Amrullah, D. L., Swedia, E. R., Cahyanti, M. and Dwi Septian, M. R. (2022) “Implementasi Color
Detection Menggunakan Algoritma Midpoint Berbasis Sistem Operasi Android”, Sebatik, 26(1). Submitted:  2021-11-14 Accepted:  2022-05-20 Published:  2022-06-01

## IMPLEMENTASI COLOR DETECTION MENGGUNAKAN ALGORITMA MIDPOINT BERBASIS SISTEM OPERASI ANDROID
Dimas Lutfhi Amrullah 1), , Ericks Rachmat Swedia 2) , Margi Cahyanti 3) , dan M Ridwan Dwi Septian 4)
1,3 Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
2,4 Teknik Informatika, Universitas Gunadarma
1,2,3,4 Jl. Margonda Raya No.100, Depok 16424, Jawa Barat E-mail : dimasamrullah@student.gunadarma.ac.id 1) , erick_rs@staff.gunadarma.ac.id 2) , margi@staff.gunadarma.ac.id 3) , ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id 4)

## ABSTRAK
Pengolahan  citra  selalu  berhubungan  erat  dengan  warna,  namun  ada  beberapa  metode  pada  yang  mempunyai  banyak kekurangan  seperti  metode Hue  Saturation  Value (HSV)  yang  hanya  dapat  mengenali  6  warna  saja  dan  beberapa  model pengenalan citra lainnya seperti Hue Saturation Lightness (HSL), Hue Saturation Intensity (HSI), Hue Chroma Lightness (HCL), dan masih banyak metode pengolahan citra lainnya yang penggunaannya tidak secara real time. Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi warna berdasarkan kode heksa, kode Red, Green, Blue (RGB),  dan  pencatatan  waktu  pendeteksian  yang  dilakukan,  mengimplementasikan  Algoritma Midpoint ke  dalam aplikasi, dan melakukan proses pengenalan citra tersebut secara real time . Algoritma Midpoint merupakan algoritma untuk mendapatkan  titik  tengah  dari  layar  pada  saat  mengambil  gambar  objek  menggunakan  kamera smartphone .  Titik  tengah diperoleh  dengan  mendapatkan  parameter  yaitu  koordinat  ½  tinggi  untuk  sumbu  y,  dan  ½  lebar  untuk  sumbu  x  sehingga dapat diperoleh titik pusat dari tengah layar. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan bahasa pemrograman Java dengan JavaScript  Object  Nation (JSON)  sebagai  alat  penyimpanan  data  dari  warna  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses pengenalan  warna Red,  Green,  Blue (RGB).  Penelitian  ini  juga  menambahkan  metode Waterfall yaitu  perencanaan, analisis,  perancangan,  implementasi,  dan  pengujian.  Pada  saat  pengujian,  peneliti  menggunakan  15  data  citra  untuk diproses dan diharapkan adanya aplikasi ini dapat  mempermudah  pengguna  dalam  mengenali berbagai  macam  citra  pada area di sekitar.
Kata Kunci: Midpoint, Warna, RGB, Smartphone, Android, JavaScript Object Nation .

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pada zaman  modern,  seperti  sekarang  ini  dapat  dibilang  telah berkembang dengan sangat pesat. Teknologi yang sudah modern tersebut dapat dimanfaatkan oleh  manusia untuk membantu pekerjaan atau kegiatan menjadi lebih mudah dan cepat (Simarmata et al., 2021).  Contoh pemanfaatan perkembangan teknologi, yaitu aplikasi untuk mempermudah  masyarakat  mengenali  berbagai  macam warna  yang  ada  di  sekitar,  aplikasi  tersebut  juga  dapat digunakan  sebagai  media  yang  dapat  dipakai  oleh masyarakat  yang  berprofesi  berhubungan  langsung dengan warna seperti yang ada pada bidang desain grafis, desainer,  arsitek,  dan  sebagainya. Untuk  membuat aplikasi tersebut, dibutuhkan pengolahan citra agar mesin dapat  mengenali  berbagai  macam  warna  beserta komponen  atau  yang  biasa  disebut  spektrum  warna (Tamsir et al., 2021). Pengolahan citra adalah salah satu cabang dari ilmu informatika. Pengolahan citra menjurus pada  usaha  untuk  melakukan  transformasi  suatu  visual  / gambar menjadi visual lain dengan menggunakan teknik tertentu.  Pengolahan  citra  bertujuan  memperbaiki kualitas visualisasi gambar agar mudah diinterpretasikan oleh  manusia  atau  mesin  (dalam  hal  ini  komputer). Pengolahan  citra  berhubungan  erat  dengan  warna.  Pada
kebanyakan kasus, terutama untuk keperluan penampilan secara visual,  nilai data digital  merepresentasikan  warna dari  citra  yang  diolah.  Format  citra  digital  yang  banyak dipakai  adalah  Citra Biner (monokrom),  Citra  Skala Keabuan  ( gray  scale ),  Citra  Warna  ( true  color ),  dan Citra Warna Berindeks (Tamsir et al., 2021).
