## Implementasi Metode Hue Saturation Value Pada Identifikasi Citra Warna Kulit Studi Kasus: Pembuatan Surat Keterangan Catatan Kepolisian
Muhammad Ali Buchari 1 , Kartika Haritami 2 , Rossi Passarella 3* , Abdurahman 4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Palembang, Sumatera Selatan
m.ali.buchari@unsri.ac.id, kartika.ht@gmail.com, passarella.rossi@gmail.com, abdurahmanfaqod@gmail.com
Abstrak—  Kulit  manusia  dapat  digunakan  sebagai  suatu  sumber informasi  relevan  yang  berguna  untuk  proses  pendeteksian. Identifikasi bagian wajah manusia juga di masukkan sebagai suatu sinyal elemen yang menjadi identitas masyarakat yang digunakan pada  lembaga  kepolisian.  Penelitian  ini  membahas  klasifikasi warna kulit dengan menggunakan 100 citra digital wajah manusia sebagai  citra  masukan  ujicoba.  Warna  kulit  manusia diklasifikasikan  sesuai  dengan  klasifikasi  yang  digunakan kepolisian. Ada 5 kelas warna kulit yang digunakan di kepolisian yaitu sawo matang, hitam, putih, kuning dan albino. Penelitian ini menggunakan  metode  Hue  Saturation  Value  (HSV)  untuk melakukan  klasifikasi  jenis  warna  kulit  manusia  dengan  image masukan  berukuran  500  x  500  piksel.  Hasil  dari  penelitian pengolahan citra digital dengan menggunakan metode ini memiliki tingkat  akurasi  sebesar  81%.  Akurasi  keberhasilan  dipengaruhi oleh  efek  pencahayaan  yang  menyebabkan  citra  yang  diteliti memiliki hasil nilai perhitungan diluar range warna.
Kata Kunci— Kulit, Klasifikasi Warna Kulit, HSV, Segmentasi.

## I. P ENDAHULUAN
Kulit manusia merupakan salah satu sumber informasi relevan yang  dapat  digunakan  untuk  proses  pendeteksian.  Warna  kulit pada  setiap  manusia  tidak  selalu  memiliki  kesamaan  namun beragam. Warna kulit pada setiap manusia memiliki karakteristik yang dapat dijadikan salah satu aspek untuk mengenali manusia [1] dan dapat digunakan sebagai identitas dari setiap individu.
Wajah manusia juga dimasukkan sebagai suatu sinyal elemen identitas  masyarakat  oleh  lembaga  kepolisian  dalam  proses identifikasi  seseorang.  Hal  tersebut  dapat  terlihat  dari formulir identitas pada pembuatan SKCK di lembaga  kepolisian, dimana terdapat opsi pengenalan warna kulit dari  setiap masyarakat. Opsi pengenalan  warna  kulit  pada  formulir  tersebut  diisi  dengan memilih opsi ciri warna kulit yang sesuai pada pribadi  masing- masing, dimana opsi tersebut berupa lima kelas warna kulit yaitu sawo matang, putih, albino, kuning dan hitam.
Manusia dapat dengan mudah mengenali warna kulit masing- masing. Walaupun demikian, jika terdapat manusia dalam jumlah banyak  untuk  dikenali  warna  kulitnya,  maka  proses  mengenali warna  kulit  ini  membutuhkan  waktu  lebih  lama.  Aplikasi  pada image  digital  processing memberikan  kemudahan  untuk memproses  suatu  citra.  Komputer  yang  memiliki  kemampuan komputasi  yang  tinggi  digunakan  sebagai  media  utama  pada penelitian ini. Pengambilan detail informasi dari foto digital citra wajah manusia ini dapat digunakan sebagai pengolahan informasi yaitu pengenalan warna kulit manusia [2].

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Segmentasi
Segmentasi  citra  merupakan  teknik  pengolahan  citra  digital yang  memisahkan  area  objek  [1]  dan  latar  belakang  suatu  citra untuk  memudahkan  dalam  menganalisis  citra  masukan  [2]. Segmentasi citra berada tahapan preprocessing pada pengolahan citra digital. Beberapa teknik segmentasi yang digunakan adalah Region of Interset, Grayscalling dan deteksi tepi [3].

