dataset menjadi aspek yang dapat menentukan untuk mengetahui performa dari suatu model [20], [21]. Jenis ikan kakap yang digunakan berdasarkan website petpintar.com terdapat 6 (enam) jenis ikan kakap, diantaranya: Kakap Merah, Kakap Cubera, Kakap Domba, Kakap Batu, Kakap Ekor Kuning, Kakap Ungar.  Proses mendapatkan dataset melalui pengambilan citra di internet dengan  mengumpulkan  data  citra  ikan kakap,  yang  selanjutnya  dilakukan  pemrosesan  data  agar  sesuai  kebutuhan. Teknik pendistribusian dataset menggunakan persentase 70% sebagai data pelatihan dan 30% sebagai data pengujian. Jumlah data yang digunakan yaitu 300 citra ikan kakap. Sehingga jumlah data pelatihan yang digunakan yaitu 210 citra dan data pengujian yang digunakan yaitu 90 citra.

## 2.2.2 Segmentasi Citra
Tahapan ini bertujuan untuk membedakan antara objek dan latar belakangnya. Pada segmentasi citra objek nantinya akan terpisah berdasarkan batasan wilayah dengan bentuk maupun susunan yang sama [22]. Keluaran dari proses ini menghasilkan citra biner, dimana objek yang diinginkan memiliki nilai 1, sebaliknya untuk  latar belakangnya akan memiliki  nilai  0  [23].  Pendekatan  segmentasi  citra  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah Thresholding .  Pada teknik ini akan dicari nilai threshold yang sesuai, sehingga dapat dibedakan antara objek dan latar belakangnya [24]. Tahapan pada Thresholding seperti halnya proses kuantisasi citra. Untuk melakukan kuantisasi citra dapat melalui persamaan (1) dan (2).
𝑥 = 𝑏 ∗ 𝑖𝑛𝑡 ( 𝑤 𝑏 ) (1)
𝑏 = 𝑖𝑛𝑡 ( 256 𝑎 ) (2)
Berdasarkan  persamaan  (1)  dan  (2), w memperlihatkan  nilai  tingkat  keabuan  ketika  belum  dilakukan Thresholding . Kemudaia0,n x menunjukkan nilai tingkat keabuan sesudah dilakukan Thresholding .

## 2.2.3 Ekstraksi Ciri Warna dan Tekstur
Ekstraksi ciri digunakan untuk menggali informasi yang ada dalam citra [25]. Untuk kasus klasifikasi jenis ikan kakap, ciri yang digunakan adalah ciri warna dan tekstur. Ciri warna didapatkan dengan menerapkan perhitungan terhadap parameter RGB dan HSV. Ekstraksi ciri warna  berfungsi untuk mendapatkan  informasi mengenai warna yang ada pada  objek untuk  mempermudah  pada  tahapan  selanjutnya  yaitu  klasifikasi  citra.  Nilai RGB  dan  HSV  didapatkan

## Pengujian Model
Model diuji dengan menghitung nilai akurasi dari hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem yang dikembangkan
Klasifikasi Citra Menggunakan Self-Organizing Map (SOM)
Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Map (SOM) digunakan dalam pemetaan data sehingga terbentuk kelas
Ekstraksi Ciri Warna dan Tekstur
Mengekstraksi fitur warna melalui parameter Hue Saturation Value (HSV) serta fitur tekstur dengan parameter Gray-Level Co-Occurrence Matrix
(GLCM)

