Abstract — Digital  image  processing  is very helpful  for  human work,  including  in  the  field  of  post-harvest  agriculture  by classifying the type and quality of crops equally not only based on the  objective  assessment  of  farmers.  Assessment  of  the  quality  of cloves using digital images is a system that can facilitate farmers in determining the quality of cloves. The quality assessment of cloves is  classified  based  on  the  results  of the  detection  of clove  size  and color. The process to detect the size and color of cloves using HSV method  is  to  compare  the  threshold  value  of  H  and  S  from  the brown  color  image  for  the  detection  of  size  and  white  image  for color detection of cloves with clove samples. The threshold used to detect a good clove size is a H value from 0.01 to 0.07 and a S value from 0.1 to 0.6 whereas the threshold for detecting the white color found in the cloves is the H value from 0.6 to 1 and the S value is from  0  to  0.15.  The  accuracy  of  clove  quality  assessment  system using  digital  image  is  92.50%,  with  the  correct  number  of  37 samples from 40 samples of cloves.
Keywords — Cloves, Digital Imagery, HSV, Quality Assessment
Abstrak  —  Pengolahan  citra  digital  sangat  membantu pekerjaan  manusia  termasuk  dalam  bidang  pertanian  pasca panen  yaitu  dengan  mengklasifikasikan  jenis  dan  mutu  tanaman secara  sama  rata  bukan  hanya  berdasarkan  penilaian  objektif dari  petani.  Penilaian  mutu  cengkih  menggunakan  citra  digital adalah  sistem  yang  dapat  mempermudah  petani  dalam menentukan  kualitas cengkih. Pada penelitian ini penilaian mutu cengkih  diklasifikasikan  berdasarkan  hasil  deteksi  ukuran  dan warna  cengkih.  Proses  untuk  mendeteksi  ukuran  dan  warna cengkih menggunakan metode HSV yaitu dengan membandingkan  nilai threshold  H  dan  S  dari citra  kulit cengkih yang berwarna cokelat untuk deteksi ukuran dan citra berwarna putih  untuk  deteksi  warna  cengkih  dengan  sampel  uji  cengkih. Threshold yang  digunakan  untuk  mendeteksi  ukuran  cengkih yang  baik  adalah  nilai  H  dari  0.01  sampai  0.07  dan  nilai  S  dari 0.1  sampai  0.6  sedangkan  threshold  untuk  mendeteksi  warna putih yang terdapat pada cengkih yaitu nilai H dari 0.6 sampai 1 dan nilai S dari 0 sampai 0.15. Keakuratan sistem penilaian mutu cengkih  menggunakan  citra  digital  bernilai  92.50%,  dengan jumlah benar 37 sampel dari 40 sampel cengkih.
Kata kunci — Cengkih, Citra Digital, HSV, Penilaian Mutu

