Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna His

Abstract

Tomat memiliki sifat yang mudah rusak, penanganan yang tidak tepat pada buah tomat mengakibatkan penurunan mutu yang selanjutnya mempengaruhi nilai gizi dan nilai ekonomisnya. Pada umumnya, untuk mengukur kematangan masih dikerjakan secara manual, kelemahan dari metode tersebut adalah tingkat akurasi yang tidak konsisten. Pemanfaatan citra sangat penting untuk mengetahui kematangan buah tomat dengan memanfaatkan citra digital. Dengan adanya citra digital maka untuk menentukan kematangan buah tomat berdasarkan warnanya bisa dilakukan secara computing (berbasis teknologi), yaitu dengan menerapkan pengolahan citra menggunakan metode transformasi ruang warna HIS (Hue, Saturation, Intensity). Model warna HIS (Hue, Saturation, Intensity) memisahkan komponen intensitas dari informasi warna yang dibawa (hue dan saturation) dalam warna citra. Hasil dari klasifikasi kematangan dapat dilihat pada masing-masing pengujian dengan nilai presentase 94,28571429% untuk kategori buah tomat matang, 94,28571429% untuk kategori buah tomat setengah matang dan 94,28571429% untuk kategori buah tomat mentah. Nilai presentase untuk pengujian keseluruhan data mempunyai presentase yang sangat tinggi dan berpengaruh dalam mendeteksi kematangan buah yaitu mencapai presentase sebesar 94,28571429%. Maka dapat disimpulkan, bahwa pendeteksian kematangan buah tomat dapat dilakukan dengan menerapkan metode transformasi ruang warna HIS.

Penerapan Nilai Rata-Rata RGB Pada Aplikasi Pengukur Kematangan Buah Tomat

“…Untuk meminimalisir pembusukan tomat, maka para produsen diharuskan mendeteksi kematangan buah dengan tepat, pada saat ini untuk menentukan kematangan buah tomat masih sering dilakukan secara manual sehingga untuk menentukan tingkat kematangan buah tomat tidak begitu akurat. Dengan adanya citra digital maka untuk menentukan kematangan buah tomat berdasarkan warnanya bisa dilakukan secara computing (berbasis teknologi) (Pratama, R., Fuad, A., & Tempola, F. (2019).…”

“…Sistem pengolahan citra memberikan kemudahan untuk memproses suatu citra. Metode transformasi sistem ruang warna merupakan salah satu metode dari pengolahan citra yang dilkukan guna memperoleh ruang warna yang beragam dari suatu citra dalam sistem koordinat warna tertentu (Pratama, R., Fuad, A., & Tempola, F. (2019). Pada aplikasi pengolahan citra digital pada umumnya, citra digital dapat dibagi menjadi 3 yaitu color image, black and white image dan binary image (Kusumanto, R. D., & Tompunu, A. N. (2011).…”

Aplikasi Bantu Buta Warna Berbasis Android

“…Kurangnya warna objek yang ditampilkan menjadi kekurangan pada penelitian ini. Penelitian lain mengenai deteksi warna adalah deteksi kematangan buah tomat berdasarkan fitur warna menggunakan metode transformasi ruang warna HIS, yang mampu mendeteksi kematangan buah tomat sehingga mempermudah dalam indentifikasi kematangan buah tomat berdasarkan warna citra kulit tomat [7]. penelitian serupa identifikasi warna dengan cara menampilkan informasi warna ke dalam teks.…”

Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan JST

“…Ada pula penelitian mengenai identifikasi tingkat kematangan berdasarkan fitur warna pada buah dengan berbagai metode pula seperti, K-Nearest Neighbor [2][6], transformasi ruang warna HSI [7][8], multi-SVM [9] dan Jaringan Syaraf Tiruan [4][5] [10].…”

“…Selanjutnya, penelitian mengenai deteksi kematangan buah tomat berdasarkan fitur warna menggunakan metode transformasi ruang warna HSI. Hasil dari klasifikasi kematangan dapat dilihat pada masing-masing pengujian dengan nilai presentase 94,28571429 [7]. Dan Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSI.…”