## Segmentasi Citra
Memisahkan objek dengan backgoround dengan menggunakan segmentasi Thresholding

## Akuisisi Citra
Menyiapkan dan mengumpulkan citra yang digunakan sebagai dataset

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
dengan menghitung nilai rata-rata dari RGB dan HSV yang terdapat pada objek yang akan diklasifikasi. Fitur rata- rata dapat dihitung menggunakan persamaan (3).
𝜇 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝐼 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 (3)
Sedangkan  pada  ekstraksi  ciri  tekstur  digunakan  pendekatan Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) melalui  perhitungan contrast,  correlation,  energy dan homogeneity. Masing-masing  parameter  dapat  dijelaskan sebagai berikut.
a. Contrast
Kontras  didapatkan  dari  banyaknya  keragaman  intensitas    keabuan    pada  suatu  citra.  Nilai contrast dapat diperoleh menggunakan persamaan (4).
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 = ∑ ∑(𝑖 − 𝑗) 2 𝑝𝑑(𝑖, 𝑗)
𝑗 𝑖 (4)
b. Correlation
Korelasi dapat diartikan sebagai representasi dari hubungan linearitas pada derajat citra keabuan pada suatu citra. Nilai korelasi dapat diperoleh menggunakan persamaan (5).
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = ∑ ∑ (𝑖 − 𝜇 𝑖 )(𝑗 − 𝜇 𝑗 )𝑝(𝑖, 𝑗)
𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 𝑗 𝑖 (5)
c. Energy
Energi berhubungan dengan konsentrasi pasangan intensitas derajat keabuan pada suatu citra. Untuk memperoleh nilai energi maka dapat menghitungnya dengan persamaan (6).
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ ∑ 𝑝 2 𝑑 (𝑖, 𝑗)
𝑗 𝑖
(6)
d. Homogeneity
Homogenitas untuk mengukur tingkat variasi dan homogenitas dari intensitas  citra. Jika seluruh nilai pada elemen citra mempunyai nilai yang seragam maka mendapatkan nilai homogeneity yang maksimal. Nilai homogeneity didapatkan dengan menghitungnya menggunakan persamaan (7).
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 = ∑ ∑ 𝑝𝑑(𝑖, 𝑗)
𝑖 + |𝑖 − 𝑗| 𝑗 𝑖 (7)

## 2.2.4 Klasifikasi Citra Menggunakan Self-Organizing Map (SOM)
Pada tahun 1990-an Teuvo Kohonen menemukan metode jaringan syaraf tiruan baru yang disebut Self-Organizing Map (SOM).  SOM  bagian  dari  pendekatan Unsupervised  Artificial  Neural  Network ( Unsupervised  ANN ),  hal  ini dikarenakan  metode  tersebut  pada  tahapan  pelatihannya  tidak  membutuhkan  pengawasan  [26].  Istilah Self- Organizing muncul  dikarenakan  pada  metode  ini  tidak  membutuhkan  pengawasan  atau unsupervised  learning dan istilah Map mengacu pada sistem kerjanya yang melakukan pemetaan bobot untuk menyesuaikan dengan masukan yang diterima oleh model. Pada arsitektur metode SOM neuron tersusun dengan sendirinya dengan didasari oleh nilai masukkan tertentu pada suatu kelas, yang kemudian dinamakan sebagai cluster [27]. Ilustrasi arsitektur metode SOM dapat dilihat pada Gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
Pada  Gambar  2,  terlihat bahwa  pada  arsitektur  SOM  pada  saat  menyusun  jaringannya  didasari  oleh cluster dengan vektor bobot yang paling tepat melalui pola pembobotan dengan mencari jarak terdekat untuk dipilih sebagai pemenang. Neuron terpilih serta neuron-neuron terdekat selanjutnya akan melakukan perbaikan bobot masing-masing. Pada algoritma SOM memerlukan nilai jarak antar vektor masukan terhadap bobot ( 𝑑𝑗𝑙 ) pada setiap neuron luaran. Untuk menghitung jarak antar vektor masukan terhadap bobot ( 𝑑𝑗𝑙 ) dapat menggunakan persamaan (8).
𝑑 𝑗𝑙 = ∑(𝜇 𝑖𝑗𝑙 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (8)
Kemudian pada  algoritma  SOM  memerlukan  pembaruan  untuk  setiap  bobot yang  digunakan.  Memperbarui koneksi untuk masing-masing bobot ( 𝑤 𝑖𝑗 ) melalui perhitungan dengan persamaan (9).
𝑤 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) = 𝑤 𝑖𝑗 (𝑡) + 𝛼(𝑡)[𝑥 𝑖 − 𝑤 𝑖𝑗 (𝑡)] (9)

