## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 14, No. 3, Mei 2024, pp. 150 – 233 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## ANALISIS GAMBAR MENGGUNAKAN METODE GRAYSCALE DAN HSV (HUE, SATURATION, VALUE)
Relin Pramudiya 1* , Cerwyn Asyraq 2 , Aldo Kadafi 3 , dan Ricky Putra Sardika 4
1,2,3,4 Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Multi Data Palembang
*relinrp@mhs.mdp.ac.id

## Abstrak
Dalam era digital, gambar memainkan peran penting dalam berbagai bidang seperti fotografi,  desain  grafis,  dan  pengolahan  citra.  Untuk  mengolah  dan  menganalisis gambar  secara  efektif,  teknik  yang  memungkinkan  ekstraksi  informasi  berharga sangat  diperlukan.  Metode  Grayscale  (grayscale  cycling)  dan  model  warna  HSV (Hue,  Saturation,  Value)  adalah  dua  teknik  yang  penting  dalam  analisis  gambar. Grayscale  meningkatkan  kualitas  visual  dengan  mengatur  kecerahan  dan  kontras, membuat  gambar  lebih  jelas  dan  menarik.  Model  warna  HSV,  yang  lebih  intuitif daripada model RGB, memudahkan pemahaman dan manipulasi atribut warna. HSV menggambarkan  warna  melalui  hue  (nuansa  warna),  saturation  (kejenuhan),  dan value  (kecerahan).  Penelitian  ini  menyoroti  efektivitas  Grayscale  dalam meningkatkan  kualitas  visual  gambar  dan  penggunaan  HSV  untuk  analisis  warna yang  lebih  mendalam.  Implementasi  kedua  metode  ini  dapat  dilakukan  dengan perangkat  lunak  seperti  MATLAB  dan  bahasa  pemrograman  seperti  Python, memungkinkan  pengguna  untuk  meningkatkan  kualitas  visual  gambar  dan mendapatkan wawasan lebih dalam dalam analisis gambar. Pemahaman mendalam tentang  Grayscale  dan  HSV  bermanfaat  dalam  berbagai  konteks  seperti  fotografi, desain grafis, pengenalan pola, dan pengolahan citra medis.
Kata Kunci: Analisis gambar, Grayscale, HSV (Hue, Saturation, Value), Kualitas visual, Pengolahan citra

## Abstract
In  the  digital  era,  images  play  an  important  role  in  various  fields  such  as photography, graphic design, and image processing. To process and analyze images effectively,  techniques  that  allow  the  extraction  of  valuable  information  are necessary. The Grayscale method (grayscale cycling) and the HSV (Hue, Saturation, Value)  color  model  are  two  important  techniques  in  image  analysis.  Grayscale improves visual quality by adjusting brightness and contrast, making images clearer and more attractive. The HSV color model, which is more intuitive than the RGB model, makes it easier to understand and manipulate color attributes. HSV describes color through hue (shades of color), saturation (saturation), and value (brightness). This  research  highlights  the  effectiveness  of  Grayscale  in  improving  the  visual quality of images and the use of HSV for deeper color analysis. Implementation of these two methods can be done with software such as MATLAB and programming languages such as Python, allowing users to improve the visual quality of images and gain deeper insight into image analysis. A deep understanding of Grayscale and HSV  is  useful  in  various  contexts  such  as  photography,  graphic  design,  pattern recognition, and medical image processing.
Keywords:  Image  analysis,  Grayscale,  HSV  (Hue,  Saturation,  Value),  Visual quality, Image processing
Relin Pramudiya, Cerwyn Asyraq, Aldo Kadafi, Ricky Putra Sardika

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  digital  saat  ini,  gambar menjadi bagian integral dari kehidupan sehari- hari. Gambar dimanfaatkan di berbagai bidang seperti  fotografi,  desain  grafis,  pengenalan pola,  pengolahan  citra,  dan  analisis  visual. Untuk  mengolah  dan  menganalisis  gambar dengan  efektif,  penting  untuk  memahami teknik  dan  metode  yang  memungkinkan  kita mengekstrak  informasi  berharga  dari  gambar tersebut (Boopathi et al., 2023).
