## DETEKSI KELAYUAN BUNGA MAWAR DENGAN METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA HSI DAN HSV
Dede Wandi 1 , Fauziah 2 , Nur Hayati 3
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional dedewandi5@gmail.com 1 , fauziah@civitas.unas.ac.id 2 , nurhayati@civitas.unas.ac.id 3
Submitted January 8, 2021; Revised April 1, 2021; Accepted April 1, 2021

## Abstrak
Bunga  mawar  merupakan  tanaman  dari  genus  Rosa  yang  memilik  lebih  dari  100  spesies  dengan berbagai warna. Pada proses pemilihan bunga mawar akan ditemukan bunga mawar yang masih segar dan layu. Dengan itu kita dapat mendeteksi kelayuan bunga mawar dengan menerapkan metode HSI dan HSV pada aplikasi pengolahan citra, proses pengambilan data yaitu dengan melakukan preparasi data pada dataset kaggle yang kemudian dilakukan klasifikasi dan training data dengan menggunakan metode  HSI  dan  HSV.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  dari  total  820  gambar  citra  bunga  mawar dilakukan  pengujian  sebanyak  757  gambar  dengan  menggunakan  HSI  dan  HSV  didapat  nilai  Range pada HSI, H=0–0.5, S=0–1, dan I=0.5372549–1 dengan kategori Segar, sedangkan kategori Layu HSI, H=0–0.5,  S=0-1,  I=0.5620915–1.  Adapun  nilai  range  HSV  dengan  kategori  Segar  H=0–0.5,  S=0-1, V=0-1, dan kategori Layu H=0-0.5, S=0-1, V=0-1. Selanjutnya tingkat keberhasilan untuk pengujian bunga mawar dengan HSI mencapai 92.3% dimana data yang terbaca benar 757 dan terbaca  salah 63 dari  820  data  sampel  bunga  mawar,  sedangkan  pengujian  pada  HSV  tingkat  keberhasilan  mencapai 93.2% dimana data yang terbaca benar 765 dan terbaca  salah 55 dari 820 data sampel bunga mawar. Berdasarkan  hasil  diatas  deteksi  kelayuan  bunga  mawar  dengan  metode  transformasi  ruang  warna HSV merupakan yang terbaik pada pengujian data.
Kata Kunci : deteksi kelayuan; pengolahn citra; HSI; HSV; klasifikasi.

