Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna  Menggunakan Metode Hue Saturation Value

Cucu Sri Cahyanti; Hanny Hikmayanti H; Dwi Sulistya Kusumaningrum

Cucu Sri Cahyanti
Hanny Hikmayanti H
Dwi Sulistya Kusumaningrum

Keywords: HSV (hue, saturation, value), Kematangan Tomat, Klasifikasi, Pengecekan, Pengolahan Citra Digital.

Abstract

Buah Tomat adalah salah satu komoditas hasil pertanian, dimana untuk distribusi dari petani ke penjual membutuhkan
rangkaian proses dan waktu yang panjang. Masalahnya tomat memiliki sifat yang mudah rusak dan membusuk sehingga
mudah terpapar oleh infeksi jamur, berair dan berbau busuk mengakibatkan dapat merugikan petani ataupun pedagang.
Untuk mencegah terjadinya pembusukan tomat pada saat pendistribusian diperlukan suatu sistem yang dapat membantu
proses pengecekan kematangan tomat. Solusinya menggunakan metode pengolahan citra digital untuk klasifikasi citra
buah tomat berdasarkan warna dengan menggunakan metode HSV (hue, saturation, value). Data set yang digunakan dalam
penelitian ini adalah 165 citra tomat yang dibagi menjadi 55 citra tomat mentah, 55 citra tomat setengah matang dan 55
citra tomat matang. Data Test mengunakan 20 citra dan hasil identifikasi mencapai akurasi 80%.

References

[1] Puput, Asri Puji. 2013. “Indetifikasi Kematangan Buah Tomat Menggunakan Som.” Journal of Chemical Information and Modeling
53(9):1689–99.
[2] Eny, Purwanti. 2016. “Pengaruh Variasi Dosis Pada Buah Tomat.” 1–8.
[3] Nadia, Mutiati. 2019. “Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat Dengan Metode Fuzzy Logic Menggnakan Modul Kamera
Raspbery-Pi.” Journal of Chemical Information and Modeling 53(9):1689–99.
[4] Nasution, Muhammad Syahputra, and Nurul Fadillah. 2019. “Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Buah Dengan
Menggunakan Metode YCbCr.” InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) 3(2): 147–50.
[5] et al. 2019. “Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna His.”
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) 2(2): 81–86.
[6] Nurhuda, Choirul Ridho, and Kartika Firdausy. 2017. “Metode Color Blob Detection Untuk Deteksi Kematangan Tomat Secara
Otomatis.” (October 2020): 405–10.
[7] Nugraha, Ihsan et al. 2015. “Sistem Otomasi Dalam Penyortiran Tomat Dengan Image Processing Menggunakan Metode Deteksi
Rgb Automated System in Tomato Sorting With Image Processing Using Rgb Detection Method.”.
[8] Riska, Suastika Yulia, and Puji Subekti. 2016. “Klasifikasi Level Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan
Multi-Svm.” Jurnal Ilmiah Informatika 1(1): 39–45.
[9] Siti, Nurhayati. 2017. “Produksi Tanaman Tomat Fi Hasil Induksi Medan Magnet Yang Diinfeksi.” ABA Journal 102(4):24–25..
[10] Ahmad, Maula. 2013. “Pengembangan Aplikasi Pemilihan Buah Tomat Untuk Bibit Unggul Berdsarkan Warna Dan Ukuran
Menggunakan Hsv Dan Thresholding.” Amrullah, Syakir Almas. 2017. “Perancangan Sistem Inspeksi Visual Berbasis Computer
Vision Untuk Penggolongan Buah Apel.” 45.
[11] Budi Putranto, Benedictus Yoga, Widi Hapsari, and Katon Wijana. 2011. “Segmentasi Warna Citra Dengan Deteksi Warna Hsv
Untuk Mendeteksi Objek.” Jurnal Informatika 6(2)