Salah satu aspek krusial dalam analisis gambar  adalah  pengaturan  tingkat  kecerahan dan  kontras.  Metode  Grayscale,  yang  juga dikenal sebagai grayscale cycling, digunakan untuk  memperbaiki  tampilan  visual  gambar dengan mengontrol kecerahan dan kontrasnya. Dengan metode ini, gambar dapat dimodifikasi sehingga menjadi lebih menarik dan lebih mudah dilihat (Sabini, 2021).
Selain itu, model warna HSV (Hue, Saturation,  Value)  juga  sangat  penting dalam  analisis  gambar.  Meskipun  model warna  RGB  (Red,  Green,  Blue)  lazim digunakan  dalam  representasi  digital,  ia tidak  selalu  merepresentasikan  atribut warna  secara  intuitif.  Model  warna  HSV menawarkan cara yang lebih intuitif untuk memahami  dan  memanipulasi  atribut warna  pada  gambar.  Dalam  model  HSV, hue  (nuansa  warna)  menggambarkan warna secara kualitatif, saturation (kemurnian warna) menggambarkan tingkat  kejenuhan,  dan  value  (tingkat kecerahan)  menggambarkan  kecerahan warna (Pandiangan, 2020).
Dalam  konteks  ini,  penulis  akan menjelaskan  konsep  dan  penerapan  metode Grayscale  serta  model  warna  HSV  dalam analisis gambar (Sarimole & Fadillah, 2022). Penjelasan  ini  diharapkan  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai penggunaan metode ini dan cara mereka dapat diterapkan  secara  efektif  untuk  mengekstrak informasi  berharga  dari  gambar.  Dengan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  metode ini,  pengguna  dapat  meningkatkan  kualitas visual  gambar  dan  mendapatkan  wawasan yang lebih mendalam dalam analisis gambar.

## 2. Metode Penelitian
Untuk  penelitian  ini,  penulis  membagi proses menjadi beberapa tahap, yaitu: a. Studi Literatur Studi  literatur  dalam  penelitian  ini bertujuan untuk memahami konsep, teknik, dan  perkembangan  terkini  terkait  metode Grayscale  dan  model  warna  HSV  dalam analisis gambar. Penelitian akan mencakup berbagai  teknik  pengolahan  citra  digital, dengan  fokus  khusus  pada  metode Grayscale dan aplikasi model warna HSV (Yulina,  2021).  Studi  ini  juga  akan mencakup tinjauan perangkat lunak pengolahan gambar seperti MATLAB dan pustaka pemrograman seperti NumPy dan SciPy, yang digunakan untuk implementasi teknik-teknik  tersebut.  Sumber  literatur utama akan mencakup buku, jurnal ilmiah, makalah  konferensi,  dan  sumber-sumber daring yang kredibel, yang diakses melalui pustaka akademik dan database penelitian seperti  IEEE  Xplore,  ScienceDirect,  dan Google Scholar.
b. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini dilakukan  dengan  mengumpulkan  gambar buah  pepaya  dan  kambing  dari  Google. Gambar  yang  dipilih  harus  memiliki variasi objek, warna, dan tingkat kecerahan yang  beragam  serta  memiliki  resolusi minimal  800x600  piksel.  Proses  seleksi gambar  dilakukan  untuk  memastikan ketahanan metode terhadap variasi kecerahan dan kontras. Gambar yang telah dikumpulkan  akan  diatur  dalam  folder yang terstruktur, dilabeli dengan metadata yang  relevan,  dan  divalidasi  untuk memastikan  kualitas  yang  memadai  dan bebas dari noise yang signifikan.
