## Pendeteksian Kematangan Buah Jeruk Dengan Fitur Citra Kulit Buah Menggunakan Transformasi Ruang Warna HSV
Reni Rahmadewi 1 , Gina Lova Sari 2 , Hirlan Firmansyah 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia Email: reni.rahmadewi@staff.unsika.ac.id 1 , ginalovasari@gmail.com 2 , hirlanf5@gmail.com 3
Abstrak –  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan pemilihan  kualitas  buah  Jeruk  Pontianak  dengan menggunakan  metode  ke  ilmuan  pencitraan  digital. Ektrasi  nilai  citra  RGB  dan  di  konversi  ke  dalam bentuk  HSV. Penggunaan  nilai Hue sebagain indikator warna  dan  identifikasi  warna  citra  Jeruk  Ponitanak. Rentang nilai Hue (0.627 - 8.991), data ini diambil dari 10 buah sample jeruk terlalu matang, nilai Hue (11.914- 29.688),  data  ini  diambil  dari  10  sample  buah  jeruk matang,  dan  rentang  nilai Hue (30.224  -  68.68) digunakan  sebagai  10  buah  sample  jeruk  mentah. Proses  klasifikasi  citra  kulit  jeruk  menggunakan Aplikasi  GUI  MATLAB  agar  proses  klasifikasi  citra dapat dilakukan dalam waktu singkat.
Kata Kunci – Citra, Hue , Jeruk, MATLAB.
Abstract  –  This  research  aims  to  apply  the  selection  of citrus  fruit  quality  in  Pontianak  using methods  to  digital imaging scientists. Extration of RGB image Value and in conversion  into  HSV  form.  Use  Hue  Values  as  color indicators  and  identify  the  image  colour  orange Ponitanak. Hue Value Range (0,627 - 8,991), this data is taken  from  10  samples  of  orange  too  ripe,  the  Value  of Hue  (11,914  -  29,688),  this  data  is  derived  from  10 samples  of  ripe  citrus  fruits,  and  a  range  of  Hue  Values (30,224  -  68.68)  is  used  as  10  samples  unripe  oranges. The  process  of  classification  of  orange  peel  image  using MATLAB GUI application so that the image classification process can be done in a short time.
Key Word - Image, Hue , Orange, MATLAB.

## I. PENDAHULUAN
Jeruk  memiliki  banyak  spesies,  diantaranya adalah  jeruk  keprok  (termasuk  jeruk  siam),  jeruk manis, jeruk besar, jeruk nipis, jeruk purut, dan jeruk ponsil.  Jeruk  siam  menduduki  posisi  yang  penting dalam dunia jeruk. Bahkan diperkirakan  sekitar 60% kebutuhan akan buah jeruk dipenuhi oleh jeruk  siam Jeruk siam memiliki kelebihan antara lain rasa manis, harum  dan  mengandung  banyak  air.  Jeruk  siam ( Citrus  nobilis )  banyak  dibudidayakan  di  Indonesia (Susanto.2008).
Jeruk  Pontianak  ( citrus  nobilis  var.  microcarpa ) merupakan jenis jeruk siam dengan ciri fisik kulitnya tipis dan licin mengkilat. Jeruk Pontianak mempunyai rasa yang manis dan merupakan salah satu komoditas unggulan Kota Pontianak (Wikipedia.2019).
Klasifikasi  mutu berdasarkan  tingkat  kematangan harus  dilakukan  karena  terdapat  perbedaan  atribut sensori seperti  warna, tekstur  dan ukuran. Perbedaan kelompok  mutu  tersebut  dapat  mempengaruhi  harga jual di tingkat  konsumen karena  konsumen  memiliki preferensi  mutu  sendiri.  Sortasi  jeruk  ke  dalam beberapa klasifikasi  mutu  merupakan salah  satu cara yang  perlu  diterapkan  agar  jeruk  lokal  bisa  bersaing dengan jeruk impor (Adnan.2013).
Bidang  Ilmu  pengolahan  citra  digital  (PCD) adalah  salah  satu  bidang  ilmu  teknik  elektro  yang mempelajari proses pengolahan citra dan menginterpretasiakannya.  Terdapat  sebuah  teori interpretasi  warna  kedalam  pengkondisian Hue,
Saturasi, dan
Value (HSV) yang mana menterjemahkan  warna  kedalam  derajat  angka. Derajat  warna  dapat  menghasilkan  suatu  kontribusi nilai rentang  warna dengan  mengacu  kualitas barang antara  baik  dan  buruk.  Kecocokan  teori  tersebut berlaku  dengan  kesamaan  kondisi  sensasi  pengertian warna pada mata manusia umumnya . II. U NITS Pada penelitian ini, ada beberapa tahap yang harus dilakukan:
1). Pengambilan Citra oleh Alat
Menurut  Adi Pamungkas S. Msi (2012), Akuisisi Citra  merupakan  proses  menangkap (capture) atau memindai (scan) suatu  citra  analog  sehingga diperoleh  citra  digital.  Beberapa  faktor  yang  perlu diperhatikan  dalam  proses  akuisisi  citra  antara  lain adalah:  jenis  alat  akuisisi,  resolusi  kamera,  teknik pencahayaan,  perbesaran  atau zooming ,  jarak  dan sudut pengambilan citra.

