Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## DETEKSI  KEPITING  MOLTING  MENGGUNAKAN  TEKNIK KLASIFIKASI MACHINE  LEARNING
Runal Rezkiawan Baharuddin 1 ,Muhammad Niswar 2 ,Amil  Ahmad  Ilham 3
Prodi Informatika, Universitas Hassanudin Makasar Email : runalrezkiawan93@gmail.com

## Abstract
Soft crab is an export product where foreign demand is much higher than production. In the production of soft crabs, it is done by keeping the crabs individually in a crab box which is placed in the pond until they molt. Molting is a natural process of molting, i.e. removing the old tough skin for growth purposes. Shortly after molting, the new crab shells are still  very soft  and will  harden again  after  water absorption occurs. Therefore it is important to  monitor molting crabs to help farmers in the cultivation of soft shell crabs. The number of crab datasets is 1060 which consists of  1000  training  data  and  60  testing  data.  There  are  several  popular  image  classification  algorithms,  namely  K- Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest Classifier (RFC). KNN, SVM, and RFC are classification algorithms from Machine Learning. This study aims to compare the performance of the three algorithms so that the performance of the three algorithms is known. Several parameters are used to configure the KNN, SVM, and RFC algorithms. From the results of the trials conducted, KNN has the best performance with 98.33% accuracy, 98.33% precision, 98.38% recall, and 98.38% F1 Score.
Keywords: Molting crab classification, Image Processing, Machine Learning, KNN, RFC, and SVM.

## 1. PENDAHULUAN
Kepiting   bakau   (Scylla   serrata   Forsska˚l, 1775)    merupakan  salah  satu  sumber  daya hayati  laut  yang  sebarannya  sangat luas  dan berlimpah di perairan Indonesia. Kepiting bakau merupakan  salah  satu  jenis  crustacea  yang memiliki  nilai  ekonomis  penting  dan  telah banyak  dibudidayakan  oleh  petani tradisional untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan  baik  di pasar lokal maupun ekspor. Menurut BPS (2016) dinyatakan  bahwa  pasar  ekspor  kepiting  ke beberapa  negara,  yaitu: Taiwan,  China, Malaysia, Jepang, Amerika, Italy dan Singapore cukup  besar.  Jumlah  ekspor  Kepiting  Bakau sebesar  109.624,4  ton  pada  tahun  2015  dan mengalami  peningkatan  per  tahun  sebesar 17,74% per tahun dari 58.091,8 ton pada tahun 2010  [1].
Salah  satu  teknologi  budidaya  kepiting yang  membutuhkan  waktu  relatif  cepat  dan mortalitas yang rendah adalah budidaya kepiting cangkang  lunak  [2].  Kepiting  lunak  (soft  shell crab) adalah  salah  satu  makanan  laut  (seafood) di  dunia  yang  terkenal  karena  kelezatannya.
Produk  ini  belum  dikenal  luas  oleh  masyarakat Indonesia  meskipun  banyak  diproduksi  di Indonesia. Hal ini terjadi karena kepiting lunak adalah  produk  ekspor  yang  mana  permintaan luar negeri jauh lebih tinggi dibanding produksi. Komoditas  ini  diekspor  ke  Amerika,  Cina, Jepang,  Hongkong,  Korea  Selatan,  Taiwan, Malaysia,  dan  sejumlah  negara  di  kawasan Eropa.  Produksi  kepiting  lunak  dilakukan dengan  memelihara  kepiting  secara  individu dalam  kotak  (crabs  box)  yang  ditempatkan  di dalam  tambak  hingga  molting.  Molting  adalah proses  pergantian  kulit  secara  alami,  yakni melepaskan kulit lama yang keras untuk tujuan pertumbuhan.  Sesaat  setelah  molting,  kulit kepiting  yang baru masih dalam kondisi sangat lunak dan akan mengeras kembali beberapa jam kemudian setelah terjadi penyerapan air. Kepit- ing  dengan  kondisi  lunak  inilah  yang  dipanen sebagai kepiting lunak [3].