## 2.2.5 Pengujian Model
Tahap pengujian adalah tahapan untuk mengukur kinerja dari  model yang dikembangkan [28]. Pada penelitian ini  pengujian  menggunakan  uji  akurasi  dari  algoritma  yang  telah  dibangun.  Pengujian  akurasi  berfungsi  untuk mengetahui kedekatan hasil uji yang dibandingkan dengan nilai secara faktual. Hasil uji akurasi didapatkan dengan menghitungnya melalui persamaan (10).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 (10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melakukan implementasi algoritma jaringan syaraf tiruan Self-Organizing Map (SOM) pada klasifikasi citra jenis ikan kakap, diawali dengan mempersiapkan kumpulan data citra atau biasanya disebut dengan dataset. Dataset tersebut  nantinya  digunakan  untuk  pelatihan  dan  pengujian  dari  model  yang  dikembangkan.  Jumlah  citra  yang digunakan sebagai dataset sebanyak 300 citra ikan kakap. Teknik pendistribusian dataset  menggunakan persentase 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji. Sehingga jumlah data pelatihan yang digunakan yaitu 210 citra dan data  pengujian  yang  digunakan  yaitu  90  citra.  Setelah  data  sudah  tersedia,  langkah  pertama  dalam mengimplementasikan  algoritma  SOM  adalah  menyiapkan  model  yang  digunakan  sebagai  pelatihan.  Model  yang dibangun ini nantinya digunakan untuk pengujian. Pelatihan dan pengujian dilakukan menggunakan software Matlab. Berikut ini adalah proses yang dilakukan dalam klasifikasi citra jenis ikan kakap.

## 3.2 Transformasi Citra RGB ke Citra Biner
Untuk merancang model yang digunakan untuk pelatihan diawali dengan transformasi dari citra RGB ke citra biner untuk  memudahkan  proses  segmentasi.  Citra  biner  merupakan  citra  yang  hanya  memiliki  dua  warna  yakni  warna hitam dan putih. Sampel citra ikan kakap hasil transformasi dari citra RGB ke citra biner disajikan pada Gambar 3.
(a) Citra Asli (b) Citra Biner
Gambar 3. (a) Citra Asli dan (b) Citra Biner
Pada Gambar 3 (b) dapat dilihat hasil citra biner hanya terdapat dua warna yakni warna hitam dan putih dimana objek akan berwarna putih dan latar belakangnya akan berwarna hitam. Hal ini dilakukan untuk memudahkan proses segmentasi.

## 3.3 Segmentasi Citra Menggunakan Thresholding
Proses segmentasi citra memiliki tujuan untuk memisahkan antara objek dan latar belakangnya. Teknik segmentasi yang digunakan adalah Thresholding . Pada teknik Thresholding akan ditentukan nilai threshold yang tepat, sehingga antara objek dan latar belakangnya dapat dibedakan. Hasil segmentasi citra pada citra kakap disajikan pada Gambar 4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
(a) Citra Asli
(b) Citra Hasil Segmentasi
Gambar 4. (a) Citra Biner dan (b) Citra Hasil Segmentasi
Pada Gambar 4 (b) terlihat hasil sampel citra ikan kakap yang telah tersegmentasi, dimana objek yang akan dilakukan  klasifikasi  dipisahkan  dari  latar  belakangnya.  Hal  ini  digunakan  untuk  mempermudah  dalam  proses ekstraksi ciri dari objek yang akan diklasifikasi.

## 3.4 Ekstraksi Ciri Warna dan Tekstur
Setelah citra tersegmentasi, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri untuk mendapatkan informasi yang ada pada objek dalam citra.  Ciri  warna  didapatkan  dari  perhitungan  nilai  rata-rata  RGB  dan  HSV.  Ekstraksi  ciri  warna  berfungsi  untuk mendapatkan informasi mengenai warna yang ada pada objek untuk mempermudah pada tahapan selanjutnya yaitu klasifikasi citra. Nilai RGB dan HSV didapatkan berdasarkan rata-rata R, G dan B serta hue , saturation dan value yang dihasilkan pada citra. Sedangkan ciri tekstur  didapatkan melalui Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang  melakukan  perhitungan contrast,  correlation,  energy serta homogeneity .  Gambar  5  berikut  ini  menunjukkan sampel hasil ekstraksi ciri yang dihasilkan.
(a) Citra Segmentasi
(b) Nilai Ekstraksi Ciri
Gambar 5. (a) Citra Segmentasi dan (b) Nilai Ekstraksi Ciri
Pada Gambar 5 (b), terlihat hasil ekstraksi ciri untuk sampel citra ikan kakap dengan menampilkan nilai untuk masing-masing parameter dari ekstraksi ciri yang digunakan. Selanjutnya, nilai-nilai tersebut menjadi data masukkan untuk algoritma klasifikasi.

