## IDENTIFIKASI JENIS PLASTIK BERDASARKAN REFLEKTANSI CAHAYA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI RUANG WARNA HSV

## IDENTIFICATION OF PLASTIC TYPE BASED ON LIGHT REFLECTION IN HSV COLORSPACE CONVERSION
Adi Kurniawan Saputro 1) , Dian Neipa Purnamasari 2)
1, 2 Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan E-mail : 1* adi.kurniawan@trunojoyo.ac.id, 2 dian.neipa@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Sampah merupakan benda yang tidak terpakai dari kehidupan manusia.Dunia berusaha mengurangi sampah  plastik  dengan  berbagai  cara,  mulai  dari  mengurangi  konsumsi  plastik  hingga  mendaur ulang.  Setiap  jenis  plastic  memiliki  ciri  dan  fungsinya  masing-masing.  untuk  memudahkan informasi  tentang  jenis  plastik,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  mengetahui  jenis  plastik menggunakan  gambar.Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  teknik  pengolahan  citra  digital untuk mengidentifikasi jenis plasik dengan memanfaatkan computer vision menggunakan metode warna  HSV.  Karakteristik  yang  ditentukan  adalah  jenis  plastik  PET,PP  dan  HDPE.  Warna  HSV adalah model warna yang diturunkan dari model warna RGB. Jadi untuk mendapatkan warna HSV ini, perlu mengonversi dari RGB ke HSV. Diasumsikan koordinat-koordinat berurutan merah, hijau dan biru dengan nilai minimum dan maksimumnya.pada plastik jenis PET memiliki rata-rata nilai Hue sebesar 65,1561, Saturation sebesar 41,42881 dan Value sebesar 177,6929. Untuk Jenis PP rata- rata nilai Huenya sebesar 48,99527, Saturation sebesar 40,57995 dan Valuenya 181,638. Sedangkan untuk  jenis  HDPE  rata-rata  nilai  Huenya  49,44206,  Saturation  41,68613  serta  Value  170,6657. Dengan  membandingkan  ketiga  resin  tersebut,  terlihat  bahwa  nilai  rata-rata  dari  ketiga  warna tersebut berbeda Dapat ditarik kesimpulan bahwa ketika objek diberi cahaya , semakin tipis bahan maka  nilai  saturation  nya  lebih  kecil  dari  jenis  yang  lain  serta  nilai  valuenya  akan  lebih  besar daripada jenis yang lain. Akan tetapi ketika semakin tebal bahan maka nilai value nya semakin kecil. Berdasarkan perbandingan tersebut maka jenis PP memiliki bahan yang tipis serta kerapatan yang sedikit sehingga mudah untuk tembus pandang. Berbeda dengan jenis HDPE memiliki bahan yang tebal dan kerapatan yang banyak sehingga sulit untuk tembus pandang .
Kata kunci : Plastik, HSV, PET,PP,HDPE,.

## ABSTRACT
Garbage is  an  unused object  of  human life. Each type  of plastic  has  its  own  characteristics  and functions.  To  facilitate  information  about the types  of  plastic,  we  need  a  system that  can classify types of plastic using images. This can be overcome by using digital image processing techniques to classify types of plastic by utilizing computer vision using the HSV color method. The characteristics specified are the types of PET, PP and HDPE plastics. The HSV color is a color model derived from the RGB color model. So to get this HSV color, you need to convert from RGB to HSV. It is assumed that  the  sequential  coordinates  R,G,B.  PET  type  plastic  has  an  average  Hue  value  of  65.1561, Saturation of 41.42881 and Value of 177.6929. For the PP type, the average Hue value is 48.99527, the Saturation is 40.57995 and the Value is 181.638. As for the HDPE type, the average Hue value is 49.44206, Saturation is 41.68613 and Value is 170.6657.. It can be concluded that when the object is  given  light,  the thinner the  material,  the lower  the  saturation  value  of the  other types  and the greater the value of the other types. However, the thicker the material, the smaller the value. Based on  this  comparison,  the  PP  type  has  a  thin  material  and  a  little  density  so  that  it  is  easy  to  see through. In contrast to this type, HDPE has a thick material and a lot of density, making it difficult to see through.
