Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 520-526 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Identifikasi Tingkatan Warna Pada Kopi Roasting Menggunakan Metode HSV Berbasis Mobile

## Ryansyah
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ryansyah814@gmail.com
Abstrak− Pengolahan citra (digital image processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra. Citra yang dimaksud pada penelitian ini adalah gambar statis yang berasal dari sensor vision (webcame). Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan komputer digital,suatu citra harus dipresentasikan secara numeric dengan nilai-nilai diskrit. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua diimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris. Pada penelitian ini metode warna yang digunakan adalah metode warna HSV, yaitu citra (RGB)  dikonversi  ke  dalam  HSV untuk  mengetahui perbandingan  dari  citra  asli  dengan hasil konversi  RGB  ke  HSV.  Pengolahan warna gambar, ada bermacam-macam model salah satunya adalah model hue, saturation, value (HSV). Dengan menggunakan model ini, sebuah obyek dengan warna tertentu dapat dideteksi dan mengurangi pengaruh intensitas cahaya dari luar. Kopi roasting merupakan salah satu proses dari pembuatan kopi yang siap diminum dan kopi roasting ini menggunakan tingkat kematangan yang sangat berbeda beda sesuai dengan selera penikmat nya namun sampai saat ini belum ada para roaster yang mampu menebak dengan benar tingkat kopi roasting yang telah di buat nya maka dari itu penulis mengambil judul tersebut.
Kata Kunci : Citra Digital; Metode HSV; Kopi Roasting
Abstrack− Image  processing  (digital  image  processing)  is  a  discipline  that  learns  about  image  processing  techniques.  The  image referred to in this study is a static image derived from sensor vision (webcame). Mathematically, an image is a continuous function with light intensity in a two-dimensional field. In order to be processed with digital computers, an image must be presented numerically with discrete values. A digital image can be represented by a two dimensional matrix f (x, y) consisting of M columns and N rows. In this study the color method used is the HSV color method, that is, the image (RGB) is converted into HSV to compare the original image with the results of RGB to HSV conversion. Image color processing, there are various models, one of them is the model of hue, saturation, value (HSV). By using this model, an object with a certain color can be detected and reduce the influence of the  intensity of light from the outside. Coffee roasting is one of the processes of making coffee that is ready to be drunk and this roasting coffee uses a level of maturity that is very different according to the taste of the audience but until now no roaster has been able to correctly guess the roasting coffee level that has been made so from that the author took the title.
Keywords : Digital Image; HSV Method; Coffee Roasting

