## IMPLEMENTASI PENGOLAHAN MODEL WARNA RGB PADA APLIKASI IDENTIFIKASI WARNA
Asep Nana Hermana 1 , Andriana Zulkarnain 2 , Yudi Arief Riadi 1
1 Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional
2 Jurusan Teknik Elektro Universitas Langlangbuana
asep_nana_h@yahoo.com , andriana6970@gmail.com , yudi.arief.riadi@gmail.com

## ABSTRAK
Ada  sebagian  orang  yang  memiliki  kelainan  pada  penglihatan,  salah  satunya adalah kelainan melakukan identifikasi warna (buta warna). Salah satu cara untuk menolong melakukan identifikasi warna yaitu dengan cara menampilkan informasi warna ke dalam teks. Informasi warna video digital masih berbentuk model warna YCbCr.  Model  warna  YCbCr  adalah  model  warna  yang  digunakan  pada  kamera handphone.  Metode  pengkonversian  YCbCr  digunakan  untuk  mendapatkan  dan mengkonversikan nilai warna yang didapat ke dalam model warna RGB. Nilai hasil pengkonversian  dibandingkan  dengan  nilai  RGB  yang  tersimpan  pada  program dengan  menggunakan  metode  euclidean  distance.  Metode  euclidean  distance berfungsi untuk mencari nilai selisih terkecil dari dua matriks yang dibandingkan. Hasil perbandingan ditampilkan sebagai keluaran yang terdiri dari gambar warna, nama  warna,  nilai  warna  dan  warna  yang  serupa  dengan  hasil  perbandingan. Berdasarkan  hasil  pengujian  warna  objek  dapat  dideteksi  dengan  persentase keberhasilan mencapai 93,75%.
Kata Kunci : Warna, RGB, YCbCr, Euclidean Distance

## ABSTRACT
There are some people who have vision abnormalities, one in identifying colors (color blindness). One of the ways to help identify colors is display the information on a color in the text. Digital video color information is still in the  YCbCr color model form. YCbCr color models used on handphone camera. YCbCr conversion method used to obtain and convert the color values from YCbCr color model to RGB color model. The resulting value compared with the RGB values which stored in the program by using euclidean distance. Euclidean distance method used to find the smallest difference value of the two compared matrices. The comparison is  shown  as  an  output  consisting  of  color  image,  color  name,  color  values  and similar color to the results of the comparison. Based on the test results the color of objects can be detected with a success percentage reached 93.75%. Keywords : Color, RGB, YCbCr, Euclidean Distance

## 1. LATAR BELAKANG

## 1.1 Latar Belakang
Ada sebagian orang yang memiliki kelainan pada penglihatan, salah satunya adalah kelainan melakukan identifikasi warna (buta warna parsial atau total). Salah satu  cara  untuk  menolong  melakukan  identifikasi  warna  yaitu  menampilkan informasi warna ke dalam teks.
Sistem  identifikasi  warna  diawali  dengan  menyimpan  nama,  gambar  warna dan nilai warna model warna RGB yang dijadikan sebagai data sample. Cara kerja aplikasi  identifikasi  warna  yaitu  mengambil  gambar  warna  dengan  kamera handphone, sistem mengolah gambar yang dideteksi dan didapatkan nilai Y, U(Cb) dan V(Cr). Informasi warna video digital dalam bentuk model warna YCbCr. Model warna YCbCr adalah model warna yang digunakan pada kamera handphone. Nilai YCbCr  yang  didapat  dikonversikan  ke  dalam  model  warna  RGB  dengan menggunakan  metode  pengkonversian  YCbCr  ke  RGB.  Hasil  pengkonversian dibandingkan  dengan  data sample  menggunakan  metode  euclidean  distance. Metode euclidean distance berfungsi untuk mencari nilai terkecil dari selisih dua matriks yang dibandingkan. Nilai hasil perbandingan yang terdiri dari nama warna, gambar warna dan nilai warna ditampilkan kepada pengguna.

## 1.2 Rumusan Masalah
Rumuskan masalah yang dihadapi pada penelitian ini adalah :
1. Bagaimana  cara  merancang  sistem  identifikasi  warna  dengan pengolahan model warna RGB.
2. Bagaimana  cara  mengkonversi  warna  yang  diambil  ke  dalam  model warna RGB menggunakan metode konversi YCbCr ke RGB.
3. Bagaimana  cara  membandingkan  warna  yang  diambil  dengan  warna sample.

## 1.3 Tujuan
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  model  warna  YCbCr  untuk membantu  pengguna  khususnya  yang  memiliki  kelainan  buta  warna  parsial maupun total dalam mengidentifikasi warna.

