Aplikasi Pengolahan Citra Mendeteksi Kualitas Tomat Berdasarkan Tingkat Kematangan Meggunakan Transformasi Warna YcbCr

Authors

  • Salsabila Arifa Hasibuan Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Zahara Vonna Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Silfia Rahmadani Sitorus Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Putri Kurni Wati Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Siti Fadiyah Nabila Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.55606/jupikom.v4i2.4117

Keywords:

Image Processing, Maturity Level, RGB, YCbCr

Abstract

This study develops an image processing application to automatically detect the ripeness level of tomatoes using the YCbCr color space transformation. This method is effective because it is able to separate the luminance and chrominance components, so it can identify color changes that indicate the ripeness level of tomatoes, namely unripe, semi-ripe, and ripe tomatoes. The application is designed with matlab and uses a GUI interface that makes it easy for users to upload and process images. Based on trials on image samples, the system is able to classify tomato ripeness with 100% accuracy on a limited test dataset. The classification process is based on three main parameters: the red area ratio, the average value of the Cr channel, and the average value of the Cb channel. The results of the study indicate that this approach can be used as a digital solution in the automatic and efficient tomato sorting process

References

A. Bagus, R. Rahmawati, D. K. Putri, and N. Muna, "Analisis Nilai RGB dan YCBCR Pada Urine Untuk Mengetahui Tingkat Dehidrasi," Prosiding RMIK Politeknik Negeri Jember, vol. 1, no. 1, 2020.

A. Setiawan and Sumijan, "Penerapan Metode Linear Discriminant Analysis Dalam Mendeteksi Kematangan Buah Tomat," Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen), pp. 1-11, 2025.

F. F. Firdaus, "Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat Menggunakan Pengolahan Citra Dengan OpenCV dan Python," Jurnal Bulletin Of Informatics, pp. 130-136, 2024.

F. R. A. Siregar, S. Sriani, and A. Darta, "Segmentasi Kematangan Buah Markisa Berdasarkan Kemiripan Warna Dengan Algoritma K-Means," Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, vol. 7, no. 1, pp. 13-23, 2024.

I. D. Ananto and M. Murinto, Aplikasi Pengolahan Citra Mendeteksi Kualitas Cabai Berdasarkan Tingkat Kematangan Menggunakan Transformasi Warna YCBCr, Doctoral dissertation, Universitas Ahmad Dahlan, 2015.

M. K. Gibran, A. Saleh, and A. Ridwan, "Machine Learning and Fuzzy C-Means Clustering for the identification of Tomato Diseases," Indonesian Journal of Computer Science, pp. 2401-2413, 2023.

M. Misdiyanto, Y. Suhandini, and I. Aprilia, "Identifikasi Jenis-Jenis Burung Lovebird Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode K-Means Clustering," J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 4, no. 2, pp. 445-456, 2020.

M. P. Pulungan, M. B. A. Rachman, and A. D. Goenawan, "Identifikasi Warna Pada Objek Citra Digital Secara Real Time Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV," in Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya, vol. 3, no. 1, pp. 279-289, Oct. 2022.

M. S. Nasution and N. Fadillah, "Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Buah dengan Menggunakan Metode YCbCr," Informatika dan Teknologi Jaringan, pp. 2540-7600, 2020.

N. Astrianda, "Klasifikasi Kematangan Buah Tomat Dengan Variasi Model Warna Menggunakan SVM," Vocational Education and Technology Journal, pp. 44-51, 2020.

S. Aras, P. Tanra, and M. Bazhar, "Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat Menggunakan YOLOv5: Detection of Tomato Fruit Ripeness Level Using YOLOv5," MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 2, pp. 623-628, 2024.

T. Arifianto, D. Santosa, and E. W. Puspitarini, "Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Ycbcr, Tsl, Dan His Pada Proses Segmentasi Citra Plat Nomor Kendaraan Bermotor," Explore IT: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika, vol. 12, no. 1, pp. 1-5, 2020.

T. R. Effendi, "Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarakan Kulit Menggunakan Metode Multi-Level Thresholding dan YCbCr," Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM), vol. 2, no. 2, pp. 105-108, 2021.

V. A. Dinata, S. Saparudin, and J. Supardi, "Deteksi Wajah Menggunakan Segmentasi Warna Kulit dan Template Matching Menggunakan Metode Modified Chamfer Matching Algorithm," Generic, vol. 10, no. 1, pp. 9-16, 2020.

Y. Apridiansyah, E. D. Putra, Diana, and A. C. Pratama, "Segmentasi Warna Kulit Menggunakan Ruang Warna YCbCr Untuk Deteksi Wajah Manusia," Jurnal Media Infotama, 2023.

Downloads

Published

2025-05-21

How to Cite

Salsabila Arifa Hasibuan, Zahara Vonna, Silfia Rahmadani Sitorus, Putri Kurni Wati, & Siti Fadiyah Nabila. (2025). Aplikasi Pengolahan Citra Mendeteksi Kualitas Tomat Berdasarkan Tingkat Kematangan Meggunakan Transformasi Warna YcbCr . Jurnal Publikasi Ilmu Komputer Dan Multimedia, 4(2), 160–167. https://doi.org/10.55606/jupikom.v4i2.4117