## 3.5 Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Self-Organizing Map (SOM)
Algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  jenis  ikan  kakap  yaitu  SOM.  Pada  arsitektur  metode  SOM neuron tersusun dengan sendirinya dengan didasari oleh nilai masukkan tertentu pada suatu kelas, yang kemudian dinamakan sebagai cluster . saat menyusun jaringannya didasari oleh cluster dengan vektor bobot yang paling tepat melalui pola pembobotan  dengan  mencari  jarak  terdekat  untuk  dipilih  sebagai  pemenang. Neuron terpilih  serta  neuron-neuron terdekat selanjutnya akan melakukan perbaikan bobot masing-masing. Penentuan bobot neuron awal dilakukan secara random . Selama proses penyusunan diri, cluster dengan vektor bobot paling cocok dengan pola bobot yang memiliki jarak terdekat. Langkah-langkah penyelesaian algoritma SOM adalah sebagai berikut.
a. Menginisialisasi neuron masukan: 𝑥 1, 𝑥 2, …, 𝑥 1. b. Menginisialisasi neuron luaran (lapisan output ) sejumlah 𝑗 𝑥 1 ∶ 𝑦 11, 𝑦 12, …, 𝑦𝑗 1 c. Memberikan bobot antar neuron masukan dan luaran 𝜇𝑖𝑗𝑙 dengan bilangan acak 0 hingga 1.
d. Melakukan perulangan pada langkah 5 hingga langkah 8 sampai dengan tidak ada perubahan terhadap bobot map atau sampai dengan mendapatkan iterasi maksimum.
e. Memilih salah satu masukan dari vektor masukan yang ada.
f. Menghitung jarak antar vektor masukan terhadap bobot ( 𝑑𝑗𝑙 ) pada setiap neuron luaran melalui persamaan (8).
g. Mencari nilai terkecil dari keseluruhan bobot ( 𝑑𝑗𝑙 ). Index dari bobot ( 𝑑𝑗𝑙 ) yang paling terdekat menjadi winning neuron .
h. Memperbarui koneksi untuk masing-masing bobot ( 𝑤 𝑖𝑗 ) melalui perhitungan dengan persamaan (9).
i. Menyimpan bobot yang telah konvergen.
Selanjutnya, algoritma SOM kemudian diimplementasikan dengan menggunakan MATLAB untuk Menyusun arsitektur model yang digunakan untuk pelatihan. Arsitektur model pelatihan dapat dilihat pada Gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
Gambar 6. Arsitektur Self-Organizing Map (SOM) Yang Digunakan
Berdasarkan model pelatihan tersebut kemudian diimplementasikan menggunakan MATLAB untuk digunakan sebagai  pengujian.  Untuk  pengujian  dibuat  dalam  bentuk  GUI  agar  memudahkan  dalam  penggunaan.  Gambar  7 berikut ini adalah tampilan antarmuka dari sistem klasifikasi jenis ikan kakap.

