## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
Identifikasi Kualitas Kesegaran Ikan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Ciri Warna Hue,
Saturation, dan Value (HSV)
Charmelia Yunizar Jerandu 1 , Patrisius Batarius 2 , Alfry Aristo Jansen Sinlae 3,*
Ilmu Komputer, Universitas Katolik  Widya Mandira, Kupang, Indonesia Email: 1 yunizarcharmelia@gmail.com, 2 patrisbatarius@unwira.ac.id, 3,* alfry.aj@unwira.ac.id Email  Penulis Korespondensi:  alfry.aj@unwira.ac.id Submitted: 02/12/2022 ; Accepted: 24/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Ikan memiliki  berbagai  kandungan gizi  yang sangat tinggi  dan sangat dibutuhkan  oleh tubuh manusia, seperti  protein. Dengan  meningkatnya  produksi  dan  kebutuhan  konsumsi  ikan  yang  baik  dan  segar,  penjual  yang  tidak  bertanggungjawab memanfaatkan  situasi  ini  dengan  menjual  ikan  yang  tidak  layak  di  konsumsi seperti  ikan  yang  tidak  segar  (busuk), ikan  yang mengandung klorin dan ikan berformalin  yang dapat merugikan konsumen. Tujuan dalam  penelitian  ini adalah untuk mengetahui seberapa  akurat  identifikasi  kualitas  kesegaran  ikan  menggunakan  ekstraksi  ciri  warna Hue , Saturation , Value (HSV). Metode penelitian  yang  digunakan  yaitu  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  diklasifikasikan  dalam  beberapa  bagian  yaitu,  teknik pengumpulan  data,  analisis  kebutuhan,  perancangan  dan  pelatihan  kemudian  dilakukan  pengujian.  Data  sampel  citra  yang digunakan dalam penelitian  ini berjumlah  240 citra  yang terdiri dari citra ikan segar dan tidak segar, yang selanjutnya akan dibagi menjadi  data  latih dan data  uji. Sampel data  latih  berjumlah  220 buah citra  dengan pembagian  110 citra ikan segar dan 110 citra ikan tidak segar, sedangkan sampel data  uji berjumlah  20 buah citra dengan pembagian  10 citra  ikan segar dan 10 citra ikan tidak segar. Analisis ciri fitur warna dilakukan  pada insang dan kepala  atau area sekitar mata ikan menggunakan warna Red , Green dan Blue (RGB) yang akan dikonversi ke dalam ruang warna Hue , Saturation , Value (HSV) untuk proses ekstraksi dan pelatihan  untuk mendapatkan  hasil. Hasil penelitian  menunjukkan penggunaan  ekstraksi ciri warna HSV berhasil  diterapkan  dengan nilai akurasi pada pelatihan  sebesar 94,09% dan pengujian  sebesar 90%.
Kata Kunci: Hue Saturation Value; Kesegaran  Ikan; K-Nearest  Neighbor
Abstract− Fish has  a  very  high  nutritional  content  and  is needed  by  the  human  body, such  as  a  protein.  With  the  increasing production,  and need for consumption  of goodand fresh fish, irresponsible sellers take  advantage  of this situation  by selling  fish that  are  not fit  for consumption,  such as  fish that  are  not fresh  (rotten),  fish  that  contain  chlorine  and  formalin  which can  be detrimental  to consumers. The purpose of this study was to determine how accurate  the identification  of fish freshness quality using the extraction of Hue, Saturation, and Value (HSV) color characteristics.  The research method used is K-Nearest Neighbor (KNN) and is classified into several parts, namely, data collection  techniques, needs analysis, design, training, and then testing. The image sample data  used in this study amounted to 240 images consisting of fresh and non-fresh fish images,  which will then be divided into training data and test data. The training data sample amounted  to 220 images with a division of 110 fresh fish images and 110 non-fresh fish images, while the  test data sample totaled  20 images with a division of 10 fresh fish images and 10 non-fresh fish images. Analysis of color features is carried  out on the gills and head or the area around the eyes of the fish using Red, Green, and Blue (RGB) colors, which will be converted  into  Hue, Saturation,  and Value  (HSV) color spaces for the  extraction  and training processes to obtain  results. The  results showed that  the  use of HSV color  character  extraction  was successfully applied  with  an accuracy  value in the training of 94.09% and testing of 90%.
Keywords : Hue Saturation  Value; Freshness of Fish; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Ika n pa da  umumnya merupakan komoditas kela uta n ya ng sa nga t penting da n seba ga i sa la h sa tu ba ha n pa ngan yang menja di sumber kebutuhan ma nusia  [1]. Na mun memiliki  kekura nga n ka rena ka ndunga n a ir ya ng tinggi  di  da lam tubuhnya , sehingga  da la m proses pena nga nannya harus diperha tika n mula i da ri proses pena ngka pan hingga  proses penuruna n suhu pa da  kebutuha n tertentu. Ika n memiliki  berba ga i ka ndunga n gizi  ya ng  sa nga t tinggi  da n sa ngat dibutuhka n oleh tubuh ma nusia , seperti protein. Ka ndunga n protein pa da  ika n  lebih tinggi  diba ndingka n da ging dan a ya m, sehingga  ika n sa nga t la ya k da n direkomendasika n untuk dikonsumsi. Sela in itu, ika n memiliki keunggula n da ri segi  ha rga  ya ng rela tif mura h da n sa nga t terja ngkau [2].
Seiring  denga n peningka ta n produksi da n kebutuhan konsumsi ika n ya ng ba ik da n sega r meningka t, penjual ya ng tida k berta nggungja wa b memanfaatkan situa si ini denga n menjua l ika n ya ng tida k la ya k dikonsumsi seperti ikan ya ng  tida k  sega r  (busuk),  ika n  ya ng  men ga ndung  klorin  da n  ika n  berforma lin  [3],  sehingga   da pa t merugikan konsumen [4]. Untuk menja ga  kualita s da n kesega ra n ika n diperluka n pena nganan khusus terha dap ika n ya ng baru diperoleh  da ri  ha sil  ta ngka pa n  nela yan  ya kni  denga n  ca ra   menyimpa n da n  mengola hnya  denga n  ba ik,  guna memperla mbat proses pembusuka n ika n seca ra  fisik, kimia ,  biokimia  da n mikrobiologi  ya ng terja di pa da  ika n  [5]. Berkemba ngnya teknik pengola ha n citra  digita l  dipicu  oleh  tujua n untuk memba ntu hidup ma nusia  menja di lebih muda h. Sa la h sa tu kemuda hannya a da lah membantu  manusia  menginterpreta sika n objek ya ng terta ngka p ka mera mengguna ka n teknik peningka ta n kualita s citra . Denga n a da nya pengola han citra , sua tu ga mba r ya ng dia mbil da ri sebua h objek da pa t diketa hui kea slia n da n nila i  informa sinya . Oleh ka rena  itu, sistem denga n ba sis pengola ha n citra digita l  diperluka n  untuk  mengidentifika si  da n  membeda kan  kualita s  kesega ra n  ika n  seca ra   otoma tis  mela lui