## Abstract
The rose is a plant from the genus Rosa which has more than 100 species with various colors. In the process of selecting roses, you will find roses that are still fresh and wilted. With that, we can detect the  wilting  of  the  rose  by  applying  the  HSI  and  HSV  methods  to  image  processing  applications,  the data collection process, namely by making data preparations on the Kaggle dataset, then classifying and training the data using the HSI and HSV methods. Based on the classification results of a total of 820 images of rose images, a total of 757 images were tested using HSI and HSV. The values obtained were  Range  at  HSI,  H  =  0–0.5,  S  =  0–1,  and  I  =  0.5372549–1  in  the  Fresh  category,  while  the category  HSI  wilt,  H  =  0–0.5,  S  =  0-1,  I  =  0.5620915–1.  The  HSV  range  values  are  in  the  Fresh category  H  =  0–0.5,  S  =  0-1,  V  =  0-1,  and  the  Wilt  category  H  =  0-0.5,  S  =  0-1,  V  =  0-1. Furthermore, the success rate for testing roses with HSI reached 92.3% where the data read correctly 757  and  read incorrectly  63  out  of  820  sample  data of  roses,  while  testing  on HSV  the  success  rate reached  93.2%  where  the  data  read  correctly  765  and  read  incorrectly  55  out  of  820  rose  flower sample  data.  Based  on  the  above  results,  detection  of  wilting  roses  using  the  HSV  color  space transformation method is the best in data testing.
Key Words : withering detection; image processing; HSI; HSV; classification.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  kekayaan  flora  yang  ada  di Indonesia  adalah  bunga  mawar  dari  genus Rosa  yang  terdiri  dari  100  spesies  lebih dengan  berbagai  warna.  Pada  proses pemilihan bunga mawar biasanya
ditemukan  bunga  yang  segar  dan  layu. Kelayuan  pada  bunga  bisa  dilihat  dari tekstur  warna  pada  bunga  tersebut,  setiap bunga  mawar  memiliki  warna  kelayuan yang  berbeda  dengan  itu  harus  dilakukan segmentasi  warna  pada  bunga  yang
merupakan pemisahan segmen dalam suatu citra  berdasarkan  warna  yang  terkandung dalam  citra  [1].  Citra  yang  kaya  dengan informasi  memiliki  karakterisitik  yang tidak dimiliki oleh data teks [2].
Perlu  dilakukan  untuk  pemilihan  kelayuan pada  bunga  dengan  tujuan  dari  penelitian ini  adalah  menemukan  parameter  terkait warna  kelayuan  dengan  proses  ekstraksi fitur  dalam  segmentasi  ruang  warna  HSI dan  HSV.  Harapannya  bahwa  parameter ini  dapat  dijadikan  sebagai  set  poin  untuk melakukan  proses  deteksi  kelayuan  yang dapat  dikombinasikan  dengan  metode pengolahan  citra  lainnya  dengan  objek tetap warna kelayuan pada bunga mawar.
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Fitri  dan Abdul  dengan  “Sistem  Pengenalan  Bunga
Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi Jarak” memperoleh tingkat akurasi tertinggi 85% dengan metode jarak manhattan  dengan  ektraksi  ciri  histogram dan  paling  rendah  tingkat  akurasinya sebesar 77%, menggunakan metode klasifikasi Euclidean [3]. Penelitian tentang  deteksi  menggunakan  transformasi warna  HSI  telah  dilakukan  oleh  Edha dengan judul “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) Untuk Mendeteksi  Kematangan  Buah  Mangga Harum  Manis”  [4].  Hasil  penelitiannya mendapatkan  hasil  presentasi  yang  baik yaitu  87%  pada  tingkat  keberhasilannya. Dan penelitian tentang deteksi menggunakan  transformasi  warna  HSV oleh  Nina  dengan  judul  “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode Ektraksi Ciri
Statistik  Pada  Warna  Kulit  Buah”  [5].
Dengan  tingkat  presentasi  keberhasilan sebesar  90%.
Pada  Penelitian  Rianto  dan  Harjoko “Penentuan  Kematangan  Buah  Salak Pondoh  Di  Pohon  Berbasis  Pengolahan Citra  Digital”  yang  menggunakan  metode segmentasi  warna RGB  dan gray , serta K-
Nearest Neighbor dengan mengetahui nilai mean  R  dan  mean  V    yang  dimana  setiap piksel  buah  salak  pondoh  dihitung  besar ketidak miripannya terhadap nilai data fitur RGB  dan gray pembanding  kemudian  di klasifikasi  [6].  Dan    penelitian  Lestary pada  “Deteksi  Penyakit  Tanaman  Jeruk Siam Berdasarkan Citra Daun
Menggunakan  Segmentasi  Warna  RGB- HSV”  dengan  pengklasifikasikan  jenis penyakit  pada  daun  jeruk  menggunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor [7].
Untuk  proses  pemilihan  bunga  dapat menerapkan metode Hue Saturation Intensity  (HSI)  dan  Hue  Saturation  Value (HSV)  pada  aplikasi  pengolahan  citra. Model  HSI  memiliki  kemampuan  untuk memisahkan  intensitas  informasi  intrinsik warna,  yang  mengacu  pada Hue dan Saturation , sedangkan proses HSV didasarkan  pada  ciri  warna  bunga  mawar dengan mengambil nilai RGB ( Red, Green , dan Blue )  pada  citra.  Model  ini  cocok untuk  mengolah  citra  yang  menghadirkan perubahan pencahayaan, karena disebabkan warna lingkungan dapat dibedakan satu sama lain melalui komponen  Hue  [8]    yang  bertujuan  untuk menentukan  kelayuan  pada  bunga  mawar tersebut, dengan membatasi permasalahnya hanya  mendeteksi  kelayuan  pada  bunga mawar  dengan  metode  HSI  dan  HSV, dengan menggunakan K-NN untuk klasifikasi  data  baru  berdasarkan  jarak terdekat ke sejumlah data latih [9].
Pembuatan  sistem  pengolah  citra  untuk mendeteksi kelayuan dibuat dengan pengolahan  citra  pada  matlab,  bermaca- macam  pengolahan  gambar    warna  salah satunya  model  rgb  atau  normalisasi  RGB. Model  pengolahan  citra  ini  merupakan pengolahan  warna  dengan  menghitung prosentase  warna RGB  dalam sebuah  citra [10].  Proses segmentasi merupakan proses pemisah bagian dalam citra untuk mendapatkan  hasil  pengenalan  objek  yang akurat  [11].  model  yang  dibentuk  model
RGB  merupakan  hasil  campuran  dari warna primer [12].