## 1.4 Batasan Masalah
Batasan masalah yang ditentukan pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Warna yang digunakan sebagai objek adalah warna independen.
2. Keluaran pada sistem ini adalah nama warna, gambar warna, nilai warna dalam RGB, HSV dan heksadesimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut  beberapa  tahapan  yang  disusun  sebagai  metodologi  penelitian  ini diantaranya :

## 2.1 Rancangan Penelitian
Excisting Variable dan pengembangan merupakan tipe penelitian yang digunakan dalam  penelitian  ini. Excisting  Variable  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  dengan berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  buku,  jurnal  dan  artikel  sejenis  yang  telah dilakukan  dari  penelitian  sebelumnya,  selanjutnya  penelitian  pengembangan  yaitu mengembangkan dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya (Sugiyono, 2002).
2.2 Subjek Penelitian
Enam warna yang dicetak di atas dua media kertas merupakan subjek penelitian pada  penelitian  perancangan  aplikasi  identifikasi  warna  ini,    warna  yang  dideteksi menggunakan tiga spesifikasi kamera yang berbeda dan penggunaan lampu flash yang digunakan  untuk  menganalisis  efektifitas  pendeteksian  dan  parameter  yang mempengaruhi hasil pendeteksian. Teknik pengambilan informasi yang digunakan yaitu purpose  sampling,  dilakukan  dengan  mengambil  subjek  penelitian  yang  memenuhi kriteria. Dimana kriteria tersebut dibuat oleh peneliti sendiri (Nordwood, 2000).

## 2.3 Studi Literatur
Studi ini dilakukan dengan cara mencari sekaligus mempelajari beberapa literatur dan artikel mengenai pengolahan model warna RGB sebagai acuan dalam perencanaan dan pembuatan sistem atau aplikasi

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis dan Perancangan Sistem
Gambaran umum sistem aplikasi identifikasi warna memiliki lima tahapan seperti yang diilustrasikan pada Gambar 1 .
Gambar 1 : Proses Bisnis
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Tahapan-tahapan aplikasi identifikasi warna, yaitu :
1. Pengarahan kamera handphone ke objek.
Proses  pengarahan  kamera handphone  ke  objek  oleh  pengguna diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2 : Pengarahan Kamera Handphone ke Objek

## 2. Sistem melakukan pemindaian objek
Sistem  melakukan  pemindaian  objek  yang  ditangkap  kamera  untuk mendapatkan  informasi  nilai  warna  objek.  Informasi  nilai  warna  objek masih berbentuk model warna YCbCr. Nilai warna objek dikonversikan ke dalam  bentuk  model  warna  RGB  menggunakan  metode  pengkonversian YCbCr  ke  RGB. Proses pengkonversian  YCbCr  ke  RGB  diilustrasikan  oleh flowchart Gambar 3.
Gambar 3 : Flowchart Konversi YCbCr ke RGB
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 3 | No.  1 | Halaman 37 - 48 DOI :  https://doi.org/10.26760/mindjournal
Langkah awal dari pengkonversian YCbCr ke RGB yaitu penentuan luas frame yang dideteksi, frame adalah luas area yang dihitung, luas frame didapatkan dari tinggi frame  dikali  lebar  frame,  tinggi  frame  dihitung  dari  titik  terbawah  frame sampai  titik  teratas frame,  lebar  frame  dihitung  dari  titik  paling  kiri  dari  frame sampai titik paling kanan frame, nilai U(Cb) dan V(Cr) pada setiap piksel di dalam frame dihitung, nilai U(Cb) adalah nilai komponen warna biru dari citra dan nilai V(Cr) adalah nilai komponen warna merah dari citra, nilai Y dihitung menggunakan rumus Y = 1192*Y’, nilai Y’ adalah nilai luminance dari citra. Nilai Y, Cb dan Cr yang didapat digunakan untuk menghitung dan mendapatkan nilai RGB dari warna objek yang dideteksi.
Contoh kasus :
Jika diketahui tinggi frame = 1, lebar frame = 1, nilai Y’ = 0, nilai U = 0 dan nilai V = 0, maka didapatkan :
1. Luas frame = height * width = 1*1 = 1;
2. Nilai Y’ = 0, U = 0 dan V = 0;
3. Hitung nilai Y dengan rumus Y = 1192 * Y’ [8] didapatkan Y = 1192 * 0 = 0;
4. Hitung nilai R, G dan B dengan rumus : R = Y + 1634 * V
G = Y – 833 * V – 400 * U B = Y + 2066 * U [8] didapatkan R = 0 + 1634 * 0 = 0; G = 0 – 833 * 0 – 400 * 0 = 0; B = 0 + 2066 * 0 = 0;
3. Sistem mencocokan hasil pindaian dengan data sample.
Nilai  hasil  pemindaian  objek  yang  telah  dikonversikan  ke  dalam  model warna  RGB  dicocokan  oleh  sistem  dengan  metode euclidean  distance. Metode euclidean distance digunakan dalam mencari selisih nilai terkecil dari dua matriks yang dibandingkan. [9] Rumus metode euclidean distance dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3 : Rumus Metode Euclidean Distance Keterangan rumus : d = selisih nilai;
x = koordinat titik pertama;
y = koordinat titik kedua.
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Nilai RGB yang didapat dari hasil pengkonversian dibandingkan dengan nilai RGB  yang  tersimpan  pada  program,  dicari  selisih  dari  kedua  nilai  RGB  tersebut menggunakan metode euclidean distance.
Jika nilai RGB yang didapat R = 0, G = 0 dan B = 0, dan nilai RGB yang tersimpan pada program terdiri dari Black Bean dengan nilai R = 61, G = 12 dan B = 2, Black Leather Jacket dengan nilai R = 37, G = 53 dan B = 41. Maka didapatkan nilai selisih sebagai berikut :
d 1 = selisih nilai RGB hasil pemindaian dengan nilai RGB Black
Bean. d 1 =
√(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + (𝑥 3 − 𝑦 3 ) 2 [9] d 1 = √(0 − 61) 2 + (0 − 12) 2 + (0 − 2) 2 d 1 = √3721 + 144 + 4 d 1 = √3869 d 1 = 62,2 d 2 = selisih nilai RGB hasil pemindaian dengan nilai RGB
Black Leather Jacket. d 2 = √(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + (𝑥 3 − 𝑦 3 ) 2 [9] d 2 = √(0 − 37) 2 + (0 − 53) 2 + (0 − 41) 2 d 2 = √1369 + 2809 + 1681 d 2 = √5859 d 2 = 76,5
Dari hasil perbandingan d 1 dan d 2 didapatkan bahwa nilai selisih d 1 lebih kecil dari d 2 ,  maka  didapatkan  nilai  warna  pada program  yang paling  mendekati nilai hasil pemindaian adalah nilai d 1 , yaitu warna Black Bean.
4. Sistem menampilkan gambar warna, nama warna, nilai warna. Sistem  menampilkan  informasi-informasi  warna  berdasarkan  hasil pencocokan yang terdiri dari gambar warna, nama warna dan nilai warna seperti terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4  Rumus Metode Euclidean Distance