## I. P ENDAHULUAN
Citra  digital  merupakan  suatu  kumpulan data yang terdapat dalam setiap piksel dalam suatu gambar. Semakin banyak
jumlah  piksel  dalam  suatu  gambar  menandakan  kualitas  dari gambar tersebut semakin baik dan data dalam gambar tersebut dapat  dinyatakan  dengan  jelas.  Pengolahan  citra  digital  dapat diterapkan  dalam  berbagai  bidang  disiplin  ilmu  termasuk dalam  bidang  pertanian  khususnya  pasca  panen  yaitu  untuk pengklasifikasian mutu tanaman.
Syzygium  aromaticum atau  dikenal  dengan  cengkih  adalah tanaman rempah yang digunakan sebagai bumbu masakan dan obat  tradisional.  Cengkih  termasuk  salah  satu  penghasil minyak  atsiri  yang  biasa  digunakan  sebagai  bahan  baku industri  farmasi  maupun  industri  makanan,  sedangkan penggunaan  yang  terbanyak  sebagai  bahan  baku  pembuatan tersebut  rokok  [1].  Cengkih  mengandung eugenol sebanyak 78-98  persen.  zat  dihasilkan  dari  kelenjar  minyak  yang terdapat  pada  permukaan  badan  bunga  cengkih,  daun  dan ranting cengkih mengandung eugenol dengan konsentrasi yang lebih  banyak  dibandingkan  dengan  bunga  cengkih.  Pada minyak  yang  dihasilkan  dari  daun  cengkih  terdapat  82-88 persen  eugenol,  dan  pada  ranting  mencapai  90-95  persen, sisanya  adalah eugenyl  asetat,  caryophyllene ,  dan  senyawa minor lainnya [2].
Pengolahan  cengkih  pasca  panen  yaitu  cengkih  dijemur dibawah  sinar  matahari  hingga  mengalami  penyusutan  dan perubahan  warna  menjadi  cokelat  kemudian  petani  menyortir cengkih  yang  berkualitas  baik  berdasarkan  pengalaman  dari petani  tersebut  sehingga  hasil  klasifikasi  penilaian  mutu cengkih  menjadi  berbeda-beda  tergantung  pada  penilaian masing-masing  petani.  Penilaian  mutu  cengkih  menggunakan citra digital dilakukan untuk mempermudah petani memisahkan  kualitas  cengkih  yang  baik  berdasarkan  ukuran dan warna cengkih secara objektif untuk peningkatan mutu dan hasil  yang  lebih  baik  sehingga  hasil  penilaian  akan  menjadi sama rata.
Pengolahan citra digital merupakan proses mengolah piksel- piksel di dalam citra digital untuk tujuan tertentu[3]. Awalnya pengolahan  citra  dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas  suatu citra,  namun  dengan  berkembangnya  dunia  komputasi  dengan meningkatnya  kapasitas  dan  kecepatan  proses  computer, memungkinkan manusia dapat mengambil informasi dari suatu citra  [4].  Diagram  blok  sistem  pengolahan  citra  ditunjukan oleh Gambar 1.

## Penilaian Mutu Cengkih Menggunakan Citra Digital
Priscilia Alfrina Langi Pesik, Vecky C. Poekoel, Muhamad Dwisnanto Putro Teknik Elektro, Universitas Sam Ratulangi Manado, Jl. Kampus Bahu-Unsrat Manado, 95115 alfrinapriscilia@gmail.com, vecky.poekoel@unsrat.ac.id, dwisnantoputro@unsrat.ac.id
citra Digitizer Komputer Digital Disk / Tape Penampil
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Pengolahan Citra[4 ]
Sistem  penilaian  mutu  cengkih  menggunakan  citra  digital dengan  metode  HSV  untuk  mempermudah  pendeteksian  citra sampel  yang  digunakan  [4].  Daerah  warna  HSV  sering digunakan    untuk  mengambil  dasar  warna  dari  sebuah  pallete warna.  Hue  adalah  warna  asli  yang  terdapat  dalam  spektrum warna,  seperti  warna  merah,  warna  biru,  juga  warna  kuning. Presentasi  nilai  hue  antara  0  sampai  1.0  berarti  warna  antara merah  melewati  kuning,  hijau,  cyan,  biru  dan  magenta  dan kembali  menjadi  merah.  Saturasi  pada  warna  adalah  ukuran besarnya  kemurnian  dari  suatu  warna  akibat  adanya  pengaruh dari  warna  putih  terhadap  warna  tersebut.    Presentasi  nilai saturation  antara  0  sampai  1.0  berarti  dari  tidak  tersaturasi (keabuan)  sampai  tersaturasi  penuh  (tidak  putih).  Value  yang juga disebut intensitas adalah ukuran besarnya kecerahan yang dimiliki oleh sebuah warna, atau tingkat intensitas cahaya yang dimiliki  oleh  suatu  warna.  Persentase  nilai  value  atau brightness  antara  0  sampai  1.0  berarti  warna  semakin  cerah [4].  Pengaturan  nilai  HSV  akan  mempengaruhi  piksel  pada citra  yang  akan  diolah.  Piksel  adalah  unsur  gambar  atau representasi  sebuah  titik  terkecil  dalam  sebuah  gambar  atau citra.  Pada  ujung  tertinggi  skala  resolusi,  mesin  cetak  gambar berwarna  dapat  menghasilkan  hasil  cetak  yang  memiliki lebih dari  2.500  piksel  dengan  pilihan  16  juta  warna  lebih  untuk setiap piksel, dalam setiap piksel yang dapat ditampilkan pada tingkat  resolusi  tersebut  berbanding  lurus  dengan  150  juta  bit informasi  [5].  Untuk  peningkatan  kualitas  citra  digital  pada suatu  citra  maka  dapat  dilakukan pencuplikan pada histogram citra  tersebut.  Histogram  citra  dikatakan  baik  apabila  mampu melibatkan  semua  level  atau  aras  yang  mungkin  pada  level keabuan  agar  mampu  menampilkan  detil  pada  citra  sehingga mudah untuk diamati [6].

