Implementasi Metode HSI pada Transformasi Ruang Warna Dalam Mendeteksi Kematangan Buah Mangga Udang

(1)

Implementasi Metode HSI pada Transformasi Ruang Warna Dalam Mendeteksi Kematangan Buah Mangga Udang

Yuni Franciska Br Tarigan^*, Karina Andriani, Rika Rosnelly, Wanayumini Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia

Email: ^1,*[email protected], ²[email protected],^3,*[email protected], ^4,*[email protected] Email Penulis Korespondensi: [email protected]

Abstrak−Buah Mangga merupakan tanaman yang banyak dibudidayakan di Indonesia. Buah Mangga tergolong buah yang populer dan digemari oleh hampir seluruh penduduk dunia. Mangga bukan tanaman asli dari Indonesia namun merupakan tanaman buah asli India yang memiliki rasa yang khas. Umur simpannya sangat pendek karena merupakan buah yang mudah rusak atau membusuk dalam jangka waktu tertentu. Penggunaan teknologi Citra digital adalah citra yang dapat diolah secara langsung oleh komputer. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut sebagai pixel (picture element), yaitu elemen terkecil dari sebuah citra. Pengolahan citra merupakan sebuah bentuk pemrosesan sebuah citra atau gambar dengan proses numerik dari gambar tersebut, dalam hal ini yang diproses adalah masing-masing pixel atau titik dari gambar tersebut. Salah satu teknik pemrosesan citra memanfaatkan komputer sebagai peranti lunak memproses masing-masing pixel dari sebuah gambar. Untuk aplikasi pemrosesan citra yang melakukan pengenalan objek akan lebih mudah jika objek diidentifikasi menggunakan perbedaan nilai hue-nya dengan memberi batasan nilai tertentu dari nilai hue pada objek. Model ruang warna HSI ialah sistem ruang warna yang mirip dengan kinerja mata manusia. HSI bekerja dengan cara mengkombinasikan warna ataupun grayscale yang terkandung dalam citra.

Berdasarkan rentang nilai acuan buah Mangga Udang yang telah ditentukan pada proses menggunakan metode HSI, maka dapat disimpulkan bahwa citra uji buah Mangga Udang tersebut dengan nilai H=32 S=0,675 I=83 maka manga tersebut dapat dikatakan sudah matang.

Kata Kunci: Pengolahan Citra; HIS; Buah Mangga

Abstract−Mango is a plant that is widely cultivated in Indonesia. Mango is a fruit that is popular and favored by almost the entire world population. Mango is not a native plant from Indonesia but is a fruit plant native to India that has a distinctive taste. The shelf life is very short because it is a fruit that is easily damaged or rotted in a certain period of time. The use of technology Digital image is an image that can be processed directly by a computer. A digital image can be represented by a matrix consisting of M columns and N rows, where the intersection between the columns and rows is called a pixel (picture element), which is the smallest element of an image. Image processing is a form of processing an image or image by numerical processing of the image, in this case, each pixel or point of the image is processed. One image processing technique utilizes a computer as software to process each pixel of an image. For image processing applications that perform object recognition, it will be easier if the object is identified using the difference in its hue value by limiting a certain value of the hue value to the object. The HSI color space model is a color space system similar to the performance of the human eye. HSI works by combining the color or grayscale contained in the image. Based on the reference value range of the Mango Shrimp fruit that has been determined in the process using the HSI method, it can be concluded that the test image of the Mango Shrimp fruit with a value of H=32 S=0.675 I=83 then the manga can be said to be ripe.

Keywords: Image Processing; HIS; Mango

1. PENDAHULUAN

Dalam kasus kematangan buah mangga ini terkadang ada buah mangga yang memiliki warna yang cukup matang tetapi masih terasa asam, begitu pun sebaliknya. Sehingga untuk para konsumen diperlukan sebuah alat bantu untuk mengetahui tingkat kematangan dari buah Mangga

[1].

Buah Mangga merupakan tanaman yang banyak dibudidayakan di Indonesia. Buah Mangga tergolong buah yang populer dan digemari oleh hampir seluruh penduduk dunia. Mangga bukan tanaman asli dari Indonesia namun merupakan tanaman buah asli India yang memiliki rasa yang khas. Walaupun begitu masyarakat sudah menganggap Mangga sebagai salah satu tanaman buah-buahan Indonesia.

