INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 5064-5074 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Segmentasi Citra Telur Ayam Bardasarkan Perbedaan Ruang Warna RGB dan HSV menggunakan Metode Watersheed
Sriani 1 ✉ , Muhammad Siddik Hasibuan 2 , Indah Permata Sari 3
Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Email: indahpermatasarig539@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Metode watershed digunakan untuk mensegmentasi citra telur berdasarkan perbedaan antara ruang warna  RGB  dan  HSV.  Segmentasi  diperlukan  agar  tekstur  citra  telur  dapat  ditampilkan  dengan menggunakan metode watershed. Pada pengujian ini digunakan 12 sample citra telur, dimana 6 telur akusisinya  tanpa  memakai  pencahayaan  senter  dan  6  telur  memakai  pencahayaan  senter.  Hasil penelitian pada segmentasi mode warna RGB diperoleh nilai MSE rata-rata 90.29, PSNR sebesar 5.09 dan running time 7.62 detik. Hasil segmentasi untuk mode warna HSV nilai MSE rata-rata 101.66, PSNR sebesar  4.32  dan  running  time  7.81  detik.  Hasil  segmentasi  mode  warna  RGB  nilai  MSE  tertinggi terdapat  pada  citra  Telur-4,  nilai  PSNR  Telur-8  dan  runningtime  pada  citra  Telur-12  dan  hasil segmentasi mode warna HSV nilai MSE tertinggi terdapat pada citra Telur-2, nilai PSNR Telur-3 dan running time pada citra Telur-5.
Kata  Kunci:  Segmentasi citra, Metode Watershed, Warna RGB dan HSV,

## Abstract
The watershed method is used to segment egg images based on the differences between RGB and HSV color spaces. Segmentation is needed so that the egg image texture can be displayed using the watershed method. In this test, 12 egg image samples were used, of which 6  eggs were acquired without using flashlight lighting and 6 eggs using flashlight lighting. The results of the research on RGB color mode segmentation obtained an average MSE value of 90.29, a PSNR of 5.09 and a running time of 7.62 seconds. The segmentation results for the HSV color mode average MSE value of 101.66, PSNR of 4.32 and running time of 7.81 seconds. The RGB color mode segmentation results have the highest MSE value in the Egg-4 image, the Egg-8 PSNR value and running time are in the Egg-12 image and the HSV color mode segmentation results have the highest MSE value in the Egg-2 image, the Egg-3 PSNR value and running time. time on the Egg-5 image.
Keyword: Image segmentation, Watershed Method, RGB and HSV Color,

## PENDAHULUAN
Telur ayam merupakan produk peternakan  domestik yang  sangat  penting untuk kebutuhan pangan protein non daging bagi masyarakat sebagai sumber protein rasanya enak, mudah dicerna dan memiliki nilai gizi yang tinggi (Saifullah, 2019). Gambar digital adalah  hasil  dari  mengubah  gambar  analog  dua  dimensi  yang  berkelanjutan  menjadi gambar individu melalui proses pemindaian. Pisahkan gambar analog menjadi gambar individual  N-by-M.  Perpotongan  baris  dan  kolom  tertentu  disebut  piksel.  Segmentasi didasarkan pada daerah yang diasumsikan sebagai objek. Untuk mendapatkan rentang tersebut,  tekstur  dan  kemiripan  warna  dari  piksel  yang  terdapat  pada  citra dianalisis(Saifullah,  2020).  Pada  penelitian  ini  segmentasi  citra  telur  berdasarkan perbedaan ruang warna RGB (Red, Green, Blue) dan HSV (Hue Sutarasi Value), proses segmentasi  citra  berdasarkan  ruang  warna  RGB  dan  HSV  dilakukan  dengan  ayam menggunakan  metode  watershed  objek  telur.  Model  warna  HSV  terdiri  dari  tiga komponen yaitu hue, saturation dan value, dimana komponen hue merupakan besaran panjang gelombang yang terdapat pada warna dominan yang dapat ditangkap oleh mata manusia,  sedangkan  saturation  adalah  banyaknya  cahaya  putih  yang  berhubungan dengan referensi yang tercampur warna(Musliman et al., 2021). Citra telur diambil di pasar dengan kondisi telur kotor, cangkang telur retak dan pecah, mengingat ada variasi objek telur yang menyimpang dari posisi vertikal dan landscapenya. Variasi cahaya adalah salah satu masalah untuk mendapatkan gambar telur, karena menghasilkan nilai warna yang termasuk dalam lingkup pengaruh variasi cahaya. Di masa mendatang, segmentasi citra telur harus meningkatkan akurasi citra telur dan membandingkan ruang warna RGB dan HSV.  Sebelum  mensegmentasi  citra  setiap  telur,  dilakukan  proses  pre-processing
citra(Rahmawaty, 2020).

