p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Peningkatan HSV dan Haar-Like Feature pada Aplikasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berbasis Android
Febri Liantoni a1 , Nurcahya Pradana Taufik Prakisya a2 , Yusfia Hafid Aristyagama a3
a Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Sebelas Maret
1 febri.liantoni@gmail.com
2 nurcahya.pradana@gmail.com
3 yusfia.hafidz@gmail.com

## Abstrak
Tomat  adalah buah yang terkenal karena memiliki banyak nutrisi penting dan  bermanfaat  seperti antioksidan, vitamin C dan A untuk makanan sehari-hari manusia. Memetik tomat dengan tangan merupakan pekerjaan yang berat dan memakan waktu. Karena itu, untuk mengatasi masalah ini, tomat perlu diambil secara otomatis dengan bantuan teknologi. Baru-baru ini otomatisasi panen buah memperoleh popularitas besar. Untuk memandu robot pemanen mengambil buah dengan benar, penting untuk mendeteksi dan menemukan lokasi buah matang merah dengan  benar.  Maka  dibutuhkan  aplikasi  untuk  identifikasi  kematangan  buah  tomat.  Dalam  penelitian  ini, algoritma pendeteksian tomat matang berdasarkan ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value) yang ditingkatkan dengan  haar-like  feature.    Metode  ini  diterapakan  pada  aplikasi  berbasis  android.  Pada  tahap  pertama, transformasi HSV digunakan untuk menghilangkan latar belakang dan hanya mendeteksi tomat merah. Kemudian operasi  morfologis  diterapkan  untuk  memodifikasi  buah  yang  terdeteksi.  Hasil  penelitian  mampu  mendeteksi tomat matang merah dengan peningkatan HSV dan haar-like feature.
Kata kunci: android, haar-like feature, HSV, tomat

## Title is Bold and Each Letter is Written Capital Except for Conjunctions

## Abstract
Tomato is a well-known fruit because of its nutrition such as antioxidant, vitamin C, and vitamin A. Picking tomato manually is a hard and time-consuming activity. So that, to overcome this problem, the tomato should be harvested automatically  with  the  help  of  technology.  Recently,  fruit  harvest  automation  receives  big  popularity.  To  train harvesting robots choosing ripe tomatoes, it is important to detect and find the right location. So that, application to identify the ripeness of tomatoes is needed. In this study, an algorithm for detecting ripe tomatoes based on HSV (Hue, Saturation, Value) color space enhanced with haar-like features. This method is applied to the android based application. In the first stage, HSV transformation is used to remove the background and only detect red tomatoes. Then morphological operations are applied to modify the detected fruit.  The results of the study can detect red ripe tomatoes with increased HSV and haar-like features.
Keywords: android, haar-like feature, HSV, tomato