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian Pada Deteksi Kelayuan
Tahapan  diatas  menjelaskan  alur  dari proses  kompresi  citra  pertama  dilakukan pengumpulan data set yang akan diuji pada sistem,  dalam  pengumpulan  data  set  ini dibuat dengan data gambar bunga layu dan segar. Dalam prosesnya dilakukan preparasi  data  gambar  pada  kaggle  untuk mendapatkan  data  gambar  bunga  mawar yang segar dan layu. Pengelompokan yang jadikan  sebagai  data  uji  dan  data  latih untuk mendapatkan nilai HSI dan HSV.
Selanjutnya training data gambar uji bunga mawar dengan metode HSI dan HSV, Pada HSI  yaitu  dilakukan training data  dari RGB  ke  HSI.  Warna  dasar  pada  RGB merupakan  warna  yang  dijadikan  patokan yang warnanya akan tampil secara universal  yang  warnanya  bisa  diubah kedalam  kode-kode  [13].  Dengan  rumus menghitung  nilai  rgb  dalam  bentuk normalisasi:
(     ) (     ) (     ) (1) Pada rumus diatas dibuat kedalam program matlab  untuk  mengahasilkan  nilai  dari RGB tersebut.
Pada Rumus Hue dihitung dengan menggunakan rumus { [(     )   (     )] [(     ) (     )(     )] }
{ (2) Pada komponen saturation dihitung dengan menggunakan rumus :
(     ) min ( 𝑅 , , ) (3)
Menghitung nilai intensity
( 𝑅 + + ) (4)
Dengan rumus 1-4, dibuat kedalam sebuah program  matlab  untuk  dicari  nilai  HSI yang dihasilkan.
Pada  perhitungan  HSV  dilakukan  dengan menganalisis  nilai  warna  tiap  piksel  citra sesuai  fitur  yang  diinginkan  dengan  nilai toleransi  pada  setiap  dimensi  warna  HSV [14].  Untuk  menghitung  normalisasi  RGB sama  seperti  pada  rumus  1.  Untuk menghitung nilai Hue pada HSV
{ [(     )   (     )] [(     ) (     )(     )] } { (5)
Menghitung nilai Value :
𝑉 = 𝑚 𝑥 ( 𝑟 , 𝑔 , 𝑏 ) (6)
Menghitung nilai Saturasi:
{ 𝑉 (      ) 𝑉 (7)
Untuk  mencari  nilai  HSV  dari  rumus  5-7, sama  dibuat  kedalam  sebuah  program matlab  untuk  dicari  nilai  HSV  yang dihasilkan.
Selanjutnya  menentukan  klasifikasi  setiap hasil  yang  diperoleh  dengan  metode K- Nearest  Neighbor (KNN),  metode  ini melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  nilai warna  yang  telah  dihasilkan  berdasarkan data  pembelajaran  yang  telah  di  ektraksi. KNN  menggunakan  data  pembelajaran dengan  jarak  yang  akan  dievaluasi  dengan k=n [15]. Yang nantinya untuk diklasifikasikan  pada  objek  baru  yang berdasarkan  atribut  dan  data training sample yang akan diuji.
Sebelum  dilakukan  perhitungan,  terlebih dahulu  harus  menentukan  data  latih  dan data  uji.  KNN  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  pencarian,  klasifikasi, klustering [16].
√∑ (       ) ( 8)
Rumus  KNN  ini  dibuat  kedalam  program matlab  untuk  mencari  kalisifikasi  pada bunga  mawar  tersebut.  Apakah  bunga mawar termasuk layu atau segar.
Untuk  mengetahui  seberapa  akurasi  data yang sudah ditraining dengan metode  HSI dan HSV dilakukan pengujian pada sistem agar  output  yang  dihasilkan  bisa  sesuai dengan  algoritmanya.  Data  uji  test  ini dilakukan  secara  manual  dengan  100  data gambar  bunga  layu  dan  100  data  gambar bunga segar yang kemudian hasil outputnya  akan  terbaca  salah  ataupun benar.
Pada  perhitungan  uji  akurasi  pada  sistem Menggunakan rumus sebagai berikut:
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  tahap  pengumpulan  data  dilakukan proses  data preparation yang  dimana  data gambar diambil dari kaggle yang kemudian dilakukan  klasifikasi  bunga  mawar  layu dan  segar,  kemudian  dilakukan training data  pada  sistem  dengan  menggunakan HSI  dan  HSV  yang  kemudian  dilakukan klasifikasi dengan KNN.
Penelitian ini dirancang dengan menggunakan software MATLAB  2017b dengan  tampilan  GUI.  Tampilan  yang dibangun  pada  aplikasi  deteksi  kelayuan bunga mawar.

