Identifikasi Ikan Tuna Dan Tenggiri Berdasarkan Sekuens Dna Barcode Dengan Menggunakan Support Vector Machine (Svm)

IDENTIFIKASI IKAN TUNA DAN TENGGIRI BERDASARKAN
SEKUENS DNA BARCODE DENGAN MENGGUNAKAN
SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

MULYATI

SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015

PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Identifikasi Ikan Tuna
dan Tenggiri Berdasarkan Sekuens DNA Barcode dengan Mengggunakan Support
Vector Machine (SVM). Pada penelitian ini adalah benar karya saya dengan
arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada
perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya
yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam
teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut

Pertanian Bogor.
Bogor, September 2015
Mulyati
NIM G651130231

RINGKASAN
MULYATI. Identifikasi Ikan Tuna dan Tenggiri Berdasarkan Sekuens DNA
Barcode dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM). Dibimbing oleh
WISNU ANANTA KUSUMA dan MALA NURILMALA.
Ikan tuna dan tenggiri merupakan salah satu produk perikanan yang banyak
diminati masyarakat dan memiliki nilai gizi yang baik bagi kesehatan. Banyak
dari produk olahan ikan tuna dan tenggiri ini telah mengalami pemalsuan, yaitu
digantikannya kandungan produk yang memiliki nilai jual tinggi dengan
kandungan lain yang harganya lebih rendah. Untuk menjamin keamanan pangan,
pemalsuan ini harus dicegah, salah satunya dengan melakukan identifikasi
kandungan produk olahan tersebut. Identifikasi ini sangat penting untuk menjaga
standar kualitas pada industri makanan dan pasar.
Salah satu cara yang dilakukan untuk mengidentifikasi pemalsuan yaitu
dengan menggunakan metode berbasis DNA barcode. DNA barcode adalah
sekuen-sekuen pendek yang diambil dari bagian genom suatu makhluk hidup.

Identifikasi DNA barcode dilakukan dengan menggunakan pendekatan
komposisi, yaitu melakukan perhitungan jumlah frekuensi kemunculan pasangan
basa yang membentuk sekuens DNA barcode. Metode yang digunakan dalam
perhitungan frekuensi kemunculan pasangan basa ini adalah ekstraksi fitur k-mers,
dengan k yang digunakan adalah 3-mers (trinucleotide) dan 4-mers
(tetranucletode).
Hasil dari ekstraksi fitur menjadi vektor masukan untuk melakukan
identifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial
Basis Function (RBF). Model yang terbentuk dari hasil identifikasi dengan SVM
dianalisis dengan menghitung nilai akurasi, sensitivity, specificity dan Fmeasure.
Berdasarkan identifikasi dengan menggunakan SVM pada sekuens DNA
barcode ikan tuna, tenggiri dan ikan lain hasil akurasi terbaik dengan
menggunakan tetranucletide pada tingkat genus yaitu sebesar 99,45% dan 88%
pada tingkat spesies.
Kata kunci: DNA barcode, keamanan pangan, machine learning, support vector
machine

SUMMARY
MULYATI. Identification of Tuna and Mackerel Fish Based on DNA Barcode
Sequences Using Support Vector Machine (SVM). Supervised by WISNU

ANANTA KUSUMA and MALA NURILMALA
Tuna and mackerel are some of the refined products that have great demand
in the community and contain good nutrients for health. Many of the refined
products have undergone fraudulent, by replacing the content of products that
have high sales value to other lower price one. For ensuring food safety,
fraudulent should be prevented by identifying the content of refined product. This
identification is very important to ensure the quality standards of the food industry
and markets.
One of the methods to identify fraudulent is using DNA barcode. DNA
barcode could be identified by using composition based approach, which calculate
the frequencies of substring or k-mers occurrences from the DNA barcode
sequences. The k values used in this research were k = 3 represented trinucleotide
(3-mers) and k = 4 represented tetranucleotide (4-mers).
The results of the feature extraction were the input vector for identification
by using Support Vector Machine (SVM) with kernel Radial Basis Function
(RBF). The model was evaluated by calculating accuracy, sensitivity, specificity,
and Fmeasure.
The evaluation results showed that the best accuracy was obtained by using
tetranucleotide with the value of 99.45% and 88% for the genus level and species
level, respectively.

Key words: DNA barcode, food safety, machine learning, support vector machine.

© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2015
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang

Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan
atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,
penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau
tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan
IPB
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini
dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB

IDENTIFIKASI IKAN TUNA DAN TENGGIRI BERDASARKAN
SEKUENS DNA BARCODE DENGAN MENGGUNAKAN
SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

MULYATI

Tesis

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Komputer
pada
Program Studi Ilmu Komputer

SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015

Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis : Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom

PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala
karuniaNya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Penelitian ini sudah
dikerjakan dari bulan Oktober 2013 dengan judul Identifikasi Ikan Tuna dan
Tenggiri Berdasarkan Sekuens DNA Barcode dengan Menggunakan Support
Vector Machine (SVM).
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak DrEng Wisnu Ananta
Kusuma, ST MT dan Ibu Mala Nurilmala, SPi MSi selaku pembimbing yang telah

banyak memberi saran. Terima kasih juga kepada Ibu Dr Imas Sukaesih
Sitanggang, SSi MKom selaku penguji.
Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah (Alm. Benlatief), ibu
(Siti Hawa), Kakak (Nurfadhli), Abang (Anwar Sadat, Syarkawi), dan adik
(Indriani, Rahmarani, Halimatussa’diah, Cut Husnul Fitri) serta seluruh anggota
keluarga lainnya, atas doa dan kasih sayangnya. Selain itu ucapan terima kasih
juga kepada semua dosen dan staf Departemen Ilmu Komputer yang telah
membantu selama proses penelitian. Teman-teman sepembimbingan (Arini, Kana,
Yampi, Oci, Pak Saif), teman-teman kost (Grup FATIMA: Yuyun, Fuzy, Melly)
dan teman-teman seperjuangan angkatan 15 Ilmu Komputer IPB yang selalu
bersama penulis dua tahun ini, terima kasih atas dukungannya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, September 2015

Mulyati

DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL

vi

DAFTAR GAMBAR

vi

1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
Ruang Lingkup Penelitian
2 TINJAUAN PUSTAKA
DNA Barcode
Support Vector Machine (SVM)
3 METODE PENELITIAN
Data Penelitian
Ekstraksi Fitur
Normalisasi Data
Pelatihan SVM

Pengujian SVM
Evaluasi
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekstraksi Fitur
Normalisasi
Pelatihan dan Pengujian dengan SVM
Evaluasi
Pengujian dengan menggunakan BLAST
Kelebihan dan Kelemahan Sistem
5 SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
RIWAYAT HIDUP

1
1
3
3

4
4
4
4
5
7
7
6
8
8
10
10
11
11
11
12
12
17
17
18

18
18
18
21
38

DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

14
15
16
17

Data DNA barcode ikan tuna, tenggiri, dan ikan lain
Model klasifikasi biner dengan 3 kelas
Confusion Matrix
Nilai parameter terbaik untuk gamma dan cost
Confusion matrix untuk genus dengan fekuensi trinucleotide
Confusion matrix untuk genus dengan fekuensi tetranucleotide
Confusion matrix untuk spesies dengan fekuensi trinucleotide
Confusion matrix untuk spesies dengan fekuensi tetranucleotide
Nilai sensitivity pada spesies ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Nilai sensitivity pada genus tuna, tenggiri dan ikan lain
Nilai Specificity pada spesies ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Nilai specificity pada genus ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Nilai Precision pada spesies tuna, tenggiri dan ikan lain
Nilai Precision pada genus tuna, tenggiri dan ikan lain
Nilai Fmeasure pada spesies ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Nilai Fmeasure pada genus tuna, tenggiri dan ikan lain
Tingkat kesamaan spesies tenggiri dengan spesies tuna