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
sera ngka ia n ta hapan pengola han citra  da n sa la h sa tu fa ktor ya ng da pat diguna kan untuk membedakan a tau melihat kua lita s kesega ra n ika n a da la h denga n meliha t wa rna nya [6].
Penelitia n  ini  merujuk pa da  beberapa penelitia n ya ng tela h dila kuka n dia ntaranya penelitia n ya ng dila kukan oleh Huta ga lung, dkk pa da  ta hun 2020, diperoleh identifika si kesega ra n terha da p ika n nila  mengguna ka n teknik citra digita l.  Metode ya ng diguna ka n da la m penelitia n ini ya itu mengguna ka n Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) da n K- Nearest Neighbor .  Metode ORB  merupa kan metode pengena la n berba sis  fitur  berda sa rka n keypoint dan mengha silka n fitur ya ng inva ria nt terha dap peruba han sudut rota si pa da citra  ika n  [7]. Penelitia n la innya  oleh Azis pa da  ta hun 2020  diperoleh  model hybrid Convolutional Neural  Networks (CNN)  untuk  ekstra ksi  fitur  dengan mengguna ka n beberapa a lgoritma  kla sifika si ya ng sa la h sa tunya yaitu K- Nearest Neighbor (KNN) [8]. Penelitia n la in oleh Sya rifa h, dkk pa da ta hun 2022 diguna kan metode esktra ksi fitur wa rna Hue , Saturation , da n Value (HSV) dan ekstra ksi fitur tekstur Gray Level Cooucurance Matrix (GLCM)  denga n metode K- Nearest Neighbor (KNN)  seba gai metode pengkla sifika sia nnya, dima na a kurasi ya ng diperoleh ya itu sebesa r 93%  [9].
Berda sa rka n penelitia n sebelumnya , belum a da nya penggunaan sa mpel ya ng fokus menga mbil dua  ciri da lam 1 jenis sa mpel, seperti  insa ng da n kepa la  a ta u a rea  ma ta ika n da n ca ra  a kuisisi ya ng berbeda , seperti  penga mbilan 4 citra  untuk sa tu sa mpel ika n da n penggunaan objek da ta serta  ba nyaknya jumla h data yang diguna kan. Ada pun Teknik preprocessing ya ng berbeda  da la m penelitia n ini da ri penelitia n sebelumnya .
Penelitia n  ini  bertujua n  untuk  mengemba ngka n  metode  penelitia n  identifika si  kesega ra n  terha da p  ika n  nila mengguna ka n teknik citra  digita l,  dima na  penentuan kualita s kesega ra n ika n berda sa rkan nila i ra ta -ra ta grayscale , seda ngka n da la m penelitia n ini mengguna ka n nila i ekstra ksi ciri  wa rna Hue , Saturation , da n Value . Ada pun metode kla sifika si ya ng diguna ka n da lam penelitia n ini ya itu metode K- Nearest Neighbor denga n rumus jara k yang digunakan ya itu Eucledian Distance , dima na  merepresentasika n tingka t kedekatan a tau kemiripa n a ntara  ja rak citra  ya ng diuji denga n citra  ya ng dila tih [10]. Pa ra meter Hue , Saturation , da n Value berha sil ditera pka n da la m menentukan kua litas kesega ra n ika n denga n peroleha n nila i a kura si untuk pela tiha n sebesa r 93% da n pengujia n sebesa r 90%.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitia n  ya ng  ba ik  merupa ka n penelitia n  ya ng  terenca na  da n terstruktur.  Oleh  ka rena  itu  dibutuhka n tahapan penelitia n ya ng dila kuka n. Ta ha pan tersebut da pat diliha t pa da  Ga mbar 1 berikut.
Akuisisi Citra Preprocessing Pelatihan Data Latih
Pengujian atau Identifikasi
Hasil
Gambar 1 . Ta ha p Penelitia n
Berda sa rka n ga mbar ta hapan penelitia n dia tas, da pat diliha t ba gaimana proses ya ng dila kukan dalam penelitian ya ng dimula i  denga n proses  a kuisisi  citra , preprocessing , pela tiha n da ta  la tih,  pengujia n a ta u identifika si  hingga sa mpa i pa da hasil ya ng dida pa t. Untuk lebih dipa ha mi, berikut diberika n penja ba ran da ri ta hapan penelitia n tersebut.