Pengolahan  citra  merupakan  bidang  yang  bersifat multidisiplin, yang terdiri dari banyak aspek, antara lain : fisika  (optik,  nuklir,  gelombang,  dan  lain-lain), elektronika,  matematika,  seni,  fotografi,  dan  teknologi komputer. Pengolahan citra ( image processing) memiliki hubungan  yang  sangat  erat  dengan  disiplin  ilmu  yang jika sebuah disiplin ilmu dinyatakan dalam bentuk proses suatu input menjadikan output ,  maka  pengolahan  citra memiliki input berupa  citra  serta output berupa  citra (Kara et al., 2021).
Warna  adalah  spektrum  tertentu  yang  terdapat  di dalam  suatu  cahaya  sempurna  (berwarna  putih).  Nilai warna  ditentukan  oleh  tingkat  kecerahan  maupun kesuraman  warna.  Penelitian  memperlihatkan  bahwa kombinasi  warna  yang  memberikan rentang paling lebar adalah red (R), green (G),  dan blue (B).  Ketiga  warna tersebut  merupakan  warna  pokok  yang  biasa  disebut RGB. Warna lain dapat diperoleh dengan mencampurkan ketiga  warna  pokok  tersebut  dengan  perbandingan
tertentu.  Setiap  warna  pokok  mempunyai  intensitas sendiri dan selama ini proses pengolahan citra dilakukan dengan  menggunakan  beberapa  metode  salah  satunya adalah  metode HSV. Dengan  menggunakan  model HSV ini,  sebuah  objek  dengan  warna  tertentu  dapat  dideteksi dan mengurangi pengaruh intensitas cahaya dari luar dan hanya  mengenali  6  warna  yaitu  coklat,  kuning,  hijau, biru,  hitam  dan  putih.  Beberapa  model  pengenalan  citra lainnya  digunakan  untuk  mengenali  wajah  yang penggunaanya  tidak  secara real  time melainkan  harus diolah  dengan  memasukkan  gambar  ke  dalam  komputer desktop (Ryansyah, 2021).
Citra  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai salah  satu  komponen multimedia yang  memegang peranan  yang  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Secara harfiah,  citra  ( image )  adalah  gambar  pada  bidang dwimatra  (dua  dimensi).  Ditinjau  dari  sudut  pandang matematis,  citra  merupakan  fungsi  menerus  ( continue) dari  intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra.  Sumber cahaya  menerangi  objek,  objek  memantulkan  kembali sebagai dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya  ini ditangkap  oleh  alat-alat  optik,  misalnya  mata  pada manusia,  kamera,  pemindai  ( scanner), dan  sebagainya. Sehingga  bayangan  objek  yang  disebut  citra  tersebut terekam (Tamsir et al., 2021).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  peneliti  tertarik  untuk merancang  sebuah  aplikasi  pengolahan  citra  untuk mendeteksi  warna  berbasis  Android  dengan  kamera  dan diimplementasikan dengan Algoritma Midpoint ke dalam aplikasi  ketika  melakukan  proses  pengenalan  citra. Algoritma Midpoint adalah  algoritma  yang  dapat mengenali semua warna mengingat pengenalan warnanya berdasarkan titik pixel dan berdasarkan jumlah data  yang  dimasukan.  Algoritma  ini  diimplementasikan pada smartphone berbasis Android sehingga penggunaannya lebih mudah dan real time dibandingkan algoritma  citra  lainnya  yang  diimplementasikan  pada komputer desktop .  Berdasarkan  survei  yang  dilakukan terdapat  penelitian  terdahulu  yang  sejenis,  penelitian tersebut  ditulis  oleh  Nurlindasari  Tamsir,  Suryani,  dan Nirwana  dengan  judul  penelitian  “Aplikasi  Citra  Untuk Mendeteksi  dan  Mengenali  Warna  Menggunakan Algoritma Midpoint ”  (Tamsir  et  al.,  2021),  penelitian tersebut  dilakukan  untuk  mencari  nama  warna  dengan menggunakan  Algoritma Midpoint ,  sedangkan  aplikasi yang akan dirancang kali ini adalah sebuah aplikasi yang hampir  sama,  namun  di  dalamnya  menampilkan output yang lebih banyak diantaranya nama warna, kode heksa, kode  RGB, color  bar, dan  waktu  deteksi, dan  juga menampilkan interface yang  lebih  baik  dari  aplikasi sebelumnya (Aditya et al., 2020).