7
10
10
12
12
13
13
13
14
15
15
15
16
16
16
17
17

DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7

Garis Pemisah terbaik yang memiliki margin terbesar
Flowchart kerangka pemikiran penelitian
Ekstraksi ciri k-mers dengan k = 3
Contoh menggunakan 10 cross validation
Pembentukan matriks komposisi menggunakan trinucloetida
Hasil normalisasi dengan trinucleotida
Perbandingan hasil akurasi pada tingkat genus dan spesies

5
7
8
9
11
12
14

DAFTAR LAMPIRAN
1
2

Daftar DNA barcode ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
yang digunakan sebagai data latih
Daftar DNA barcode ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
yang digunakan sebagai data uji

21
35

1

1. PENDAHULUAN
Latar Belakang
Sektor perikanan merupakan salah satu sektor penting yang harus
dikembangkan guna meningkatkan daya saing dalam persaingan global. Agar
dapat bersaing secara kompetitif dan dapat memperluas pasar ekspor, diperlukan
kemampuan untuk mewujudkan produk perikanan yang memiliki nilai gizi dan
aman dikonsumsi. Adanya perdagangan bebas antar negara-negara ASEAN yang
akan diberlakukan pada Desember 2015 mendatang akan menyebabkan
banyaknya produk yang masuk dari berbagai negara, sehingga diperlukan
kemampuan untuk melacak (traceability) produk agar terjamin keamanannya.
Salah satu masalah dari jaminan keamanan adalah pada pemalsuan produk.
Pemalsuan yang dilakukan berupa substitusi daging ikan dengan spesies yang
mirip namun memiliki harga jual lebih rendah (Dudu et al. 2010; Abdullah et al.
2011). Efek negatif dari substitusi ini dapat merugikan konsumen dan juga
menyebabkan resiko gangguan kesehatan manusia. Salah satu produk perikanan
yang rawan pemalsuan dan sangat diminati masyarakat adalah produk olahan
berbahan dasar ikan khususnya ikan tuna dan tenggiri.
Ikan tuna memiliki nilai ekspor kedua tertinggi setelah udang. Menurut
Ditjen Perikanan dalam Badan Riset Kelautan dan Perikanan (BRKP) pada tahun
2013, sumbangan terbesar nilai ekspor hasil perikanan Indonesia yaitu dari
komoditi udang dan tuna, tongkol, cakalang (TTC) di mana masing-masing
menyumbang senilai US$997 juta dan US$515 juta. Adapun ikan tenggiri
merupakan ikan pelagis yang hidupnya menyebar hampir di seluruh perairan
Indonesia memiliki nilai ekonomis yang tinggi, di masa mendatang diperkirakan
permintaan komoditas ini baik dalam bentuk segar maupun olahan akan terus
mengalami peningkatan. Indikator yang menunjukkan hal tersebut adalah semakin
banyaknya diversifikasi produk olahan ikan. Hal ini diakibatkan semakin
meningkatnya permintaan terhadap sumberdaya tersebut (Sobari & Febriyanto
2010).
Untuk mengatasi masalah pemalsuan produk olahan dari ikan tuna dan
tenggiri diperlukan adanya proses identifikasi. Identifikasi ini sangat penting
untuk menjamin standar kualitas pada industri makanan dan pasar (Myers 2011).
Ada beberapa cara yang dilakukan untuk mengidentifikasinya yaitu identifikasi
berdasarkan ciri-ciri morfologi, yaitu spesikasinya dilihat berdasarkan persamaan
bentuk, pigmentasi, jumlah meristik dan pengukuran. Karakter ini tidak cukup
untuk mengidentifikasi setiap spesies, terutama spesies langka dan samar
(Matarese 2011). Kekurangan lainnya adalah membutuhkan waktu yang lama,
harus memiliki pengetahuan khusus tentang objek, hanya mungkin dilakukan
identifikasi pada tingkat taksonomi yang relatif tinggi seperti tingkat famili
(Teresita et al. 2013) serta tidak bisa mengidentifikasi pada produk olahan.
Identifikasi lainnya yaitu melalui karakterisasi komponen penyusun protein.
Protein yang tersusun dari 20 komposisi asam amino dapat digunakan untuk
membedakan pelbagai jenis ikan. Hasil identifikasi komposisi asam amino hanya
akan akurat apabila produk yang diidentifikasi masih segar. Adapun produk yang
sudah mendapatkan perlakuan seperti dipanaskan atau disimpan dalam freezer

2

dalam waktu lama, komposisi kimianya dapat terdegradasi. Seiring
berkembangnya pengetahuan tentang identifikasi, sekarang ini banyak digunakan
identifikasi berbasis DNA barcode. Beberapa keunggulan identifikasi berbasis
DNA barcode menurut Virgilio et al. (2012) adalah memerlukan spesimen yang
sangat sedikit atau kecil, mampu mendokumentasikan keragamaan kelompok
taksonomi yang belum dikenal atau kelompok taksonomi yang berasal dari daerah
yang belum pernah teridentifikasi, dan juga mampu mengungkapkan variasi baru
atau keragaman baru pada spesies-spesies yang sebelumnya digolongkan pada
satu spesies saja.
Metode berbasis DNA barcode dapat juga mendeteksi keaslian suatu produk
bahan baku dalam bentuk segar yang akan dikemas sebagai produk olahan (Civera
2003) maupun produk yang sudah mengalami pemrosesan dan pembekuan
(Filonzi et al. 2010). Metode ini dapat juga diterapkan pada kandungan makanan
yang berbeda (Mafra et al. 2008). DNA barcode adalah sekuen-sekuen pendek
yang diambil dari bagian genom suatu organisme (Hebert et al. 2003). Gen yang
digunakan sebagai penanda barcode ikan tuna dan tenggiri adalah dari gen
pengkode protein antara lain Cytrochrome Oxidase 1 (CO1) dan Cytochrome b
(cyt b) yang merupakan fragmen mitokondria.
Identifikasi berbasis DNA barcode dapat dilakukan melalui dua pendekatan
yaitu berdasarkan homologi dan berdasarkan komposisi (Pati et al. 2011).
Pendekatan homologi yaitu melakukan pencarian penjajaran sekuens yang
membandingkan fragmen DNA dengan sekuens referensi yang terdapat dalam
basis data yang digunakan, misalnya National Center for Biotechnology
Information (NCBI) dan Barcode Of Life Database (BOLD) dan hasilnya
disimpulkan pada tiap level taksonomi. Beberapa penelitian telah dilakukan
dengan pendekatan homologi antara lain Lin et al. (2005). Penelitian Lin et al ini
dilakukan terhadap 4 spesies tuna yaitu Thunnus albacores, Thunnus thynnus,
Thunnus alalunga, dan Thunnus obesus dengan menggunakan polymerase Chain
Reaction (PCR). Hasilnya didapatkan bahwa 376 bp cytochrome b dari Thunnus
obesus terdapat perbedaan yang jelas yaitu 4.25% dibandingkan dengan 3 spesies
lainnya yaitu Thunnus albacores, Thunnus thynnus, dan Thunnus alalunga.
Lowenstein et al. (2009) juga melakukan penelitian pada identifikasi sushi tuna.
Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa dengan berbasis karakter dan BLAST
metode yang diusulkan mampu mengidentifikasikan tuna sampai 100%.
Pendekatan lain yang dapat dilakukan adalah berdasarkan komposisi yaitu
melakukan perhitungan frekuensi ciri yang muncul dari pasangan basa yang
membentuk sekuens DNA. Pendekatan komposisi ini tidak perlu melakukan
penjajaran pada tiap sekuens DNA sehingga waktu yang diperlukan lebih cepat.
Pengekstraksian ciri dapat dilakukan dengan menggunakan metode perhitungan
frekuensi k-mers. Teknik ini telah digunakan untuk mengekstraksi fitur DNA oleh
Karlin dan Burge pada tahun 1995. Sejak saat itu teknik tersebut digunakan secara
luas dengan panjang k yang berbeda-beda di mana semakin besar nilai k maka
hasil klasifikasi semakin akurat (McHardy 2007). Hasil dari ekstraksi fitur
selanjutnya akan menjadi vektor masukan untuk melakukan klasifikasi dan
identifikasi. Beberapa penelitian terkait yang telah dilakukan antara lain oleh
Weitschek et al. (2014) dengan menggunakan klasifikasi supervised learning
(Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, RIPPER, dan C4.5). Hasil
penelitiannya menunjukkan bahwa SVM memiliki rata-rata akurasi yang tinggi