## 2.1.1 Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  diperluka n untuk menca ri da n memperoleh da ta  ya ng diperluka n, da ta  tersebut merupa kan data citra insa ng da n kepa la a tau a rea mata ika n ya ng na ntinya akan diguna kan sebaga i da ta la tih da n data uji. Citra  ya ng dia mbil mengguna ka n Ha ndphone OPPO versi  A7.
Sifa t a ta u ka rakteristik da ri citra  ya ng diguna ka n ya itu insa ng da n kepala  a tau a rea sekita r ma ta ika n dengan kua lita s ika n sega r da n tida k sega r. Citra  a wa lnya  dileta kka n dia tas ta lenan a tau papan iris berwa rna  putih, kemudian difoto mengguna ka n HP, denga n ja rak yang sa ma yaitu 8 cm da n ca haya yang intensita snya rela tif sa ma untuk masing- ma sing a kuisisi citra  ika n sega r da n tida k sega r.
Ika n ya ng lebih  da hulu dia mbil ga mba rnya ya itu ika n sega r, denga n posisi penga mbila n ga mba r ya itu kepala da n insa ng  ika n  mengha da p ke  kiri  da n ka na n. Ika n dia mbil  pa da  pukul 08.02  pa da  rua nga n sejuk.  Ga mba r 2 menunjukkan ga mbar ika n sega r ya ng dia kuisisi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
Ga mba r 2 menunjukkan ga mbar kumpulan sa mpel ika n sega r ya ng dia kuisisi di a ta s ta lena n putih. Untuk Ikan ya ng na ntinya  a kan ma suk ke da la m kela s ika n sega r,  dipisa hka n da ri ika n sega r da n dileta kka n seca ra  terbuka  di rua nga n ya ng sejuk sela ma  9 ja m. Setela h ika n tersebut didia mka n la ma , ma ka mula ila h dia mbil ga mba rnya pada pukul 17.57.
Seda ngka n untuk ga mbar ika n tida k sega r ya ng dia kuisisi ditunjukka n pa da Ga mbar 3.
Gambar 3 . Sa mpel ika n tida k sega r ya ng dia kuisisi
Ga mba r 3 menunjukkan ga mbar kumpula n sa mpel ika n tida k sega r ya ng dia kuisisi di a ta s ta lena n putih. Ba gian ya ng dija dika n objek penelitia n da ri ika n tersebut ya itu ba gia n kepa la  da n insa ng.
Gambar 4 . Pemba gia n Sa mpel Citra
Berda sa rka n pembagia n sa mpel citra  ya ng ditunjukka n pa da Ga mbar 4, da pa t dijela skan bahwa  keseluruhan sa mpel ika n berjumla h 60 ekor ya ng terba gi menja di 30 sa mpel untuk ika n denga n kualita s sega r da n 30 sa mpel untuk ika n denga n kua lita s tida k sega r dima na jumla h citra  untuk sa mpel ika n sega r da n tidak sega r masing-ma sing sebanyak 120 citra  citra   ya ng dida pa t da ri penga mbila n ga mbar untuk 1 ekor ika n denga n posisi  kepa la  kiri  da n ka na n serta insa ng kiri  da n ka na n. Ja di tota l keseluruha n citra  ya ng dida pa t berjumla h 240 citra  ya ng sela njutnya  a kan diba gi menja di da ta  la tih da n da ta uji.

## 2.1.2 Preprocessing
Ta ha p  ini  merupa kan ta ha p  dima na   citra   ya ng  tela h  dia kuisisi  sela njutnya  a ka n  dila kuka n  pemotonga n  dan penguba ha n ukura n citra  menja di kecil  a ga r pemrosesa n citra  pa da  sistem da pa t berja la n denga n cepa t da n la ncar [9],[11].  Semua   citra   a ka n diuba h ukura nnya menjad i 500x500 pixel denga n mengguna ka n MATLAB.  Ada pun a plika si piha k ketiga   ya ng memba ntu da lam proses preprocessing ya itu a plika si Remove Image  Background ya itu a plika si penghila ng background ya ng ma mpu mela kukan pemisa han objek ya ng dibutuhkan denga n la tar bela kang ya ng tida k diperluka n [12], sehingga  tida k a da nya noise ya ng mengga nggu kerja  sistem [13].
Berikut  merupa kan contoh sa mpel citra  ya ng dihila ngka n la ta r bela ka ngnya  mengguna kan a plika si Remove Image Background ya ng ditunjukka n pada Ga mbar 5.
Gambar 5 . Contoh Citra  ya ng Dihila ngka n La ta r Bela ka ngnya
Ga mba r 5 menunjukkan ba gaimana citra  ika n ya ng a wa lnya memiliki la ta r bela ka ng berwa rna  putih, setelah dila kuka n preprocessing mengguna ka n a plika si remove  image  background , la ta r  bela ka ng citra   tersebut  menjadi gela p. Ha l ini  dila kuka n untuk membantu permasala han yang da pat m engga nggu sa a t pemrosesa n citra .

