## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi

## Implementasi Hue Saturation Value (HSV) Untuk Identifikasi Fraktur Tulang

## Rita Zahara
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: zrita5166@gmail.com
Abstrak- Fraktur atau patah tulang adalah terputusnya kontinuitas tulang, kebanyakan fraktur terjadi akibat trauma, beberapa fraktur terjadi  secara  sekunder  akibat  proses  penyakit  seperti  osteoporosis  yang  menyebabkan  fraktur-fraktur  yang  patologis. Penyebab fraktur adalah trauma, yang dibagi atas trauma langsung, trauma tidak langsung, dan trauma ringan. Permasalahan pada penelitian ini mengenai  system  dapat  dirancang  dapat  bekerja  secara  baik  untuk  melakukan  pengolahan  citra  yang  memiliki  kekurangan  dalam kelebihan dalam  deteksi tepi citra pada faktur tulang. Hue merupakan warna yang dikenal manusia seperti merah dan hijau, warna yang ditangkap oleh mata manusia berdasarkan panjang gelombang yang dihasilkan. Saturation menyatakan level kemurnian warna atau banyaknya cahaya putih yang tercampur dengan hue. Setiap warna murni memiliki nilai saturasi 100%. Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi garis batas dari suatu objekterhadap latar belakang yang saling tumpang tindih. Segmentasi warna merup akan pemisahan segmen dalam suatu citra berdasarkan warna yang tergandung dalam citra.
Kata Kunci: Fraktur Tulang; Pengolahan Citra; Hue Saturation Value; Deteksi Tepi.
Abstract- Fracture  or  fracture  is  a  break  in  the  continuity  of  the  bone,  most  of  the  fractures  occur  as  a  result  of  trauma,  some fractures occur secondary to a disease process such as osteoporosis which causes pathological fractures. The cause of fracture is trauma, which is divided into direct trauma, indirect trauma, and minor trauma. The problem in this research is that the system can be designed to work properly to perform image processing which has shortcomings in the advantages of detection of edge images on bone invoices. Hue is a color known to humans such as red and green, colors that are captured by the human eye based on the wavelength produced. Saturation represents the purity level of the color or the amount of white light mixed with the hue. Eac h pure  color  has  a  saturation  value  of  100%.  Edge  detection  serves  to  identify  the  outline  of  an  object  against  an  overlapping background. Color segmentation is the separation of segments in an image based on the colors contained in the image.
Keywords : Bone Fracture; Image Processing; Hue Saturation Value; Edge Detection

## 1. PENDAHULUAN
Pada  sebuah  citra  digital  sering  kali  citra  yang  kita  miliki  mengalami  penurunan  mutu  atau  kualitas,  misalnya  karena mengandung cacat atau derau ( noise ), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur ( blurring ), dan sebagainya. Dalam kondisi  demikian  diperlukan  perbaikan  citra  ( image  enhancement )  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  tampilan  citra dengan bentuk visualisasi yang lebih baik.
Citra  yang  mengalami  penurunan  mutu  atau  kualitas,  misalnya  karena  mengandung  cacat  atau  derau  ( noise ), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur ( blurring ), dan sebagainya. Ketika sebuah citra ditangkap oleh kamera, seringkali  tidak  dapat  langsung  digunakan  sebagaimana  diinginkan  karena  kualitasnya  belum  memenuhi  standar kebutuhan pengolahan.
Permasalahan pada penelitian ini mengenai  system dapat dirancang dapat bekerja secara baik untuk melakukan pengolahan  citra  yang  memiliki  kekurangan  dalam  kelebihan  dalam    deteksi  tepi  citra  pada  faktur  tulang,  agar  dapat membuat  deteksi  tepi  citra  tersebut  memiliki  kemampuan  dalam  mendeteksi  pada  tulang  yang  patah  (fraktur  tulang) dengan teknik hue saturation value hvs.