## 2. RUANG LINGKUP
Ruang lingkup dari penelitian ini adalah membandingkan  konsep  Algoritma Midpoint dari penelitian sebelumnya dan mengetahui cara
mengoptimalkan  tingkat  akurasi  dari  uji  coba  aplikasi secara langsung.
Pada penelitian ini data warna yang digunakan adalah sebanyak  1565  warna  bertipe Crayola Crayola ,  warna tersebut  akan  digunakan  sebagai  data matching untuk pointer  Midpoint yang  dijalankan  pada smartphone berbasis  sistem  operasi  Android    dengan  jarak  deteksi akurat maksimal kurang lebih 10 meter dengan intensitas cahaya  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  deteksi  warna. Berdasarkan  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat mempermudah  masyarakat  dalam  mengenali  berbagai macam warna yang ada di sekitar.
Crayola Crayola adalah sebuah instrumen pewarnaan serbaguna  yang  memungkinkan  banyak  kemungkinan kreatif.  Sejak  diperkenalkannya  oleh  Binney  &  Smith pada  tahun  1903,  lebih  dari  dua  ratus  warna  khas  telah diproduksi  dalam  berbagai  variasi. Crayola menjadi sangat  populer  karena  perusahaan  menemukan  cara untuk menggabungkan lilin parafin dengan pigmen yang aman  secara  murah. Garis ini telah  mengalami beberapa revisi besar dalam sejarahnya, terutama pada tahun 1935, 1949, 1958, dan 1990. Banyak krayon khusus juga telah diproduksi, melengkapi bermacam-macam dasar Crayola (Hilyard & Hilyard, 2018) .

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini  menjelaskan  bahan-bahan  dan metode apa yang akan digunakan dalam penelitian ini, di antaranya.

## 3.1 Algoritma Midpoint
Algoritma adalah prosedur komputasi yang mengambil  beberapa  nilai  atau  kumpulan  nilai  sebagai input kemudian  di  proses  sebagai input sehingga algoritma  merupakan  urutan  langkah  komputasi  yang mengubah input menjadi output .  Algoritma Midpoint untuk Penggambaran Garis Algoritma Midpoint dikembangkan oleh Pitteway pada tahun 1967  (Susilo et al., 2019). Tahapan singkatnya :
1. Gambar pixel pertama ( ).
2. Tentukan  tanda  variabel  penentu.  Jika  variabel penentu  bernilai  positif,  increment dan dan tambahkan  ( )  pada  vaiabel  penentu,  sebaliknya increment dan dan  tambahkan  (a)  pada  variabel penentu.
3. Plot pixel pada posisi ( ).
4. Ulangi  langkah  mulai  langkah  kedua,  sampai pixel terakhir ( ).
5. Gambaran  umum  langkah  tersebut  terdapat  pada (Gambar 2).
Langkah/Proses tahapan dalam penyelesaian :
Algoritma  ini  diawali  dengan  menentukan  (Gambar
1)  jari  jari  r  dan  titik  pusat  di  ( , ).  Algoritma  ini men generate pixel ke  8  arah  dari  4  titik  lurus  (0°,  90°, 180°,  270°)  ,  ke  4  titik  ini  memiliki  masing-masing  2 arah generate pixel yang  ditentukan  oleh  algoritma  lalu loop berhenti pada saat sudut terdekat kelipatan 45° (45°,
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
135°,  225°,  315°)  atau  kondisi  ini  sama  dengan      nilai (Tamsir et al., 2021) dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Lingkaran
Algoritma midpoint menggunakan fungsi untuk menentukan pixel selanjutnya dengan persamaan (1).
(    )
(1)
Rumus  tersebut  menerapkan  rumus  matematika  dasar lingkaran persamaan (2) yaitu :
( ) ( ) (2)
Untuk
menentukan titik selanjutnya dengan menggunakan  fungsi,  parameter  yang  digunakan  adalah
) parameter  tersebut  adalah  letak  mipoint untuk decision point dalam menentukan pixel selanjutnya.  Nilai akan  selalu  increment  (+1),  namun nilai selanjutnya  ditentukan  dengan  letak  midpoint yang didapatkan dari persamaan fungsi. Jika midpoint di dalam  lingkaran ( (    )    ) atau  pas  pada  lingkaran, maka nilai y tidak akan dirubah, namun jika midpoint di telah  diluar  lingkaran, ( (    )    ) maka  nilai akan dikurangi  agar  tetap  dalam  jalur  lingkaran  (Tamsir,  N., Suryani,  S.,  &  Nirwana,  N.,  2020)  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## Gambar 2. Gambaran Umum Algoritma Midpoint
3.2 Red, Green, Blue (RGB) RGB  sering  digunakan  di  dalam  sebagian  besar aplikasi  komputer  karena  dengan  ruang  warna  ini,  tidak diperlukan transformasi untuk menampilkan informasi di layar  monitor.  Alasan  di  atas  juga  menyebabkan  RGB
banyak  dimanfaatkan  sebagai  ruang  warna  dasar  bagi sebagian besar aplikasi (Harmayani et al., 2021).
