## PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA TELUR AYAM MENGGUNAKAN METODE OTSU BERDASARKAN PERBEDAAN RUANG WARNA RGB DAN HSV
Gd Angga Pradipta 1 , Pt Desiana Wulaning Ayu 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK STIKOM BALI Jl.Raya Puputan Renon No.86, Bali Telp (0361) 244445
E-mail: angga_pradipta@stikom-bali.ac.id, wulaning.ayu@gmail.com

## Abstrak
Segmentasi bertujuan untuk membagi citra ke dalam sejumlah bagian atau objek, objek pada penelitian ini berupa telur ayam yang bertujuan untuk memperoleh garis tepi dari citra telur  dan  dapat  mengidentifikasi  bercak  kotor  pada  telur.  Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah dengan segmentasi berdasarkan perbedaan ruang warna, yaitu ruang warna RGB dan HSV, serta segmentasi dengan menggunakan metode otsu. Hasil yang diperoleh  dari  20  sampel  telur  yang  digunakan  menunjukkan  hasil  segmentasi  dengan ruang  warna  RGB  dalam  mendeteksi  garis  tepi  citra  pada  telur lebih  baik  dibandingkan dengan ruang  warna  HSV  ,ini  terlihat  dari  pengujian  secara  visual dimana  ruang  warna RGB memberikan hasil yang lebih sempurna dalam memisahkan telur dengan objek yang lainnya.  Sedangkan  dalam  pengujian  kualitas  citra  hasil  dari  segementasi  dengan pengujian MSE dan PSNR, ruang warna HSV memberikan hasil yang lebih baik dengan RGB . Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  kontribusi penggunaan metode ruang warna agar dapat diterapkan pada segmentasi citra.
Kata Kunci: Otsu, RGB, HSV, Segmentasi

## Abstract
Segmentation aims to divide the image into a number of parts or objects, objects in this study of chicken eggs which aims to obtain the outline of the image of the egg and  can identify the dirty spots on the eggs. To get the purpose of this study, the method used is segmentation based on differences in the color space, ie RGB and HSV color space, as well as segmentation using Otsu method. Results obtained from 20 samples of eggs used shows segmentation results with the RGB color space to detect the outline of the image on the eggs better than the HSV color space, is visible from the testing visually where RGB color space provide a more perfect in separating egg other objects. While the image quality testing  results  from  testing  segmentation  with  MSE  and  PSNR,  the  HSV  color  space provides  better  results  with  RGB.  This  research  is  expected  to  contribute  the  use  of methods of color space that can be applied to image
Keyword: Otsu, RGB, HSV, Segmentasi

## PENDAHULUAN
Telur  ayam  merupakan  salah  satu hasil  peternakan  yang  banyak  dikonsumsi oleh masyarakat di Indonesia. Menurut data pada  Direktorat  jendral  peternakan  dan kesehatan  hewan,  jumlah  produksi  telur ayam ras petelur pada tahun 2016 mencapai 1.428.195 butir telur di seluruh provinsi dan Bali menduduki peringkat kedelapan dengan jumlah total produksi telur 41.352 butir telur.
Ini  menunjukkan  industri  peternakan  ayam petelur  masih  tinggi  di  provinsi  Bali  dan membutuhkan dukungan yang salah satunya  adalah  pengelompokan  kualitas telur yang berpengaruh pada harga jualnya. Berat  dan  juga  volume  dari  telur  ayam tersebut  menjadi  pengaruh  dari  komposisi bahan  baku.  Maka  dari  itu  diperlukan standarisasi  dalam  klasifikasi  ukuran  dan bobot  telur  ayam  yang  akan  dipakai  dalam
proses industri. Berdasarkan Badan Standardisasi  Nasional  (BSN)  dengan  no SNI  3926:2008,  ruang  lingkup  standar menetapkan  salah  satu  parameter  untuk telur  konsumsi  adalah  ukuran  bobot  dan diameter  telur.  Pengawasan  mutu  telur ayam ras dapat dilakukan terhadap keadaan fisik,  kesegaran  isi  telur,  pemeriksaan kerusakan  dan  pengukuran  komposisi  fisik telur. Keadaan fisik dari telur mencakup hal ukuran  (berat,  panjang  dan  lebar),  warna, kondisi  kulit  telur,rupa  (bulat  dan  lonjong) dan  kebersihan  kerabang  (kulit)  telur  ayam ras.
