## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547

## 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,* yuni.franciska@gmail.com, 2 andrianikarina@gmail.com, 3,* rikarosnelly@gmail.com, 4,* wanayumini@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yuni.franciska@gmail.com
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

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
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:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
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)] 1 2 } (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 9 Mangga Udang Mentah manggamentah2.JPG
10 Mangga Udang Mentah manggamentah3.JPG

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
No Keterangan Nama File Gambar 11 Mangga Udang Mentah manggamentah4.JPG 12 Mangga Udang Mentah manggamentah5.JPG 13 Mangga Udang Mentah manggamentah6.JPG 14 Mangga Udang Mentah manggamentah7.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:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(132 − 80) +(132 − 21)]
[(132 − 80) 2 + (132 − 21)(80 − 21)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(52) +(111)] [(52) 2 + (111)(59)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [163]
[(2704) + (6549)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [163]
[(9253)] 1 2 }
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

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(166 − 108) +(166 − 44)]
[(166 − 108) 2 + (166 − 44)(108 − 44)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(58) +(122)] [(58) 2 + (122)(64)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [180] [(3364) + (7808)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [180]
[(11172)] 1 2 } 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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(145 − 86) +(145 − 26)]
[(145 − 86) 2 + (145 − 26)(86 − 26)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(59) +(119)]
[(59) 2 + (119)(60)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 {
1 2 [178]
[(3481) + (7140)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [178] [(10621)] 1 2 }

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(93 − 104) +(93 − 57)]
[(93 − 104) 2 + (93 − 57)(104 − 57)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(−11) +(36)] [(−11) 2 + (36)(47)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [25] [(121) + (1692)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [25] [(1813)] 1 2 }
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)] 1 2 }

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(107 − 124) +(107 − 56)]
[(107 − 124) 2 + (107 − 56)(124 − 56)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(−17) +(51)] [(−17) 2 + (51)(68)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [34] [(289) + (3468)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [34] [(3757)] 1 2 }
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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(123 − 143) +(123 − 80)]
[(123 − 143) 2 + (123 − 80)(143 − 80)] 1 2 } 𝐻 = cos −1 { 1 2 [(−20) +(43)] [(−20) 2 + (43)(63)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [23] [(400) + (2709)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 {
1 2 [23]
[(3109)] 1 2 }
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

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(160 − 151) +(160 − 62)]
[(160 − 151) 2 + (160 − 62)(151 − 62)] 1 2 } 𝐻 = cos −1 { 1 2 [(9) +(98)] [(9) 2 + (98)(89)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [107]
[(81) + (8722)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [107] [(8803)] 1 2 }
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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(83 − 69) +(83 − 4)] [(83 − 69) 2 + (83 − 4)(69 − 4)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [(14) +(79)]
[(14) 2 + (79)(65)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [93]
[(196) + (5135)] 1 2 }

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
𝐻 = cos −1 {
1 2 [93]
[(5331)] 1 2 }
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)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 {
1 2 [(132 − 102) +(132 − 30)]
[(132 − 102) 2 + (132 − 30)(102 − 30)] 1 2 } 𝐻 = cos −1 { 1 2 [(30) +(102)] [(30) 2 + (102)(72)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [132] [(900) + (7344)] 1 2 }
𝐻 = cos −1 { 1 2 [132]
[(8244)] 1 2 }
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.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547
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 : Nilai Hue : 72 – 78 Nilai Saturation : 0,307 – 0,415 Nilai Intensity : 85 – 115
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 :
Nilai Hue : 44 – 55 Nilai Saturation : 0,502 – 0,924 Nilai Intensity : 52 – 124

## 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.
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.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4547

## 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.