Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Segmentasi Citra Untuk Pencarian Kode Warna Cat  Menggunakan Metode Thershold Hsv

## Hanni Satun Mardiah Pandiangan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: hanni@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi    : 07 November 2020 Revisi Akhir : 15 November 2020 Diterima                  : 20 November 2020 Diterbitkan Online : 28 November 2020
Perangkat  mobile  merupakan  alat  yang  tidak  hanya  berfungsi  untuk berkomunikasi  melalui  suara  dan  pesan  teks,  melainkan  dapat digunakan untuk berkirim pesan multimedia, menjalankan aplikasi, dan sebagai media penyimpanan Masalah Keamanan dan kerahasiaan data merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  hal  pertukaran  informasi. Salah satu solusi untuk menjaga keamanan dan kerahasiaan pada proses pengiriman  data  adalah  dengan  teknik  penyandian  sebagai  kunci enkripsi pada file. Penelitian ini memaparkan mengenai pengembangan kriptografi  (enkripsi  dan  dekripsi)  dengan  mengkombinasikan algoritma  hybrid  DES  dan  kunci  public  Elgamal.  Aplikasi  ini  dibuat dengan perangkat lunak menggunakan eclipse dan pembuatan aplikasi keamanan file dengan proses enkripsi menggunakan algoritma hybrid DES dan proses dekripsi dengan menggunakan kunci public Elgamal, diharapkan untuk mengatasi permasalahan tersebut .
K ATA K UNCI
Penerapan, hybrid DES, kunci public Elgamal, Eclipse

## K ORESPONDENSI
E-mail: hanni@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Segmentasi merupakan salah satu proses untuk memisahkan citra menjadi beberapa warna berdasarkan kriteria tertentu.  Berdasarkan  pengertian  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  tujuan  utama  dari  proses  segmentasi  adalah menemukan atau  menyederhanakan daerah warna citra  menjadi  bagian-bagian warna  yang  lebih kecil agar  mudah dikenali dan dapat dianalisis kegunaan atau arti tiap-tiap warna tersebut. Banyak sekali manfaat yang dapat diperoleh dari hasil segmentasi, salah satunya untuk mengekstraksi ciri yang dapat digunakan sebagai langkah awal pengenalan objek.
Teknik  pencarian  kode  warna  cat  menggunakan  pencarian  citra  dengan  query  berupa  citra  menggunakan segmentasi yang di dalamnya sudah tersimpan fitur warna berupa HSV color histogram. Sedangkan teknik segmentasi yang dipakai adalah Threshold . Teknik segementasi diharapkan dapat mempercepat proses komputasi dan pencarian citra. Objek segmentasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pencarian kode warna cat. Cat biasa digunakan untuk melindungi dan memberikan kode warna pada suatu objek atau permukaan dengan melapisinya dengan lapisan berpigmen . Cat dapat digunakan pada hampir semua jenis warna pada objek, antara lain untuk menghasilkan karya seni oleh pelukis untuk membuat  lukisan dengan  mengkombinasikan warna-warna tersebut. (Sutrisno, 2009). HSV merupakan system warna yang paling mendekati cara kerja mata manusia dan menggabungkan informasi, baik warna maupun grayscale dengan kata lain nilai bagian RED = GREEN = BLUE)  dari sebuah segmentasi citra.
Segmentasi citra merupakan proses penting dalam pengolahan citra digital, sebelum citra diolah lagi ke proses selanjutnya. Oleh karena itu, dibutuhkan metode segmentasi yang tepat dan akurat untuk melakukan pemisahan objek dengan  background.  Ada  berbagai  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  segmentasi  citra. Salah satu metode tersebut adalah Thershold HSV . Threshold merupakan  salah  satu  teknik  segmentasi  yang  baik  digunakan  untuk  citra  dengan  perbedaan  nilai intensitas  yang  signifikan  antara  latar  belakang  dan  objek  utama,  umumnya  menurut Fisher  dkk  (2003 ).  Nilai Thershold dihitung dengan menggunakan persamaan dimana f maks adalah nilai intensitas maksimum pada citra dan f  min adalah  nilai  intensitas  minimum  pada  citra[2]. Untuk  warna-warna  natural,  nilai HSV cukup  efektif  dalam melakukan  deteksi.  Nilai  t hreshold dapat  dipelajari  berdasarkan  pola  warna  atau  ditentukan  secara  intuitif  dan cenderung lebih stabil terhadap perubahan cahaya