## II. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengambilan  citra  cengkih yang akan dijadikan sampel dengan background citra berwarna biru  berukuran  11  x  11  cm.  Dimensi  gambar  yang  digunakan adalah 1000 x 1000 piksel setelah di potong, resolusi vertikal 180  dpi  dan  resolusi  horizontal  180  dpi  dengan  representasi warna  RGB  dan  ukuran  gambar  224  KB  (230,324  bytes). Untuk  menentukan  kualitas  mutu  cengkih  dengan  citra  digital dilakukan  pengujian  berdasarkan  ukuran  dan  warna  cengkih kemudian pengambilan keputusan akhir penilaian mutu.
A. Deteksi Ukuran Cengkih

## Gambar 2. Alur Proses Deteksi Ukuran Cengkih
Untuk  mendeteksi  ukuran  cengkih  dilakukan  perbandingan citra  kulit  cengkih  berwarna  cokelat  dengan  citra  sampel cengkih  yang  akan  diuji.  Alur  proses  deteksi  ukuran  cengkih. Alur proses deteksi ukuran cengkih ditunjukan oleh Gambar 2.
Deteksi  ukuran  cengkih  dilakukan  proses  pengolahan  citra digital  pada  cengkih  menggunakan  aplikasi  komputasi. Masukan  citra  sampel  yang  akan  menjadi  dasar  citra  untuk menentukan  ukuran  cengkih  yaitu  dengan  mengambil  piksel berwarna  cokelat  pada  citra  cengkih.  kemudian  citra  tersebut dikonversi  dari  RGB  menjadi  HSV.  Setelah  mendapatkan gambar  HSV  kemudian  dipisahkan  hasil  nilai  H  dan  nilai  S. Hasil  citra  HSV  lalu  di  plot  grafik  untuk  melihat  nilai  HSV secara  lebih  jelas, range nilai  H  dan  S  dapat  diatur  sesuai dengan  ketepatan  yang  di  inginkan  untuk  kualitas  citra  lebih baik.  Setelah  mendapatkan range nilai  yang  menjadi  dasar untuk menentukan ukuran cengkih, masukan data sampel citra cengkih  yang  akan  diuji,  konversi  citra  dari  RGB  ke  HSV, tentukan  nilai  H  dan  S,  mendeteksi  nilai  H  dan  nilai  S  citra sampel,  kemudian  dibandingkan  nilai  H  dan  S  dari  citra  kulit cengkih  berwarna  cokelat  dengan  nilai  H  dan  S  dari  sampel cengkih  setelah  didapat  nilai  histogram,  hasil  citra  cengkih ditampilkan  dalam  biner  kemudian  hitung  banyaknya  jumlah piksel  warna  putih  dan  piksel  hitam,  kemudian  menentukan persentase piksel putih dan piksel hitam. Jika persentase piksel warna  putih  lebih  dari  10  persen,  maka  ukuran  cengkih  baik, jika persentase piksel warna putih kurang dari 10 persen maka ukuran cengkih buruk.