3

yaitu sebesar 94.87% dibandingkan metode klasifikasi RIPPER dan C4.5. Seo
(2010) juga telah melakukan penelitian tentang klasifikasi sekuens nucleotide
dengan menggunakan SVM, hasil yang diperoleh bahwa SVM berhasil
mengidentifikasikan lokasi pola spesifik pada spesies.
Berdasarkan latar belakang dan penelitian terkait maka dalam penelitian ini
identifikasi ikan tuna dan tenggiri berdasarkan sekuens DNA barcode dapat
dilakukan dengan mengunakan metode SVM sebagai classifier dan ekstraksi fitur
k-mers sebagai pencirinya.
Perumusan Masalah
Ikan tuna dan tenggiri merupakan salah satu produk perikanan yang rawan
dilakukan pemalsuan baik dalam bentuk segar maupun olahan. Untuk
mengidentifikasi keaslian dari produk tersebut dapat dilakukan dengan
menggunakan beberapa cara yaitu berdasarkan ciri-ciri morfologi, komposisi
penyusun protein, dan
berdasarkan DNA barcode. Namun identifikasi
berdasarkan ciri-ciri morfologi dan komponen penyusun protein hanya mampu
diidentifikasi pada tingkat taksonomi yang relatif tinggi dan tidak bisa
mengidentifikasi pada produk olahan maupun yang sudah mengalami pemanasan.
Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang mampu mengidentifikasi sampai
tingkat relatif lebih rendah dan juga mampu mengidentifikasi pada produk yang
sudah diolah yaitu dengan menggunakan metode berbasis DNA barcode.
Identifikasi berbasis DNA barcode dilakukan dengan menggunakan dua
pendekatan yaitu pendekatan homologi dan pendekatan komposisi. Pendekatan
homologi memerlukan waktu yang lama karena melakukan perbandingan dan
pensejajaran pada setiap sekuens DNA. Adapun pendekatan komposisi yaitu
melakukan perhitungan frekuensi ciri yang muncul dari pasangan basa yang
membentuk sekuens DNA barcode dan tidak perlu melakukan pensejajaran pada
tiap sekuens DNA sehingga kompleksitas waktu yang diperlukan lebih cepat.
Perhitungan frekuensi ciri dapat dilakukan dengan menggunakan metode
perhitungan frekuensi k-mers, dengan k yang digunakan dalam penelitian ini
adalah 3-mers dan 4-mers
Hasil dari pengekstraksi fitur dengan k-mers akan menjadi vektor masukan
untuk melakukan identifikasi. Menurut Weitschek et al. (2014) dan Seo (2010)
identifikasi dengan menggunakan supervised learning yaitu SVM memiliki
akurasi yang tinggi dan juga mampu mengidentifikasi pola spesifik pada spesies.
Oleh karena itu dalam penelitian ini identifikasi terhadap ikan tuna dan tenggiri
dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi supervised learning yaitu
Support Vector Machine (SVM).
Adapun yang menjadi permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana
melakukan identifikasi dengan menggunakan SVM sebagai classifier dan
menggunakan ekstraksi fitur k-mers sebagai pencirinya pada sekuens DNA
barcode ikan tuna dan tenggiri.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan identifikasi ikan tuna dan
tenggiri berdasarkan sekuens DNA barcode dengan menggunakan SVM sebagai
classifier dan frekuensi k-mers sebagai pencirinya.

4

Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah memudahkan pengidentifikasian terhadap
ikan tuna dan tenggiri dalam menghindari pemalsuan dengan ikan lainnya pada
produk segar maupun olahan.
Ruang Lingkup
Ruang lingkup dari penelitian ini adalah:
1. Sekuens DNA barcode ikan yang digunakan adalah ikan tuna (Thunnus),
tenggiri (Scomberomorus) dan ikan lain seperti hiu (Carcharhinus), eskolar
(Lepidocybium), kakap (Lutjanus), ikan sapu (Gadus), dan ikan cod
(Hypostomus) yang diambil dari Barcode Of Life Database (BOLD).
2. Panjang fragmen DNA barcode yang digunakan bervariasi (556-974 bp).
3. Gen yang digunakan sebagai penanda barcode dari gen pengkode protein
yaitu cytochrome oxidase 1 (CO1) dan cytochrome b (cyt b).

2. TINJAUAN PUSTAKA
DNA Barcode
DNA barcode sendiri pertama kali menarik perhatian komunitas ilmuwan
pada tahun 2003 ketika kelompok penelitian Paul Hebert di Universitas Guelph
menerbitkan sebuah makalah berjudul “identifikasi biologis melalui DNA
barcode”. Di dalamnya, mereka mengusulkan sistem baru identifikasi spesies dan
penemuan menggunakan bagian pendek DNA dari daerah standar genom.
Menurut Mitchel (2008) DNA barcode adalah urutan DNA pendek (± 500
pasangan basa) yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi spesies. Tujuan
dari DNA barcode menurut Hollingsworth (2011) secara konseptual adalah
sederhana yaitu mencari satu atau beberapa daerah DNA yang akan membedakan
antara mayoritas spesies di dunia ini, dan melakukan pengurutan DNA dari
beragam sampel untuk menghasilkan referensi perpustakaan DNA skala besar di
dunia.
DNA barcode yang digunakan berasal dari DNA mitokondria. DNA
mitokondria mengandung sejumlah gen penting untuk respirasi dan fungsi
lainnya. Secara fisik mtDNA ini terpisah dari DNA lainnya, sehingga relatif lebih
mudah untuk mengisolasinya (berukuran relatif kecil yaitu hanya 16.000-20.000
pasang basa) dibandingkan jika harus mengisolasi milyaran nukleotida dari genom
inti (Wallace 1982).
Gen yang banyak digunakan sebagai penanda barcode adalah Cytochrome c
oxidase 1 (CO1) dan Cytochrome b (cyt b) yang merupakan enzim mitokondria.
CO1 merupakan gen kandidat sebagai DNA barcode karena memiliki konsentrasi
sekuens asam amino yang tinggi dan besar kemampuan pada primer yang
digunakan. Menurut Hebert et al. (2003) CO1 merupakan resolasi dalam
mengetahui keanekaragaman pada semua jenis hewan. Hal ini menunjukkan
bahwa gen COI cukup bervariasi di antara spesies yang dapat digunakan sebagai
marker dalam melakukan identifikasi. Selain itu gen CO1 mutasinya lebih besar di
bandingkan dengan 12S dan 16S.