c. Metode Grayscale
Metode  Grayscale  adalah  teknik  yang digunakan untuk mengatur tingkat kecerahan  dan  kontras  gambar  dengan mengulangi siklus antara gambar grayscale asli  dan  gambar  dengan  kecerahan  dan kontras yang telah disesuaikan. Teknik ini dapat  diterapkan  menggunakan  algoritma atau  perangkat  lunak  pengolahan  gambar yang  mendukung  modifikasi  kecerahan dan  kontras  (Hasan  et  al.,  2020).  Tujuan utama metode Grayscale adalah
Relin Pramudiya, Cerwyn Asyraq, Aldo Kadafi, Ricky Putra Sardika
meningkatkan  tampilan  visual  gambar dengan  menyesuaikan  kecerahan  dan kontras sehingga gambar terlihat lebih jelas dan menarik.
d. Model  Warna  HSV  (Hue,  Saturation, Value) Model  warna  HSV  adalah  sistem  yang mendefinisikan  warna  berdasarkan  tiga komponen  utama:  hue  (nuansa  warna),
saturation  (kemurnian  warna),  dan  value (tingkat  kecerahan)  (Utami  &  Erwin Dwika Putra, 2023). Model ini menawarkan cara yang lebih intuitif untuk memahami  dan  memanipulasi  atribut warna  pada  gambar  dibandingkan  dengan model warna RGB yang umum digunakan dalam representasi digital.
1. Hue (Nuansa Warna)
Hue  menggambarkan  atribut  kualitatif warna  seperti  merah,  hijau,  biru,  dan lainnya.  Dalam  model  HSV,  hue direpresentasikan dalam bentuk lingkaran  warna,  dengan  setiap  titik pada lingkaran mewakili nuansa warna yang berbeda.
2. Saturation (Kemurnian Warna) Saturation  menggambarkan  tingkat kejenuhan  warna.  Saturation  tinggi menunjukkan  warna  yang  lebih  kaya dan jenuh, sementara saturation rendah menghasilkan  warna  yang  lebih  pucat atau abu-abu.
3. Value (Tingkat Kecerahan) Value menggambarkan tingkat kecerahan atau intensitas warna. Value tinggi  menunjukkan  warna  yang  lebih terang, sedangkan value rendah menghasilkan warna yang lebih gelap. Dalam analisis gambar, model warna HSV digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  seperti pengenalan objek berdasarkan hue, segmentasi gambar berdasarkan saturation,
atau  analisis  distribusi  value  untuk memperoleh  informasi  tentang  tingkat kecerahan gambar.
e. Alat dan Perangkat Lunak Pendukung Dalam menerapkan metode Grayscale dan model  warna  HSV,  terdapat  berbagai  alat dan perangkat lunak pendukung yang dapat
digunakan, antara lain:
1. Perangkat Lunak Pengolahan Gambar
Perangkat lunak yang umum digunakan termasuk  MATLAB,  yang  merupakan
lingkungan  pemrograman  yang  kuat untuk  pengolahan  gambar.  MATLAB menyediakan fungsi-fungsi yang memungkinkan pengguna untuk mengatur  kecerahan,  kontras,  dan menerapkan transformasi warna berdasarkan  model  HSV  (Koot  et  al., 2023). 2. Bahasa  Pemrograman  dan  Library Pengolahan Citra
Bahasa  pemrograman  berbasis  matriks seperti Python dengan pustaka NumPy dan SciPy juga sering digunakan dalam pengolahan citra. Pustaka ini menyediakan  berbagai  fungsi  dan operasi  matriks  yang  berguna  dalam manipulasi gambar, termasuk transformasi  warna  berdasarkan  model HSV (Nordbotten et al., 2023). 3. Perangkat Keras Khusus Meskipun tidak ada keterkaitan langsung dengan metode Grayscale dan model  warna  HSV,  perangkat  keras seperti  laptop  atau  komputer  dengan kapabilitas yang  memadai  sering digunakan untuk menjalankan perangkat  lunak  pengolahan  gambar dan bahasa pemrograman yang digunakan (Fajri & Fitria, 2023). Dalam  penelitian  ini,  akan  diberikan contoh  penerapan  metode  Grayscale  dan model warna HSV menggunakan perangkat  lunak  pengolahan  gambar MATLAB  serta  bahasa  pemrograman berbasis  matriks  seperti  Python  dengan pustaka  NumPy  dan  SciPy.  Penggunaan perangkat  keras  seperti  laptop  atau komputer dengan kapabilitas yang memadai  diasumsikan  untuk  menjalankan perangkat lunak dan bahasa pemrograman tersebut.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Tampilan GUI
Gambar  1.  menunjukkan  tampilan  GUI untuk Analisis Gambar menggunakan Metode Grayscale dan HSV.
