Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) Vol. XIV, No. 3, Desember 2020, pp.243-254 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853
Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna HSI untuk Mendeteksi Tingkat Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang
Sakir 1 , Rhenislawaty 2 , Sendri Putriyana 3 , Supri Wibisono 4 , Muhammad Syukri Sadimantara 5 , Mariani L. 6 , Suwarjoyowirayatno 7 , Mita Gebriella Inthe 8 , 1,3,4,5,6) Jurusan Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Pertanian, Universitas Halu oleo
2) Jurusan Kedokteran, Fakultas Kedokteran, Universitas Halu oleo
7,8) Jurusan Teknologi Hasil Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Halu oleo Jl. HEA. Mokodompit Kampus Hijau Bumi Tridharma, Anduonohu, Kendari, Sulawesi Tenggara Email: sakir.bani@uho.ac.id

## Abstrak
Pisang  Lampung  atau  yang  lebih  dikenal  sebagai  pisang  burung-burung  merupakan  salah satu jenis pisang yang sering dan banyak dijumpai didaerah Kendari. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahuai tingkat kematangan buah pisang melalui pengolahan citra kulit pisang menggunakan  metode  transformasi  ruang  HSI.  Pengolahan  citra  mempunyai  peranan penting  di  berbagai  bidang.  Aplikasi  pengolahan  citra  berkaitan  dengan  pemrosesan  citra berkaitan dengan transformasi warna. Objek yang digunakan dalam penelitian ini yaitu citra pisang lampung atau pisang burung-burung yang diambil dengan kamera smartphone Vivo V5  Lite,  dengan  pengambilan  gambar  latar  putih  menggunakan  kertas  HVS  A4  yang kemudian akan diekstrak ciri warnanya, dan dihitung tingkat kadar warna dari R ( red ), G ( green ), dan B ( blue ) dan diubah ke HSI. Dari hasil penelitian 30 sampel buah dimana 10 buah  pisang  lampung  atau  pisang  burung-burung    mentah,  10  buah  pisang  lampung  atau pisang burung-burung setengah matang, dan 10 buah pisang lampung atau pisang burung- burung  matang,  kemudian  yang  terdeteksi  oleh  citra  sebanyak  13  sampel  buah  pisang lampung atau pisang burung-burung dimana didapatkan hasil 7 sesuai antara manual dengan aplikasi, sedangkan 6 sampel tidak sesuai.
Kata Kunci : Pisang Lampung, Deteksi Kematangan, Transformasi Warna HIS

## Abstract
Lampung Banana or better known as birds banana is one of the types of bananas that and commonly found in Kendari. This study is aims to determine the level of banana maturity through  image  processing  of  banana  peels  using  the  HSI  space  transformation  method. Image  processing  has  an  important  role  in  various  fields.  Image  processing  applications related to image processing related to color transformation. The object used in this study is the image of Lampung bananas or bananas of birds taken with a Vivo V5 Lite smartphone camera, by taking a white background image using A4 HVS paper which will then extract the  color  characteristics,  and  calculate  the  level  of  color  from  R  (red),  G  (green),  and  B (blue) and converted to  HSI.  The results  showed that  30 fruit  samples where 10 bananas Lampung  or  bird  bananasa  are  unreapead,  10  lampung  banana  is  half  riped,  and  10 Lampung bananas  is ripe, then detected by the image of 13 samples Lampung bananas or bananas, where 7 results are obtained between manual and application, while 6 samples are not suitable.
Keywords : Lampung Banana, Maturity Detection, HIS Color Transformation.

## PENDAHULUAN
Buah pisang merupakan komoditas yang memberikan kontribusi besar terhadap angka produksi buah nasional. Buah pisang Indonesia memasok kebutuhan tidak hanya pasar dalam negeri, tetapi juga pasar internasional. Mengacu pada hal tersebut, maka perlu adanya suatu jaminan  mutu  atas  produk  yang  dihasilkan  oleh  petani  agar  dapat  menjaga  kepercayaan konsumen  dan  meningkatkan  apresiasi  masyarakat  terhadap  pisang.  Pemerintah  telah menetapkan standar untuk buah pisang, yaitu SNI 7422:2009.