Keywords: Plastic, HSV, PET,PP,HDPE

## PENDAHULUAN
Sampah  merupakan  salah  satu benda yang tidak terpakai dari kehidupan non  biologis  manusia[1].  Secara  umum, sampah  terbagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu sampah  alam  dan  sampah  anorganik. Sampah  anorganik  tidak  dapat  dengan mudah  dibuang  seperti  sampah  alam karena  mikroorganisme  sulit  terurai sehingga menyebabkan sampah
menumpuk  Contoh  sampah  anorganik antara  lain  kayu,  press,  keramik,  kertas,
kaca dan plastik. Menurut Dinas
Lingkungan  Hidup dan  Kehutanan, sampah  Indonesia  mencapai  sekitar  67,8 juta  ton  di  tahun  2020  dan  akan  terus meningkat  seiring  dengan  perkembangan masyarakat dan industri[1].
Hampir  setiap  hari,  penduduk Indonesia  membuang  0,52  kg  sampah plastik  per  orang  ke  laut  (3,22  MMT  per tahun),  meningkat  38  juta  ton  per  tahun, dimana  30%  di  antaranya adalah  sampah plastik[2].  Dunia  berusaha  mengurangi sampah  plastik  dengan  berbagai  cara, mulai  dari  mengurangi  konsumsi  plastik hingga mendaur ulang.
Tujuan  dari  proses  daur  ulang adalah mengubah sampah plastik menjadi barang  baru  yang  dapat  digunakan kembali.  Selain  itu,  proses  daur  ulang plastik  sering  dipilih  karena  lebih berkelanjutan dan dapat digunakan kembali dalam bentuk lain[3]. Daur ulang plastik tidak bisa dilakukan sembarangan karena  plastik  itu  sendiri  mengandung berbagai  resin  dan  komponen.  Saat  ini, sistem  klasifikasi  plastik  industri  selalu melibatkan  partisipasi  manusia  seperti pengecekan simbol atau pengujian kekerasan.  Oleh  karena  itu,  cenderung memiliki beberapa kelemahan bila dikerjakan  oleh  tenaga  manusia,  seperti biaya  yang  relatif  tinggi,  inefisiensi,  dan hasil yang tidak konsisten[4].
Setiap jenis plastik juga memiliki ciri dan fungsinya masing-masing. Perbedaan jenis plastik juga mempengaruhi  dalam  proses  daur  ulang.
Berikut  adalah  jenis  plastik  yang  sering
digunakan  dalam  kehidupan  sehari-hari ada  7  macam  antara  lain  PET  ,HDPE, PVC,LDPE, PP, PS dan Other[5].
Namun  jika  diperhatikan  dengan seksama, plastik memiliki sifat yang dapat membedakan  satu  jenis  plastik  dengan jenis  lainnya.  Oleh  karena  itu,  untuk memudahkan  informasi  tentang  jenis plastik,  diperlukan  suatu  sistem  yang dapat mengetahui jenis
plastik menggunakan  gambar.  Hal  ini  dapat diatasi  dengan  menggunakan  teknik pengolahan citra digital. Pemrosesan citra digital  adalah  studi  tentang  pembuatan, manajemen,  dan  analisis  citra  untuk mendapatkan  informasi  yang  berharga. Segmentasi  adalah  proses  membagi  citra digital menjadi piksel. Segmentasi bertujuan  untuk  menyederhanakan  dan memodifikasi  representasi  yang  lebih bermakna  untuk  memungkinkan  analisis yang lebih praktis dan mudah[6].
Ada beberapa metode pengolahan citra  untuk  mengkalsifikasikan  jenis plastik.Metode yang umum untuk mengklasifikasi jenis plastik menggunakan  Metode  RGB.  Namun dalam penelitian ini, peneliti
menggunakan  metode  ruang  warna  HSV untuk menetahui tingkat transparansi jenis plastik.  Dalam  beberapa  penelitian,  HSV merupakan  model  warna  yang  lebih  baik untuk  berbagai  keperluan  pengolahan citra.  Dalam  metode  HSV  sendiri  bisa mengetahui nilai ketajaman dan kecerahan dari suatu warna. Dalam penelitian ini untuk mengidentifikasi  jenis  plasik  dengan memanfaatkan computer vision menggunakan metode warna HSV dengan menerapkan segmentasi citra.
Karakteristik yang ditentukan adalah jenis plastik PET,PP dan HDPE.

## METODE
A. Citra RGB Model warna yang paling umum dan tersebar  luas  adalah  model  warna  RGB (red,  green,  blue).  Gambar  berwarna adalah  gambar  yang  setiap  pikselnya
merupakan  kombinasi  dari  tiga  warna primer, merah, hijau, dan biru[7].