Deteksi  tepi  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  garis  batas  dari  suatu  objek  terhadap  latar  belakang  yang  saling tumpang  tindih.  Sehingga  apabila  garis  tepi  pada  citra  dapat  diidentifikasikan  dengan  akurat,semua  objek  dapat ditemukan  dan  sifat  dasar  seperti  area,  bentuk  dan  ukuran  objek  dapat  diukur.  Tepian  citra  adalah  posisi  dimana intensitas pixel dari  citra berubah dari nilai rendah ke nilai tinggi atau sebaliknya. Saat  ini telah ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk pendeteksian tepi teknik hue saturation, value hsv .
Tahapan-tahapan dalam hue saturation value adalah sebagai Hue : menyatakan warna sebenarnya, seperti merah, violet,  dan  kuning  dan  digunakan  menentukan  kemerahan  (redness),  kehijauan  (greeness),  dsb.  Saturation  :  kadang disebut  chroma,  adalah  kemurnian  atau  kekuatan warna.Value  :  kecerahan  dari  warna.  Nilainya  berkisar  antara  0-100 %.  Apabila  nilainya  0  maka  warnanya  akan  menjadi  hitam,  semakin  besar  nilai  maka  semakin  cerah  dan   muncul variasi-variasi baru dari warna tersebut.
Segmentasi  warna merupakan pemisahan segmen dalam suatu  citra berdasarkan warna yang tergandung dalam citra. Segmentasi warna dengan metode deteksi warna HSV, ruang lingkup warna HSV terdiri dari 3 elemen yaitu hue mewakili warna, saturation mewakili tingkat dominasi warna, dan value mewakili tingkat kecerahan yang berbeda-beda pada citra RGB.
Berbagai penelitian di Eropa, Amerika Serikat, dan Australia menunjukkan bahwa resiko terjadinya patah tulang tidak  hanya  ditentukan  oleh  densitas  massa  tulang  melainkan  juga  oleh  faktor-faktor  lain  yang  berkaitan  dengan kerapuhan  fisik  ( frailty )  dan  meningkatkannya  resiko  untuk  jatuh.  Fraktur  atau  patah  tulang  adalah  terputusnya kontinuitas  tulang,  kebanyakan  fraktur  terjadi  akibat  trauma,  beberapa  fraktur  terjadi  secara  sekunder  akibat  proses penyakit seperti osteoporosis yang menyebabkan fraktur-fraktur yang patologis. Penyebab fraktur adalah trauma, yang dibagi atas trauma langsung, trauma tidak langsung, dan trauma ringan. Trauma langsung yaitu benturan pada tulang,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi
biasanya penderita terjatuh dengan posisi miring dimana daerah trokhater mayor langsung terbentur dengan benda keras seperti di jalanan [1]
Sebenarnya  manusia  dapat  melihat  warna  adalah  karena  cahaya  yang  dipantulkan  oleh  objek.  Dalam  hal  ini, spektrum  cahaya  kromatis  berkisar  antara  400-700  nm.  Istilah  kromatis  merupakan  kualitas  warna  cahayayang ditentukan oleh panjang gelombang. Karakteristik persepsi mata manusia dalam membedakan satu warna dengan warna yang lain berupa hue , saturation , dan brightness . Hue merupakan warna yang dikenal manusia seperti merah dan hijau, warna  yang  ditangkap  oleh  mata  manusia  berdasarkan  panjang  gelombang  yang  dihasilkan. Saturation menyatakan level  kemurnian  warna  atau  banyaknya  cahaya  putih  yang  tercampur  dengan hue. Setiap  warna  murni  memiliki  nilai saturasi  100%. Value menyatakan  intensitas  pantulan  dari  objek  yang  diterima  mata,  dinyatakan  sebagai  perubahan warna putih menuju abu-abu dan terakhir mencapai ke warna hitam, atau yang dikenal dengan istilah aras keabuan atau grayscale .  Pemilihan  mengkonversi  ke  dalam  ruang  warna Hue  Saturation  Value  (HSV) karena  pada  ruang  warna tersebut citraparasit malaria lebih terlihat dibandingkan di dalam ruang warna lainnya[2].
Kebanyakan gambar warna dicatat sebagai (R, G, B). Warna didefinisikan oleh (R, G, B) di mana R, G, dan B dinormalisasi  dari  0.0 sampai dengan 1.0, dan setara dengan warna (H, S, V) yang ditentukan oleh suatu  set  formula. MAX  merupakan  nilai  maksimum  dari  (R,  G,  B),  dan  MIN  merupakan  nilai  minimum  dari  model  tersebut.  Hal  ini terjadi ketika perbedaan yang dominan dan paling dominan (R, G, B) ditetapkan sama dengan nol. Untuk kasus ini, Hue dan Saturation keduanya diatur ke nol. Bagi  mereka yang non hitam  dan non warna putih, nilai-nilai  H dan S adalah dihitung. Saturation (S) diperoleh dengan membagi perbedaan antara dominan (maks) dan yang paling dominan (min) dari nilai r, g, b dengan nilai dominant (persamaan 2). Demikian pula, Value (V) warna dominan (persamaan 2) [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra  (image)  adalah  gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua  dimensi).  Citra  terdiri  dua jenis  yaitu  citra  continu  dan  citra diskrit.  Citra  continu  dihasilkan  dari  sistem  optik  yang  menerima  sinyal  analog.  misalnya  mata  manusia  dan  kamera analog. Sedangkan citra diskrit dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra. Citra diskrit ini disebut dengan citra digital.  Sedangkan  definisi  citra  menurut  kamus  Webster,  citra  (image)  adalah  suatu  representasi  ,  kemiripan,  atau imitasi dari suatu objek atau benda.
Citra  ( image )  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  bentuk  informasi  visual  yang  memegang  peranan penting  dalam  komponen  multimedia.  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  di  bidang  komputerisasi,  teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai bidang antara lain bidang kedokteran dan bidang industri hiburan.
Citra  yang  baik  adalah  citra  yang  memiliki  kualitas  tinggi  dan  sesuai  dengan  gambar  aslinya  serta  memiliki informasi yang lengkap dan jelas sesuai dengan apa yang kita inginkan. Namun seringkali citra mengalami penurunan kualitas citra misalnya, terjadinya cacat  pada citra (derau), terlalu kontras, kurang tajam  warnanya, terlalu lembut dan lain sebagainya. Citra yang seperti ini lebih sulit untuk  diinterpretasikan, karena informasi  yang disampaikan menjadi kurang  sempurna  atau  berkurang  kualitasnya.  Dengan  adanya  kekurangan-kekurangan  ini  maka  citra  tersebut  harus  \ dimanipulasi menjadi citra baru yang kualitasnya lebih baik dari citra sebelumnya.[1]

## 2.2 Hue Saturation Value (HSV)
Dasar  model  warna  RGB  (Red  Green  Blue)  tidak  hanya  mewakili  warna  tetapi  juga  intensitas  cahaya.  Pencahayaan yang  berbeda-beda  pada  warna  kulit  orang  karena  pencahayaan  yang  ada  disekitarnya.  Oleh  karena  itu  perwakilan langsung  dari  warna  kulit  manusia  dengan  komponen  RGB  sangat  efisien.  Namun,  model  warna  HSV  transformasi nonlinear  dari  ruang  lingkup  warna  RGB  berorientasi  pada  pengguna  dan  didasarkan  pada  pengertian  tint,  shade  dan thone.  Ini  memiliki  nilai-nilai  independen  untuk Hue , Saturation ,  dan Value ,  masing-masing  sesuai  untuk  panjang gelombang, eksitasi, dan kecerahan.
Dasar  hexacone  berwarna  hitam  dengan  HSV  =  (0,  0,  0).  Jadi  apabila  menggunakan  Model  HSV  warna  kulit orang  Afrika  maka  di  sekitar  dasar  hexacone  inilah  koordinatnya.  Meskipun  di  seluruh  benua  Afrika  terjadi  variasi warna tetapi tidak terlalu menyimpang jauh dari nilai koordinat tersebut. Kebanyakan gambar warna dicatat sebagai (R, G,  B).  Warna  didefinisikan  oleh  (R,G,  B)  di  mana  R,  G,  dan  B  dinormalisasi  dari  0.0  sampai  dengan  1.0,  dan  setara dengan warna (H, S, V) yang ditentukan oleh suatu  set  formula  [7]. MAX merupakan nilai maksimum  dari (R, G,B), dan MIN merupakan nilai minimum dari model tersebut.