Pisang  (Musa  Paradisiaca)  adalah  tanaman  buah  yang  kaya  akan  sumber  vitamin, mineral dan karbohidrat. Di Indonesia pisang yang ditanam baik dalam skala rumah tangga ataupun kebun pemeliharaannya kurang intensif, sehingga produksi buah pisang Indonesia rendah,  dan  tidak  mampu  bersaing  di  pasar  internasional.  Pisang  dikatakan  cukup  umur untuk dipanen adalah saat pisang berumur 80-100 hari, tergantung varietas. Cara penentuan panen  ada  2  cara  yaitu  dengan  berdasarkan  hari  setelah  jantung  pisang  dipotong  dan berdasarkan  menghitung  jumlah  hari  dari  bunga  mekar  sampai  siap  dipanen  atau  dengan melihat bentuk buah. Sebelum melakukan pemanenan buah sangat perlu diperhatikan tingkat ketuaan buah karena itu salah satu faktor penting untuk menentukan mutu dari buah pisang tersebut. Apabila buah yang dipanen kurang tua, meskipun sudah matang, namun kualitasnya kurang baik karena rasa dan aromanya kurang baik. Sebaliknya, bila buah dipanen terlalu tua, rasa manis dan aroma buah kuat, tetapi memiliki daya simpan yang pendek. Oleh karena itu  tingkat  ketuaan  panen  sangat  erat  kaitannya  dengan  jangkauan  pemasaran  dan  tujuan penggunaan buah (Direktorat Budidaya dan Pascapanen Buah Kementerian Pertanian, 2012).
Pengklasifikasian kematangan buah pisang dapat dilakukan dengan dua cara yaitu cara destruktif  dan  non-destruktif.  Untuk  pengklasifikasian  secara  destruktif  dilakukan  dengan analisis kimiawi.  Namun hal  tersebut  hanya dapat  dilakukan dengan cara  menghancurkan buah  pisang  tersebut.  Sedangkan  untuk  metode  non-destruktif  pada  buah  pisang  dapat dilakukan dengan melihat dari warna dan tekstur kulit pisang yang merupakan komponen eksternal  dari  buah  pisang  itu  sendiri  tanpa  harus  membuka  atau  mencicipi  daging  dan membuat kondisi buah tetap utuh (Prabawati et al. , 2008).
Pengolahan  citra  merupakan  suatu  metode  atau  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk memproses  citra  atau  gambar  dengan  cara  memanipulasinya  menjadi  data  citra  yang diinginkan  untuk  mendapatkan  informasi  tertentu.  Aplikasi  pengolahan  citra  memberikan kemudahan  untuk  memproses  suatu  citra.  Metode  transformasi  sistem  ruang  warna merupakan salah satu metode dari pengolahan citra yang dilakukan guna memperoleh ruang warna  yang beragam  dari  suatu  citra dalam sistem  koordinat warna tertentu,  hal  ini dapat dengan  proses  perkalian  matrik  yang  telah  distandarisasi  oleh  CIE  ( Commission Internationale de l’Eclairage ). Meskipun basis RGB bagus untuk menampilkan informasi warna  tetapi  ia  tidak  cocok  untuk  beberapa  aplikasi  pemrosesan  citra.  Pada  aplikasi pengenalan objek lebih  mudah mengidentifikasi  objek dengan perbedaan hue nya dengan cara memberikan nilai ambang pada rentang nilai-niai hue (Panjang gelombang spektrum) yang melingkupi objek (Indarto & Murinto, 2017).