5

Support Vector Machine (SVM)
SVM merupakan salah satu metode klasifikasi supervised learning dengan
konsep dasarnya adalah menemukan hyperplane (bidang pemisah) terbaik yang
dapat memisahkan data ke dalam 2 kelas dengan margin yang maksimal. Margin
adalah jarak antara garis hyperplane dengan anggota-anggota terdekat dari 2 kelas
(Gambar 1). SVM dapat melakukan klasifikasi data yang terpisah secara linier
(linearly separable) dan secara non-linier (nonlinear separable) (Burges 1998).
Menurut Osuna et al. (2007) suatu data yang dapat dipisahkan secara linear
adalah dataset dan
disebut linearly separable. Misalkan himpunan
yi∈{+1, -1} adalah label kelas dari data xi. Kondisi linearly separable terpenuhi
jika dapat dicari pasangan (w, b) sedemikian sehingga:

Gambar 1 Garis pemisah terbaik yang memiliki margin terbesar.
(1)
(2)
dengan xi adalah dataset, w adalah vektor bobot yang tegak lurus terhadap
hyperplane (bidang normal) dan b adalah posisi fungsi pemisah relatif terhadap
pusat koordinat (titik asal). Bidang pemisah (hyperplane) terbaik adalah
hyperplane yang terletak di tengah-tengah antara dua bidang pembatas kelas.
Untuk mendapatkan hyperplane terbaik dilakukan dengan memaksimalkan margin
atau jarak antara dua set objek dari kelas yang berbeda
.
Memaksimalkan nilai margin ekuivalen dengan meminimumkan nilai w. Margin
dapat dimaksimalkan dengan menggunakan fungsi optimisasi lagrangian seperti
berikut:
(3)
dengan xi adalah support vector,
data yang akan diklasifikasikan.

adalah jumlah support vector dan xd adalah

Banyak kasus di lapangan yang penerapannya tidak dapat dipecahkan secara
linear, salah satu cara yang digunakan adalah dengan SVM non linear. Ide dasar
dari SVM non linear adalah memetakan data dari suatu bidang ke bidang yang
lebih tinggi dimensinya dengan menggunakan fungsi kernel (Φ(x)). Data akan
dipetakan oleh fungsi Φ(x) ke ruang baru dengan dimensi lebih tinggi. Kemudian
SVM mencari hyperplane yang memisahkan kedua kelas secara linear di ruang
vektor yang baru tersebut. Pencarian hyperplane ini hanya bergantung pada dot

6

product dari data yang sudah dipetakan pada ruang baru yang berdimensi lebih
tinggi, Φ(xi).Φ(xd). Perhitungan dot product diganti dengan fungsi kernel.
sehingga fungsi keputusan adalah

(4)
(5)

Fungsi kernel yang umum digunakan adalah sebagai berikut:
1. Gaussian radial basis function (RBF)
K (xi,xd) = exp (γ||xi-xd||2)
(6)
dengan γ adalah parameter RBF
2. Polinomial kernel,
p
(7)
K(xi,yd) =
γ merupakan parameter slope, c merupakan konstanta dan p merupakan
degree polynomial.
3. Sigmoid Kernel
K(xi,xd) = tanh
(8)
γ merupakan parameter slope sigmoid, c merupakan konstanta.
Menurut Hsu et al. (2003) fungsi kernel yang direkomendasikan untuk diuji
pertama kali ialah fungsi kernel RBF karena memiliki performa yang sama
dengan SVM linear pada parameter tertentu dan memiliki perilaku seperti fungsi
kernel sigmoid dengan parameter tertentu dan rentang nilainya kecil [0,1].
Pada awalnya, SVM didesain untuk melakukan klasifikasi biner, yaitu
hanya dapat menangani data untuk dua kelas. Saat ini banyak riset yang
menggunakan lebih dari dua kelas, untuk mengembangkan SVM agar dapat
menangani kelas banyak, metode yang umum digunakan adalah one-versus all
atau metode one-againt-all. Metode ini, dibangun k buah model SVM biner (k
adalah jumlah kelas). Setiap model klasifikasi ke-i dilatih dengan menggunakan
keseluruhan data, dengan label positif (kelas 1), sedangkan kelas lain sebagai label
negatif (kelas -1). Setelah dilakukan pelatihan, maka didapatkan k fungsi
keputusan dari k model tersebut. Misalkan ada data baru x yang diuji dengan
model ini maka x akan masuk ke dalam kelas yang memiliki nilai keputusan
terbesar. Metode multi class lainnya yang digunakan adalah one-versus one atau
metode one-againt-one. Dengan menggunakan metode ini, dibangun k(k-1)/2
buah model klasifikasi biner (k adalah jumlah kelas). Setelah model klasifikasi
selesai dibangun, selanjutnya suatu data uji akan diklasifikasikan ke dalam kelas
yang paling banyak menang (Hsu & Lin 2002).

7

3. METODE PENELITIAN
Metode pada penelitian ini terdiri atas beberapa tahapan proses, yaitu
pengumpulan data dari BOLD, melakukan ekstraksi fitur dengan perhitungan
frekuensi k-mers, normalisasi, pengklasifikasian dengan menggunakan SVM, dan
evaluasi. Proses penelitian digambarkan dalam bagan kerangka pemikiran yang
ditampilkan pada Gambar 2.

Gambar 2 Flowchart kerangka pemikiran penelitian
Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan adalah DNA barcode ikan tuna, tenggiri
dan ikan lain (Tabel 1). DNA barcode ini diambil dari gen pengkode protein yaitu
Cytochrome Oxidase 1 (CO1) dan Cytochrome b (cyt b) yang merupakan fragmen
dari mitokondria. Data DNA barcode tersebut diperoleh dari BOLD
(http:boldsystems.org). BOLD adalah sebuah workbench informatika yang
membantu perolehan, penyimpanan, analisis dan publikasi record DNA barcode
(Sujeevan 2007). Data DNA barcode ini direpresentasikan sebagai string dengan
formatnya berbentuk FASTA.
Tabel 1 Data Sekuens DNA barcode ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Kelas

A

Genus

Thunnus

Spesies
T. albacares
T. atlanticus
T. thynnus
T. alalunga
T. tonggol
T. orientalis