## Gambar 7. Tampilan Antarmuka Sistem Klasifikasi Citra Ikan Kakap

## 3.6 Pengujian Model
Tahapan  berikutnya  yaitu  menguji  model  yang  dikembangkan.  Uji  ini  dilakukan  agar  dapat  diketahui  kinerja  dari model yang dikembangkan. Pengukuran kinerja berdasarkan uji akurasi. Data pengujian sebanyak 90 citra, dimana untuk setiap kelas jenis ikan kakap diuji dengan 15 citra. Pengujian dilakukan dengan mencocokkan hasil klasifikasi oleh sistem dengan fakta yang ada. Akurasi didapatkan dengan menggunakan persamaan (10), dimana hasil klasifikasi yang  tepat  akan  dibagi  dengan  total  jumlah  uji.  Hasil  pengujian  dari  hasil  klasifikasi  6  (enam)  jenis  ikan  kakap disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Kurasi Jenis Ikan Kakap Jumlah Data Uji  Jumlah Klasifikasi Yang Tepat  Akurasi  (%) Kakap Merah 15 13 86,67% Kakap Cubera 15 13 86,67% Kakap Domba 15 14 93,33% Kakap Batu 15 13 86,67% Kakap Ekor Kuning 15 14 93,33% Kakap Ungar 15 13 86,67% Total 90 105 88,89%
Pada Tabel 1, memperlihatkan hasil uji akurasi dengan mencocokkan hasil klasifikasi oleh sistem dengan fakta yang ada kemudian disusun dalam bentuk persentase nilai akurasi. Berdasarkan Tabel 1 tersebut kemudian disusun ke  dalam  bentuk  grafik  untuk  merepresentasikan  hasil  pengujian  akurasi  untuk  masing-masing  jenis  ikan  kakap. Gambar 8 berikut ini merupakan hasil pengujian akurasi dalam bentuk grafik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
Gambar 8. Grafik Hasil Uji Akurasi
Pada Gambar 8, memperlihatkan bahwa bahwa dari 6 (enam) kelas jenis ikan kakap yang mendapatkan nilai akurasi tertinggi adalah jenis Kakap Domba dan Kakap Ekor Kuning dengan nilai 93,33%. Hal ini dikarenakan jenis ikan  kakap  tersebut  memiliki  warna  dan  tekstur  yang  berbeda  dengan  jenis  ikan  kakap  yang  lain  yang  memiliki kecenderungan  warna  dan  tekstur  yang  hampir  sama.  Secara  keseluruhan  nilai  rata-rata  hasil  uji  akurasi  untuk klasifikasi jenis ikan kakap dengan menggunakan algoritma SOM menghasilkan nilai sebesar 88,89%. Hasil tersebut, kemudian dikonversi melalui kategori sebagai berikut: Baik, jika mendapatkan nilai 76% s.d 100%; Cukup, dengan nilai 56% s.d 5%; Kurang Baik, dengan nilai 40% s.d 55%, dan Kurang Baik, dengan nilai < 40% [29]. Maka, hasil akurasi  dari  model  SOM  untuk  klasifikasi  ikan  kakap  masuk  dalam  kategori  baik.  Hasil  ini,  menunjukkan  bahwa model  SOM  mampu  melakukan  klasifikasi  dengan  memanfaatkan  pembelajaran  kompetitif  untuk  melakukan pembelajaran  terhadap  neuron  untuk  mendapatkan  subset  tertentu  berdasarkan  input  dari  ekstraksi  ciri  warna  dan tekstur. Akan tetapi, berdasarkan nilai akurasi yang dihasilkan tingkat kesalahan atau error mencapai 11.11%. Tingkat kesalahan  ini  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  diantaranya:  1)  Algoritma  SOM  dalam  menentukan  bobot  neuron awal  yang  dilakukan  secara  acak  sehingga  mengakibatkan nilai  yang  beragam  pada hasil clustering ;  2)  Jenis  ikan kakap jika dilihat dari warna dan tekstur memiliki ciri yang hampir sama, sehingga dibutuhkan ekstraksi ciri tambahan lainnya;  3)  Citra  ikan  kakap  dengan background dan  sudut  pandang  yang  beragam  menyulitkan  model  untuk melakukan  klasifikasi;  4)  Jumlah  dataset  yang  digunakan  masih  relatif  kecil,  sehingga  belum  maksimal  dalam melakukan pembelajaran.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah melakukan implementasi jaringan syaraf tiruan Self-Organizing Map (SOM) pada klasifikasi citra jenis  ikan  kakap  berdasarkan ekstraksi  ciri  warna dan  tekstur.  Ekstraksi  ciri  warna  didapatkan  dari  nilai  RGB  dan HSV, sedangkan untuk ciri tekstur digunakan pendekatan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Ekstraksi ciri yang digunakan mampu menggali informasi yang ada pada citra untuk mempermudah pada tahapan klasifikasi citra. Hasil ekstraksi ciri yang didapatkan kemudian menjadi inputan untuk  algoritma SOM untuk melakukan klasifikasi dengan melakukan pembagian terhadap pola input menjadi kelas-kelas tertentu agar output jaringannya berupa kelas yang  memiliki  kesamaan  terhadap input yang  diberikan.  SOM  memiliki  kemampuan  dalam  memetakan  data berdimensi  tinggi  ke  dalam  data  berdimensi  rendah.  Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  model  yang  dibangun  mampu menghasilkan  akurasi  sebesar  89,89%.  Maka,  model  SOM  yang  dibangun  untuk  klasifikasi  citra  jenis  ikan  kakap masuk dalam kategori baik. Namun, perlu beberapa saran sebagai bahan pertimbangan untuk penelitian selanjutnya, diantaranya mengkombinasikan dengan algoritma lainnya agar dapat mengatasi penentuan bobot neuron awal yang dilakukan secara acak agar dapat memperoleh akurasi yang optimal. Disamping itu, dapat menerapkan deep learning agar pola pembelajaran yang beragam dapat teratasi. Untuk ekstraksi ciri tidak cukup hanya berdasarkan nilai RGB, HSV dan GLCM dapat menambahkan ekstraksi ciri yang lain. Agar hasil pembelajaran dapat optimal perlu mencoba penggunaan dataset dengan jumlah besar.