## Gambar 2. Tampilan Aplikasi Deteksi Kelayuan Bunga Mawar
Adapun  fitur  yang  ditampilkan  dalam aplikasi yang dirancang diantaranya:

## Gambar 3. Data Training HSI dan HSV
Pada gambar 3 data semua gambar uji akan di training dengan menggunakan algoritma HSI dan algoritma HSV, yang dimana jika data  telah  selesai  di training akan  masuk kedalam  excel  dengan  keseluruhan  nilai pada masing-masing gambar.

## Gambar 4. Ekstraksi Bunga Untuk Mengetahui Jenis Kelayuan
Pada  gambar  4,  Input  bunga  mawar  untuk di  ektraksi  apakah  bunga  mawar  tersebut termasuk ke jenis bunga  segar atau layu.

## Gambar 5. Ektraksi HSI dan HSV
Pada gambar 5, hasil ektraksi bunga mawar dengan  HSI  dan  HSV  dan  ditunjukan dengan Hologram RGB dmna besaran nilai RGB pada warna bunga.

## Gambar 6. Hasil Nilai Masing-Masing HSI dan HSV
Pada  gambar  6,  memberikan  informasi detail nilai RGB HSI dan RGB HSV  yang telah di training pada semua gambar uji .
Gambar 7. Hasil Data Uji Test Pada Sistem
Pada  gambar  7,  memberikan  informasi yang  dilakukan  pada  data  uji test bunga mawar  segar  maupun  layu  yang  hasil pengujiannya  akan  membaca  kebenaran atau kesalahan pada hasil pengujian sistem.
Pengujian  data test dilakukan  pada  200 data uji bunga mawar layu dan segar  yang masing-masing  diuji test secara  manual yang  dimana  tahapan-tahapan  sebelumnya sudah dilakukan sesuai pada gambar 1.
Test pengujian yang dilakukan pada sistem yang telah dibuat, dilakukan sebanyak 620 data gambar bunga mawar yang diekstraksi dan  200  data  gambar  sebagai  data  latih dengan  jumlah  keseluruhan  data  820 gambar.  Dengan  data  uji  268  data  gambar bunga  layu  dan  352  data  gambar  bunga yang masih segar, yang kemudian dilakukan  pengujian  terhadap  semua  data gambar  dengan  kedua  algoritma  HSI  dan HSV berdasarkan pada ciri warna. Pada  tahap  pengujian  nilai  HSI  dan  HSV telah  didapatkan  sesuai  dengan  program yang  dibuat  pada  matlab  sesuai  dengan algoritma HSI dan HSV. Lalu
dikelompokan secara manual untuk mengetahui  nilai Range minimal  dan maksimalnya.
Berkut  hasil  nilai  yang  telah  dilakukan untuk  klasifikasi  pendeteksian  kelayuan pada semua data bunga dengan menggunakan HSI dan HSV.