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  misalnya  RGB  (255,0,0), semua benda dalam ruangan tersebut hanya dapat terlihat berwarna  merah.  Apabila  cahaya  diganti  dengan  hijau atau  biru  (Swedia  &  Cahyanti,  2010) . Gambaran  bentuk dari RGB dapat di lihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Gambar RGB
Apabila  diberikan  2  macam  cahaya  primer  dalam ruangan  tersebut  seperti  (merah  dan  hijau),  atau  (merah dan  biru)  atau  (hijau  dan  biru),  maka  ruangan  akan berubah  warna  masing-masing  menjadi  kuning,  atau magenta  atau cyan .  Warna-warna  yang  dibentuk  oleh kombinasi  dua  macam  cahaya  tersebut  disebut  warna sekunder  (Aditya  et  al.,  2020).  Warna  Tersier  adalah warna  yang  hanya dapat terlihat apabila ada tiga cahaya primer,  jadi  apabila  dinon-aktifkan  salah  satu  cahaya, maka  benda  tersebut  berubah  warna.  Contoh  warna tersier seperti abu-abu,putih (Karja, 2021).
Pada  perhitungan  dalam  program-program  komputer model  warna  direpresentasi  dengan  nilai  komponennya, seperti dalam RGB (r, g, b) masing-masing nilai antara 0 hingga  255  sesuai  dengan  urusan  masing-masing  yaitu pertama Red ,  kedua Green dan  ketiga  adalah  nilai Blue dengan  demikian  masing-masing  komponen  ada  256 tingkat  (Hermana  et  al.,  2018).  Apabila  dikombinasikan maka  ada
atau  16.777.216  kombinasi
warna  RGB  yang  dapat  dibentuk  (Swedia  &  Cahyanti, 2010) . Pada  Gambar  4  terdapat  konfigurasi  warna  RGB dari nilai 0 – 255 dapat dilihat pada tanggal 4.
Dalam  mendesain web warna  RGB  kerapkali direpresentasikan  dengan Hex  Triplet atau  kombinasi  2 pasang  bilangan hexadecimal ,  seperti  #FF5D25  artinya FF  berasal  dari  15  dikalikan  16  dan  ditambahkan  15 dengan hasil 255 untuk nilai Red seperti pada persamaan (3),  untuk  5D  berasal  dari  5  dikalikan  16  dan ditambahkan  13  dengan  hasil  93  untuk  nilai Green seperti  pada  persamaan  (4),  dan  25  berasal  dari  2 dikalikan 16 yang kemudian ditambahkan 5 dengan hasil akhirnya  adalah  37  untuk  nilai Blue seperti  pada persamaan (5).
(3) (4) (5)
Perhitungan  yang  dilakukan  pada hexadecimal #FF5D25 menghasilkan nilai RGB (255, 93, 37) (Swedia & Cahyanti, 2010) .
3.3 Hue Saturation Value
Hue  Saturation  Value  (HSV) terdiri  dari  tiga komponen warna yaitu Hue , Saturation , dan Value . Tiga karakteritik utama yaitu (Ayuningsih, 2018):
1. Hue yaitu  merupakan  warna  sebenarnya  yang digunakan untuk menentukan kemerahan, kehijauan, dan lain – lain dalam warna.
2. Saturation merupakan  warna  sebenarnya  yang digunakan  untuk  menentukan  kedalaman  warna misalnya,  kemerahan  warna  yang  dapat  dibagi menjadi  warna  merah  terang  dan  merah  gelap  yang diukur dalam persentase dari 0% sampai 100%.
3. Value merupakan  kecerahan  dari  warna,  dengan besaran  nilai  berkisar  0%  –  100%.  Apabila  bernilai 0%  maka  berwarna  hitam,  dan  bila  menuju  angka 100% maka warna akan semakin cerah.
Transformasi  dari Red  Green  Blue (RGB)  ke  ruang warna Hue  Saturation  Value (HSV)  dapat  digunakan pada  persamaan  (6),  persamaan  (7),  persamaan  (8), persamaan (9), dan persamaan (10) (Dalimunthe, 2021)
(         )
(         )
(         ) (6) (       ) (7)
{ (       )      (       )
(       )
(8)
{
( (     )
(       )      (       ) ) ( (     )
(       )      (       ) ) ( (     ) (       )      (       ) ) (9)
(10)
Keterangan: R : Nilai Pixel red G : Nilai Pixel green B : Nilai Pixel blue H : Nilai Pixel hue S : Nilai Pixel saturation V : Nilai Pixel value

## 3.4 Gambaran Umum
Aplikasi color  detection adalah  aplikasi  berbasis Android yang dibuat sebagai alat bantu untuk mengenali warna dengan mengimlementasikan Algoritma Midpoint . Pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman Java dan software Android Studio sebagai sarana pembuatannya (Hansun et al., 2018).