## 5. Pengguna memilih warna yang ditampilkan.
Sistem  menampilkan  informasi  detail  warna  yang  dipilih  oleh  pengguna. Seperti yang terlihat pada Gambar 5.
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902

## Gambar 5 Informasi detail warna
6. Sistem menampilkan warna serupa. Sistem  menampilkan  informasi  detail  warna  serupa  yang  dipilih  oleh pengguna. Seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6  Informasi detail warna serupa

## 3.2 Desain User Interface
Aplikasi  identifikasi  warna  memiliki  enam  halaman  yang    yang  terdiri  dari halaman menu utama, halaman proses deteksi, halaman detail warna, halaman bantuan dan halaman about yang memiliki desain user interface sebagai berikut :
a. Halaman Menu Utama
Pada  halaman  menu  utama  memiliki  3  tombol,  yaitu  tombol  mulai  untuk memulai proses pendeteksian warna, tombol bantuan yang menampilkan cara penggunaan aplikasi dan tombol about yang menampilkan identitas pembuat aplikasi.
Gambar 7 Halaman Menu Utama .
b. Halaman Proses Deteksi
Pada halaman proses deteksi menampilkan  nama warna, gambar warna dan nilai RGB dari warna hasil pendeteksian. Terdapat bulatan di pojok kanan atas
yang mengindikasikan proses pendeteksian warna, dimana ketika berwarna hijau  mengindikasikan  sistem  melakukan  pengidentifikasian  dan  ketika berwarna  merah  mengindikasikan  sistem  sedang stand  by.  Di  pojok  kanan bawah terdapat tombol yang berfungsi untuk menghidupkan atau mematikan lampu flash,  jika  handphone  yang  digunakan  tidak  mendukung  fitur  lampu flash akan muncul notifikasi peringatan.
Gambar 8 : Halaman Proses Deteksi

## c. Halaman Detail Warna
Pada halaman detail warna menampilkan gambar warna, nama warna, nilai warna dalam bentuk RGB, HSV dan heksadesimal, serta beberapa warna  yang  memiliki  tingkat  kemiripan  berdasarkan  kedekatan  nilai RGB.

