p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Penerapan Metode HSV-TCA Untuk Mendeteksi Kutu Beras ( Sitophylus Oryzae L ) Secara Real-Time
Uvi Desi Fatmawati a1 , Wibby Aldryani Astusi Praditasari a2 , Ria Aprilliyani a2
a Fakultas Teknik Militer, Universitas Pertahanan Republik Indonesia Kawasan IPSC Sentul, Sukahati, Kec. Citeureup, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16810
1 Uvi.fatmawati@idu.ac.id
3 Ria.Aprilliyani@idu.ac.id
2 Wibby.Aldryani@idu.ac.id

## Abstrak
Metode HSV-TCA adalah  sebuah  penggabungan  antara  metode Tresholding dalam  ruang  warna HSV yang disempurnakan dengan metode deteksi Contour Area. Dalam penelitian ini, metode tresholding digunakan untuk memisahkan antara objek yang berupa kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L dengan background -nya yaitu beras. Prinsip Region  Of  Interest  (ROI) digunakan  untuk  meminimalisir  kesalahan  dalam  pendeteksian  dari  kamera webcam dikarenakan ukuran beras dan kutu yang relatif kecil. Nilai treshold dan contour area (jenis contour dan lebar contour area)  dapat  dijadikan  input  dalam  penggambaran ROI sehingga  dapat  dilakukan  pengambilan gambar dalam bentuk tertentu  seraca real-time .  Percobaan pada dua kualitas beras telah  dilakukan. Beberapa library OpenCV digunakan dan berfungsi dengan baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode ini bisa memisahkan  antara  objek  kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L dengan background- nya  yaitu  beras  dimana keduanya  sama-sama  berukuran  kecil,  sekaligus  mendeteksi  kutu  beras  jenis Sitophilus Oryzae L secara real- time .
Kata kunci: thresholding, HSV, opencv, contour area, kutu beras, sitophilus oryzae l
Implementation of  HSV-TCA Method to detect Rice Weevil ( Sitophylus Oryzae L ) in Real-Time

## Abstract
The HSV-TCA method is a combination of the Thresholding method in the HSV color space enhanced with the Contour Area detection method. In this study, the thresholding method was used to separate objects  between rice weevil (Sitophilus Oryzae L) and the background (rice). The Region Of Interest (ROI) principle was used to minimize errors detection from camera due to the relatively small size of rice weevil and rice. Values of Threshold and contour area  (contour  type  and  contour  area  width)  can  be  used  as  inputs  in  representation  of  ROI,  so  that  real-time shooting can be carried out in certain forms. Experiments on two qualities of rice  have been carried out. Several OpenCV libraries were used and run well. The results of this study showed that this method is not only can separated between rice  weevil (Sytophilus Oryzae L) and their  background (rice)  which are  both small in size,  but also can detected the Sitophilus Oryzae L in real-time.
Keywords: thresholding, HSV, opencv, contour area, rice weevil, sitophilus oryzae l.

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi computer  vision saat  ini  berkembang semakin pesat, salah satu penerapan computer vision yang sering  digunakan  dalam  penelitian  adalah  untuk mendeteksi  objek.  Deteksi  objek  digunakan  untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  suatu  objek  dalam  suatu citra. Metode  yang sering digunakan dalam deteksi objek dalam  suatu  citra  digital  adalah  metode tresholding . Metode tresholding ini  bisa  diaplikasikan  dalam  ruang warna HSV . HSV adalah  suatu  model  warna  citra  digital yang  terdiri  dari  tiga  elemen  yaitu Hue,  Saturation dan Value [1].  Salah  satu  fitur  yang  sering  digunakan  dalam
pendeteksian  suatu  objek  adalah  fitur  dalam Library OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Library OpenCV adalah library computer vision dan pembelajaran mesin  ( Machine  Learning )  yang  bersifat  terbuka  ( open source ).
Penggunaan  metode tresholding dalam  ruang  warna HSV telah  dilakukan  oleh  banyak  peneliti,  antara  lain oleh[1].  Pada  penelitian  tersebut  telah  dilakukan pemisahan  antara  objek  deteksi  dengan background dari sebuah  citra  burung  yang  bertengger  pada  dahan menggunakan metode HSV (tidak secara real-time ). Objek deteksi  adalah  burung  beserta  dahan  yang  digunakannya
untuk  bertengger  (ukuran  besar).  Kemudian  metode HSV dibandingkan  dengan  metode LAB dan  hasilnya  metode HSV memberikan hasil yang lebih baik dari metode LAB . Penelitian yang dilakukan oleh [2] berhasil mengimplementasikan  metode color  filtering  HSV dan contour  area untuk  membedakan  antara  bola  (berukuran sedang)  sebagai  objek  deteksi  pada  robot  sepak  bola beroda  secara real-time dengan  tingkat  keberhasilan sebesar  94,44%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh[3] menunjukkan  bahwa  metode HSV bisa  digunakan  untuk memisahkan objek deteksi berupa mainan beraneka warna dengan background -nya secara baik. Dalam penelitiannya, penulis  menggunakan  citra  mainan  (tidak real-time )  dan ukuran  mainan  yang  relatif  besar.  Penelitian  lain dilakukan  oleh  [4],  dalam  penelitian  tersebut  dilakukan pemisahan  warna  dan  bentuk  untuk  mendeteksi  objek berupa  buku  (ukuran  sedang-besar)  dan  dilakukan  secara real-time. Penelitian yang dilakukan oleh [5] menunjukkan  bahwa tresholding pada  ruang  warna HSV dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  iris  mata  secara real- time .  Penelitian  oleh  [6]  menunjukkan  bahwa  metode tresholding pada  ruang  warna HSV bisa  digunakan  untuk melacak  warna  pada  suatu  file  video  apabila  dimasukan nilai tresholding  HSV sesuai  dengan  warna  yang  ingin dilacak dalam video tersebut. Kesemua penelitian tersebut [1]–[6]  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  yang berukuran  relatif  besar  (mudah  terlihat  dan  jelas  bentuk dan  gambarnya)  baik  secara real-time maupun  tidak secara real-time .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memisahkan  antara objek  kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L dengan  beras sekaligus  melakukan  pendeteksian  kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L secara real-time ,  dimana  pada dasarnya  kutu  beras  tersebut  berukuran  kecil  dan  sedikit sulit  terlihat,  yang  berada  diatas  kumpulan  beras  dimana beras  juga  berukuran  kecil  dan  notabene  jumlahnya banyak. Kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L adalah objek yang  akan  dideteksi  sedangkan  beras  adalah background dari objek deteksi

