## Klarifikasi Kematangan Buah Nanas Dengan Ruang Warna Hue Saturation Intensity
Budi Yanto 1 , Jufri 2 , Adyanata Lubis 3 , B. Herawan Hayadi 4 , Erna Armita Nst 5 Universitas Pasir Pengaraian, Jl. Tuanku Tambusai, Rambah Hilir, Rokan Hulu 1 STKIP Rokania, Jl. Raya Pasir Pengaraian KM. 15 Langkitin, Rambah Samo, Rokan Hulu 2 STKIP Rokania, Jl. Raya Pasir Pengaraian KM. 15 Langkitin, Rambah Samo, Rokan Hulu 3 Universitas Prof. Dr. Hazarin, SH, JL. Ahmad Yani, No. 1 Bengkulu 4 Universitas Pasir Pengaraian, Jl. Tuanku Tambusai, Rambah Hilir, Rokan Hulu 5 Email: budiyantost@gmail.com 1 , jufritokan@gmail.com, 2 adyanata@gmail.com, 3 b.herawan.hayadi@gmail.com, 4 ernaarmita@gmail.com 5
Abstrack – Pineapple fruit is included in the type of tropical fruit, which is quite popular because it contains a lot of Vitamin C, which is quite high. Pineapple is a local fruit in the Kampar area, this fruit can be consumed directly and become other local processed products. Therefore, the quality of pineapple ripeness must be maintained. The problem that occurs at this time is that the pineapple fruit selection process is still done manually, by looking at it visually, so mistakes can occur in the process of  clarifying  pineapple  fruit  identification  according  to  standards.  Therefore,  it  is  necessary  to research the ripeness of pineapples using the Color Space Algorithm Hue Saturation Intensity (HIS). The  variables  to  be  input  are  based  on  photos  of  ripe,  half  ripe,  and  raw  pineapples  using  a smartphone camera or DSLR camera with a minimum resolution of 8 MP. Clarifying the results with image processing and Hue Saturation Intensity (HSI) transformation has an accuracy rate of 80% for the 20 image test data. So that the expected results can help pineapple farmers in detecting the level of maturity  of  pineapple  fruit,  which  is  difficult,  can  minimize  errors  in  determining  the  ripeness  of pineapple fruit.
Keywords - Hue Saturation Intensity (HSI), Maturity of pineapple , Smartphone
I ntisari –  Buah  Nanas  termasuk  kedalam  jenis  buah  tropis  yang  cukup  diminati  karena  banyak mengandung Vitamin C yang cukup tinggi. Buah nanas adalah buah lokal daerah Kabupaten Kampar, buah  ini  bisa  dikosumsi  secara  langsung  dan  menjadi  produk  olahan  lokal  lainnya.  Oleh  karena  itu kualitas  kematangan  buah  nanas  harus  terawat.  Permasalahan  yang  terjadi  saat  ini  proses  pemilihan buah nanas masih di lakukan secara manual, yaitu dengan melihat secara visual, jadi kesalahan dapat terjadi dalam proses identifikasi klarifikasi buah nanas yang sesuai dengan standar. Oleh sebab itu di lakukalah  peneliitian  kematangan  nanas  menggunakan  Algoritma  Ruang  Warna Hue  Saturation Intensity (HSI).  Variabel  yang  akan  di input adalah  berdasarkan  foto  nanas  yang  matang,  setengah matang, dan mentah menggunakan kamera smartphone atau kamera DSLR beresolusi minimal 8 MP. Klarifikasi hasil dengan pengolahan Citra dan transformasi Hue Saturation Intensity (HSI) mempunyai tinkat  akurasi  80%  terhadap  data  uji  20  gambar.  Sehingga  dengan  demikian  hasil  yang  diharapkan dapat  membantu  petani  nanas  dalam  mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  nanas  yang  sulit,  dapat menimalisi kesalahan dalam menentukan kematangan buah nanas.
Kata Kunci - Hue Saturation Intensity (HSI), Kematangan Buah Nanas, Smartphone.