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Citra
Analisis  citra  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  parameter-parameter  yang  diasosiasikan  dengan  ciri  dari objek didalam citra, untuk selanjunya parameter tersebut digunakan dalam menginterpretasi citra. Analisis  citra pada  dasarnya  terdiri  dari  tiga  tahapan  yaitu  ekstraksi  ciri,  segmentasi  dan  klasifikasi.  Faktor  kunci  dalam mengekstraksi  ciri  adalah  kemampuan  mendeteksi  keberadaan  tepi      dari  objek  didalam  citra.  Setelah  tepi  objek diketahui,  langkah  selanjunya  dalam  analisis  citra  adalah    segmentasi,  yaitu  me  reduksi  citra  menjadi  objek  atau region. Langkah terakhir dari analisis citraadalah klasifikasi, yaitu memetakan segmen-segmen yang berbeda kedalam kelas objek  yang berbeda pula. [1]

## 2.2. Segmentasi Warna
Segmentasi  adalah  suatu  proses  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  gambar  sesuai  dengan  obyek gambarnya.  Setelah  menentukan  berapa  banyak  distribusi  warna  yang  digunakan  maka  tiap  gambar  yang  ada dilakukan segmentasi warna.[3].
ei = √((𝑟𝑖 − 𝑟) 2 +   (𝑔𝑖 − 𝑔) 2 + (𝑏𝑖 − 𝑏) 2 .....................................................(1)
Keterangan : ei = Warna crayon ri, gi dan bi = Segmentasi warna gb = Red, Green, Blue
Gambar 1 Segmentasi warna Sumber : Nana ramadijanti, 2006, 113 [3]

## 2.3.  Histogram HSV
HSV merupakan salah satu cara untuk mendefinisikan warna yang didasarkan pada roda warna. Hue mengukur sudut  sekitar  roda  warna  (merah  pada  0  derajat,  120  derajat  di  hijau,  biru,  di  240  derajat). Saturation yang menunjukkan pada radius roda warna sehingga menunjukkan proporsi antara gelap (pusat) untuk warna ke putih murni (di luar). Value menunjukkan nilai kecerahan. Hue memiliki nilai antara 0 hingga 360 (derajat), Saturation and Value berkisar dari 0 hingga 100%.[3].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Analisa adalah penguraian dari suatu pembahasan, dalam hal ini pembahasan mengenai membuat aplikasi untuk penerapan metode threshold HSV dalam proses segmentasi citra untuk pencarian kode warna cat. Cat biasa digunakan untuk melindungi dan memberikan kode warna pada suatu objek atau permukaan dengan melapisinya dengan  lapisan berpigmen . Cat dapat digunakan pada hamper semua jenis warna pada objek, antara lain untuk menghasilkan karya senioleh pelukis untuk membuat lukisan dengan mengkombinasikan warna-warna tersebut.
Alasan dengan  menerapkan  metode threshold HSV pada pencarian kode warna cat karena  merupakan system warna yang paling mendekati cara kerja mata manusia dan menggabungkan informasi, baik warna maupun grayscale dengan  kata  lain  nilai  bagian  Red,  Green,  Blue  dari  sebuah  segmentasi  citra.HSV  mendefinisikan  warna  dalam terminology Hue , Saturation dan  V alue. Nilai  Threshold dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  dimana fmaks adalah nilai intensitas maksimum pada citra dan fmin adalah nilai intensitas minimum pada citra.
Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi segmentasi citra untuk pencarian kode warna cat berdasarkan nilai  RGB  histogram  menggunakan  bahasa  pemograman  visual  basic  net  2008.  Proses  segmentasi  pencarian  kode warna cat menggunakan citra berwarna true color 24 bit dengan kondisi multi color object pada nilai histogram. Pada proses  segmentasi  menggunakan  teknik  CBIR  histogram  dan  sedangkan  menentukan  kode  warna  menggunakan Threshold HSV pada citra berformat Jpeg dengan resolusi 50x50 piksel.
Langkah-langkah pencarian kode warna sebagai berikut:
1. Berdasarkan persepsi mata manusia (10 responden), dinyatakan bahwa pencarian citra, sesuai dengan rankingnya

