IDENTIFIKASI KEMATANGAN PADA BUAH LEMON MENGGUNAKAN METODE HSV DAN MULTI-LEVEL THRESHOLDING

Amirul Fatah, Reni Rahmadewi

Abstract


Buah lemon dikenal karena kandungan vitamin C yang tinggi, serta mengandung sejumlah nutrisi lain seperti serat, vitamin B, potassium, dan antioksidan. Dalam industri pertanian dan pemasaran buah lemon membutuhkan cara efesien untuk menentukan tingkat kematangan yang tepat. Kematangan buah lemon mempengaruhi kualitas, rasa, dan nilai jualnya. Identifikasi kematangan pada kulit buah lemon merupakan langkah penting dalam memastikan kualitas dan ketahanan buah saat dipasarkan. Penelitian ini akan menerapkan metode HSV dan Multi-Level Thresholding, didapatkan hasil Konversi nilai citra dari ruang warna RGB menjadi HSV pada buah lemon matang dan mentah menghasilkan perubahan warna kulit yang signifikan, dan Proses thresholding pada komponen Hue (H), Saturation (S), dan Value (V) dengan menggunakan nilai T1=140 dan T2=198 menunjukkan bahwa pada buah lemon matang hampir semua bagian kulitnya terdeteksi, sedangkan pada buah lemon mentah hanya sedikit yang terdeteksi. Berdasarkan hasil penelitian bahwa thresholding pada komponen HSV dapat digunakan untuk menentukan tingkat kematangan antara buah lemon matang dan mentah berdasarkan warna kulitnya.

Keywords


Lemon, RGB, HSV, Multi-Level Thresholding

Full Text:

PDF

References


Arifandi, M. R., Zahra, N., & Juliastuti, E. (2021). Rancang Bangun Sistem Penentuan Mutu Buah Lemon Berbasis Pengolahan Citra. Jurnal Otomasi Kontrol Dan Instrumentasi, 13(2), 117–123. https://doi.org/10.5614/joki.2021.13.2.7

Effendi, T. R., & Hermawan, A. (2021). Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarakan Kulit Menggunakan Metode Multi-Level Thresholding dan YCbCr. J-ICOM - Jurnal Informatika Dan Teknologi Komputer, 2(2), 105–108. https://doi.org/10.33059/j-icom.v2i2.2947

Ekaputri, F. (2018). DAN KONSENTRASI KAYU MANIS TERHADAP KARAKTERISTIK SELAI LEMON ( Citrus limon burm f . ) DAN KONSENTRASI KAYU MANIS TERHADAP KARAKTERISTIK SELAI LEMON ( Citrus limon burm f . ). Tugas Akhir.

Habib, C., Surudin, M., Widiastiwi, Y., & Chamidah, N. (2020). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kesegaran Citra Ayam Broiler Berdasarkan Warna Daging Dada Ayam. Senamika, 799–809.

Hadinegoro, A., & Rizaldilhi, D. A. (2021). Pengaruh HSV Pada Pengolahan Citra Untuk Kematangan Buah Cabai. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 3(3), 155–163. https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1020

Hastawan, A. F., Septiana, R., & Windarto, Y. E. (2019). Perbaikan Hasil Segmentasi HSV Pada Citra Digital Menggunakan Metode Segmentasi RGB Grayscale. Edu Komputika Journal, 6(1), 32–37. https://doi.org/10.15294/edukomputika.v6i1.23025

Heryanto, I. W. A., Artama, Kurniawan, M. W. S., & Gunadi, G. A. (2020). Segmentasi Warna dengan Metode Thresholding. Wahana Matematika Dan Sains, 14(1), 54–64.

Islami, F. (2021). Implementation of HSV- based Thresholding Method for Iris Detection. Journal of Computer Networks, Architecture, and High-Performance Computing, 3(1), 98–104. https://doi.org/10.47709/cnahpc.v3i1.939

Maria, E., Yulianto, Y., Arinda, Y. P., Jumiaty, J., & Nobel, P. (2018). Segmentasi Citra Digital Bentuk Daun Pada Tanaman Di Politani Samarinda Menggunakan Metode Thresholding. Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI), 2(1), 37. https://doi.org/10.30872/jurti.v2i1.1377

Morfologi, D. A. N. O. (2019). SEGMENTASI CITRA RETINA MENGGUNAKAN MULTILEVEL THRESHOLDING-OTSU.

Murinto, M., Prahara, A., & Ujianto, E. I. H. (2022). Multilevel Thresholding Segmentasi Citra Warna Menggunakan Logarithmic Decreasing Inertia Weight Particle Swarm Optimization. Sainteks, 19(1), 13. https://doi.org/10.30595/sainteks.v19i1.13295

Nurfalah, R., Hadianti, S., Mayangky, N. A., & Akbar, M. F. (2021). Perbandingan Algoritma Multi-Thresholding, Konversi Biner, Low-Pass Filtering pada Segmentasi Rambut Kaki. Sistemasi, 10(1), 122. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i1.1117

Pah, N. E. R., Mola, S. A. S., & Mauko, A. Y. (2021). Ekstrasi Ciri Warna Hsv Dan Ciri Bentuk Moment Invariant Untuk Klasifikasi Buah Apel Merah. Jurnal Komputer Dan Informatika, 9(2), 142–153. https://doi.org/10.35508/jicon.v9i2.5043

Prasasti, Wilis, Z. (2021). Segementasi Citra Menggunakan Metode Watershed Transform dengan Kombinasi Thershold, HSV, Grayscale dan Morphology Untuk Mendeteksi Sebaran API. Ejournal.Uin-Suska.Ac.Id, 19(1), 49–54. http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/14880

Putranto, B. Y. B., Hapsari, W., Wijana, K., & Kristen Duta Wacana Yogyakarta, U. (2010). Segmentasi Warna Citra Dengan Deteksi Warna Hsv Untuk Mendeteksi Objek. Jurnal Informatika, 6(2), 1–14.

Tri Laksono, A., Endryansyah, Wanarti Rusmamto, P., & Syariffuddien Zuhrie, M. (2022). Pengolahan Citra Digital Buah Murbei Dengan Algoritma LDA (Linear Discriminant Analysis). Indonesian Journal of Engineering and Technology, 4(2), 71–78. https://journal.unesa.ac.id/index.php/inajet

Trisnawati, I., Hersoelistyorini, W., & Nurhidajah, N. (2019). Tingkat Kekeruhan Kadar Vitamin C dan Aktivitas Antioksidan Infused Water Lemon Dengan Variasi Suhu Dan Lama Perendaman. Jurnal Pangan Dan Gizi, 9(1), 27. https://doi.org/10.26714/jpg.9.1.2019.27-38




DOI: https://doi.org/10.31932/jutech.v5i1.3489

Article Metrics

Abstract view : 77 times
PDF - 94 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 JUTECH : Journal Education and Technology

Creative Commons License
JUTECH: Journal Education and Technology is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.