## II. M ETODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini digambarkan  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2.  Gambar  1 menjelaskan  tata  cara  pengujian  metode  yang  sudah disiapkan  dalam  bentuk  kode  program  pada software python yang  terinstal library OpenCV didalamnya. Kemudian  Gambar  2  menjelaskan  bagaimana  metode pendeteksian bekerja.

## Gambar 1. Tata Cara Pengujian
Berdasarkan  Gambar  1,  terdapat  sekumpulan  beras dimana  kondisi  beras  ini  notabene  sudah  berkutu  baik
dalam  jumlah  banyak  yang  mengakibatkan  kondisi  beras adalah  rusak  parah  dan  tidak  layak  makan  maupun  beras yang  masih  bagus  dan  diberi  beberapa  kutu  beras diatasnya.  Beras  ini  diletakan  dalam  sebuah  wadah  dan diberi  cahaya  sehingga  kondisi  wadah  tidak  gelap, kemudian  diatas  wadah  beras  dipasang  kamera  jenis webcam merk Logitech  C270 yang  dikoneksikan  dengan komputer  untuk  melakukan streaming video real-time pada  kutu  beras  beserta  berasnya  yang  berada  dalam wadah beras.
Gambar 2. Alur Pendeteksian Kutu Beras jenis Sitophilus Oryzae L
Kemudian untuk metode pendeteksiannya digambarkan  dalam  Gambar  2.  Berdasarkan  Gambar  2, metode tresholding dalam  ruang  warna HSV ini  diawali dengan mengkonversi suatu citra RGB kedalam citra HSV dan kemudian menentukan nilai threshold suatu citra yang akan  dideteksi  sehingga  terlihat  bedanya  dengan  citra yang tidak akan dideteksi. Citra HSV tersebut selanjutnya dikonversi  menjadi  citra  biner  (hitam  dan  putih)  yaitu dengan  menentukan  nilai  intensitas  dari  suatu  citra  yang akan  dideteksi.  Nilai  intensitas  citra  yang  lebih  dari  atau sama dengan nilai threshold akan diubah menjadi putih (1) sedangkan  nilai  intensitas  citra  yang  kurang  dari  nilai threshold akan  diubah  menjadi  hitam  (0).  Dalam  hal  ini kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L akan  menjadi  putih dan background yang  berupa  kumpulan  beras  menjadi hitam.  Untuk  menambah  efek  kejelasan  dan  kehalusan
pada citra biner yang dihasilkan, digunakan filtering citra dan smoothing citra. Filtering citra  digunakan  untuk memperjelas  citra  dengan  operasi  filter  morfologi  yaitu dilasi dan opening. Kemudian smoothing citra  digunakan untuk  menjadikan  efek  halus  ( smoothing )  pada  citra sekaligus untuk mempertegas nilai ROI . Proses smoothing citra  ini  menggunakan  teknik Gaussian  Blurr .  Semua operasi-operasi ini ada dalam library OpenCV. Dikarenakan  sering  terjadi  jarak  antar  beras  yang  dalam citra  tersebut  bisa  terdeteksi  sebagai  kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L ,  karena  nilai threshold -nya  sama dengan  nilai threshold kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae L dan  faktor  intensitas  cahaya  yang  berkurang  dalam ruang  deteksi,  maka  dalam  penelitian  ini  metode tresholding citra HSV dikombinasikan dengan pendeteksian contour area.  Pendeteksian contour area  ini berupa  jenis contour dan  lebar contour area  untuk menghasilkan ROI yang  sesuai dengan ukuran kutu beras jenis Sitophilus  Oryzae  L sebagai  objek  deteksi  sehingga tidak  terjadi  kesalahan  pendeteksian  saat    mendeteksi suatu objek kecil yaitu kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L yang  berada  pada  permukaan  beras  (yang  kecil  dan banyak) secara real-time.

## A. Kutu Beras
Salah satu jenis kutu beras yang sering dijumpai dalam beras  adalah  jenis Sitophilus  Oryzae  L .  kutu  jenis  ini merupakan salah satu jenis serangga gudang yang banyak merusak  persediaan  beras  di  tempat  penyimpanan. Serangga Sitophylus  Oryzae menyebabkan  butiran  beras menjadi  berlobang  kecil-kecil  serta  mudah  pecah  dan remuk  bagaikan  tepung,  sehingga  kualitasnya  rendah karena  rasanya  tidak  enak  dan  berbau  apek  [7]–[9]. Bentuk  kutu  beras  ini  jika  diperbesar  adalah  seperti ditunjukkan dalam Gambar 3. Walaupun berbentuk  kecil, kutu  beras  ini  bisa  dideteksi  keberadaanya  menggunakan kamera webcam yang  terintegrasi  dengan  menggunakan komputer dan implementasi algoritma tertentu.
Gambar 3. Kutu Beras ( Sitophilus Oryzae L )
B. Webcam Logitech C-270
Webcam Logitech  C-270  merupakan  jenis  kamera webcam yang mempunyai Resolusi Maksimal 720p/30fps. Kamera  ini  kompatibel  dengan  panggilan  video HD 720p/30  fps  yang  jelas  dengan  bidang  pandang  55° diagonal  dan  fitur auto  light  correction .  Kamera  ini  bisa dikoneksikan  dengan USB dengan  jenis  fokus fixed  focus [10].
Karena  jenis  fokusnya  yang fixed, sedangkan  saat digunakan untuk mendeteksi kutu beras yang kecil kamera harus  berada  tidak  terlalu  jauh  dari  objek  deteksi  maka perlu  dilakukan  sedikit  modifikasi  fokusnya  dengan  cara membuka  casing  kamera  secara  keseluruhan  dan
dilakukan  pengkoreksian  fokus  secara  manual.  Proses  ini bisa  dilakukan  dengan  menggunakan  obeng,  kemudian memasang  kembali  casing  kamera,  sehingga  kamera  bisa digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Karena  jika  tidak diatur secara demikian, maka hasil gambar yang ditangkap akan  buram  dan blurr atau  tidak  fokus  dan  tidak  bisa digunakan  untuk  mendeteksi  kutu  beras  yang  berukuran kecil.

## C. Ruang Warna HSV
Cara  standar  untuk  menspesifikasikan  suatu  warna tertentu  adalah  menggunakan    ruang  warna  atau  model warna  ( color  model ). Color  model ini  diawali  dengan mendefinisikan  suatu  sistem  koordinat  3D,  dan  suatu ruang bagian  yang  mengandung  semua  warna  yang dapat dibentuk  ke  dalam  suatu  model  tertentu  [11]. Contoh ruang  warna  yang  sering  digunakan  adalah RGB  (Red Green  Blue),  CMYK(Cyan  Magenta  Yellow  Black), HSL(Hue  Saturation  Lightness),  HSV  (Hue  Saturation Value),  Luminance  –  Chrominance dan  sebagainya.  Pada penelitian  ini  ruang  warna  yang  digunakan  adalah  ruang warna HSV . HSV ini  dibentuk  dengan  menggunakan komposisi warna pokok yang sekaligus memperhitungkan juga  kecerahan  dan  komposisi  warnanya.  Ruang  warna HSV digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Ruang Warna HSV
Ruang  warna HSV mempunyai  3  variabel  yang berhubungan  antara Hue,  Saturation dan Value .  Ruang warna HSV didasarkan  pada  koordinat  polar. HSV adalah versi  kubus RGB dengan  transformasi non-linear [12]. Berdasarkan  Gambar  5,  masing-masing  komponen  dari ruang  warna HSV bisa  dijabarkan  sebagai  berikut  : Hue adalah deskripsi untuk derajat warna pada lingkaran yang menunjukkan perbedaan warna, walaupun putaran derajat adalah sebesar 360°, namun nilai hue dinormalisasi dalam jarak 0 – 255 dengan nilai awal titik 0 ialah warna merah. Saturation adalah representasi kroma/ saturasi pada warna, semakin  rendah  saturasi  maka  warna  akan  memudar  dan mendekati  putih  sedangkan  jika  semakin  tinggi  maka warna akan semakin dalam atau jelas (perbedaan semakin mencolok). Value adalah  representasi  dari  kecerahan warna, dengan jarak 0 – 255 dimana 0 adalah warna hitam sedangkan 255 adalah warna putih[2] .
Gambar 5. Komponen pada Ruang Warna HSV
Format citra yang ditangkap pada penelitian ini adalah dalam  ruang  warna RGB .  Maka  untuk  mendapatkan  nilai thresholding pada  warna  yang  diinginkan  dalam  ruang warna HSV dibutuhkan  konversi.  Perhitungan  konversi dari  ruang  warna RGB ke  ruang  warna HSV ditunjukkan pada  persamaan  (2),  setelah  sebelumnya  dilakukan normalisasi  pada  warna RGB seperti  ditunjukkan  pada persamaan (1). Proses normalisasi diperlukan karena pada persamaan (1), nilai H tidak bisa ditentukan jika nilai S = 0 [13] : ............................................................. (1) ............................................................... (2)
Cara lain mentransformasikan ruang warna RGB ke ruang warna HSV adalah dengan persamaan (3) :
................................. (3)

## D. Menentukan Nilai Tresholding
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih, memudahkan  pekerjaan  manusia  dalam  segala  aspek. Dalam  penelitian  ini,  proses  menentukan  nilai threshold
adalah  dengan  cara  pengambilan  citra  kutu  dalam  beras sebagai  sample  yang  sebelumnya  citra  tersebut  diambil dalam  kondisi  pencahayaan  cukup  yang  sesuai  dengan proses deteksi real-time nantinya.  Kemudian setelah citra didapatkan,  digunakan software colorpicker  online yang banyak  dijumpai  di  laman  internet. Software ini mempunyai  fitur  deteksi  berbagai  nilai  ruang  warna berdasarkan  fitur pick gerakan mouse pada  komputer. Namun  nilai  ruang  warna  yang  didapatkan  tetap  harus dikondisikan  kembali  dengan  normalisasi,  karena  hasil deteksi software colorpicker  online masih  dalam  satuan persen  dan  derajat  untuk  ruang  warna HSV .  Proses normalisasi menggunakan persamaan (4) dibawah ini :
...................................................... (4)
Setelah  normalisasi  nilai HSV ditemukan,  selanjutnya menentukan  batasan thresholding dari  nilai HSV normalisasi tersebut, yaitu dengan cara mengurangi +/- 10 poin pada nilai normalisasi HSV untuk mendapatkan nilai thresholding yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Walaupun sudah  ada  acuan  penuh,  penentuan  nilai  ini  tetap menggunakan  metode trial  and  error karena  masing- masing kutu mempunyai pendekatan warna yang berbeda- beda.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  nilai  ruang  warna HSV dengan ketentuan sebagai berikut : h = 20-45 s = 16-37 v = 10-80