## B. Deteksi Warna Putih/Cacat Pada Cengkih
Untuk  mendeteksi  warna  putih  atau  cacat  pada  cengkih dilakukan proses pengolahan citra digital pada cengkih dengan menggunakan  aplikasi  komputasi.  Masukan  citra  cuplik berwarna  putih,  konversi  citra  RGB  warna  putih  ke  HSV. Setelah mendapatkan citra HSV, pisahkan nilai H dan S. Nilai H  dan  S  citra  warna  putih  lalu  di  plot  menjadi  grafik  untuk melihat kisaran nilai H dan S secara lebih jelas.
Gambar 3. Alur Proses Deteksi Warna Putih Pada Cengkih
Range  nilai  H  dan  S  dapat  diatur  dengan  melihat  plot grafik.  Masukan  citra  sampel  cengkih  yang  akan  diuji kemudian  konversi  citra  sampel  cengkih  dari  RGB  ke  HSV, pisahkan  nilai  H  dan  S  sampel  cengkih,  kemudian  bandingan nilai  H  dan  S    citra  cuplik  warna  putih  dengan  nilai  H  dan  S dari citra  sampel cengkih, hasil  dari perbandingan kedua citra tampilkan  dalam  bentuk  citra  biner  untuk  mengetahui banyaknya  piksel  putih  dan  hitam  untuk  deteksi  warna  cacat pada cengkih. Jika jumlah piksel warna putih kurang dari 500 piksel,  maka  kualitas  warna  dari  cengkih  baik,  jika  piksel warna  putih  lebih  dari 500  piksel  maka warna cengkih buruk. Alur  proses  deteksi  warna  putih  pada  cengkih  dapat  dilihat pada Gambar 3.

## C. Sistem Penilaian Mutu cengkih
Klasifikasi penilaian mutu cengkih dengan pengolahan citra digital  dilakukan  apabila  hasil  deteksi  ukuran  dan  deteksi warna  telah  dilakukan.  Jika  hasil  deteksi  ukuran  cengkih  baik dan  hasil  deteksi  warna  cengkih  baik,  maka  hasil  penilaian mutu  cengkih  baik.  Jika  hasil  deteksi  ukuran  cengkih  buruk dan  hasil  deteksi  warna  baik,  maka  hasil  penilaian  mutu cengkih buruk. Jika hasil deteksi ukuran cengkih baik dan hasil deteksi  warna  cengkih  buruk,  maka  hasil  penilaian  mutu cengkih  buruk.  Jika  hasil  deteksi  ukuran  cengkih  buruk  dan hasil  deteksi  warna  cengkih buruk, maka hasil penilaian mutu cengkih  buruk.  Alur  proses  untuk  klasifikasi  penilaian  mutu cengkih  dalam  pengolahan  citra  digital  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Alur Proses Penilaian Mutu Cengkih
III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Deteksi Ukuran Cengkih
Citra  kulit  cengkih  berwarna  cokelat  dikonversi  dari  citra RGB  menjadi  citra  HSV.  Nilai  H  dan  nilai  S  di  plot  dalam grafik  untuk  melihat  kisaran  nilai  H  dan  S.  Dari  plot  grafik ditentukan  nilai  threshold  kulit  cengkih  yang  tepat  untuk mendeteksi ukuran cengkih yang baik. Kemudian citra sampel cengkih  yang  akan  diujikan  dikonversi  dari  RGB  ke  HSV kemudian  nilai  H  dan  S  dari  citra  sampel  cengkih dibandingkan  dengan  nilai  H  dan  S  dari  citra  kulit  cengkih berwarna  cokelat.  Kemudian  dilakukan  pencocokan  nilai  H dan  S  dan  perhitungan error terhadap  kedua  citra  tersebut dalam  matriks  kemudian  ditampilkan  hasil  citra  dalam  citra biner.  Dari  hasil  citra  biner,  ditentukan  banyaknya  jumlah piksel putih dan piksel hitam serta persentase piksel putih dan hitam. Citra sampel Cengkih ditunjukan oleh Gambar 5.
Sampel  cengkih  berlabel  A1-A20  adalah  cengkih  yang menurut penilaian petani adalah cengkih yang memiliki ukuran dan warna yang baik karena memiliki bunga kepala yang utuh dan  tidak  terdapat  bercak  putih  atau  warna  cacat  pada  kulit cengkih,  sedangkan  sampel  cengkih  berlabel  B1-B20  adalah cengkih  yang  memiliki  ukuran  dan  warna  yang  buruk  karena tidak memiliki bunga kepala dan terdapat banyak bercak warna putih pada permukaan kulit cengkih.
Setelah  mendapatkan  nilai  H  dan  S  citra  kulit  cengkih berwarna  cokelat  dan  citra  sampel  cengkih,  kemudian dilakukan  pencocokan  data  dan  perhitungan  error  dari  kedua data  citra  tersebut  kemudian  hasil  citra  ditampilkan  dalam bentuk  citra  biner.  Hasil  tampilan  citra  biner  untuk  deteksi ukuran cengkih ditunjukan oleh Gambar 6.
Gambar 5. 40 Sampel Cengkih RGB Label A1-B20 dari kiri ke kanan
Gambar 6. Hasil Tampilan Citra Biner Deteksi Ukuran Cengkih
Pada  Tabel  I  dapat  dilihat  pada  sampel  A13  pada  sistem penilaian mutu dikategorikan  ukuran buruk karena persentase jumlah  piksel  putih  kurang  dari  10%.  Sedangkan  untuk penilaian berdasarkan pengalaman objektif petani sampel A13 dilihat dari tampilan cengkih dikategorikan ukuran baik.
Tabel I