Agar panen kepiting lunak dapat dilakukan lebih  cepat maka ada beberapa perlakuan yang dapat  diberikan  yaitu  salah  satu  nya  melalui teknik mutilasi, yakni dengan sengaja
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
menanggalkan kaki-kaki kepiting untuk merangsang  molt-  ing.  Menurut  Raden  Ario dkk,  dalam  penelitian  nya  tentang  Perbedaan Metode Mutilasi Terhadap Lama Waktu Molting Scylla serrata menunjukkan berpengaruh terhadap lama waktu molting dan menggunakan teknik  tersebut,  tidak  berpengaruh  terhadap pertumbuhan  berat  mutlak  [4].
Dalam  budidaya  kepiting  lunak,  Dalam budidaya  kepiting  lunak,  pengawasan  sangat menen- tukan  kualitas  kepiting  lunak  yang berhasil.  Hal  tersebut di  karenakan  kepiting yang  dipanen  sesaat  setelah  molting.  Bila kepiting  terlambat  dipanen,  maka  kulit  mereka segera  mengeras kembali dan hal ini menyebabkan  kualitas  menurun  [5].  Penelitian diatas  membuktikan  bahwa  bahwa  pentingnya peman-  tauan  terhadap  kepiting  molting  dalam budidaya  kepiting  cangkang  lunak  dengan menggunakan  teknologi  klasifikasi  Machine Learning  untuk  deteksi  lebih  dini  agar  lebih cepat di  tangani  ketika  kepiting  lunak.  Oleh
karena  itu,  penelitian ini  mengusulkan  sistem deteksi  klasifikasi  kepiting  molting  untuk memberikan  kemudahan  kepada  pembudidaya dalam pe mantauannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan terdiri  dari  pengumpulan  dataset  dan  pra- pemrosesan,  deteksi  objek dan  klasifikasi,  dan perhitungan  performa.  Gambar  1  menunjukkan alur  metodologi  penelitian.  pada  pengumpulan dataset  dilakukan  beberapa  proses  yakni pembagian  data  training  dan  data  testing terhadap citra kepiting molting dan non-molting, setelah  itu  dilakukan  pra  proses  pada  dataset training  dan  testing.  setelah  dilakukan  pra- pemrosesan pola pada data training kemudian di simpan  untuk  selanjutnya  melakukan  proses klasifikasi  terhadap  data  testing.  Selanjutnya melakukan evalusi performa pada beberapa jenis klasifikasi dan  parameter  yang  digunakan.

## Fig. 1.  Alur metodologi penelitian
A. Data Collection and Pre-Processing
Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  citra  kepiting  yang terdiri  dari  2  kelas  yakni  kelas  molting  dan non-molting.  Terlihat  pada  gambar  2  Citra kepiting  non-  molting  merupakan  kepiting
yang  telah  di  mutilasi  kakinya  yang  di gunakan petambak dalam memanen kepiting molting sedangkan pada gambar 3 menunjukkan  citra  kepiting  molting. Dataset yang  digunakan  berdimensi  ukuran  960x720 sebelum dilakukan  training.
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Fig. 3.  Molting
Fig. 2.  Non-Molting

## 1) Data Collection
Pada tahapan ini dilakukan pembagian terhadap  dataset  citra  kepiting.  Sebelum melakukan  training  citra,  dataset  dibagi menjadi 2 kelas yakni kepiting molting dan non-molting. Dari total citra kepiting 1060 kemu-  dian  dibagi  menjadi  2  kelas  yakni 530  dataset  molting  dan  530  non-molting, dengan rincian 500 data citra untuk training dan  30  data  citra  untuk  testing  pada kepiting  molting  dan  untuk  kepiting  non- molting dengan rincian 500 data citra untuk training  dan  30  data  citra  untuk  testing. Peneliti  menggunakan  Bahasa  Pemrogra- man  Python  dan  Anaconda  Navigator sebagai aplikasi GUI dan Jupyter Notebook sebagai text editor.kemudian  melihat performa  matrix  tiap  klasifikasi  yang digunakan.  Training algoritma KNN dilakukan  menggunakan  pa-  rameter  yang dijelaskan pada Tabel 1. Begitu pula untuk algoritma SVM dan RFC training
dilakukan  masing- masing  menggunakan parameter seperti pada Tabel 2 dan  3.
