## Segmentasi Warna Pada Gambar Bunga Forget Me Not dengan Metode HSV
Syeila Ayu Rizkita 1 , Puteri Marchanda Izzati 2
1,2 Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Jalan Sekolah Internasional No.1-2 Antapani, Bandung-Jawa Barat, Indonesia e-mail: 1 16214011@ars.ac.id, 2 16213022@ars.ac.id
Artikel Info : Diterima : 29-11-2023 | Direvisi : 12-02-2024 | Disetujui : 28-06-2024
Abstrak - Segmentasi warna merupakan teknik penting dalam pemrosesan citra untuk memisahkan objek dari background  berdasarkan  perbedaan  warna.  Dalam  penelitian  ini,  kami  mengusulkan  metode  segmentasi  warna menggunakan  model  ruang  warna  HSV  (Hue,  Saturation,  Value)  pada  gambar  bunga  Forget  Me  Not  dengan penerapan  menggunakan  MATLAB.  Bunga  ini  termasuk  tanaman  hias  yang  popular  dan  mudah  tumbuh  di tempat-tempat  lembab.  Bunga  ini  memiliki  warna  Ungu  kebiruan  yang  terlihat  amat  cantik.  Citra  RGB  bunga Forget Me Not diubah menjadi ruang warna HSV menggunakan fungsi “ rgb2hsv ” pada MATLAB. Komponen Hue,  Saturation,  dan  Value  dari  citra  HSV  diakses  dan  dianalisis.  Kami  melakukan  pemrosesan  dan  ambang batas  pada  komponen  Hue  untuk  memisahkan  piksel  yang  mewakili  bunga  dari  background.  Selain  itu,  kami juga  menerapkan  ambang  batas  pada  komponen  saturasi  dan  value  untuk  meningkatkan  kualitas  segmentasi. Eksperimen  dilakukan  pada  gambar  bunga  Forget  Me  Not  yang  mencakup  variasi  pencahayaan  dan  kondisi lingkungan yang berbeda. Hasil segmentasi warna dengan metode HSV menggunakan  MATLAB menunjukkan tingkat keberhasilan yang memuaskan dalam memisahkan bunga dari background.

## Kata Kunci : Bunga Forget Me Not, HSV, MATLAB
Abstracts -  Color  segmentation  is  an  important  technique  in  image  processing  to  separate  objects  from  the background based on color differences. In this  study, we propose a color segmentation method using the HSV (Hue,  Saturation,  Value)  color  space  model  on  the  Forget  Me  Not  flower  image  with  implementation  in MATLAB. This flower is a popular ornamental plant that grows easily in humid areas. It has a beautiful bluish- purple  color.  The  RGB  image  of  the  Forget  Me  Not  flower  is  converted  to  the  HSV  color  space  using  the "rgb2hsv" function in MATLAB. The Hue, Saturation, and Value components of the HSV image are accessed and analyzed.  We  perform  processing  and  thresholding  on  the  Hue  component  to  separate  pixels  representing  the flower from the background. Additionally, we also apply thresholding on the saturation and value components to enhance  the  segmentation  quality.  Experiments  are  conducted  on  Forget  Me  Not  flower  images  that  include variations in lighting and different environmental conditions. The results of color segmentation using the HSV method in MATLAB show satisfactory success rates in separating the flower from the background.
Keywords : Forget Me Not Flower, HSV, MATLAB

## PENDAHULUAN
Dalam  perkembangan  teknologi  saat  ini,  data  dan  informasi  tidak  bisa  dipisahkan  dari  multimedia. Multimedia tidak lagi menyajikan data dan informasi dalam bentuk teks saja, tetapi juga dalam bentuk gambar, audio,  dan  video.  Salah  satu  komponen  penting  dalam  multimedia  sebagai  bentuk  informasi  adalah  gambar. Gambar memiliki elemen warna, di antaranya adalah RGB (merah, hijau, dan biru). Sebelum melakukan deteksi warna,  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  pengenalan  objek.  Citra  HSV  (Hue  Saturation  Value) digunakan sebagai citra untuk segmentasi warna. Rentang HSV terbagi menjadi tiga bagian, yaitu Hue (warna), Saturation  (dominasi  warna),  dan  Value  (kecerahan).  Segmentasi  adalah  proses  membagi-bagi  bagian-bagian suatu  citra  untuk  mendapatkan  hasil  pengenalan  objek  yang  akurat.  Dengan  demikian,  segmentasi  warna menggunakan  metode  HSV  akan  cenderung  mendeteksi  warna  dengan  tingkat  dominasi  tertentu  berdasarkan kecerahan objek yang terdeteksi (Panggabean et al., 2021).