## 2). RGB
Model RGB setiap warna memperlihatkan konsep spectral  primary color  red,  green, dan blue .  Model ini  didasarkan  pada  sistem  kordinat  kartesian. Sub Space warna  yang  dicari  adalah  kubuh  ditunjukan pada  gambar  1,  dimana  nilai  RGB  pada  tiga  sudut cyan,  magenta dan yellow .  Terdapat  dua  buah  sudut lain  yaitu hitam adalah  yang terdekat dari  origin dan putih adalah titik paling jauh dari origin (Eko,2011).
Gambar 1 Ruang Warna RGB Sumber : (https://pemrogramanmatlab.com/tag/ruang-warna-rgb-matlab/)
Pada gray  scale diperluas  dari  hitam  keputih, sepanjang garis gabungan dua titik. Perbedaan warna dalam  model  ini  adalah  titik-titik  yang  berada  di dalam  kubus  didefinisikan  oleh  vektor  dari  origin. Untuk  kemudahan  asumsinya  adalah  bahwa  semua nilai  warna  dinormalisasi  sehingga  kubus  yang ditampilkan  pada  gambar  adalah  unit  kubus.  Maka, nilai RGB diasumsikan dalam range 0 dan 1.
3). Konversi RGB ke HSV
Model warna HSV merupakan model warna yang diturunkan  dari  model  warna  RGB  maka  untuk mendapatkan  warna  HSV  ini,  harus  melakukan proses konversi nilai warna dari RGB ke HSV.
Untuk  mentransformasi  dari  RGB  ke  HSV. Diasumsikan koordinat-koordinat R, G dan B (0 atau 1)  adalah  berurutan  merah,  hijau  dan  biru  dalam ruang  warna  RGB,  max  adalah  nilai  maksimum  dari nilai  ( red , green dan blue )  dan  min  adalah  nilai minimum  dari  nilai  ( red , green dan blue) .  Untuk memperoleh  sudut Hue [0,360]  yang  tepat  untuk ruang warna HSV.
Menghitung nilai rgb dalam bentuk normalisasi:
𝑟 = 𝑅 (𝑅+𝐺+𝐵) , 𝑔 = 𝐺 (𝑅+𝐺+𝐵) , 𝑏 = 𝐵
(𝑅+𝐺+𝐵) ………….... (2.1)
Menghitung nilai Value :
𝑉 = 𝑚𝑎𝑥(𝑟, 𝑔, 𝑏) ……………………….………….….(2.2)
Menghitung nilai Saturasi :
𝑆 = { 0
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0
1 − 𝑚𝑖𝑛(𝑟,𝑔,𝑏)
𝑉 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 > 0 ……….…..…................(2.3)
Menghitung nilai Hue :
𝐻 = {
0,                                                        𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑚𝑎𝑥 = 𝑚𝑖𝑛
60° × ( ( 𝐺−𝐵) max − 𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑜𝑑 6) ,                𝑗𝑖𝑘𝑎  max = 𝑅
60° × ( ( 𝐵−𝑅) max − 𝑚𝑖𝑛 + 2) ,                       𝑗𝑖𝑘𝑎  max = 𝐺
60° × ( ( 𝑅−𝐺) max − 𝑚𝑖𝑛 + 4) ,                       𝑗𝑖𝑘𝑎  max = 𝐵 ... (2.4)

## III. GAMBAR DAN TABEL

## 1) GUI MATLAB
Menurut  Ganesha-Tech,  GUI  adalah  singkatan dari Graphical  User  Interface ,  sebuah  aplikasi
display dari  MATLAB  yang  mengandung  tugas,
perintah, atau
komponen program yang mempermudah user (pengguna)  dalam  menjalankan sebuah  program  dalam  MATLAB.  Dalam  GUI terdapat  sembilan  aspek  nilai  yang  dijadikan konsentrasi  penelitian,  yaitu  nilai  RGB  dan dikonversi ke dalam nilai HSV. Dari pengolahan nilai tersebut  dapat  dilakukan  analisis  dan  penilaian klasifikasi buah secara otomatis dalam rentang waktu 0.2 detik.