## E.  Proses  Filtering  Dan  Smoothing  Dengan  Fitur  Pada Library OpenCV
Pada  penelitian  ini  digunakan  2  macam  cara  untuk menghasilkan  deteksi  objek  yang  tajam  dan  halus  yaitu teknik pemfilteran citra dan teknik smoothing citra.
Filter  adalah  proses  untuk  menyaring  frekuensi-frekuensi tertentu  dari  sekumpulan  sinyal  untuk  diloloskan[14]. Sama halnya dengan definisi filter, filter pada citra digital adalah suatu proses dengan mengambil beberapa frekuensi citra  tertentu  dan  membuang  frekuensi  citra  yang  tidak diperlukan.  Teknik  pemfilteran  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  teknik  morfologi.  Teknik  morfologi merupakan  teknik  pengolahan  citra  berdasarkan  bentuk segmen  citra  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  hasil segmentasi  [15],  [16].  Teknik  morfologi  biasanya digunakan pada citra biner atau untuk beberapa kasus juga bisa  diterapkan  pada  citra  keabuan  ( grayscale )  [17]. Teknik filtering morfologi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  teknik  Dilasi  dan Opening .  Dilasi adalah  teknik  untuk  memperbesar  atau  memperlebar batas-batas  objek  (citra  biner)  dengan  menambah  lapisan disekeliling objek. Teknik dilasi ditunjukkan oleh Gambar 6.

## Gambar 6. Filter Morfologi Dilasi
Pada Gambar 6 terlihat titik latar (0) yang bertetangga dengan  titik  objek  (1)  menjadi  titik  objek  (1). Opening adalah  jenis  operasi  filter  morfologi  yang  menggunakan perpaduan  antara  dua  metode  yaitu  metode erosi yang diikuti  metode  dilasi.  Metode erosi adalah  kebalikan  dari metode dilasi.  Proses opening dimulai dengan  melakukan erosi pada  citra  kemudian  pada  citra  hasil erosi tersebut dilakukan  dilasi. Opening biasanya  digunakan  untuk menghilangkan objek-objek kecil dan sempit ( noise ) serta dapat  membuat  tepi  citra  lebih smooth (untuk  citra berukuran  besar). Proses opening digambarkan  pada Gambar 7.

## Gambar 7. Filter Morfologi Opening
Untuk  mendapatkan efek  halus pada keseluruhan citra sehingga  objek  yang  dideteksi  juga  menjadi  lebih  halus sekaligus  saat  penerapan ROI ,  hasil  dari ROI menjadi lebih  akurat,  digunakan  teknik smoothing citra  dengan metode Gaussian  Blurr . Gaussian  Blurr adalah  sebuah teknik yang sangat efektif untuk menghilangkan Gaussian noise pada  sebuah  citra  [18]–[20].  Keseluruhan  proses filtering dan smoothing pada penelitian ini memanfaatkan library OpenCV yang terintegrasi dengan Python.

## F. Library OpenCV
Penelitian  dibidang image  processing dan machine learning yang  semakin  meningkat  membuat library OpenCV menjadi  salah  satu library yang  sangat  diminati dikalangan  para  peneliti  dan  akademisi. Library  OpenCV (Open  Source  Computer  Vision  Library) adalah library perangkat  lunak  yang  berguna  untuk  pengolahan  citra secara  dinamis  dan real-time [21].  Pada  penelitian  ini library  OpenCV ditulis  dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman Python .

## G. Mencari Contours Objek Yang Akan Dideteksi
Proses  selanjutnya  dari  pendeteksian  objek  adalah proses pencarian contour objek. Proses ini diawali dengan mencari semua contour dalam tangkapan citra yang sudah di  filter.  Sehingga  didapatkan  semua contour baik  untuk citra  objek  deteksi  (kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L ) maupun  citra  objek-objek  yang  memiliki  warna  yang masuk  dalam  batasan  nilai thresholding .  Selanjutnya masing-masing contour dalam  citra  tersebut  dicari  titik
tengahnya dan dihitung luasannya. Apabila luasan contour sesuai  dengan  ciri  luasan  kutu  beras  jenis Sitophilus Oryzae  L ,  maka contour tersebut  akan  dideteksi  sebagai kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L .  Proses  ini  sangat didominasi dengan kualitas beras dan tingkat pencahayaan dalam  ruang  deteksi.  Dikarenakan  jika  kualitas  beras adalah  beras  yang  buruk  dan  cahaya  dalam  ruang  deteksi sangat  minim.  Bisa  jadi  ada objek-objek  lain  yang  bukan kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L akan  masuk  dalam nilai thresholding dan contour  area sehingga  akan terdeteksi  sebagai  kutu  beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L dan menghasilkan error pendeteksian.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  disajikan  dalam  Tabel  1, Tabel  2  dan  Tabel  3.  Tabel  1  menjelaskan  hasil  dari pendeteksian  pada  dua  kelompok  beras  berkutu. Pengelompokan  beras  berdasarkan  kondisi  beras,  yaitu kelompok  beras  pertama  adalah  kelompok  beras  dengan kondisi rusak dan tidak layak  makan dan kelompok beras kedua  adalah  kelompok  beras  dengan  kondisi  bagus  dan layak  makan.  Penjabaran  dari  Tabel  1  pada  masing- masing kelompok beras terdapat pada Tabel 2 dan Tabel 3 yang akan dijelaskan pada masing-masing sub bab.

## TABEL 1. KONDISI BERAS, JUMLAH KUTU BERAS DAN HASIL
DETEKSI NO. KELOMPOK KONDISI BERAS JUMLAH KUTU BERAS HASIL DETEKSI 1 Rusak dan tidak layak makan Tidak terhitung Ditunjukkan dalam Tabel 2 2 Bagus dan layak makan Diberikan 9 ekor kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L
didalam beras,
namun kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L tidak
bisa diposisikan stabil tetap diatas beras, terkadang masuk kedalam beras
Muncul beberapa kutu beras jenis Sitophilus
Oryzae L ke permukaan beras dan terdeteksi dengan baik,
ditunjukkan dalam Tabel 3

## A. Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan
Kelompok  beras  pertama  adalah  kelompok  beras dengan kondisi rusak dan tidak layak  makan seperti pada Gambar  8.  Ciri-ciri  beras  ini  adalah  berwarna  sedikit kecoklatan dan tekstur yang sedikit menepung. Kerusakan beras  ini  sendiri  terjadi  akibat  kutu  beras  yang berkembang  biak  didalam  ruang  penyimpanan  beras. Selain  kutu  beras  jenis Sitophylus  Oryzae ,  dalam  beras rusak  ini  juga  terdapat  serangga  lain  dengan  bentuk  yang hampir mirip dengan kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L , namun  warnanya  sedikit  lebih  cerah.  Pendeteksian  kutu beras    jenis Sitophilus  Oryzae  L pada  kelompok  beras pertama ini terlihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan
Gambar 9. Pendeteksian Kutu Pada Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan
Hasil  dari  beras  kelompok  1  disajikan  dalam  Tabel  2. Dimana Tabel 2 ini diambil dari Gambar 9.

## TABEL 2. BERAS RUSAK DAN TIDAK LAYAK MAKAN
Nama Sampel Jumlah Kutu Beras Hasil Deteksi Kutu Beras Contour Blok Beras Yang terdeteksi Sebagai Kutu Beras Sampel 1 Terlihat 3 ekor Terdeteksi 3 ekor Tidak Ada Sampel 2 Terlihat 1 ekor Terdeteksi 1 ekor Tidak Ada Sampel 3 Terlihat 5 ekor Terdeteksi 4 ekor 3 Contour Blok
Sampel 4 Terlihat 4 ekor Terdeteksi 2 ekor 2 Contour Blok
Sampel 5 Terlihat 5 ekor Terdeteksi 4 ekor Tidak Ada
Sampel
6 Terlihat 4 ekor Terdeteksi 3 ekor Tidak Ada Sampel 7 Terlihat 4 ekor Terdeteksi 4 ekor 1 Contour Blok Sampel 8 Terlihat 4 ekor Terdeteksi 4 ekor 1 Contour Blok
Sampel 9 Terlihat 5 ekor Terdeteksi 5 ekor 1 Contour Blok Sampel 10 Terlihat 4 ekor Terdeteksi 4 ekor Tidak Ada Rata-rata deteksi = 88,5 %
Rata-rata error deteksi = 11,5 %
Dari  Tabel  2  bisa  diketahui  bahwa  presentase  rata- rata  efektivitas  pendeteksian  kutu  beras  pada  beras  rusak dan  tidak  layak  makan  sebesar  88,5  %  dengan error pendeteksian sebesar 11,5%. Pada sample nomor 3,4,7,8,9 beras rusak tidak layak makan, ada beberapa contour blok beras  terdeteksi  sebagai  kutu  beras,  sedangkan  pada sampel yang lain tidak terjadi demikian. Berdasarkan data pada  Tabel  2,  diambil  sampel  nomor  3  untuk  dijabarkan gambarnya.  Gambar-gambar  yang  disajikan  dalam  karya ini  merupakan  citra  hasil  tangkapan  video real-time yang di capture saat proses pengujian berlangsung.
Gambar 10. Sample Nomor 3 Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan (Citra RGB)
Gambar 11. Sample Nomor 3 Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan (Citra HSV)
Gambar 12. Sample Nomor 3 Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan (Citra Biner)
Gambar 13. Sample Nomor 3 Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan (Citra Dilasi)
Gambar 14. Sample Nomor 3 Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan (Citra Opening )
Gambar 15. Sample Nomor 3 Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan (Citra Gaussian Blurr )
Gambar 16. Sample Nomor 3 Kondisi Beras Rusak Dan Tidak Layak Makan (Citra hasil deteksi)
Berdasarkan Gambar 10, citra RGB yang diambil dari sampel nomer 3 beras rusak dan tidak layak makan, dapat dilihat bahwa terdapat  5 buah kutu beras jenis S itophylus Oryzae  L dan  beberapa  serangga  lain  didalam  beras, dengan metode HSV-TCA bisa terdeteksi 4 ekor kutu beras jenis  S itophylus  Oryzae  L dan  1  ekor  kutu  beras  jenis Sitophilus Oryzae L tidak terdeteksi. Hasil olah HSV pada Gambar  11  menunjukkan  hasil  konversi  citra  RGB (Gambar  10)  ke  HSV.  Dari  gambar  terlihat  bahwa  kutu beras  terlihat  berwarna  hitam  sedangkan  beras  terlihat berwarna  merah  dan  celah-celah  antar  beras  terlihat berwarna  hijau  menyala.  Hasil  konversi RGB ke HSV tersebut dikonversi lagi menjadi biner seperti terlihat pada Gambar  12,  hasil  binarisasi  memperlihatkan  bahwa  kutu beras  jenis Sitophilus  Oryzae  L yang  masuk  dalam  nilai thresholding sejumlah  4  buah  diubah  menjadi  putih  (1) sedangkan  beras,  1  kutu  beras  jenis Sitophylus  Oryzae  L dan serangga lain dalam wadah diubah menjadi hitam (0), namun  beberapa  celah-celah  antar  beras  tersebut  masuk terkonversi menjadi warna putih yang kemudian dianggap sebagai noise .  Hasil filtering dengan dilasi (Gambar  13) menunjukkan  bahwa noise tidak  dapat  dihilangkan dengan  sempurna  namun  citra  kutu  beras  yang  semula sangat  kecil  menjadi  melebar  dan  sedikit  lebih  jelas, begitu  juga  saat  digunakan  filter opening (Gambar  14). Proses erosi dan dilasi pada filter opening tetap tidak bisa
menghilangkan noise yang  ada  secara  keseluruhan. Kemudian  saat  proses smoothing dengan Gaussian  Blurr (Gambar  15),  citra  yang  dihasilkan  terlihat  halus,  namun beberapa noise masih  terlihat  dengan  kentara  walaupun beberapa noise bisa  hilang.  Sehingga  pada  citra pendeteksian contour area (Gambar 16), terlihat 3 contour blok  area  beras  yang  tertandai  sebagai  kutu  beras  jenis Sitophilus Oryzae L . 3 contour blok beras tersebut berasal dari noise dimana setelah proses tresholding, filtering dan smoothing ,  area  celah-celah  beras  tersebut  tetap  masuk dalam contour area kutu beras jenis Sitophilus Oryzae L . hasil akhir pendeteksian menunjukkan hanya 4 ekor dari 5 ekor  kutu  jenis Sitophilus  Oryzae  L yang  bisa  terdeteksi dengan sempurna.

## B. Kondisi Beras Bagus Dan Layak Makan
Gambar 17.  Beras Bagus Dan Layak Makan
Gambar 18.  Pendeteksian Kutu Pada Beras Baik Dan Layak Makan
Hasil  dari  beras  kelompok  2  disajikan  dalam  Tabel  3. Dimana Tabel 3 ini diambil dari Gambar 18.

## TABEL 3. BERAS BAGUS DAN LAYAK MAKAN
Nama Sampel Jumlah Kutu Beras Hasil Deteksi Kutu Beras Beras  Yang Terdeteksi Sebagai Kutu Sampel 1 Terlihat 3 ekor Terdeteksi 3 ekor Tidak Ada Sampel 2 Terlihat 5 ekor Terdeteksi 5 ekor Tidak Ada Sampel 3 Terlihat 3 ekor Terdeteksi 3 ekor Tidak Ada Sampel 4 Terlihat 4 ekor Terdeteksi 4ekor Tidak Ada Sampel 5 Terlihat 2 ekor Terdeteksi 2 ekor Tidak Ada Sampel 6 Terlihat 3 ekor Terdeteksi 3 ekor Tidak Ada Sampel 7 Terlihat 2 ekor Terdeteksi 2 ekor Tidak Ada Sampel 8 Terlihat 1 ekor Terdeteksi 1 ekor Tidak Ada Sampel 9 Terlihat 1 ekor Terdeteksi 1 ekor Tidak Ada Sampel 10 Terlihat 2 ekor Terdeteksi 2 ekor Tidak Ada Rata-rata deteksi = 100%
Rata-rata error deteksi = 0%
Dari  Tabel  3  bisa  diketahui  bahwa  presentase  rata- rata  efektivitas  pendeteksian  kutu  pada  beras  kualitas bagus  dan  layak  makan  sebesar  100  %  dengan error pendeteksian  sebesar  0  %.  Pada  sampel  beras  bagus  dan layak  makan  ini,  terdapat  1  butir  beras  yang  warnanya sedikit  kecoklatan,  1  butir  batu  kecil  yang  warnanya kehitaman  dan  juga  terdapat  1  butir  gabah  tertangkap kamera,  namun  ketiganya  tidak  terdeteksi  sebagai  kutu. Hasil  yang  signifikan  ini  bisa  diperoleh  dengan  kualitas pencahayaan yang baik dalam ruang deteksi. Berdasarkan data  pada  Tabel  3,  diambil  sampel  nomor  2  untuk dijabarkan  gambarnya.  Gambar-gambar  yang  disajikan dalam  karya  ini  merupakan  citra  hasil  tangkapan  video real-time yang  di capture saat  proses  pengujian berlangsung.
Gambar 19. Sample Nomor 2 Kondisi Beras Baik Dan Layak Makan (Citra RGB )
Gambar 21. Sample Nomor 2 Kondisi Beras Baik Dan Layak Makan (Citra Biner)
Gambar 22. Sample Nomor 2 Kondisi Beras Baik Dan Layak Makan (Citra Dilasi)
Gambar 23. Sample Nomor 2 Kondisi Beras Baik Dan Layak Makan
(Citra Opening )
Gambar 24. Sample Nomor 2 Kondisi Beras Baik Dan Layak Makan
(Citra Gaussian Blurr )
Gambar 25. Sample Nomor 2 Kondisi Beras Baik Dan Layak Makan (Citra Hasil Deteksi)
Berdasarkan Gambar 19, citra RGB yang diambil dari sampel  nomer  3  beras  bagus  dan  layak  makan,  dapat dilihat bahwa terdapat 5 buah kutu beras jenis S itophylus Oryzae  L didalamnya,  dengan  metode HSV-TCA bisa terdeteksi  semua  kutu  beras  jenis  S itophylus  Oryzae  L . Hasil  olah HSV pada  Gambar  20  terlihat  bahwa  semua kutu  beras  masuk  dalam  nilai tresholding nya  dan  beras diubah  menjadi  berwarna  merah  sedangkan  kutu  beras jenis Sitophylus  Oryzae  L tetap  terlihat  berwarna  hitam, kemudaian  celah-celah  antar  beras  dan  juga  batu  yang terdapat  didalam  ruang  deteksi  terlihat  berwarna  hijau menyala.  Gabah  yang  terdapat  pada  ruang  deteksi  juga terlihat berwarna merah sama seperti beras. Hasil konversi RGB ke HSV tersebut  dikonversi  lagi  menjadi  biner seperti  terlihat  pada  Gambar  21,  hasil  binarisasi memperlihatkan bahwa kutu beras jenis Sitophylus Oryzae L diubah  menjadi  putih  (1)  sedangkan  beras  diubah menjadi  hitam  (0),  namun  batu,  gabah  dan  celah-celah antar  beras  tidak  terlihat  lagi  dan  dianggap  sebagai background .  Hasil filtering dengan dilasi (Gambar  22) menunjukkan kutu beras jenis Sitophylus Oryzae L terlihat lebih  melebar  dan  tebal,  namun  terlihat  1  titik noise dibawah  kutu  bagian  atas.  Saat  menggunakan  filter opening (Gambar  23).  Proses erosi dan dilasi pada  filter opening bisa  menghilangkan noise yang  ada  secara keseluruhan  sekaligus  menebalkan  citra  kutu  beras  jenis Sitophylus  Oryzae  L .  Kemudian  saat  proses smoothing dengan Gaussian  Blurr (Gambar  24),  citra  yang dihasilkan  terlihat  halus  merata.  Sehingga  pada  citra pendeteksian contour  area (Gambar  25),  terlihat  semua kutu  beras  jenis Sitophylus  Oryzae  L bisa  terdeteksi dengan sempurna.
Pemilihan  jenis  filter  morfologi  dilasi  dan opening dalam  percobaan  ini  dilatar  belakangi  oleh  kondisi  objek deteksi  yang  sangat  kecil  dan  kemungkinan noise-noise yang  timbul.  Sehingga  setelah  proses  binarisasi  objek deteksi yang kecil harus diperbesar terlebih dahulu dengan dilasi,  selanjutnya  untuk  menghilangkan noise digunakan opening .  Proses opening yang  pertama  yaitu erosi akan membuat noise-noise kecil  menjadi  hilang  namun  tidak menutup  kemungkinan  proses  ini  juga  akan  mengikis objek  yang  dideteksi  yaitu  kutu  beras  jenis Sitophylus Oryzae L , sehingga objek deteksi  menjadi kecil Kembali. Kemudian  proses opening kedua  yaitu  dilasi,  menjadikan objek  deteksi  yang  sempat  terkikis  oleh  proes opening pertama menjadi lebar kembali.
Selanjutnya  lebar contour  area yang  digunakan dalam percobaan ini adalah 400-1000. Lebar contour area diperoleh  dengan trial  and  error terlebih  dahulu  sampai ditemukan komposisi contour area yang sesuai
IV. KESIMPULAN
Penerapan  metode HSV-TCA dalam  percobaan  ini bisa  membedakan  objek  kutu  beras  jenis Sitophylus Oryzae  L yang  berukuran  kecil  dengan background nya yaitu  kumpulan  beras  sekaligus  bisa  mendeteksi keberadaan  kutu  beras  secara real-time .  Pada  percobaan menggunakan beras rusak berkutu yang sudah tidak layak makan,  hasil  pendeteksian  mencapai  keberhasilan  88,5% sedangkan pada percobaan menggunakan beras baik layak
makan yang diberi kutu pada bagian atasnya, menunjukkaan tingkat keberhasilan pendeteksian mencapai 100%. Berdasarkan presentase antara pendeteksian  pada  beras  rusak  dan  tidak  layak  makan dengan  beras  baik  layak  makan,  dapat  dilihat  bahwa tingkat  keberhasilan  pendeteksian  kutu  beras  jenis Sitophylus Oryzae L dalam ruang deteksi bergantung pada kualitas  beras.  Karena  jika  berasnya  rusak  maka pendeteksian  kutu  beras  menjadi  berkurang  disebabkan oleh  adanya noise berupa  celah-celah  antar  beras  dan warna  beras  yang  tidak  terlalu  cerah  atau  sedikit  coklat serta  kondisi  beras  yang  sudah  menepung.  Selanjutnya tingkat  keberhasilan  dari  pengujian  ini  juga  dipengaruhi oleh pencahayaan dalam ruang deteksi. Jika cahaya dalam ruang  deteksi  terang  merata,  maka  pendeteksian  akan semakin  baik.  Karena  kamera webcam ini  ibarat  mata manusia.  Jika  dalam  ruang  gelap  mata  akan  sulit  untuk melihat  objek-objek  kecil,  begitu  juga  dengan  kamera webcam yang  digunakan.  Percobaan  ini  sekaligus  bisa membedakan dengan jelas kutu beras yang di deteksi yaitu jenis Sitophilus Oryzae L .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didukung  sepenuhnya  oleh  Universitas Pertahanan  Republik Indonesia dalam program Penelitian Dosen Internal UNHAN RI TA 2021.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  D.  J.  Bora,  A.  K.  Gupta,  and  F.  A.  Khan,  “Comparing  the Performance  of  L*A*B*  and  HSV  Color  Spaces  with  Respect  to Color Image Segmentation,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol.
5, no. 2, pp. 192–203, 2015, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1506.01472
[2]  S.  Andrea,  “Implementasi  metode  color  model  filtering  hsv  untuk mendeteksi  bola  pada  robot  sepak  bola  beroda,”  Universitas Sumatera Utara, 2018. [Online]. Available:
https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/16379
[3]  A.  Hastawan,  R.  Septiana,  and  Y.  Windarto,  “Perbaikan  Hasil Segmentasi  HSV  Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode Segmentasi RGB Grayscale,” Edu Komputika J. , vol. 6, no. 1 SE- Articles, Jun. 2019, doi: 10.15294/edukomputika.v6i1.23025.
[4]  A.  Sulistyowati,  Y.  S.  Hariyani,  and  A.  Novianti,  “Perancangan aplikasi  pembaca  warna  dan  bentuk  berbasis  pengolahan  citra untuk daftar katalog perpustakaan,” e-Proceeding Appl. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 2554–2566, 2018.
[5]  F. Islami, “Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance  Computing  Implementation  of  HSV-  based Thresholding  Method  for  Iris  Detection  Journal  of  Computer Networks  ,  Architecture  and  High  Performance  Computing,” J. Comput.  Networks,  Archit.  High  Perform.  Comput. ,  vol.  3,  no.  1, pp. 97–104, 2021.
[6]  A.  K.  Panggabean,  A.  Syahfaridzah,  and  N.  A.  Ardiningih, “Mendeteksi  objek  berdasarkan  warna  dengan  segmentasi  warna hsv  menggunakan  aplikasi  matlab,” J.  Manag.  Inform.  dan Komputerisasi Akunt. , vol. 4, no. 2, pp. 94–97, 2020.
[7]  H.  Hendrival  and  F.  P.  Romadani,  “KAJIAN  KERENTANAN DAN  KERUSAKAN  BERAS  LOKAL  PROVINSI  SUMATERA SELATAN  TERHADAP  HAMA  PASCAPANEN  Sitophilus oryzae  L. (Coleoptera: Curculionidae),” J. Biota , vol. 4, no. 2, pp. 90–97, 2018, doi: 10.19109/biota.v4i2.2104.
[8]  M.  Isnaini,  E.  Rosa  Pane,  and  S.  Wiridianti,  “PENGUJIAN BEBERAPA  JENIS  INSEKTISIDA  NABATI  TERHADAP KUTU  BERAS  (Sitophilus  oryzae  L),” J. Biota ,  vol.  1, no. 1, pp. 1–8, 2015.
[9]  J. Manueke and J. Pelealu, “KETERTARIKAN HAMA Sitophilus oryzae  PADA  BERAS,  JAGUNG  PIPILAN  KACANG  TANAH, KACANG KEDELAI, DAN KOPRA,” Eugenia , vol. 21, no. 2, pp. 70–79, 2015, doi: 10.35791/eug.21.2.2015.9706.
[10]  “C 270 HD Webcam.” https://www.logitech.com/id- id/products/webcams/c270-hd-webcam.960-000584.html  (accessed Oct. 06, 2021).
[11]  K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  “Deep  residual  learning  for image  recognition,” Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf.  Comput.  Vis. Pattern  Recognit. ,  vol.  2016-December,  pp.  770–778,  2016,  doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[12]  G.  H.  Joblove  and  D.  Greenberg,  “Color  Spaces  for  Computer Graphics.,” Comput  Graph ,  vol.  12,  no.  3,  pp.  20–25,  1978,  doi: 10.1145/965139.807362.
[13]  A.  Ford  and  A.  R.  Alanrobertsrdbbccouk, Colour  Space Conversions , vol. 1998. Pynton: Charles, 1998.
[14]  A.  R.  Smith,  “Color  Gamut  Transform  Pairs,” IEEE  Comput. Sociaty Press , 1999.
[15]  X.  .  Jiang  and  P.J.Scot,  “Advance  Metrology,”  2020. www.sciencedirect.com
[16]  A.  .  Bovik,  “The  Essential  Guide  to  Image  Processing,”  2009. www.sciencedirect.com
[17]  A.  Yulio,  “Operasi  Morfologi  Pada  Pengolahan  Citra.” https://devtrik.com/opencv/operasi-morfologi-pada-pengolahan- citra (accessed Oct. 06, 2021).
[18]  Admin, “Image  blurring  menggunakan  opencv,”  2021. https://skillplus.web.id (accessed Feb. 10, 2022). [19]  Anonim, “Smoothing Images.” https://docs.opencv.org/4.5.3/dc/dd3/tutorial_gausian_median_blur _bilateral_filter.html [20]  L.  Tan, Digital  signal  processing  fundamentals  and  application . Georgia: Gergia : Elsevier, 2008. [Online]. Available: https://www- elec.inaoep.mx/~jmram/Digital_Signal_Processing__LI_TAN.pdf [21]  R.  Laganiere, OpenCV  2  Computer  Vision  Application Programming  Cookbook,  First .  Brimingham:  Packt  Publishing, 2011.