Gambar 1. Model Warna RGB
Setiap  warna  primer  membutuhkan penyimpanan 8 bit atau 1 byte, dan setiap warna  memiliki  256  warna.  Ini  berarti bahwa  untuk  setiap  piksel  gambar berwarna terdapat 2 8 .2 8 .2 8 = 2 24 = 16 juta kemungkinan kombinasi warna dan True Color  memiliki  begitu  banyak  warna sehingga  dapat  ditemukan  di  hampir setiap  warna  yang  ditemukan  di  alam. Kita  dapat  mengatakan  bahwa  itu mencakup warna[8].
B. Citra HSV HSV  terdiri  dari  tiga  komponen, yaitu H (Hue), skala yang  mewakili jenis warna  dari  0  sampai  360 o . S  (Saturation) adalah  variasi  warna,  semakin  berwarna, semakin  tinggi  nilainya.  V  (nilai)  adalah nilai  pencahayaan  warna,  dengan  warna yang  lebih  terang  memiliki  nilai  yang lebih  tinggi.  Namun,  pada  nilai  yang sangat  rendah  sulit  untuk  membedakan warna[9].

## Gambar 2 . Model Warna HSV
Keunggulan  HSV  adalah  memiliki warna  yang  sesuai  dengan  warna  yang dirasakan  oleh  indra  manusia[10].  HSV tahan  terhadap  perubahan  intensitas cahaya[11].  Sedangkan  warna  yang dibentuk  oleh  model  lain  seperti  RGB merupakan  hasil  pencampuran  warna primer.
C. Konversi RGB ke HSV Segmentasi  warna  adalah  proses segmentasi berbasis area yang menganalisis  nilai  warna  setiap  piksel dalam  gambar  dan  membagi  gambar sesuai dengan karakteristik yang diinginkan[12]. Segmentasi dengan deteksi HSV dilakukan dengan menganalisis  nilai  warna  setiap  piksel citra sesuai dengan fitur yang diinginkan menggunakan  toleransi  untuk  setiap metrik warna HSV[13].
Model  warna  HSV  adalah  model warna yang diturunkan dari model warna RGB.  Jadi  untuk  mendapatkan  warna HSV ini, perlu mengonversi dari RGB ke HSV.  Diasumsikan  koordinat-koordinat R,G,B(0 atau 1) adalah berurutan merah, hijau dan biru dengan nilai minimum dan maksimumnya[14].
Untuk  memberikan  sudut  Hue  yang tepat  [0,360]  untuk  ruang  warna  HSV. Perhitungan  konversi  dari RGB ke HSV dapat dirumuskan sebagai berikut[15]:
Menghitung  nilai  rgb  dalam  bentuk normalisasi:
𝑟 = 𝑅 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) ,
𝑔 = 𝐺 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) ,
𝑏 = 𝐵 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) (1)
Menghitung nilai Hue:
𝐻 = 0 , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑚𝑎𝑥 = 𝑚𝑖𝑛 𝐻 = 60° × ( (𝐺 − 𝐵) 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑜𝑑 6),
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑚𝑎𝑥 = 𝑅
𝐻 = 60° × ( (𝐺 − 𝐵) 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 + 2     ), 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑚𝑎𝑥 = 𝐺
𝐻 = 60° × ( (𝐺 − 𝐵) 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 + 4     ), 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑚𝑎𝑥 = 𝐵 (2)
Menghitung nilai Saturasi:
𝑆 = { 0 1 − min (𝑟, 𝑔, 𝑏) 𝑉 , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 > 0 (3)
Menghitung nilai Value:
𝑉 = max (𝑟, 𝑔, 𝑏) (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Database
Pembuatan  basis  data  adalah  salah satu  proses  terpenting  karena  berfungsi sebagai sistem utama
untuk pengembangan
sistem identifikasi
otomatis. Langkah pertama adalah
membuat  database  objek.  Pengolahan yang dilakukan dalam pembuatan database adalah pre-processing citra dari citra  plastis  yang  diambil  sebelumnya, ekstraksi  ciri  dan  klasifikasi  citra berwarna.  Hasil  klasifikasi  berganda menunjukkan  kecukupan  karakteristik dan nilai database. B. Pre – Processing Citra
Kualitas gambar mempengaruhi
kualitas  data  mentah,  dan  kualitas  data mentah  yang  baik  secara  otomatis mempengaruhi  kinerja  sistem  secara keseluruhan.