Penggunaan teknologi pengolahan citra diharapkan dapat meningkatkan akurasi dalam menetukan  kemasakan  suatu  buah.  Kondisi  buah  dapat  didekati  dari  ukuran  objek  dalam citra  bila  diambil  dengan  latar  belakang  yang  kontras  dengan  warna  buah  yang  diamati (Indarto & Murinto, 2017). Dalam riset ini dilakukan identifikasi kematangan buah pisang lampung atau di Sulawesi Tenggara khususnya Kota Kendari biasa disebut dengan pisang burung-burung  secara  non-destruktif.  Identifikasi  kematangan  pisang  lampung  ini mengggunakan metode tranformasi warna ruang HSI.

## TINJAUAN PUSTAKA Pisang
Pisang merupakan salah satu komoditas pertanian yang sangat digemari masyarakat, dan  menjadi  salah  satu  komoditas  tanaman  buah  yang  mulai  dikebunkan  selain  mangga, durian,  rambutan,  manggis,  jeruk,  nenas  dan  pepaya.  Tanaman  pisang  ( Musa  spp )  telah diproklamirkan sejak sebelum masehi (SM). Nama Musa diambil dari nama seorang dokter bernama Antonius Musa pada zaman Kaisar Romawi Octavianus Augustus (63 SM – 14 M), beliau  selalu  menganjurkan  pada  kaisarnya  untuk  makan  pisang  setiap  harinya  agar  tetap kuat, sehat, dan segar (Kasrina & Zulaikha, 2013).
Jenis pisang yang ditanam oleh masyarakat beranekaragam mulai dari pisang untuk olahan  ( plantain )  sampai  jenis  pisang  komersial  (banana)  yang  bernilai  ekonomis  tinggi. Sentra produksi pisang di Indonesia adalah Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, Lampung, Kalimantan, Sulawesi, Bali, dan Nusa Tenggara Barat (Prabawati et al. , 2008). Pisang ( Musa paradisiaca ) adalah tanaman buah  yang kaya  akan sumber  vitamin, mineral dan karbohidrat. Di Indonesia pisang yang ditanam baik dalam skala rumah tangga ataupun kebun pemeliharaannya kurang intensif, sehingga produksi buah pisang Indonesia rendah,  dan  tidak  mampu  bersaing  di  pasar  internasional.  Pisang  dikatakan  cukup  umur untuk dipanen adalah saat pisang berumur 80-100 hari, tergantung varietas. Cara penentuan panen  ada  2  cara  yaitu  dengan  berdasarkan  hari  setelah  jantung  pisang  dipotong  dan berdasarkan  menghitung  jumlah  hari  dari  bunga  mekar  sampai  siap  dipanen  atau  dengan melihat bentuk buah. Sebelum melakukan pemanenan buah sangat perlu diperhatikan tingkat ketuaan buah karena itu salah satu faktor penting untuk menentukan mutu dari buah pisang tersebut. Apabila buah yang dipanen kurang tua, meskipun sudah matang, namun kualitasnya kurang baik karena rasa dan aromanya kurang baik. Sebaliknya, bila buah dipanen terlalu tua, rasa manis dan aroma buah kuat, tetapi memiliki daya simpan yang pendek. Oleh karena itu  tingkat  ketuaan  panen  sangat  erat  kaitannya  dengan  jangkauan  pemasaran  dan  tujuan penggunaan buah (Indarto & Morinto, 2017). Gambar pisang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Pisang Lampung (Pisang Burung-burung)

## Matlab
Matlab adalah platform pemrograman yang dirancang khusus untuk para insinyur dan ilmuwan. Inti dari Matlab adalah bahasa Matlab, yaitu bahasa yang berbasis matriks yang memungkinkan ekspresi matematis komputasi yang paling alami. Matlab biasa digunakan untuk  menganalisa  data,  mengembangkan  algoritma,  dan  membuat  model  serta  aplikasi. Fungsi bahasa, aplikasi, dan matematika dari aplikasi ini memungkinkan untuk menjelajahi berbagai  pendekatan  dengan  cepat  untuk  mendapatkan  solusi.  Matlab  memungkinkan pengguna  mengintegrasikan  dengan  Simulink  yaitu  Desain  Berbasis  Model.  Matlab memiliki  beragam  fitur  yang  dapat  digunakan  seperti  akuisisi  data,  pemodelan,  analisis, pengolahan  citra,  rekayasa,  visualisasi,  dan  lain  sebagainya.  Penelitian  ini  menggunakan salah  satu  fitur  matlab  yaitu  pengolahan  citra  untuk  mengolah  citra digital .  Bagian  dari pengolahan  citra  tersebut  ialah  ekstraksi  ciri  dan  jaringan  syaraf  tiruan.  Ekstraksi  ciri dilakukan  menggunakan  matlab  dengan  memasukkan  71  citra digital yang  kemudian  di
ekstrak ciri berupa ciri warna yang akan menghasilkan suatu nilai yang merepresentasikan warna (RGB) (Pulungan, 2019).