Di Indonesia Mangga tumbuh dengan baik di daerah dataran rendah yang berhawa panas, tapi juga masih ditanam sampai dataran tinggi yang berhawa sedang. Buah Mangga mengandung beberapa zat gizi yang bermanfaat untuk perbaikan gizi masyarakat. Daging buah Mangga yang berwarna merah oranye banyak mengandung vitamin A yang sangat dibutuhkan tubuh, selain vitamin A buah Mangga juga mengandung vitamin C yang berkisar antara 6-30 mg/100 g buah. Apabila banyak makan Mangga kita akan memperoleh cukup vitamin, hingga badan kita akan mempunyai daya tahan terhadap kerusakan mata dan penyakit sariawan. Vitamin C merupakan vitamin yang larut dalam air dan esensial untuk biosintesis kolagen[2]. Ada banyak jenis dari buah Mangga, salah satunya adalah Mangga Udang. Buah Mangga Udang adalah salah satu varietas Mangga yang merupakan buah musiman, dimana produksinya akan melimpah pada musim panen. Umur simpannya sangat pendek karena merupakan buah yang mudah rusak atau membusuk dalam jangka waktu tertentu. Produksi buah Mangga Udang sangat melimpah pada musim panen sedang jangka waktu simpannya sangat pendek[3].

Pada Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Eddy Murraharjo dengan judul “Klasifikasi Kematangan Buah Mangga “Harum Manis” Berdasarkan Digital Number (DN) of RGB”. dengan nilai tingkat keberhasilan dapat diamati terhadap masing-masing kategori kelas yaitu mentah, matang dan masak terhadap sampel sebanyak

(2)

15 file citra pelatihan dan 69 file citra pengujian, dengan tingkat keberhasilan mencapai 100% saat sistem klasifikasi diujikan untuk file citra pelatihan dan 74% saat sistem diujikan untuk file citra pengujian[4].

Pada penelitian Dede Wandi dalam Deteksi Kelayuan Pada Bunga Mawar dengan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) [5] menjelaskan metode tersebut sangat efektif dalam melakukan proses ruang warna. Oleh karena itu, akan dilakukan penelitian kematangan Mangga Udang dengan metode HSI.

Alasan penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi kematangan Mangga Udang dan mengetahui kecocokan metode HSI (Hue, Saturation, Intensity). Buah mangga udang adalah salah satu varietas mangga yang merupakan buah musiman, dimana produksinya akan melimpah pada musim panen. Umur simpannya sangat pendek karena merupakan bahan pangan yang mudah rusak atau membusuk dalam jangka waktu tertentu. Selain itu rasanya relatif lebih asam dibanding buah mangga jenis lain, sehingga jarang disukai oleh masyarakat. Produksi buah mangga udang sangat melimpah pada musim panen sedang jangka waktu simpannya sangat pendek serta rasanya relatif asam. Mangga Udang secara umum berbentuk lonjong, bentuk ujung daun runcing, dan bentuk pangkal daun runcing dan tumpul. Panjang tangkai daun berkisar antara 2 cm sampai 6 cm dan tekstur permukaan kulit buah halus. Daging buah Mangga Udang tebal, berserat, dan berair[6].

Citra merupakan salah satu bentuk informasi yang diperlukan manusia selain teks, suara dan video.

Informasi ini diperlukan bukan hanya untuk komunikasi antar manusia saja tetapi juga antara manusia dengan mesin. Informasi yang terkandung dalam sebuah citra dapat diinterpretasikan berbeda-beda oleh manusia satu dengan yang lain. Artinya, nilai informasi pada sebuah citra bersifat subyektif tergantung keperluan masing- masing manusia. Oleh karena itu diperlukan pengolahan citra untuk mendapatkan citra yang memiliki informasi yang dikehendaki[7]. Citra digital adalah citra yang dapat diolah secara langsung oleh komputer. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut sebagai pixel (picture element), yaitu elemen terkecil dari sebuah citra[8].