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 3, November  2020, pp  122- 133 ISSN 2722-0524 (media online)
adalah Color3, Color6, Color8, Color9, Color10, Color5, Color2, Color7, Color4.
2. Histogram Intersection, City Block distance dan Euclidean distance, maka perlu dibuat suatu rumusan baru agar hasil yang diperoleh dapat lebih mendekati persepsi pencarian color.
Gambar 2 Histogram Intersection
ei = √((𝑟𝑖 − 𝑟) 2 +   (𝑔𝑖 − 𝑔) 2 + (𝑏𝑖 − 𝑏) 2
Dik : ei = warna crayon :ri = 9, gi =10, bi = 5
r = 3 g = 6 b = 8
Jawab :ei = √((𝑟𝑖 − 𝑟) 2 +   (𝑔𝑖 − 𝑔) 2 + (𝑏𝑖 − 𝑏) 2 = √((9 − 3) 2 +   (10 − 6) 2 + (5 − 8) 2 = √((12) 2 +   (8) 2 + (6) 2
= √((24) +   (16) + (12)
= √((52)) 2
= 104 color R
ei = √((𝑟𝑖 − 𝑟) 2 +   (𝑔𝑖 − 𝑔) 2 + (𝑏𝑖 − 𝑏) 2
Dik : ei = warna crayon :ri = 9, gi =10, bi = 5
r = 2 g = 7 b = 4
Jawab :ei = √((𝑟𝑖 − 𝑟) 2 +   (𝑔𝑖 − 𝑔) 2 + (𝑏𝑖 − 𝑏) 2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
= √((9 − 2) 2 +   (10 − 7) 2 + (5 − 4) 2 = √((10) 2 +   (3) 2 + (1) 2
= √((20) +   (6) + (1)
= √((27)) 2
= 54 color G
ei = √((𝑟𝑖 − 𝑟) 2 +   (𝑔𝑖 − 𝑔) 2 + (𝑏𝑖 − 𝑏) 2
Dik : ei = warna crayon :ri = 9, gi =10, bi = 5
r = 3 g = 10
b = 4
Jawab :ei = √((𝑟𝑖 − 𝑟) 2 +   (𝑔𝑖 − 𝑔) 2 + (𝑏𝑖 − 𝑏) 2
= √((9 − 3) 2 +   (10 − 10) 2 + (5 − 4) 2 = √((12) 2 +   (0) 2 + (1) 2
= √((24) +   (0) + (1)
= √((25)) 2
= 50 color B

## 3.2    Penerapan Metode Threshold HSV(Hue Saturation Value)
Dalam penerapan metode HSV ( Hue Saturation Value) ini mencari nilai dari histogram pada pencarian warna cat. Adapun Hue adalah paduan warna dan menyatakan warna yang sebenarnya (merah, violet, kuning). Digunakan untuk  membedakan  warna-warna  dan  menentukan  kehijauan,  kemerahan  dan  sebagainya  dari  cahaya. Saturation adalah  kepekatan  warna  dan  meyatakan  tingkat  kemurnian  suatu  warna,  yaitu  mengindikasikan  seberapa  banyak warna  putih  diberikan  pada  warna. Value adalah  nilai  kecemerlangan  warna,  atribut  yang  meyatakan  banyaknya cahaya yang diterima oleh mata tanpa memperdulikan warna.
Nilai citra terlebih dahulu di konversi  menggunakan  matlab 6.1 agar terbentuklah  nilai RGB berikut  proses pengambilan konversi citra ASCII pada matlab :
1. Terlebih dahulu rubah ukuran citra sesuai kebutuhan dengan menggunakan aplikasi yang diinginkan.
2. Simpan ke drive D dengan format JPG, kemudian buka aplikasi matlab.
3. Pilih file, klik open ambilah jenis coding pada work kemudian
4. Akan muncul jendela form berguna untuk meletakkan tempat foto yang anda simpan seperti dibawah ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 3, November  2020, pp  122- 133 ISSN 2722-0524 (media online)
5. Kemudian  klik debug untuk  menjalankan,  setelah  itu  akan  muncul  form  hasil  dari  konversi  nilai  citra  anda, berikut gambarnya :
Gambar 4 Form Matlab
Berikut ini merupakan nilai ASCII yang di ambil dari setiap baris pertama nilai RGB
Perintah untuk mengambil nilai warna R :
Ascii (:,:,1) =
R
Perintah untuk mengambil nilai warna G :
Ascii(:,:2) =
G Perintah untuk mengambil nilai warna B :
Ascii (:,:,3) = B
232 221 209 189 162
239 219 200 176 154 246 216 186 160 146 232 198 161 136 129
205 170 135 113 112 250 220 186 155 134 236 200 159 128 114 210 173 134 107 100 182 149 113 90 89 163 132 99 80 79 216 206 195 176 155 220 202 182 159 140 223 193 162 135 118 211 176 136 105 93 190 152 113 85 76