## I. P ENDAHULUAN
Nanas memiliki tekstur menarik yang banyak mengandung Vitamin C, di makan secara langsung  dan  dijadikan  olahan  produk  lokal  tanpa  mengubah  rasa  dan  kandungan  gizinya. Tekstur  kenyal  dengan  serta  ke  khasan  dari  kandungan  pektinnya  tetap  ada.  Nanas  sendiri termasuk  buah  yang  cepat  busuk  dan  rusak.  Untuk  menjaga  kondisi  nanas  tetap  segar
sehingga kualitasnya tetap baik maka di diolah menjadi produk fruit leather . Klarifikasi Fruit leather perlu diseleksi dengan baik agar buah nanas tetap bertahan lama dengan maksud nilai jual tetap tinggi. [1] .
Nanas adalah buah produk lokal daerah Kabupaten Kampar, dan produk daerah lainnya, akan  tetapi  lebih  banyak  dan  dibudidayakan  didaerah  Kampar.  Nanas  dengan  kualitas  baik juga  di  produksi  untuk  keluar  negeri.  Nanas  bisa  di  proses  untuk  membuat  produk  olahan, misalnya di proses menjadi buah kalengan. Oleh karena itu, kualitas kematangan buah nanas harus terawat. Saat ini proses pemilihan kualitas buah nanas masih dilakukan secara manual oleh petani, jadi kesalahan dapat terjadi dalam proses identifikasi. Oleh karena itu, penelitian ini  menyediakan  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  kualitas  buah  nanas  dengan menggunakan pemrosesn gambar.
Data uji citra buah nanas prosesnya pengambilan gambar melalui Smartphone , sehingga indeks  kematangan  buah  nanas  ditentukan  berdasarkan  kecerahan  warna  yang  telah diklarifikasikan,  buah  nanas  yang  sudah  matang  adalah  nanas  yang  memiliki  gradasi  warna hijau  abu-abu  kekuningan.  Jadi  pada  dasarnya,  semakin  terlihat  berwarna  kuning  keemasan dari bagian atas hingga bawah di tampilan kulit luar nanas itu artinya semakin matang pula nanas  tersebut.  Kematangan  buah  nanas  dikategorikan  kepada  tiga  fase  yaitu  fase  1  warna kuning  keemasan  (nanas  matang),  2  warna  setengah  kuning  kehijauan  (nanas  setengah matang), 3 warna hijau gelap (nanas mentah)[2] .
Salah satu metode teknik digunakan untuk proses gambar dan citra gambar yaitu dengan memanipulasikannya  menjadi  suatu  data  informasi.[3]  Proses  data  untuk  mendapatkan informasi  data  citra  gambar  dan  citra  gambar  digital,  dilakukan  perkalian  matriks  pada  titik koordinat  ruang  warna  sesuai  dengan  standarisasi  yang  telah  ditetapkan Commission Internationale  de  l’Eclairage [4].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bayu  Fharadila  dan Feri Chandra (2019) dengan menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk deteksi buah nanas  yang  matang.  Pada  penelitian  ini  didapat  untuk  hasil  identifikasi  terdiri  dari  nanas masak dan nanas muda [5].
RGB  ( Red  Green  Blue) dapat  menyajikan  data  informasi  dalam  aplikasi  indentifikasi objek, proses penyajian data melalui hue memiliki perbedaan nilai dengan rentang spectrum gelombang  signal  pada  objek  yang  telah  diklarifikai  yaitu  dengan  pemampatan Hue  (H), Intensity  (I),  Saturation  (S) proses  pemampatannya  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  nilai matriks konversi RGB ( Red Green Blue). Keakurasian nilai Hue Saturation Intensity (HSI) lebih  tinggi,  karena  proses  pemampatan  nilai  keabuan  (gray  scale)  tidak  lama  dalam  proses pengkonversiannya[6].
