Vol. 4 No. 2 (Oktober 2020)

## MENDETEKSI OBJEK BERDASARKAN WARNA DENGAN SEGMENTASI WARNA HSV MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB
Adelia Kartika Panggabean * , Aldina Syahfaridzah, Nabila Ayu Ardiningih Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Harapan Medan Email: adeliapanggabean@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol4No2.pp94-97

## ABSTRACT
Object  recognition  using  computer  vision  techniques  is  a  necessary  process  to  detect  objects  in  a  3- dimensional  image  in  order  to  obtain  accurate  results.  By  utilizing  the  color  segmentation  method  with HSV color, it will produce an image segment object in the form of a blob so that it can be detected by the computer. Based on the test results, the color sample will produce a value that will be the reference for the filter range in the segmentation process. In the process, it will be known how many objects were detected according to the specified color.
Keyword: Computer Vision, Detection, RGB, HSV.

## ABSTRAK
Pengenalan  objek  dengan  menggunakan  teknik  visi  komputer  merupakan  suatu  proses  yang  diperlukan untuk  mendeteksi  objek  pada  suatu  citra  3  dimensi  agar  mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Dengan memanfaatkan  metode  segmentasi  warna  dengan  warna  HSV,  akan  menghasilkan  objek  segmen  citra berupa  blob  agar  dapat  di  deteksi  oleh  komputer.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  sample  warna  akan menghasilkan  nilai  yang  akan  menjadi  acuan  untuk  jangkauan  filter  dalam  proses  segmentasi.  Dalam proses tersebut akan diketahui berapa banyak objek yang terdeteksi sesuai dengan warna yang ditentukan. Kata Kunci: Visi Komputer, Deteksi, RGB, HSV.

## PENDAHULUAN
Pada  perkembangan  teknologi  saat  ini,  data dan informasi tidak dapat dipisahkan dari multimedia. Data dan informasi tidak lagi disajikan dalam bentuk teks,  namun  juga  disajikan    dalam  bentuk  gambar, audio  dan  juga  video.  Salah  satu  komponen  dalam multimedia  yang  memegang  peran  penting  sebagai bentuk  informasi  adalah  Citra  (Image).  Citra memiliki  warna,`RGB  merupakan  salah  satunya yang  memiliki  unsur  warna  Red  (merah),  Green (Hijau), dan Blue (Biru).
Untuk  melakukan  pendeteksian  warna harus  dilakukan  pengenalan  objek  terlebih  dahulu. Citra HSV ( Hue Saturation Value ) merupakan salah satu  tipe  citra  yang  digunakan  dalam  segmentasi warna.  HSV  memiliki  ruang  lingkup  yang  dibagi menjadi  3  bagian  yaitu Hue mewakili  warna, Saturation yang  mewakili  tingkat  dominasi  warna dan Value mewakili  tingkat  kecerahan.  Segmentasi merupakan  sebuah  proses  dimana  dilakukannya pemisah  bagian  dalam  citra  untuk  mendapatkan hasil  pengenalan  objek  yang  akurat.  Dengan demikian  segmentasi  warna  dengan  menggunakan metode HSV ini akan cenderung mendeteksi warna dengan  tingkat  dominasi  dan  juga  kecerahan
berdasarkan  objek  yang  dideteksi  (Putranto,  Yoga, Hapsari, & Wijana, 2010).
Thresholding (nilai  ambang  batas)  ialah sebuah  batas  nilai  dalam  pengolahan  citra  digital. Merupakan  teknik  segmentasi  yang  memiliki perbedaan  nilai  intensitas  citra  yang  signifikan antara  latar  belakang  dan  objek  utama.  Memiliki suatu pembatas nilai antara objek dan latar belakang disebut threshold (Ardhianto,  Hadikurniawati,  & Budiarso, 2013) .
Matlab  merupakan  bahasa  pemrograman yang  memiliki  manfaat  sebagai  kebutuhan komputasi teknis dan tampilan pemrograman untuk memudahkan  dalam  menganalisis  data  dan pengembangan  algoritma,  dan  grafik  perhitungan (Firmansyah,  2007).  Digunakannya  aplikasi  matlab sebagai  alat  bantu  dalam  melakukan  tracking  color pada  sebuah  objek  didalam  video.  Matlab  R2016b merupakan matlab yang digunakan pada tulisan ini, dikarenakan  pada  matlab  bersi  tersebut  dapat mengelolah video lebih baik dibanding matlab versi sebelumnya.
Pada tulisan ini, percobaan yang dilakukan mengambil  contoh  dari  kasus  yang  telah  ada  pada mathworks dan  kemudian  menggantinya  dengan
ISSN: 2620-4339 (media online)
contoh  objek  dalam  sebuah  video  yang  lain  untuk menguji  coba  apakah  hasil  yang  didapat  akan melacak warna pada objek dengan hasil akurat atau tidak.