## METODE PENELITIAN
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian kepustakaan,  Observasi,  dan  Wawancara.  Penulis  melakukan  penelitian  ini  untuk memperoleh  informasi  melalui  penelitian  dan  memfokuskan  pada  tulisan  atau  sumber yang  teridentifikasi  dalam  pertanyaan  penelitian,  pengumpulan  informasi  dengan  cara memilih telur secara langsung di pasar. Sebanyak 12 data gambar telur yang dikumpulkan dan  dilakukan  segementasi  dengan  mode  warna  RGB  dan  HSV(Saifullah,  2019).  Cara mengambil foto telur dengan kamera ponsel Realmi 6 Pro dengan kamera 64MP, setelah itu ambil foto dan letakkan di atas triplek yang sudah dilubangi. Segera setelah selesai. teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui tatap muka dan reportase tatap muka antara  peneliti  dan  informan.  Sebelum  melakukan  wawancara,  peneliti  menulis  daftar pertanyaan untuk memudahkan proses wawancara dan mendapatkan data yang lengkap sehingga data dapat dianalisis dengan lebih mudah.
Penelitian yang dilakukan oleh peneliti adalah penelitian dan pengembangan atau research and development (R&D). Metode penelitian R&D adalah metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu dan menguji keefektifannya. R&D adalah proses atau fase mengembangkan produk baru yang potensial atau meningkatkan produk yang sudah ada(S. Siagian & Adilla, 2021; S. B. Siagian et al., 2022).
Penelitian  dan  pengembangan  data  penanganan  telur  merupakan  proses pengembangan  dan  evaluasi  kualitas  telur.  Oleh  karena  itu,  penelitian  pengembangan yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah  pengembangan  aplikasi  pengolah  citra  yang berhubungan dengan data citra telur. Pada penelitian ini, pengolahan dan klasifikasi awal dilakukan  dengan  aplikasi  yang  diimplementasikan  dalam  program  aplikasi  desktop dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB[7] .
Jenis dan metode  pengumpulan data digunakan untuk memperoleh data sebagai bahan penelitian ketika penulis menulis makalah penelitian yang bertujuan untuk membuat rencana  aplikasi  sistem  segmentasi  citra  telur  metode  DAS.  Dalam  hal  ini  penulis menggunakan metode pengumpulan data berupa hasil screenshot telur dari pasar.
Gambar 1. Sampel Telur Ayam
Pengamatan langsung dari pedagang  telur ayam ras dipasar dengan data 6 butir telur menjadi 12 citra telur sebelum dan sesudah diberi pencahayaan untuk melihat kualitas dari telur yang biasa dijumpai dipasar tradisional difoto tegak lurus dari posisi telur dengan menggunakan kamera digital yang akan diterapkan untuk merancang sebuah sistem untuk mendapatkan  hasil  segmentasi  citra  telur  ayam  ras  pada  penentuan  kualitas  telur  dan untuk  mengetahui  perbedaan  kinerja  dari  ruang  warna  RGB  dan  HSV  menggunakan metode Watershed. Diagram pengoperasian sistem dalam penelitian merupakan langkah yang  peneliti  selesaikan  setelah  mengumpulkan  semua  kebutuhan  sistem  yang direncanakan. Tahapan yang dilakukan meliputi pembuatan desain, pembuatan data peta dan pembuatan flowchart prosedur pengukuran.