Pada  aplikasi  ini  terdapat  tampilan Splash  Screen , tampilan Main menu,  menu About ,  menu Guide ,  dan menu Scan .    Pada  menu Scan ,  aplikasi  akan menampilkan  kamera  dengan  pointer  di  tengah  layar untuk  menangkap  warna  dari  objek.  Setelah  layar smartphone ditekan,  aplikasi  akan  mengidentifikasi warna  dari  objek,  akan  terdapat  4 output yaitu  nama warna  yang  telah  diidentifikasi, hex  code ,  RGB code , color  bar ,  dan  waktu  deteksi.  Aplikasi  hanya  akan menampilkan output apabila  layar  ditekan.  Pada  menu About berisikan  informasi  tentang  aplikasi.  Pada  menu Guide terdapat  tata  cara  untuk  mengoperasikan  aplikasi. Pada Gambar 5 dituliskan gambaran umum aplikasi pada saat  melakukan Scan pendeteksian  warna  pada smartphone dapat dilihat pada gambar 5.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## Gambar 5. Gambaran Umum Aplikasi Saat Melakukan Scan
Implementasi ini menggunakan bahasa pemrograman Java  dan software Android  Studio.  Aplikasi  ini  akan memiliki  fitur  untuk  memindai  objek  menggunakan kamera smartphone secara real  time ,  setelah  aplikasi berhasil mengidentifikasi objek, aplikasi akan menampilkan  nama  warna, hex code ,  RGB code ,  waktu deteksi,  dan color  bar .  Pada  gambar  6  dituliskan Gambaran  Algoritma Midpoint yang  dilakukan  pada penelitian ini.

## Gambar 6. Algoritma Midpoint
Algoritma Midpoint yaitu  algoritma  yang  digunakan untuk  mendapatkan  titik  tengah  dari  layar  pada  saat mengambil gambar objek menggunakan kamera smartphone . Titik tengah diperoleh dengan mendapatkan hasil  koordinat tinggi  untuk  sumbu ,  dan lebar untuk  sumbu sehingga  dapat  diperoleh  titik  pusat  dari tengah layar.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  tentang  tahapan  yang dilakukan pada penelitian, diantaranya:

## 4.1 Analisis Sistem
Pada  tahap  ini,  dilakukan  suatu  proses  untuk memperoleh informasi tentang aplikasi yang akan dibuat dalam penelitian ini.
Analisis kebutuhan yang diperlukan dalam pembuatan  aplikasi color  detection dibagi  menjadi kebutuhan  perangkat  keras  ( hardware )  dan  kebutuhan perangkat  lunak  ( software )  untuk  mendukung  proses pembuatan aplikasi.
Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  proses pembuatan aplikasi ini yaitu: 1.  Laptop : Asus A456U 2.  CPU : Intel® Core™ i5-7200U 3.16GHz 3.  RAM : 12 GB DDR4 4.  Hardisk : 1 TB 5.  VGA : Nvidia Geforce 930MX 6. Smartphone : Samsung Galaxy A30
Kebutuhan  untuk  perangkat  lunak  dalam  pembuatan aplikasi ini sebagai berikut : 1.  Android Studio 3.5 2.  Windows 10

## 4.2 Implementasi Aplikasi
Tahap  Implementasi  merupakan  tahapan  dimana dijelaskan  mengenai  pembuatan  aplikasi  dimulai  dari pembuatan  tampilan interface dan  proses  pengkodean hingga aplikasi dapat diuji coba dan berhasil digunakan.
Aplikasi  akan  menampilkan  tampilan  layar  yang sesuai  dengan  rancangan  tampilan  jika  digunakan  pada smartphone yang  memiliki  spesifikasi  minimal  sistem operasi Android 5.1.1 Lollipop resolusi layar 2160x1080 pixel , besar layar 5.5 inci, processor dengan clock speed 1.2 GHz, dan RAM 1.5GB.
Ketika  aplikasi  dijalankan,  halaman  yang  akan ditampilkan  pertama  kali  adalah  halaman SplashScreen . Halaman  ini  (Gambar  7)  akan  ditampilkan  selama  3 detik, kemudian halaman akan berganti menjadi halaman Main  menu .  Tampilan  halaman SplashScreen terdapat pada.