## 2.1.3 Pelatihan Data Latih
Pela tiha n  da la m penelitia n ini  dila kuka n untuk menda patkan sebua h da sa r ya ng dija dika n seba ga i a cua n dalam memba ndingkan a ta u  menentukan sebua h  ta rget.  Berikut  merupa ka n  dia gra m  pela tihan pa da  da t a   la tih  ya ng ditunjukka n pa da Ga mbar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
Gambar 6 . Dia gra m Pela tiha n Da ta  La tih
Ga mba r 6  merupa kan dia gra m ra ngka ia n pela tiha n pa da da ta la tih untuk mela kuka n sebua h ekstra ksi fitur da la m mengekstra ksi ciri  wa rna  pa da  citra  ika n mengguna ka n rua ng wa rna Hue, Saturation, da n Value ya ng dimula i denga n memba ca folder da ta  la tih ya ng tela h disia pka n pa da current folder. Komputer a ka n memba ca na ma dan jumla h file  pa da folder tersebut. Sela njutnya  menginisia lisa si  va ria bel denga n  na ma  va ria bel ciri_la tih.  Kemudian mela kuka n pengola ha n citra  denga n memba ca  semua  varia bel citra   RGB.  La ngka h sela njutnya  ya itu mela kukan ekstra ksi ciri  RGB to HSV [14], kemudia n va ria bel ciri_la tih ya ng tela h dibua t sela njutnya a kan diisi denga n ciri ha sil ekstra ksi.  La lu  menyusun va ria bel  kela s_la tih  da n  mengisi  kua lita s  ika n  pa da  va ria bel  kela s   la tih.  Sela njutnya mela kuka n kla sifika si  KNN  denga n  mema sukkan  nila i  input  ciri_la tih  da n  kela s_la tih  seba ga i  ta rget  dengan mengguna ka n nila i K=3.  Setela h selesa i  dikla sifika si  ma ka a kan dida patkan kela s ha sil pela tiha n da n nila i a kura si pela tiha n. Semua  da ta  tersebut sela njutnya a kan disimpa n untuk dija dikan a cuan da la m mela kukan pengujian atau identifika si pa da  da ta uji.

## 2.1.4 Pengujian atau Identifikasi
Pengujia n a ta u identifika si merupa kan tahap dimana citra  ya ng a kan diuji sela njutnya a kan diidentifika si mela lui GUI sistem  ya ng a da  di MATLAB.  Setia p la ngka h pa da  ta hap pengujia n memiliki la ngka h ya ng sa ma  pa da penelitian, dima na  sebelum  citra   diidentifika si,  ta ha p ya ng dila kuka n ya itu denga n mengesktra k  semua   nila i  HSV  sehingga dida pa tkan  pa ra meter  nila i  Hue,  Sa tura tion,  Va lue  ya ng  sela njutnya   a ka n  dija dika n  seba ga i  a cua n  da lam mengidentifika si kua lita s kesega ra n ika n denga n mengguna kan a lgoritma  KNN dima na  ja ra k yang diguna kan yaitu Euclidean Distance . Berikut merupa kan dia gra m a lir pengujia n da ta  ya ng ditunjukkan pa da Ga mbar 7.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
Gambar 7. Dia gra m a lir pengujia n
Ga mba r 7 merupa ka n dia gra m alur ta ha pan da lam pengujia n a tau identifika si ya ng da pa t dijela skan sebagai berikut:
a. Ma sukka n citra , la ngka h perta ma ya ng dila kuka n ya itu pengguna  mema sukkan citra  ika n ya ng a ka n dila kukan identifika si.
b. Ta mpila n directory penyimpanan, ketika button input citra  diklik ma ka  a kan menampilka n directory penyimpanan ya ng sela njutnya  a kan dima sukkan file citra  ya ng dipilih  da ri folder da ta  uji.
c. Citra  jika  citra  ya ng dipilih  a da la h citra  da ri folder da ta  uji, ma ka  sela njutnya a kan ma suk ke la ngka h 4, jika  tidak kemba li ke la ngka h 2.
d. Citra  ya ng tela h dipilih  a ka n dita mpilka n beserta  denga n na ma file citra .
e. Proses ekstra ksi ciri,  dima na  citra  ya ng tela h dipilih sela njutnya  a kan dikonversi da ri citra  RGB menja di citra  HSV [15] da n diekstra ksi seca ra  otoma tis denga n source code ya ng a da  pa da progra m.
f. Ha sil ekstra ksi berupa  citra  ika n denga n HSV  da n nila i ciri  pa da  citra  ya ng dita mpilka n pa da tabel berupa  nilai RGB da n HSV.
g. Setela h nila i ciri  pa da  citra  tela h dida pa tkan, sela njutnya a kan dila kukan proses identifika si denga n menggunakan a lgoritma   KNN  [16],  dima na  a ka n dica ri  nila i  terdeka t denga n  da ta set citra   la tih  ya ng  a ka n men gha silkan kla sifika si a ta u identifika si kua lita s ika n ya ng sesua i denga n da ta set.