Pra-pemrosesan membandingkan  piksel  yang  berbeda dari setiap gambar. Homogenitas dimensi dicapai  agar  citra  masukan  tidak memiliki  ukuran  yang  berbeda.  Input dengan  dimensi  piksel  yang  berbeda menghasilkan  hasil  parametrik  yang berbeda  dengan  output  ekstraksi  fitur. Sebanyak 1500 citra yang dibagi menjadi tiga kelompok yaitu PET, PP dan HDPE digunakan dalam penelitian ini. . Ukuran dimensi  citra  yang  digunakan  dalam penelitian ini harus diseragamkan menjadi 200 x 200 piksel.
Gambar 3 . Objek Plastik
C. Ekstraksi Fitur
Suatu  proses  dimana  informasi  atau karakteristik penting diekstraksi dari data mentah, yang digunakan sebagai masukan untuk pemrosesan atau analisis lebih  lanjut.  Dalam  konteks  pemrosesan citra digital, ekstraksi fitur adalah proses
penggalian  informasi  penting  dari  citra. Seperti  tepi,  bentuk,  tekstur  dan  warna. Disini  kita  akan  mengambil  setiap  nilai warna  HSV  dari  jenis  plastik  terhadap background  untuk  mengetahui  seberapa transparansi objek tersebut.
Gambar 4. Ekstraksi Fitur Dari Setiap Nilai HSV
Tabel 1. Hasil Nilai HSV Dari 3 Jenis Plastik PET PP HDPE H 32,04 31,12 49,64 S 47,34 25,69 44,71 V 134,35 128,70 119,41 D. Nilai HSV Setelah proses identifikasi, didapatkan  nilai  untuk  H,S,V  dari  jenis plastik. Bisa dilihat pada tabel 2 di bawah ini :
Tabel 2. Nilai Hue Jenis Plastik PET,PP dan HDPE PET PP HDPE 26,04413 91,63133 21,57013 9,006025 39,23748 6,7566 79,01283 66,072 24,24055 101,3261 35,68958 16,29743 118,7224 99,88785 5,778375 113,9714 42,71498 55,5212 106,9456 43,42133 88,9777 47,75193 18,88515 7,636025 55,31585 41,9619 58,80245 3,9205 47,28953 32,48153
Sedangkan  untuk  mengetahui  grafik Hue  dapat  di  lihat  pada  gambar  5.  Pada gambar  ini  penulis  telah  bebrapa  kali melakukan  pengujian  dan  di  dapatkan hasil  dari  Hue    masing-masing  jenis plastik.
Gambar 5. Grafik Nilai Hue pada 3 Jenis Plastik
Nilai saturation pada  3  jenis  plastik dapat di lihat pada Tabel 3.  Penulis telah menguji data masing-masing jenis plastik yang dapat di baca oleh kamera.
Tabel 3. Nilai Saturation Jenis Plastik PET,PP dan HDPE PET PP HDPE 177,9082 17,48828 49,41345 65,45693 19,27713 33,7679 87,34335 17,9195 25,3905 35,04503 7,773825 42,45968 66,10695 13,59713 40,61203 11,14755 90,695 65,94173 83,76768 149,0902 41,52883 6,523675 15,96735 30,70845 65,84885 68,1038 30,12833 40,72228 64,2175 1,423175

## Sedangkan  untuk  mengetahui  grafik
Saturation dapat  di  lihat  pada  gambar  6. Pada gambar ini penulis telah bebrapa kali melakukan  pengujian  dan  di  dapatkan hasil dari Saturation masing-masing jenis plastik.
Gambar 6. Grafik Nilai Saturation Dari 3
Jenis Plastik Nilai Value pada  3  jenis  plastik dapat di lihat pada Tabel  4. Penulis telah menguji data masing-masing jenis plastik yang dapat di baca oleh kamera.
Tabel 4. Nilai Value Jenis Plastik PET,PP dan HDPE PET PP HDPE 231,7849 211,3705 169,2172 237,9278 246,5692 235,6042 222,6332 216,3142 180,4669 73,96785 47,19488 201,9003 232,0405 240,4102 183,237 249,3194 207,4517 124,8896 232,0301 251,1448 230,335 239,8766 249,9074 180,2914 197,4797 194,6146 129,2768 215,0322 138,1389 250,983

## Sedangkan  untuk  mengetahui  grafik
Value dapat di lihat pada gambar 7. Pada gambar  ini  penulis  telah  bebrapa  kali melakukan  pengujian  dan  di  dapatkan hasil  dari Value masing-masing  jenis plastik.