Untuk  bisa  mendapatkan  klasifikasi lingkar  telur  ayam  tersebut  salah  satu  cara yang dapat dilakukan pada pengolahan citra adalah dengan melakukan segmentasi citra terlebih  dahulu.    Dari  hasil  segmentasi tersebut akan berlanjut untuk bisa mendapatkan diameter dari telur. Penentuan ruang  warna  dan  kecocokan  metode  yang digunakan  dalam  segmentasi  akan  sangat berpengaruh  pada  tahap  pengolah  citra berikutnya yaitu pencarian diameter telur.
Salah satu bagian dari image processing pada  sebuah  citra  adalah segmentasi.  Segmentasi  sendiri  bertujuan untuk  membagi  sebuah  citra  ke  dalam sejumlah bagian atau obyek. Atau segmentasi  dapat  bertujuan  untuk  proses pemisahan  sebuah  object  dari  background, sehinga  obyek  tersebut  dapat  diproses untuk  keperluan  yang  lain  (Jian  &  Xiaowei, 2012).  Secara  umum  proses  segmentasi dapat  terbagi  menjadi  3  bagian  yaitu berdasarkan klasifikasi ( classification based segmentation ),berdasarkan tepi ( edge based )  dan  berdasarkan  daerah  ( region based segmentation ).
Segmentasi  berdasarkan  klasifikasi adalah  proses  segmentasi  yang  dilakukan dengan mencari kesamaan ukuran dari pada pixel .  Segmentasi  berdasarkan  tepi  adalah proses  segmentasi  untuk  mendapatkan garis  yang  ada  pada  gambar  dengan anggapan bahwa garis tersebut merupakan tepi  dari  obyek  yang  memisahkan  obyek satu  dengan  obyek  yang  lain  atau  antara obyek  dengan background .  Sedangkan segmentasi  berdasarkan  daerah  daerah yang  diyakini  merupakan  sebuah  obyek. Untuk mendapatkan daerah tersebut, dilakukan  analisa  terhadap  kesamaan
tekstur,  warna  pada pixel yang  terdapat pada gambar (Pan et al., 2016).
Sedangkan  pada  peneltian  ini  akan melakukan proses segmentasi berdasarkan deteksi  tepi (edge detection) dengan obyek telur ayam. Proses deteksi tepi obyek akan menggunakan  metode  prewitt  sehingga didapatkan garis tepi yang dianggap  pinggir telur ayam. Tujuan dari segmentasi deteksi tepi  dari  telur  ayam  kedepannya  bertujuan untuk  membantu  proses  dalam  mencari ukuran  diameter  dan  bobot  dari  suatu  telur agar  lebih  akurat  dan  untuk  mengetahui perbandingan  kinerja  dari  kedua  ruang warna. Sebelum dilakukannya proses segmentasi dengan deteksi tepi menggunakan  metode  prewitt,  masing- masing  citra  telur  ayam  akan  dilakukan proses preprocessing citra dengan mengubah  nya  dalam  2  koordinat  ruang warna, yaitu ruang warna CIELAB dan ruang warna  RGB.  RGB  ( Red,  Green,  Blue ) menampilkan  citra  dalam  3  komponen warna  yaitu  merah,  hijau  dan  biru,  disebut juga  sebagai  “ additive  primaries ”  karena warna citra pada ruang warna RGB didapat dari kombinasi dari ketiga komponen warna (Lin  &  Lin,  2016)  .  CIELAB  lebih  dikenal dengan  ruang  warna  CIEL*a*b  dimana  L didefinisikan  sebagai lightness ,  Ditetapkan oleh  Komisi  Internationale  de  l’Eclairage (CIE),  ruang  warna  L*a*b*  dimodelkan setelah teori warna lainnya yang menyatakan  bahwa  dua  warna  tidak  bisa merah dan hijau pada waktu yang sama atau kuning dan biru pada saat yang sama waktu. Seperti ditunjukkan di bawah, L* menunjukkan Light atau  terang,  a*  adalah koordinat  merah  /  hijau,  dan  b*  adalah koordinat kuning  atau  biru  (Narkhede  & Gokhale, 2015).

## TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  yang  berkaitan dengan penelitian dengan objek telur ayam, diantaranya adalah penelitian yang berjudul Automatic  Identification  of  Defects  on Eggshell  Through  a  Multispectral  Vision System (Lorendana,  2012)  Penelitian  ini berfokus pada identifikasi bercak atau noda pada telur ayam yang berwarna coklat (dirty eggshell) yang disebabkan oleh darah, bulu, kotoran  (feces)  dengan  menggunakan pendekatan  algoritma  klasifikasi  untuk
membedakan  bercak  dari  236  butir  yang teridentifikasi  kotor  (dirty  eggshell).  Proses klasifikasi  berdasarkan  algoritma  yang digunakan  mendekati  kebenaran  sebesar 98%  yang  hanya  membutuhkan  waktu prosesnya  sebesar  0.05  detik.  Penelitian selanjutnya  dengan  judul Color  index analysis for automatic detection of eggshell defects (Maria, 2012) , penelitian di fokuskan untuk  mendeteksi  secara  otomatis  cacat pada  telur  secara real  time dengan menggunakan  analisis  index  warna  (color index) pada 50 telur ayam yang telah di sortir sebagai  sampel.  Pada  penelitian  yang berjudul Deteksi  Tepi  Citra  Telur  dengan Algoritma Prewitt untuk Perhitungan Volume (Huda, 2016), melakukan pencarian terhadap  deteksi  tepi  pada  citra  telur  dan perhitungan volume telur, dimana pencariaan  keakuratan  dilakukan  dengan membandingkan  pencarian  manual  hasil ukur  dengan  gelas  ukur)  dan  perhitungan berdasarkan edge detection .

## METODOLOGI PENELITIAN
Beberapa  metodelogi  penelitian  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  pertama adalah  pengumpulan  data  uji  atau  sampel telur  ayam.  20  sampel  telur  ayam    difoto dengan jarak  20  cm  tegak  lurus  dari  posisi telur. Hal ini bertujuan untuk agar menyamakan  kualitas  dan  hasil  foto  dari setiap  data  uji.  Tahapan  Diagram  Alir Penelitian ditunjukkan pada dijelaskan pada Gambar 1.
Preprocessing  citra  adalah  dengan menyeragamkan seluruh citra uji telur ayam pada  dimensi  piksel  sebesar  273  x  240 piksel.
Kemudian  masing-masing  citra  uji dilakukan pemisahan ke dalam ruang warna, yaitu RGB dan HSV. Untuk transformasi dari RGB  ke  HSV,  diasumsikan  koordinat- koordinat  R,G,B  [0,1]  adalah  berurutan merah,hijau,biru  dalam  ruang  warna  RGB, dengan  max  adalah  nilai  maksimum  dari nilai  red,  green,  blue,  dan  min  adalah  nilai minimum dari nilai red, green, blue.
START PREPROCESSING CITRA PEMISAHAN CITRA KEDALAM RUANG WARNA RGB PEMISAHAN CITRA KEDALAM RUANG WARNAHSV SEGMENTASI DENGAN METODE OTSU PERBANDINGAN HASIL SEGMENTASI(PSNR) STOP
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Untuk  memperoleh  sudut  hue  [0,360] yang  tepat  untuk  ruang  warna  HSV, menggunakan rumus berikut.