## 2.1.5 Hasil
Ha sil  ya ng diperoleh  da ri pengujia n sela njutnya  a kan dihitung nila i  a kura sinya . Tingka t a kura si merupa ka n tahap a khir ya ng dila kuka n setela h proses identifika si  penelitia n ya ng menentuka n sebera pa a kurat ha sil penelitia n  [17]. Da la m ha l ini, nila i a kura si dihitung mengguna ka n confusion matrix [18].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100% (1)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Kecepa ta n da n kea kuratan sistem merupakan ha l ya ng sa nga t penting da la m pengola han citra  digita l, sehingga  metode ya ng diguna ka n da la m mengidentifika si sua tu citra  menja di pertimba nga n yang penting da n menja di sa la h sa tu faktor penentu keberha sila n da n kesesua ia n da ta [19].
Da la m membuat sistem identifika si kua lita s kesega ran ika n, la ngka h a wal ya ng perlu diperha tika n yaitu dengan mela kuka n proses pela tiha n. Keseluruha n da taset citra  berjumla h 240 citra  ya ng terba gi menja di da ta la tih dan data uji. Citra  ya ng ya ng diguna ka n da la m proses pela tiha n ya itu seba nyak 220 citra  seda ngkan sisa nya diguna kan sebagai citra  da la m proses pengujia n. Pela tiha n da n pengujia n dila kukan denga n menggunakan software MATLAB. Da lam proses pela tiha n, citra  Red, Green da n Blue a ka n diuba h da n diekstra ki menja di citra  Hue, Sa tura tion da n Va lue [20] untuk dia mbil nila i  cirinya   da n diguna ka n seba ga i fa ktor penentu da la m identifika si kua lita s kesega ra n ika n. HSV merupa ka n fitur ekstra ksi wa rna  ya ng diguna ka n untuk kla sifika si wa rna  da sa r. HSV  juga  me miliki  tolera nsi  pada peruba ha n intensita s ca haya [14]. Proses ha sil konversi citra  RGB ke HSV da pa t diliha t pa da Ga mbar 8 berikut.
Gambar 8 . (Kiri)  Citra  RGB (Ka na n) Citra  ha sil konversi HSV
Ga mba r 8 menunjukkan baga imana perubahan wa rna da ri citra  a sli ya ng a wa lnya  berwa rna  RGB  (ga mba r kiri) menja di citra   denga n rua ng  wa rna   HSV  (ga mba r ka na n). Setela h  citra   di  konversi  ke  da la m HSV,  sela njutnya mela kuka n ekstraksi ciri ya ng bertujua n untuk mendapatkan nila i da ri ma sing-ma sing ciri  wa rna Hue , Saturation , dan Value .  Ciri  wa rna   ya ng  diekstra ksi  tersebut  a ka n diguna ka n seba ga i  nila i input da la m proses  identifika si  ya ng membeda kan a ntara  objek da ta  la tih da n da ta  uji pa da  ta ha p pengujia n. Berikut  Ga mba r 9  merupa kan nila i  ha sil esktra ksi ciri  wa rna  HSV mela lui implementa si pa da  MATLAB.
Gambar 9 . Nila i  ha sil ekstra ksi ciri  wa rna  HSV
Ga mba r 9 diperliha tka n ciri  wa rna Hue , Saturation , da n Value da ri citra  HSV ya ng tela h diekstra ksi beserta denga n nila i da ri ma sing-ma sing ciri.  Sela njutnya  a dala h ta hap identifika si a ta u pengujian terha dap citra  ya ng akan diuji kua lita s kesega ra nnya denga n mengguna kan kla sifika si K- Nearest Neighbor dima na rumus jara k yang digunakan ya itu Euclidean Distance . Proses ya ng dila kuka n ya kni semua  citra  a ka n diidentifika si kua lita s kesega ra nnya dengan memba ndingkan kedekatan a tau kemiripa n semua  nila i ciri  pa da  citra  da ta  la tih. Berikut merupa kan ta mpila n sistem ketika  dila kuka n pengujia n terha dap sa la h sa tu citra  uji ya itu Sega r57.png.
Ga mba r 10 menunjukkan sistem da pat melakukan identifika si denga n baik dima na ha sil ya ng dida patkan untuk pengujia n citra  Sega r57 menda pat ha sil ya ng sesua i denga n ketera nga n identifika si a da la h ‘Ika n Sega r’.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
Ta bel 1 berikut merupa kan ta bel ya ng menunjukkan seluruh ha sil pengujia n pa da  citra  da ta  uji.
Tabel 1 . Ha sil Pengujia n Pa da  Da ta  Uji No Ga mba r Nila i  H Nila i  S Nila i  V Ha sil Identifika si Ketera nga n 1. Sega r56 0,085637 0,17008 0,46792 Ika n Sega r Bena r 2. Sega r57 0,098778 0,16777 0,35703 Ika n Sega r Bena r 3. Sega r58 0,080585 0,18604 0,49404 Ika n Sega r Bena r 4. Sega r59 0,0789 0,18568 0,4081 Ika n Sega r Bena r 5. Sega r60 0,81261 0,17198 0,4059 Ika n Sega r Bena r 6. Sega r116 0,24191 0,25988 0,24538 Ika n Sega r Bena r 7. Sega r117 0,22404 0,26192 0,26796 Ika n Sega r Bena r 8. Sega r118 0,14204 0,2608 0,29693 Ika n Sega r Bena r 9. Sega r119 0,2146 0,26385 0,26385 Ika n Sega r Bena r

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
10. Sega r120 0,20037 0,23084 0,29863 Ika n Sega r Bena r 11. Tida ksega r56 0,022344 0,19904 0,30588 Ika n Tida k Sega r Bena r 12. Tida ksega r57 0,082936 0,18242 0,32709 Ika n Tida k Sega r Bena r 13. Tida ksega r58 0,16725 0,17665 0,34343 Ika n Sega r Sa la h 14. Tida ksega r59 0,089498 0,20925 0,3468 Ika nTida k Sega r Bena r 15. Tida ksega r60 0,08443 0,23392 0,33438 Ika n Sega r Sa la h 16. Tida ksega r116 0,044645 0,18815 0,2324 Ika n Tida k Sega r Bena r 17. Tida ksega r117 0,058873 0,1962 0,23655 Ika n Tida k Sega r Bena r 18. Tida ksega r118 0,047395 0,20483 0,26584 Ika n Tida k Sega r Bena r 19. Tida ksega r119 0,05443 0,19224 0,26445 Ika n Tida k Sega r Bena r