Halaman Main  Menu (Gambar  8)  merupakan halaman  utama  dari  aplikasi,  halaman  ini  memiliki  3 button , yaitu About, Guide , dan Scan .
Gambar 7. Tampilan Halaman SplashScreen
Width Height (x,y) (Width/2, Height/2) Camera
Gambar 8. Tampilan Halaman Main Menu
Halaman About berisikan  informasi  tentang  aplikasi Color  Detection .  Tampilan  Halaman About ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Halaman About
Halaman Guide berisikan informasi tentang tata cara penggunaan  aplikasi Color  Detection ,  tampilan  halaman Guide terdapat pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Halaman Guide
Halaman Scan akan  digunakan  untuk  melakukan pendeteksian  objek  yang  akan  dideteksi  warnanya, aplikasi  akan  meminta  hak  akses  untuk  menggunakan kamera  pada smartphone ketika  halaman Scan dibuka. Tampilan  ketika  aplikasi  meminta  hak  akses  untuk menggunakan kamera terdapat pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Aplikasi Meminta Hak Akses Menggunakan Kamera
T ampilan  halaman Scan ini  dapat  dilihat  pada gambar 12
Gambar 12. Tampilan Halaman Scan
tampilan  halaman Scan setelah  dilakukan  proses deteksi dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Halaman Scan Setelah Dilakukan Proses Deteksi
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## 4.3 Pengujian Aplikasi
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pengujian  pada aplikasi Color  Detection ,  seperti  pengujian  fitur Scan , pengujian Black  Box ,  dan  pengujian  aplikasi  pada beberapa perangkat smartphone.
1. Pengujian Fitur Scan
Pengujian  akan  dilakukan  pada  fitur  utama  aplikasi, yaitu  fitur Scan .  Pengujian  akan  dilakukan  dengan mengarahkan  titik  tengah  ke  arah  objek  yang  sama namun dengan intensitas cahaya yang berbeda (Tabel 1).
Tabel 1. Hasil Pengujian Fitur Scan No Uji Warna Kesimpulan Indoor Outdoor 1 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna biru. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor,
mendapatkan  hasil  Biru  Penasaran dengan  kode  hex  #2D9DC5,  RGB
45,157,197  Sedangkan  untuk  hasil deteksi indoor mendapatkan hasil Paus Biru  dengan  kode  hex  #043752,  RGB 4,55,82.
Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 3000 ms . 2 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna merah Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor, mendapatkan hasil Monza dengan kode hex #CC0A1C, RGB 204,10,28, Sedangkan  untuk  hasil  deteksi  indoor mendapatkan  hasil  Penggoda  dengan kode hex #290000, RGB 41,0,0 Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 2400 ms . 3 Uji Coba Sukses
No Uji Warna Kesimpulan Indoor Outdoor Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna Jingga. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Kulit  Labu  dengan kode hex #C7640E,  RGB  199,100,14, Sedangkan  untuk  hasil  deteksi indoor mendapatkan hasil Kayu Manis dengan kode hex #7D3F00, RGB 125,63,0. Perbandingan Waktu
Selisih waktu deteksi sebesar 3000 ms . 4 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna Abu-Abu. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Abu-abu  Prancis dengan  kode hex #B9B6BC,  RGB 185,182,188,  Sedangkan  untuk  hasil deteksi indoor mendapatkan  hasil dengan  kode hex #7B7A7D,  RGB 123,122,125.
Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 1200 ms . 5 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna putih. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Gunung  Kabut dengan  kode hex #A6A3A7,  RGB 166,163,167,  Sedangkan  untuk  hasil deteksi indoor mendapatkan hasil Abu- abu  Suva  dengan  kode hex #8D8389, RGB 141,131,137.
Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 5000 ms . 6 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna biru.
No Uji Warna Kesimpulan Indoor Outdoor Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Biru  Bondi  dengan kode hex #0092A2,  RGB  0,146,162,
Sedangkan  untuk  hasil  deteksi  pada ruangan indoor mendapatkan  hasil Batu  Biru  dengan  kode hex #00595B,
RGB 0,89,91. Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 7000 ms . 7 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna hitam. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Hiu  dengan  kode hex #212329, RGB 33,35,41.
Sedangkan  untuk  hasil  deteksi  pada ruangan indoor mendapatkan  hasil
Hitam dengan kode hex #000000, RGB
0,0,0. Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 1000 ms . 8 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna ungu. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Karisma  dengan kode hex #E98DC0, RGB 233,141,192,
Sedangkan  untuk  hasil  deteksi indoor mendapatkan  hasil  Anggrek  dengan kode hex #DD76BD, RGB 221,118,189. Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 5000 ms .