2. METODOLOGI PENELITIAN

2.1 Pengolahan Citra

Pengolahan citra merupakan sebuah bentuk pemrosesan sebuah citra atau gambar dengan proses numerik dari gambar tersebut, dalam hal ini yang diproses adalah masing-masing pixel atau titik dari gambar tersebut[9]. Salah satu teknik pemrosesan citra memanfaatkan komputer sebagai peranti lunak memproses masing-masing pixel dari sebuah gambar. Oleh karena itu muncul istilah pemrosesan citra secara digital atau digital image processing[10].

Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu (continue) dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi.

Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai diskrit. Repersentasi dari fungsi kontinyu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi citra. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (pixel = picture element) atau elemen terkecil dari sebuah citra[11].

𝑓(𝑥, 𝑦) = [

𝑓(0,0) 𝑓(0,1) … 𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) … 𝑓(1, 𝑀 − 1)

⋮ ⋮ ⋮ ⋮

𝑓(𝑁 − 1,0) 𝑓(𝑁 − 1,1) … 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1)

] (1)

Model warna RGB adalah model warna berdasarkan konsep penambahan kuat cahaya primer yaitu Red, Green dan Blue. Dalam suatu ruang yang sama sekali tidak ada cahaya, maka ruangan tersebut adalah gelap total.

Tidak ada signal gelombang cahaya yang diserap oleh mata kita atau RGB (0,0,0). Apabila ditambahkan cahaya merah pada ruangan tersebut, maka ruangan akan berubah warna menjadi merah RGB (255,0,0), semua benda dalam ruangan tersebut hanya dapat terlihat berwarna merah[12].

2.2 Hue Saturation Intensity (HSI)

Pengolahan citra yang digunakan untuk mendeteksi tingkat kematangan buah Mangga Udang adalah dengan menggunakan metode transformasi ruang warna HSI. Penerapan metode transformasi ruang warna HSI yang digunakan untuk mendeteksi warna kulit buah Mangga Udang akan digunakan untuk menentukan tingkat kematangan buah Mangga Udang. Berikut kerangka kerja dari metode transformasi ruang warna HSI:

Gambar 1. Kerangka Kerja Metode Transformasi Ruang Warna HIS

(3)

Walaupun model warna RGB bagus untuk merepresentasikan informasi warna, tetapi model warna ini memiliki kendala ketika merepresentasikan warna yang tidak ada dalam ruang warnanya. Karena hal tersebut, dalam pemrosesan citra kurang baik bila menggunakan model warna RGB. Untuk aplikasi pemrosesan citra yang melakukan pengenalan objek akan lebih mudah jika objek diidentifikasi menggunakan perbedaan nilai hue-nya dengan memberi batasan nilai tertentu dari nilai hue pada objek. Model ruang warna HSI ialah sistem ruang warna yang mirip dengan kinerja mata manusia. HSI bekerja dengan cara mengkombinasikan warna ataupun grayscale yang terkandung dalam citra[13]. Pemodelan dari sistem HSI dalam mendapatkan informasi dengan cara penggabungan beberapa intensitas warna yang didapatkan dari proses pemampatan perbaikan citra RGB. Citra yang dihasilkan bisa berupa grayscale yaitu warna keabua-abuan. Proses informasi dari penglihatan mata manusia belum bisa mengambarkan informasi yang baik terhadap nilai model warna CMY dan RGB. Beberapa langkah telah dilakukan untuk pengenalan objek, salah satunya dengan menerapan hue intensitas warna tersebut. Rentang jarak dari objek dengan warna RGB dan nilai rata-rata kecerahan hue akan lebih baik memodelkannya dengan warna RGB, dengan mengurangi noise dari deteksi tepi warna tersebut[14]. Ruang warna HSI mempunyai 3 dimensi ruang, yaitu Hue (H), Saturasi (S) dan Intesitas (I). Hue merupakan warna dasar seperti merah, kuning, hijau dan biru atau campuran warna tersebut. Saturasi merupakan ketajaman warna pada hue. Dan Intesitas adalah pencahayaan pada hue dan saturasi. Komponen RGB dari citra berwarna dapat ditransformasikan ke model warna HIS dengan mengasumsikan komponen RGB telah dinormalisasikan[15][16]. Untuk mengubah ruang warna RGB ke HSI dapat diikuti langkah-langkah berikut ini :