H= 𝐺−𝐵 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛 𝑥60, 𝑖𝑓𝑅 = 𝑀𝑎𝑥
120 + 𝐵−𝑅 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛 𝑥60, 𝑖𝑓𝑅 = 𝑀𝑎𝑥
240 + 𝑅−𝐺 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛 𝑥60, 𝑖𝑓𝑅 = 𝑀𝑎𝑥
Di mana H bervariasi dari 0 sampai dengan 360, yang menunjukkan sudut dalam derajat, Sdan V bervariasi dari 0.0  sampai  dengan  1.0.  Dari  sebuah  gambar,  latar  belakang  sering  menjadi  yang  dominan  dibandingkan  warna  kulit. Untuk meningkatkan peluang warna kulit normal yang dideteksi, sebagian besar nilai-inilai dominan (R, G, B) di latar belakang  harus  dapat  ditentukan,  sehingga  dapat  dihilangkan.  Demikian  pula  warna  hitam  dan  putih  langsung

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi
dihilangkan dari latar belakang gambar. Hal  ini terjadi ketika perbedaan yang dominan dan paling  dominan (R, G, B) ditetapkan sama dengan nol. Untuk kasus ini, Hue dan Saturation keduanya diatur ke nol. Bagi mereka yang non hitam dan non warna putih, nilai-nilai  H dan S adalah dihitung. Saturation (S) diperoleh dengan membagi  perbedaan antara dominan  (maks)  dan  yang  paling  dominan  (min)  dari  nilai  r,  g,  b  dengan  nilai  dominant  (persamaan  2).  Demikian pula, Value (V) = warna dominan. [7]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada  sebuah  citra  digital  seringkali  citra  yang  kita  miliki  mengalami  penurunan  mutu  atau  kualitas,  misalnya  karena mengandung cacat atau derau ( noise ), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur ( blurring ), dan sebagainya. Permasalahan pada penelitian ini mengenai  sistem  dapat  dirancang dapat  bekerja secara baik  untuk  melakukan pengolahan citra yang memiliki kekurangan dalam kelebihan dalam  deteksi tepi citra pada objek gambar faktur tulang, agar dapat membuat deteksi tepi citra tersebut memiliki kemampuan dalam mendeteksi pada tulang yang patah (faktur tulang) dengan teknik hue saturation value hvs.
Dengan Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi garis batas dari suatu objek terhadap latar belakang yang saling tumpang tindih. Sehingga apabila garis tepi pada citra dapat diidentifikasikan dengan akurat,semua objek dapat ditemukan  dan  sifat  dasar  seperti  area,  bentuk  dan  ukuran  objek  dapat  diukur.  Tepian  citra  adalah  posisi  dimana intensitas pixel dari  citra berubah dari nilai rendah ke nilai tinggi atau sebaliknya. Saat  ini telah ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk pendeteksian tepi teknik hue saturation, value hsv .