## Tabel 1. Kelayuan Pada HSI min-max
Range HSI Kategori H 0 0.5 Segar S 0 1 I 0.5372549 1 H 0 0.5 Layu S 0 1 I 0.5620915
1
Pada tabel 1 menampilkan nilai range HSI dari 352 data segar dan 268 data layu yang didapatkan  dari  hasil  pengujian,  dengan kategori nilai segar dan layu yang terdapat pada tabel.

## Tabel 2. Kelayuan Pada HSV min-max
Range HSV Kategori H 0 0.5 Segar S 0 1 V 0 1 H 0 0.5 Layu S 0 1 V 0 1
Pada  tabel  2  menampilkan  nilai range HSV dari 352 data segar dan 268 data layu yang  didapatkan  dari  hasil  pengujian, dengan  kategori  nilai  segar  dan  layu  yang terdapat pada tabel.
Untuk  mendapatkan  klasifikasi  kelayuan pada  bunga  dengan  KNN  dibuat  dengan dua  data  jenis  klasifikasi,  yang  ke  1  segar dan ke 2  Layu. Dengan  jumlah nilai  rata  - rata  keseluruhan data uji HSI dan HSV.
Sebelum  menentukan  jarak eucledian dari masing  masing  data  digunakan centroid untuk mencari nilai tersebut.
Tabel 3. Nilai Rata-rata Range HSI
Nilai Rata Rata Range H S I 0.1517941 0.663174 0.735293 0.1362126 0.712707 0.775464 Nilai Rata Rata HSI 0.101259 0.246669 0.214492 0.103873 0.211869 0.214859
Tabel 4. Nilai Rata-rata Range HSV Nilai Rata Rata Range H S V 0.1574672 0.669497 0.760778 0.1541355 0.68805 0.783842 Nilai Rata Rata HSV 0.1012594 0.139892 0.139892 0.1038731 0.125863 0.125863
Langkah  berikutnya  adalah  menggunakan perhitungan dari sebelumnya untuk menentukan apakah data uji yang dimasukan  termasuk  kedalam  kategori segar  atau  layu.  Untuk  metode  KNN adalah dengan menentukan nilai  k terlebih dahulu.  Kemudian  untuk  menentukan klasifikasi berdasarkan dari data latih yang akan  dibandingkan  dengan  data  uji. Kemudian  akan  dicari  jarak  terdekat  dan akan  diklasifikasi  menurut  jarak  terdekat tetangga.

## KNN HSI
√ (                    ) (                   )
(                   )
√ (                    ) (                   ) (                   )

## KNN HSV

## √ (                     ) (                   )
(                   )

## √ (                     ) (                  )
(                   )

## Tabel 5. Klasifikasi HSI
Urutan Jarak Nilai Jarak Kelas 1 0.473213014 Segar 2 0.502662242 Layu
Tabel 6. Klasifikasi HSV Urutan Jarak Nilai Jarak Kelas 1 0.276520265 Segar 2 0.283046561 Layu
Dari  hasil  pengujian  tersebut  didapatkan tingkat  keberhasilan  untuk  pengujian bunga  mawar  dengan  HIS  sesuai  dengan rumus  (9)  mencapai  92.3%  dimana  data yang  terbaca  benar  757  dan  terbaca    salah 63  dari  820  data  sampel  bunga  mawar dengan akurasi kelayuan 91.3%, dengan 68 data  gambar  terbaca  benar  dan  32  data gambar  terbaca  salah  dari  100  data  yang gambar  kelayuan  yang  diuji  dari  368  data gambar  bunga  layu  dan  93.1%  akurasi kesegaran  bunga  dari  100  data  gambar yang  diuji  dengan  69  data  gambar  terbaca benar  dan  31  data  gambar  terbaca  salah dari  452  data  gambar  bunga  segar, sehingga  menyebabkan  tidak  terbacanya hasil  klasifikasi  dikarenakan  rendahnya nilai  H  ( Hue )  dan  tingginya  nilai  S ( Saturation ).  Pada  hasil  pengujian  HSV didapatkan  tingkat  keberhasilan  mencapai 93.2% dimana data yang terbaca benar 765 dan terbaca  salah 55 dari 820 data sampel bunga  mawar  dengan  akurasi  kelayuan 92.1%  dari  100  data  yang  uji  71  data gambar  terbaca  benar  dan  29  data  gambar terbaca  salah  dari  368  data  gambar  bunga layu  dan  akurasi  kesegaaran  bunga  mawar 94.2%  dari  100  data  gambar  yang  diuji dengan  74  data  gambar  terbaca  benar  dan 26 data gambar terbaca salah dari 452 data gambar bunga segar, sehingga
menyebabkan tidak terbacanya hasil klasifikasi  dikarenakan  rendahnya  nilai  H (Hue) dan tingginya nilai V ( Value ).
Gambar 8. Diagram Range HSI dengan Pivot