𝐻 = cos⁻¹{

1

2[(𝑅−𝐺)+(𝑅−𝐵)]

[(𝑅−𝐺)²+(𝑅−𝐵)(𝐺−𝐵)]¹²

} (2)

𝑆 = 1 − ³

(𝑅+𝐺+𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵) (3)

𝐼 =¹

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) (4)

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Pengumpulan Data

Dalam penelitian untuk mendeteksi kematangan buah mangga udang dengan menggunakan metode transformasi ruang warna HSI ini dengan cara pengambilan citra secara langsung. Setelah itu citra akan diolah untuk menentukan pembeda citra mangga udang matang, setengah matang, dan mentah. Dari beberapa citra mangga udang matang, setengah matang, dan mentah kemudian akan dijadikan sebagai acuan dan disimpan sebagai bentuk database gambar.

Tabel 1. Data Mangga Udang

No Keterangan Nama File Gambar

1 Mangga Udang Matang manggamatang1.JPG 2 Mangga Udang Matang manggamatang2.JPG 3 Mangga Udang Matang manggamatang3.JPG 4 Mangga Udang Matang manggamatang4.JPG 5 Mangga Udang Matang manggamatang5.JPG 6 Mangga Udang Matang manggamatang6.JPG

7 Mangga Udang Matang manggamatang7.JPG

8 Mangga Udang Mentah manggamentah1.JPG

(4)

No Keterangan Nama File Gambar 11 Mangga Udang Mentah manggamentah4.JPG

12 Mangga Udang Mentah manggamentah5.JPG 13 Mangga Udang Mentah manggamentah6.JPG

15 Mangga Udang

Setengah Matang

manggasetengah1.JPG

16 Mangga Udang

Setengah Matang

manggasetengah2.JPG

17 Mangga Udang

Setengah Matang

manggasetengah3.JPG

18 Mangga Udang

Setengah Matang

manggasetengah4.JPG

19 Mangga Udang

Setengah Matang

manggasetengah5.JPG

20 Mangga Udang

Setengah Matang

manggasetengah6.JPG

21 Mangga Udang

Setengah Matang

manggasetengah7.JPG

3.2 Transformasi Ruang Warna HSI

Kerangka kerja yang telah disusun dapat dijadikan pedoman dalam penerapan metode transformasi ruang warna HSI untuk menyelesaikan permasalahan tentang deteksi tingkat kematangan buah Mangga Udang, berikut tahapan-tahapan dari kerangka kerja yang telah disusun:

1. Citra Acuan & Uji

Berdasarkan sampel buah Mangga Udang pada gambar 1, maka dipilih 3 buah Mangga Udang pada setiap tingkat kematangan buah Mangga Udang (matang, setengah matang, mentah) yang ditetapkan sebagai citra acuan yang diharapkan dapat menjadi acuan untuk mendeteksi tingkat kematangan buah Mangga Udang dan sisanya ditetapkan menjadi citra uji seperti pada tabel 1.

(a) (b) (c)

Gambar 2. Citra Acuan Buah Mangga Udang Mentah

(a) (b) (c)

Gambar 3. Citra Acuan Buah Mangga Udang Setengah Matang

(a) (b) (c)

Gambar 4. Citra Acuan Buah Mangga Udang Matang 2. Mencari Nilai RGB

Sebelum mentransformasikan gambar buah Mangga Udang ke metode HSI, terlebih dahulu mencari nilai RGB dari masing-masing citra acuan buah Mangga Udang:

(5)

Gambar 5. Nilai RGB Citra Acuan Buah Manga Udang Matang Pada Piksel (400:402 , 300:302)

Gambar 6. Nilai RGB Citra Acuan Buah Manga Udang Mentah Pada Piksel (400:402 , 300:302)

Gambar 7. Nilai RGB Citra Acuan Buah Manga Udang Setengah Matang Pada Piksel (400:402 , 300:302) 3. Menghitung Nilai Transformasi Ruang Warna HSI

Setelah mendapatkan nilai RGB, langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah menghitung nilai transformasi ruang warna HSI dengan menggunakan rumus metode HSI.

a. Menghitung Nilai HSI Buah Mangga Udang Matang 𝐻 = cos⁻¹{

1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(132 − 80) +(132 − 21)]

[(132 − 80)²+ (132 − 21)(80 − 21)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(52) +(111)]

[(52)²+ (111)(59)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2[163]

[(2704) + (6549)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [163]

[(9253)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 82 96,192} 𝐻 = cos⁻¹{0,852}

𝐻 = 32 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(132 + 80 + 21)min⁡(132,80,21) 𝑆 = 1 − 3

233(21) 𝑆 = 1 − 0,270

(6)

𝑆 = 0,73 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(132 + 80 + 21) 𝐼 =1

3(233) 𝐼 = 78

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(166 − 108) +(166 − 44)]

[(166 − 108)²+ (166 − 44)(108 − 44)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(58) +(122)]

[(58)²+ (122)(64)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [180]

[(3364) + (7808)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [180]

[(11172)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 90 105,697} 𝐻 = cos⁻¹{0,851}

𝐻 = 32 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(166 + 108 + 44)min⁡(166,108,44) 𝑆 = 1 − 3

318(44) 𝑆 = 1 − 0,415 𝑆 = 0,585 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(166 + 108 + 44) 𝐼 =1

3(318) 𝐼 = 106

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(145 − 86) +(145 − 26)]

[(145 − 86)²+ (145 − 26)(86 − 26)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(59) +(119)]

[(59)²+ (119)(60)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2[178]

[(3481) + (7140)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [178]

[(10621)]¹² }

(7)

𝐻 = cos⁻¹{ 89 103,05} 𝐻 = cos⁻¹{0,863}

𝐻 = 30 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(145 + 86 + 26)min⁡(145,86,26) 𝑆 = 1 − 3

257(26) 𝑆 = 1 − 0,303 𝑆 = 0,697 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(145 + 86 + 26) 𝐼 =1

3(257) 𝐼 = 86

b. Menghitung Nilai HSI Buah Mangga Udang Mentah 𝐻 = cos⁻¹{

1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(93 − 104) +(93 − 57)]

[(93 − 104)²+ (93 − 57)(104 − 57)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(−11) +(36)]

[(−11)²+ (36)(47)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [25]

[(121) + (1692)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [25]

[(1813)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 13 42,579} 𝐻 = cos⁻¹{0,305}

𝐻 = 72 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(93 + 104 + 57)min⁡(93,104,57) 𝑆 = 1 − 3

254(57) 𝑆 = 1 − 0,673 = 0,327 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(93 + 104 + 57) 𝐼 =1

3(254) 𝐼 = 85

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

(8)

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(107 − 124) +(107 − 56)]

[(107 − 124)²+ (107 − 56)(124 − 56)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(−17) +(51)]

[(−17)²+ (51)(68)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [34]

[(289) + (3468)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [34]

[(3757)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 17 61,294} 𝐻 = cos⁻¹{0,277}

𝐻 = 74 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(107 + 124 + 56)min⁡(107,124,56) 𝑆 = 1 − 3

287(56) 𝑆 = 1 − 0,585 𝑆 = 0,415 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(107 + 124 + 56) 𝐼 =1

3(287) 𝐼 = 96

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(123 − 143) +(123 − 80)]

[(123 − 143)²+ (123 − 80)(143 − 80)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(−20) +(43)]

[(−20)²+ (43)(63)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [23]

[(400) + (2709)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [23]

[(3109)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 12 55,758} 𝐻 = cos⁻¹{0,215}

𝐻 = 78 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(123 + 143 + 80)min⁡(123,143,80) 𝑆 = 1 − 3

346(80) 𝑆 = 1 − 0,693

(9)

𝑆 = 0,307 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(123 + 143 + 80) 𝐼 =1

3(346) 𝐼 = 115

c. Menghitung Nilai HSI Buah Mangga Udang Setengah Matang 𝐻 = cos⁻¹{

1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(160 − 151) +(160 − 62)]

[(160 − 151)²+ (160 − 62)(151 − 62)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(9) +(98)]

[(9)²+ (98)(89)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2[107]

[(81) + (8722)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [107]

[(8803)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 54 93,824} 𝐻 = cos⁻¹{0,575}

𝐻 = 55 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(160 + 151 + 62)min⁡(160,151,62) 𝑆 = 1 − 3

373(62) 𝑆 = 1 − 0,498 𝑆 = 0,502 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(160 + 151 + 62) 𝐼 =1

3(373) 𝐼 = 124

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(83 − 69) +(83 − 4)]

[(83 − 69)²+ (83 − 4)(69 − 4)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(14) +(79)]

[(14)²+ (79)(65)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [93]

[(196) + (5135)]¹² }

(10)

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2[93]

[(5331)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 47 73,013} 𝐻 = cos⁻¹{0,643}

𝐻 = 50 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(83 + 69 + 4)min⁡(83,69,4) 𝑆 = 1 − 3

156(4) 𝑆 = 1 − 0,076 𝑆 = 0,924 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =1

3(83 + 69 + 4) 𝐼 =1

3(156) 𝐼 = 52

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(𝑅 − 𝐺) +(𝑅 − 𝐵)]

[(𝑅 − 𝐺)²+ (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(132 − 102) +(132 − 30)]

[(132 − 102)²+ (132 − 30)(102 − 30)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1

2[(30) +(102)]

[(30)²+ (102)(72)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [132]

[(900) + (7344)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 1 2 [132]

[(8244)]¹² }

𝐻 = cos⁻¹{ 66 90,796} 𝐻 = cos⁻¹{0,726}

𝐻 = 44 𝑆 = 1 − 3

(𝑅 + 𝐺 + 𝐵)min⁡(𝑅, 𝐺, 𝐵)

𝑆 = 1 − 3

(132 + 102 + 30)min⁡(132,102,30) 𝑆 = 1 − 3

264(30) 𝑆 = 1 − 0,340 𝑆 = 0,66 𝐼 =1

3(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 =¹

3(132 + 102 + 30) = 𝐼 =1

3(264) 𝐼 = 80

4. Menentukan Nilai Acuan Tingkat Kematangan Buah Mangga Udang

Setelah menghitung nilai HSI pada setiap citra acuan buah Mangga Udang, selanjutnya adalah menentukan rentang nilai yang dijadikan patokan dalam penentuan tingkat kematangan buah Mangga Udang.

(11)

Gambar 8. Nilai HSI Pada Citra Acuan Buah Mangga Udang Matang

Maka didapatlah rentang nilai yang menjadi nilai acuan dalam menentukan tingkat buah Mangga Udang matang sebagai berikut :

Nilai Hue : 30 – 32 Nilai Saturation : 0,585 – 0,73 Nilai Intensity : 78 – 106

Gambar 9. Nilai HSI Pada Citra Acuan Buah Mangga Udang Mentah

Maka didapatlah rentang nilai yang menjadi nilai acuan dalam menentukan tingkat buah Mangga Udang mentah sebagai berikut :

Gambar 10. Nilai HSI Pada Citra Acuan Buah Mangga Udang Setengah Matang

Maka didapatlah rentang nilai yang menjadi nilai acuan dalam menentukan tingkat buah Mangga Udang setengah matang sebagai berikut :

5. Kondisi Kematangan Buah Mangga Udang

Langkah selanjutnya adalah menentukan kondisi kematangan buah Mangga Udang berdasarkan nilai acuan yang telah didapatkan melalui proses transformasi ruang warna HSI yang telah dilakukan.

Gambar 11. Nilai HSI Pada Citra Uji Buah Mangga Udang

Berdasarkan rentang nilai acuan buah Mangga Udang yang telah ditentukan pada proses sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa citra uji buah Mangga Udang tersebut dalam kondisi matang.

(12)

4. KESIMPULAN

Untuk aplikasi pemrosesan citra yang melakukan pengenalan objek akan lebih mudah jika objek diidentifikasi menggunakan perbedaan nilai hue-nya dengan memberi batasan nilai tertentu dari nilai hue pada objek. Model ruang warna HSI ialah sistem ruang warna yang mirip dengan kinerja mata manusia. HSI bekerja dengan cara mengkombinasikan warna ataupun grayscale yang terkandung dalam citra.Berdasarkan rentang nilai acuan buah Mangga Udang yang telah ditentukan pada proses menggunakan metode HSI, maka dapat disimpulkan bahwa citra uji buah Mangga Udang tersebut dengan nilai H=32 S=0,675 I=83 maka manga tersebut dapat dikatakan sudah matang.

UCAPAN TERIMAKASIH

Terima kasih disampaikan kepada Bapak/Ibu yang mengelolah jurnal Media Informatika Budidarma yang telah meluangkan waktu untuk meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar kerjasama dalam penerbitan artikel antara STMIK Triguna Dharma dengan Budidarma terus berjalan dengan baik.

REFERENCES

[1] C. Bagus and M. Imron, “Klasifikasi Buah Mangga Berdasarkan Tingkat Kematangan Menggunakan Least-Squares Support Vector Machine,” Explor. IT J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform., vol. 10, no. 2, pp. 1–8, 2018, doi:

10.35891/explorit.v10i2.1255.

[2] N. Rahman, M. Ofika, and I. Said, “Analisis Kadar Vitamin C Mangga Gadung (Mangifera SP) dan Mangga Golek (Mangifera Indica L) Berdasarkan Tingkat Kematangan dengan Menggunakan Metode Iodimetri,” J. Akad. Kim., vol. 4, no. 1, pp. 33–37, 2015.

[3] U. Hasanah, U. Hasanah, S. P. Wirman, S. F. Retnawaty, and A. Suroso, “UJI pH, KARAKTER FISIK DAN ORGANOLEPTIK PADA MANISAN BUAH MANGGA UDANG,” Phot. J. Sain dan Kesehat., vol. 5, no. 2, pp. 119–

129, 2015, doi: 10.37859/jp.v5i2.597.

[4] H. Edha, S. H. Sitorus, and U. Ristian, “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) Untuk Mendeteksi Kematangan Buah Mangga Harum Manis,” J. Komput. dan Apl., vol. 08, no. 1, pp. 1–10, 2020.

[5] D. Wandi, F. Fauziah, and N. Hayati, “Deteksi Kelayuan Pada Bunga Mawar dengan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 308, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2562.

[6] “MANGGA SUMATERA Penulis : Fitmawati Erwina Juliantari Nery Sofiyanti.”

[7] G. National and H. Pillars, “Pengolahan Citra Dasar Dan Contoh Penerapannya.”

[8] B. Wiyono, “Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri ANALISIS PENERAPAN METODE,” Ekon. Akunt., vol. 01, no. 08, pp. 1–13, 2015.

[9] K. A. Pratama, W. P. Atmaja, and V. Lusiana, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kersen Menggunakan Citra HSI Dengan Metode K-Nearest Neighbor ( KNN ) vol. 11, no. 1, pp. 105–108, 2022.

[10] H. Soeparno and T. Kun, “Penerapan Metode Konvolusi …... (Wikaria Gazali; dkk) PENERAPAN METODE KONVOLUSI DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL,” Mat Stat, vol. 12, no. 2, pp. 103–113, 2012.

[11] O. N. Shpakov and G. V. Bogomolov, “Technogenic activity of man and local sources of environmental pollution,” Stud.

Environ. Sci., vol. 17, no. C, pp. 329–332, 1981, doi: 10.1016/S0166-1116(08)71924-1.

[12] T. Akhir, “Klasifikasi Jenis Dan Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk,” 2020.

[13] A. A. Muhammad, A. Arkadia, S. Naufalrifqi, and D. S. Prasvita, “Penerapan Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity ( HSI ) untuk Mendeteksi Kematangan Buah Tomat,” no. September, pp. 75–81, 2021.

[14] B. Yanto, J. Jufri, A. Lubis, B. H. Hayadi, and E. Armita, NST, “Klarifikasi Kematangan Buah Nanas Dengan Ruang Warna Hue Saturation Intensity (Hsi),” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 6, no. 1, p. 135, 2021, doi:

10.35314/isi.v6i1.1882.

[15] R. Pratama et al., “Tomato Fruit Detection Based on Color Features Using His Color Space Transformation Method,”

JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 2, no. 2, pp. 81–86, 2019.

[16] R. N. Auliasari, L. Novamizanti, and N. Ibrahim, “Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV),” JUITA J. Inform., vol. 8, no. 2, p. 217, 2020, doi:

10.30595/juita.v8i2.7387.