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra digital (digital image processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah  citra.  Citra  yang  dimaksud  disini  adalah  gambar  diam  (foto)  maupun  gambar  bergerak  (yang  berasal  dari webcam).  Sedangkan  digital  disini  mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan  citra/  gambar  dilakukan  secara  digital menggunakan komputer. Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu (continue) dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Repersentasi dari fungsi kontinyu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi citra. Sebuah citra  digital  dapat  diwakili  oleh  sebuah  matriks  dua  dimensi  f(x,y)  yang  terdiri  dari  M  kolom  dan  N  baris,  dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (pixel= picture element) atau elemen terkecil dari sebuah citra.
Kopi merupakan bahan minuman tidak saja terkenal di Indonesia tapi juga terkenal di seluruh dunia. Bagi sebagian besar negara-negara berkembang, komoditi kopi memegang peranan penting dalam menunjang perekonomiannya, baik sebagai penghasil devisa maupun sebagai mata pencaharian rakyat. Saat ini Indonesia tergolong negara produsen kopi terbesar ketiga setelah Brazil dan Colombia. Kopi merupakan salah satu hasil komoditi perkebunan yang memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi di antara tanaman perkebunan lainnya dan berperan penting sebagai sumber devisa negara. Kopi  tidak  hanya  berperan  penting  sebagai  sumber  devisa  melainkan  juga  merupakan  sumber  penghasilan  bagi  tidak kurang dari satu setengah juta jiwa petani kopi di Indonesia[1].
Metode HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue, Saturation dan Value. Kelebihan HSV adalah terdapat warna-warna yang sama dengan yang ditangkap oleh indra manusia. Sedangkan warna yang dibentuk model lain seperti RGB merupakan hasil campuran dari warna-warna primer. Model HSV, pertama kali diperkenalkan oleh A.R Smith pada tahun 1978. Penelitian ini bertujuan utuk mempelajari parameter mutu visual biji kopi menggunakan image processing, menyusun warna HSV untuk proses pemutuan biji kopi, dan menentukan kelas mutu biji kopi menggunakan metode HSV yang disusun dan membandingkannya dengan hasil pemutuan manual.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode HSV
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 520-526 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Metode HSV merupakan salah satu teknik segmentasi yang baik digunakan untuk citra dengan perbedaan nilai intensitas yang signifikan antara latar belakang dan objek utama. Umumnya menurut Fisher dkk (2003) nilai T dihitung dengan menggunakan persamaan :
T = 𝑓𝑚𝑎𝑘𝑠+𝑓𝑚𝑖𝑛
2 ........................................................................................(1)
Dimana fmaks adalah nilai intensitas maksimum pada citra dan fmin adalah nilai intensitas minimum pada citra. Untuk warna-warna natural, nilai HSV cukup efektif dalam melakukan deteksi. Nilai threshold  dapat  dipelajari berdasarkan pola warna atau ditentukan secara intuitif dan cenderung lebih stabil terhadap perubahan cahaya. Aplikasinya seperti pada thershold untuk warna buah, warna pada pemandangan atau warna-warna pada obyek yang bukan buatan manusia[10].
Metode  HSV  mendefinisikan  warna  dalam  terminologi Hue , Saturation dan  V alue .  Kelebihan  HSV  adalah terdapat warna-warna yang sama dengan yang ditangkap oleh indra manusia. Sedangkan warna yang dibentuk model lain seperti  RGB  merupakan  hasil  campuran  dari  warna-warna  primer. Model  HSV,  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  A.R Smith pada tahun 1978. Penelitian ini bertujuan utuk mempelajari parameter mutu visual biji kopi menggunakan image processing , menyusun warna HSV untuk proses pemutuan biji kopi, dan menentukan kelas mutu biji kopi menggunakan metode HSV yang disusun dan membandingkannya dengan hasil pemutuan manual. HSV adalah model yang umumnya digunakan dalam aplikasi komputer grafis. HSV merupakan singkatan dari Hue, Saturation, Value. Hue adalah paduan warna dan menyatakan warna yang sebenarnya (merah, violet, kuning). Digunakan untuk membedakan warna-warna dan menentukan  kehijauan,  kemerahan  dan  sebagainya  dari  cahaya. Saturation adalah  kepekatan  warna  dan  meyatakan tingkat kemurnian suatu warna, yaitu mengindikasikan seberapa banyak warna putih diberikan pada warna. Value adalah nilai  kecemerlangan warna, atribut yang meyatakan banyaknya cahaya yang diterima  oleh mata tanpa memperdulikan warna.
Nilai  Hue  antara  0-1  berarti  warna  antara  merah  melewati  kuning,  hijau,  cyan,  biru  dan  magenta  dan  kembali menjadi  merah.  Nilai  saturation  antara  0-1  berarti  dari  tidak  tersaturutasi  (keabuan)  sampai  tersaturutasi  penuh  (tidak putih). Nilai value antara 0-1 berarti warna semakin cerah seperti ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Warna HSV

## Sumber: Abdul kadir, Pengolahan Citra, 2013
Model warna HSV merupakan model warna  yang  diturunkan  dari  model  warna RGB, maka untuk mendapatkan warna HSV harus melakukan proses konversi warna dari RGB ke HSV. Model HSV memisahkan komponen intensitas dari  citra  warna,  sehingga  model  ini  merupakan  model  yang  ideal  untuk  mengembangkan  algoritma  pemrosesan  citra yang  intuitif  dan  natural  Model  warna  HSV  mendefinisikan  warna  dalam  terminologi  Hue,  Saturation  dan  Value. Keuntungan HSV adalah terdapat warna-warna yang sama dengan yang ditangkap oleh indra manusia. Sedangkan warna yang dibentuk model lain seperti RGB merupakan hasil campuran dari warna-warna primer.