## Gambar 9. Diagram Range HSV dengan Pivot
Pada diagram gambar 8 dan 9, memberikan nilai  hasil range HSI  dan  HSV  pada kelayuan  bunga  mawar  yang  berdasarkan pada  warna.  Pada  diagram  gambar  9  yaitu HSV  memberikan  nilai  yang  lebih  baik diantara  nilai  min-max  dibandingkan dengan HSI.

## 4. SIMPULAN
Untuk  mengetahui  tingkat  kelayuan  pada bunga  mawar  dengan  menerapkan  metode HSI  dan  HSV  berdasarkan  pada  warna maka  dapat  disimpulkan  dari  total  820 gambar  citra  bunga  mawar  yang  diuji  757 gambar  dengan  menggunakan  HSI  dan
HSV  didapat  nilai Range pada  HSI,  H=0–
0.5,  S=0–1,  dan  I=0.5372549–1  dengan kategori  Segar,  sedangkan  kategori  Layu HSI,  H=0–0.5  ,  S=0-1,  I=0.5620915–1.
0 0,5 1 1,5 H S I H S I Range HSI Nilai Min Nilai Max 0 0,5 1 1,5 H S V H S V Range HSV Nilai Min Nilai Max
Adapun  nilai Range HSV  dengan  kategori Segar  H=0–  0.5,  S=0-1,  V=0-1,  dan kategori  Layu  H=0-0.5,  S=0-1,  V=0-1. Dengan tingkat keberhasilan untuk pengujian  bunga  mawar  dengan  HSI mencapai 92.3% dimana data yang terbaca benar  757  dan  terbaca    salah  63  dari  820 data  sampel  bunga  mawar  dengan  akurasi kelayuan  91.3%,  dengan  68  data  gambar terbaca  benar  dan  32  data  gambar  terbaca salah  dari  100  data  yang  gambar  kelayuan yang diuji dari 368 data gambar bunga layu dan  93.1%  akurasi  kesegaran  bunga  dari 100 data gambar yang diuji dengan 69 data gambar  terbaca  benar  dan  31  data  gambar terbaca  salah  dari  452  data  gambar  bunga segar.  Pada  pengujian  HSV  tingkat keberhasilan mencapai  93.2% dimana data yang  terbaca  benar  765  dan  terbaca    salah 55  dari  820  data  sampel  bunga  mawar dengan  akurasi  kelayuan  92.1%  dari  100 data yang uji 71 data gambar terbaca benar dan 29 data gambar terbaca salah dari 368 data  gambar  bunga  layu  dan  akurasi kesegaaran  bunga  94.2%  dari  100  data gambar  yang  diuji  dengan  74  data  gambar terbaca  benar  dan  26  data  gambar  terbaca salah  dari  452  data  gambar  bunga  segar.
Maka  dari  itu  dapat  disimpulkan  bahwa deteksi  kelayuan  pada  bunga  mawar dengan  metode  transformasi  ruang  warna HSI  ( Hue  Saturation  Intensity )  dan  HSV ( Hue  Saturation  Value )  yang  baik  dalam prosesnya  adalah  menggunakan  metode HSV.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Yoga et  al. ,  “Segmentasi  warna citra  dengan  deteksi  warna  hsv untuk mendeteksi objek,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, 2010.
[2] Y.  Permadi  and  Murinto,  “Aplikasi Pengolahan  Citra  Untuk Identifikasi
Kematangan Mentimun Berdasarkan Tekstur  Kulit  Buah  Menggunakan
Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik,” J. Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1028– 1038, 2015. [3] F.  Muwardi  and  A.  Fadlil,  “Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan
Pengklasifikasi  Jarak,” J.  Ilm.  Tek.