2) Data Pre-Processing Setelah dilakukan pembagian terhadap dataset  citra, selanjutkan  melakukan  pra- pemrosesan terhadap dataset. Ada beberapa hal dalam tahap pra-pemrosesan data yaitu Resize  Image,  Image  Transformation  dan ekstraksi fitur HOG.
a) Resize  Image
Tahap  awal  pra-pemrosesan  data adalah  resize  image.  Resize  image diperlukan  untuk  menyer-  agamkan citra yang didapat sehingga mempermu- dah  pengolahan  tanpa  menghilangkan kualitas  citra  [11]  [12].  Resize  image menggunakan package cv2  yang tersedia pada Open CV package. Ukuran yang diset  adalah  72  x  72  pixel.  Pada gambar  4  dan 5  merupakan  data  citra yang sebelum resize dan setelah  resize .
Fig. 4.  data citra molting yang sebelum resize dan setelah resize
b) Image Transformation
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Fig. 5.  data citra non-molting yang sebelum resize dan setelah resize
Tahap selanjutnya adalah transformasi  citra.  Citra  yang  telah diresize  akan  dirubah  warnanya menjadi grayscale. Hal ini dilakukan agar  nilai  piksel  yang  akan  diambil tidak terlalu luas [13]. Sehingga citra yang  ditransformasi  menjadi  warna greyscale  hanya  memiliki  rentang piksel  dari  0 ke 1, 0 sebagai warna
putih,  1  sebagai  warna  hitam,  dan nilai  diantaranya  adalah  warna  abu. Setelah menjadi citra grayscale akan diambil  nilai  piksel  dari  warna tersebut.  Gambar  6  dan  7  adalah gambar  yang  belum  ditransformasi dan  yang  telah  ditransformasi  ke greyscale.
Fig. 6.  data citra molting yang belum ditransformasi dan yang telah ditrans- formasi ke
greyscale
Fig.  7.  data  citra  non-molting  yang  belum  ditransformasi  dan  yang telah ditransformasi ke greyscale
c) Feature HOG Extraction
Pada  tahapan  ini  dilakukan
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering 603
√
√
ekstraksi  fitur  HOG  citra  latih  dan citra uji. Pada proses ini, sebelumnya telah dilakukan resize yang berukuran 72  x  72  pixel.  Setelah  melakukan resize data se- banyak 1060 citra,kemudian  citra  kepiting  molting dan  non  molting  pada  data  latih  dan data  uji  diubah ke  citra  grayscale. HOG  merupakan  bentuk  dari  local objek  dan  nilai  yang  digunakan  dari intensitas gradien untuk mengekstraksi fitur  yang  digunakan  pada  computer vision  dan  image  processing.  HOG memiliki  keunggulan,  yaitu  mampu menangkap tepi atau struktur gradient yang  sangat  karakteristik dari  bentuk sebenarnya [14]. Tiap image mempun-  yai karakteristik yang ditunjukkan  oleh  distribusi  gradient.
Karakteristik tersebut diperoleh
dengan  membagi  image  ke  dalam daerah  kecil  yang  disebut  cell. Langkah-langkah metode HOG adalah sebagai berikut:
• Melakukan  normalisasi warna pada citra
• Menghitung gradiencitra
• Melakukan  spatial dan orientation binning
• Melakukan normalisasi dan membentuk descrip- tor  block
B. object Detection with Classification
Algorithm Objek yang akan dideteksi terdiri dari
2 kategori yaitu kepiting molting dan non-
molting. Proses klasifikasi objek menggunakan  teknologi  machine  learning dengan  algoritma  k-  nearest  neighbors (kNN), random forest classifier (RFC) dan support  vector  machine  (SVM)  dengan bantuan pemograman python. Pada tahapan  proses  klasifikasi,  dilakukan proses training citra. Dalam proses nya ada beberapa  parameter  yang  menjadi  model pada tiap jenis klasifikasi yang digunakan.