Banyaknya
DNA
barcode
91
28
75
70
27
14

Rata-rata
panjang
DNA
barcode (bp)
695
777
647
675
831
691

Keterangan

Tuna

8

Kelas

B

Genus

Scomberomorus

Carcharhinus
C

Lepidocybium
Lutjanus
Gadus
Hypostomus

Banyaknya
DNA
barcode

Spesies

16
88
44
39
18
16
14
7
18
6
45
38
24
29
10
45
3

T. maccoyii
T. obesus
S. commerson
S. niphonius
S. regalis
S. cavalla
S. maculatus
S. munroi
S. brasiliensis
S. semifasciatus
C. limbatus
C. obscures
L. flavobrunneum
L. analis
L. campechanus
G. macrocephalus
H. plecostomus

Rata-rata
panjang
DNA
barcode (bp)
752
679
621
704
681
745
929
746
682
770
673
669
699
651
653
706
658

Keterangan

Tenggiri

Ikan Lain

Ekstraksi Fitur
Data latih dan data uji yang akan digunakan terlebih dahulu dilakukan
ekstraksi fitur. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah perhitungan
frekuensi k-mers. Ekstraksi dengan frekuensi k-mers akan membentuk komposisi
sesuai dengan banyaknya data yang digunakan. Pola kemunculan k dalam sekuens
dihitung menggunakan empat basa utama (A,C,G, dan T) dipangkatkan dengan
rangkaian pasangan basa yang ingin digunakan (Pola kemunculan: 4^k, dengan k
≥1) (Kusuma 2012). Pada penelitian ini k yang digunakan adalah trinucleotide (3mers) dan tetranucleotide (4-mers). Ilustrasi perhitungan frekuensi pola
kemunculan dengan ekstraksi fitur k-mers dapat dilihat pada Gambar 3.

A A A G A A C
dengan k = 3  3-mers
Matrik Komposisi

Frekuensi 3-mers

Gambar 3 Ekstraksi fitur k-mers dengan menggunakan 3-mers
Normalisasi Data
Data yang digunakan memiliki panjang sekuens yang bervariasi sehingga
perlu dilakukan normalisasi. Normalisasi ini bertujuan untuk mendapatkan data
dengan nilai yang lebih kecil yang mewakili data asli tanpa kehilangan
karakteristik sendirinya (Han et al. 2012), di mana rentang nilai data yang
digunakan berkisar antara 0 dan 1. Rumus dari normalisasi yang digunakan yaitu:

9

Normalisasi= (nilai x) / (panjang sekuens)

(9)

dengan x adalah banyaknya frekuensi kemunculan k-mers.
Pelatihan SVM
Data latih yang sudah diekstraksi dan normalisasi selanjutnya dilakukan
pelatihan dengan SVM. SVM akan mencari model terbaik yang dapat
memisahkan kelas. SVM yang digunakan untuk bahasa pemrograman R tersedia
pada library e1071 (Meyer et al. 2014). Pelatihan ini menggunakan fungsi kernel
yaitu Gaussian radial basis function (RBF). Menurut Hsu et al. (2003) fungsi
kernel yang direkomendasikan untuk diuji pertama kali ialah fungsi kernel RBF
karena memiliki performa yang sama dengan SVM linear pada parameter tertentu
dan memiliki perilaku seperti fungsi kernel sigmoid pada parameter tertentu
dengan rentang nilainya kecil yaitu [0,1].
Optimasi parameter dan pada kernel RBF menggunakan grid search
dengan 10 fold cross validation (Gambar 4) pada rentang 10-6-10-1 untuk
parameter dan 10-1 -102 untuk parameter .
Fold 1

Fold 2

Fold 3

Fold 4

Fold 5 Fold 6

Fold 8

Fold 9

Test
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train

Train
Test
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train

Train
Train
Test
Train
Train
Train
Train
Train
Train

Train
Train
Train
Test
Train
Train
Train
Train
Train

Train
Train
Train
Train
Test
Train
Train
Train
Train

Train
Train
Train
Train
Train
Test
Train
Train
Train

Train
Train
Train
Train
Train
Train
Test
Train
Train

Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Test
Train

Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Test

Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train
Train

Train

Train

Train

Train

Train

Train

Train

Train

Train

Test

Fold 7

Fold 10

Gambar 4 Contoh menggunakan 10 fold cross validation
Pada Gambar 4 di atas adalah contoh menggunakan 10 fold cross
validation, dataset dibagi sebanyak 10 fold dengan melakukan iterasi sejumlah 10
kali untuk data latih dan data uji. Pada iterasi pertama, subset satu menjadi data
penguji sedangkan subset lainnya menjadi data pelatih. Pada iterasi kedua, subset
kedua digunakan sebagai data penguji dan subset lainnya menjadi data pelatih,
dan seterusnya hingga seluruh subset digunakan sebagai data penguji. Untuk
mendapatkan nilai akurasi ataupun ukuran penilaian lainnya dari hasil eksperimen
yang dilakukan, dapat diperoleh dari nilai rataan dari keseluruhan eksperimen
tersebut. Keuntungan k-fold cross validation adalah semua data digunakan baik
untuk data uji maupun data latih. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan nilai
akurasi ataupun ukuran penilaian lainnya dari hasil eksperimen yang dilakukan
(Han et al. 2012).
Pada pelatihan ini menggunakan metode multi class SVM yaitu one against
one karena menggunakan 3 kelas yaitu kelas tuna, tenggiri, dan ikan lain. Dengan
menggunakan metode tersebut, terbentuk 3 buah model klasifikasi biner (Tabel 2)
Setiap model klasifikasi dilatih pada data dari dua kelas.

10

Tabel 2 Model klasifikasi biner dengan 3 kelas
y1=1
Kelas 1
Kelas 1
Kelas 2

y2 = -1
Kelas 2
Kelas 3
Kelas 3

Hipotesis
f 12 (x) = (w12)x + b12
f 13 (x) = (w13)x + b13
f 23 (x) = (w23)x + b23

Jika data x dimasukkan ke dalam fungsi hasil pelatihan f ij (x)= (wij)x + bij
(i j adalah indeks kelas) dan hasilnya menyatakan x adalah kelas i, maka suara
untuk kelas i ditambah satu. Kelas dari data x akan ditentukan dari jumlah suara
terbanyak. Jika terdapat dua buah kelas yang jumlah suaranya sama, maka kelas
yang indeksnya lebih kecil dinyatakan sebagai kelas dari data tersebut (Shu & Lin
2002) .
Pengujian SVM
Model yang didapatkan dari hasil pelatihan sudah diuji dengan
menggunakan data uji yang diunduh dari BOLD dan juga dari Laboratorium
Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan (FPIK) Institut Pertanian Bogor (IPB).
Pengujian dilakukan untuk mengidentifikasikan data uji ke dalam kelas ikan tuna,
tenggiri ataupun ikan lain.
Evaluasi
Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian SVM, didapatkan hasil yang
selanjutnya digunakan untuk mengevaluasi kinerja SVM. Pada tahap evaluasi
akan dihitung akurasi, sensitivity, specificity, dan Fmeasure berdasarkan tabel
confusion matrix (Tabel 3). Tabel confusion matrix diperlukan untuk menentukan
kinerja suatu model klasifikasi (Tan et al. 2005).
Tabel 3 Confusion matrix

Kelas Sebenarnya

Posittive
Negative

Prediksi Kelas
Posittive
A: True Positive
C: False positive

Negative
B: False negative
D: True negative

keterangan:
True positive (TP) : jumlah data positif yang benar diklasifikasi oleh classifier.
True negative (TN) : jumlah data negatif yang benar diklasifikasi oleh classifier.
False positive (FP) : jumlah data negatif yang salah diklasifikasi sebagai data positif.
False negative (FN): jumlah data positif yang salah diklasifikasi sebagai data negatif.