Klarifikasi  buah  nanas,  acap  kali  ditemui  buah  nanas  belum  saatnya  panen  dan  belum matang,  ini  artinya  dalam  pemilihan  buah  nanas  dipilih  dengan  kasat  mata  langsung  atau istilahnya konvensional dengan buah nanas sudah matang dan juga dalam memilih nanas yang matang  seringkali  petani  masih  mengalami  kesulitan.  Berdasarkan  permasalahan  yang dihadapi,  maka  dilakukan  klarifikasi  terhadap  buah  nanas,  dengan  mencoba  menerapkan ruang warna Hue Saturation Intensity (HSI) sehingga dapat membedakan dan memilah buah nanas matang dan setengah matang, tentunya petani sangat terbantukan akan hal ini.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Nanas
Buah  Nanas  termasuk  kedalam  jenis  buah  tropis  yang  cukup  diminati  karena  banyak mengandung Vitamin C yang cukup tinggi. Buah nanas adalah buah lokal daerah Kabupaten Kampar, buah ini bisa dikosumsi secara langsung dan menjadi produk olahan lokal lainnya. Kelebihan dari buah nanas adalah memiliki kandungan gizi cukup tinggi. Terdapat kandungan
gizi yang cukup banyak. Buah nanas tidak hanya terbatas dikonsumsi sebagai buah segar atau diolah menjadi produk makanan lainnya [7].
Gambar 1. Nanas Matang       Gambar 2. Nanas Mentah

## B. Tingkat Kematangan Buah Nanas
Ada beberapa hal klarifikasi dalam menentukan kualitas buah nanas. Ketika saat panen buah  nanas,  diklarifikasikanlah  buah  nanas  berdasarkan  warna,  besar,  kecilnya  buah  nanas, dan ditempatkan disuatu tempat yang terpisah. Indentifikasi serta klarifikasi kelompok buah nanas didasarkan oleh petani buah nanas dengan mengelompokan yang tua, muda, dan masih mentah. Untuk menyajikan data kelompok buah nanas yang dasarkan dengan kriteria tingkat kematangan buah dan ciri fisik pada kulit buah nanas. [8] :

## T ABEL I
K LASIFIKASI P ERSENTASE B UAH N ANAS Kriteria Tekstur Warna Kulit Buah 0 Kecerahan warna semuanya hijau 1 Kecerahan ≤ 20% warna kuning 2 Kecerahan 20-40% kuning 3 Kecerahan   55-65% kuning 4 Kecerahan   65-90% kuning
5 Kecerahan ≥ 90%+ kuning
6 Kecerahan ≤ 20% merah-orange
7 Kecerahan 20-100% merah-kecoklatan
8 Kecerahan100% + kulit merah – kecoklatan Ada tanda-tanda kerusakan
Gambar 2. Tingkat Kematangan Buah Nanas

## C. Pengolahan Citra
Digital  Image  Processing atau  dengan  istilah  pengolahan  citra  adalah  suatu  bidang keilmuan  yang  terfokus  mempelajari  dan  mendalami  tentang  bagaimana  teknik-teknik
mengolah  sebuha  gambar  citra.  Gambar  tersbut  bisa  berupa  gambar  yang  didapatkan  dari camera,  webcam,  atau  gambar  yang  terdata  secara  online.  Untuk  proses  digitalisasi  disni gambar  tersebut  di  oleh  melalui  computer  dalam  hal  mendapatkan  informasi,  pengolahan digital  oleh  computer  tentunya  dengan  menerapkan  algoritma  dan  hitungan  matematika. Dengan nilai numerik dan fungsi kontiniutas yang menjadikan sebagai informasi nilai diskrit selanjutnya proses inilah yang dinamakan dengan digitlaisasi. [9]. Image processing memiliki hubungan  yang  sangat  erat  dengan  disiplin  ilmu  yang  jika  sebuah  disiplin  ilmu  dinyatakan dalam  bentuk  proses  suatu input menjadikan output, maka  pengolahan  citra  memiliki input berpupa citra serta output berupa citra [10].