## Pengolahan Citra
Citra merupakan istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang  memegang  peranan  yang  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi  visual.  Citra mempunyai  karakteristik  yang  tidak  dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  citra  kaya  dengan informasi (Permadi & Murinto, 2015).
Pengolahan  citra  merupakan  suatu  metode  atau  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk memproses  citra  atau  gambar  dengan  cara  memanipulasinya  menjadi  data  citra  yang diinginkan  untuk  mendapatkan  informasi  tertentu.  Aplikasi  pengolahan  citra  memberikan kemudahan  untuk  memproses  suatu  citra.  Metode  transformasi  sistem  ruang  warna merupakan salah satu metode dari pengolahan citra yang dilakukan guna memperoleh ruang warna  yang beragam  dari  suatu  citra dalam sistem  koordinat warna tertentu,  hal  ini dapat dengan  proses  perkalian  matrik  yang  telah  distandarisasi  oleh  CIE  ( Commission Internationale de l’Eclairage ). Meskipun basis RGB bagus untuk menampilkan informasi warna  tetapi  ia  tidak  cocok  untuk  beberapa  aplikasi  pemrosesan  citra.  Pada  aplikasi pengenalan objek lebih  mudah mengidentifikasi  objek dengan perbedaan hue nya dengan cara memberikan nilai ambang pada rentang nilai-niai hue (panjang gelombang spektrum) yang melingkupi objek (Indarto & Morinto, 2017).

## Transformasi Ruang Warna HIS
Meskipun basis RGB bagus untuk menampilkan informasi warna, tetapi ia tidak cocok untuk  beberapa  aplikasi  pemrosesan  citra.  Pada  aplikasi  pengenalan  objek,  lebih  mudah mengidentifikasi objek dengan perbedaan hue -nya dengan cara memberikan nilai ambang pada rentang nilai-nilai hue (panjang gelombang spektrum) yang melingkupi objek (Indarto & Murinto, 2017). Ruang warna dapat didefinisikan sebagai spesifikasi bentuk ruang ( plane , cone , cube , dan lain sebagainya) yang memiliki koordinat dengan setiap warna dinyatakan dengan satu titik di dalamnya. Tujuan adanya ruang warna adalah sebagai standarisasi dalam spesifikasi  warna.  Ruang  warna  juga  dapat  dilakukan  sebagai preprocessing pada  proses segmentasi. Pemilihan ruang warna yang tepat juga dapat mempengaruhi hasil segmentasi.
Terdapat  berbagai  macam  ruang  warna  saat  ini  dan  diantaranya  adalah  HSI.  Ruang warna HSI mempunyai 3 dimensi ruang, yaitu Hue (H), Saturasi (S) dan Intesitas (I). Hue merupakan warna dasar seperti merah, kuning, hijau dan biru atau campuran warna tersebut. Saturasi merupakan ketajaman warna pada hue. Dan Intesitas adalah pencahayaan pada hue dan  saturasi  (Saputra  &  Arifin,  2017).  Komponen  RGB  dari  citra  berwarna  dapat ditransformasikan  ke  model  warna  HSI  dengan  mengasumsikan  komponen  RGB  telah dinormalisasikan.

## METODE PENELITIAN Bahan
Bahan  yang  digunakan  dalam  mengerjakan  riset  ini  yaitu hardware dan software berupa laptop ACER Aspire E 14 E5476386Q Processor Intel Core I3 7020U (2,3 Hz, 3MB L3  Cache),  MATLAB  R2019b Trial  Version ,  Sistem  Operasi  :  Windows  10.  Kebutuhan untuk pengambilan citra yaitu kertas HVS A4, Kamera Smartphone Vivo V5 Lite, dan pisang lampung  (pisang  burung-burung)  dengan  tahap  kematangan  berbeda  (matang,  setengah matang, mentah).

## Prosedur Kerja
Prosedur  pada  penelitian  ini  ada  2  tahap,  yaitu  pengumpulan  data  dan  identifikasi kematangan buah pisang.

## 1. Pengumpulan Data
a. Studi  lapangan  Sesuai  dengan  sumber  data  dan  tujuan  penyusunan  penelitian, pengumpulan  data  secara  langsung  ini  penulis  menggunakan  beberapa  teknik pengumpulan data antara lain yaitu :
1. Wawancara.  Wawancara  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang berhubungan  dengan  pisang.  Yaitu  dengan  mewawancarai  penjual  untuk mendapatkan informasi mengenai  kematangan buah pisang agar sistem  yang dibuat dapat memberikan informasi yang akurat.
2. Pengamatan  Langsung.  Merupakan  metode  pengumpulan  data  melalui pengamatan secara langsung terhadap objek penelitian, yaitu mengamati warna pisang yang mentah, setengah matang maupun yang telah matang.
b. Studi  Pustaka.  Metode  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  literatur  tambahan dari  buku  acuan  mengenai  pengolahn  citra  dan  informasi  tentang  kematangan pisang.
2. Identifikasi Kematangan Buah Pisang (Pratama et al., 2019) yang dimodifikasi Identifikasi  kematangan  pada  buah  pisang  yang  dimodifikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Diagram alir identifikasi kematangan buah pisang
Mulai Pengambilan Citra Hitung nilai RGB Transformasi ke HSI Selesai Input Citra Buah Pisang
Citra yang telah dihitung
1. Pengambilan Citra
Akuisisi  citra  adalah  tahap  awal  untuk  mendapatkan  citra digital .  Pada  proses pengambilan  citra  menggunakan  kamera smartphone Vivo  V5  Lite,  dengan  pengambilan gambar latar putih menggunakan kertas HVS A4. Pengambilan gambar berjarak ±10 cm dari objek. Sampel  yang  digunakan  sebanyak  30  citra  buah  pisang  yang  terdiri  dari  3  kelas  tahap kematangan  pisang  yaitu  10  buah  pisang  matang,  10  buah  pisang  setengah  matang,  dan  10  buah pisang mentah.
2. Processing
Sampel  citra  buah  pisang  yang  diperoleh  diolah  dengan  menggunakan  MATLAB R2019b  untuk  mendapatkan  nilai  RGB,  kemudian  di  transformasi  ke  HSI.  Selanjutmya diperoleh  data  citra  yang  telah  dihitung  dan  mengklasifikasi  kematangan  buah.  Berikut diagram alir metode transformasi ruang warna HSI.
Metode transformasi ruang warna HIS dapat dilihat pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Diagram alir metode Transformasi Ruang Warna HIS
Mulai Pengambilan Citra Input Citra Buah Pisang Tampil Transformasi RGB ke HSI Klasifikasi Kematangan Uji coba lagi Selesai Mentah Setengah Matang Matang Tidak Tidak Ya Ya Tidak Ya Ya

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan analisis dilakukan pengujian. Pengujian ini berdasarkan hasil dari deteksi warna  kulit  pisang  dalam  ruang  krominan  memiliki  nilai-nilai  yang  berguna  untuk mempermudah klasifikasi warna kulit pisang dalam fase kematangan pisang. Jumlah sampel yang digunakan untuk proses analisis adalah 13 citra yang berekstensi *jpg. Dari 13 jenis citra  tersebut  akan  diproses  menggunakan  metode  transformasi  warna  HSI.  Dimana  telah diambil sampel sebanyak 10 buah pisang matang, 10 buah pisang setengah matang dan 10 buah pisang mentah sebagai data range untuk penentuk klasifikasi kematangan buah Tabel 2. Citra pisang dengan format *jpg tersebut dihitung RGB-nya dilakukan transformasi sistem warna  RGB  ke  sistem  warna  HSI.  Setelah  melakukan  pemrosesan  terhadap  citra  tersebut selanjutnya dilakukan pengecekkan klasifikasi citra pisang menurut fase kematangan pisang. Perhitungan  nilai  minimal,  maksimal  H  dan  nilai  minimal,  maksimal  S  mampu mengklasifikasi warna kulit pisang dengan mencocokkan data range nilai warna kulit pisang yang menjadi acuan dalam klasifikasi warna pisang. Jika nilai perhitungan yang dilakukan berada  pada range nilai  warna  kulit  pisang  maka  warna  pisang  dapat  diklasifikasi  sesuai range nilai  yang  telah  ditentukan  klasifikasi  fase  kematangannya.  Tabel  hasil  klasifikasi kematangan buah dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Range Tingkat Kematangan Buah Pisang
Gambar Uji Range Gambar Uji Range Gambar Uji Range H S I H S I H S I 0,46 139 5 1 0,84 444 4 0,5 1 0,96 339 9 0,39 385 2 0,99 528 3 0,97 777 8 0,33 333 3 1 0,84 836 6 0,5 1 0,99 607 8 0,5 1 0,85 098 0,41 666 7 1 0,92 549 0,46 139 5 1 0,93 202 6 0,5 0,99 528 3 0,91 895 4 0,41 666 7 1 0,96 470 6 0,5 1 0,91 895 4 0,5 1 0,92 549 0,41 666 7 1 0,98 562 1 0,5 1 0,90 719 0,5 1 0,94 902 0,5 1 0,90 588 2 0,5 1 0,92 287 6 0,5 1 0,94 902 0,33 333 3 1 0,82 352 9 0,46 974 1 1 0,95 163 4 0,5 1 0,96 470 6 0,46 974 1 1 0,87 973 9 0,46 974 1 1 0,96 601 3 0,5 1 0,86 928 1 0,5 1 0,91 241 8 0,5 1 0,93 464 1 0,46 139 5 1 0,84 444 4
Tabel 1. Range Tingkat Kematangan Buah Pisang (Lanjutan)
Gambar Uji Range Gambar Uji Range Gambar Uji Range H S I H S I H S I 0,46 974 1 1 0,89 542 5 0,5 0, 99 52 15 0,87 058 8 0,33 333 3 1 0,84 836 6
Tabel 2. Range Kategori Kematangan Buah Pisang
Range Range Range Kategori Min Max Min Max Min Max H 0,333333 0,5 S 1 1 I 0,823529 0,985621 Matang H 0,461395 0,5 S 1 1 I 0,895425 0,996078 Setengah Matang H 0,393852 0,5 S 0,995215 1 I 0,85098 0,977778 Mentah Tabel 3 . Hasil Klasifikasi Kematangan Buah No. Sampel Pisang Hasil Perhitungan Fase Kematangan Ket . H S I Manual Aplikasi 1. 0,33333 1 0,70719 Matang Matang Sesuai 2. 0,41667 0,75138 0,66275 Matang Setengah Matang Tidak Sesuai 3. 0,2683 0,99485 0,8 Setengah Matang Matang Tidak Sesuai 4. 0,42976 0,875 0,7268 Setengah Matang Setengah Matang Sesuai 5. 0,47514 1 0,70065 Matang Setengah Matang Tidak Sesuai
Tabel 3 . Hasil Klasifikasi Kematangan Buah (Lanjutan)
No. Sampel Pisang Hasil Perhitungan Fase Kematangan Ket . 6. 0,5 1 0,7634 Matang Setengah Matang Tidak Sesuai 7. 0,33333 0,9934 0,98824 Mentah Mentah Sesuai 8. 0,28861 0,71287 0,71111 Setengah Matang Setengah Matang Sesuai 9. 0,46974 1 0,93203 Mentah Setengah Matang Tidak Sesuai 10. 0,33333 1 0,70327 Matang Matang Sesuai 11. 0,5 1 0,99216 Matang Matang Sesuai 12. 0,5 0,94783 0,84967 Mentah Setengah Matang Tidak Sesuai 13. 0,5 1 0,93595 Setengah Matang Setengah Matang Sesuai
Berikut merupakan Gambar dari tampilan aplikasi klasifikasi tingkat kematangan buah pisang dengan transformasi ruang HIS:
Gambar 4. Tampilan aplikasi klasifikasi tingkat kematangan buah pisang
Sampel pisang yang diuji kematangannya di peroleh dari pengambilan citra dengan menggunakan  beberapa  kamera  smarthpone  dan  waktu  yang  berbeda.  Ada  yang  diambil pada  siang  hari,  ada  pula  yang  malam  hari.  Selain  2  keadaan  itu,  citra  ke  11,  12,  dan  13 merupakan citra yang diperoleh dari internet. Hal itu sebagai perbandingan dalam penentuan kematangan buah berdasarkan pengambilan citra dengan metode yang berbeda-beda. Tabel 3 menunjukkan bahwa dari beberapa citra sampel pisang ada 6 sampel yang terdeteksi tidak
sesuai  dan  ada 7 sampel  yang sesuai  dengan tingkat  kematangan  yang dilihat baik  secara manual maupun menggunakan aplikasi (komputerisasi). Hal ini bisa saja disebabkan karena faktor pencahayaan, karena saat pengambilan citra sampel pisang diperoleh dengan keadaan atau  pencahayaan  yang  berbeda-beda.  Menurut  Hafidz et  al .  (2015)  menyatakan  bahwa gambar terkadang diakuisisi di bawah pencahayaan yang buruk. Pada kondisi ini sebagian area yang memiliki tingkat kecerahan yang sama akan terlihat lebih cerah pada suatu daerah dan terlihat lebih  gelap  pada daerah lainnya. Situasi  ini akan menimbulkan masalah pada sistem  yang  berbasis  computer  vision.  Pengklasifikasian  piksel  dari  suatu  gambar  akan mengalami  kesalahan  yang berakibat  pada kesalahan hasil segmentasi,  dan pada akhirnya akan  berpengaruh  pada  hasil  analisa  dari  sistem.  Maka  diperlukan  pengolahan  gambar pertama kali sebelum gambar tersebut dimasukkan ke dalam sebuah sistem.

## PENUTUP

## Simpulan
Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pencarian  nilai  pixel  sangat  berpengaruh,  dengan  cara  menguraikan  3  jenis  citra berwarna  RGB.  selanjutnya  RGB  di  transformasikan  ke  ruang  warna  HIS  ( Hue , Intensity , Saturation ).
2. Warna yang digunakan merupakan warna global yang dinilai dan dapat dilihat setelah 3 lapisan layer yaitu RGB  menumpuk dan menghasilkan sebuah gambar, sangat  rentan dengan intesitas pencahayaan yang tinggi. Kelemahan pencahayaan yang tinggi dapat berpengaruh  pada  saat  pengujian  yaitu  dari  penyerapan  cahaya  pada  objek  yang berlebihan akan menghasilkan warna dari rata-rata RGB menjadi berkurang.