Berdasarkan tabel confusion matrix di atas maka akurasi, sensitivity,
specificity, dan Fmeasure dapat dihitung dengan persamaan berikut:
(10)

(13)

(11)

(14)

(12)

(15)

11

4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data sebanyak 765 sekuens DNA barcode yang
terbagi dalam 3 kelas, masing-masing kelas memiliki data yang tidak seimbang
yaitu 409 sekuens DNA tuna, 162 sekuens DNA tenggiri dan 194 sekuens DNA
ikan lain. Untuk data pengujian, data yang digunakan sebanyak 145 sekuens DNA
tuna yang terdiri dari 4 spesies yaitu Thunnus alalunga, Thunnus albacores,
Thunnus obesus, dan Thunnus thynnus. 4 sekuens DNA tenggiri dari spesies
Scomberomorus commerson, dan 32 sekuens DNA ikan lain yang terdiri dari
spesies Carcharhinus limbatus, Gadus macrocephalus, dan Hypostomus
plecostomus.
Ekstraksi Fitur
Data sekuens DNA barcode ikan tuna, tenggiri dan ikan lainnya terlebih
dahulu dilakukan ekstraksi fitur dengan frekuensi k-mers untuk membentuk
matriks komposisi yang akan menjadi vektor masukan dalam proses identifikasi.
Frekuensi k-mers yang digunakan dalam penelitian ini adalah trinucleotide (3mers) dan tetranucleotide (4-mers). Banyaknya data yang diekstraksi adalah 765
sekuens DNA barcode untuk data latih dan 145 sekuens DNA barcode untuk data
uji. Matriks komposisi yang terbentuk dari data latih adalah 175 x 64 untuk
trinucleotide dan 175 x 256 untuk tetranucleotide, Adapun untuk data uji matrik
komposisi yang terbentuk adalah 145 x 64 untuk trinucletide dan 145 x 256 untuk
tetranucleotide. Gambar 5 adalah contoh hasil ekstraksi fitur dengan
menggunakan trinucloetide.

Data sekuens DNA

AAA AAC AAT … GGG
…
…
…

…

…

…

…

…
Matrik Komposisi

Gambar 5 Pembentukan matriks komposisi menggunakan trinucleotide
Normalisasi
Data sekuens DNA barcode ikan yang digunakan memiliki panjang yang
bervariasi sehingga perlu dinormalisasi. Normalisasi dilakukan dengan cara
membagi banyaknya frekuensi yang muncul dari hasil ekstraksi k-mers dengan

12

panjang data masing-masing sekuens. Contoh hasil dari normalisasi dengan
trinucleotide ditunjukkan pada Gambar 6.
AAA AAC AAT … GGG

AAA

…

.

…
…

…

…

…

.

AAC

AAT

… GGG

.

.

… .

.

…

…

…

.

Data hasil ekstraksi fitur

.
…

.

… .
…

.

…
…

…
.

Data hasil Normalisasi

Gambar 6 Hasil normalisasi dengan trinucleotide
Pelatihan dan Pengujian dengan SVM
Data latih (Lampiran 1) yang digunakan dalam penelitian ini adalah
sebanyak 765 sekuens DNA barcode ikan. Data latih ini selanjutnya dilakukan
pelatihan dengan SVM. SVM yang digunakan berupa library e1071 pada bahasa
Pemrograman R dengan fungsi kernel radial basis function (RBF) dan Cclassification. Optimasi parameter dan pada kernel RBF menggunakan grid
search dengan 10 fold cross validation pada rentang 10-6 – 10-1 untuk parameter
dan 10-1 – 102 untuk parameter menghasilkan parameter terbaik seperti yang
terlihat pada Tabel 4:
Tabel 4 Nilai parameter terbaik untuk gamma dan cost
Parameter

Trinucleotide (3-mers)
Data 1
Data 2
100
100
0.0001
0.01

Tetranucleotide (4-mers)
Data 1
Data 2
10
100
0.001
0.001

Cost
Gamma
Keterangan:
Data 1: Data sekuens DNA yang diambil dari BOLD (http:boldsystems.org) berdasarkan tingkat
genus.
Data 2: Data sekuens DNA yang diambil dari BOLD (http:boldsystems.org) berdasarkan tingkat
spesies.

Parameter terbaik yang diperoleh akan menjadi masukan pada pembentukan
model SVM. Selanjutnya model dilakukan pengujian dengan menggunakan data
uji (Lampiran 2) sebanyak 145 sekuens DNA barcode ikan.
Evaluasi
Penggunaan confusion matrix digunakan untuk mengevaluasi hasil
identifikasi pada data dengan menggunakan frekuensi trinucleotide dan
tetranucleotide pada tingkat genus (Tabel 5 dan Tabel 6) maupun pada tingkat
spesies (Tabel 7 dan Tabel 8).
Tabel 5 Confusion matrix untuk genus dengan frekuensi trinucleotide
Kelas prediksi
Tuna
Tenggiri
ikan lain

Tuna
144
1
0

Kelas Sebenarnya
Tenggiri
4
0
0

Ikan lain
0
10
22

13

Tabel 6 Confusion matrix untuk genus dengan frekuensi tetranucleotide
Kelas prediksi

Kelas Sebenarnya
Tenggiri
1
3
0

Tuna
145
0
0

Tuna
Tenggiri
ikan lain

Ikan lain
0
0
32

Tabel 7 Confusion matrix untukspesies dengan frekuensi trinucleotide
Kelas sebenarnya
G. macrocephalus

H. plecostomus

S. commerson

T. alalunga

T. albacares

T. obesus

T. thynnus

C. limbatus
G. macrocephalus
H. plecostomus
S. commerson
T. alalunga
T. albacares
T. obesus
T. thynnus

C. limbatus

Kelas prediksi

5
0
0
0
0
0
0
0

0
15
0
0
0
0
0
0

0
0
1
0
1
0
0
0

0
0
0
2
0
0
0
2

0
0
0
11
1
0
0
0

0
0
0
0
0
37
0
0

0
0
0
0
1
0
9
5

0
0
0
0
0
1
0
61

Tabel 8 Confusion matrix untuk spesies dengan frekuensi tetranucleotide
Kelas sebenarnya

Kelas prediksi

C. limbatus

G. macrocephalus

H. plecostomus

S. commerson

T. alalunga

T. albacares

T. obesus

T. thynnus

C. limbatus
G. macrocephalus
H. plecostomus
S. commerson
T. alalunga
T. albacares
T. obesus
T. thynnus

5
0
0
0
0
0
0
0

0
15
0
0
0
0
0
0

0
0
1
0
1
0
0
0

0
0
0
0
1
0
0
2

0
0
0
0
11
0
0
0

0
0
0
0
0
47
0
0

0
0
0
0
1
0
9
2

0
0
0
0
0
0
0
63

Berdasarkan confusion matrix pada Tabel 5, 6, 7 dan 8 maka akurasi yang
diperoleh untuk data dengan menggunakan frekuensi tetranucleotide lebih tinggi
dibandingkan frekuensi trinucleotide (Gambar 7). Hal ini menunjukkan bahwa
pola kemunculan k pada ektraksi fitur mempengaruhi akurasi, karena semakin
besar nilai k maka semakin banyak fitur atau ciri yang terbentuk, informasi yang
diperoleh pun semakin banyak sehingga menyebabkan akurasi tinggi. Begitu juga
untuk data yang diidentifikasi berdasarkan tingkat genus juga lebih tinggi
akurasinya dibandingkan dengan data yang diidentifikasi berdasarkan tingkat
spesies.