## Gambar 2. GUI MATLAB Klasifikasi Citra Jeruk Pontianak

## 2) Rentang Batas Indikator HUE
Data  dari  30  sampel  percobaan  buah  jeruk, didapatkan 10 sampel nilai Hue (0.627 - 8.991) untuk jeruk  terlalu  matang,  10  sampel  citra  nilai Hue (11.914  -  29.688)  untuk  jeruk  yang  matang,  dan  10 sampel  citra  diperoleh  nilai Hue (30.224  -  68.68) untuk jeruk mentah.
Tabel 2. Klasifikasi Citra Jeruk Pontianak
NO Sampel Citra Jeruk Pontianak Proses pada GUI MATLAB Nilai RGB Nilai HSV Keterangan Klasifikasi R G B H S V 1 Jeruk 1 0.198 0.108 0.055 4.216 0.723 0.198 Terlalu Matang 2 Jeruk 2 0.352 0.237 0.073 7.609 0.794 0.352 Terlalu Matang 3 Jeruk 3 0.271 0.184 0.154 11.881 0.433 0.271 Terlalu Matang 4 Jeruk 4 0.357 0.241 0.072 4.191 0.798 0.357 Terlalu Matang 5 Jeruk 5 0.282 0.195 0.159 8.992 0.438 0.282 Terlalu Matang 6 Jeruk 6 0.270 0.190 0.1798 0.627 0.333 0.270 Terlalu Matang 7 Jeruk 7 0.177 0.119 0.087 0.883 0.512 0.177 Terlalu Matang 8 Jeruk 8 0.179 0.120 0.088 2.480 0.507 0.179 Terlalu Matang 9 Jeruk 9 0.369 0.247 0.167 2.067 0.548 0.369 Terlalu Matang 10 Jeruk 10 0.236 0.205 0.146 6.843 0.382 0.236 Terlalu Matang 11 Jeruk 11 0.675 0.536 0.026 29.688 0.961 0.675 Matang 12 Jeruk 12 0.719 0.592 0.043 19.023 0.940 0.719 Matang 13 Jeruk 13 0.701 0.513 0.022 13.019 0.969 0.701 Matang
14
Jeruk 14 0.707 0.519 0.021 11.914 0.971 0.707 Matang
15
Jeruk 15 0.682 0.499 0.025 13.831 0.964 0.682 Matang
16
Jeruk 16 0.675 0.493 0.027 14.718 0.961 0.675 Matang
NO Sampel Citra Jeruk Pontianak Proses pada GUI MATLAB Nilai RGB Nilai HSV Keterangan Klasifikasi R G B H S V 17 Jeruk 17 0.661 0.464 0.026 28.842 0.961 0.661 Matang 18 Jeruk 18 0.679 0.494 0.012 13.118 0.983 0.679 Matang 19 Jeruk 19 0.731 0.596 0.032 21.429 0.956 0.731 Matang 20 Jeruk 20 0.655 0.480 0.03 14.924 0.955 0.655 Matang 21 Jeruk 21 0.575 0.449 0.022 36.003 0.961 0.575 Mentah 22 Jeruk 22 0.476 0.438 0.023 30.793 0.953 0.476 Mentah 23 Jeruk 23 0.387 0.393 0.025 61.021 0.935 0.393 Mentah 24 Jeruk 24 0.413 0.380 0.030 30.224 0.927 0.413 Mentah 25 Jeruk 25 0.293 0.337 0.034 68.68 0.899 0.337 Mentah 26 Jeruk 26 0.337 0.341 0.027 60.725 0.921 0.341 Mentah 27 Jeruk 27 0.390 0.397 0.021 61.209 0.948 0.397 Mentah 28 Jeruk 28 0.386 0.396 0.021 61.574 0.948 0.396 Mentah 29 Jeruk 29 0.423 0.373 0.02 45.094 0.953 0.423 Mentah 30 Jeruk 30 0.378 0.339 0.040 41.618 0.894 0.378 Mentah