Gambar 7. Grafik Nilai Value Dari 3 Jenis Plastik Penulis melakukan pengujian sebanyak  500  data.  Masing-masing  jenis
plastik memiliki nilai HSV yang berbeda- beda.  Nilai  ini  dapat  menjadi  data tambahan untuk menggabunngkan sebuah metode  lain  untuk  pembacaan  jenis plastik.
Pada  Plastik  Jenis  PET  didapatkan nilai  Hue  minimum  sebesar  0  dan  nilai maksimumnya  157,25875.  Sedangkan untuk nilai Saturation minimum sebesar 0 dan  nilai  maksimumnya  229,21188. Sedangkan  untuk  nilai  value  minimum sebesar 18,843325 dan nilai maksimumnya 252,79598. Intensitas pencahayaan  sangat  mempengaruhi  saat pengambilan data PET. Hal ini mempengaruhi  data  yang  di  hasilkan.
Sehingga  di  butuhkan  nilai  kalibarasi yang  baik  agar  pembiasan  cahaya  tidak mempengaruhi saat pengambilan data.
Untuk Jenis PP nilai Hue minimumnya sebesar 0 dan maksimumnya  152,315525.  Untuk  nilai saturation minimumnya adalah 0 dan nilai maksimumnya  211,817725.  Sedangkan untuk nilai value minimum sebesar 18,457 dan nilai maksimumnya 254,0581. Intensitas pencahayaan sangat mempengaruhi saat pengambilan data PP. Hal  ini  mempengaruhi  data  yang  di hasilkan.  Sehingga  di  butuhkan  nilai kalibarasi  yang  baik  agar  pembiasan cahaya tidak mempengaruhi saat pengambilan data.
Sedangkan  pada  jenis  HDPE  nilai Hue  minimumnya  adalah  0  dan  nilai maksimumnya 143,3083.  Untuk  nilai saturation  minimum  sebesar  0  dan  nilai maksimumnya 221,1281. Serta nilai value minimum  sebesar  8,01775  dan  nilai maksimumnya 251,1448. Intensitas pencahayaan  sangat  mempengaruhi  saat pengambilan data HDPE. Hal ini mempengaruhi  data  yang  di  hasilkan. Sehingga  di  butuhkan  nilai  kalibarasi yang  baik  agar  pembiasan  cahaya  tidak mempengaruhi saat pengambilan data.
Dari  data  tersebut  didapatkan  nilai rata – rata dari 500 data dengan  masing- masing jenis palastik sebesar:
Tabel 5. Rata - Rata Nilai HSV Dari 3 Jenis Plastik
PET PP HDPE
H 65,1561  48,99527  49,44206 S 41,42881  40,57995  41,68613 V 177,6929 181,638  170,6657
Dengan  membandingkan  ketiga palastik tersebut, terlihat bahwa nilai rata- rata  dari  ketiga  warna  tersebut  memiliki perbedaan  nilai  HSV.  Perbedaan  ini sangat terlihat

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan  terhadap  plastik  jenis  PET,PP dan  HDPE  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  ketika  objek  diberi  cahaya  , semakin tipis bahan maka nilai saturation nya  lebih  kecil  dari  jenis  yang  lain  serta nilai  valuenya  akan  lebih  besar  daripada jenis  yang  lain.  Akan  tetapi  ketika semakin tebal bahan maka nilai value nya semakin kecil. Berdasarkan perbandingan tersebut  maka  jenis  PP  memiliki  bahan yang  tipis  serta  kerapatan  yang  sedikit sehingga  mudah  untuk  tembus  pandang. Berbeda  dengan  jenis  HDPE  memiliki bahan  yang  tebal  dan  kerapatan  yang banyak  sehingga  sulit  untuk  tembus pandang.  Proses  pencahayaan  ke  objek juga sangat mempengaruhi hasil pembacaan.  Sehingga  pengambilan  data harus  dilakukan  dengan  pencahayaan yang sudah di sesuikan.

