Efektivitas Penggunaan Ruang Warna HSV untuk Klasifikasi Daging Sapi Segar dan Busuk dalam Industri Pangan

Authors

  • Dadang Iskandar Mulyana Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
  • Veri Arinal Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
  • Feri Akbarulloh Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

DOI:

https://doi.org/10.35870/jtik.v9i1.3129

Keywords:

Hsv Color Space, Fresh and Bad Meat, Classification

Abstract

Beef is a source of animal protein which is very important in the human diet. The quality of beef determines the nutritional value and taste of the processed meat product. However, the quality of beef can decrease over time, especially if it is not stored properly. Therefore, identifying the condition of beef is crucial to ensure that consumers get safe and quality products. The use of the HSV (Hue, Saturation, Value) color space for beef classification is an interesting method to research. The HSV color space is closer to human perception of color compared to the RGB color space, making it more effective for image analysis in the context of visual quality assessment of meat. In this study, researchers used HSV space extraction to classify fresh beef and bad beef. This research aims to develop a method for classifying fresh, medium and rotten beef using the HSV color space. This research produces accurate extraction results with appropriate classification of fresh and bad beef.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • Dadang Iskandar Mulyana, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

    Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

  • Veri Arinal, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

    Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

  • Feri Akbarulloh, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

    Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

References

Amalia, V. F., & Dewi, R. R. (2024). PENILAIAN KESEGARAN IKAN DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(4), 7823-7829. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v8i4.10441.

Areni, I. S., Amirullah, I., & Arifin, N. (2019). Klasifikasi kematangan stroberi berbasis segmentasi warna dengan metode HSV. Jurnal Penelitian Enjinering, 23(2), 113–116.

Arfika, D. D., Syafitri, I., & Pahutar, P. H. (2024). SISTEM PENDETEKSI KEMATANGAN BUAH ALPUKAT DENGAN TRANSFORMASI RUANG WARNA HSI. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(4), 6061-6066. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v8i4.10117.

Bugis, S. A., Cakra, C., Islah, A. M., Said, M. S., Suarna, D., & Said, M. S. (2024). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn) Dalam Perancangan Alat Pendeteksi Tingkat Kesegaran Daging. Simtek: jurnal sistem informasi dan teknik komputer, 9(1), 55-61. DOI: https://doi.org/10.51876/simtek.v9i1.376.

Fauzi, J. F., Tolle, H., & Dewi, R. K. (2018). Implementasi Metode RGB To HSV pada Aplikasi Pengenalan Mata Uang Kertas Berbasis Android untuk Tuna Netra. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(6), 2319-2325.

Gonzalez, R. C. (2009). Digital image processing. Pearson education india.

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 J, 6(1), 32-37.

Iskandar, D., & Marjuki, M. (2022). Classification of Melinjo Fruit Levels Using Skin Color Detection With RGB and HSV. Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), 4(1), 123-130.

Pah, N. E. R., Mola, S. A. S., & Mauko, A. Y. (2021). Ekstraksi 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.

Saputra, Y. D., & Setiawan, F. B. (2023). Penerapan deteksi garis pada AGV menggunakan metode HSV. Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 25(4), 172–178. https://doi.org/10.14710/transmisi.25.4.172-178.

Yohannes, Y., Udjulawa, D., & Sariyo, T. I. (2021). Klasifikasi jenis jamur menggunakan SVM dengan fitur HSV dan HOG. PETIR, 15(1), 113–120. DOI: https://doi.org/10.33322/petir.v15i1.1101.

Zhu, Z., & Nandi, A. K. (2015). Automatic modulation classification: principles, algorithms and applications. John Wiley & Sons.

Downloads

Published

2025-01-01

Issue

Section

Computer & Communication Science

How to Cite

Mulyana, D. I., Arinal, V., & Akbarulloh, F. (2025). Efektivitas Penggunaan Ruang Warna HSV untuk Klasifikasi Daging Sapi Segar dan Busuk dalam Industri Pangan. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 9(1), 244-254. https://doi.org/10.35870/jtik.v9i1.3129

Similar Articles

11-15 of 30

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 > >>