## Gambar 9  Halaman Detail Warna

## 3.3 Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan dengan cara mencetak enam warna (warna merah, biru, hijau,  kuning,  hitam  dan  putih)  pada  dua  media  kertas  (kertas Houtvrij Schrijfpapier  dan  Glossy  Photo  Paper).  Yang  kemudian  dideteksi  menggunakan aplikasi identifikasi warna dengan tiga handphone yang memiliki spesifikasi kamera yang  berbeda,  yaitu  5  Megapiksel,  8  Megapiksel  dan  13  Megapiksel.  Pengujian dilakukan  di  dalam  ruangan  ( indoor)  dan  di  luar  ruangan  (outdoor).  Serta dilakukan dengan atau tanpa lampu flash.

## Hasil Pengujian
 Warna yang diuji : Hijau
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 3 | No.  1 | Halaman 37 - 48 DOI :  https://doi.org/10.26760/mindjournal
Jenis kertas : HVS  Warna yang diuji : Hijau Jenis kertas : Foto  Warna yang diuji : Merah Jenis kertas : HVS  Warna yang diuji : Merah Jenis kertas : HVS  Warna yang diuji : Biru Jenis kertas : HVS  Warna yang diuji : Biru Jenis kertas : Foto
 Warna yang diuji : Kuning Jenis kertas : HVS  Warna yang diuji : Kuning Jenis kertas : Foto  Warna yang diuji : Hitam Jenis kertas : HVS  Warna yang diuji : Hitam Jenis kertas : Foto  Warna yang diuji : Putih Jenis kertas : HVS  Warna yang diuji : Putih Jenis kertas : Foto

## 3.4 Analisis Pengujian
Dari hasil pengujian yang telah didapatkan maka data tersebut dapat dianalisis berdasarkan spesifikasi kamera, tempat pengujian, penggunaan lampu flash dan media kertas yang digunakan yang ditampilkan pada tabel-tabel sebagai berikut :
Berdasarkan Spesifikasi Kamera
Berdasarkan Tempat Pengujian Berdasarkan Penggunaan Lampu Flash
Berdasarkan Media Kertas

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil pengujian bahwa parameter yang  mempengaruhi  tingkat  keakurasian  dalam  mengidentifikasi  warna  adalah spesifikasi kamera, cahaya dan media objek.
Semakin  tinggi  spesifikasi  kamera  yang  digunakan  maka  semakin  tinggi persentase  keberhasilan  yang  diperoleh.  Pengujian  di  luar  ruangan  ( outdoor) memiliki persentase keberhasilan lebih tinggi dibandingkan dengan pengujian di dalam  ruangan  ( indoor).  Pengujian  tanpa  menggunakan  lampu  flash  memiliki persentase  keberhasilan  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  menggunakan  lampu flash. Dan, pengujian dengan media objek kertas  Glossy Photo Paper   memiliki
persentase  keberhasilan  lebih  tinggi  dibandingkan  ketika  menggunakan  media objek kertas Houtvrij Schrijfpapier (HVS).
Persentase  keberhasilan  aplikasi  deteksi  warna  dalam  mendeteksi  warna mencapai 93,75%.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Cahyanti, M. Swedia, E.R. 2010. Algoritma Transformasi Ruang Warna. Bogor. Universitas Gunadarma.
[2] Frery.Alecandro C, Melo.C A S, Fernandes.R C. 2000. Web-based Interactive Dynamics  for  Color  Models  Learning.  Brazil:  Universidade  Federal  de Pernambuco Centra de Informatica.
[3] Greenacre,  M.  Primicerio,  R.  2013. Multivariate Analysis  of  Ecological  Data. Bilbao: Fundacion BBVA.
[4] Kumaseh, M.R. Latumakulita, L. Nainggolan, N. 2012. Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding. Manado. Universitas Sam Ratulagi.
[5] Kurniawan, A. Ramadijanti, N. Saleh, A. 2010. Aplikasi Absensi Kuliah Berbasis Identifikasi Wajah Menggunakan Metode Gabor Wavelet. Surabaya. Institut Teknologi Sepuluh November.
[6] Kusumanto,  R.D.  Tompunu,  A.N.  2011. Pengolahan  Citra  Digital  Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB. Palembang. Politeknik Negeri Sriwijaya.
[7] Nafi'iyah,  N.  2015. Algoritma  Kohonen  Dalam  Mengubah  Citra  Graylevel Menjadi Citra Biner. Lamongan. Universitas Islam Lamongan.
[8] Ratabouil, S. 2015. Android NDK Beginner's Guide, Second Edition. Mumbai: PACKT Publishing.
[9] Samopa,  F.  Yulianawati.  2002. Penerapan  Euclidean  Distance  Pada Pencocokan Pola Untuk Konversi Citra Ke Teks. Surabaya. Institut Teknologi Sepuluh November.
[10] Zharandont,  P.  2015. Pengaruh  Warna  Bagi  Suatu  Produk  dan  Psikologis Manusia. Bandung. Universitas Telkom.