Relin Pramudiya, Cerwyn Asyraq, Aldo Kadafi, Ricky Putra Sardika
Gambar. 1. Tampilan GUI

## Gambar. 2. Tampilan Desain GUI
Gambar 2. menunjukkan desain rancangan  GUI.  Fungsi  dari  masing-masing fitur pada Gambar 2 adalah sebagai berikut:
1. Tombol Upload Citra Tombol ini digunakan untuk mengunggah gambar  dari  direktori  folder  yang  akan menjadi  objek  input  dalam  pengolahan citra.
2. Tombol Reset Citra Tombol  ini  digunakan  untuk  mereset gambar yang telah diunggah dan diolah.
3. Tombol Proses Grayscale Tombol ini digunakan untuk menjalankan proses  Grayscale  dan  menampilkan  hasil pemrosesan Grayscale pada citra.
4. Tombol Proses HSV Tombol  ini  digunakan  untuk  memproses dan menampilkan hasil perhitungan HSV.
5. Tombol Save Hue Tombol  ini  digunakan  untuk  menyimpan citra hasil pemrosesan Hue.
6. Tombol Save Saturation Tombol  ini  digunakan  untuk  menyimpan citra hasil pemrosesan Saturation.
7. Tombol Save Value Tombol  ini  digunakan  untuk  menyimpan citra hasil pemrosesan Value.
3.2 Hasil Percobaan
3.2.1 Hasil Uji Coba Pertama
Pada  uji  coba  pertama,  dilakukan analisis gambar  menggunakan metode  Grayscale  dan  HSV  pada citra  buah  pepaya.  Gambar  3. menunjukkan  hasil  perhitungan dan  analisis  objek  dari  citra tersebut.
Gambar. 3. Hasil Analisis Citra Buah Pepaya
3.2.2 Hasil Uji Coba Kedua
Pada  uji  coba  kedua,  dilakukan analisis gambar  menggunakan metode  Grayscale  dan  HSV  pada citra kambing. Gambar 4. menunjukkan  hasil  perhitungan dan  analisis  objek  dari  citra tersebut.

## Gambar. 4. Hasil Analisis Citra Kambing
3.3 Pembahasan 3.3.1 Kode Program Ketika program dijalankan, pengguna  dapat  mengklik  tombol 'Upload  Citra'  untuk  memasukkan gambar  yang  ingin  diproses. Gambar  5.  menunjukkan  kode program untuk mengunggah citra.
Relin Pramudiya, Cerwyn Asyraq, Aldo Kadafi, Ricky Putra Sardika

## Gambar. 5. Kode Program Upload Citra
Setelah  citra  diunggah,  pengguna dapat  menekan  tombol  “Proses Grayscale” untuk  memproses gambar  menjadi  citra  Grayscale. Gambar  6.  menunjukkan  kode program untuk Proses Grayscale.
Gambar. 6. Kode Program Proses Grayscale
Setelah menjalankan proses Grayscale, pengguna dapat menekan  tombol  “Proses  HSV” untuk memproses gambar
Grayscale  menjadi  citra  HSV. Gambar  7.  menunjukkan  kode program untuk Proses HSV.
Gambar. 7. Kode Program Proses HSV
Setelah  proses  HSV  selesai,  hasil citra Hue dapat disimpan ke dalam folder  dengan  mengklik  tombol “Save Hue”. Gambar
8.
menunjukkan kode program untuk
Save Hue.
Gambar. 8. Kode Program Save Hue
Hasil  citra  Saturation  juga  dapat disimpan dengan mengklik tombol “Save  Saturation”.  Gambar  9. menunjukkan kode program untuk Save Saturation.
Gambar. 9. Kode Program Save Saturation
Demikian  pula,  hasil  citra  Value dapat  disimpan  dengan  mengklik tombol “Save Value”. Gambar 10. menunjukkan kode program untuk Save Value.
Gambar. 10. Kode Program Save Value
Jika  ingin  menghapus  citra  atau menggantinya  dengan  citra  baru, pengguna  dapat  mengklik  tombol “Reset Citra”. Gambar 11. menunjukkan kode program untuk Reset Citra.
Relin Pramudiya, Cerwyn Asyraq, Aldo Kadafi, Ricky Putra Sardika
Gambar. 11. Kode Program Reset Citra 3.3.2 Uji Coba Pertama Pada  uji  coba  pertama,  dilakukan analisis  gambar  pada  citra  buah pepaya. Hasil dari proses Grayscale  muncul  dengan  benar sesuai  operasi  yang  dipilih,  dan hasil dari proses HSV juga tampil dengan  benar.  Dengan  demikian,
uji coba pertama dengan citra buah pepaya dapat dianggap berhasil. 3.3.3 Uji Coba Kedua Pada  uji  coba  kedua,  dilakukan analisis gambar pada citra kambing. Hasil dari proses Grayscale  muncul  dengan  benar sesuai  operasi  yang  dipilih,  dan hasil dari proses HSV juga tampil dengan benar. Oleh karena itu, uji coba  kedua  dengan  citra  kambing dapat dianggap berhasil.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini membahas metode Grayscale  dan  model  warna  HSV  dalam konteks  analisis  gambar.  Metode  Grayscale berfokus  pada  pengaturan  kecerahan  dan kontras,  sementara  model  warna  HSV digunakan untuk memahami dan memanipulasi atribut warna. Dari  laporan  ini,  dapat  disimpulkan
bahwa:
1. Metode  Grayscale  adalah  teknik  yang efektif untuk meningkatkan kualitas visual gambar.  Dengan  mengatur  kecerahan  dan kontras, gambar menjadi lebih jelas, tajam, dan menarik bagi mata manusia.
2. Model warna HSV menyediakan pendekatan  yang  lebih  intuitif  untuk
memahami  dan  memanipulasi  atribut warna  dalam  gambar.  Dengan  komponen hue, saturation, dan value, pengguna dapat melakukan  pengenalan  objek  berdasarkan nuansa warna, segmentasi gambar berdasarkan kejenuhan warna, serta analisis tingkat kecerahan dalam gambar. 3. Penggunaan  perangkat  lunak  pengolahan gambar  seperti  MATLAB  dan  bahasa pemrograman  berbasis  matriks  seperti Python dengan pustaka NumPy dan SciPy memungkinkan implementasi metode
Grayscale  dan  model  warna  HSV  secara mudah dan efisien. Dengan menerapkan metode  Grayscale dan  model  warna  HSV,  pengguna  dapat meningkatkan kualitas visual gambar,
mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dalam  analisis  gambar,  dan  mengoptimalkan proses  analisis  menggunakan  alat  dan perangkat lunak yang tepat. Secara keseluruhan,  pemahaman  dan  penerapan metode  Grayscale  dan  model  warna  HSV dapat  membantu  dalam  berbagai  konteks analisis  gambar  seperti  fotografi,  desain grafis,  pengenalan  pola,  pengolahan  citra medis, dan analisis visual. Dengan pemahaman  yang  mendalam  tentang  kedua metode  ini,  pengguna  dapat  mencapai  hasil yang lebih baik dalam pemrosesan dan analisis gambar.