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Pada kasus ini dicoba dilakukan pengambilan dari nilai RGB terhadap citra :
R 232 G 250 B 216
Adapun proses perhitungan menggunakan rumus HSV (Hue Saturation Value) dapat dilihat pada rumus dibawah ini :
Hue , diwakili oleh 360 derajat warna, yang nilai warnanya dapat dilihat dibawah ini :
Diketahui, nilai R = 232, G= 250, B = 216 R = 232 Max = 250 G = 250 Min = 216 B = 216 V = Max ( r, g, b ) V = Max (232, 250, 216) V = 247
S = V - 𝑀𝑖𝑛  (𝑟,𝑔,𝑏) 𝑣 S = 250 - 216 250 S = 250 – 0,876 S = 249,12 H = 60 𝑥 (𝑔−𝑏) 𝑠𝑥𝑣 H = 60 𝑥 (250−216) 249,12 𝑥 250 H = 2040 62280 H = 0,032
H = 60 x [ 2 + (𝑏−𝑟) 𝑠𝑥𝑣 ]
H = 60 x [ 2 + (216−250) 249,12 𝑥 250 ]
H = 60 x [ 2 + −34 62280 ] H = 60 x[ 2 - 0.0005 ] H = 60 x 1.9995 H = 119.97
H = 60 x [ 4 + (𝑟−𝑔) 𝑠𝑥𝑣 ]
H = 60 x [ 4 + (250−250) 249,12 𝑥 250 ]
H = 60 x [ 4 + 0 62280 ] H = 60 x [ 4 + 0 ] H = 60 x 4 H = 240 Saturation , Panah horizontal yang berwarna hitam, mempunyai antar 0 hingga 100 atau 0 sampai 1.Nilai 0 untuk warna putih, semakin besar maka merujuk kepada warna asli.
Jika S = 0 maka dilakukan proses nilai normalisasi dengan perhitungan dapat dilihat seperti dibawah ini : Identifikasi RGB:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 3, November  2020, pp  122- 133 ISSN 2722-0524 (media online)
= 232+250+216 3
= 698 3
V = 232,6
S = 1 - Min(𝑅+𝐺+𝐵) 𝑉
S = 1 - Min(232+250+216) 232,6
S = 1 - 216 232,6
S = 1- 0,928
S = 0,072 Jika S = 0, maka H dapat ditentukan:
H = tan [ 3(𝐺−𝐵) (𝑅−𝐺)+(𝑅−𝐵) ]
= tan [ 3(250−216) (232−250)+(232−216) ]
= tan [ 3(34) −18+16 ]
= tan [ 102 2 ] = tan (51) = 0,903 Value ,Panah vertikal yang berwarna putih, nilai sama dengan saturation . Nilai 0 mengacu hitam sedangkan semakin besar memberikan warna asli dari hue V=Cmax . Rumus RGB :
Perhitungan nilai RGB dapat dilihat dibawah ini : R = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 = 232 232+250+216 = 232 698
= 0,333
G = 𝐺 𝑅+𝐺𝐵 = 250 232+250+ 216 = 250 698 = 0,358
B = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵
= 216 232+250+216 = 216 698 = 0,309
V = 𝑅+𝐺+𝐵 3 = 0,333+0,358+0,309 3 = 1 3 = 0,3333 Histogram :
Citra histogram terdiri dari 3 layer matrik yaitu R-layer, G-layer, dan B-layer. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai  nilai  matrik. Perhitungan  dari koordinat ℎ 𝑖 f  (232,2)dan  dilakukan dengan  mengambil  matriks 3x3 dari matriks tetangga piksel yang akan histogram.
ℎ 𝑖 𝑓 (232,2) = 219 + 1 2 = 220 2 = 110 ℎ 𝑖 𝑓 (232,3) = 200 + 8 2 = 208 2 = 104

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ℎ 𝑖 𝑓 (232,4) = 176 + 3 2 = 179 2 = 89
ℎ 𝑖 𝑓 (250,2) = 216 + 2 2 = 218 2 = 109
ℎ 𝑖 𝑓 (250,3) = 186 + 7 2 = 193 2 = 96
ℎ 𝑖 𝑓 (250,4) = 160 + 7 2 = 167 2 = 83 ℎ 𝑖 𝑓 (216,2)   = 198 + 1 2 = 199 2 = 99 ℎ 𝑖 𝑓 (216,3) = 161 + 9 2 = 170 2 = 85
ℎ 𝑖 𝑓 (216,4) = 136 + 4 2 = 140 2 = 70
Dari  hasil  perhitungan  nilai  RGB  pada  metode  HSV  Setelah  transformasi  selanjutnya  dilakukan  segmentasi  dari histogram pada pencarian warna. Proses HSV, dimana proses ini dapat dikatakan sebagai proses filter warna dimana warna yang ingin dirubah dengan nilai HSV