(1) Nilai-nilai  untuk  s  dan  v  pada  HSV didefinisikan sebagai berikut :

## (2)
Rumus  di  atas  menghasilkan  nilai value  dan  saturation  dalam  jangkuan  RGB [0,1].  Pengalian  terlebih  dahulu  dilakukan
dengan 255 untuk memperoleh nilai dengan jangkauan  RGB  [0,255].  Sebagai  contoh penerapan transformasi RGB (65,27,234) ke dalam bentuk HSV, langkah pertama diubah dalam  jangkauan  [0,1]  dengan  membagi setiap nilai dengan 255:
( 65 255 , 27 255 , 234 255 ) = (0.255,0.16,0.918)
RGB  (0.255,0.106,0.918)  ini  yang  akan ditransformasikan ke dalam bentuk HSV.
Max = nilai B (blue) = 0.918, Min = nilai G (green)= 0.106, Max-min = 0.918-0.106 = 0.812.
H ( Hue ) = 60 0 x ( 𝑅−𝐺 𝑀𝐴𝑋−𝑀𝐼𝐼𝑁 + 4), karena Max adalah B( Blue ).
= 60 0 x ( 0.255−0.106
0.812 + 4) = 251 V (value) = max= 0.918
S(saturation)  = 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛 𝑣 , karena max <> min
= 0.812 0.918 = 0.885
Sehingga nilai RGB (65,27,234) di transformasikan menjadi HSV
(251,0.885,0.918) dengan jangkauan [0,1].
Masing-masing citra yang telah diubah ke  dalam  ruang  warna,  akan  dilakukan proses segmentasi untuk menentukan garis tepi  pada  telur  dan  noda/bercak  yang terdapat  pada  telur.  Segmentasi  yang digunakan  adalah  dengan  metode  Otsu. Pendekatan  yang  dilakukan  oleh  metode otsu  adalah  dengan  melakukan  analisis diskriminan yaitu menentukan suatu variable yang  dapat  membedakan  antara  dua  atau lebih  kelompok  yang  muncul  secara  alami. Analisis diskriminan akan memaksimumkan variable tersebut agar dapat membagi objek latardepan  ( foreground )  dan  latar  belakang ( background ). Nilai ambang akan dicari dari suatu citra gray  level dinyatakan dengan k. Nilai  k  berkisar  antara  1  sampai  dengan  L, dengan  nilai  L  =  255.  Probabilitas  setiap pixel pada level ke i dapat dinyatakan:
𝑃 𝑖 = 𝑛 𝑖 / N (3)
Dengan  : 𝑛 𝑖 menyatakan  jumlah pixel pada level ke i. N menyatakan total jumlah pixel pada citra.
Nilai Zeroth  cumulative  moment , First cumulative  moment ,  dan  total  nilai  mean berturut-turut  dapat  dinyatakan  dengan rumus berikut:
(i)(k) = ∑ 𝑃𝑖 𝑘 𝑖=1 (4)
µ(k) = ∑ 𝑖. 𝑃𝑖 𝑘 𝑖=1 (5)
µ(r) = ∑ 𝑖. 𝑃𝑖 𝑘 𝑖=1 (6)
Nilai  ambang  k  dapat  ditentukan  dengan memaksimumkan persamaan:
(7) Pengujian hasil segmentasi dengan menggunakan metode MSE dan PSNR. Nilai MSE didapatkan melalui:
(8)
(9)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian  ini  berupa desain sistem, implementasi sistem, hasil pengujian sistem serta analisis hasil.

## DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
Desain  sistem  dirancang  dan  dibuat untuk  mempermudah  melihat  hasil  uji  dari citra  yang  diuji,  dibuat  dalam  bentuk  GUI ( Graphic  User  Interface )    MATLAB.  GUI yang  dimaksud  ditujukkan  pada  gambar  2.
Gambar 2. Desain sistem pada matlab
Desain  sistem  atau  interface  rancangan  ini digunakan  untuk  mendapatkan  perbedaan konversi antara ruang warna RGB dan HSV serta hasil segmentasi dengan metode otsu berdasarkan  perbedaan  ruang  warna. Sedangkan  MSE  dan  PSNR  digunakan untuk  melihat  nilai  hasil  pengujian  pada proses segmentasi.