Gambar 2. Diagram Perencanaan Segmentasi Citra dengan algoritma Wtershed
Gambar di atas merupakan alur dari sistem yang menggunakan algoritma watershed untuk mensegmentasikan citra telur berdasarkan ruang warna RGB dan HSV. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini berupa citra telur dan diolah menggunakan pengolahan citra  grayscale.  Tahap  analisis  data  menentukan  input  dan  output  gambar  dan  desain tampilan.  Selanjutnya,  implementasikan  metode  Watershed  pada  aplikasi  Anda  untuk melakukan segmentasi menggunakan Matlab 2015a (Heningtyas et al., 2022). Beberapa langkah program dijalankan. Itu adalah:
1. Menginput gambar telur dengan jenis warna telur.
2. Pembacaan nilai piksel citra dalam mode warna RGB
Input Citra Asli Segmentasi Citra Telur algoritma Watershed Prosesing Mode Warna
RGB & HSV
Hasil Segmentasi
3. Perhitungan nilai komponen warna RGB dan HSV
4. Perhitungan nilai warna grayscale
5. Melakukan segmentasi citra.
6. Menampilkan hasil segmentasi
Citra  telur  dengan  mode  warna  RGB,  HSV  dan  grayscale  digunakan  untuk segmentasi telur dengan nilai piksel seperti pada Gambar 1. Untuk melakukan pengujian sampel menggunakan citra telur ayam berjenis citra RGB dengan ukuran 5x5 piksel(Iqbal et al., 2020).
Tabel 1. Nilai Hasil Citra Telur Ayam R    G     B R     G     B R     G     B R     G     B R     G     B 247,180,0 122,100,144 52,170,253 100,60,150 80,110,12 100,10,100 200,100,122 55,140,120 88,70,110 140,11,70 110,90,57 55,80,14 95,80,168 40,200,147 10,200,0 44,68,33 34,180,52 50,180,45 50,180,52 54,230,122 40,90,120 54, 20,0 0,210,120 45,100,200 50,230,100
Nilai  dibaca  sebelum  pemrosesan  gambar,  dihitung  dan  diubah  menjadi  ruang warna HSV. Pengukuran nilai piksel dilakukan untuk setiap komponen warna (RGB) sebagai dasar  penghitungan  ruang  warna  HSV,  Nilainya  adalah  kecerahan  warna  dan  nilainya berkisar dari 0 hingga 100%. Nilai 0 adalah hitam, dan nilai yang lebih tinggi menunjukkan variasi warna yang lebih terang dan lebih baru. Perhitungan pada piksel 1 (247/180/0) dapat dilihat sebagai berikut:
1. Piksel-1 (247 180 0)
Nilai piksel jangkauan 255
R = 247/255 =  0.9686 G = 180/255 = 0.7058 B = 0/255 = 0
Max = R Piksel 1 (255) = RGB (0.9686 0.7058 0)
Max R = 0.9686
Min B = 0 Max-Min= 0.9686 (G-B) = 0.7058- 0 = 0.705 Nilai HSV Piksel-1 (43.71, 1, 0.9686)
Dari  perhitungan  piksel  pertama  diatas  diterusakan  hingga  piksel  terakhir  hingga mendaptkan nilai piksel pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Nilai Warna HSV No. Piksel H S V No. Piksel H S V 1 43.71 1 0.9686 14 160.12 0.8000 0.7843 2 270 0.3056 0.5647 15 122.99 1 0.7843 3 212 0.7944 0.9921 16 101.15 0.5146 0.2666 4 266.66 0.6001 0.5882 17 127.39 0.8111 0.7058 5 195 0.3332 0.4705 18 177.77 0.7500 0.7058 6 -60 0.9000 0.3921 19 120.92 0.7223 0.7058 7 -13.20 0.5000 0.7843 20 143.18 0.7652 0.9019 8 -165.8 0.6072 0.5490 21 202.49 0.6667 0.4705 9 266.97 0.3637 0.4313 22 22.22 1 0.2117 10 -22.44 0.9214 0.5490 23 154.28 0.7826 0.9019 11 37.36 0.4817 0.4313 24 218.71 0.7750 0.7843 12 82.74 0.8249 0.3137 25 136.66 0.7826 0.9019 13 250.22 0.5238 0.6588
Pada  tabel  ditas  merupakan  hasil  perhitungan  pencarian  nilai  nasil  citra  HSV berdasarkan  13  data  piksel,  selajutnya  melakukan  perhitungan  nilai  warna  Grayscale menggunakan rumus pada umumnya, sehingga mendapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Nilai Warna Grayscale 142 122 158 103 103
70 141 105 89 74 86 50
114 129 70 48
89 92 94 135
83 25 110 115 127