## B. Citra Digital
Secara  definisi  citra  yang  berada  dalam  ruang  diskrit  2D kemudian dibuat dengan mendigitalkan citra analog dalam ruang kontinu 2D disebut Citra Digital. [4]. Citra digital memiliki format warna  3  chanel  pada  umumnya.  Citra  digital  1  chanel  salah satunya citra grayscale. Citra grayscale adalah citra yang memiliki 1 chanel warna yang nilainya kombinasi dari warna meraj, birud dan hijau [5].

## C. Ruang Warna
Citra  digital  merupakan  gabungan  dari  bebrapa  kombinasi ruang  warna.  Format  warna  umum  citra  digital  ialah  RGB. Pengubahan  format  warna  suatu  citra  digital  digunakan  untuk proses awal dari pendeteksian suatu objek [6]. Ruang warna kulit dapat menggambarkan warna kulit manusia yang memiliki warna- warna tertentu. Warna kulit  yang dapat  dilihat publik umumnya pada bagian kulit wajah, leher, tangan dan kaki. Identifikasi warna kulit  pada  citra  digital  juga  bergantung  pada  intensitas pencahayaan yang terakam pada citra digital tersebut [7].

## D. Ruang Warna HSV
Secara definisi HSV adalah salah satu dari sistem warna yang digunakan  untuk  memilih  warna  atau  model  warna.  Kedekatan proses  visual  yang  digambarkan  oleh  mata  manusia  serta membedakan persepsi warna dengan baik,  membuat model warna HSV lebih sering digunakan daripada model RGB. Model ruang warna  HSV  adalah  transformasi  kubus  warna  RGB  sepanjang sumbu abu-abu (sumbu diagonal kombinasi titik hitam dan putih), sehingga menghasilkan palet warna kerucut [8].  Hue, Saturation, dan Value dalam sistem warna HSV. Berikut ini adalah deskripsi saluran  HSV:  Hue:  Mendefinisikan  satu  rona  (misalnya  kuning murni, oranye atau merah). Saturasi: Jumlah di mana warna murni diencerkan oleh cahaya putih. Kecerahan warna disebut sebagai nilainya [9].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Diperlukan  beberapa  tahap  untuk  megklasifikasikan  warna kulit  dengan  metode  HSV  (Hue,  Saturation,  Value).  Gambar  1 menunjukkan diagram proses penelitian. Citra yang akan di input merupakan citra yang berekstensi *.jpg dataset digital citra wajah yang  diambil  di  Bareskrim  Polrest,  Jakabaring,   Palembang. Tahap  pertama  yaitu  preprosesing  citra  warna  berupa  tahap segmentasi  citra,  ekstraksi  ciri  citra  kemudian  diakhiri  dengan melakukan klasifikasi warna kulit untuk kemudian divisualisasikan  secara  digital  hasilnya.  Citra  input  dalam penelitian  ini  berupa  citra  digital  wajah  manusia  sebanyak  100 gambar  ber  ekstensi  .jpg  dan  ukuran  standar dataset  500  x  500 piksel. Seperti dapat dilihat pada gambar 1.
Untuk  mendapatkan  citra  warna  kulit  keluaran,  citra  sampel yang  digunakan  sebagai  masukan  akan  mengalami  beberapa proses  pengolahan  citra,  antara  lain  tahap  pengubahan  model warna pada citra sampel dari model warna RGB ke model warna HSV, segmentasi citra, ekstraksi fitur, dan klasifikasi citra.

## A. Konversi Citra
Warna pada gambar diubah dari model warna RGB menjadi model warna HSV menggunakan fungsi rgb2hsv pada matlab sehingga menghasilkan output citra HSV.
>> HSV = rgb2hsv(I);
B. Segmentasi Citra
Setelah  setiap  komponen  diekstraksi,  komponen  saturasi dari gambar HSV akan di tentukan batasannya, sehingga gambar biner  yang  diperoleh  dengan  mengikuti  segmentasi  adalah bagian  dari  gambar  yang  perlu  diambil,  yaitu  wilayah  wajah bagian  dalam.  Setelah  itu,  akan  dimodifikasi  dengan menggunakan  proses  morfologi  seperti  pengisian  lubang  dan pembukaan untuk melengkapi gambar biner.
Gambar  2. Program Klasifikasi Warna Kulit
Gambar  3. Hasil Konversi Citra RGB ke HSV
Gambar  4. Hasil Segmentasi Citra