Gambar 3. Implementasi sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem, sampai saat ini sudah selesai dilakukan dan dikerjakan,  interface  yang  dirancang  sudah dapat menghasilkan perbandingan segmentasai  antar  ruang  warna,  RGB  dan HSV
Hasil  uji  dari  sitem  yang  telah diimplementasikan,  berupa  perbandingan hasil segmentasi antara kedua ruang warna. Dari  20  sampel  telur  yang  telah  dilakukan pengujian,  didapatkan  hasil  segmentasi yang  dapat  dilihat  pada  daftar  rujukan dibawah. Untuk mengetahui perbandingan hasil dari kedua ruang warna terhadap segmentasi,  maka  disajikan  dalam  tabel checklist pada tabel 2.
Tabel 2. Checklist keberhasilan deteksi lingkar telur dan dirty egg pada kedua metode (RGB
dan HSV) Nama Citra RGB (Deteksi Lingkar Telur) HSV (Deteksi Lingkar Telur) RGB(Deteksi Dirty/Clean Eggs) HSV(Deteksi Dirty/Clean Eggs) Telur 1.jpg     Telur 2.jpg  - - - Telur 3.jpg  - - - Telur 4.jpg  - - - Telur 5.jpg  - - - Telur 6.jpg  - - - Telur 7.jpg -  -  Telur 8.jpg  -  - Telur 9.jpg  -  - Telur 10.jpg - - - - Telur 11.jpg - - - - Telur 12.jpg - - - - Telur 13.jpg -   - Telur 14.jpg  -  - Telur 15.jpg - - - - Telur 16.jpg - - - - Telur 17.jpg  -  - Telur 18.jpg  -  - Telur 19.jpg  -  - Telur 20.jpg  - -
Note : √ : berhasil
- : tidak berhasil
Dari tabel 2, diperoleh hasil perbandingan  segmentasi  untuk  deteksi lingkar    telur  dan dirty  eggs. Untuk memudahkan dalam melihat hasil perbandingannya,  maka  dituangkan  dalam
bentuk  grafik  seperti  yang  terlihat  pada grafik  1  dan  grafik  2.  Masing-masing  hasil segmentasi yang berhasil dalam mendeteksi lingkar telur diberikan bobot nilai 10 dan nilai bobot yang tidak berhasil mendeteksi lingkar
telur di berikan nilai 1, hal ini bertujuan untuk memudahkan  melihat  perbandingan  hasil kedua ruang warna terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil perbandingan segmentasi untuk deteksi lingkar telur
Dari gambar 4, terlihat hasil segmentasi dengan metode otsu pada ruang warna  RGB  memberikan  hasil  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  ruang  warna HSV. Dari 20 sampel telur, 18 Telur berhasil terdeteksi  untuk  lingkar  telur,  sedangkan  2 HSV.  Sedangkan  pada  ruang  warna  HSV hanya 2 citra yang dapat mendeteksi lingkar telur, sedangkan 18 citra tidak berhasil. Dari hasil  pengujian  dan  analisa,  ruang  warna RGB  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik dalam mendeteksi lingkar telur.
Gambar 5. Hasil perbandingan segmentasi untuk dirty atau clean egg
Dari gambar 5, terlihat hasil segmentasi dengan metode otsu pada ruang warna  RGB  memberikan  hasil  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  ruang  warna HSV. Dari 20 sampel telur, 12 Telur berhasil terdeteksi  untuk  membedakan dirty atau clean  egg .  Sedangkan  pada  ruang  warna HSV  hanya  2  citra  yang  dapat  mendeteksi clean atau dirty  egg .  Dari  hasil  tersebut, ruang  warna RGB menunjukkan  hasil  yang lebih  baik  dalam  mendeteksi  kotor  atau kebersihan telur.