## I. P ENDAHULUAN
Tomat dikenal sebagai salah satu buah paling populer di dunia.  Buah  tomat  memiliki  sumber  yang  kaya  serat  dan vitamin A dan C. Konsumsi tomat telah dikaitkan dengan penurunan risiko beberapa kanker, penyakit kardiovaskular, osteoporosis,  dan  sebagainya  [1],  [2].  Di  seluruh  dunia, tomat juga merupakan tanaman hortikultura yang penting, dan merupakan buah yang paling banyak diekspor [3], [4]. Mengetahui  tingkat  kematangan  tomat  penting  untuk tujuan yang berbeda seperti prioritas transportasi ke pasar dan penyimpanan berdasarkan tahap kematangan tomat [5]. Secara  tradisional,  tomat  diklasifikasikan  berdasarkan kematangan  fisiologisnya  dengan  penyortiran  manual.
Namun, menyortir tomat dan buah-buahan lainnya  adalah prosedur yang memakan waktu. Itu tergantung pada orang yang  telah  dilatih  khusus  dalam  menyortir  tomat. Keterampilan penyortir ini bervariasi  dari  orang ke  orang oleh karena itu, penyortiran manual ini bukan proses yang akurat [6].
Warna  adalah  karakteristik  kualitas  buah  yang  sangat penting. Ini mewakili tingkat kedewasaan, kandungan gula, keasaman, dan rasa. Misalnya, di pasar buah segar seperti apel  dan  buah  persik,  warna  merah  gelap  mewakili  buah berkualitas lebih tinggi daripada merah terang. Fitur warna telah  banyak  diterapkan  untuk  evaluasi  kualitas  apel, sebagian  besar  untuk  mendeteksi  ketidaksempurnaan.
Dalam hal ini, fitur warna setiap piksel dalam gambar yang diperoleh dari tiga komponen ruang merah, hijau, dan biru dapat  secara  efektif  digunakan  untuk  membagi  cacat  dua varietas  apel.  Tomat  adalah  jenis  produk  yang  fitur warnanya  banyak  digunakan  sebagai  indikator  yang  baik untuk mengenali tingkat kematangan [7].
Untuk meningkatkan kecepatan dan ketepatan penilaian tomat,  penelitian  telah  dilakukan  pada  metode  penilaian. Laykin  pada  tahun  2002  mengembangkan  algoritma pemrosesan gambar untuk memberikan parameter kualitas seperti  warna,  homogenitas  warna,  cacat,  bentuk,  dan deteksi  batang  untuk  klasifikasi  tomat  [8].  Percobaan menghasilkan 90% klasifikasi memar yang benar dengan 2% kesalahan  klasifikasi,  90%  klasifikasi  homogenitas  warna yang  benar,  92%  deteksi  warna  yang  benar  dengan  2% kesalahan  klasifikasi,  dan  100%  deteksi  batang.  Pada penelitian sebelumnya citra warna HSV digunakan dalam klasifikasi  kematangan  cabai  menggunakan Fuzzy  K- Nearest Neighbor [9] ..
Mayoritas  penelitian  sebelumnya  tentang  mendeteksi kematangan  tomat  telah  dilakukan  untuk  aplikasi penyortiran. Pada penelitian ini dirancang aplikasi berbasis android utnuk menngidentifiaksi kematangan buah tomat.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian selalu diawali dengan proses pengkajian yang berkaitan dengan topik penelitian yang diambil. Proses ini meliputi  pencarian  referensi  pendukung  yang  sesuai  dan dapat dipertanggungjawabakan. Referensi yang digunakan dapat berupa buku atau artikel. Seperti, mengenai metode haar-like feature yang bisa mendeteksi  tomat,  klasifikasi kematangan  tomat,  tingkatan  RGB  dan  HSV.  Informasi yang  didapat  nantinya  berguna  untuk  membantu mendesain  algoritma  untuk  memecahkan  permasalahan yang  sedang  diteliti  saat  ini.  Setelah  studi  literatur dilakukan,  pendefinisian  masalah  dapat  diketahui  lebih detail dan lebih teliti lagi.

## A. Tomat
Tomat memiliki ukuran yang bermacam – macam serta memiliki tingkat kematangan yang dilihat dari warna kulit [10], [11].  Contoh foto tomat dengan tingkat kematangan yang  berbeda-beda  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  1 berikut ini.
Gambar 1. Level kematangan tomat
B. HSV (Hue, Saturation, Value)
Untuk  mendapatkan  nilai  warna  HSV,  RGB  yang didapatkan  dari  citra  tomat  yang  telah  dilakukan segmentasi akan di konversi kedalam ruang warna HSV [9], [12].  Nilai hue,  saturation, value didapatkan  setelah melakukan perhitungan menggunakan persamaan berikut.
C max =max⁡(R
′ G ′ B ′ ) C min =min⁡(R ′ G ′ B ′ ) ∆=⁡C max −C min
(1)
Hue⁡Calculation∶
{ 60 0 x⁡( G′−B′ ∆ ⁡mod6),C max =R′ 60 0 x⁡( B′−R′ ∆ +2),C max =G′
60 0 x⁡( R′−G′
∆ +4),C max =B′ (2) Saturation⁡calculation: S={ 0,⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡∆=0 ∆ Cmax ,⁡⁡⁡∆<>0
(3) Value⁡calculation: V=C max (4)
Dimana R adalah  nilai  warna  merah, G adalah  nilai hijau,  dan B adalah  nilai  biru. C max merupakan  nilai konstanta  terbesar  diantara  nilai  R,  G,  B,  sedangkan C min merupakan  nilai  konstanta  terkecil  dari  R,G,  B. Hue merupakan suatu ukuran panjang gelombang yang terdapat pada  warna  dominan  yang  diterima  oleh  penglihatan. Saturation (S) merupakan ukuran banyaknya cahaya putih yang  bercampur  pada hue . Value (V) merupakan  nilai kecerahan dari warna [12], [13]. Nilainya berkisar antara 0- 100%, apabila nilai 0 maka warnanya akan menjadi hitam, semakin besar nilai maka semakin cerah dan muncul variasi baru dari warna tersebut.
Tingkat Kematangan tomat dapat dilihat dari warna kulit tomat dengan tingkatan level dan range warna berdasarkan nilai  HSV ( Hue, Saturation, Value ) [14] . Nilai  tingkatan HSV seperti ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Kematangan buah tomat