## Daftar Pustaka
Boopathi,  S.,  Pandey,  B.  K.,  &  Pandey,  D.
(2023). Advances in artificial intelligence  for  image  processing: Techniques, applications, and optimization. Handbook of Research on Thrust  Technologies?  Effect  on  Image Processing , 73–95. https://doi.org/10.4018/978-1-6684- 8618-4.ch006 Fajri,  R.,  &  Fitria,  F.  (2023).  KLIK:  Kajian Ilmiah  Informatika  dan  Komputer Pengembangan Real-Time Object Detection System pada Perangkat
Single-Board Computer. Media Online) , 4 (2),
1154–1162. https://doi.org/10.30865/klik.v4i2.1224 Hasan,  N.  F.,  Dengen,  C.  N.,  &  Ariyus,  D. (2020). Analisis Histogram Steganografi Least  Significant  Bit  Pada  Citra Grayscale. Digital Zone: Jurnal
Relin Pramudiya, Cerwyn Asyraq, Aldo Kadafi, Ricky Putra Sardika
Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi ,
11 (1), 20–29. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v11 i1.3413 Koot, P., Mendoza-Lugo, M. A., Paprotny, D., Morales-Nápoles,  O.,  Ragno,  E.,  & Worm,  D.  T.  H.  (2023).  PyBanshee version (1.0): A Python implementation of the MATLAB toolbox BANSHEE for Non-Parametric Bayesian Networks with  updated  features. SoftwareX , 21 , 101279. https://doi.org/10.1016/j.softx.2022.101 279 Nordbotten,  J.  M.,  Benali,  B.,  Both,  J.  W., Brattekås,  B.,  Storvik,  E.,  &  Fernø,  M. A.  (2023).  DarSIA:  An  Open-Source Python  Toolbox  for  Two-Scale  Image
Processing  of  Dynamics  in  Porous Media.  In Transport  in  Porous  Media
(Vol. 151, Issue 5). Springer
Netherlands. https://doi.org/10.1007/s11242-023- 02000-9 Pandiangan,  H.  S.  M.  (2020).  Segmentasi Citra Untuk Pencarian Kode Warna Cat Menggunakan  Metode  Thershold  Hsv. Bulletin of Information Technology ( BIT ) , 1 (3), 134–143.
Sabini,  B.  (2021).  Perbandingan  Metode
Konversi Grayscale Menggunakan Metrik  Kualitas  Butteraugli. Jurnal Inovasi Informatika , 6 (2), 38–54. https://doi.org/10.51170/jii.v6i2.189 Sarimole,  F.  M.,  &  Fadillah,  M.  I.  (2022).
Classification of Guarantee Fruit Murability Based on Hsv Image With K- Nearest  Neighbor. Journal  of  Applied
Engineering and Technological Science , 4 (1), 48–57.
https://doi.org/10.37385/jaets.v4i1.929 Utami,  M.,  &  Erwin  Dwika  Putra.  (2023). Deteksi  Objek  Kualitas  Daun  Sawi Menggunakan  Metode  HSV  Color  dan Color  Blob. JUSIBI  (Jurnal  Sistem Informasi  Dan  Bisnis) , 5 (2),  85–93. https://doi.org/10.54650/jusibi.v5i2.518 Yulina,  S.  (2021).  Penerapan  Haar  Cascade
Classifier dalam Mendeteksi Wajah dan Transformasi Citra Grayscale Menggunakan OpenCV. Jurnal Komputer  Terapan , 7 (1),  100–109. https://doi.org/10.35143/jkt.v7i1.3411