## D. Hue Saturation Intensity (HSI)
Pemodelan  dari  sistem  HIS  dalam  mendapatka  informasi  dengan  cara  penggabungan beberapa  intensitas  warna  yang  didapatkan  dari  proses  pemampatan  perbaikan  citra  RGB. Citra yang dihasilkan bisa berupa grayscale yaitu warna keabua-abuan. Proses informasi dari penglihatan  mata  manusia  belum  bisa  mengambarkan  informasi  yang  baik  terhadap  nilai model  warna  CMY  dan  RGB.  Beberapa  langkah  telah  dilakukan  untuk  pengenalan  objek, salah  satunya  dengan  menerapan hue intensitas  warna  tersebut.  Rentang  jarak  dari  objek dengan warna RGB dan nilai rata-rata kecerahan hue akan lebih baik memodelkannya dengan warna RGB, dengan mengurangi noise dari deteksi tepi warna tersebut[11].
Proses  pengkonversian  ruang  warna  RGB  ke  HIS  dilakukan  dengan  mengikuti  aturan berikut:
𝐻𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ∅
𝜃 =   𝑐𝑜𝑠 !" ' (𝑅 − 𝐺) + ( 𝑅 + 𝐵 )
20(𝑅 + 𝐵 ) # + ( 𝑅 + 𝐵 )(𝐺 + 𝐵) (1) 𝐻𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝐻 (𝐻𝑢𝑒) 𝐻 =   9 𝜃 360 −  𝜃 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵  ≤ 𝐺 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵  > 𝐺 (2) 𝐻𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑆 (𝑆𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛) 𝑠 = 1 − 3 min(𝑅, 𝐺, 𝐵) (𝑅 + 𝐵 + 𝐺) (3)
Hitung I (𝐼𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦) 𝐼 = 1 3 ( 𝑅 + 𝐺 + 𝐵)                                                                                  (4) Keterangan:
R : Warna Merah ( Red ) G : Warna Hijau ( Green ) B : Warna Biru ( Blue )

## Rumus perhitungan uji akurasi pada sistem menggunakan
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑥 100                            (5)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Gambar 3.  Alur dari Deteksi Tingkat Kematangan Buah Nanas
Keterangan dari Alur di atas sebagai berikut:
1. Mengampil foto nanas dengan menggunakan kamera Smartphone.
2. Menginput citra atau gambar nanas ke dalam program berbentuk jpg.
3. Setelah citra atau gambar nanas di inputkan ke dalam program maka langkah selanjutnya yaitu mengkonversikan gambar RGB ke HIS ( Hue Saturation Intensity ).
4. Setelah  di  transformasi  dari  RGB  ke  HIS  maka  program  akan  melakukan  proses klasifikasi gambar nanas yang di inputkan ke dalam program tadi dengan algoritma HIS.
5. Setelah  di  proses  maka  akan  muncul  hasil  klasifikasi  gambar  nanas  tadi  apakah  buah nanas itu matang, setengah matang, atau mentah.
Tahapan  identifikasi  dari  buah  nanas  diawali  dengan  mengambil  gambar  dari  berbagai sudut dan sisi. Selanjutnya di potong ( croping) untuk di remake resize dengan ukuran yang lebih kecil tanpa mebugah struktur kecerahan warna dengan tujuan mendapatkan nilai RGB yang  bagus[12].  Setelah  didapatkan  nilai  RGB  selanjutnya  di  konversikan  ke  ruang  warna ruang  warna Hue  Saturation  Intensity (HIS  dalam  proses  pemampatan  jenis  nilai  kecerahan untuk  pengklasifikasin  kematanga  buah  nanas  dengan  data  uji  latih  gambar  yang  telah  di inputkan.

## A.   Tahapan awal (Pre-processing)
Tahapan  Awal  dalam  menganalisa  memperbaiki  kualitas  citra  yang  baik  yaitu  dengan langkah  ( pre-processing), dimana  proses  ini  dengan  mengurangi  background  gambar, pemotongan  ( croping )  dan  merubah  size  gamar  menjadi  ukuran  300  x  300  dengan menggunakan tools  photoshop CS3.  File  dari  RGB  dengan  ekstensi  *JPG.  Dibawah  ini didapatkan  hasil cropping ,  sisi  kanan,  kiri,  depan  dan  sisi  belakang.  Sedangkan  untuk  atas tidak.
.
Masukkan Pengambilan citra Proses Pengolahan Citra -Transformasi RGB ke HSI Proses Klasifikasi Kematangang Hasil Matang dan Mentah
(a) Sisi Depan (b) Sisi Belakang (c) sisi kanan (d) Sisi Kiri Gambar 4. Penampakan Buah Nanas Dari 4 Sisi

## B.  Ekstraksi Ciri Warna (Konversi RGB Ke HSI)
Proses penggabungan Nilai piksel kanan, kiri, sisi depan dan sisi belakang pada RGB dan selanjutnya  dikonversikan  ke  Nilai  HIS.  Dimana  proses  ini  harus  melalui  tahap  normalisasi terhadap piksel RGB yang dihasilkan
Proses  normalisasi  matriks  nilai  RGB  dengan  data  uji  piksel  (150,150)  dan  (300,300) terhadap nilai baris Red seperti berikut :
1. Red
𝑟 ("#$,"#$) =
' !"#,!"#
' !"#,!"# ( * !"#,!"# (+ !"#,!"# 𝑟 "#$,"#$ = ,-./# ,-./#(-,./#("0./# = ,-./# "-,.0# = 0.5156
𝑟 (1$$,1$$) = ' %##,%## ' %##,%## ( * %##,%## (+ %##,%## = $ $($($ = 0
Hasil  perhitungan  normalisi  penjumlahan  matriks  dengan  mengetahui  data  uji  latih, didapatkan nilai piksel kanan, kiri, sisi depan dan sisi belakang terhadap nilai Red (R) dengan nilai 0.5156 dan 0, pada piksel (150,150) dan (300,300).
T ABEL II M ATRIKS N ORMALISASI P IKSEL R ED x.y 1 …. 150 151 152 153 ….. 300 1 0 …. 0 0 0 0 …… 0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 150 0 ….. 0.5156 0.4873 0.4891 0.4867 ….. ….. 151 0 … 0.534 0.4728 0.4918 0.4705 …. …. 152 0 ….. 0.4818 0.4796 0.4916 0.4920 ….. …. 153 0 ….. 0.4955 0.5139 0.4761 0.4586 ….. …. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 300 0 0 0 0 0 0 ….. 0
Proses  normalisasi  matriks  nilai  RGB  dengan  data  uji  piksel  (150,150)  dan  (300,300) terhadap nilai baris green seperti berikut :
2. Green
𝑔 ("#$,"#$) =
* !"#,!"# ' !"#,!"# ( * !"#,!"# (+ !"#,!"# 𝑔 ("#$,"#$) =
-,./# ,-./#(-,./#("0./# = -,./# "-,.0# = 0.4086
𝑔 (1$$,1$$) =
* %##,%## ' %##,%## ( * %##,%## (+ %##,%## = $ $($($ = 0
Hasil  perhitungan  normalisi  penjumlahan  matriks  dengan  mengetahui  data  uji  latih, didapatkan  nilai  piksel  kanan,  kiri,  sisi  depan  dan  sisi  belakang  terhadap  nilai Green (G) dengan nilai 0.4086 dan 0, pada piksel (150,150) dan (300,300).
T ABEL III M ATRIKS N ORMALISASI P IKSEL G REEN x.y 1 …. 150 151 152 153 ….. 300 1 0 …. 0 0 0 0 …… 0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 150 0 ….. 0.4086 0.4351 0.4346 0.4379 ….. ….. 151 0 … 0.4100 0.4574 0.4233 0.4548 …. …. 152 0 ….. 0.4312 0.4208 0.4170 0.4182 ….. …. 153 0 ….. 0.4251 0.4111 0.4330 0.4715 ….. …. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 300 0 0 0 0 0 0 ….. 0
Proses  normalisasi  matriks  nilai  RGB  dengan  data  uji  piksel  (150,150)  dan  (300,300) terhadap nilai baris blue seperti berikut :
3. Blue
𝐵 ("#$,"#$) =
+ !"#,!"#
' !"#,!"# ( * !"#,!"# (+ !"#,!"# 𝐵 ("#$,"#$) = "0./# ,-./#(-,./#("0./# = "0./# "-,.0# = 0.0757 𝐵 (1$$,1$$) = + %##,%## ' %##,%## ( * %##,%## (+ %##,%## = $ $($($ = 0
Hasil  perhitungan  normalisi  perkalian  matriks  dengan  mengetahui  dan  didapatkan  nilai piksel kanan, kiri, sisi depan dan sisi belakang terhadap nilai blue (B) dengan nilai 0.0757 dan 0, pada piksel (150,150) dan (300,300).
T ABEL IV M ATRIKS N ORMALISASI P IKSEL B LUE x.y 1 …. 150 151 152 153 ….. 300 1 0 …. 0 0 0 0 …… 0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 150 0 ….. 0.0757 0.0789 0.0762 0.0753 ….. ….. 151 0 … 0.0864 0.0697 0.0855 0.0746 …. …. 152 0 ….. 0.0833 0.0995 0.0913 0.0882 ….. …. 153 0 ….. 0.0808 0.0748 0.0907 0.0698 ….. …. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 300 0 0 0 0 0 0 ….. 0
Proses selanjutnya yaitu dengan menormalisasikan tingkat kecerahan nilai RGB dengan cara  konversikan  nilai  citra  gambar  yang  telah  dilakukan  normalisasi  sebelumnya  ke  dalam nilai HIS. Dari hasil nilai RGB didapatkan nilai piksel (150,150) dan (300,300). Data uji latih normalisasi piksel tersebut merupakan penggabungan dari tabel.
(x, y) = (r, g, b)
(150,150) = (0.5156, 0.4086, 0,0757) (300,300) = (0. 0. 0. 0)
Untuk langkah konversi RGB ke bentuk nilai HSI dapat digunakan persamaan 1,2,3 dan pesamaan 4.
a. Menghitung nilai Hue
Karna disini nilai B < G maka digunakan persamaan sebagai berikut:
𝜃 =   𝑐𝑜𝑠 2" 8 (𝑅 − 𝐺) + ( 𝑅 + 𝐵 )
2@(𝑅 + 𝐵 ) 0 + ( 𝑅 + 𝐵 )(𝐺 + 𝐵)
∅ = 𝑐𝑜𝑠 2" 8
(0.5156 − 0.4086) + ( 0.5156 + 0.0757)
2@(0.5156 + 0.0757 ) 0 + ( 0.05156 + 0.0757 )(0.4086 + 0.0757) ∅ =   𝑐𝑜𝑠 2" 8 0.107 + 0.5913
2@(0.5913 ) 0 + ( 0.05913 )(0.483)
∅ =   𝑐𝑜𝑠 2" 0.56774 = 0.0849155

## b. Hitung Saturation
𝑆 = 1 − 1 ('(+(*) min(𝑅, 𝐺, 𝐵) 𝑆 = 1 − 3 (0.5156 + 0.0757 + 0.4086) min(0.5156,0.0757,0.4086) 𝑆 = 1 − 3 0.9999 min(0.5156, 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟕, 0.4086)
= 1 − 0.30003 min(0.5156, 𝟎. 𝟎𝟕𝟓𝟕, 0.4086) = 1 − 0.2271 = 0.7729
c. Hitung Intentisty
𝐼 = 1 3 ( 𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝐼 = 1 3 (0.5156 + 0.0757 + 0.4086)

## 𝐼 =  0.3333
Pada  tahap  pengujian  sistem  akan  dilakukan  proses  deteksi  tingkat  kematangan  buah nanas  dengan  menggunakan  gambar  yang  sebelumnya  sudah  di  foto  menggunakan  kamera Smartphone yang berbentuk jpg. Pengujian dilakukan dengan 10 buah gambar yang sebagai data  uji  yang  terdiri  dari  4  buah  gambar  buah  nanas  matang,  3  buah  gambar  buah  nanas setengah matang dan 3 buah gambar buah nanas mentah.

## Gambar 5 Nilai Extraction Feature Nanas Matang
Pada  gambar  3.4  merupakan  tampilan  hasil extraxtion  feature dari  gambar  buah  nanas setengah  matang,  pada  gambar  tersebut  extraxtion feature hasil  klasifikasi  buah  serta  nilai RBG,  HIS,  Varian,  dan Range .  Untuk  tampilan  nilai  hasil extraxtion  feature buah  nanas setengah matang.
Gambar 6 Nilai Hasil Extraxtion Feature Nanas Setengah Matang
Pada  gambar  6  hasil extraxtion  feature extraction  RGB  dan  HIS  serta  klasifikasi  dari buah nanas. Untuk tampilan nilai extraxtion RGB dan HIS.
Gambar 7 Hasi Nilai Extraction Nanas Mentah
Dari  hasil  data  uji  latih  gambar  buah  nanas  yang  di capture oleh  kamera smartphone , sebanyak 20 capture gamnbar, terdapat 4 kesalahan dalam mengklarifikasi buah nanas yang 2 buah nanas matang, 1 setengah matang dan 1 mentah.
T ABEL V
H ASIL U JI L ATIH K EMATANGAN B UAH N ANAS Gambar Hasil klasifikasi Nilai R Nilai G Nilai B Nilai H Nilai S Nilai I Status Matang 0.4694 1 0.4306 8 0.3315 3 0.224 6 0.225 43 0.4105 3 Benar Setengah Matang 0.5794 0.5658 5 0.5104 4 0.220 82 0.143 91 0.5519 Benar Mentah 0.4771 6 0.5647 0.4724 5 0.321 9 0.130 34 0.5047 7 Benar Matang 0.5748 6 0.4548 8 0.4378 4 0.111 45 0.212 39 0.4892 Benar Matang 0.5748 2 0.4548 8 0.4378 1 0.111 37 0.212 45 0.4819 7 Benar Mentah 0.5025 2 0.4999 6 0.4901 0.268 6 0.099 698 0.4975 3 Benar Mentah 0.5624 6 0.5734 3 0.5303 7 0.267 57 0.097 622 0.5554 2 Benar Setengah Mentah 0.5546 5 0.5119 2 0.4798 2 0.171 23 0.192 06 0.5154 7 Benar Setengah Mentah 0.5191 3 0.5070 4 0.4071 9 0.235 43 0.258 04 0.4777 9 Benar
Gambar Hasil klasifikasi Nilai R Nilai G Nilai B Nilai H Nilai S Nilai I Status Mentah 0.5165 7 0.5271 9 0.4758 8 0.298 07 0.133 24 0.5065 5 Salah Matang 0.5570 4 0.4721 7 0.4447 6 0.115 41 0.143 31 0.4913 2 Salah Mentah 0.5190 3 0.5103 6 0.4253 6 0.239 81 0.226 54 0.4849 2 Salah Setengah Matang 0.6498 1 0.6148 3 0.5292 9 0.242 68 0.191 36 0.5979 8 Salah Setengah Matang 0.5191 3 0.5070 4 0.4071 9 0.235 43 0.258 04 0.4777 9 Benar Matang 0.5650 5 0.5078 7 0.4352 3 0.173 06 0.227 4 0.5027 1 Benar
.

## IV. K ESIMPULAN
Dengan menerapkan klarifikasi tingkat kematangan buah nanas melalui ruang warna Hue Saturation  Intensity (HSI)  dengan  menggunakan  gambar  yang  sebelumnya  sudah  di  foto menggunakan kamera Smartphone yang berbentuk jpg. Pengujian dilakukan dengan 10 buah gambar  yang  sebagai  data  uji  yang  terdiri  dari  4  buah  gambar  buah  nanas  matang,  3  buah gambar  buah  nanas  setengah  matang  dan  3  buah  gambar  buah  nanas  mentah.  Hal  ini  dapat membantu  petani  buah  nanas  dalam  mengklarifikasi  dengan  menggunakan  kamera smartphone.  Ruang  Warna Hue  Saturation  Intensity (HSI)  berhasil  dalam  mengklarifikasi buah nanas dengan baik, dengan tingkat kesalahan yang sangat sedikit.

## R EFERENSI
[1] L.  L.  F.  Arie  Febrianto  Mulyadi,  Susinggih  Wijana,  ““Pemanfaatan  Nanas  (  Ananas Comosus L .) Subgrade sebagai Fruit Leather Nanas guna mendukung pengembangan Agroindustri  di  Kediri :  Kajian  Penambahan  Karaginan  dan  Sorbitol  Utilization  of Pineapple  (  Ananas  comosus  L  .)  Subgrade  as  Pineapple  Leather  to  Sup,”  no.
December, 2015.
[2] E.  A.  Et,  J.  Yusri,  and  F.  Restuhadi,  “ANALISIS  PERSEPSI  KONSUMEN TERHADAP  BAURAN  PEMASARAN  PRODUK  KERIPIK  NANAS  DI  KUALA NENAS KOTA PEKANBARU,” SEPA J. Sos. Ekon. Pertan. dan Agribisnis , vol. 16, no. 1, 2019, doi: 10.20961/sepa.v16i1.31880.
[3] R. N. Auliasari, L. Novamizanti, and N. Ibrahim, “Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis  Fitur  Warna  Hue  Saturation  Intensity  (HSI)  dan  Hue  Saturation  Value (HSV),” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i2.7387.
[4] Indarto  and  Murinto,  “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 ),” vol. V, pp. 15–21, 2017.
[5] B.  Fharadila et  al. ,  “Identifikasi  Kematangan  Buah  Nanas  Menggunakan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  2  )  Dosen Jurusan  Teknik  Informatika  Program  Studi  Teknik  Informatika  S1  ,  Fakultas  Teknik Universitas Riau Jom FTEKNIK Volume 6 Edisi ,” vol. 6, pp. 1–7, 2019.
[6] H. Edha, S. H. Sitorus, U. Ristian, J. Rakayasa, and S. Komputer, “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity ( HSI ) untuk mendeteksi,” vol. 08, no. 1, 2020.
[7] R. Afdiansyah, Budidaya Nanas . Surabaya: PT JePe Press Media utama, 2010.
[8] S.  T.  Henni  Kristina  Tarigan,  S.P.,  M.E.Yulius  Y.  M.  Nggaro,  SP,  M.SiEfa  Krisna Dewi,  A.Md.Tri  Erza  Apriyadi, Panduan  Pascapanen  nenas .  Jakarta:  Budidaya, Direktorat  Pascapanen,  D  A  N  Hortikultura,  Direktorat  Jenderal  Pertanian, Kementerian, 2014.
[9] O. N. Shpakov and G. V. Bogomolov, “Technogenic activity of man and local sources of  environmental  pollution,” Stud.  Environ.  Sci. ,  vol.  17,  no.  C,  pp.  329–332,  1981, doi: 10.1016/S0166-1116(08)71924-1.
[10]  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.
[11]  C. L. Chien and D. C. Tseng, “Color image enhancement with exact HSI color model,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 7, no. 12, 2011.
[12]  B.  Yanto,  B.  -,  J.  -,  and  B.  H.  Hayadi,  “INDENTIFIKASI  POLA  AKSARA  ARAB MELAYU  DENGAN  JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  (CNN),” JSAI  (Journal  Sci.  Appl.  Informatics) ,  vol.  3,  no.  3, 2020, doi: 10.36085/jsai.v3i3.1151.