## KAJIAN LITERATUR
Pada  penelitian  ini  menggunakan  manfaat serta  kegunaan  dari  metode  HSV.  HSV  atau kepanjangannya Hue Saturation Value memiliki beberapa  arti  yaitu Hue yang    menyatakan  warna sebenarnya  seperti  merah,  violet  dan  kuning, Saturation yang menyatakan tingkat keaslian warna seperti    mengindikasikan  seberapa  banyak  warna putih  yang  ada  serta Value yang  menyatakan banyaknya cahaya yang di tangkap oleh mata tanpa memperdulikan warna (Andina, 2017).
Pemodelan  HSV  merupakan  pemodelan yang  lebih  umum  dari  pemodelan  RGB.  Model HSV ini lebih sering digunakan pada aplikasi visual komputer.  Model  HSV  ini,  ialah  model  yang berasal  dari  model  warna  RGB,  oleh  karena  itu untuk  mendapatkan    model  warna  HSV  harus terlebih dahulu melakukan konversi warna dari RGB agar menjadi model warna HSV.
HSV  adalah  salah  satu  metode  untuk menjelaskan warna yang didasari campuran lingkaran warna. Hue mengukur  sudut  warna  merah  pada  0 derajat,  hijau  120  derajat  dan  biru  240  derajat, Saturation menunjukkan  radius  tingkat  warna  antara gelap  (pusat)  dan  putih  (diluar).  Sedangkan Value mengatur nilai kecerahan yang berkisar dari 0 sampai 100% (Agaputra, Wardani, & Siswanto, 2013).
HSV  memiliki  keunggulan  dibanding ruang  warna  yang  lain,  yaitu  HSV  dapat menoleransi  perubahann  intensitas  cahaya.  Warna dalam HSV dapat di ilustrasikan seperti Gambar 1.
Gambar 1 . Ilustrasi HSV
Dari  gambar  tersebut, Hue yang diwakili dengan  lingkaran  360 ° memiliki  fungsi  untuk mempresentasikan  jenis-jenis    pada  warna.
Saturation diwakili  garis  lurus  yang  berpusat  di tengah lingkaran dengan warna putih, memilki nilai dari  0-100%,  semakin  tinggi  nilai  maka  semakin jelas  warna  yang  terlihat,  begitu  juga  sebaliknya jika  semakin  rendah  nilainya  maka  warna  akan semakin  memutuh  ( brightness ). Value diwakili dengan  garis  tegak  lurus,  yang  berfungsi  mengatur warna  kegelapan,  memiliki  nilai  dari  0-100%. Semakin  tinggi  nilai Value maka  warna  akan semakin sempurna, begitu juga sebaliknya jika nilai semakin  rendah  maka  warna  akan  semakin  gelap (Taufik, 2016).

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, yang dibutuhkan adalah sebuah  personal  computer  dan  software  mathlab untuk  merancang  perancangan  pada  sistem. Kemudian  melakukan  analisis  untuk  menganalisis apa  saja  yang  dibutuhkan  dalam  perancangan pengenalan  warna  HSV  dan  juga    rancangan  antar muka pada aplikasi.
Untuk  merancang  model  warna  pada  HSV harus  melakukan  penerapan  nilai  warna  HSV terlebih dahulu, ada 10 warna yang diterapkan pada aplikasi,  seperti  warna  merah,  kuning,  hujau,  biru, ungu,  hitam  dan  putih.  Ketujuh  warna  tersebu memilki  nilai  HSV  seperti  warna  merah  yang memiliki  nilai hue sebesar  0 ° , saturation sebesar 100% dan Value sebesar 100%.
Tabel 1 . Nilai Warna HSV
No Warna Hue ( ° ) Saturation (%) Value (%) 1 Hitam 0 0 0 2 Putih 0 0 100 3 Merah 0 100 100 4 Hijau 120 100 100 5 Biru 240 100 100 6 Kuning 60 100 100 7 Ungu 300 100 50