## SARAN
Bagi  peneliti  selanjutnya  dapat menambahkan  metode  tambahan  agar lebih akurat dalam pembacaannya. Mengingat  bahan  dalam  objek  tersebut ada  memiliki  beberapa  jenis.  Sehingga pembacaanya  akan  berbeda.  Penulis menyarankan  untuk  pengambilan  data dapat  di  lakkukan  di  beberapa  kondisi dengan  intensitas  cahanya  yang  random. Data  jenis  plastiknya  di  tambah  dan  di lakukan  pengujian  dengan  jenis  plastic yang berwarna.  Sehingga tingkat akurasi pembacaan  akan  lebih  baik.  Selain  itu dapat di berikan marking untuk menghitung jumlah plastik yang dibaca,

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  L.  Setiani,  “IMPLEMENTASI
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR RESNET50 UNTUK  IDENTIFIKASI  JENIS SAMPAH PLASTIK,” 2020. [2] B.  A.  Septiani,  D.  M.  Arianie,  V. F.  A.  A.  Risman,  W.  Handayani, and I. S. S. Kawuryan, “PENGELOLAAN SAMPAH PLASTIK DI SALATIGA: Praktik,  dan  tantangan,” J.  Ilmu
Lingkung. ,  vol.  17,  no.  1,  p.  90,
2019,  doi:  10.14710/jil.17.1.90- 99. [3] D.  Rosiliani,  “IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI OTOMATIS  BOTOL  PLASTIK DENGAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN),” 2019. [4] M. H. Adilah, “PENGEMBANGAN SISTEM IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI SAMPAH PLASTIK  TYPE  HDPE,  PVC DAN PS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION,” 2020. [5] W.  Trisunaryanti, Dari  sampah plastik  menjadi  bensin  dan  solar . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 2018. [6] I. Yani, D. Rosiliani, B. Khona’ah, and F. A. Almahdini, “Identification and plastic type and classification  of  PET,  HDPE,  and
PP using RGB method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 857, no.
1, 2020, doi: 10.1088/1757-
899X/857/1/012015.
[7] M.  Fahmi  Wibawa,  M.  A. Rahman,  and  A.  W.  Widodo, “Penerapan  Ruang  Warna  HSV dan  Ekstraksi  Fitur  Tekstur  Local Binary  Pattern  untuk  Tingkat Kematangan Sangrai Biji Kopi,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  7,  pp.  2819–
2825,  2021,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8] A.  Wibowo,  D.  M.  C.  Hermanto, K.  I.  Lestari,  and  H.  Wijoyo, “Deteksi Kematangan Buah Jambu
Kristal  Berdasarkan  Fitur  Warna Menggunakan Metode Transformasi  Ruang  Warna  Hsv (Hue  Saturation  Value)  Dan  K-
Nearest Neighbor,” INCODING J. Informatics  Comput.  Sci.  Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 76–88, 2021, doi: 10.34007/incoding.v2i1.131. [9] Priyanto Hidayatulloh, Pengolahan  Citra  Digital:  Teori dan  Aplikasi  Nyata .  Bandung: Informatika Bandung, 2017. [10] Ryansyah, “Identifikasi Tingkatan Warna Pada Kopi Roasting Menggunakan Metode HSV Berbasis  Mobile,” Terap.  Inform. Nusant. ,  vol.  1,  no.  10,  pp.  520– 526, 2021. [11] A. K. Panggabean, A. Syahfaridzah, and N. A. Ardiningih,  “Mendeteksi  Objek Berdasarkan Warna Dengan Segmentasi Warna Hsv Menggunakan  Aplikasi  Matlab,” METHOMIKA  J.  Manaj.  Inform.
dan  Komputerisasi  Akunt. ,  vol.  4,
no.  2,  pp.  94–97,  2021,  doi: 10.46880/jmika.vol4no2.pp94-97. [12] Ellif,  S.  H.  Sitorus,  and  R. Hidayati, “KLASIFIKASI KEMATANGAN PEPAYA MENGGUNAKAN RUANG WARNA  HSV  DAN  METODE NAIVE  BAYES  CLASSIFIER,” Coding  J. Komput. dan Apl. , vol.
09, no. 01, pp. 66–75, 2021.
[13] I.  S.  Areni,  I.  Amirullah,  and  N. Arifin,  “Klasifikasi  Kematangan Stroberi Berbasis Segmentasi Warna  dengan  Metode  HSV,” J. Penelit.  Enj. ,  vol.  23,  no.  2,  pp. 113–116, 2019, doi: 10.25042/jpe.112019.03. [14] A. Dalimunthe, “Deteksi Kematangan Buah Manggis Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra Kulit Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSV,” Skripsi , p. 89, 2021. [15] R. Rahmadewi, G. L. Sari, and H. Firmansyah, “Pendeteksian Kematangan  Buah  Jeruk  Dengan Fitur Citra Kulit Buah
Menggunakan Transformasi Ruang  Warna  HSV,” JTEV (Jurnal Tek. Elektro dan Vokasional) , vol. 5, no. 1.1, p. 166, 2019, doi:
10.24036/jtev.v5i1.1.107560.