Pada  langkah  ini,  watershed  digunakan  untuk  membentuk  area  citra.  Dalam penelitian ini, dua parameter yang digunakan dalam metode  watershed. Yaitu, gambar gradien ruang warna RGB dan HSV dan koneksi area yang digunakan, di mana koneksi
yang digunakan adalah 8. Konektivitas yang lebih sedikit berarti lebih sedikit bendungan yang terbentuk, lebih sedikit interval dan area interval meluas(HUANG et al., 2020). Setelah menentukan  jumlah  wilayah  yang  optimal  untuk  suatu  watershed,  proses  selanjutnya adalah transformasi watershed. Untuk hasil trasformasi watershee sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Trasformasi Watershed 1.73 1.73 1.73 1.73 1.73 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Setelah mendapatkan hasil trasformasi wtershed pada citra piksel telur yang di uji, selanjutnya  peneliti  melakukan  perancangan  sistem  aplikasi  segmentasi  telur  berbasis sistem aplikasi komputer (Dekstop) dengan menggunakan metode perancangan sistem pada metode R&D  sebagai berikut adalah hasil  perancangan dan perhitungan sistem pada segmentasi telur yang diuji dalam penelitian ini(Andlauer et al., 2021; Pradana et al., 2022).
Gambar 2. Tampilan Form Menu
Menu  Form  digunakan  untuk  menampilkan  form  utama  dari  sistem  yang didalamnya terdapat integrasi antar form yang terhubung dengan form utama agar bisa melakukan pencarian dan penetuan segmentasi citra telur yang baik dan bagus.
. Gamba 3. Tampilan Segementasi Citra Telur ke 1
Pada  gambar  di  atas  diperoleh  hasil  segmentasi  citra  telur-1  dengan  2  cluster warna kuning dan hijau, nilai MSE 134,35, PSNR 2,78 dan running time d 7,64 detik dengan kualitas telur kurang baik.
Gambar 4. Tampilan Hasil segmentasi citra telur yang baik dan bagus.
Pada  gamabr  diatas  merupakan  Hasil  segmentasi  citra  Telur-4  adalah  terdapat  5 cluster dengan nilai MSE 31.77, PSNR 9.04 dan Running Time 7.63 detik dengan kualitas telur  baik.  Dari  hasil  segmentasi  telur  diatas  hingga  telur  piksel  ke  13,  dapat  di kelompokkan dalam bentuk grafik warna RGB dan warna HSV sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Grafis segmentasi telur pada warna RGB
Selanjutnya untuk hasil segmetasi mode warna HSV dapat dilihat seperti gambar berikut ini :

## Gambar 6. Tampilan hasil grafik segmentasi warna HSV
Dalam penelitian ini dilakukan segmentasi terhadap enam jenis warna telur ayam menjadi 12 citra telur yang sebelum dan sesudah diberi pencahayaan di-capture tegak lurus dari  posisi  telur  dengan  menggunakan  kamera  digital  dan  dari  hasil  pengujian  aplikasi Segmentasi citra telur menggunakan metode Watershed dapat diselesaikan.

## SIMPULAN
Kesimpulan hasil dari penelitian yang dilakukan mendapatkan hasil bahwa aplikasi dapat  dilakukan  segmentasi  dari  gambar  telur  berdasarkan  jenis  waran  telur,  hasil segmentasi untuk mode warna RGB nailai MSE rata-rata 90.29 PSNR sebesar 5,09 dan running time 7,62 detik, dan untuk hasil segmentasi warna HSV nilai MSE rata-rata 101.66, PSNR sebesar 54.32 dan running time 7.81 detik. Dari Hasil segmentasi mode warna RGB nilai MSE tertinggi terdapat pada citra Telur-4, nilai PSNR Telur-8 dan runningtime pada citra Telur-12 dan hasil segmentasi mode warna HSV nilai MSE tertinggi terdapat pada
0 50 100 150 200 250 MSE PSNR Time 0 50 100 150 200 250 HASIL SEGMENTASI MODE HSV MSE PSNR Time
citra  Telur-2,  nilai  PSNR  Telur-3  dan  running  time  pada  citra  Telur-5.  Saran  untuk penelitian berikutnya yaitu menggunakan citra dengan menggunakan resulasi yang lebih baik menggunakan kamera beresulasi tinggi agar citra hasil akusisinya lebih tajam.