## 2.2.6 Identifikasi Tingkatan Warna Kopi Roasting
Identifikasi adalah  satu cara yang dilakukan oleh seseorang untuk mengambil alih ciri-ciri orang lain dan menjadikannya bagian yang terintegrasi dengan kepribadiannya sendiri. Dalam pengertian yang lain, identifikasi adalah kecenderungan dalam  diri  individu  untuk  menjadi  sama  dengan  individu  lain.  Individu  yang  menjadi  sasaran  identifikasi  dinamakan idola.  Perilaku,  sikap,  keyakinan,  dan  pola  hidup  yang  menjadi  idola  akan  melembaga  bahkan  menjiwai  para  pelaku identifikasi  sehingga  sangat  berpengaruh  terhadap  pembentukan  dan  perkembangan  kepribadiannya.  Proses indentifikasi dapat  berlangsung  dengan  sendirinya  (tanpa  disengaja)  maupun  dengan  kesadaran  penuh.  Indentifikasi terjadi karena seseorang memerlukan tipe-tipe ideal tertentu dalam proses hidupnya. Walaupun dapat berlangsung tanpa disengaja, proses indentifikasi biasanya terjadi dalam suatu keadaan dimana seseorang yang mengidentifikasi benar-benar pihak lain (yang menjadi idealnya) sehingga pandangan maupun sikap yang ada pada pihak yang menjadi idealnya dapat menjiwainya[1]. Pada tahap ini dilakukan pengelompokan untuk berbagai macam warna dan juga hasil keterangan kopi roasting.
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 520-526 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Langkah metode HSV dan Menentukan Nilai RGB
Perintah untuk mengambil nilai warna R: Ascii (:,:,1) = R
Perintah untuk mengambil nilai warna G : Ascii (:,:2) =
G
Perintah untuk mengambil nilai warna B : Ascii (:,:,3) = B
Pada kasus ini dicoba dilakukan pengambilan dari nilai RGB terhadap citra :
R 232 G 247 B 216
Adapun proses perhitungan menggunakan rumus HSV (Hue Saturation Value) dapat dilihat pada rumus dibawah ini :

## 3.2 Menentukan Nilai Hue
Hue, diwakili oleh 360 derajat warna, yang nilai warnanya dapat dilihat dibawah ini :
Diketahui, nilai R = 232, G = 247, B = 216 R = 232 Max = 247 G = 247 Min = 216 B = 216 232 221 209 189 162 141 126 123 239 219 200 176 154 139 131 129 246 216 186 160 146 141 139 138 232 198 161 136 129 134 137 137 205 170 135 113 112 124 132 133 173 141 111 95 99 115 125 129
148 120 94 80 87 107 117 121
143 116 91 77 86 105 117 120 247 234 219 193 163 140 124 121 250 229 205 177 152 134 123 121 250 220 186 155 134 127 123 122 236 200 159 128 114 116 116 116 210 173 134 107 100 106 110 112 182 149 113 90 89 99 106 108 163 132 99 80 79 93 100 102
161 131 99 79 80 93 101 103 216 206 195 176 155 136 127 126 220 202 182 159 140 128 121 119 223 193 162 135 118 114 110 109 211 176 136 105 93 96 97 95
190 152 113 85 76 82 86 85 163 128 92 68 64 73 76 77 142 110 77 56 56 67 72 72 139 108 76 55 56 67 75 75
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 520-526 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
V = Max ( r, g, b ) V = Max (232, 247, 216) V = 247
S = V - 𝑀𝑖𝑛  (𝑟,𝑔,𝑏) 𝑣 S = 247 - 216 247 S = 247 – 0,87 S = 246,13 H = 60 𝑥 (𝑔−𝑏) 𝑠 𝑥 𝑣 H = 60 𝑥 (247−216) 246,13 𝑥 247 H = 1860 60794,11 H = 0,030 H = 60 x [ 2 + (𝑏−𝑟) 𝑠 𝑥 𝑣 ]
H = 60 x [ 2 + (216−247) 246,13 𝑥 247 ]
H = 60 x [ 2 + −31 60794,11 ] H = 60 x [ 2 - 0.0005 ] H = 60 x 1.9995 H = 119.97
H = 60 x [ 4 + (𝑟−𝑔) 𝑠 𝑥 𝑣 ]
H = 60 x [ 4 + (247−247) 246,13 𝑥 247 ]
H = 60 x [ 4 + 0 60794,11 ]
H = 60 x [ 4 + 0 ] H = 60 x 4 H = 240
Gambar 1. Citra kopi roasting Hue

## 3.3 Menentukan Nilai Saturation
Saturation, Panah horizontal yang berwarna hitam, mempunyai antar 0 hingga 100 atau 0 sampai 1. Nilai 0 untuk warna putih, semakin besar maka merujuk kepada warna asli.
Jika S = 0 maka dilakukan proses nilai normalisasi dengan perhitungan dapat dilihat seperti dibawah ini : Identifikasi RGB :
V = 𝑅+𝐺+𝐵 3 = 232+247+216 3 = 695 3
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 520-526 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
V = 231,6 S = 1 - Min(𝑅+𝐺+𝐵) 𝑉 S = 1 - Min(232+247+216) 231,6 S = 1 - 216 231,6 S = 1- 0,932 S = 0,068 Jika S = 0, maka H dapat ditentukan:
H = tan [ 3(𝐺−𝐵) (𝑅−𝐺)+(𝑅−𝐵) ]
= tan [ 3(247−216) (232−247)+(232−216) ]
= tan [ 3(31) −15+16 ]
= tan [ 93 1 ] = tan (93) = 2.987
Gambar 2. Citra Kopi Roasting Saturation