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Forget Me Not atau nama ilmiahnya Myosotis sylvatica adalah tanaman atau bunga hias yang populer. Nama Myosotis berasal  dari  kata  Yunani  yang  berarti  "telinga  tikus"  karena  daunnya  yang  menyerupai  telinga tikus  (Putri,  n.d.).  Bunga  ini  tumbuh  dengan  mudah  dan  memiliki  warna  ungu  kebiruan  yang  terlihat  amat cantik(Hidayati,  2021).  Bunga  ini  memiliki  arti  yang  sentimental.  Bunga  ini  seringkali  tumbuh  liar  di  daerah- daerah yang memiliki kelembapan tinggi seperti tepi sungai atau danau.
Penelitian  ini  menggunakan  program  MATLAB,  sebuah  aplikasi  pemrograman  yang  terkenal  dalam pembuatan aplikasi pendukung penelitian. MATLAB menyediakan berbagai alat dalam pengolahan citra digital, yang dapat  mempersingkat  waktu penulisan program dan  membuatnya  lebih terfokus pada hasil penelitian dan inovasi (Bhahri, 2018).
Dalam  proses  menganalisis  gambar,  terkadang  kita  hanya  perlu  mengerjakan  objek  tertentu  di  dalam sebuah  frame,  sehingga  kita  perlu  memisahkan  objek  yang  kita  inginkan  dengan  objek  lain  di  dalam  frame (Seeverblog, 2019).

## TINJAUAN PUSTAKA
Selain  itu,  penulis  juga  menyertakan  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan  penelitian  ini, berikut adalah beberapa penelitian terdahulu yang disertakan.
Dalam penelitian yang berjudul "Klasifikasi Warna menggunakan Pengolahan Model Warna HSV," penulis melakukan  evaluasi  terhadap  penggunaan  model  warna  HSV  dalam  klasifikasi  warna  pada  pengolahan  citra digital. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model warna HSV efektif dalam mendeteksi warna secara real- time  dengan  tingkat  kesalahan  yang  rendah.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  memberikan  gambaran  menyeluruh tentang pengolahan citra digital dan berbagai jenis citra digital yang ada (Kusumanto et al., 2011).
Dalam  jurnal  yang  berjudul  "Segmentasi  Warna  Citra  dengan  Deteksi  Warna  HSV  untuk  Mendeteksi Objek,"  penulis  mengusulkan  metode  baru  untuk  mendeteksi  objek  menggunakan  pengolahan  citra  digital  dan segmentasi  warna  berdasarkan  nilai  toleransi.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  nilai toleransi yang tepat dalam segmentasi warna, akurasi deteksi objek pada citra digital dapat ditingkatkan. Metode yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  memiliki  potensi  aplikasi  yang  luas,  seperti  deteksi  objek  pada  citra medis, pengenalan wajah, dan pengawasan keamanan (Yoga Budi Putranto et al., 2010).
Dalam  jurnal  berjudul  "Deteksi  Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor  dengan  Segmentasi  Gambar,"  dibahas mengenai proses segmentasi  citra untuk  mengekstrak plat  nomor dari gambar  yang diambil. Proses segmentasi citra  melibatkan  penggunaan  metode  thresholding  dan  deteksi  tepi.  Metode  thresholding  digunakan  untuk menghasilkan citra biner dengan nilai tingkat keabuan hitam dan putih berdasarkan ambang batas (T). Sementara itu, deteksi tepi digunakan untuk mengidentifikasi garis atau tepi pada citra yang membantu dalam ekstraksi plat nomor. Proses segmentasi citra ini melibatkan indeksing semua objek dalam gambar, menghitung luas masing- masing objek, dan  mencari objek yang  memiliki  luas  yang sesuai dengan plat  nomor. Metode segmentasi citra yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  pendekatan  berdasarkan  wilayah  (region-based)  (Rema, 2019).