3. Selain secara manual pisang lampung atau pisang burung-burung dapat juga dideteksi secara otomatis menggunakan komputer, yaitu dengan menggunakan software aplikasi MATLAB R2019b dengan metode RGB yang ditrasformasikan ke HIS.
4. Hasil deteksi yang dilakukan oleh pengolahan citra dengan metode transformasi warna HSI yaitu terdapat total 13 sampel dengan hasil 7 sesuai antara manual dengan aplikasi, sedangkan 6 sampel tidak sesuai.

## Saran
Pada penelitian ini, pada saat pengujian index pixel yang di transformasikan ke nilai HIS  kelemahannya  terdapat  nilai range yang  bertumpukan  sehingga  mempengaruhi keakurasian dalam menentukan tingkat kematangan buah pisang. Saran saya adalah :
1. Untuk  mengambil  citra  kulit  buah  perlu  diperhatikan  pencahayaan  agar  tidak  terjadi nilai range yang bertumpukan.
2. Penelitian ini hanya mengukur warna kematangan pada buah pisang, tidak pada bentuk, sehingga  bisa  dikembangkan  lagi  untuk  pengenalan  bentuk  pada  objek,  agar  dapat ditangkap apakah objek dari citra tersebut merupakan buah pisang atau bukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Direktorat  Budidaya  dan  Pascapanen  Buah  Kementerian  Pertanian.  (2012). Pedoman Penanganan  Pascapanen  Buah  Pisang .  Jakarta:  Direktorat  Budidaya  dan Pascapanen Buah Kementerian Pertanian.
Hafidz, Ananda, & Akbar,M. (2015). Perbaikan Citra RGB dengan Metode Homomorphic Filtering Menggunakan Butterworth Filter. Jurnal Komputer Terapan . Vol, 1(1), 1- 9.
Indarto  &  Murinto.  (2017).  Deteksi  Kematangan  Buah  Pisang  Berdasarkan  Fitur  Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS (Banana Fruit  Detection  Based  on  Banana  Skin  Image  Features  Using  HSI  Color  Space Transformation Method). JUITA, Vol. 5(1),15-21.
Kasrina, & Zulaikha, Q. A. (2013). Pisang buah (musa spp): keragaman dan etnobotaninya pada  masyarakat  di  desa  Sri  Kuncoro  Kecamatan  Pondok  Kelapa  kabupaten Bengkulu  Tengah. Prosiding  Semirata  FMIPA  Universitas  Lampung ,  Vol  1  (1), pp.33-40.
Permadi Y. & Murinto. (2015). Aplikasi Pengolahan Citra untuk Identifikasi Kematangan Mentimun  Berdasarkan  Tekstur  Kulit  Buah  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri Statistik. Jurnal Informatika , Vol. 9(1),1028–1038.
Pratama,  R.,  Assagaf,  A.F.  &  Tempola,  F.  (2019).  Deteksi  Kematangan  Buah  Tomat berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan  Metode  Transformasi  Ruang  Warna  HIS. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), Vol. 2(2), 81-86.
Prabawati,  S.,  Suyanti,  D.,  &  Setyabudi,  A.  (2008 ).  Teknologi  Pascapanen  dan  Teknik Pengolahan  Buah  Pisang .  Bogor:  Balai  Besar  Penelitian  dan  Pengembangan Pascapanen Pertanian Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian
Pulungan, W. A., Mulyani, Y., & Sulistiono, W. E. (2019). Identifikasi Kematangan Buah Kopi  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Learning  Vector  Quantization . Barometer , Vol. 4 (2), pp. 217-219.
Saputra W. A. & Arifin A. Z. (2017). Seeded Region Growing pada Ruang Warna HSI  untuk Segmentasi Citra Ikan Tuna. Jurnal Infotel , Vol. 9(1), 56-63.