9
Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna merah muda. No Uji Warna Kesimpulan Indoor Outdoor Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Maverick  dengan kode hex #D3C3D1, RGB 211,195,209,  Sedangkan  untuk  hasil deteksi indoor mendapatkan  hasil Bazaar  dengan  kode hex #987879, RGB 152,120,121. Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 1000 ms . 10 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna hitam. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan hasil Abu Merpati dengan  kode hex #636363,  RGB 99,99,99, Sedangkan untuk hasil deteksi indoor mendapatkan hasil Abu- abu  Cod  dengan  kode hex #070707,
RGB 7,7,7. Perbandingan Waktu selisih waktu deteksi sebesar 2000 ms . 11 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna hijau. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan hasil Hijau Menyenangkan dengan kode hex #00763F,  RGB  0,118,63,  Sedangkan untuk hasil deteksi indoor mendapatkan  hasil  Burnham  dengan kode hex #002513, RGB 0,37,19. Perbandingan
Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 1000 ms . 12 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna ungu. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Lavender  dengan
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
No Uji Warna Kesimpulan Indoor Outdoor kode hex #C773D4, RGB 199,115,212,
Sedangkan  untuk  hasil  deteksi indoor mendapatkan  hasil  Batu  Hitam  dengan kode hex #24032E, RGB 36,3,46.
Perbandingan Waktu
Selisih waktu deteksi sebesar 1000 ms . 13 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna coklat. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Sienna  Mentah dengan  kode hex #D37C45,  RGB 211,124,69,  Sedangkan  untuk  hasil deteksi indoor mendapatkan hasil Kulit Kayu dengan kode hex #2C1006, RGB 44,16,6.
Perbandingan Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 4000 ms . 14 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna oranye. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor , mendapatkan  hasil  Karang  dengan kode hex #FD7C4F,  RGB  253,124,79, Sedangkan  untuk  hasil  deteksi indoor mendapatkan hasil Kayu Merah dengan kode hex #5A180E, RGB 90,24,14.
Perbandingan
Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 7000 ms . 15 Uji Coba Sukses Pengujian Pengujian  warna  pada  suatu  objek berwarna kuning. Hasil Uji Untuk hasil deteksi Outdoor ,
mendapatkan hasil Kaleng Krim dengan kode hex #F6D166, RGB 256,209,102 Sedangkan  untuk  hasil  deteksi indoor
mendapatkan hasil Gurun dengan kode
No Uji Warna Kesimpulan Indoor Outdoor hex #A45C1F, RGB 164,92,31. Perbandingan
Waktu Selisih waktu deteksi sebesar 6000 ms .
Hasil Pengujian (Tabel 1) yang dilakukan pada fitur scan dilakukan sebanyak 30 kali dari 15 objek warna berbeda yang  ditempatkan  di  dalam  intensitas  cahaya  yang berbeda,  untuk  membedakannya  deteksi  warna  akan dilakukan di dalam ruangan dan di luar ruangan.
2. Pengujian  Aplikasi  Pada  Beberapa  Perangkat Smartphone berbasis sistem operasi Android Pada  tahap  ini,  aplikasi  di  uji  pada  beberapa perangkat  yang  memiliki  spesifikasi hardware yang berbeda  untuk  mengetahui  apakah  ada  tampilan  yang tidak  sesuai,  apakah  aplikasi  lancar  saat  dijalankan,  dan apakah fungsi aplikasi berjalan dengan normal (Tabel 3).
Tabel 2. Hasil Pengujian Aplikasi Nama Perangkat Spesifikasi Hasil Samsung Galaxy A30 Layar 6.4 inci Resolusi 2340x1080px Exynos 7904 Android 11 RAM 4GB Tampilan  aplikasi  sudah sesuai  dengan  ukuran layar dan dapat berjalan dengan lancar. POCO X3 NFC Layar 6.67 inci Resolusi 2400x1080px Snapdragon 732G Android 10 RAM 6GB Tampilan  aplikasi  sudah sesuai  dengan  ukuran layar dan dapat berjalan dengan lancar. Samsung Galaxy A50s Layar 6.4 inci Resolusi 2340x1080px Exynos 9611 Android 10 RAM 4GB Tampilan  aplikasi  sudah sesuai  dengan  ukuran layar dan dapat berjalan dengan lancar.
Pada  tahap  pengujian  yang  dilakukan  dari  beberapa perangkat smartphone berbasis  sistem  Android  (sebagai sample ) dapat berjalan dengan baik tanpa kendala.

## 5. KESIMPULAN
Algoritma Midpoint bekerja  dengan  baik  dan  tidak mengalami  kendala  dalam  pengenalan  warna Crayola Crayola dengan  total  data  warna  yang  dideteksi sebanyak  1565  buah  warna,  Algoritma  Midpoint  akan mengambil nilai kemudian diterjemahkan ke dalam nama warna  sesuai  dengan  data  warna  yang  tersimpan  dan akan menampilkan output akhir berupa teks nama warna, kode hex, kode RGB, color bar, dan waktu deteksi.
