KLASIFIKASI JENIS IKAN LAUT BERDASARKAN CORAK TUBUH DENGAN ALGORITMA K-MEANS MENGGUNAKAN DIMENSI FRAKTAL BOX COUNTING

CLASSIFICATION OF MARINE FISH TYPES BASED ON BODY PATTERN WITH THE K-MEANS ALGORITHM USING FRACTAL BOX COUNTING DIMENSIONS 

Ikan adalah kelompok hewan bertulang belakang (vertebrata) yang hidup di dalam air, bernapas melalui insang, dan memiliki sirip untuk berenang. Ikan berperan penting dalam ekosistem perairan dan juga menjadi makanan pokok bagi banyak masyarakat di muka bumi ini. Corak tubuh ikan sangat khas dan beragam antar spesies. Identifikasi berdasarkan corak tubuh ikan memungkinkan deteksi perbedaan halus yang sulit diamati pada bentuk tubuh ikan, terutama pada spesies yang tampak serupa secara morfologis. Dalam ilmu matematika, terdapat konsep geometri fraktal dimana fraktal merupakan cara yang tepat untuk merepresentasikan objek-objek alam yang rumit dan tidak teratur. Dalam penelitian ini, dilakukan pengklasifikasian ikan laut berdasarkan corak pada tubuhnya menggunakan dimensi fraktal. Sebanyak 120 citra berwarna yang telah difokuskan pada bagian tengah tubuh ikan laut digunakan lalu diubah ke dalam citra grayscale dan kemudian dilakukan proses segmentasi. Daerah hasil segmentasi tersebut dipergunakan untuk mengetahui pola corak tubuh ikan menggunakan deteksi tepi Canny. Selanjutnya tepi-tepi tersebut digunakan untuk menghitung dimensi fraktal menggunakan metode box counting yang kemudian akan diklasifikasikan ke dalam 8 klaster menggunakan algoritma K-Means. Akurasi pengelompokan 8 jenis ikan tersebut mencapai 90%.

Kata Kunci:    Corak Tubuh Ikan Laut, Box Counting, K-Means.

Fish are a group of vertebrate animals that live in water, breathe through gills, and have fins for swimming. Fish play an important role in aquatic ecosystems and are also a staple food for many people on this earth. Fish body patterns are very distinctive and vary between species. Identification based on fish body patterns allows detection of subtle differences that are difficult to observe in fish body shapes, especially in species that appear morphologically similar. In mathematics, there is the concept of fractal geometry where fractals are an appropriate way to represent complex and irregular natural objects. In this study, the classification of marine fish based on the pattern on their body using the fractal dimension is carried out. A total of 120 color images that have been focused on the middle part of the body of marine fish are used and then converted into grayscale images and then the segmentation process is carried out. The segmented region is used to determine the pattern of the fish body using Canny edge detection. Furthermore, the edges are used to calculate the fractal dimension using the box counting method which will then be classified into 8 clusters using the K-Means algorithm. The accuracy of grouping the 8 types of fish reached 90%.

Keywords:       Marine Fish Body Pattern, Box Counting, K-Means.