## C. Operasi Morfologi
Morfologi  adalah  jenis  pengolahan  citra  yang  didasarkan pada bentuk. Proses morfologi pengisian lubang dan pembukaan digunakan untuk memperbaiki gambar biner tersegmentasi, yang beroperasi sebagai penghalusan tepi objek tanpa mempengaruhi area  masing-masing.  Tujuan  dari  prosedur  ini  adalah  untuk meningkatkan  efektivitas  pendeteksian  kulit  sehingga  dapat diperoleh gambar biner tersegmentasi yang ideal.
>> bw=imfill (bw,'holes');
>> str= strel ('disk',5);
Gambar 5  adalah citra hasil dari proses filling holes dan opening .
Gambar  1. Diagram Proses Penelitian (3) Citra RGB  (1) Citra biner hasil segmentasi (2)

## D. Klasifikasi
Matlab  akan  digunakan  untuk  membuat  sistem  aplikasi pendeteksian  warna  kulit  manusia  yang  akan  digunakan  untuk mengidentifikasi  kelas  kulit  wajah  dengan  menggunakan pendekatan  HSV.  Menghitung  nilai  rata-rata  nilai  hue  dapat mengkategorikan warna kulit dengan mencocokkan rentang data nilai  warna  kulit  yang  berfungsi  sebagai  referensi  untuk klasifikasi  warna  kulit.  Jika  nilai  yang  dihitung  berada  dalam rentang  nilai  rentang  warna  kulit,  warna  kulit  dapat diklasifikasikan  menggunakan  rentang  nilai  klasifikasi  kelas warna.
T ABEL I. K LASIFIKASI W ARNA K ULIT Kelasifikasi Warna Kulit Jumlah Hasil Berdasarkan Program Jumlah Hasil Berdasarkan SKCK Sawo Matang 86 73 Putih 8 13 Kuning 5 8 Hitam 1 6 Albino 0 0

## IV. H ASIL DAN D ISKUSI
Bahasa  pemrograman  Matlab  adalah  bahasa  pemrograman yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dataset  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah dataset gambar wajah dari pusat data BARESKRIM  POLRESTA  di  Jakabaring  Palembang.  Adapun total  data  yang  digunakan  adalah  100  data  gambar  yang merupakan  kelanjutan  dari  penelitian tugas  akhir  Arifqi  Bahara yang  berjudul  "Pengolahan  Citra  Digital  untuk  Identifikasi Bentuk Wajah".
Berdasarkan proses yang telah dilakukan, program telah dapat mengklasifikasikan  warna  kulit  manusia.  Dengan  mengikuti model  matematik  yang  telah  ditentukan  pada  program,  maka program  akan  membaca  warna  kulit  dengan  sesuai  hasil  yang telah  ditentukan.  Metode  yang  digunakan  dalam  melakukan pengujian menggunakan confusion matrix .  Pengujian menggunakan confusion  matrix dengan  nilai  yang  digunakan sebagai pertimbangan dalam menganalisis confusion matrix yaitu nilai overall accuracy, errors of commission, error of omission , producer accuracy dan user accuracy.

## T ABEL II. C ONFUSION M ATRIX

## O VERALL A CCURACY
Akurasi  secara  keseluruhan  dapat  dihitung  dengan  cara menjumlahkan   nilai  yang  diklasifikasikan  secara  benar  serta membaginya dengan total nilai [10].
Nilai yang diklasifikasikan dengan benar: 70 + 4 + 6 +1 = 81 Jumlah nilai: 100 Akurasi keseluruhan: 81/100 = 0,81

## E RRORS OF C OMMISSION
Errors of Commission mewakili fraksi nilai yang diprediksi berada  di  kelas  tetapi  bukan  milik  kelas  itu.  Mereka  adalah ukuran false positives .
Sawo matang : (1+2+0+0)/73 = 0,041
Kuning :  (4+0+0+0)/8  =  0,5
Putih :  (7+0+0+0)/13  =  0,53
Hitam : (5+0+0+0)/6 = 0,83

## E RRORS OF O MMISSION
Errors of omission mewakili fraksi nilai yang dimiliki oleh suatu  kelas  tetapi  diprediksi  berada  di  kelas  yang  berbeda. Mereka adalah ukuran false negatives .
Sawo matang : (4+7+5+0)/86 = 0,18
Kuning :  (1+0+0+0)/5  =  0,2
Putih :  (2+0+0+0)/8  =  0,25
Hitam : (0+0+0+0)/1 = 0,00