1) Klasifikasi Klasifikasi merupakan suatu proses  pengkategorian yang  dilakukan terhadap  sekumpulan  data.  Klasifikasi diawali  dengan  membagi  koleksi  data menjadi  dua  bagian  utama  yaitu  data latih  dana  data  uji.  Dari  data  latih  di hitung  dengan  menggunakan  metode tertentu  kemudian,  diperoleh  model klasifikasi yang nantinya akan digunakan untuk penetuan kelas terhadap data  uji  [15].  Terdapat beberapa  algoritma  klasifikasi  yang digunakan  yaitu.
a) K-Nearest Neighbors (kNN) KNN  merupakan  algoritma yang
bekerja den- gan mengelompokkan  data  berdasarkan nilai  yang  berdekatan  dengan  data tersebut  [16].  Perhitungan  jarak antara  data  dengan  kelompok menggunakan  perhitungan  jarak euclidian  dan  jarak  Minkowski. Jarak euclidian didapat berdasarkan perhitungan  pada  persamaan  2 berikut  ini  [17].
• Distance Euclidian function:
d ( a, b ) = ( x 1 − x 2 )2  + ( y 1 − y 2 )2 (1)
• -  Distance Minkowski function:
d ( a, b ) = p ( x 1 − x 2 ) p + ( y 1 − y 2 ) p (2)
b) Support Vector Machine (SVM)
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Support  Vector  Machine  (SVM) merupakan  sebuah  metode  yang bersifat  supervised,  Support  Vector Machine  dapat  digunakan  untuk membuat  sebuah  model  dari  hasil analisa  data  baik  untuk  kasus klasifikasi  maupun  regresi  [18]. Support  Vec-  tor  Machine  bekerja dengan  mencari  titik  terluar  dari masing-masing data untuk kemudian ditarik  sebuah  garis  pemisah  yang paling  optimal  [19].  Dari  garis pemisah  yang  telah  didapat  maka akan terdapat dua atau lebih kelompok  data.  Support  Vector
Machine  dapat  melakukan  baik  itu linear  dan  non-linear  klasifikasi. Gambar  8  merupakan  ilustrasi  dari metode Support Vector Machine
Fig. 8.  ilustrasi metode SVM
Pada  metode  SVM,  titik  terluar  dari masing-masing kelompok  data  akan dicari.  Setelah  titik  terluar  data ditemukan  maka  akan  dihitung margin  antar  titik  untuk  kemudian ditarik garis pemisah antar kelompok data. Hal tersebut akan terus diulang hingga  ditemukan  garis  pemisah terbaik  untuk  memisahkan  masing- masing  kelompok data.
c) Forest Classifier (RFC)
Random forest merupakan sebuah  integrasi  dari  bagging  dan beberapa  Decision  Tree  [20].  Be- berapa kombinasi tree akan
menghasilkan  beberapa  suara  yang kemudian  diambil  suara  terbanyak atau voting. Hasil voting ini lah yang menjadi  hasil akhir  dari  klasifikasi. Ilustrasi  dari  metode  Random Forest dapat  dilihat  pada  gambar  9.  Pada
gambar 5  Random  Forest  merupakan kumpulan  dari  Tree 1, Tree 2, .., Tree b  setiap  tree  akan  menghasilkan sebuah keputusan. Dari setiap keputusan  yang  di-  hasilkan  akan dilakukan  voting,  k  merupakan  hasil voting  dari  seluruh  tree  yang  ada  di dalam Random Forest.