## METODE PENELITIAN
 Konsep Penelitian
Berdasarkan  ide  penelitian  ini,  penulis  menentukan  objek  penelitian  melalui  observasi.  Hasil pengamatan  tersebut  penulis  menggunakan  gambar-gambar  dalam  artikel  majalah  dari  Inggris sebagai data penelitian penulis (Mahardika et al., 2019)
 Pengumpulan Data
a. Observasi
Tahap mengamati dan  merekam objek  yang akan diteliti.  Kami  mengumpulkan  data sebagai bagian  dari  rangkaian  kegiatan  penelitian,  dengan  mengamati  situs  web  untuk  mencari  data yang  dibutuhkan.  Pemilihan  data  yang  tepat  dan  sesuai  akan  menentukan  keberhasilan penelitian (Mahardika et al., 2019).
b. Studi Pustaka
Studi Pustaka melibatkan pengumpulan dan informasi terkait dengan topik atau masalah yang sedang  atau  akan  diteliti  oleh  seorang  peneliti.  Sumber-sumber  informasi  yang  digunakan termasuk buku-buku ilmiah dan sumber tertulis dalam bentuk cetak maupun elektronik.
c. Tinjauan Studi

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Dalam tinjauan studi ini penulis mengacu pada beberapa jurnal sebelumnya sebagai  landasan utama  untuk  melakukan  penelitian.  Fokus  penelitian  ini  terkait  dengan  penggunaan segmentasi warna dalam konteks gambar.
Alur Proses yang dilakukan yaitu:
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 1. Flowchart Metode

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  mengikuti  langkah-langkah  penerapan  nilai  warna  HSV  pada  aplikasi,  kita  dapat  membedakan antara objek dan background pada gambar bunga Forget Me Not.
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Sumber : (Life, 2023)
Gambar 2. Bunga Forget Me Not
Tahap-tahap Pemograman dalam aplikasi MATLAB ini meliputi:
1. Memasukkan gambar kedalam aplikasi MATLAB dengan menggunakan langkah berikut:
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 3. Langkah upload file ke MATLAB
2. Melakukan pembacaan dan penampilan citra asli di MATLAB
Disini penulis menggunakan gambar bunga forget me not dengan format ”flowers.jpg”. Berikut adalah codingan yang diimport pada Command Window: (Pamungkas, 2016)
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024

## Tabel 1. Sort Python pada MATLAB
1 2 RGB = imread('flower.jpg'); figure, imshow(RGB), title('Original image');
Akan menampilkan hasil seperti ini :
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 4. Gambar Citra Asli
3. Melakukan Konversi citra RGB ke HSV
Tabel 2. Sort Phyton pada MATLAB
1
2 HSV = rgb2hsv(RGB); figure, imshow(HSV), title('citra HSV');
Menampilkan Hasil:
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 5. Citra HSV
4. Melakukan Segmentasi pada Warna Biru

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024

## Tabel 3. Sort Python pada MATLAB
1
2 3
4
H = HSV(:,:,1);
range = [100 250]/360; mask = (H>range(1)) & (H<range(2)); figure, imshow(mask), title('citra biner hasil segmentasi'); Menampilkan Citra :
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 6. Citra Biner hasil Segmentasi
5. Warna background diubah menjadi grayscale
Tabel 4. Sort Phyton pada MATLAB
1
2 3
4 5
6 7
H = HSV(:,:,1); S = HSV(:,:,2); V = HSV(:,:,3);
S = S.*mask; HSV1 = cat(3,H,S,V);
RGB1 = hsv2rgb(HSV1); figure, imshow(RGB1), title('Mengubah warna background menjadi grayscale');
Menampilkan Hasil:
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Gambar 7. Mengubah Warna Background menjadi Grayscale
6. Warna pada objek diubah menjadi Merah Muda
Tabel 5. Sort Python pada MATLAB
1
2 3 4 5 6
7
H = HSV(:,:,1); S = HSV(:,:,2); V = HSV(:,:,3);
H(mask) = H(mask)+.4; HSV2 = cat(3,H,S,V);
RGB2 = hsv2rgb(HSV2); figure, imshow(RGB2), title('Mengubah warna objek menjadi merah muda');
Citra yang dihasilkan:
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 8. Warna Objek menjadi Merah Muda
7. Warna objek diubah menjadi Merah Muda dan background menjadi Grayscale