## DATA HASIL DETEKSI UKURAN CENGKIH
Sampel Persentase Putih Persentase Hitam Deteksi Ukuran Keputusan Deteksi Ukuran A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B13 B14 B15 B16 B17 B18 B19 B20 12.4261 10.6592 12.2214 13.3131 14.5909 12.6485 12.5454 10.6831 13.8587 12.8341 13.1887 12.8271 9.7338 11.6808 11.1114 10.5006 11.9114 14.137 12.5617 13.0419 4.0682 6.0369 4.6369 6.3094 5.7188 5.5162 4.9465 2.9793 4.2492 5.9203 3.9222 4.3827 5.8594 4.7216 4.9804 6.6145 6.951 4.1437 4.3609 6.4052
87.5739 89.3408 87.7786 86.6869 85.4091 87.3515 87.4546 89.3169 86.1413 87.1659 86.8113 87.1729 90.2662 88.3192 88.8886 89.4994 88.0886 85.863 87.4383 86.9581 95.9318 93.9631 95.3631 93.6906 94.2812 94.4838 95.0535 97.0207 95.7508 94.0797 96.0778 95.6173 94.1406 95.2784 95.0196 93.3855 93.049 95.8563 95.6391 93.5948 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Buruk Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Baik Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk Ukuran Buruk

## B. Hasil Deteksi Warna Putih Pada Cengkih
Warna  putih  diasumsikan  sebagai  warna  cacat  yang terdapat  pada  kulit  cengkih.  Citra  berwarna  putih  dikonversi dari RGB ke HSV lalu nilai H dan nilai S di plot dalam grafik untuk  melihat  kisaran  nilai  H  dan  S.  Dari  plot  grafik ditentukan  nilai threshold citra  warna  putih  yang  tepat  untuk mendeteksi  warna  cengkih.  Kemudian  citra  sampel  cengkih yang  akan  diujikan  dikonversi  dari  RGB  ke  HSV  kemudian nilai  H  dan  S  dari  citra  sampel  cengkih  dibandingkan  dengan nilai  H  dan  S  dari  citra  berwarna  putih.  Kemudian  dilakukan pencocokan  nilai  H  dan  S  dan  perhitungan error terhadap kedua citra tersebut dalam matriks kemudian ditampilkan hasil citra  dalam  citra  biner.  Hasil  citra  biner  untuk  deteksi  warna putih pada cengkih ditunjukan oleh  Gambar 7. Dan data hasil penelitian diunjukan oleh Tabel II.
Dari  Tabel  II  dapat  dilihat  bahwa  sampel  A18  dan  A19 dikategorikan  memiliki  warna  yang  buruk  karena  jumlah pikselnya  melebihi  batas  standar  sistem  yang  telah  ditetapkan yaitu  500  piksel.  Menurut  penilaian  objektif  manusia  sampel A18 dan A19 dikategorikan memiliki warna yang baik karena warna cacat tidak menonjol di mata manusia. Sedangkan untuk sampel  B9  dan  B17  sistem  penilaian  mendeteksi  warna cengkih  baik  karena  jumlah  piksel  putih  kurang  dari  batas standar  500  piksel,  namun  secara  penilaian  objektif  manusia sampel  B9  dan  B17  dikategorikan  buruk  karena  warna  cacat sangat nampak terlihat oleh mata manusia.
Gambar 7. Hasil Citra Biner Untuk Deteksi Warna Cengkih
Tabel II

