Klasifikasi Jenis Ikan Hiu Berdasarkan Corak Tubuh Menggunakan Dimensi Fraktal Box Counting dan K-Means
Classification Of Shark Species Based On Body Pattern Using Fractal Dimension Box Counting And K-Means
Ikan hiu merupakan kelompok ikan bertulang rawan dalam subkelas Elasmobranchii yang memiliki lebih dari 500 spesies tersebar di berbagai perairan dunia. Sebagai predator puncak, hiu memiliki peran penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem laut. Namun, sebagian spesies hiu kini berada dalam kondisi terancam punah akibat eksploitasi berlebihan. Penurunan populasi hiu tidak hanya mengancam kesehatan ekosistem laut, tetapi juga berdampak pada ketahanan pangan manusia. Oleh karena itu, identifikasi spesies hiu secara akurat menjadi sangat penting dalam upaya konservasi. Beberapa spesies hiu memiliki corak tubuh yang khas, sehingga identifikasi berdasarkan corak tubuh menjadi pendekatan efektif untuk membedakan spesies yang memiliki kemiripan secara morfologis. Dalam matematika terdapat konsep geometri fraktal yang mampu merepresentasikan bentuk-bentuk alam yang kompleks dan tidak beraturan secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan spesies hiu berdasarkan corak tubuhnya dengan menggunakan dimensi fraktal. Sebanyak 105 citra hiu digunakan dalam penelitian ini, dengan fokus pada bagian tubuh yang menunjukkan pola khas. Citra tersebut diubah menjadi grayscale, kemudian dilakukan segmentasi untuk memisahkan area berpola dari latar belakang. Setelah itu, daerah hasil segmentasi tersebut digunakan untuk mengetahui pola corak tubuh ikan hiu menggunakan deteksi tepi Canny, yang kemudian dihitung dimensi fraktalnya menggunakan metode box counting. Nilai dimensi fraktal yang diperoleh selanjutnya diklasifikasikan menggunakan metode K-Means menjadi tujuh klaster sesuai dengan jenis ikan hiu yang digunakan. Akurasi pengelompokan 7 jenis ikan hiu tersebut mencapai 89,52%.
Sharks are a group of cartilaginous fishes in the subclass Elasmobranchii that have more than 500 species spread across various waters of the world. As apex predators, sharks play an important role in maintaining the balance of marine ecosystems. However, some shark species are now endangered due to overexploitation. The decline of shark populations not only threatens the health of marine ecosystems, but also impacts human food security. Therefore, accurate identification of shark species is crucial for conservation efforts. Some shark species have distinctive body patterns, making identification based on body pattern an effective approach to distinguish morphologically similar species. In mathematics, there is the concept of fractal geometry that is able to represent complex and irregular natural forms more accurately. This study aims to classify shark species based on their body pattern using fractal dimension. A total of 105 shark images were used in this study, focusing on body parts that show distinctive patterns. The images were converted to grayscale, then segmented to separate the patterned areas from the background. After that, the segmented area is used to determine the pattern of the shark's body pattern using Canny edge detection, which is then calculated the fractal dimension using the box counting method. The fractal dimension values obtained were then classified using the K-Means method into seven clusters according to the type of shark used. The accuracy of grouping the 7 types of sharks reached 89.52%.