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
20. Tida ksega r120 0,052158 0,19167 0,21305 Ika n Tida k Sega r Bena r
Pa da  Ta bel 1, terliha t seluruh  ha sil pengujia n citra  uji ya ng berupa  nila i Hue , Saturation , da n Value beserta identifika sinya . Untuk mengeta hui proses ya ng dila lui  da la m mendapatkan nila i tersebut, berikut contoh perhitungan ma nua l representa si da ta  pengujia n denga n contoh data uji ya ng diguna ka n ya itu “citra  ika n sega r”
Gambar 11. Citra  Uji
Ga mba r dia ta s merupakan contoh sa mpel citra  ya ng diguna ka n seba ga i sa mpel citra  uji denga n nila i RGB ya ng dia mbil da ri citra  denga n ukura n resolusi pixel 3x3.
Berikut merupa ka n nila i RGB da ri citra  uji tersebut ya ng dia mbil da ri MATLAB.
Tabel 2. Nila i  RGB 3X3 Citra  uji x/y 1 2 3 1 206 193 177 203 190 173 197 184 169 2 209 195 178 203 190 175 200 187 171 3 214 202 182 213 200 181 205 192 174
Ta bel 2 berisika n nila i RGB ya ng dima na  pada bagia n x/y menunjukkan baris da n kolom dari nila i RGB sa mpel citra  uji denga n resolusi  3x3 pixel . Nila i pixel dida pa t denga n mengguna kan fungsi imtool pa da  ma tlab. Sela njutnya  mencari nila i ra ta -ra ta RGB pa da  citra  uji:
𝑅 = 206 + 203 + 197 + 209 + 203 + 200 + 214 + 213 + 205
9 = 205,56 𝐺 = 193 + 190 + 184 + 195 + 190 + 187 + 202 + 200 + 192 9 = 192,56 𝐵 = 177 + 173 + 169 + 178 + 175 + 171 + 182 + 181 + 174 9 = 175,56
La ngka h sela njutnya yaitu mencari nila i HSV berda sa rkan nila i ra ta -ra ta RGB ya ng tela h diperoleh da ri sa mpel citra  uji:
𝐻 = 𝑡𝑎𝑛 ( 3(192,56 − 175 ,56) (205,56 − 192,56) + (205,56 − 175,56) ) = 2,46 𝑉 = (205,56 + 192,56 + 175,56) 3 = 191,29 𝑆 = 1 − 175,56

## 191,29 = 0,09
Setela h menda patkan nila i HSV  da ri citra  uji,  sela njutnya  a dala h mela kukan identifika si kua lita s kesega ran ika n denga n mengguna ka n rumus euclidean distance pa da a lgoritma  K- Nearest Neighbor, denga n membandingkan ja ra k terdeka t da ri da taset nila i HSV  pa da  citra  la tih ika n sega r  da n tida k sega r pa da  pela tihan.  Berikut merupakan proses perhitunga nnya .
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖  −  𝑦𝑖) 2 𝑚 𝑖=1 (2)
Misa lka n terda pa t citra  ika n sega r 1,2 da n citra  ika n tida k sega r 1,2 ya ng sebelumnya  tela h dida patkan nilai HSVnya , kemudia n dila kukan perhitunga n ja ra k citra  x denga n rumus dia ta s.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
a. Citra  ika n sega r 1
Sega r1 = √(2,46 − (−0,14)) 2 + (191,29 − 12,92) 2 + (0,09 − 0,01) 2
= √6,72 + 31,81 + 0,0064 = √38,53 =  6,20
b. Citra  ika n sega r 2
Sega r2 = √(2,46 − (−1,27)) 2 + (191,29 − 191,41) 2 + (0,09 − 0,13) 2
= √13,91 + 0,01 + 0,0016 = √13,92 =  3,73
c. Citra  ika n tida k sega r 1
Tida k sega r1 = √(2,46 − 0) 2 + (191,29 − 0) 2 + (0,09 − 1) 2
= √6,05 + 36,59 + 0,82 = √43,46 =  6,59
d. Citra  ika n tida k sega r 2
Tida k sega r2 = √(2,46 − 0) 2 + (191,29 − 0) 2 + (0,09 − 1) 2

