1. Home
  2. JUITA Vol. 8 Nomor 2, November 2020
  3. Auliasari

Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV)(Identification Maturity Tea Leaves Based on Color Feature Hue Saturation Intensity (HSI) and Hue Saturation Value (HSV))

Rahma Nur Auliasari, Ledya Novamizanti, Nur Ibrahim

Abstract


Indonesia merupakan negara penghasil komoditi perkebunan teh terbesar di dunia. Sampai saat ini, penentuan tingkat kematangan daun teh hanya menggunakan sistem gilir petik, dimana suatu blok tanam telah ditentukan kapan akan dipanen. Perancangan sistem identifikasi kematangan daun teh membuat daun teh dengan tingkat kematangan tertentu terlihat lebih jelas. Pada penelitian ini, telah dirancang sistem identifikasi kematangan daun teh. Citra diambil di setiap blok dimana blok tersebut memiliki umur petik yang berbeda yakni blok yang sedang dipanen (matang), blok yang dalam waktu dekat akan dipanen (setengah matang), dan blok yang belum untuk dipanen (belum matang). Ekstraksi fitur menggunakan Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV), serta metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). Akurasi pada fitur warna HSI 100% dan HSV 83.33% dengan waktu komputasi masing-masing 28.4 mili detik dan 27.3 mili detik.


Keywords


daun teh, HSI, HSV, K-NN

References


[1] Rep Humas Jabar, "Upaya Jabar Tingkatkan Popularitas Teh Indonesia di Dunia," 22 Agustus 2019. [Online]. Available: https://jabarprov.go.id/index.php/news/33928/2019/08/02/Upaya-Jabar-Tingkatkan-Popularitas-Teh-Indonesia-di-Dunia/. [Accessed: 29 April 2020]

[2] D. Setyamidjaja, Budidaya dan Pengolahan Pasca Panen Tanaman Teh. Yogyakarta: Kanisius, 2000.

[3] N. A. Ibraheem, M. M. Hasan, R. Z. Khan, dan P. K. Mishra, "Understanding Color Models: A Review", ARPN Journal of Science and Technology, vol. 2, no.3, hal. 265-275, 2012, ISSN 2225-7217.

[4] C. Wen dan C. Chou, “Color Image Models and its Applications to Document Examination”, Forensic Science Journal, vol. 3, no. 1, pp. 23-32, 2004.

[5] R.Lukac dan K. N. Plataniotis, “Color Image Processing: Methods and Aplications,” New York: CRC Press, 2007, doi: 10.1007/978-3-662-04186-4.

[6] H. Edha, S. H. Sitorus, dan U. Ristian. "Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) Untuk Mendeteksi Kematangan Buah Mangga Harum Manis," Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi. vol. 08, no. 1, hal. 1-10, 2020, ISSN: 2338-493X.

[7] Indarto dan Murinto, “Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS,” JUITA, vol. V, no. 1, hal. 15-21, 2017, p-ISSN: 2086-9398.

[8] D. Syahid, J. Jumadi, dan D. Nursantika, “Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV),” J. Online Inform., vol. 1, no. 1, hal. 20–23, 2016, doi: 10.15575/join.v1i1.6.

[9] A. Kadir, L. E. Nugroho, A. Susanto, dan P. I. Santosa, "Leaf Classification Using Shape, Color, and Texture Features," International Journal of Computer Trends and Technology, hal. 225-230, 2011, ISSN: 2231-2803.

[10] J. M. Sá Junior, A. Backes, dan P. Cortez, "Plant Leaf Classification Using Color on a Gravitational Approach," Computer Analysis of Images and Patterns, CAIP 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol. 8048, hal. 258-265. Berlin: Springer, 2013, doi: 10.1007/978-3-642-40246-3_32.

[11] A. Porebski, N. Vandenbroucke, dan L. Macaire, "Haralick feature extraction from LBP images for color texture classification," Image Processing Theory, Tools and Applications, hal. 1–8, 2008, doi: 10.1109/IPTA.2008.4743780.

[12] K. Bharathan dan V.P. Deepasree, "Tulsi Leaves Classification System", International Conference on Circuits and Systems in Digital Enterprise Technology (ICCSDET), 2018, doi: 10.1109/ICCSDET.2018.8821069.

[13] A. R. Backes, D. Casanova, dan O.M, Bruno, "Color texture analysis based on fractal descriptors," Pattern Recognition, vol. 45, no. 5, hal. 1984–1992, 2012, doi: 10.1016/j.patcog.2011.11.009.

[14] W. Duan, S. Li, dan L. Fang, "Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification Using Superpixel and Extreme Learning Machines". Pattern Recognition. CCPR 2014. Communications in Computer and Information Science, vol. 483. Berlin: Springer, 2014, doi: 10.1007/978-3-662-45646-0_17.

[15] P. Hidayatullah, Pengolahan Citra Digital Teori dan Aplikasi Nyata. Bandung: Informatika, 2017.

[16] R. H. Sianipar. Dasar Pemrosesan Citra Digital dengan Matlab. Yogyakarta: ANDI, 2018.

[17] P. D. Wananda, L. Novamizanti, and R. D Atmaja, "Sistem Deteksi Cacat Kayu dengan Metode Deteksi Tepi SUSAN dan Ekstraksi Ciri Statistik," ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi & Elektronika, vol. 6, no. 1, hal. 140-152, 2018, doi: 10.26760/elkomika.v6i1.140.

[18] P. N. Andono, T.Sutojo, and Muljono, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2017.


Full Text: PDF (Bahasa Indonesia)

DOI: 10.30595/juita.v8i2.7387

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN: 2579-8901