## DAFTAR PUSTAKA
Andlauer, r., wachter, a., schaufelberger, m., weichel, f., kühle, r., freudlsperger, c., & nahm, w.  (2021).  3d-guided  face  manipulation  of  2d  images  for  the  prediction  of  post- operative  outcome  after  cranio-maxillofacial  surgery. Ieee  transactions  on  medical imaging, 30(2), 7349 – 7363. Https://doi.org/10.1109/tip.2021.3096081
Heningtyas, y., rahmi, f., & muludi, k. (2022). Implementasi density-based clustering pada segmentasi citra betta fish. Jurnal teknoinfo, 16(1), 8 – 13.
Huang,  y.-p.,  singh,  p.,  &  kuo,  h.-c.  (2020).  A  hybrid  fuzzy  clustering  approach  for  the recognition and visualization of mri images of parkinson ’ s disease. Ieee access, 8(10),
25041 – 25051. Https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8970526/
Iqbal, e., niaz, a., memon, a. A., asim, u., & choi, k. N. A. M. (2020). Saliency-driven active contour  model  for  image  segmentation. Ieee  access,  8(9),  208978 – 208991. Https://doi.org/10.1109/access.2020.3038945
Musliman,  a.  S.,  fadlil,  a.,  &  yudhana,  a.  (2021).  Identification  of  white  blood  cells  using machine learning classification based on feature extraction. Jurnal online informatika, 6(1), 63. Https://doi.org/10.15575/join.v6i1.704
Pradana, y. N., ayoe, m., & nst, e. (2022). Jurnal itcc ( information technology and cyber crime )  mendeteksi  persamaan  gambar  citra  digital  dengan  menggunakan  metode levensthein  distance. Jurnal  information  techlogory  and  dyber  crime,  1(3),  44 – 51. Https://ejournal.cip.or.id/index.php/itcc/article/view/95
Rahmawaty, m. (2020). Pendekatan neutrosophic set untuk segmentasi citra ultrasonografi payudara  berdasarkan  metode  otsu. Jst  (jurnal  sains  dan  teknologi),  9(1),  11 – 19. Https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v9i1.21153
Saifullah,  s.  (2019).  Segementasi  citra  menggunakan  metode  watershed  trasform berdasarkan  image  enhancement  dalam  memdeteksi  embrio  telur. Systemic: information system and informatics journal, 5(2), 53 – 60.
Saifullah, s. (2020). Analisis perbandingan he dan clahe pada image enhancement dalam proses segmenasi citra untuk deteksi fertilitas telur. Jurnal nasional pendidikan teknik informatika (janapati), 9(1), 134. Https://doi.org/10.23887/janapati.v9i1.23013
Siagian,  s.,  &  adilla,  m.  (2021).  Analisis  sistem  penjualan  pemasaran  produk  pada  pt.
Panasonic  gobel  indonesia  cabang  medan. Jurnal  fasilkom,  11(1),  26 – 31.
Https://doi.org/10.37859/jf.v11i1.2429
Siagian,  s.  B.,  samsudin,  s.,  &  irawan,  m.  D.  (2022). Implementation  of  gain  ratio  on  knn method  in  predicting  sales  of  electronic  sparepart  at  panasonic  service  center lhokseumawe. Jurnal  teknik  informatika  c.i.t  medicom,  14(1),  36 – 47. Https://doi.org/10.35335/cit.vol14.2022.242.pp36-47
Simaiya, s., lilhore, u. K., prasad, d., & verma, d. K. (2021). Mri brain tumour detection & image segmentation  by  hybrid  hierarchical  k-means  clustering  with  fcm  based  machine learning model. Annals of the romanian, 25(1), 88 – 94. Http://annalsofrscb.ro/index.php/journal/article/view/74
Song, w., zheng, n., liu, x., qiu, l., & zheng, a. R. (2019). An improved u-net convolutional networks  for  seabed  mineral  image  segmentation. Ieee  access,  7(5),  82744 – 82752.
Https://doi.org/10.1109/access.2019.2923753