## C. Haar-Like feature
Pada  penelitian  ini  proses  identifikasi  dengan menerapkan  metode  segmentasi Haar-like  feature dan segmentasi HSV menggunakan ambang gabungan. Proses Haar-like  feature diperlukan  untuk  mendapatkan  posisi buah tomat yang ada pada data citra. Deskriptor Haar-like didasarkan pada konsep gambar integral untuk mempercepat  perhitungan  fitur  haar  dan classifier multilayer tipe perceptron [15],  [16].  Fitur Haar-like merupakan sekumpulan fungsi Haar dua dimensi (2D) yang lengkap,  yang  dapat  digunakan  untuk  menampilkan  dan mengolah tampilan objek lokal. Perancangan metode untuk identifikasi kematangan buah dengan menghitung segmentasi  menggunakan Haar-like dengan  proses menormalisasi  HSV  terlebih  dahulu  kemudian  dilanjukan untuk perhitungan integral setalah mendapatkan fitur yang diinginkan  lalu  menghitung  dengan  menggunakan tingkatan  HSV. Haar-like  features bekerja  dengan  cara mengenali  obyek  berdasarkan  nilai  sederhana  dari  fitur tetapi  bukan  merupakan  nilai  piksel  dari  image  obyek tersebut  [16],  [17].  Alur  proses  untuk  mendapatkan ekstraksi warna merah dari citra tomat seperti ditunjukkan pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Proses alur ekstraksi warna merah tomat
Sedangkan  alur  proses  Haar-like  seperti  ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses alur Haar-like
Pada  Gambar  4  objek  tomat  akan  dicari  menggunakan Haar-like feature dimana citra yang ada akan diseleksi fitur dengan menggunakan perhitungan HSV dan di normalisasi sehingga  mendapatkan  hasil  kemudian  dilakukan  proses perhitungan integral  image dari  hasil  normalisai sebelumnya.  Dengan Adaptive  Boosting dan  kombinasi Cascade  of  Classifier akan  mempercepat  pendeteksian objek  tomat.    Jika  tomat  terdeteksi,  akan  dilakukan penggambaran garis persegi pada tomat tersebut. Proses ini digunakan untuk mengidentifikasi buah tomat yang sudah matang. Proses identifikasi ini dengan menggunakan data training citra  tomat  matang  yang  digunakan  sebagai pembanding dalam proses identifikasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  untuk  mengindentifikasi  buah tomat.  Pengujian  dengan  membandingan  buah  tomat dengan  objek  lain  untuk  mengetahui  keakuratan  sistem android yang telah dibangun.
Contoh  pengujian  identifikasi  buah  tomat  seperti ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.  Pada Gambar 5  menunjukkan  buah  tomat  matang  dapat  diidentifikasi dengan  adanya  kotak  berwarna  hijau.  Cara  pengambilan foto  dilakukan  dengan  jarak  dekat.  Sedangkan  pada Gambar 6 proses pengambilan foto dilakukan dengan jarak lebih  jauh.  Hasil  identifikasi  tomat  matang  menghasilkan garis kotak hijau secara bertingkat.
Gambar 5. Identifikasi buah tomat 1
Gambar 6. Identifikasi buah tomat 2
Gambar 7. Identifikasi buah tomat dengan 2 objek lain
Pada Gambar 7 pengujian dilakukan dengan objek yang memiliki warna merah. Hasil pengujian dengan 2 objek lain menunjukkan  aplikasi  android  yang  dibangun  mampu mengidentifikasi tomat matang dengan baik.
Pengujian juga dilakukan untuk objek yang lebih banyak untuk memastikan apakah apliaksi android yang dibangun tetap  mampu  mengidentifikasi  tomat  matang  berdasarkan data  training  yang  digunakan.  Contoh  pengujian  dengan objek  lebih  banyak  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  8 berikut ini.
Gambar 8. Identifikasi buah tomat dengan 3 objek lain
Pada  Gambar  7  pada  proses  identifikasi  tomat  dengan beberapa  obejak  lain  menunjukkan  aplikasi  android  yang dibangun  mampu  mengidentifikasi  buah  tomat  matang dengan baik ditunjukkan dengan garis kotak hijau sebagai penanda buah tomat yang telah diidentifikasi.