## P RODUCER A CCURACY
Producer  accuracy adalah  probabilitas  bahwa  suatu  nilai dalam kelas tertentu diklasifikasikan dengan benar.
Sawo matang : 70/86 = 0,81
Kuning :  4/5  =  0,8
Putih :  6/8  =  0,75
Hitam : 1/1 = 1,00

## U SER A CCURACY
User  accuracy adalah  probabilitas  bahwa  suatu  nilai  yang diprediksi berada di kelas tertentu benar-benar adalah kelas itu. Probabilitas  didasarkan  pada  fraksi  nilai  yang  diprediksi dengan benar dengan jumlah total nilai yang  diprediksi dalam suatu kelas.
Sawo matang : 70/73 = 0,95
Kuning : 4/8 = 0,5
Putih : 6/13 = 0,46
Hitam : 1/6 = 0,167

## V. K ESIMPUILAN
Penggunaan metode HSV untuk mengidentifikasi warna kulit dapat memudahkan proses klasifikasi warna kulit dengan tingkat efisiensi dari hasil perhitungan nilai kesalahan kurang dari 20% dengan total akurasi klasifikasi dari keseluruhan data adalah 81%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] J. Na’am, J. Harlan, S. Madenda, and E. P. Wibowo, “The Algorithm  of  Image Edge Detection on  Panoramic  Dental X-Ray  Using  Multiple  Morphological  Gradient  (  mMG  ) Method,” vol. 6, no. 6, pp. 1012– 1018, 2016.
[2] L. Wahyu, S. Arief, and S. Madenda, “Metode Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Karies Gigi,” vol. 2, 2018.
[3] Abdurahman,  G  Harsono,  Yosef  Prihanto,  Rudy  A.G Gultom,  “Implementation  of  Support  Systems  for Determination of Amphibious Vehicle Landing in Disaster Emergency Response Using Fuzzy Takagi Sugeno”, Journal of Physics: Conference Series, Vol 1577, 2020
[4] E.  Aribowo,  W.  Nurhidayati,  P.  Studi,  T.  Informatika,  U. Ahmad, and D. Jogjakarta, “Deteksi jenis warna kulit wajah untuk  klasifikasi  ras  manusia  menggunakan  transformasi warna,” Pros. SNT , vol. 4, no. 8, pp. 1–7, 2008.
[5] Sutarno,  Rouzan  Fiqri  Abdullah,  Rossi  Passarella, “Identifikasi  Tanaman  Buah  Berdasarkan  Fitur  Bentuk, Warna  dan  Tekstur  Daun  Berbasis  Pengolahan  Citra  dan Learning  Vector  Quantization  (LVQ)”,  Annual  Research Seminar (ARS), Vol 3, Issue 1, pp 65-70, 2017
[6] P. P. Adikara, M. A. Rahman, and E. Santosa, “Pencarian Ruang  Warna  Kulit  Manusia  Berdasarkan  Nilai Karakteristik (λ) Matrik Window Citra,” J. Teknol. Inf. dan
Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  29,  2014,  doi: 10.25126/jtiik.201411102.
[7] R.  D.  Kusumanto,  A.  N.  Tompunu,  and  S.  Pambudi, “Klasifikasi  Warna  Menggunakan  Pengolahan  Model Warna HSV Abstrak,” J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 83–87, 2011.
[8] Sutarno,  Abdurahman,  Rossi  Passarella,  Yosef  Prihanto, Rudy A.G Gultom, “Mathematical Implementation of Circle Hough  Transformation  Theorem  Model  Using  C#  For Calculation  Attribute  of  Circle”,  Proceedings  of  the Sriwijaya  International  Conference  on  Information Technology and Its Applications,2020
[9] Ahmad  Zarkasi,  Siti  Nurmaini,  Deris  Stiawan,  Firdaus, Abdurahman1 and Cora Deri Amanda1, “Implementation of Fire Image Processing for Land Fire Detection Using Color Filtering  Method”,  Journal  of  Physics:  Conference  Series, Vol 1196, 2019
[10] Muhammad,  Abdul  M.,  Johan  A.  Rombang,  Fabiola  B. Saroinsong. "Identifikasi Jenis Tutupan Lahan Di Kawasan KPHP  Poigar  dengan  Metode  Maximum  Likelihood."  In Cocos, vol. 7, no. 2. 2016