## DATA HASIL DETEKSI WARNA PUTIH PADA CENGKIH
Sampel Piksel Putih Piksel Hitam Deteksi Warna Putih Keputusan Deteksi Warna A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12 B13 B14 B15 B16 B17 B18 B19 B20 298 294 288 277 298 53 434 185 360 164 257 242 76 299 195 447 221 605 642 263 3113 6346 6274 1010 1360 584 592 1962 459 790 2110 5077 3954 1511 842 6093 375 3297 576 3960 999702 999706 999712 999723 999702 999947 999566 999815 999640 999836 999743 999758 999924 999701 999805 999553 999779 999395 999358 999737 996887 993654 993726 998990 998640 999416 999408 998038 999541 999210 997890 994923 996046 998489 999158 993907 999625 996703 999424 996040 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Baik Warna Buruk Warna Buruk Warna Baik Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Baik Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk Warna Baik Warna Buruk Warna Buruk Warna Buruk

## A. Hasil Penilaian Mutu Cengkih
Penilaian  mutu  cengkih  baik  apabila  hasil  deteksi  ukuran cengkih  baik  dan  hasil  deteksi  warna  cengkih  baik juga. Data hasil penilaian mutu cengkih dapat dilihat pada Tabel III.
Tabel III

## DATA HASIL PENILAIAN MUTU DENGAN CITRA DIGITAL
Sampel Ukuran Persentase Putih Persentase Hitam Warna Putih Hitam Hasil Akhir Baik Buruk Baik Buruk A1 √ 12.4261 87.5739 √ 298 999702 Baik
A2 √ 10.6592 89.3408 √ 294 999706 Baik
A3 √ 12.2214 87.7786 √ 288 999712 Baik
A4 √ 13.3131 86.6869 √ 277 999723 Baik
A5 √ 14.5909 85.4091 √ 298 999702 Baik
A6 √ 12.6485 87.3515 √ 53 999947 Baik
A7 √ 12.5454 87.4546 √ 434 999566 Baik
A8 √ 10.6831 89.3169 √ 185 999815 Baik
A9 √ 13.8587 86.1413 √ 360 999640 Baik
A10 √ 12.8341 87.1659 √ 164 999836 Baik
A11 √ 13.1887 86.8113 √ 257 999743 Baik A12 √ 12.8271 87.1729 √ 242 999758 Baik
A13 √ 9.7338 90.2662 √ 76 999924 Buruk
A14 √ 11.6808 88.3192 √ 299 999701 Baik A15 √ 11.1114 88.8886 √ 195 999805 Baik
A16 √ 10.5006 89.4994 √ 447 999553 Baik
A17 √ 11.9114 88.0886 √ 221 999779 Baik A18 √ 14.137 85.863 √ 605 999395 Buruk
A19 √ 12.5617 87.4383 √ 642 999358 Buruk
A20 √ 13.0419 86.9581 √ 263 999737 Baik B1 √ 4.0682 95.9318 √ 3113 996887 Buruk
B2 √ 6.0369 93.9631 √ 6346 993654 Buruk
B3 √ 4.6369 95.3631 √ 6274 993726 Buruk
B4 √ 6.3094 93.6906 √ 1010 998990 Buruk
B5 √ 5.7188 94.2812 √ 1360 998640 Buruk
B6 √ 5.5162 94.4838 √ 584 999416 Buruk
B7 √ 4.9465 95.0535 √ 592 999408 Buruk
B8 √ 2.9793 97.0207 √ 1962 998038 Buruk
B9 √ 4.2492 95.7508 √ 459 999541 Buruk
B10 √ 5.9203 94.0797 √ 790 999210 Buruk
B11 √ 3.9222 96.0778 √ 2110 997890 Buruk
B12 √ 4.3827 95.6173 √ 5077 994923 Buruk
B13 √ 5.8594 94.1406 √ 3954 996046 Buruk
B14 √ 4.7216 95.2784 √ 1511 998489 Buruk
B15 √ 4.9804 95.0196 √ 842 999158 Buruk
B16 √ 6.6145 93.3855 √ 6093 993907 Buruk
B17 √ 6.951 93.049 √ 375 999625 Buruk
B18 √ 4.1437 95.8563 √ 3297 996703 Buruk
B19 √ 4.3609 95.6391 √ 576 999424 Buruk
B20 √ 6.4052 93.5948 √ 3960 996040 Buruk
IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## A. Kesimpulan
Nilai  keakuratan  dari  sistem  penilian  mutu  cengkih menggunakan  citra  digital  adalah  sebesar  92.50%  dengan jumlah benar 37 sampel dari 40 sampel cengkih yang diujikan. Dengan  menggunakan  metode  HSV  pada  sistem  penilaian mutu cengkih menggunakan citra digital ini dapat menghilangkan noise berupa  bayangan  hitam  yang  terdapat pada  citra  sampe  cengkih  pada  saat  proses  pengambilan gambar  sampel.  Untuk  mendapatkan  hasil  data  citra  yang sesuai,  nilai threshold yang  digunakan  untuk  mendeteksi ukuran cengkih adalah nilai H 0.01 sampai 0.07 dan nilai S 0.1 sampai 0.6, sedangkan nilai threshold untuk mendeteksi warna putih  atau  cacat  pada  cengkih  yaitu  nilai  H  0.6  sampai  1  dan nilai S dari 0 sampai 0.15.