## IV. KESIMPULAN
Klasifikasi kematangan buah jeruk dari pengujian 30 sampel citra kulit jeruk,  dapat dilihat dari rentang nilai Hue . Ektrasi RGB ke HSV nilai pada kulit buah jeruk mengahsilkan tiga klasifikasi nilai rentang Hue , yaitu  warna  hijau  dengan  nilai Hue (30.224  -  68.68) untuk jeruk mentah, warna kuning kemerahan dengan nilai Hue (11.914  -  29.688)  untuk  jeruk  matang  dan warna  merah  tua  gelap  dengan  nilai Hue (0.627  - 8.991)  untuk  jeruk  terlalu  matang.  Jeruk  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  jeruk pontianak lokal yang tidak melalui proses degreening (pematangan buah buatan).
IV. R EFRENCE AND C ITATION
[1]. Adnan. Karakterisasi Sifat Fisik Jeruk Manis Berdasarkan  Tingkat  Ketuaan.  Papua.  Balai Pengkajian  Teknologi  Pertanian  Papua.  2013. (Http://Pascapanen.Litbang.Deptan.Go.Id).
[2]. Budi Susanto. Pemutuan Buah Jeruk Siam Pontianak  (Citrus  Nobilis  Var.  Microcarpa) Dengan  Teknik  Pengolahan  Citra.  Bogor. Sekolah  Pascasarjanainstitut  Pertanian  Bogor. 2008.
[3]. Aryant Ni Putu I Dkk (2016). .Kajian Fisiko- Kimia Buah Jeruk Siam (Citrus Nobilis Lour.) Pada  Perbedaan  Tingkat  Kematangan  Selama Penyimpanan.
Denpasar. Universitas Udayana.  (Agrotrop,  7  (1):  51  -  59  (2017)
Issn: 2088-155x).
[4]. Indarto, Murinto. (2017)Deteksi Kematangan
Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra
Kulit Pisang Menggunakan Metode
Transformasi  Ruang  Warna  His.  Yogyakarta. Universitas  Ahmad  Dahlan  .  (Juita  P-Issn: 2086-9398;  E-Issn:  2579-8901;  Volume  V, Nomor 1, Mei 2017).
[5]. K.Harahap.Muhammad.(2016).Analisis Hum- an Skin Detection Menggunakan HSV Dengan Salt  and  Pepper  Noise Red uction.  Sumatera Utara.  Ilmu  Komputer Dan Teknologi
Informasi Universitas Sumatera Utara
[6]. Musdalifaha Nuzlul Dkk.(2016).Pengaruh
Suhu  Dan  Lama  Penyimpanan  Terhadap
Warna Jeruk Siam Pontianak Setelah
De green ing. Bogor. Institut Pertanian Bogor. (Warta  Ihp/Journal  of  Agro-Based  Industry Vol.33 (No.1) 07 2016: 39-48).
[7]. Pradipta Gd Angga , Ayu Pt Desiana Wulan- ing.(2017).  Perbandingan  Segmentasi    Citra Telur  Ayam  Menggunakan  Metode  Otsu
Berdasarkan  Perbedaan  Ruang  Warna  Rgb Dan HSV. Bali .Stmik Stikom Bali.
[8]. Prasetyo Eko.Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya  menggunakan  Matlab.  2011. Penerbit Andi.Yogykarta.ISBN: 978 -979 – 29 – 2703 – 0 .
[9]. Putri Ayang Setiyo Dkk. (2018).Sistem Detek-
si Warna Pada Quadcopter Ar.Drone
Menggunakan  Metode  Color  Filtering Hue Saturation  and Value (HSV).  Fakultas  Ilmu Komputer.  Universitas  Brawijaya.  (E-ISSN: 2548-964X).
[10]. Sugiyanto Sigit,Wibogo Feri.(2015) Klasifi- kasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pepaya (Carica  Papaya  L)  California  (Callina-Ipb  9) Dalam  Ruang  Warna  HSV  Dan  Algoritma  K nearest  Neighbors.  Purwekerto.  Universitas Muhammadiyah  Purwokerto.  (Isbn  978-602- 14355-0 -2).
[11]. Warman Karsadi , Dkk. (2014). Identifikasi Kematangan  Buah  Jeruk  Dengan  Teknik Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Medan.  Kampus  Usu Medan.  (J.Rekayasa  Pangan  Dan  Pert.,  Vol.3 No. 2 Th. 2015).
[12]. Zarwani Hayu.(2019).Rancang Bangun Alat Penyortir  Buah  Tomat  Berdasarkan  Ukuran Dan Warna Menggunakan Metode Segmentasi HSV  Berbasis  Raspberry  Pi  3b+.  Bandar Lampung .Fakultas Teknik Universitas
[13]. Wikipedia, 2019. Jeruk Pontianak. http://id.- wikipedia.org. diakses tanggal 24 Juni 2019.