2) Pembentukan Model Klasifikasi Pada  tahapan  ini  setiap  algoritma dikonfigurasikan  menggunakan  beberapa parameter.  Tujuannya  adalah  un-  tuk mengetahui  pengaruh  parameter  terhadap performa yang dihasilkan. Pada algortima KNN parameter yang diujicobakan adalah tipe  distance  dan  jumlah  neighbors. Tabel 1 menunjukkan parameter dari KNN yang di- gunakan  dalam  penelitian  ini.  Jumlah neighbors yang digunakan adalah 1, 7, dan 9, sedangkan tipe distance yang digunakan adalah  Euclidean  [21]  dan  Minkowski
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Fig. 9.  ilustrasi metode RFC
[22].
Tabel 1 . Parameter  KNN Parameter Deskripsi J umlah Neighbors T ipe  Distance 1,7,9 Euclidean,Mink owski Pada  algoritma  SVM  parameter  yang diujicobakan  adalah jenis kernel. Tabel 2 menunjukkan parameter dari SVM. Tabel 2 . Parameter  SVM Parame ter Deskripsi K ernel Linear,Poly, RBF Pada algoritma Random Forest Classifier  (RFC)  yang  diujicobakan adalah  estimators  yakni  20,  30,  40. Tabel 3  menunjukkan  parameter  dari random forest classifier (RFC). Tabel 3. Parameter  RFC Paramet er Deskrip si E stimato rs 20, 30, 40 Model  klasifikasi  yang  dibentuk  dalam penelitian  ini  dijalankan  di  sebuah perangkat  keras  komputer  cloud  dari Google  Colaboratory  (Google  Colab, 2020). Detail spesifikasi dari perangkat keras komputer yang digu- nakan  dapat dilihat  pada  Tabel  4.
C. Perhitungan Performa Pada tahapan ini dilakukan perhitungan performa dari algo- ritma KNN,  SVM,  dan  RFC.  Performa  yang dihitung  adalah
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Tabel 4 . Spesifikasi Perangkat   Keras   Komputer Parameter Spesifikasi C PU R AM S pace of Disk G PU Model Name Intel(R) Core(TM) i7- 10870H CPU @ 2.20GHz 2.21 GHz Intel(R) 16 GB
500 GB Nvidia GeForce RTX
2060 8GB
akurasi,  precision,  recall,  dan  F1 Score.  Model  pengujian  terse- but  dapat dibandingkan dengan hasil pada beberapa skenario  yang  dilakukan  [23].  Presisi adalah rasio prediksi true positif dibandingkan  dengan  hasil  prediksi positif  secara  keseluruhan. Recall  adalah rasio  true  positif  dibandingkan  dengan semua  data  positif.  f1-score  adalah perbandingan  presisi  dan  perole-  han rata-rata  tertimbang  [24].  Confusion
Matrix memberikan perbandingan antara hasil  klasifikasi  yang  dibuat  oleh  model dengan hasil klasifikasi yang sebenarnya. Akurasi adalah rasio true prediksi (positif dan  negatif)  terhadap  keseluruhan  data. Persamaan  (3)  (4)  (5)  (6)  berturut  turut menunjukkan rumus perhitungan akurasi, precision, recall, dan F1 Score. TP adalah True Positive, TN adalah True Negative, FP adalah False Positive,  dan  FN  adalah False  Negative.
TP + TN Accuracy = (3)
TP + FP + FN + TN TP
Precision = (4) TP + FP TP
Recall = (5)
TP + FN F 1 Score = Precision ∗ Recall Precision + Recall                  (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  ini  akan  menjelaskan  hasil evaluasi  dari  masing- masing  metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Evalu- asi menjadi  hal  yang  penting  agar  kita
mendapatkan  sebuah  metode  yang  cocok untuk  mengklasifikasi  citra  kepiting  molt- ing.  Hasil  yang  akan  dibahas  adalah  tingkat akurasi masing- masing metode, nilai presisi, recall  dan  F1  Score.