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  tahapan-tahapan  yang  telah dilakukan dengan menggunakan model warna HSV yaitu  melakukan  analisis  pengenalan  warna  dan perancangan pada tampilan antar muka sistem serta melakukan  penerapan  nilai  warna  HSV  pada aplikasi.  Dengan  menginput  video  yang  akan dilacak objek sesuai warna yang di masukkan nilai ambang batas atau thresghold dari warna HSV-nya.
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 2. Tampilan Antarmuka Sistem
Penelitian ini dilakukan dengan menginput nilai threshold dari  warna  HSV  yang  akan  dilacak warnanya  dari  objek  yang  ada  di  dalam  video. Seperti  contoh  Gambar  3  dan  di  bawah  ini  akan dilakukan pelacakan warna hijau pada objek.
Gambar 3. Tampilan Video yang akan dilacak
Gambar 4. Tampilan Proses Pelacakan Warna
Saat  proses  segmentasi  berlangsung  maka akan  dilakukan  pemisahan  objek  dari  latar belakangnya  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  5, dimana  objek  yang  berwarna  hijau  telah  berhasil dilacak dan akan menampilankan warna putih pada tampilan Hue Mask.
Gambar 5. Tampilan Hasil Proses Segmentasi Hue Mask Pada  Gambar  6,  tampilan Saturation Mask terdapat banyak sekali noise.
Gambar 6. Tampilan Hasil Proses Segmentasi Saturation Mask
Gambar 7. Tampilan Hasil Proses Segmentasi

## Value Mask
Untuk mencoba melacak warna lain, maka harus  melakukan  modifikasi  pada  nilai threshold warna  hsv  nya  terlebih  dahulu,  misalnya  akan dilakukannya  deteksi  objek  dengan  melacak  warna hitam seperti pada Gambar 9.
Gambar 8. Tampilan Antarmuka Sistem
Gambar 9. Tampilan Hasil Proses Segmentasi
Value Mask
Gambar 10. Tampilan Hasil Proses Segmentasi
Value Mask

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  di  dapatkan  pada penelitian  ini  yaitu  proses  segmentasi  berdasarkan deteksi  warna  HSV  merupakan  proses  yang  stabil. Dimana  HSV  memisahkan  suatu  warna  sesuai dengan  acuan  tiap  elemen.  Dengan  diberinya  nilai thresholding pada  model  segmentasi  HSV  untuk menentukan  warna  apa  yang  akan  dilacak.  Hasil segmentasi juga sangat berpengaruh dengan sampel warna,  pencahayaan  dan  juga  tekstur  pada  objek yang di deteksi.
Saran  bagi  penelitian  selanjutnya  adalah pengembangan  lebih  lanjut  diharapkan  untuk menambah  model  pendeteksian  untuk  pelacakan warna  dengan  menambah  beberapa  fungsi  seperti pengenalan yang lebih spesifik pada objek.

## DAFTAR PUSTAKA
Agaputra, M. D., Wardani, K. R., & Siswanto, E. (2013). Pencarian Citra Digital Berbasiskan Konten dengan Ekstraksi Fitur HSV, ACD, dan GLCM. Jurnal Telematika , 8 (2), 8-13.
Andina, D. A. (2017). Rancang Bangun Pendeteksi Warna Mobile Robot Dengan Pengolahan Model Warna HSV. Palembang: Politeknik Negeri Sriwijaya.
Ardhianto, E., Hadikurniawati, W., & Budiarso, Z. (2013). Implementasi Metode Image Subtracting dan Metode Regionprops untuk Mendeteksi Jumlah Objek Berwarna RGB pada File Video. DINAMIK: Jurnal Teknologi Informasi , 18 (2),
91-100.
Firmansyah, A. (2007, Agustus). Dasar-dasar Pemrograman Matlab. Retrieved 2019, from https://ilmukomputer.org/
Putranto, B., Yoga, B., Hapsari, W., & Wijana, K.
(2010). Segmentasi Warna Citra Dengan Deteksi Warna Hsv Untuk Mendeteksi Objek. Jurnal Informatika , 6 (2), 1-14.
Taufik, I. (2016). Metode Content Based Image Retrieval (CBIR) untuk Pencarian Gambar Yang Sama Menggunakan Perbandingan Histogram Warna HSV. Jurnal Mantik Penusa , 19 (1), 127-137.