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Tampilan Menu Utama
Tampilan program merupakan tampilan halaman yang muncul pertama sekali. Berikut pengujian program pada segmentasi citra untuk pencarian kode warna cat menggunakan metode thershold HSV. Jika program dijalankan maka tampilan yang muncul adalah tampilan awal program seperti berikut :

## 4.2 Menu Utama
Halaman  utama  merupakan  tampilan  halaman  yang  muncul  pertama  sekali  pada  saat  sistem  dijalankan. Halaman utama memiliki 3 menu bar, yaitu menu cari kode warna, menu pencarian warna histogram dan menu keluar. Tampilan Halaman menu utama dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 5 Tampilan Menu Utama

## 4.3. Tampilan Cari Kode Warna
Tampilan halaman menu proses merupakan halaman yang digunakan untuk melakukan proses segmentasi citra untuk pencarian kode warna menggunakan RGB HSV dan HSV RGB. Gambar sebagai berikut menunjukkan tampilan halaman tampilan proses pencarian kode warna. Adapun  gambar tersebut dapat dilihat pada gambar  sebagai berikut :

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## Gambar 6. Tampilan Cari Kode Warna

## 4.4. Tampilan Pencarian Warna Histogram
Tampilan  halaman  menu  proses  pencarian  warna  histogram  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk melakukan  proses  segmentasi  citra  untuk  pencarian  warna  histogram  menggunakan  RGB  HSV  dan  HSV  RGB. Gambar  sebagai  berikut  menunjukkan  tampilan  halaman  tampilan  proses  pencarian  warna  histogram.  Adapun tahapanya adalah sebagai berikut :
1. Open digunakan untuk mencari gambar  mana  yang akan diproses untuk segmentasi  citra. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 7.  Tampilan Open
2. Setelah  memilih gambar  yang akan diproses  maka tahap selanjutnya adalah  melakukan  proses segmentasi citra dengan  cara  mengklik  tombol HSV .  Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada  gambar  diatas.  Sedangkan  untuk proses pencarian kode warna dan hasil histogram dapat dilihat pada gambar 10 dan gambar 11.
3. Hasil  piksel  gambar  pada  segmentasi  citra  setelah  proses  HSV  selesai  Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada gambar 11.
Gambar 8. Tampilan Segmentasi citra

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 10. Tampilan Hasil Piksel Adaptive Median Filter
Gambar 11 Tampilan Histogram warna

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang di dapat dalam penelitian dan penyusunan skripsi ini serta disesuaikan dengan tujuan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Proses segmentasi citra menggunakan normaliasasi RGB ke HSV dan HSV ke RGB untuk pencarian kode warna cat berdasarkan dari pencarian warna dari metode HSV.
2. Metode HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue , Saturation dan V alue untuk segmentasi citra untuk pencarian  kode  warna  dalam  Identifikasi  warna,  nilai  RGB,  normalisai  RGB  dan  dikonversikan  dari  RGB  ke HSV.
3. Aplikasi segmentasi citra untuk pencarian kode warna menggunakan bahasa pemograman microsoft visual basic 2008

## REFERENCES
[1].  Darma putra, Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta : 2010
[2]. Aniati murni, Pengantar pengolahan citra, Elex Media Komputindo. Jakarta : 2007.
[3].  Nana  ramadijanti,2006.  Modul  Pratikum  Color  Histogram. Online  Content  Based  Image  Retrieval. Jakarta  : PENS–ITS.
[4].  Fajar  Anugrah.  2009.  Pengertian  Cat,  Komponen  Penyusun  Cat,  Jenis-Jenis  Cat,  Kualitas  Cat.  (Artikel). http://hunterscience.com/2011/06/pengertian-cat.html. diakses pada 26 Januari 2015
[5]. Abdul kadir & Adhi susanto, 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra,  Penerbit Andi, Yogyakarta
[6]. Adi Nugroho, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML dan Java.  Penerbit ANDI : Yogyakarta [7]. Priyanto, Rahmat, 2009, Langsung Bisa Visual Basic.Net 2008 ,Penerbit ANDI, Yogyakarta. , Visual Basic 2008 untuk Berbagai Keperluan Pemrograman, Yogyakarta, 2010