Aplikasi  telah  di  uji  coba  dan  hasilnya  aplikasi berfungsi  dengan  baik,  uji  coba  dilakukan  dengan  30
data  dengan  intensitas  cahaya  yang  berbeda,  dalam penelitian  ini  pengujian  intensitas  cahaya  dibedakan dengan indoor dan outdoor ,  waktu  perbandingan minimum  deteksi  yang  didapatkan  adalah  1000 ms ,  dan waktu maksimum 7000 ms .

## 6. SARAN
Pengembangan  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk menyempurnakan  aplikasi color  detection, yaitu  dengan cara  menambahkan storage khusus  untuk  menyimpan data  warna  yang  telah  dideteksi  dan  membuat  menu lanjutkan  untuk  merekomendasikan  palet  warna  yang cocok  digabungkan  apabila  disatukan  dengan  warna yang  telah  dideteksi  dan  juga  dapat  mengoptimalkan kembali  fitur  deteksi  warna  objek  dengan  intensitas cahaya yang berbeda-beda.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Aditya,  M.  R.  V.,  Husni,  N.  L.,  Pratama,  D.  A.,  &
Handayani,  A.  S.  (2020).  Penerapan  Sistem Pengolahan  Citra  Digital  Pendeteksi  Warna  pada Starbot. TEKNIKA , 14 (2), 185–191.
Ayuningsih,  K.  (2018). Klasifikasi  Citra  Makanan Menggunakan  HSV  Color  Moment  dan  Local Binary  Pattern  dengan  Na\"\ive  Bayes  Classifier . Universitas Brawijaya.
Dalimunthe,  A.  (2021). Deteksi  Kematangan  Buah Manggis  Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra  Kulit Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna Hsv .  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara Medan.
Hansun, S., Kristanda, M. B., & Saputra, M. W. (2018).
Pemrograman  Android  dengan  Android  Studio IDE. Yogyakarta: Andi .
Harmayani, H., Apdilah, D., Helmiah, F., Siagian, Y., & Syah,  A.  Z.  (2021). Interaksi  Manusia  dan Komputer . Yayasan Kita Menulis.
Hermana,  A. N.,  Zulkarnain,  A.,  & Riadi, Y.  A. (2018).
Implementasi Pengolahan Model Warna RGB Pada Aplikasi  Identifikasi  Warna. MIND  (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal , 3 (1), 49–60.
Hilyard,  G.,  &  Hilyard,  L.  (2018). Herbert  L.  Welch: Black  Ghosts  and  Art  in  a  Maine  Guide’s Wilderness . Rowman & Littlefield. Kara,  M.  S.,  Wara,  F.  A.,  &  Rumba,  M.  F.  (2021). Identifikasi  Jenis  Bunga  Menggunakan  Ekstraksi Ciri  Orde  Satu  (Studi  kasus  di  Seminari  Tinggi Rita  Piret). Increate-Inovasi  Dan  Kreasi  Dalam Teknologi Informasi , 6 (1).
Karja,  I.  W.  (2021).  Makna  Warna. Bali-Dwipantara Waskita , 1 (1).
Ryansyah, R. (2021). Identifikasi Tingkatan Warna Pada Kopi  Roasting  Menggunakan  Metode  HSV Berbasis  Mobile. TIN:  Terapan  Informatika Nusantara , 1 (10), 520–526. Simarmata,  J.,  Manuhutu,  M.  A.,  Yendrianof,  D., Iskandar,  A.,  Amin,  M.,  Sinlae,  A.  A.  J.,  Siregar, M.  N.  H.,  Hazriani,  H.,  Herlinah,  H.,  Sinambela, M.,  &  others.  (2021). Pengantar  Teknologi Informasi . Yayasan Kita Menulis. Susilo,  A.  A.  T.,  Sunardi,  L.,  &  Waruwu,  Y.  (2019). Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Kosmetik  di  Toko  Sharly  Kota  Lubuklinggau. JUTIM  (Jurnal  Teknik  Informatika  Musirawas) , 4 (2), 92–100.
Swedia,  E.  R.,  &  Cahyanti,  M.  (2010).  Algoritma Transformasi Ruang Warna. Universitas Gunadharma, Depok, Jakarta . Tamsir,  N.,  Soetikno,  Y.  J.  W.,  &  others.  (2021). Aplikasi  Penjualan  Baju  Kaos  Berbasis  Web  dan Android. SISITI: Seminar  Ilmiah  Sistem  Informasi Dan Teknologi Informasi , 10 (1), 1–8.