A.  KNN
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Tabel 5 menunjukkan hasil performa dari  algoritma  KNN.  NN  adalah  Number Neighbors  (Jumlah  Neighbors),  matric adalah  parameter  penghitung  jarak.  Nilai yang  di  ambil  adalah AVG  atau  rata-rata performa  dari  tiap  kelas.  Berdasarkan perhitungan  performa  yang  dilakukan, algo ritma KNN dengan distance
Minkowski  dan  Euclidean  dengan jumlah neighbors  1  memiliki  performa  terbaik.
Perbedaan  per-  forma  memang  tidak signifikan,  namun  KKN  dengan  distance Minkowski  dan  Euclidean  dengan  jumlah neighbors
1 akan dibandingkan performanya  dengan  SVM  dan  RFC. Tabel 5 . Performa  KNN metric . N N . Matrix ACC Prec Recal l F1 Score Euclidea n 1 98.33 % 98.33 % 98.38 % 98.33% Euclidea n 7 96.66 % 96.66 % 96.87 % 96.66% Euclidea n 9 95.0 % 95.0 % 95.05 % 94.99% Minkow ski 1 98.33 % 98.33 % 98.38 % 98.33% Minkow ski 7 96.66 % 96.87 % 96.66 % 96.66% Minkow ski 9 95.0 % 95.0 % 95.05 % 94.99% B.  SVM Tabel  6  menunjukkan  performa algoritma  SVM.  SVM  den-  gan  kernel Linear  memiliki  performa  terbaik  jika
dibandingkan dengan  kernel  lain.  Semua metric  performa  dari  kernel  Linear mengungguli  kernel  yang  lain.  SVM dengan  kernel  Linear akan  dibandingkan performanya  dengan KNN dan  RFC.
Tabel 6 . Performa  SVM Kern el . Matr ix
ACC Prec Recall F1 Score Linea r 96.66 % 96.87 % 96.66 % 96.66% Poly 83.33 % 83.93 % 83.33 % 83.25% RBF 83.33 % 83.93 % 83.33 % 83.25%

## D. Perbandingan Performa
Tabel 8 menunjukkan perbandingan performa  antara  algo-  ritma  KNN,  SVM, dan RFC. Untuk algoritma KNN, penelitian ini  memilih  KNN  dengan  distance Minkowski  dan  Euclidean  dengan  jumlah neighbors 1 dikarenakan memiliki performa  terbaik  dibandingkan  KNN dengan  parameter  neighbors  7  dan  9.
Sedangkan untuk algoritma SVM, penelitian ini memilih SVM dengan kernel
LINEAR  karena  memiliki  performa  ter- baik diantara SVM dengan parameter lain, begitu pula dengan RFC dengan estimators 30  memiliki  performa  terbaik  diantara RFC dengan parameter lainnya. Gambar 10 menunjukkan grafik perbandingan performa antara algoritma KNN, SVM, dan RFC. Pada  gambar  10  menunjukkan  nilai akurasi  tertinggi  yaitu  98.33%  dengan menggunakan algoritma KNN, dan selanjutnya.
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Tabel 7 Perbandingan Performa
Fig. 10.  Perbandingan performa algoritma KNN, SVM, dan RFC
akurasi  untuk  algoritma  SVM  dan RFC  yakni  96.66%.  Kemu-  dian  nilai presisi  tertinggi  yakni  98.33%  dengan menggunakan  algoritma KNN, dan selanjutnya  nilai  presisi  untuk  algoritma SVM  yaitu  96.87%  dan  RFC  96.66%. Untuk nilai Recall tertinggi  yakni 98.38% menggunakan  algoritma  KNN,  lalu nilai 96.87%  untuk  RFC  dan  98.38%  untuk SVM.  Kemudian  untuk  nilai  F1  Score tertinggi  yakni  98.33%  menggunakan algoritma  KNN,  lalu  nilai  96.66%  untuk algoritma SVM dan RFC.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uji  coba  yang  dilakukan penelitian  ini,  al-  goritma  KNN  memiliki performa terbaik dalam melakukan klasifikasi pada  dataset  kepiting  molting  dan  non molting. Performa yang didapatkan oleh KNN adalah  accuracy  sebesar  98.33%,  precision sebesar 98.33%, recall sebesar 98.38%, dan F1 score  sebesar  98.33%,  selanjutnya  SVM  dan RFC dengan akurasi dan F1 score yang sama yakni  96.66%,  pada  nilai  recall  SVM  jauh sedikit  lebih  tinggi  dari  RFC  yaitu  dengan
salisih  0.21%  sedangkan  nilai  precision  jauh lebih  unggul  RFC  dibanding  dengan  SVM yaitu dengan selisih 0.21%. Di masa depan, di harapkan  pengklasifikasi  KNN  terhadap deteksi kepiting molting bisa di implementasikan dalam pembudidaya kepiting cangkang  lunak  agar  dapat  memudahkan petambak  dalam  memonitoring  kepiting molting  dan berhasil panen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS, Data Produksi Kepiting Bakau. Jakarta, 2016.