14

100
90
80

Persentase

70
60
50

Trinucleotide (3-mers)

40

Tetranucleotide (4-mers)

30
20
10
0
Genus

Spesies

Gambar 7 Perbandingan hasil akurasi pada tingkat genus dan spesies
Matriks yang digunakan untuk mengukur kemampuan SVM dalam
mengidentifikasi sekuens DNA barcode pada tiga kelas secara terpisah yaitu
sensitivity dan specificity. Sensitivity adalah perbandingan ikan yang benar yang
berhasil diidentifikasi terhadap jumlah total ikan yang sebenarnya. Specificity
menyatakan perbandingan ikan yang salah yang berhasil diidentifikasi terhadap
jumlah total ikan yang salah. Sementara nilai precision dan recall digunakan
untuk mengukur kemampuan SVM dalam mengidentifikasikan satu kelas saja,
dalam hal ini kelas ikan tuna, kelas tenggiri, atau kelas ikan lainnya saja.
Fmeasure adalah matriks yang mengintegrasikan precision dan recall (Yen & Lee
2009). Tabel 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 dan 16 menunjukkan performance SVM
dalam mengidentifikasi data sekuens DNA untuk data ikan tuna, tenggiri dan ikan
lainnya.
Tabel 9 Nilai sensitivity pada spesies ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Data Uji
Carcharhinus limbatus
Gadus macrocephalus
Hypostomus plecostomus
Scomberomorus commerson
Thunnus alalunga
Thunnus albacares
Thunnus obesus
Thunnus thynnus

Sensitivity
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
1.00
1.00
1.00
1.00
0.50
0.50
0.00
0.00
0.92
1.00
0.80
1.00
0.60
0.75
0.98
1.00

Pada Tabel 9, nilai sensitivity untuk tiap spesies dengan ekstraksi fitur
menggunakan trinucleotide dan tetranucleotide. Nilai rata-rata sensitivity yang
diperoleh untuk trinucleotide adalah 0.828, yang berarti bahwa setidaknya 82.8%
spesies ikan berhasil diidentifikasi ke kelas sebenarnya. Adapun dengan
menggunakan tetranucleotide rata-rata nilai sensitivity adalah 0.89, yaitu
sebanyak 89% spesies ikan dapat diidentifikasi ke kelas sebenarnya. Namun untuk

15

spesies Scomberomorus commerson memiliki nilai sensitivity yang paling rendah
yaitu 0, yang berarti tidak ada satupun spesies tersebut teridentifikasi ke dalam
kelas sebenarnya, hal ini disebabkan oleh ketidakseimbangan jumlah spesies
tersebut dengan spesies lainnya.
Tabel 10 Nilai sensitivity pada genus tuna, tenggiri dan ikan lain
Data Uji
Tuna
Tenggiri
Ikan Lain

Sensitivity
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
0.99
1.00
0.00
0.75
0.69
1.00

Tabel 10 menunjukkan nilai sensitivity untuk genus tuna, tenggiri, dan
ikan lain. Nilai rata-rata sensitivity yang diperoleh pada ikan tuna dan ikan lain
untuk frekuensi trinucleotide adalah 0.84 yaitu sebanyak 84% ikan dapat
diidentifikasi ke kelas sebenarnya. Adapun pada pada tenggiri nilai sensitivity
adalah 0, yang berarti ikan tenggiri tidak bisa diidentifikasi ke kelas sebenarnya.
Pada frekuensi tetranucleotide nilai rata-rata sensitivity yang diperoleh pada genus
ikan tuna, tenggiri dan ikan lain adalah 0.916, yang berarti 91.6% genus ikan
tersebut teridentifikasi ke dalam kelas sebenarnya.
Tabel 11 Nilai Specificity pada spesies ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Data Uji
Carcharhinus limbatus
Gadus macrocephalus
Hypostomus plecostomus
Scomberomorus commerson
Thunnus alalunga
Thunnus albacores
Thunnus obesus
Thunnus thynnus

Specificity
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.96
0.98
0.98
1.00
0.96
1.00
0.92
0.96

Pada Tabel 11, nilai specificity untuk tiap spesies dengan ekstraksi fitur
menggunakan trinucleotide dan tetranucleotide. Nilai rata-rata specificity yang
diperoleh untuk trinucleotide adalah 0.977, yang berarti bahwa setidaknya 2.3%
spesies ikan teridentifikasi ke kelas yang bukan sebenarnya. Adapun dengan
menggunakan tetranucleotide rata-rata nilai specificity adalah 0.99, yaitu
sebanyak 1% spesies ikan yang teridentifikasi ke kelas yang bukan sebenarnya.
Tabel 12 Nilai specificity pada genus ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Data Uji
Tuna
Tenggiri
Ikan Lain

Specificity
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
0.85
0.97
0.94
1.00
1.00
1.00

Tabel 12 menunjukkan nilai specificity untuk genus tuna, tenggiri, dan
ikan lain. Nilai rata-rata specificity yang diperoleh pada frekuensi trinucleotide
adalah 0.93 yaitu sebanyak 7% ikan tidak mampu diidentifikasi ke kelas
sebenarnya. Adapun pada frekuensi tetranucleotide nilai rata-rata specificity yang

16

diperoleh adalah 0.99, yang berarti hanya 1% ikan tersebut tidak mampu
teridentifikasi ke dalam kelas sebenarnya.
Tabel 13 Nilai Precision pada spesies tuna, tenggiri dan ikan lain
Data Uji
Carcharhinus limbatus
Gadus macrocephalus
Hypostomus plecostomus
Scomberomorus commerson
Thunnus alalunga
Thunnus albacores
Thunnus obesus
Thunnus thynnus

Precision
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.00
0.00
0.69
0.79
0.95
1.00
0.60
1.00
0.90
0.94

Pada Tabel 13, nilai precision untuk tiap spesies dengan ekstraksi fitur
menggunakan trinucleotide dan tetranucleotide. Nilai rata-rata precision yang
diperoleh untuk trinucleotide adalah 0.877, yang berarti bahwa setidaknya 87.7%
model dapat mengidentifikasi dengan tepat ke kelas sebenarnya. Adapun dengan
menggunakan tetranucleotide rata-rata nilai precision adalah 0.96, artinya model
dapat mengidentifikasi dengan tepat ke kelas sebenarnya sebesar 96%. Nilai
precision terendah dimiliki oleh spesies Scomberomorus commerson yaitu bernilai
0.
Tabel 14 Nilai Precision pada genus tuna, tenggiri dan ikan lain
Data Uji
Tuna
Tenggiri
Ikan Lain

Precision
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
0.97
1.00
0.00
0.75
1.00
1.00