## = √6,05 + 36,59 + 0,82 = √43,46 =  6,59
Setela h menda patkan nila i ja ra k, ma ka  berda sarkan perhitunga n ja ra k Euclidean distance, dira ngkum jarak pa ling  deka t denga n pa ra meter nila i  K=3,  sehingga   mengha silka n kla sifika si  kua lita s kesega ra n ika n  pa da  ta bel berikut:
Tabel 3. Da ta  Ja ra k Terdeka t denga n Citra  Uji Da ta  Citra Nila i  ja ra k denga n citra  uji (da ta  ba ru) Kua lita s Kesega ra n Ika n sega r1 6,20 Ika n Sega r Ika n sega r2 3,73 Ika n Sega r Ika n Tida k sega r1 6,59 Ika n Tida k Sega r Ika n Tida k sega r2 6,59 Ika n Tida k Sega r
Berda sa rka n Ta bel  3  dia ta s, denga n  nila i  pa ra meter K=3,  ma ka  dida pa tkan  jara k  terdekat  denga n  kelas ma yorita s [21] terda pa t pa da data citra  ika n sega r1 da n citra  ika n sega r2, sehingga   da ta  citra  uji tersebut ma suk ke dalam klasifikasi Citra “Ikan Segar”, sedangkan jika dibandingkan pada Tabel 1 hasil pengujian pada citra data uji, diketa hui citra  da ta  uji berjumla h 20 citra  dima na  terdiri da ri 10 citra  ika n sega r da n 10 citra  ika n tida k sega r. Da ri 20 citra  tersebut, terda pa t 2 buah citra  yang menga la mi kega ga la n dalam pengujian a tau identifika si ya itu citra  tida k segar 58 da n citra  tida k sega r 60. Ga mba ra n hasil pengujia n da ta uji da pat direpresenta sikan dala m bentuk gra fik ya ng dapat diliha t pa da  Ga mbar 12.
Gambar 12 . Gra fik Nila i Hue , Saturation da n Value Pa da Da ta Uji
Ga mba r 12 menunjukkan  gra fik ha sil  pengujia n a ta u identifika si da ri semua  citra  uji,  dima na axis kua litas kesega ra n ika n terdiri  da ri  ika n sega r  da n ika n tida k sega r  da n a xis nila i  berupa  renta nga n nila i H, S,  da n V  ya ng dita nda i denga n wa rna  biru untuk gra fik nila i H, wa rna  jingga  un tuk nila i S da n wa rna  a bu-a bu untuk nila i V.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 N il a i KUALITAS  KESEGARA N  IKAN

## NILAI HSV DATA UJI

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
Untuk memperjela s ga mba r gra fik di a ta s, ma ka diberika n ma sing-ma sing ga mba r untuk gra fik nila i H, S dan V pa da  da ta uji.
Gambar 13 . Gra fik Nila i  H Pa da  Da ta  Uji
Pa da  ga mba r gra fik nila i  H dia ta s, menunjukkan renta ngan nila i H pa da  ika n sega r da n tida k sega r berkisa r da ri nila i 0,04 sa mpa i 0,25. Dima na  nila i H terenda h bera da pada nila i 0,04 da n nila i tertinggi  bera da  pa da nila i 0,25
Gambar 14 . Gra fik Nila i  S Pa da  Da ta  Uji
Pa da  ga mba r gra fik nila i S dia ta s, menunjukkan rentangan nila i S pa da  ika n sega r da n tida k sega r berkisa r da ri nila i 0,17 sa mpa i 0,26. Dima na  nila i S terenda h bera da  pa da nila i 0,17 da n nila i tertinggi  bera da  pa da nila i 0,26
Gambar 15 . Gra fik Nila i  V Pa da  Da ta  Uji
Pa da  ga mba r gra fik nila i V dia ta s, menunjukkan renta ngan nila i H pa da  ika n sega r da n tida k sega r berkisa r da ri nila i 0,2 sa mpa i 0,5. Dima na  nila i V terenda h bera da  pa da nila i 0,2 da n nila i tertinggi  bera da  pa da nila i 0,5 Berda sa rka n ta bel 1 da n ha sil gra fik pengujia n dia ta s, da pa t diliha t ma sing-ma sing nila i Hue , Saturation da n Value , dima na  renta nga n nila i  H  =  0,04-0,25;  S  =  0,17-0,26; V  =  0,2-0,5  denga n merujuk pa da  ha sil  gra fik  pela tihan, diperoleh  kedeka tan renta ngan da ta untuk nila i Hue , Saturation da n Value denga n nila i  K=3,  sehingga   dida patkan
0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 N IL A I KUALITAS  KESEGARA N  IKAN NILAI H 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 N IL A I KUALITAS  KESEGARA N  IKAN NILAI S 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 N IL A I KUALITAS  KESEGARA N  IKAN NILAI V

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1536 − 1547 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2613
nila i a kura si untuk citra  da ta  uji sebesa r 90% dida pa t da ri perhitunga n nila i  a kura si denga n mengguna ka n confusion matrix .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 18 20 × 100% = 90%

## 4. KESIMPULAN
Berda sa rka n ha sil  pemba hasan da n pengujia n  ya ng  tela h  dila kuka n diperoleh  ha sil  ba hwa  identifika si  kua litas kesega ra n ika n mengguna ka n ekstra ksi ciri wa rna Hue , Saturation , da n Value (HSV) berha sil ditera pka n denga n nilai a kura si pa da  pela tihan sebesa r 94,09% da n pengujia n sebesa r 90%. Ha l ini  bisa  dipicu oleh bebera pa  fa ktor seperti ba nya knya da taset ya ng diguna ka n da la m penelitia n.  Sema kin  ba nya k citra   ya ng  diguna ka n seba ga i  da ta  la tih, sema kin ba ik perhitunga n da n tingka t a kura si. Ada pun bebera pa kega ga lan a tau kesala han ya ng terja di sela ma  proses identifika si ya ng dipenga ruhi oleh  bebera pa  ha l seperti posisi  penga mbila n ya ng kura ng tepa t da n penga ruh va ria bel la in seperti ca ha ya.