## B. Saran
Dapat  dikembangkan  dengan  membuat  aplikasi  sistem penilaian mutu cengkih menggunakan citra digital dengan GUI atau  sistem  aplikasi  lainya.  Penelitian  ini  juga  dapat dilanjutkan dengan membuat rancang bangun sistem penilaian mutu  cengkih  menggungakan  citra  digital,  atau  bisa  juga menggunakan  sistem  data  latih  atau  metode  jaringan  saraf tiruan JST ( Neural Network).

## V. KUTIPAN
[1] E.A  Puthut, Ekspedisi  Cengkeh .  Ininnawa  &  Layar  Nusa,  Makassar, 2013
[2] N.  Nurdjannah, Diversifikasi  Penggunaan  Cengkeh. Jurnal  Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Pasca Panen Pertanian, 2004.
[3] E. Prasetyo, Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya Menggunakan Matlab . Penerbit Andi, Surabaya, 2011.
[4] M.  Ch.  Wijaya  dan  A.  Prijono, Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Matlab . Informatika, Bandung, 2007
[5] Bertalya, Representasi  Citra .  Bahan  Ajar,  Universitas  Gunadharma, 2005.
[6] N.  Ahmad  dan  A.  Hadinegoro,  “Metode  Histogram  Equalization Untuk  Perbaikan  Citra  Digital”, Jurnal  Program  Pasca  Sarjana Magister  Teknik  Informatika    Universitas    Atma  Jaya .  Yogyakarta. 2012

## RIWAYAT HIDUP
Penulis  bernama  lengkap  Priscilia Alfrina  Langi  Pesik,  anak  pertama dari  tiga  bersaudara  dari  pasangan suami  dan  istri  Bernhard  H.  Pesik (ayah)  dan  Fira  Langi  (ibu),  lahir  di desa  Tumani  kecamatan  Tompaso Baru  Kabupaten  Minahasa  Selatan pada  tanggal  2  Maret  1996.  Penulis menempuh pendidikan secara berturut-turut  di  TK  GMIM  Gideon Tumani  (2000-2001),  SD  GMIM Tumani  (2001-2007),  SMP  Negeri  1 Tompaso  Baru  (2007-2010),  SMA  Negeri  1  Tompasobaru (2010-2013). Pada tahun 2013 penulis memulai pendidikan di Fakultas Teknik Universitas Sam Ratulangi Manado di Jurusan Teknik  Elektro  dengan  mengambil  konsentrasi  minat  kontrol. Dalam  menempuh  pendidikan  ini  penulis  melaksanakan  kerja praktek  selama  2  bulan  di  PT.  PLN  (Persero)  sektor  PLTA Tonsea  Lama  wilayah  Suluttenggo  Kabupaten  Minahasa. Penulis juga selesai mengikuti KKNT angkatan 114 selama 23 hari  di  desa  Tounelet  kecamatan  Kakas  kabupaten  Minahasa. Penulis  selesai  melaksanakan  pendidikan  di  Fakultas  Teknik Universitas  Sam  Ratulangi  Teknik  Elektro  pada  tanggal  9 Februari 2018.