## 3.4 Menentukan Nilai Value
Value, Panah vertikal  yang berwarna putih, nilai sama dengan saturation . Nilai 0 mengacu hitam  sedangkan semakin besar memberikan warna asli dari hue V=Cmax . Rumus RGB :
Perhitungan nilai RGB dapat dilihat dibawah ini : R = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 = 232 232+247+216 = 232 695
= 0,333
G = 𝐺 𝑅+𝐺 𝐵 = 247 232+247+ 216 = 247 695 = 0,355
B = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 = 216 232+247+216 = 216 695 = 0,310
V = 𝑅+𝐺+𝐵 3 = 0,333+0,355+0,310 3 = 0,998 3
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 520-526 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
= 0,332
Gambar 3. Citra Kopi Roasting Value

## 3.5 Konversikan RGB ke HSV
RGB    merupakan  s  ingkatan    dari Red,    Green,    Blue .    Warna-warna    yang    dibentuk  oleh  model  merupakan  hasil campuran  dari  warna-warna  primer  merah,hiaju  dan  biru  berdasarkan  komposisi  tertentu.[10].  Setelah  dilakukan pencarian nilai hue, saturation, dan nilai value maka di dapat lah hasil gambar yang menggunakan metode HSV seperti gambar di bawah ini :
Gambar 4. Hasil konversi citra kopi roasting RGB ke HSV

## 3.6 Mengidentifikasi Tingkatan Warna Kopi Roasting
Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  maka  dilakukan  uju  coba  dengan  menggunakan  citra  tersebut.  Hasil  uji  coba tersebut dapat dikategorikan sebagai berikut :
Tabel 1. Hasil Identifikasi Image Input Image Output RGB HSV Keterangan (231,247,216) (91°,12.6%,96.9%) Dark Roast
Maka dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa bila nilai RGB (231,247,216) dan nilai HSV (91°,12.6%,96.9%), maka tingkatan warna pada kopi roasting nya adalah Dark Roast.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  di  dapat  dalam  penelitian  dan  penyusunan  skripsi  ini  serta  disesuaikan  dengan  tujuan,  maka diperoleh kesimpulan metode HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue, Saturation dan Value pada warna pada kopi  roasting  dalam  Identifikasi  warna,  nilai  RGB,  normalisai  RGB  dan  dikonversikan  dari  RGB  ke  HSV.  Aplikasi identifikasi  warna  pada  kopi  roasting  menggunakan  bahasa  pemograman  android  dengan  sofware  eclipse  ver:  Juno Service  Release  1,  disini  menggunakan  3  activity  yaitu  activity  masuk,  activity  tentang  dan  activity  keluar  dan  juga menggunakan database sqlite.
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 520-526 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## REFERENCES
[1]   Pudji Raharjo, Kopi Panduan Budi Daya Dan Pengolahan Kopi Arabika Dan  Robusta. Jakarta : Penebar Swadya, 2012. Hlm. 7.
[2]   Najiyati dan Danarti. 2004. Kopi Budidaya dan Penanganan Lepas Panen,  edisi revisi. Penebar Swadaya. Jakarta [3]     Aak. 1980. Budidaya Tanaman Kopi. Kanisius. Yogyakarta
[4]   Mulato, S. 2006. Pengolahan Produk Primer dan Sekunder Kopi. Pusat Penelitian Kopi dan Kakao. Jember
[5]    Darma putra, Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta : 2010
[6]   Aniati murni, Pengantar pengolahan citra, Elex Media Komputindo. Jakarta : 2007.
[7]   S. Hermawan. 2011. Mudah Membuat Aplikasi Android. ANDI : Yogyakarta [8]   Shalahuddin, M. Belajar Pemprograman Dengan Bahasa C++ dan Java, Informatika, Bandung 2005.
[9]   B. Haryanto. 2011. Esensi-esensi Bahasa Pemrograman Java. ANDI : Yogyakarta [10]   Abdul kadir & Adhi susanto, 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Penerbit Andi, Yogyakarta [11]   Adi Nugroho, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML dan Java. Penerbit ANDI : Yogyakarta [12]   Rosa A.S,M. Shalahuddin 2011, Rekayasa Perangkat Lunak. Penerbit    ANDI : Yogyakarta [13]   Wina Novianti Fatimah, ST. Pengenalan Eclipse, p.15.February 2011