[2] H.   Kudsiah,   S.   W.   Rahim,   M.   A.   Rifa’i, and      Arwan,  “Demplot          Pengembangan Budidaya     Kepiting      Cangkang Lunak Di Desa  Salemba,  Kecamatan  Ujung Loi, Kabupaten Bulukumba Sulawesi Selatan,”  J. Panrita  Abdi  Univ.  Hasanuddin, vol. 2, no. 2, pp.  151–164,  2018,  [Online].  Available: https://journal.unhas.ac.id/index.php/panritaa bdi/issue/view/518.
[3] Y.  Fujaya,  “Pertumbuhan  dan  molting kepiting  bakau  yang  diberi  dosis  vitomolot
Algoritma ML
Matrix
ACC Prec Recall F1  Score K-NN Minkowski dan Euclidean 1 98.33% 98.33% 98.38% 98.33%[3] SVM LINEAR 96.66% 96.87% 96.66% 96.66% RFC Estimators  30 96.66% 96.66% 96.87% 96.66%
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
berbeda  Growth  and  molting  of  mud  crab administered  by  different doses of vitomolt,” J. Indones. Aquac., vol. 10, no. 1, pp. 24–28, 2011.
[4] R. Ario, A. Djunaedi, I. Pratikto, P. Subardjo, and  F.  Farida,  “Perbedaan Metode  Mutilasi Terhadap  Lama  Waktu  Molting  Scylla serrata,” Bul. Oseanografi Mar., vol. 8, no. 2, p. 103, 2019, doi: 10.14710/bu- loma.v8i2.24886.
[5] N.  A.  Yushinta  Fujaya,  Siti  Aslamyah,  Letty Fudjaja, Budidaya dan Bisnis Kepiting Lunak: Stimulasi  Molting  Dengan  Ekstrak  Bayam. Surabaya: Firstbox Media, 2019.
[6] F.  F.  Ferdiansyah,  B.  Rahmat,  and  I.  Yuniar, “Klasifikasi  Dan  Pengenalan  Objek  Ikan Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (Svm),”  J.  Inform.  dan  Sist.  Inf.  ( JIFoSI ), vol. 1, no. 2, pp. 522–528, 2020.
[7] 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.
[8] M.  M.  M.  Fouad,  H.  M.  Zawbaa,  N.  El-
Bendary,  and  A.  E.  Hassanien,  “Automatic Nile Tilapia fish classification approach using machine learning techniques,” 13th Int. Conf. Hybrid  Intell.  Syst.  HIS  2013,  pp.  173–178, 2014, doi: 10.1109/HIS.2013.6920477.
[9] L.-D. Quach, L. Q. Hoang, N. D. Trung, and C.  N.  Nguyen,  “Towards  Machine  Learning
Approaches  To  Identify  Shrimp  Diseases
Based on Description,” 2020, doi: 10.15625/vap.2019.00063.
[10] R.  Ali,  M.  M.  Yusro,  M.  S.  Hitam,  and  M. Ikhwanuddin,  “Machine  Learning  With Multistage Classifiers For Identification Of Of Ectopara-  site  Infected  Mud  Crab  Genus Scylla,”  Telkomnika  (Telecommunication
Comput. Electron. Control., vol. 19, no. 2, pp. 406–413, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16724.
