Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat Dengan Transformasi Ruang Warna HSI

Authors

  • Supiyandi Supiyandi Universitas Panca Budi
  • Arizka Anggraini Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Warda Hamidah Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Nazwa Alya Faradita Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Adisty Maysandra Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.54066/jptis.v2i2.2095

Keywords:

Image Processing, HSI, Tomato Fruit

Abstract

Among the vegetables most commonly consumed by people around the world are tomatoes. One of the potential vegetable commodities to be developed is tomato plants. This plant can thrive in rice fields, dry land, and highlands. Use of Technology Digital images are images that can be processed by computers directly. A matrix with M columns and N rows can be used to describe a digital image. The smallest element in an image is called a pixel or image element, and is the intersection between columns and rows. image processing is the process of processing an image numerically; in this case, each pixel or point in the image is treated. One method of image processing is to use computer software to process each pixel in the image. It is easier for object recognition applications in image processing to identify objects based on differences in hue values when the hue values of objects are limited to a certain value. The color space system that mimics the capabilities of the human eye is called the HSI color space model. HSI incorporates the grayscale or color components of an image. The test image of Tomato fruit with a value of H = 32 S = 0.675 I = 83 can be considered ripe, according to the range of fruit reference values that have been established through the use of the HSI method.

 

 

References

A. Muhammad, A. Arkadia, S. Naufalrifqi, and D. S. Prasvita, “Penerapan Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity ( HSI ) untuk Mendeteksi Kematangan Buah Tomat,” no. September, pp. 75–81, 2021.

Aprilisa, Shinta dan Sukemi. 2019. “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor”. Palembang.

Bangun, Perkasa dkk. “Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Kematangan Buah Jeruk Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Berdasarkan Nilai HSV”. Sumatera Utara.

D. Wandi, F. Fauziah, and N. Hayati, “Deteksi Kelayuan Pada Bunga Mawar dengan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 308, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2562.

Febryanto. 2020. “Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Tomat dengan Pemberian Pupuk Plant Catalyst 2006 dan Pemangkasan Tunas Air”. Pekan Baru.

H. Edha, S. H. Sitorus, and U. Ristian, “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) Untuk Mendeteksi Kematangan Buah Mangga Harum Manis,” J. Komput. dan Apl., vol. 08, no. 1, pp. 1–10, 2020.

K. A. Pratama, W. P. Atmaja, and V. Lusiana, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kersen Menggunakan Citra HIS Dengan Metode K-Nearest Neighbor ( KNN ) vol. 11, no. 1, pp. 105–108, 2022.

Lustini, Apriyanti dkk. 2019. “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Menggunakan Ruang Warna Red – Green – Blue dan Hue - Saturation – Intensity”. Pelembang.

R. N. Auliasari, L. Novamizanti, and N. Ibrahim, “Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV),” JUITA J. Inform., vol. 8, no. 2, p. 217, 2020, doi:10.30595/juita.v8i2.7387

R. Pratama et al., “Tomato Fruit Detection Based on Color Features Using His Color Space Transformation Method,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 2, no. 2, pp. 81–86, 2019.

Rahmadewi, Reni dkk. 2019. “Pendeteksian Kematangan Buah Jeruk Dengan Fitur Citra Kulit Buah Menggunakan Transformasi Ruang Warna HSV”. Karawang.

Sakir dkk. 2020. “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna HSI untuk Mendeteksi Tingkat Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang”. Sulawesi Tenggara.

T. Akhir, “Klasifikasi Jenis Dan Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk,” 2020.

Wandi, Dede dan Fauziah Nur Hayati. 2021. “Deteksi Kelayuan Pada Bungan Mawar dengan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV)”. Jakarta.

Yanto, J. Jufri, A. Lubis, B. H. Hayadi, and E. Armita, NST, “Klarifikasi Kematangan Buah Nanas Dengan Ruang Warna Hue Saturation Intensity (Hsi),” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 6, no. 1, p. 135, 2021, doi:10.35314/isi.v6i1.1882.

Published

2024-06-29

How to Cite

Supiyandi Supiyandi, Arizka Anggraini, Warda Hamidah, Nazwa Alya Faradita, & Adisty Maysandra. (2024). Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat Dengan Transformasi Ruang Warna HSI . Jurnal Penelitian Teknologi Informasi Dan Sains, 2(2), 163–183. https://doi.org/10.54066/jptis.v2i2.2095