## REFERENCES
[1] A. H. Dafiq, Z. Anna, A. Rizal, and A. A. H. Suryana, “Analisis Bioekonomi Sumber Daya Ikan Kakap Merah (Lutjanus Malabaricus) di Perairan Kabupaten Indramayu Jawa Barat,” J. Perikan. dan Kelaut. , vol. X, no. 1, pp. 8–19, 2019.
[2] S.  Sadya,  “Produksi  Ikan  Kakap  Indonesia  Capai  312.945  Ton  pada  2021,” Dataindonesia.id ,  2022. https://dataindonesia.id/sektor-riil/detail/produksi-ikan-kakap-indonesia-capai-312945-ton-pada-2021
[3] S. Surianti, Buku Ajar: Dasar-Dasar Akuakultur (Budidaya Perikanan) . Bandung: Media Sains Indonesia, 2022.
[4] P. N. Andono, T. Sutojo, and M. Muljono, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[5] R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, A. A. A. Rahni, S. D. Putra, and A. Herdiansah, “Identification of Herbal Leaf Types Based on Their Image Using First Order Feature Extraction and Multiclass SVM Algorithm,” in International Conference
86,67% 86,67% 93,33% 86,67% 93,33% 86,67% Kakap Merah Kakap Cubera Kakap Domba Kakap Batu Kakap Ekor Kuning Kakap Ungar