Analisa Penilaian Kualitas Citra Berdasarkan Hasil MSE dan PSNR Pengujian  kualitas  citra  dilakukan  secara objektif  dengan  pengujian  MSE  (Mean Square  Error)  dan  PSNR,  hasil  citra segmentasi  akan  disisipi gausian  noise dengan  nilai  piksel  yang  sama,  kemudian dari  hasil  rekontruksi  masing-masing  dari citra  akan  menghasilkan  nilai  MSE  dan PSNR,  yang  dapat  menunjukkan  hasil kualitas  citra.  Semakin  tinggi  nilai  PSNR dalam  citra,  maka  menunjukkan  kualitas citra yang lebih baik. Tabel 5.3 menunjukkan hasil  pengujian  untuk  nilai  MSE  dan  PSNR pada masing-masing citra hasil segmentasi.
Tabel 3. Hasil Pengujian MSE dan PSNR
Data Telur MSE (RGB) MSE (HSV) PNSR (RGB) PSNR (HSV) Telur 1 3244,01 3243,67 13,0323 13,167 Telur 2 3245,59 3243,29 13,0519 13,0541 Telur 3 3234,9 3233,87 13,4562 13,506 Telur 4 3344,46 3344,12 13,1344 13,1675 Telur 5 3208,97 3238,47 13,1011 13,0614 Telur 6 3223,54 3224,43 13,2122 13,5788 Telur 7 3246,33 3247,7 13,0509 13,049 Telur 8 3244,86 3216,35 13,0528 13,0912 Telur 9 3256,11 3248,33 13,0378 13,0482 Telur 10 32,17,52 3241,71 13,0896 13,0571 Telur 11 3253,45 3244,98 13,0414 13,0527 Telur 12 3246,07 3244,61 13,0512 13,0532 Telur 13 3241,57 3236,45 13,0572 13,0641 Telur 14 3238,91 3241,48 13,0608 13,0569 Telur 15 3248,91 325796 13,483 13,0353 Telur 16 3237,57 3231,43 13,0626 13,0709 Telur 17 3233,12 3239,48 13,0686 13,0594 Telur 18 3247,47 3245,18 13,0377 13,0524 Telur 19 3256,2 3239,48 13,0377 13,6 Telur 20 3237,18 3234,93 13,0631 13,0662
0 5 10 15 T1 T3 T5 T7 T9 T11 T13 T15 T17 T19

## Perbandingan Segmentasi
Untuk Deteksi Lingkar Telur RGB HSV 0 2 4 6 8 10 12 T1 T3 T5 T7 T9 T11 T13 T15 T17 T19

## Perbandingan Segmentasi Untuk Deteksi Dirty Egg
RGB HSV
Gambar 6. Perbandingan hasil MSE & PSNR ruang warna RGB dan HSV
Gambar 6 menunjukkan hasil  MSE dengan rung warna HSV, memiliki persentase yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan  RGB, dari 20 citra uji, 20 citra  menunjukkan nilai ruang  warna  HSV  memiliki  nilai  MSE  lebih rendah dari ruang warna RGB,  yang artinya segmentasi  dengan  ruang  warna  HSV setelah  disispi gausian  noise ,  memiliki  nilai HSV yang lebih rendah, hal ini mengindikasikan  hasil  segmentasi  dengan ruang  warna  HSV  menunjukkan  hasil kualitas  citra  yang  lebih  baik  dari  ruang warna  RGB.  Sedangkan untuk  nilai  distorsi rata-rata di bawah 30 dB, yang mengindikasikan  kualitas  yang  relative rendah,  dimana  distorsi  yang  dikarenakan penyisipan  terlihat  jelas.  Sedangkan  untuk PSNR  nilai  citra  HSV  memiliki  hasil  yang lebih  tinggi  dimana  sesuai  dengan  teori
mengindikasikan  kualiatas  citra  yang  lebih baik.

## SIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan menunjukkan unjuk kerja dari metode ruang warna RGB menghasilkan citra segmentasi untuk  mendeteksi  lingkar  telur  yang  lebih baik,  secara  visual  ditunjukkan  dengan keberhasilan dalam mendeteksi lingkar telur yang  lebih  akurat  sebanyak  18  citra sedangkan ruang warna HSV hanya  dapat mendeteksi  sebanyak  2  citra,  sedangkan untuk mendeteksi bercak/ dirty eggs , ruang warna RGB dapat mendeteksi sebanyak 12 citra  dan  8  gagal  mendeteksi  dan  ruang warna HSV  sebanyak 2 citra terdeteksi dan 18 tidak terdeteksi.
Hasil  pada  pengujian  PSNR  &  MSE menunjukkan hasil yang berbeda. Kualiatas citra  setelah  dilakukan  segmentasi  dengan metode  otsu  menunjukkan  bahwa  ruang warna HSV memiliki kualitas yang lebih baik ketimbang  RGB.  Ini  dibuktikan  dengan pengujina yang dilakukan dengan hasil nila PSNR dari ruang HSV lebih tinggi 100% dari RGB dan nilai MSE ruang HSV lebih rendah 100% dari RGB.

## DAFTAR PUSTAKA
Huda,  M.  (2016).  DETEKSI  TEPI  CITRA
TELUR DENGAN
ALGORITMA PREWITT  UNTUK  PERHITUNGAN VOLUME. Prosiding Seminar
Nasional  IPTEK  Terapan  (SENIT) 2016  Pengembangan Sumber  Daya Lokal Berbasis IPTEK , 1 (1).
Jian,  Z.,  &  Xiaowei,  C.  (2012).  Non- subsampled contourlets based Synthetic  Aperture  Radar  images segmentation. In Engineering Design and  Manufacturing  Informatization 2012  3rd  International  Conference on System Science (Vol. 2, pp. 216 – 218).
Lin,  P.  T.,  &  Lin,  B.  R.  (2016).  Fuzzy automatic  contrast  enhancement based  on  fuzzy  C-means  clustering in CIELAB color space. In 2016 12th
IEEE/ASME International Conference  on  Mechatronic  and Embedded Systems and
0 1000 2000 3000 4000 T1 T3 T5 T7 T9 T11 T13 T15 T17 T19 Perbandingan Pengujian MSE RGB HSV 12.7 12.8 12.9 13 13.1 13.2 13.3 13.4 13.5 13.6 13.7 T1 T3 T5 T7 T9 T11 T13 T15 T17 T19 Perbandingan Pengujian PSNR RGB HSV
Applications  (MESA) (pp.  1 –10).
https://doi.org/10.1109/MESA.2016. 7587156 Lorendana, L. (2012). Automatic Identification  of  defect  on  Eggshell Through  a Multispectral Vision System. Food Bioprocess Technology . https://doi.org/DOI 10.1007/s11947-011-0672-x.
Narkhede,  P.  R.,  &  Gokhale,  A.  V.  (2015). Color  particle  filter  based  object tracking using frame segmentation in CIELab*  and  HSV  color  spaces.  In 2015  International  Conference  on Communications and Signal Processing  (ICCSP) (pp.  0804 – 0808).
https://doi.org/10.1109/ICCSP.2015. 7322604 Pan, J., Zheng, X. W., Sun, L., Yang, L. N., Wang, Y. L., Luo, H. W., & Wang, P. S.  P.  (2016).  Image  segmentation based  on  2D  OTSU  and  simplified swarm optimization. In 2016 International Conference on Machine Learning  and  Cybernetics  (ICMLC) (Vol. 2, pp. 1026 –1030).
https://doi.org/10.1109/ICMLC.2016. 7873020
Maria,  C.  2012. Color  Index  Analysis  for Automatic  detection  of  Eggshell Defect . SPIE.