## IV. K ESIMPULAN
Pendekatan  deteksi  tomat  matang  mengggunakan gamabr  berwarna  telah  dilakukan.  Penggunaan  bentuk, tekstur  dan  informasi  warna, Haar-like  feature dalam pengujian  dan  evaluasi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengeksplorasi kelayakan mendeteksi tomat matang hanya dengan menggunakan gambar berwarna biasa. Berdasarkan pengujian identifikasi kematangan buah tomah yang telah dilakukan  menggunakan  aplikasi  android  diperoleh kesimpulan  bahwa  sistem  yang  dibangun  mampu mengidentifikasi  buah  tomat  dengan  baik  dengan membandingkan  dengan  objek  lain.  Menurut  algoritma yang  diusulkan  dan  hasil  diperoleh  menggunakan  warna gambar untuk deteksi  tomat matang menunjukkan tingkat keberhasilan sudah baik.
D AFTAR P USTAKA
[1] Saad,  A.M.,  A.  Ibrahim,  and  N.  El-Bialee,  “Internal  quality assessment of tomato fruits using image color analysis,” Agric. Eng. Int. CIGR J. , vol. 18, pp. 339–352, 2016.
[2] Bhowmik,  D.,  K.  P.  S.  Kumar,  S.  Paswan,  and  S.  Srivastava, “Tomato-a  natural  medicine  and  its  health  benefits,” J.
Pharmacogn. Phytochem , vol. 1, pp. 33–43, 2012.
[3] Y. Wei, M. Xu, H. Wu, S. Tu, L. Pan, and K. Tu, “Defense response of cherry tomato at different maturity stages to combined treatment of hot air and Cryptococcus laurentii,” Postharvest Biol. Technol. , vol. 117, pp. 177–186, Jul. 2016, doi:
10.1016/j.postharvbio.2016.03.001.
[4] B. Van de Poel et al. , “Model-based classification of tomato fruit development  and  ripening  related  to  physiological  maturity,” Postharvest  Biol.  Technol. ,  vol.  67,  pp.  59–67,  May  2012,  doi:
10.1016/j.postharvbio.2011.12.005.
[5] Q.  Xiao,  W.  Niu,  and  H.  Zhang,  “Predicting  fruit  maturity  stage dynamically based on fuzzy recognition and color feature,” in 6th
IEEE  International  Conference  on  Software  Engineering  and Service Science (ICSESS) , 2015, pp. 944–948.
[6] M. R. Satpute and S. M. Jagdale, “Color, size, volume, shape and texture feature extraction techniques for fruits: a review,” Int. Res.
J. Eng. Technol. , vol. 3, pp. 703–708, 2016.
[7] S.  Arivazhagan,  S.  S.  Shebiah,  R.N.,  Nidhyanandhan,  and  L. Ganesan,  “Fruit  recognition  using  color  and  texture  features,” J.
Emerg. Trends Comput. Inform. Sci , vol. 1, pp. 90–94, 2010.
[8] S. Laykin, V. Alchanatis, E. Fallik, and Y. Edan, “Image Processing Algorithms For Tomato Classification,” Trans. ASAE , vol. 45, no.
3, 2002, doi: 10.13031/2013.8838.
[9] F.  Liantoni  and  F.  N.  Annisa,  “Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  Pada Klasifikasi Kematangan Cabai Berdasarkan Fitur HSV Citra,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 3, no. 2, Dec. 2018, doi: 10.29100/jipi.v3i2.851.
[10]  A. F. Smith, The Tomato in America: Early History, Culture and Cookery . University of Illinois Press, 2001.
[11]  S.  Yulia  Riska  and  P.  Subekti,  “Klasifikasi  Level  Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Multi-SVM,” Dec. 2016. doi: 10.5281/JIMI.V1I1.8.
[12]  V.  Chernov,  J.  Alander,  and  V.  Bochko,  “Integer-based  accurate conversion between RGB and HSV color spaces,” Comput. Electr. Eng. , vol. 46,
pp. 328–337, 2015, doi: 10.1016/j.compeleceng.2015.08.005.
[13]  Z.-H. Li, D. Han, C.-J. Yang, T.-Y. Zhang, and H.-Q. Yu, “Probing operational conditions of mixing and oxygen deficiency using HSV color  space,” J.  Environ.  Manage. ,  vol.  232,  pp.  985–992,  Feb. 2019, doi: 10.1016/j.jenvman.2018.12.025.
[14]  K.  B.  Shaik,  P.  Ganesan,  V.  Kalist,  B.  S.  Sathish,  and  J.  M.  M. Jenitha,  “Comparative  Study  of  Skin  Color  Detection  and Segmentation in HSV and YCbCr Color Space,” Procedia Comput.
Sci. , vol. 57, pp. 41–48, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.362.
[15]  S.-K.  Pavani,  D.  Delgado,  and  A.  F.  Frangi,  “Haar-like  features with  optimally  weighted  rectangles  for  rapid  object  detection,” Pattern  Recognit. ,  vol.  43,  no.  1,  pp.  160–172,  Jan.  2010,  doi: 10.1016/j.patcog.2009.05.011.
[16]  B.  Mohamed,  A.  Issam,  A.  Mohamed,  and  B.  Abdellatif,  “ECG Image Classification in Real time based on the Haar-like Features and Artificial Neural Networks,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol. 73, pp. 32–39, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.12.045.
[17]  A.  Mohamed,  A.  Issam,  B.  Mohamed,  and  B.  Abdellatif,  “Real- time  Detection  of  Vehicles  Using  the  Haar-like  Features  and Artificial Neuron Networks,” Procedia Comput. Sci. , vol. 73, pp. 24–31, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.12.044.