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1325 − 1333 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2558
on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2021, pp. 12–17.
[6] R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in International Conference on Computer Science,
Information Technology, and Electrical Engineering (ICOMITEE) , 2021, pp. 46–50. doi:
10.1109/ICOMITEE53461.2021.9650176.
[7] A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.
[8] R. I. Borman, B. Priopradono, and A. R. Syah, “Klasifikasi Objek Kode Tangan pada Pengenalan Isyarat Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo),” in Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) , 2017, no. September, pp. 1–4.
[9] Y. Yuliska and K. U. Syaliman, “Peningkatan Akurasi K-Nearest Neighbor Pada Data Index Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2020.
[10]  E.  P.  Wanti  and  M.  Muhathir,  “Pengidentifikasian  Citra  Ikan  Berformalin  Dengan  Menggunakan  Metode  Multilayer Perceptron,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 491–502, 2021.
[11]  Z.  Y.  Lamasgi,  S.  Serwin,  Y.  Lasena,  and  H.  Husdi,  “Identifikasi  Tingkat  Kesegaran  Ikan  Tuna  Menggunakan  Metode GLCM dan KNN,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 70–76, 2022.
[12]  F. Izhari, M. Zarlis, and S. Sutarman, “Analysis of backpropagation neural neural network algorithm on student ability based cognitive aspects,” 2020. doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012103.
[13]  A. Nurkholis, D. Alita, Z. Amalia, and A. Sucipto, “Hotspot Classification for Forest Fire Prediction using C5.0 Algorithm,” in International Conference on Intelligent Cybernetics Technology & Applications (ICICyTA) , 2021, pp. 12–16.
[14]  M. Cottrell, M. Olteanu, F. Rossi, and N. N. Villa-Vialaneix, “Self-Organizing Maps, theory and applications,” Rev. Investig. Operacional , vol. 39, no. 1, pp. 1–20, 2018.
[15]  B. Dong, G. Weng,  and R. Jin, “Active contour model driven by Self Organizing Maps for image segmentation,” Expert Syst. Appl. , vol. 177, pp. 1–9, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.114948.
[16]  A. C. Benabdellah, A. Benghabrit, and I. Bouhaddou, “A survey of clustering algorithms for an industrial context,” Procedia Comput. Sci. , vol. 148, pp. 291–302, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.01.022.
[17]  F. Farooq, J. Ahmed, and L. Zheng, “Facial Expression Recognition Using Hybrid Features and Self-Organizing Maps,” in International Conference on Multimedia and Expo (ICME) , 2017, pp. 409–414. doi: 10.1109/ICME.2017.8019503.
[18]  M.  Wong,  W.  Abeysinghe,  and  C.  Hung,  “A  Massive  Self-Organizing  Map  For  Hyperspectral  Image  Classification,”  in Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS) , 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/WHISPERS.2019.8921093.
[19]  S.  Mishra  and  M.  Panda,  “Medical  image  retrieval  using  self-organising  map  on  texture  features,” Futur.  Comput. Informatics J. , vol. 3, pp. 359–370, 2018, doi: 10.1016/j.fcij.2018.10.006.
[20]  A. Mulyanto, W. Jatmiko, P. Mursanto, P. Prasetyawan, and R. I. Borman, “A New Indonesian Traffic Obstacle Dataset and Performance Evaluation of YOLOv4 for ADAS,” J. ICT Res. Appl. , vol. 14, no. 3, pp. 286–298, 2021.
[21]  A. Mulyanto, R. I. Borman, P. Prasetyawan, W. Jatmiko, P. Mursanto, and A. Sinaga, “Indonesian Traffic Sign Recognition For Advanced Driver Assistent (ADAS) Using YOLOv4,” in International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI) , 2020, pp. 520–524.
[22]  S.  Sumijan  and P.  A.  W.  Purnama, Teori  dan  Aplikasi Pengolahan  Citra  Digital  Penerapan  dalam  Bidang  Citra  Medis . Solok: Insan Cendekia Mandiri, 2021.
[23]  R. I. Borman, I. Ahmad, and Y. Rahmanto, “Klasifikasi Citra Tanaman Perdu Liar Berkhasiat Obat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[24]  R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[25]  H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural  Networks  with  Metric  and  Ecentricity  Parameters,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  65–70,  2021,  doi: 10.34288/jri.v4i1.293.
[26]  G. Zhu, X. Wu, J. Ge, F. Liu, W. Zhao, and C. Wu, “In fl uence of mining activities on groundwater hydrochemistry and heavy  metal  migration  using  a  self-organizing  map  (SOM),” J.  Clean.  Prod. ,  vol.  257,  pp.  1–14,  2020,  doi: 10.1016/j.jclepro.2020.120664.
[27]  G. Duan, X. Liao, W. Yu, and G. Li, “Classification and Prediction of Violence Against Chinese Medical Staff on the Sina Microblog Based on a Self-Organizing Map: Quantitative Study,” J. Med. Interes. Res. , vol. 22, no. 5, pp. 1–13, 2020, doi: 10.2196/13294.
[28]  Z. Abidin, R. I. Borman, F. B. Ananda, P. Prasetyawan, F. Rossi, and Y. Jusman, “Classification of Indonesian Traditional Snacks Based on Image Using Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022, pp. 18–23.
[29]  R.  I.  Borman,  Y.  Fernando,  and  Y.  Egi  Pratama  Yudoutomo,  “Identification  of  Vehicle  Types  Using  Learning  Vector Quantization Algorithm with Morphological Features,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 339–345, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i2.3954.