[11] D.  Abdullah  and  E.  D.  Putra,  “Komparasi Perbaikan  Kualitas  Segmentasi   Pada  Citra Digital  Metode  Fuzzy  C-Means  Dan  Otsu,” Pseudocode, vol. 4, no. 1, pp. 71–80, 2017.
[12] D.  S.  Tobias  and  A.  R.  Widiarti,  “Deteksi Glaukoma  pada  Citra  Fundus  Retina  dengan Metode  K-Nearest  Neighbor,”  in  Seminar Nasional Ilmu Komputer(SNIK  2016),  2016, pp. 92–99.
[13] F.  Muwardi  and  A.  Fadlil,  “Sistem Pengenalan  Bunga  Berbasis  Pengo-  lahan Citra dan Pengklasifikasi Jarak,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 124–131, 2017.
[14] N.  Dalal  and  B.  Triggs,  “Histograms  of Oriented Gradients for Human Detection,” in 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition (CVPR’05), 2005, vol. 1, pp. 886–893.
[15] E.  F.  Saraswita,  “Akurasi  Klasifikasi  Citra Digital Scenes RGB Menggu- nakan Model K- Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes,”  Pros. Annu.  Res.  Semin.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  978– 979, 2019.
[16] Mustakim and G. Oktaviani F, “Algoritma K- Nearest  Neighbor  Classi-  fication  Sebagai Sistem Prediksi Predikat Prestasi Mahasiswa,”  vol.  13,  no.  2,  pp.  195–202,
2016.
[17] A.  Pandey  and  A.  Jain,  “Comparative Analysis  of  KNN  Algorithm  using Various Normalization  Techniques,”  Int.  J.  Comput. Netw.  Inf. Secur., vol.  9,  no.  11,  pp.  36–42, 2017.
[18] E. Ahishakiye, E. O. Omulo, D. Taremwa, and I.  Niyonzima,  “Crime  prediction  using Decision Tree (J48) classification algorithm,” Int. J. Comput. Inf. Technol., vol. 06, no. 03, pp. 188–195, 2017.
[19] T.  B.  Sasongko,  “Komparasi  dan  Analisis Kinerja  Model  Algoritma  SVM  dan  PSO-
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
SVM  (Studi  Kasus  Klasifikasi  Jalur  Minat SMA),” J. Tek. Inform. dan Sist.  Inf., vol. 2, no. 2, pp. 244–253, 2016.
[20] Y.  Xu,  X.  Zhao,  Y.  Chen,  and  Z.  Yang, “Research  on  a  mixed  gas  classification algorithm  based  on  extreme  random  tree,” Appl. Sci., vol. 9, no. 9, 2019.
[21] DOKMANIC, I., PARHIZKAR, R.,
RANIERI,  J.  AND  VETTERLI, M.,  2015.
Euclidean Distance Matrices: Essential Theory,  Algorithms  and  Applications.  IEEE Signal  Processing  Magazine,  [online]  32(6), pp.12–30.
Available at:¡http://arxiv.org/abs/1502.07541¿ [Accessed 29 Dec. 2020].
[22] ¸  OLAKOG˘  LU,      H.B.,      2019.      A
generalization   of   the   Minkowski distance and  a  new  definition  of  the  ellipse.  [online] Available at:¡http://arxiv.org/abs/1903.09657¿ [Accessed 29 Dec. 2020].
[23] Sari,  V.,  Firdausi,  F.,  &  Azhar,  Y.  (2020). Perbandinga  Prediksi  Kualitas Kopi  Arabika dengan  Menggunakan  Algoritma  SGD, Random Forest dan Naive Bayes. Edumatic:Jurnal Pendidikan Informatika, 4(2), 1–9. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i2.2202. [24] Patil, N. M., & Nemade, M. U. (2017). Music Genre Classification Using MFCC , K-NN and SVM  Classifier.  International  Journal  of Computer Applications, 4(2), 43–47