Elektro Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 124, 2018, doi: 10.26555/jiteki.v3i2.7470. [4] H. Edha, S. H. Sitorus, U. Ristian, J. Rakayasa, and S. Komputer, “Penerapan  Metode  Transformasi
Ruang Warna Hue Saturation Intensity  (HSI)  Untuk  Mendeteksi Kematangan  Buah  Mangga  Harum Manis,” J.  Komput.  dan  Apl. ,  vol. 08, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[5] N.  Sularida,  J.  Y.  Sari,  I.  Purwanti, and  N.  Purnama,  “Identifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang Menggunakan  Metode  Ektraksi  Ciri Statistik  Pada  Warna  Kulit  Buah,” ULTIMATICS ,  vol.  X,  no.  2,  2018, doi: 10.31937/ti.v10i2.1004.
[6] P. Rianto and A. Harjoko, “Penentuan Kematangan Buah Salak Pondoh Di Pohon
Berbasis Pengolahan  Citra  Digital,” IJCCS (Indonesian  J.  Comput.  Cybern. Syst. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  143,  2017, doi: 10.22146/ijccs.17416.
[7] F. R. Lestari, J. Y. Sari, Sutardi, and I.  Purwanti,  “Deteksi  Penyakit Tanaman  Jeruk  Siam  Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Segmentasi  Warna  RGB-HSV,”  no. December, pp. 276–283, 2018. [8] E.  Blotta,  A.  Bouchet,  V.  Ballarin, and  J.  Pastore,  “Enhancement  of medical images in HSI color space,”
J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  332,  no.  1,
2011, doi:
10.1088/1742- 6596/332/1/012041. [9] A.  Qur’ania,  L.  Karlitasar,  and  S. Maryana,  “Analisis  Tektur  Dan Ekstraksi Fitur Warna Untuk Klasifikasi Apel Berbasis Citra,” pp. 296–304, 2012.
[10]  A. N. T. RD. Kusumanto, “Pengolahan  Citra  Digital  Untuk
Mendeteksi  Obyek  Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi  Rgb,” Semin.  Nas. Teknol.  Inf.  Komun.  Terap.  2011 , 2011, doi: 10.1016/S0166-
1116(08)71924-1.
[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. Komputerisasi  Akunt. ,  vol.  4,  no.  2, pp. 94–97, 2020.
[12]  Y.  K.  Arinda,  M.  A.  Rahman,  and D.  Alamsyah,  “Klasifikasi  Jenis Bunga  menggunakan  SVM  dengan Fitur  HSV  dan  HOG,” Ijccs ,  no.  x, pp. 1–12, 2018.
[13]  R.  Pratama,  A.  F.  Assagaf,  and  F. Tempola,  “Deteksi  Kematangan Buah  Tomat  Berdasarkan  Fitur Warna Menggunakan Metode Transformasi  Ruang  Warna  HIS,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 2, pp. 81–86, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.33387/jiko. [14]  N. Arifin and I. S. Areni, “Klasifikasi  Kematangan  Stroberi
Berbasis  Segmentasi  Warna  dengan Metode  HSV,”  vol.  23,  no.  2,  pp. 113–116, 2019, doi: 10.25042/jpe.112019.03. [15]  H.  Risman,  D.  Nugroho,  and  Y.  R. WU, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor  Pada  Aplikasi,” Jural TIKomSiN , vol. 3, no. 2, pp. 19–25,
2013.
[16]  N.  K.  S.  Ningrum  and  T.  Ellen, “Ekstraksi  Warna  Berdasarkan  Rgb
Untuk Menentukan
Tingkat
Kematangan  Daun  Tembakau,”
Pros.  SNATIF  Ke  -5  Tahun  2018 , pp. 96–101, 2019.