Segmentasi  warna merupakan pemisahan segmen dalam suatu  citra berdasarkan warna yang tergandung dalam citra. Segmentasi warna dengan metode deteksi warna HSV, ruang lingkup warna HSV terdiri dari 3 elemen yaitu hue mewakili warna, saturation mewakili tingkat dominasi warna, dan value mewakili tingkat kecerahan yang berbeda-beda pada citra RGB. Setiap warna murni memiliki nilai saturasi 100%. Value menyatakan intensitas pantulan dari objek yang diterima mata, dinyatakan sebagai perubahan warna putih menuju abu-abu dan terakhir mencapai ke warna hitam, atau yang dikenal dengan istilah aras keabuan atau grayscale
3.1.1 Penerapan Hue Saturation Value (HSV)
Pada penelitian ini adalah dengan menggunakan sampel file Citra Fraktur Tulang.png seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.1 Citra Fraktur Tulang
Citra Fraktur tulang kemudian dicrop ukuran 5x5 piksel untuk proses analisa seperti pada gambar berikut :
Gambar 2. Citra sampel ukuran 5x5 piksel
Dengan  menggunakan  Matlab  maka  diperoleh  nilai  piksel  citra  sampel  ukuran  5x5  piksel  dengan  cara browse folder penyimpanan citra sampel kemudian double klik citra sampel tersebut sehingga diperoleh nilai piksel seperti :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 3. Nilai Piksel Citra sampel ukuran 5x5 piksel
Selanjutnya  adalah mengelompokkan  blok  nilai  piksel  citra  sampel  menjadi  plot  citra  R,  G  dan  B seperti  pada gambar berikut ini:
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B
Gambar 4. Nilai Piksel R, G dan B Citra sampel ukuran 5x5 piksel
Dari  nilai  piksel  R, G dan B di  atas maka dilakukan proses perhitungan dengan  Metode Hue Saturation Value (HSV) sebagai berikut:
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B Keterangan :
Nilai HSV (0,0) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 24, Nilai R = 33 dan Nilai B = 30
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 0, dan y = 0 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 24 (R), 33 (G), 30 (B). HSV (0,0) 1. V= Max (RGB) V (0,0) = Max (R (0,0) G (0,0) B (0,0) ) V (0,0) = (24; 33; 30) V (0,0) = 33 R (0,0) = 24 G (0,0) = 33 B (0,0) = 30

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi
2. X= Min (RGB)
X (0,0) = Min (R (0,0) G (0,0) B (0,0) ) X (0,0) = (24; 33; 30) X (0,0) =24 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(0,0) = 33 − 24 33 ; If S = 0 return
S(0,0) = 0,27
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵
𝑉−𝑋 ; r(0,0) = V(0,0) − R(0,0) V(0,0) − X(0,0) = 33 − 24 33 − 24 = 1 g(0,0) = V(0,0) − G(0,0) V(0,0) − X(0,0) = 33 − 33 33 − 24 = 0 b(0,0) = V(0,0) − B(0,0) V(0,0) − X(0,0) = 33 − 30 33 − 24 = 0,33
5. If G =V then H:=(if B=X then 1+r);
H = 1 + 24 H = 25
6. H = 𝐻
6 H(0,0) = 25 6 = 4,16 HSV (0,1)
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B Keterangan :
Nilai HSV (0,1) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 48, Nilai R = 59 dan Nilai B = 55
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 0, dan y = 1 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 48 (R), 59 (G),  55 (B). 1. V= Max (RGB) V (0,1) = Max (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) V (0,1) = (48; 59; 55) V (0,1) = 59 2. X= Min (RGB) X (0,1) = Min (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) X (0,) = (48; 59; 55) X (0,1) = 48 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(0,1) = 59 − 48 59 ; If S = 0 return
S(0,1) = 0,19
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵 𝑉−𝑋 ;
r(0,0) = V(0,1) − R(0,1) V(0,1) − X(0,1) = 59 − 48 59 − 48 = 1 g(0,0) = V(0,1) − G(0,1) V(0,1) − X(0,1) = 59 − 59 59 − 48 = 0 b(0,0) = V(0,1) − B(0,1) V(0,1) − X(0,1) = 59 − 55 59 − 48 = 0,36
R (0,1) = 48 G (0,1) = 59 B (0,1) = 55

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
5. H =(if R=X then 3+g else 5-r);
H = 3+ G
H = 3 + 59
H = 62
6. H = 𝐻 6
H = 62 6 = 10,33 HSV (0,2)
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83
41 64 78 R G B Keterangan :
Nilai HSV (0,2) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 71, Nilai R = 59 dan Nilai B = 55
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 0, dan y = 2 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 71 (R), 83 (G),  79 (B). 1. V= Max (RGB) V (0,1) = Max (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) V (0,1) = (71; 83; 79) V (0,1) = 83 2. X= Min (RGB) X (0,1) = Min (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) X (0,) = (71; 83; 79) X (0,1) = 71 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(0,1) = 83 − 71 83 ; If S = 0 return
S(0,1) = 0,144
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵 𝑉−𝑋 ;
r(0,0) = V(0,1) − R(0,1) V(0,1) − X(0,1) = 83 − 71 83 − 71 = 1 g(0,0) = V(0,1) − G(0,1) V(0,1) − X(0,1) = 83 − 83 83 − 71 = 0 b(0,0) = V(0,1) − B(0,1) V(0,1) − X(0,1) = 83 − 79
83 − 71 = 0,33
5. If R =V then H:=(if G=X then 5+b else 1-g); If G =V then H:=(if B=X then 1+r else  3-b);
Else H:=(if R=X then 3+g else 5-r);
6. H = 1 + R
H = 1+ R H = 1 + 71 H = 72 7. H = 𝐻 6
H = 72 6 = 12
Dari  nilai  piksel  R, G  dan B di  atas maka dilakukan proses perhitungan dengan  Metode Hue Saturation Value (HSV) sebagai berikut:
R (0,2) = 71 G (0,2) = 83
B (0,2) = 79

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B Keterangan :
Nilai HSV (1,0) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 28, Nilai R = 39 dan Nilai B = 35
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 1, dan y = 0 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 28 (R), 39 (G),  35 (B). 1. V= Max (RGB) V (1,0) = Max (R (0,0) G (0,0) B (0,0) ) V (1,0) = (28; 39; 35) V (1,0) = 39 2. X= Min (RGB) X (1,0) = Min (R (0,0) G (0,0) B (0,0) ) X (1,0) = (28; 39; 35) X (1,0) =28 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(1,0) = 39 − 28 39 ; If S = 0 return
S(1,0) = 0,282
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵
𝑉−𝑋 ; r(1,0) = V(1,0) − R(1,0) V(1,0) − X(1,0) = 39 − 28 39 − 28 = 1 g(1,0) = V(1,0) − G(1,0) V(1,0) − X(1,0) = 39 − 39 39 − 28 = 0 b(1,0) = V(1,0) − B(1,0) V(1,0) − X(1,0) = 39 − 35 39 − 28 = 0,363
5. If G =V then H:=(if B=X then 1+r);
H = 1 + 28 H = 29
6. H = 𝐻 6
H(1,0) = 29 6 = 4,833 HSV (1,1)
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B Keterangan : Nilai HSV (1,1) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 53, Nilai R = 65 dan Nilai B = 61
R (1,0) = 28 G (1,0) = 39
B (1,0) = 35
R (1,1) = 53 G 1,1) = 65 B (1,1) = 61

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 1, dan y = 1 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 53 (R), 65 (G),  61 (B).
1. V= Max (RGB) V (1,1) = Max (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) V (1,1) = (53; 65; 61) V (1,1) = 65 2. X= Min (RGB) X (1,1) = Min (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) X (1,1) = (53; 65; 61) X (1,1) = 53 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(0,1) = 65 − 53
65 ; If S = 0 return
S(0,1) = 0,184
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵 𝑉−𝑋 ;
r(1,1) = V(1,1) − R(1,1) V(1,1) − X(1,1) = 65 − 53 65 − 53 = 1 g(1,1) = V(1,1) − G(1,1) V(1,1) − X(1,1) = 65 − 65 65 − 53 = 0 b(1,1) = V(1,1) − B(1,1) V(1,1) − X(1,1) = 65 − 61 65 − 53 = 0,333
5. H =(if R=X then 3+g else 5-r);
H = 3+ G H = 3 + 65 H = 68
6. H = 𝐻
6
H = 68 6 = 11,333 HSV (0,2)
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B Keterangan :
Nilai HSV (1,2) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 71, Nilai R = 86 dan Nilai B = 81 Nilai  R,  G,  B  diambil  berdasarkan  titik  koordinat,  x  =  1,  dan  y  =  2  untuk  setiap  nilai  dari  R,G,B.  Maka  nilai  titik Koordinat yang didapat adalah 71 (R), 86 (G),  81 (B).
1. V= Max (RGB) V (1,2) = Max (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) V (1,2) = (71; 86; 81) V (1,2) = 86 2. X= Min (RGB) X (1,2) = Min (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) X (1,2) = (71; 86; 81) X (1,2) = 71 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(1,2) = 86 − 71 86 ; If S = 0 return
S(1,2) = 0,174 4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵 𝑉−𝑋 ; R (1,2) = 71 G (1,2) = 86 B (1,2) = 81

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi
r(0,0) = V(1,2) − R(1,2)
V(1,2) − X(1,2) = 86 − 71 86 − 71 = 1
g(0,0) = V(1,2) − G(1,2) V(1,2) − X(1,2) = 86 − 86 86 − 71 = 0
b(0,0) = V(1,2) − B(1,2) V(1,2) − X(1,2) = 86 − 81 86 − 71 = 0,333
5. If R =V then H:=(if G=X then 5+b else 1-g); If G =V then H:=(if B=X then 1+r else  3-b);
Else H:=(if R=X then 3+g else 5-r);
6. H = 1 + R
H = 1+ R H = 1 + 71 H = 72 7. H = 𝐻
6
H = 72 6 = 12
Dari  nilai  piksel  R, G dan B di  atas maka dilakukan proses perhitungan dengan  Metode Hue Saturation Value (HSV) sebagai berikut:
HSV (2,0) 24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B Keterangan :
Nilai HSV (2,0) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 34, Nilai R = 45 dan Nilai B = 41
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 2, dan y = 0 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 34 (R), 45 (G),  41 (B). 1. V= Max (RGB) V (2,0) = Max (R (0,0) G (0,0) B (0,0) ) V (2,0) = (34; 45; 41) V (2,0) = 45 2. X= Min (RGB) X (2,0) = Min (R (0,0) G (0,0) B (0,0) ) X (2,0) = (34; 45; 41) X (2,0) = 34 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(2,0) = 45 − 34 45 ; If S = 0 return
S(2,0) = 0,244
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉− ㆈ 𝑉−𝑋 ;
r(1,0) = V(2,0) − R(2,0)
V(2,0) − X(2,0) = 45 − 34
45 − 34 = 1 g(1,0) = V(2,0) − G(2,0) V(2,0) − X(2,0) = 45 − 45 45 − 34 = 0 b(1,0) = V(2,0) − B(2,0) V(2,0) − X(2,0) = 45 − 41 45 − 34 = 0,363
5. If G =V then H:=(if B=X then 1+r);
H = 1 + 34 H = 35
R (2,0) = 34 G (2,0) = 45 B (2,0) = 41

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
6. H = 𝐻
6 H(1,0) = 35 6 = 5,833 HSV (2,1)
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78
R G B Keterangan :
Nilai HSV (2,1) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 56, Nilai R = 68 dan Nilai B = 64
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 2, dan y = 1 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 56 (R), 68 (G),  64 (B). 1. V= Max (RGB) V (2,1) = Max (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) V (2,1) = (56; 68; 64) V (2,1) = 68 2. X= Min (RGB) X (2,1) = Min (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) X (2,1) = (56; 68; 64) X (2,1) = 56 3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(0,1) = 68 − 56 68 ; If S = 0 return
S(0,1) = 0,176
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵 𝑉−𝑋 ;
r(1,1) = V(1,1) − R(1,1) V(1,1) − X(1,1) = 68 − 56 68 − 56 = 1 g(1,1) = V(1,1) − G(1,1) V(1,1) − X(1,1) = 68 − 68 68 − 56 = 0 b(1,1) = V(1,1) − B(1,1) V(1,1) − X(1,1) = 68 − 64 68 − 56 = 0,333
5. H =(if R=X then 3+g else 5-r); H = 3+ G
H = 3 + 68 H = 71 6. H = 𝐻 6
H = 71 6 = 11,833 HSV (2,2)
24 48 71 33 59 83 30 55 79 28 53 71 39 65 86 35 61 81 34 56 68 45 68 83 41 64 78 R G B
R (2,1) = 56
G (2,1) = 68
B (2,1) = 64
G (2,2) = 83 B (2,2) = 78

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 5, Mei 2022 Hal 214-224 https://djournals.com/resolusi
Keterangan : Nilai HSV (2,2) Yaitu Nilai dari R,G,B Nilai R = 68, Nilai R = 83 dan Nilai B = 78
Nilai R, G, B diambil berdasarkan titik koordinat, x = 2, dan y = 2 untuk setiap nilai dari R,G,B. Maka nilai titik Koordinat yang didapat adalah 68 (R), 83 (G),  78 (B). 1. V= Max (RGB) V (1,2) = Max (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) V (1,2) = (71; 86; 81) V (1,2) = 86 2. X= Min (RGB) X (1,2) = Min (R (0,1) G (0,1) B (0,1) ) X (1,2) = (71; 86; 81) X (1,2) = 71
3. S = 𝑉−𝑋 𝑉 ; If S = 0 return
S(1,2) = 86 − 71 86 ; If S = 0 return
S(1,2) = 0,174
4. Let r = V−R V−X ;g= 𝑉−𝐺 𝑉−𝑋 ;b:= 𝑉−𝐵 𝑉−𝑋 ;
r(0,0) = V(1,2) − R(1,2) V(1,2) − X(1,2) = 86 − 71 86 − 71 = 1 g(0,0) = V(1,2) − G(1,2) V(1,2) − X(1,2) = 86 − 86 86 − 71 = 0 b(0,0) = V(1,2) − B(1,2) V(1,2) − X(1,2) = 86 − 81
86 − 71 = 0,333
5. If R =V then H:=(if G=X then 5+b else 1-g); If G =V then H:=(if B=X then 1+r else  3-b);
Else H:=(if R=X then 3+g else 5-r);
6. H = 1 + R
H = 1+ R H = 1 + 71 H = 72 7. H = 𝐻 6
H = 72
6 = 12

## 4. KESIMPULAN
Berikut ini kesimpulan dari aplikasi pengolahan citra yaitu Citra fraktur tulang mengalami perubahan grafik pixel citra saat  dilakukan proses dengan HVS dengan  Hue Saturation Value (HSV).  Menghasilkan metode  Hue Saturation Value (HSV) filter yang dapat meningkatkan pixel nilai warna citra lebih baik dari gambar aslinya.

## REFERENCES
[1] D.  Ibrahim,  A.  Hidayatno,  and  R.  Isnanto,  “Pengaturan  Kecerahan  dan  Kontras  Citra  Secara  Automatis  dengan  Teknik Pemodelan Histogram,” pp. 1–7, 2011, [Online]. Available: http://eprints.undip.ac.id/25538/.
[2] P. Darma, Teori Pengolahan Citra . Bandung: Informatika, 2010.
[3] T. Sutoyo, Pengolahan Citra Digital , Oky Dwi Nu., no. April. Bandung: Andi, 2010.
[4] R. Munir, “Pengantar Pengolahan Citra,” Pengolah. Citra Digit. , no. Bagian 1, pp. 1–10, 2013.
[5] M. Dasopang, “Metode Perancangan Pengarangkat Lunak Mereduksi Noise Citra Digital Menggunakan Contraharmonic,” J. Ris. Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 56–61,
2015, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/357.
[6] P.  M.  Citra,  “Metode  kecerahan  citra  kontras  citra  dan  penajaman  citra  untuk  peningkatan  mutu  citra,” J.  Sains  2010 ,  no.
January, pp. 1–26, 2017, [Online]. Available:
https://eprints.umk.ac.id/110/1/METODE_KECERAHAN_CITRA_KONTRAS_CITRA.pdf.
[7] J. Wibowo, “Deteksi dan Klasifikasi Citra Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan HSV,” None ,  vol.  16,  no.  2,  p.  243286, 2011.
[8] Glenys Yulanda, “Fakultas kedokteran universitas lampung bandar lampung 2017,” vol. 1, no. 5, pp. 51–57, 2017.
[9] U. Rusmawan, Pemograman Aplikasi Dekstop VB.NET , PT Elex Me. Jakarta: Gramedia, 2011.
[10]  S. Santoso and R. Nurmalina, “Perencanaan dan Pengembangan Aplikasi Absensi Mahasiswa Menggunakan Smart Card Guna Pengembangan Kampus Cerdas (Studi Kasus Politeknik Negeri Tanah Laut),” J. Integr. , vol. 9, no. 1, pp. 84–91, 2017.