Penerapan Metode KNN dan Ekstraksi Ciri GLCM Dalam Klasifikasi Citra Ikan Berformalin

Abstract

Ikan memiliki protein yang tinggi, bahkan jenis ikan tertentu mengandung protein yang lebih tinggi dari daging. Indonesia merupakan negara yang 75% wilayahnya terdiri dari lautan, yang menyebabkan Indonesia memiliki potensi ikan laut yang besar, setiap tahunnya sumber daya perikanan di Indonesia mencapai 65 juta ton. Ikan merupakan makanan yang mudah rusak. Hal ini menyebabkan banyak nelayan dan penjual ikan menggunakan bahan kimia formalin yang berbahaya. Formalin merupakan zat karsinogenik, artinya zat yang dapat memicu kanker. Oleh karena itu penulis melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan ikan berformalin berdasarkan citranya menggunakan algoritma K-NN dengan rumus jarak manhattan dan ekstraksi ciri GLCM. Penelitian ini menggunakan dua jenis ikan yang berbeda yaitu ikan mujair dan ikan tamban. Dan berdasarkan penelitian, akurasi citra ikan nmujair 100% dan citra ikan tamban 61%, dengan presisi 0,63, recall 0,63 dan F1-Score 0,61. Fish has high protein, even certain types of fish contain higher protein than meat. Indonesia is a country where 75% of its territory consists of oceans, which causes Indonesia to have a large potential for marine fish, each year the fishery resources in Indonesia reach 65 million tons. Fish is a perishable food. This causes many fishermen and fish sellers to use the dangerous chemical formalin. Formalin is a carcinogenic substance, meaning a substance that can trigger cancer. Therefore, the author conducted a study to classify formalin fish based on its image using the K-NN algorithm with the manhattan distance formula and GLCM feature extraction. This study used two different types of fish, namely tilapia and tamban fish. And based on the research, the accuracy of the image of tilapia is 100% and the image of tamban fish is 61%, with a precision of 0.63, a recall of 0.63 and an F1-Score of 0.61.

Mandarin Abstrak : 鱼类含有丰富的蛋白质，某些种类鱼类所含的蛋白质甚至高于肉类。印度尼西亚是一个约75%国土由海洋组成的国家，因此印度尼西亚拥有巨大的海洋渔业潜力，每年渔业资源产量可达到6500万吨。鱼类属于容易腐败的食品，因此许多渔民和鱼类销售者使用具有危害性的化学物质——甲醛。甲醛属于致癌物质，即能够诱发癌症的物质。因此，作者开展了基于图像的甲醛鱼类分类研究，采用K-NN算法中的曼哈顿距离公式以及GLCM特征提取方法进行分类。本研究使用了两种不同类型的鱼类，即罗非鱼和Tamban鱼。根据研究结果，罗非鱼图像的分类准确率达到100%，Tamban鱼图像的分类准确率为61%，其精确率（Precision）为0.63，召回率（Recall）为0.63，F1-Score为0.61。