## DAFTAR RUJUKAN
Nama Citra Hasil Segmentasi Ruang Warna RGB
Hasil Segmentasi Ruang Warna HSV Keterangan Telur1.jpg
Bercak  kotor/ spreckle pada Telur  terditeksi  pada  kedua hasil segmentasi. (dirty egg) -Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. Telur2.jpg
-Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. - Pada Citra asli tidak terlihat kotoran ( clean egg ), sehingga  hasil  segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RGB.
-Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RAB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. -Pada  Citra  asli  tidak  terlihat kotoran ( clean egg ),
sehingga  hasil  segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RAB.
Nama Citra Hasil Segmentasi Ruang Warna RGB
Hasil Segmentasi Ruang Warna HSV Keterangan Telur4.jpg -Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. -Pada  Citra  asli  tidak  terlihat kotoran ( clean egg ), sehingga  hasil  segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RGB.
Telur5.jpg
-Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. -Pada  Citra  asli  tidak  terlihat kotoran ( clean egg ), sehingga  hasil  segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RGB. Telur6.jpg -Untuk  deteksi  garis  tepi, kedua ruang warna mmberikan hasil sama-sama baik, deteksi garis tepi terlihat dengan jelas.
-Pada  citra  asli  tdk  terlihat kotoran  (clean  egg),  dan kedua hasil segmentasi memberikan hasil yang
hampir sama.
Telur7.jpg
-Untuk  deteksi  garis  tepi  / lingkar telur, HSV menunjukkan hasil yang lebih  baik.  Sedangkan  RGB tidak  sebaik  HSV  medeteksi dirty egg.
Pada  kedua  segmentasi yang  ditunjukkan, RGB
lebih baik mendeteksi lingkar telur.
Sedangkan  untuk  deteksi dirty  egg,  hasil  dari  RGB menunjukkan  hasil  yang lebih baik.
Nama Citra Hasil Segmentasi Ruang Warna RGB
Hasil Segmentasi Ruang Warna HSV Keterangan Telur9.jpg Segmentasi pada RGB
menunjukkan  hasil  yang lebih baik.
Sedangkan  untuk  deteksi telur kotor, RGB lebih baik mendeteksinya. Telur10.jpg Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. Pada Citra asli tidak erlihat kotoran (clean egg), sehingga  hasil segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RGB.
Telur11.jpg
Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. Pada Citra asli tidak erlihat kotoran (clean egg), sehingga  hasil segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RGB.
Telur12.jpg
Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. Pada Citra asli tidak erlihat kotoran (clean egg), sehingga  hasil segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RGB.
Nama Citra Hasil Segmentasi Ruang Warna RGB
Hasil Segmentasi Ruang Warna HSV Keterangan Telur13.jpg Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  HSV  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. Untuk deteksi kotor, image RGB lebih baik dari HSV. Telur14.jpg Segmentasi pada RAB
menunjukkan  hasil  yang lebih baik.
Sedangkan  untuk  deteksi telur  kotor,  RGB  lebih mampu mendeteksinya.
Telur15.jpg Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. Pada Citra asli tidak erlihat kotoran (clean egg), sehingga  hasil segmentasi yang  lebih  baik  dihasilkan oleh RGB. Telur16.jpg
Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap.
Sedangkan  untuk  deteksi telur kotor, keduanya tidak mampu mendeteksinya.
Nama Citra Hasil Segmentasi Ruang Warna RGB
Hasil Segmentasi Ruang Warna HSV Keterangan Telur17.jpg
Pada  kedua  segmentasi yang  ditunjukkan,  RGB berhasil mendeteksi lingkar telur lebih baik Sedangkan  untuk  deteksi dirty  egg,  RGB  lebih  baik melakukan deteksi.
Telur18.jpg
Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap. Sedangkan  untuk  deteksi telur  kotor,  RGB  lebih mampu mendeteksinya.
Telur19.jpg Untuk  deteksi  garis  tepi telur,  hasil  RGB  terlihat memberikan  hasil  yang lebih baik dan lebih lengkap.
Sedangkan  untuk  deteksi telur  kotor,  RGB  lebih mampu mendeteksinya.