## REFERENCES
[1] D. Ratnasari, “Identifikasi  Jenis Ikan Air Tawar Di Pasar Masuka Sintang Kalimantan  Barat,” J. Kegur. dan ilmu Pendidik. , vol. 3, no. 2, pp. 82–87, 2019, doi: https://doi.org/10.51826/edumedia.v3i2.366.
[2] W. Styorini, A. Pratiwi, and C. Widiasari,  “Identifikasi  Tingkat  Kesegaran  Ikan Berbasis Android,” J. Amplif. , vol. 12, no. 1, pp. 12–18, 2022, [Online]. Available:  https://ejournal.unib.ac.id/index.php/jamplifier/article/view/19174.
[3] Khairunnisa,  Munawir,  and  N. Fadillah,  “Pengenalan  Kualitas  Ikan  Berdasarkan  Warna  Mata  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor (KNN),” J. Ilm. jurutera , vol. 7, no. 2, pp. 1–5, 2020, doi: https://doi.org/10.55377/jurutera.v7i02.2416.
[4] Burhanudin and O. Ertyanto, “Atribut Produk Dalam Pembentukan Loyalitas  Konsumen,” JEMATech , vol. 4, no. 2, pp. 99– 111, 2021, doi: https://doi.org/10.32500/jematech.v4i2.1476.
[5] S. Saputra, A. Yudhana, and R. Umar, “Identifikasi  Kesegaran  Ikan Menggunakan Algoritma KNN Berbasis Citra Digital,” J. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.32832/kreatif.v10i1.6845.
[6] W. P. Rahayu and W. Adhi, “Penerapan  Good Logistic  Practices Untuk Produk Perikanan,” J. Manaj. Transp. dan Logistik , vol. 03, no. 2, pp. 129–147, 2016, doi: https://dx.doi.org/10.25292/j.mtl.v3i2.144.
[7] J. E. Hutagalung, M. I. Pohan, and Y. H. Marpaung, “Identifikasi  Kesegaran  Ikan Nila menggunakan  Teknik Citra Digital,” J. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 6–10, 2020, doi: https://doi.org/10.53842/juki.v2i1.23.
[8] A. Azis, “Identifikasi  Jenis Ikan Menggunakan Model  Hybrid Deep Learning  Dan Algoritma  Klasifikasi,” SEBATIK , vol. 24, no. 2, pp. 201–206, 2020, [Online]. Available:  https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/view/1057.
[9] A. Syarifah,  A. A. Riadi,  and A. Susanto, “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Jambu Bol Berbasis Pengolahan Citra  Digital Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” J.  Inform.  Merdeka  Pasuruan ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  27–35,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.37438/jimp.v7i1.417.
[10]  D. Nurnaningsih, D. Alamsyah, A. Herdiansah, and A. A. J. Sinlae, “Identifikasi  Citra Tanaman Obat Jenis Rimpang dengan Euclidean Distance Berdasarkan Ciri Bentuk dan Tekstur,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 171–178, 2021, doi: https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1019.
[11]  W.  S. Sari  and  C.  A. Sari,  “Klasifikasi  Bunga  Mawar Menggunakan  KNN  dan  Ekstraksi  Fitur  GLCM dan  HSV,” Sist. Komput. dan Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 145–156, 2022, doi: https://doi.org/10.36080/skanika.v5i2.2951.
[12]  C.  Habib,  M.  Surudin,  Y.  Widiastiwi,  and  N.  Chamidah,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada  Klasifikas i Kesegaran  Citra  Ayam  Broiler  Berdasarkan  Warna  Daging  Dada  Ayam,”  in SENAMIKA ,  2020, pp.  799–809,  [Online]. Available:  https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/667.
[13]  V.  S.  Soares,  “PENGENALAN  MOTIF  TAIS  TIMOR  LESTE  MENGGUNAKAN  WAVELET  DAN  LEARNING VECTOR QUANTIZATION,” UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA 2017, 2017.
[14]  S. Sanjaya,  M. L. Pura, S. K.  Gusti, F. Yanto, and F. Syafria, “K-Nearest  Neighbor for Classification  of Tomato  Maturity Level  Based on Hue , Saturation , and Value Colors,” Indones. J. Artif.  Intell.  Data Min. , vol. 2, no. 2, pp. 101–106, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i2.7975.
[15]  A. Kahfi,  “Identifikasi Penyakit Pada Tanaman  Kentang Dengan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur Daun,” Sekolah Tinggi Manajemen  Informatika dan Komputer Nusa Mandiri, 2020.
[16]  E.  H.  Rachmawanto  and  H. P.  Hadi,  “Optimasi  Ekstraksi  Fitur  Pada  KNN Dalam  Klasifikasi  Penyakit  Daun  Jagung,” DINAMIK , vol. 22, no. 2, pp. 58–67, 2021, doi: https://doi.org/10.35315/dinamik.v26i2.8673.
[17]  F. Agustina and Z. A. Ardiansyah,  “Identifikasi  Citra  Daging Ayam  Kampung  dan Broiler  Menggunakan Metode  GLCM dan Klasifikasi-NN,” J. INFOKAM , vol. XVI, no. 1, pp. 25–36, 2020, doi: https://doi.org/10.53845/infokam.v16i1.196.
[18]  Z. Y. Lamasgi, Serwin, Y. Lasena, and Husdi, “Identifikasi Tingkat Kesegaran  Ikan Tuna Menggunakan Metode GLCM dan KNN,” Jambura J. Electr.  Electron. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 70–76, 2022, doi: https://doi.org/10.37905/jjeee.v4i1.12045.
[19]  M. Laia,  R. K. Hondro, and T. Zebua, “Implementasi  Pengolahan Citra  dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Mengetahui  Daging Ayam  Busuk dan Daging  Ayam Segar,” J. Ris.  Komput. , vol.  8, no. 2, pp. 39–49,  2021, doi: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v8i2.2818.
[20]  M. R. Kumaseh,  L. Latumakulita,  and N. Nainggolan, “Segmentasi  Citra Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding,” J. Ilm. Sains , vol. 13, no. 1, pp. 74–79, 2013, doi: https://doi.org/10.35799/jis.13.1.2013.2057.
[21]  N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi  Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors,” vol. 08, pp. 74–78, 2019.