Tabel 14 menunjukkan nilai precision untuk genus tuna, tenggiri, dan ikan
lain. Nilai rata-rata precision yang diperoleh pada frekuensi trinucleotide adalah
0.985 yaitu sebanyak 98.5% model mampu mengidentifikasi ke kelas sebenarnya
pada genus ikan tuna dan ikan lain. Adapun pada tenggiri model tidak mampu
mengidentifikasi ke dalam kelas tenggiri. Pada frekuensi tetranucleotide nilai
rata-rata precision yang diperoleh adalah 0.916, yang berarti sebesar 91.6% model
mampu mengidentifikasi ke dalam kelas sebenarnya baik pada ikan tuna, tenggiri,
maupun ikan lain.
Tabel 15 Nilai Fmeasure pada spesies ikan tuna, tenggiri dan ikan lain
Data Uji
Carcharhinus limbatus
Gadus macrocephalus
Hypostomus plecostomus
Scomberomorus commerson
Thunnus alalunga
Thunnus albacores
Thunnus obesus
Thunnus thynnus

Fmeasure
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
1.00
1.00
1.00
1.00
0.67
0.67
0.00
0.00
0.79
0.88
0.87
1.00
0.60
0.86
0.94
0.97

17

Pada Tabel 15, nilai Fmeasure untuk tiap spesies dengan ekstraksi fitur
menggunakan trinucleotide dan tetranucleotide. Nilai rata-rata Fmeasure yang
diperoleh untuk trinucleotide adalah 0.838, yang berarti bahwa setidaknya 83.8%
model dapat mengidentifikasi dengan tepat ke kelas sebenarnya. Adapun dengan
menggunakan tetranucleotide rata-rata nilai Fmeasure adalah 0.91, artinya model
dapat mengidentifikasi dengan tepat ke kelas sebenarnya sebesar 91%. Namun
nilai Fmeasure paling rendah juga dimiliki oleh spesies Scomberomorus
commerson yaitu sebesar 0.
Tabel 16 Nilai Fmeasure pada genus tuna, tenggiri dan ikan lain
Fmeasure
Trinucleotide (3-mers)
Tetranucleotide (4-mers)
0.98
0.99
0.00
0.86
0.81
1.00

Data Uji
Tuna
Tenggiri
Ikan Lain

Tabel 16 menunjukkan nilai Fmeasure untuk genus tuna, tenggiri, dan ikan
lain. Nilai rata-rata specificity yang diperoleh pada frekuensi trinucleotide adalah
0.89 yaitu sebanyak 89% model mampu mengidentifikasi dengan tepat ke kelas
sebenarnya pada genus ikan tuna dan ikan lain. Adapun pada tenggiri model tidak
mampu mengidentifikasi dengan tepat ke dalam kelas tenggiri. Pada frekuensi
tetranucleotide nilai rata-rata Fmeasure yang diperoleh adalah 0.95, yang berarti
sebesar 95% model mampu mengidentifikasi dengan tepat ke dalam kelas
sebenarnya baik pada ikan tuna, tenggiri, maupun ikan lain.
Pengujian dengan Menggunakan BLAST
Spesies tenggiri yaitu Scomberomorus commerson memiliki nilai sensitivity
dan Fmeasure yang rendah dan cenderung teridentifikasi ke dalam spesies tuna,
oleh karena itu pada penelitian ini juga menggunakan aplikasi Basic Local
Alignment Search Tools (BLAST) untuk melihat berapa persen tingkat similarity
spesies tenggiri dengan spesies tuna.
Tabel 17 Tingkat kesamaan spesies tenggiri dengan spesies tuna
Data uji
Scomberomorus Commerson

Spesies yang diduga
Thunnus Obesus
Thunnus Alalunga

Similarity
84%
84%

Hasil pengujian diperoleh berdasarkan Tabel 17 bahwa spesies dari
Scomberomorus commerson memiliki kesamaan yang tinggi dengan spesies tuna
yaitu sebesar 84%. Hal ini yang menyebabkan spesies ikan tenggiri cenderung
teridentifikasi ke dalam spesies tuna yaitu Thunnus obesus dan Thunnus alalunga.
Kelebihan dan Kelemahan Sistem
Adapun kelebihan dari sistem identifikasian dengan SVM pada penelitian
ini adalah tidak membutuhkan memori yang banyak dalam melakukan identifikasi
karena dalam melakukan pengujian hanya menggunakan support vector (data yang
berada di perbatasan antar kelas) yang mempengaruhi fungsi keputusan hasil
pengujian. SVM juga memiliki kompleksitas yang linear sehingga waktu yang

18

diperlukan lebih efisien. Adapun kekurangan dari sistem SVM ini adalah pada
data yang tidak seimbang tidak mampu diidentifikasi dengan baik sehingga
apabila ada data uji maka akan cenderung teridentifikasi ke dalam kelas yang
mayoritas.

5. SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian yang telah dilakukan,
metode
klasifikasi
dengan
menggunakan
model
SVM
berhasil
mengidentifikasikan sekuens DNA barcode untuk spesies ikan tuna dan spesies
ikan lain dengan baik, namun untuk spesies ikan tenggiri model tidak mampu
mengidentifikasi dengan baik. Nilai akurasi yang diperoleh untuk data dengan
menggunakan frekuensi tetranucleotide pada tingkat genus maupun spesies lebih
tinggi dibandingkan dengan menggunakan frekuensi trinucleotide yaitu sebesar
99.45% untuk genus dan 88% untuk spesies. Hal ini menunjukkan bahwa pola
kemunculan k pada ekstraksi ciri mempengaruhi akurasi, karena semakin besar
nilai k semakin banyak fitur yang terbentuk sehingga nilai akurasi juga semakin
tinggi.
Saran
Data yang digunakan pada penelitian ini tidak seimbang sehingga
mempengaruhi kinerja SVM, oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya
diperlukan suatu metode untuk menyeimbangkan data misalnya dengan
menggunakan undersampling ataupun oversampling sehingga dapat
meningkatkan akurasi dalam proses identifikasinya.

DAFTAR PUSTAKA
Abdullah A, Nurjanah, Kurnia N. 2011. Autentikasi tuna steak komersial dengan
metode PCR-Sequencing. Jurnal Pengolahan Hasil Perikanan Indonesia.
16(61) : 1-7.
[BRKP] Badan Riset Kelautan dan Perikanan. 2013. Potret dan Strategi
Pengembangan Perikanan Tuna, Udang dan Rumput Laut. Jakarta: Badan
Riset Kelautan dan Perikanan.
Burges JC. 1998. A Toturial on Support Vector Machines for Pattern Recognition.
Data Mining and Knowledge Discovery. 2: 955- 974.
Civera T. 2003. Species Identication and safety of fish products. Vet Research
Communication. 27: 481.
Dudu A, Georgescu SE, Schiotu AD, Castache M. 2010. PCR-RFLP method to
identify fish species of economic importance. Archiva Zootechnica. 13: 5359.

19

Filonzi L, Stefania C, Marina V, Francesco NM. 2010. Molecular barcoding
reveals mislabelling of commercial fish products in Italy. Food Research
International. 43: 1383-1388.
Han J, Kamber M, Pei J. 2012. Data Mining: Concepts and Techniques. 3thed.
New York (US): Morgan Kaufman Elsevier Academic Pr.
Hebert PDN, Cywinska A, Ball SL, Dewaard JR. 2003. Biological identification
through DNA barcodes. Proc. R. Soc. Lond. B. 270: 313-321.
Hollingsworth