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024

## Tabel 6. Sort Python pada MATLAB
1
2 3 4 5
6
7 8
H = HSV(:,:,1); S = HSV(:,:,2); V = HSV(:,:,3);
H(mask) = H(mask)+.4; S = S.*mask; HSV3 = cat(3,H,S,V);
RGB3 = hsv2rgb(HSV3); figure, imshow(RGB3), title('warna background menjadi grayscale');
Menghasilkan:
Sumber : Hasil Penelitian (2023) Gambar 9. Warna Background menjadi Grayscale
8. Warna pada objek menjadi Merah Muda dan Background menjadi Hijau
Tabel 7. Sort Python pada MATLAB
1
2 3 4 5 6
7
8
H = HSV(:,:,1); S = HSV(:,:,2); V = HSV(:,:,3);
H(mask) = H(mask)+.33; H(~mask) = H(~mask)+.2; HSV4 = cat(3,H,S,V);
RGB4 = hsv2rgb(HSV4); figure,  imshow(RGB4),  title('Mengubah  warna  objek  menjadi  merah  muda,  warna  background  menjadi hijau');
Citra yang dihasilkan sebagai berikut:
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Gambar 10. Warna Objek menjadi Merah Muda , warna Background menjadi Hijau

## KESIMPULAN
Metode segmentasi warna menggunakan model HSV efektif dalam memisahkan bunga Forget Me Not dari background  berdasarkan  perbedaan  warna.  Penggunaan  model  warna  HSV  memungkinkan  analisis  yang  lebih terfokus pada komponen warna seperti Hue, Saturation, dan Value. Metode segmentasi warna dengan HSV dapat memberikan  hasil  yang  memuaskan  dalam  memisahkan  bunga  Forget  Me  Not  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi.  Pengolahan  citra  menggunakan  MATLAB  sebagai  alat  implementasi  memberikan  kemudahan  dan kecepatan dalam melakukan segmentasi warna pada gambar bunga Forget Me Not. Hasil dari segmentasi warna ini dapat digunakan sebagai langkah awal untuk analisis lebih lanjut seperti pengenalan pola, ekstraksi fitur, atau aplikasi lain yang melibatkan pemrosesan citra pada bunga Forget Me Not.

## REFERENSI
Bhahri, S. (2018). Transformasi Citra Biner Menggunakan Metode Thresholding Dan Otsu Thresholding. In CS: Vols. x, No.x (Issue 2).
Hidayati,  N.  (2021,  October  6). Mengenal  Arti  &  Manfaat  Forget  Me  Not.  Bunga  Yang  Melambangkan Kesetiaan . Https://Berita.99.Co.
Kusumanto,  R.  D.,  Tompunu,  A.  N.,  Wahyu,  D.,  &  Pambudi,  S.  (2011).  Klasifikasi  Warna  Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV. In JURNAL ILMIAH ELITE ELEKTRO (Vol. 2, Issue 2). Life, C. (2023,
April
3). A simple guide to the wildflowers of Britain. Https://Www.Countrylife.Co.Uk/Gardens/a-Simple-Guide-to-the-Wildflowers-of-Britain-71271 . Mahardika,  F.,  Setiawan,  E.,  Intan,  D.,  &  Saputra,  S.  (2019).  PENERAPAN  SEGMENTASI  WARNA  PADA GAMBAR  DI  MEDIA  SOSIAL  DENGAN  ALGORITMA  FUZZY  K-MEANS  CLUSTER. Jurnal SIMETRIS , 10 (2). Pamungkas, A. (2016, November 9). Segmentasi Warna Citra Digital . Https://Pemrogramanmatlab.Com. Panggabean,  A. K., Syahfaridzah,  A.,  &  Ardiningih, N.  A.  (2021). MENDETEKSI OBJEK BERDASARKAN WARNA  DENGAN  SEGMENTASI  WARNA  HSV  MENGGUNAKAN  APLIKASI  MATLAB. METHOMIKA  Jurnal  Manajemen  Informatika  Dan  Komputerisasi  Akuntansi , 4 (2),  94–97. https://doi.org/10.46880/jmika.Vol4No2.pp94-97
Putri, E.
R. (n.d.). Mengenal Tentang Apa Itu Bunga Forget Me Not . Https://Www.Bbslandscape.Com/Mengenal-Tentang-Bunga-Forget-Me-Not/.
Rema,  Y.  O.  L.  (2019).  Deteksi  Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor  dengan  Segmentasi  Gambar. Jurnal  Saintek Lahan Kering , 2 (1), 20–23. https://doi.org/10.32938/slk.v2i1.794
Seeverblog.  (2019,  August  2). SEGMENTASI  CITRA  (IMAGE  SEGMENTATION)  MENGGUNAKAN  COLOR SPACE . Https://Seeverunib.Blogspot.Com/2019/08/Sekarangadalah-Era-Deep-Learning-Dan.Html.
Yoga  Budi  Putranto,  B.,  Hapsari,  W.,  Wijana,  K.,  &  Kristen  Duta  Wacana  Yogyakarta,  U.  (2010).
SEGMENTASI WARNA CITRA DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK .