ISSN: 1693-6 930                                                       13      Studi Penent uan Nil a i Re sistor Me ngg u nakan  Sele ksi Warn a ……  (Didi k  Hari ya nto)  STUDI PENENTUAN NILAI RESISTOR   MENGGUNAKAN SELEKSI WARNA M O DEL HSI   PADA CITRA 2 D       Didik Hariy a nto   Jurusan Pen d idikan Te kni k  Elektro, Fakult as Te kni k , Universita s Negeri Yo gyakarta   Karan g mala n g , Yogyaka r ta, 55281, Tel p . (0274 ) 58 6 168   e-mail:  didi k_ hr@uny.a c.id       A b st r a ct  2D im age is  a form  of im age whi c h h a s coo r dinate s  x  and y,  and ove rri de the factors of  depth (co o rdi nate z). In an im age, there is a colo r inform ation that con s istin g   of com pone n t s  Red, G r e en,  and Blue  (RGB). Col o r i n form ati on can be  used  as a m edium  for a  com puter  prog ram  to interpret object s  or value s  a s  well a s  the valu e of resi stor colo r. By usin g the col o r  inform ation, a resi stor  val ue can b e  co unt base d  on  bracelet col o r. To get go od re sults, RGB  colo r m odel  n eed to  be  ch ange d to  HSI (hu e , satu rat i on, Intensit y) colo r m odel  first. Hu e  val ue  rep r e s ent the  actual  col o r,  saturation le vel indi ca te s the color  satu ration, and i n tensit y is  used  to  determ i ne the  num ber  of lig ht. By u s ing t he  colo r  sele ction b a sed  o n  HSI m odel  and d e term in ed  the value of thre shol d, it can be used to exp r e ss  th e am ount of  resi sto r  valu e  in the form   of a   digital im age.    Key w ords :  color of re si sto r , HSI colo r model, 2D im age       A b st r a k  Citra  2D m e rupa ka n b e n t uk  citra  yan g  m enga ko m odasi  koo r dinat  x d a n  y, d a n   m engesam pi ngkan fa ktor  ked a lam an sebua h be ntu k   ob ye k (koo rdinat z). Dal a m   sebua h citra,  terdap at inform asi wa rna  yang te rdiri  da ri ko m ponen warna Red, Gree n,  Blue (RGB).  Info rm asi   warna da pat  diguna kan  seb agai m e d i a bagi pro g ram  kom puter untuk m eng interp re stasi k an   obyek  atau b e sa ran  nilai  sep e rti h a lnya nilai  wa rna  re sisto r . De ngan m eng g una kan i n form asi  warna,  seb u ah resi stor d apat di ketah u i nilai  re sist ansi n ya be rd asa r kan  gela ng warna. Untuk  m endapatkan  hasil ya ng b a ik, m odel warna  RGB pe rlu diub ah terlebih dah ulu  m enjadi m odel  warna  HSI (Hue, Satu rati on, Intensit y). Nilai hu e sendiri m e rup a ka n re prese n tasi nil a i wa rna  yan g  seben a r nya, satu rati on m enunju k kan tin g kat kejenu han  wa rna, da n inte nsity  digu nakan  untuk m enge tahui b a n y a k nya  caha ya   yan g  dite rim a . De nga n  m engguna ka n sele ksi  wa rna   m odel HSI b e rda s a r kan  n ilai am bang  batas  ya ng ditentukan, m a ka  da pat digun akan  u n tuk  m enyatakan  besara n  nilai  resi sto r  ya ng  beru pa cit r a d i gital.    Kata kunci :  warna resi sto r , m odel warn a HSI, citra 2 D       1. PEN DA HU LU AN  Citra ata u  ga mbar yan g  m e rup a kan  sal ah satu ko m pone n pentin g dalam m u ltimedia   san gat b e rpe r an  dala m  bi d ang  ko mpute r  terutam a   dal am h a l me nyajika n   suatu  i n forma s i  dala m   bentu k  gam b a r atau visual . Penyajian in forma s i  dala m  bentu k  ga mbar a k a n  di dapat kan m a nfaat  yang lebi h da n dap at men gganti k an  berbari s -bari s   su sun an  kalima t  bila disajika n  dala m  be ntu k   teks.  Citra da pat menyaji k an ci ri uni k at au inform asi khu s u s   yang meru pa kan repre s e n tasi d a ri  obyek ya ng a da di d a lamn ya. Deng an  mengg una ka n sifat  citra y ang d apat m e rep r e s e n tasi ka n   suatu  obye k , maka da pa t dimanfaat kan seba gai  suatu alat  u n tuk  m e la ku kan  tu ga s-tu gas  tertentu den gan  m eng gu nakan citra  seb agai   ma su ka n ata u  i nput  sistem.  Sebelu m  d apat  digun akan  se cara la ng sun g , citra h a ru s diola h  te rl eb ih da hulu  ag ar  sup a ya  ko mputer seba gai   peng ambil  keputu s an d a pat mema ha minya. Te kn ik sepe rti ini se ring  di seb u t deng an   peng olaha n citra ( im age proce s sing ) [1,2].  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 7, No. 1,  April 2009 :  13 - 22   14 Banyak  se ka li perm a sala han yan g  m e mbutuh ka n  citra  se bag ai  masukan at au inp u t  sistem  di kare nakan  keterb atasa n  man u s ia d a lam  hal  ke cep a tan p e mro s e s a n  suatu alg o ritm a,  masal ah waktu, faktor em osi da n se b againya.  Sal ah satu  siste m  yang me mbutuh kan  citra   seb agai  ma suka nnya  adal ah b agaim a n a  men entu k a n   nilai  re si sto r  be rd asarka n gel ang  wa rna.  Penentua n nil a i warna  re si stor ad alah  suatu al goritm a  yang  dib a n gun  den gan  tujuan  ag ar d apat   menentu k a n   nilai re si stor  berd a sarka n  gelan g wa rna  yang dida pat kan d a ri  seb u ah citra den g a n   mengg una ka n pro s e s  sel e ksi  warna sesuai den gan ta bel wa rna  re sistor.   Untu k dapat  melaku ka n  seleksi wa rna, ma ka perlu terl ebi h dahulu di laku ka n  peng ubah an model wa rna   RGB ( re d, g r een,  blue ) m enjadi  model  wa rna  HSI ( hue, saturation,   intensit y ). M odel wa rn a HSI memung kin k an sebu ah siste m  u n tuk men ent uka n  nilai warna  resi st o r ,  ka re na ko mpo n e n  nilai  hue   a dalah  rep r e s entasi d a ri nil a i wa rna yan g  seb ena rny a  [3].  Hue  merupa kan asosi a si dari  p anja ng gelomb ang   cahaya, da n b ila menyeb ut wa rna m e ra h,  kuni ng, atau  hijau, seb e narnya m e n s pe sifikasi ka n nilai  hue -nya. Deng an  tambaha n nilai  s a turation  ya ng digun aka n  untuk me nyataka n  tingkat kejen u h an se buah  warna da n nilai  intensit y  u n tuk m enyata k an inte nsita s  ca haya ya n g  diteri ma,  maka  da pat  digun akan u n tuk  membu a t alg o ritma  sele ksi warna [4,5, 6 ,7]. Prose s   pene ntuan  ni lai re sisto r  di dasarkan  pa da   masu ka n si stem yang be ru pa citra di am  2D.       2. PEN GOLAHA N   W ARN A  Obyek-obye k  dalam pe m anda ngan  m e mantul kan  cah a ya den g an inten s itas tertentu  dan  citra ya ng terbentu k  dari  ha sil p enan gkapan   pantula n  inte nsita s  mem p unyai nilai y ang  mengg amb a rkan  ting kat  warna  dal am  setiap pi ksel  p enyusunnya. Pantulan   ca h a ya  da ri obye k - obyek dala m  pem and a ngan  sesun gguh nya m enga ndun g  spe k tru m  b eberapa  pa njang   gelomb ang  dan cit r a ya ng terb entu k  dari ha sil  pena ng kapa n  pantulan in tensita s  dap at  menyerta ka n bebe rap a  pa njang g e lomb ang yang di sebut den gan  salu ran  ( chan nel ) [3,8].  Panjang  gel o m bang  yang  dap at direspon  oleh  ma ta manu sia  b e rki s a r   dari   400  nm   (biru)  sam p a i  700 n m  (mera h ) at au  biasa di seb u t deng an i s tilah ca haya  tampa k  ( visible  spe c t r um )  se perti terlih at pada Gam b a r  1.                                Gamba r  1. Spektrum caha ya      2.1. Model  War n a  Model  wa rn a RGB m e rupa kan  mod e l yang  formal u n tuk  mendefini s i k a n  da n   menam pilkan  warna - warn a  pada m onito r ko mpute r  d an televisi. A da du a ma ca m model  wa rna   yang b anyak  digun akan  se cara lu as dal am du nia  ko mputer grafik yaitu mod e l  RGB d an  mo del  CMY(K).  Mo del-m odel  wa rna  lain nya y a itu HSI  ( Hu e, Saturation, Intensity ) da n model wa rna  YCbCr (lu m in asi Y dan du a  kompo nen  warna  Cb da n Cr) [9].    2.2.  Pengolahan  Warn a Mode l RGB  Pengola han  warna me ng guna ka n mo del RGB dila ku kan d eng a n  ca ra mem b aca nil a i- nilai R, G, dan B pada suatu piksel, menam pilk an  dan menaf si rka n  wa rna h a sil pe rhitun g an  sehi ngg a  me mpunyai arti se suai den ga n  yang diingi nka n .  Salah satu ca ra  ya ng  mu dah un tuk    400  nm                                                   700  nm       10 -5            10 -1               1     10               400              7 0 0            250 0  n m                                               1000  m  sinar  kosm i k  sinar  g a mma sinar  X  u ltra  vi ol et     infra   mer a h  gel .   mik r o  gel .   TV  gel .   radi o   t e naga   listrik   ul tra  vi ol et   infra merah  cahaya tampak  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930    ■     Studi Penent uan Nil a i Re sistor Me ngg u nakan  Sele ksi Warn a ……  (Didi k  Hari ya nto)  15 menghitu ng  nilai warn a d an me nafsi rkan ha silnya   dalam m odel  wa rna  RGB  adala h  d e n gan   melakukan n o rmali s a s i terhada p ketig a  komp one n warna te rsebut  [3,8].    Cara mela ku kan n o rm alisasi ad alah  se bagai b e ri kut :    B G R R r  (1)     B G R G g    (2)     B G R B b  (3)     Nilai  wa rna   hasil  no rmali s a s i ditaf s irkan d eng an  melihat b e sa rannya. Bil a  ketig a   komp one n warna yan g  telah dino rmal kan, ma sing -masin g menj adi inde ks  warna m e ra h ( r ),  inde ks wa rn a   hijau ( g ) ,  da n  in de ks   wa r n a b i ru   ( b ) memp unyai  nilai yang  sa ma (1/3), ma ka  obyek tid a k b e rwarna. Bila   r  lebih  be sar dari p ada  g  dan  b , ma ka  obyek  berwa rna me rah, da n   seterusnya. Dap a t disim p ulka n bah wa  domina s i warna  dap at dilihat da ri b e sa ran  nilai  tiap  inde ks.     2.3.  Pengolahan  Warn a Mode l HSI  Selain RGB,  warn a juga  dapat dimo delkan be rda s arka n atrib u t  warna n ya. Setiap  warna memili ki 3 bua h atri but, yaitu  hue  (H),  saturation  (S), dan  int ensit y  (I) [3,8].  a).   Intensity/b r ig htness/lum i nance   Atribut  yang menyatakan banya k ny a  cahaya yan g  d i terima ol eh  mata tanp a  mempe duli k a n   warna. Kisa ran nilainya  adala h  anta r a gel ap  (hit am) d an terang (putih).  Gamba r  2  mempe r lihat kan tingkatan  nilai inten s itas dari 0%  sa mpai den gan  100%.              0% 25%  50%  75%  100%     G a mb ar  2 .  Re p r es en ta s i  nila i  Intens ity     b).   Hue   Menyatakan  warna  sebe n a rnya, sepe rti merah, viol et, dan kuni n g .  Hue  dig u n a ka n untu k   membe d a k an  warn a-wa rna  dan menent uka n  kem e ra han ( redn ess ), kehija uan ( gree nne ss ),   dsb da ri ca h a ya.  Hue  be raso sia s i den gan panj ang  gelomb ang  cahaya, dan b ila menyebut  warna me rah,  violet, atau kuning, sebe n a rnya me nsp e sifikasi ka n n ilai  hue -nya.  Seperti terli h at pada G a m bar 3  di ba wah ini, nilai  hu e  me rupa ka n su dut da ri warna yan g   mempu n yai rentang  da ri  0 °  samp ai 3 6 0 ° . 0°  menyat aka n   warna   mera h, lalu   memutar nilai- nilai sp ektru m  warna tersebut kem bali  l agi ke 0 °  unt uk menyata k an merah lagi .                G a mb ar  3 .  Re p r es en ta s i  nila i  Hue         0°        18 0°        36 0°  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 7, No. 1,  April 2009 :  13 - 22   16 c).   Saturation   Menyatakan tingkat  kemu rnian warna cah a ya, yaitu mengin d ikasi k an sebe rapa banya k   warna putih diberi k a n   p a d a   warn a.  Seb agai conto h , sep e rti  te rliha t   pada Gam b ar  4, wa rna  mera h ad ala h  10 0% warna jen uh  ( sat u rat e d  c o lor ),   se dang ka n warna pin k   a dalah wa rn a   mera h den ga n tingkat kej enuh an sang at renda h (karen a ada  warna p u tih di  dalamnya ) .  Jadi, jika  hu e  menyata k a n  wa rna  seb enarnya, ma ka  saturation  menyatakan  sebe rap a   dalam warna  terse but.               0% 25%  50%  75%  100%     G a mb ar  4 .  Re p r es en ta s i  nila i  Saturation  untuk warn a mera h     Model wa rn a  HSI  men a mpilkan wa rna dalam besara n -be s a r an co ra k,  satura si,  dan   intensita s . Int ensita s   adal a h  nilai  ab u-a bu d a ri  pi kse l  dala m   citra  abu -a bu. Se gitiga  HSI,  sep e rti terli h at pada  Ga mbar  5 me n a mpilkan  ko mbina s i da ri  co ra k da n  saturasi  yang   ditampilkan dari   kombin a s i wa rna   po ko k RGB.   S udut-sud ut segitiga berko respon den si  deng an nil a i  maksimum  d a ri  warna - wa rna  po ko k (m erah,  hijau, b i ru) yang te rsedia d a lam  komp uter  gra f ik. Piksel-pi k sel a k roma siti s  (tid ak men g andu ng  wa rn a) a dala h  bay anga n ab u - abu, be rkore s po nde nsi  de ngan j u mla h   ketiga  wa rn a  pokok yang  sama d an te rl etak  di pu sat  s egitiga [3,8].            Gamba r  5. Segitiga HSI     Gamba r  6. Bentuk le ng ka p dari dia g ra m HSI      Bentuk l eng kap d a ri  diag ram HSI  dida pat  de ngan   menam bah ka n dime nsi  int ensita s   pada  warn a,  deng an titik h i tam pad a d a s arnya d an tit i k p u tih p ada  pun ca knya.  Bayangan  ab u- abu b e ra da p ada  sep anja n g  su mbu ve rtikal, sepe rt i di perlih atka n p ada G a mba r   6. Diag ram  HSI  menyempit  menjadi  se bu ah titik pad a  dasa r nya d an juga  pad a pun ca knya  seba b hitam  dan  putih h anya  d apat dita mpil kan  de nga n  kombina s i  wa rna p o kok RG B yang  uni k,  yaitu ketig a n y a   haru s   sa ma  kuat da n be ra da p ada  nilai-nilai e kst ri m.  Bila inten s ita s   ketiga  wa rn a po ko k b e rni l ai  penu h (po s isi  pad a p u n c a k   sum bu ve rtikal),  ma ka  a k an  ditam p ilkan  wa rna  put ih. Sedan gka n   10 0%   0%   Mer a h  Hija u   Biru  In ten s itas  - +12 0° Mer a h Biru  Hi j au  S H  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930    ■     Studi Penent uan Nil a i Re sistor Me ngg u nakan  Sele ksi Warn a ……  (Didi k  Hari ya nto)  17 bila intensita s  ketig a  wa rn a pokok be rn ilai mi nimum  (po s isi p ada  dasar sumb u  vertikal), ma ka  aka n  ditampil kan  wa rna  hi tam. Apabila  intensita s   ket i ga wa rn a sa ma ku at, tetapi tidak b e ra d a   pada  ke dua t i tik ekstrim t adi, ma ka  warna  yang  m uncul ad alah  abu -abu. Pa da du a kead aan   ekstrim terse but, dan jug a  banya k  ke adaa n diant a r anya, warn a  lain tidak  muncul se ba b  ke kuata n  ket i ga wa rna p o ko k selalu  berim ban g, dan ke ku atan  yang berim bang da ri ke tiga   warna  po ko k menia d a k an  eksi sten si  warna  penyu s un nya  kare na tida k a d a  satu  pun  yang  mendo mina si  [3,8].  Kompon en  warna  RGB p a da  citra  dap a t  diko nversi  menjadi  mod e l warn a  HSI. Untu k  menda patkan  nilai intensita s , besara nny a dapat dihitu ng se ca ra lan g su ng de nga n :    3 B G R I  ……………………………… …………………..………...……….. (4)    Untu k meng h i tung su dut cora k lang su n g  dari nilai - nil a i R, G dan B  seba gai be ri kut :    ) )( ( ) ( 2 2 cos 2 1 B G B R G R B G R H  ………… …… ………… …… …..…  (5)    Selanjutnya  saturasi  adal ah jarak  sua t u posi s i warna dala m  se gitiga da ri titik putih   relatif terhad ap jara k da ri titik putih ke war na jen uh pada nilai  corak yang sam a  dalam segitig a   RGB.   ) , , min( 3 1 B G R B G R S  ………… …… ………… …… …………..… …..  (6)    Nilai  co ra k tid a k  didefini s i k an bil a   satu ra si b e rnil ai n o l ,  yaitu untu k   semu a  wa rna  pad a  sep anja ng su mbu tega k. Sebali k nya satura si tidak  di definisi k a n  bila intensita s  b e rnilai n o l.  Segmenta s i dapat  dila ku kan pada ko mpone n H  u n tuk me mbe dakan obye k -obye k   deng an  nil a i corak  yang b e rbe da. Nam un  de miki an,   corak tida k a k urat untu k  di guna ka n seb agai  pembe da bila  nilai saturasi  rend ah.       Tabel 1. Nilai  Wa rna G e lan g  Re sisto r   Warn a  Angk a-1   Angk a-2   Faktor  Pengali  Toleransi   Hitam   0 0  10 0  -  Co klat   1 1  10 1  ±1%   Me r ah  2 2  10 2  ±2%   Jing ga   3 3  10 3  -  Kuning  4  4  10 4  -  Hijau  5 5  10 5  -  Biru  6 6  10 6  -  Ungu/Violet  7 7  10 7  -  Abu-a b u  8  8  10 8  -  Putih 9  9  10 9  -  Emas -  -  0.1  ±5%   Pera k -  -  0.01   ±10%   Tanpa wa rna   -  -  -  ±20%     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 7, No. 1,  April 2009 :  13 - 22   18 3.  GELANG WARNA PADA RESISTOR  Re sisto r  ad al ah kompo nen  dasar el ektro n ika ya ng dig una kan u n tuk membata s i j u mlah   aru s   yang me ngalir dala m  satu rang kai a n.  Sesuai  de ngan  nama n ya re sisto r  b e rsifat re si stif dan  umumnya   te rbuat d a ri  b ahan  ka rbo n .   Dari hu ku m  Ohm s  diketahui, re si sta n si b e rb andi ng   terbali k  den g an jumlah  arus yang m e n galir mel a luin ya. Satuan resi stan si da ri suatu resi st or  dise but Ohm  atau dilam b a ngkan de nga n simb ol   W  (Omega ). Tip e  re sisto r  yan g  umum a dal ah  berb entu k  tabung d eng a n  dua kaki t e mbag a di  kiri dan  kana n. Pada bad annya terd a pat  lingkara n  me mbentu k  gel ang kode  warna  untu k   memud a h k an  pema k ai m enge nali be sar  resi stan si ta n pa me ngu ku r besarnya de ngan  Ohmm eter. Kode  warna  terseb ut adala h   stan dar  manufa k tur  yang di kelu a r ka n ol eh E I A ( Electroni c Ind u stri es Associ ation ) sepe rti ya ng   ditunju k kan p ada Tab e l 1 [10].  Re sista n si di baca da ri warna  gela ng  yang palin g  depa n ke  arah gela ng to leran s i   berwa rna  co klat, me rah,   emas ata u  p e ra k. Bia s an ya wa rn a g e l ang tol e ra nsi  ini b e rada  p ada  bada n resi st or yan g  p a li ng p o jo k ata u  jug a  de ng an le bar yan g  lebih  me n onjol,  se dan g k an   warna gel ang  yang pertam a  aga k se diki t ke  dalam. Denga n demi k i an pema k ai  sudah la ng sun g   mengeta hui  bera pa tolera nsi da ri re sistor te rsebut. Pada re sisto r  biasanya m e miliki 4 gela ng  warna, gela n g  pertam a  da n ked ua men unju k k an ang ka, gela ng ke tiga adalah f a ktor  kelip ata n ,  sed ang ka n g e lang  keem p a t menunju kkan tolera nsi h a mbatan.       4.  SELEKSI WARNA MODEL HSI  Dete ksi  wa rn a re sisto r  dil a ku ka n den g an men ggun aka n  sel e ksi  warna mo d e l HSI.  Pada apli k a s i peng enal a n  obyek, le bih muda h  mengid entifikasi obye k  tersebut de n gan   me ma n f aa tk an  p e r b ed a an n ila i  hue,  saturation,  da n inten s ity   d enga n cara membe r ikan nilai   amban g pad a rentan g nilai-nilai  h ue, saturation, da n intensit y  yang meling k u p i  obyek. Den gan   mengg una ka n metode ini  untuk men d e teksi wa rna  resi stor d a ri  sebu ah citra, maka da p a t  digun akan un tuk mend eteksi wa rna - warna yang ad a pada g e lang  resi stor.   Pengam bilan  nilai sudut  dari komp on en  hue, satu ration, dan i n tensit y  dida sarka n   asum si  bah wa  wa rna - warna  resi stor memp unyai  nilai  h ue, saturation, da n  inten s ity  y ang   berb eda -be d a . Berda s a r kan ha sil pe rcobaa n, didap atkan  nilai-nil a i kom pon en   hue, satu rati on,  dan inten s ity   sep e rti terlih a t  pada Tabel  2 beri k ut.      Tabel 2. Bata s amba ng nil a i HSI  Warn a  Hue   Satura tion   Intensity   Hitam   -   <= 0, 4   <= 4 0   Co klat   35 s/d 50   <= 0,4   <= 7 0   Me r ah  0 s/d 10 o r    340 s/d 3 6 0   >= 0, 5   <= 1 0 0   Jing ga   15 s/d 30   >= 0,4   >= 1 0 0   Kuning   55 s/d 65   >= 0,4   >= 1 0 0   Hijau  100 s/d 1 2 0   >= 0,4   >= 1 0 0   Biru  220 s/d 2 4 0   >= 0,4   >= 1 0 0   Ungu/Violet  265 s/d 2 8 0   <= 0,4   <= 1 0 0   Ab u - ab u  -  < =  0 . 1  > =  70  & < =  12 0  P u t i h  -   <= 0. 1   >= 1 5 0   Emas  55 s/d 65   <= 0.5   <= 1 0 0   P e ra k   -   <= 0. 1   >= 7 0  &  <= 1 2 0   Tanpa wa rna   -  -  -    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930    ■     Studi Penent uan Nil a i Re sistor Me ngg u nakan  Sele ksi Warn a ……  (Didi k  Hari ya nto)  19 Proses sel e ksi  warna  p a d a   gela ng re si stor dila ku ka n  se ca ra be ru lang seb anya k   juml ah  kemu ng kina n  warna yan g   ada (12 p e rulanga n). Perul anga n dimul a i dari p r o s e s   sele ksi warn a   hitam, dilanju t kan d eng an  warna  co klat, mera h, dan  samp ai warn a tera khi r , yaitu wa rna  em as.   Ha sil p r o s e s  sel e ksi b e ru pa  citra  bine r, dima na nil a i-nilai  pixel  yang me men uhi pe rsyarat an  diberi k a n  nila i 1 (warna pu tih), dan yan g  tidak mem enuhi pe rsya ratan dib e ri kan nilai 0 (warna  hitam). Gam b ar 7 men unju k kan ha sil prose s  sele ksi  warna.                                                                                         Gamba r  7. Hasil da ri proses sele ksi  wa rna       5. PENENTUAN  URUTAN  WARNA  RESISTOR  Pada  sa at prose s   sel e ksi  warna  seban yak 1 2  p e rul anga n, did a p a tkan  ha sil  ci tra yan g   beru pa cit r a  biner. Dari  ci tra bine r tersebut, dilakukan pen catata n nilai-nil a i koordi nat x un tuk   pixel-pixel ya ng berwa rna  putih. Dari  hasil p encat a t an nilai koo r dinat x, kemudian di ca ri nilai  rata-rata  da ri  nilai  koo r din a t  x tersebut,  yang d apat  di guna ka n u n tu k m ene ntuka n  u r utan  warna   resi st o r .   Hasil proses iterasi k e -4     unt uk  sel e ksi   war n a  j in gg a  Hasil proses iterasi k e -5     unt uk   sel e ksi  war n a k uni n g   Hasil proses iterasi k e -8     unt uk   sel e ksi  war n a u n g u  Hasil proses iterasi k e -1 1    unt uk  sel e ksi   war n a em as  C i t r a m a suka n  (i n put )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 7, No. 1,  April 2009 :  13 - 22   20 Tabel 3. Nilai  koo r din a t x bese r ta nilai re rata x  Iterasi  Warn a   Jml pixel  y g   ber w a r na  putih   Nilai-nilai koordinat x da r i  pixel  Rera ta  nilai x  1  Hitam   - -  -  2  Co klat   - -  -  3  Me r ah  - -  -  4  Jing ga   194 pixel   {127,1 28,12 9 , 130,131,1 32, 133,13 4,135 }   131   5  Kuning  238  pixel   {62,63,6 4 , 65, 66,67,68,6 9 ,7 0,71,72,73 }  67,5   6  Hijau  - -  -  7  Biru  - -  -  8  Ungu/Violet  246 pixel   {95,96,9 7 ,98, 99, 100,1 01,1 02,103,1 04}  99,5   9  Abu- abu -  -  -  10 Putih  -  -  -  11   Emas 68  pixel   {161,1 62,16 3 , 164,165,1 66, 167,16 8,169, 170}  165,5   12   Per a k -  -  -      Berda s a r kan  rerata nilai x dari Ta bel 3,  bisa di dapat kan u r uta n  warna  re sisto r   untuk  menentu k a n  nilai re sisto r  yang diingin k an. P enentu an uruta n  warna  re sisto r  menga cu p ada   gari s  hori z o n tal atau sumb u koo r din a t x. Gambar 8  mempe r lihat kan ilustrasi d a ri ha sil pro s es  pene ntuan u r utan wa rna                                         Gamba r  8. Hasil da ri proses pe nentu a n  urutan warna       6.  HASIL D A N  PEMBA HAS AN   Eksp erim en  dilakukan de ngan me ngg una kan inp u t citra yang te rdap at obyek sebu ah   resi sto r  yang  terpa s an g  seca ra h o ri zo ntal.  Latar  b e lakang  dari  peng ambila n obye k  resi stor  beru pa  wa rn a putih  solid.  Pencahayaa n yang di gun aka n   cukup merata den g an  warn a ca haya  putih bersih.  Citra yang di ambil disi mpa n  dalam form at BMP 24 bit.  Dari  ha sil p e r co baa n a w a l  deng an m e nggu na kan  rancang an  sistem ini, dida patka n  nilai perfo rma n ce  seb e sar  80% deng an  perin cia n  se p e rti terlihat pa da Tabel 4 di  bawah ini.   Rerata nilai x untuk  warna  kuni ng = 6 7 ,5   Rerata nilai x untuk  warna  ungu  = 99,5   Rerata nilai x untuk  warna j i ngga  = 131   Rerata nilai x untuk  warna  emas  = 165,5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOMNI KA   ISSN:  1693-6930    ■     Studi Penent uan Nil a i Re sistor Me ngg u nakan  Sele ksi Warn a ……  (Didi k  Hari ya nto)  21 Tabel 4. Ha sil  Pengujian Si stem   No Sub y ek  Pembacaa n Nilai  R e s i st o r  s eca r a  ma n u a l  Hasil Pemba caan  Sistem  Ket e ran g an   Subyek 1   47 Kohm 5%   47.000 o h m 5 %   se suai   Subyek 2   100 Kohm 5 %   -  tidak sesuai   Subyek 3   3,9 Kohm 5%  -  tidak sesuai   Subyek 4   560 ohm 5%   560 ohm 5%   se suai   Subyek 5   1,2 Kohm 5%  1.200 ohm 5 %   se suai   Subyek 6   470 Kohm 5 %   470.00 0 ohm  5%  se suai   Subyek 7   1,8 Kohm 5%  1.800 ohm 5 %   se suai   Subyek 8   330 ohm 5%   330 ohm 5%   se suai   Subyek 9   56 Kohm 5%   56.000 o h m 5 %   se suai   Subyek 10   220 Kohm 5 %   220.00 0 ohm  5%  se suai       Ha sil yang d i dapat da ri sistem ini, bel um  mempe r hitung kan be bera pa fakto r  yang  dapat memp e ngaruhi kea k uratan  sistem  dalam mene nt uka n  nilai resi stor. Fa kto r-fa k tor terse but  diantaranya a dalah:   a.  Penca hayaa n  denga n wa rn a selai n  putih , misal: mera h, hijau, kuni ng, dll  b.  Kuat cahaya  yang terlalu b e sa r atau kecil  c.  Penggu naa n warna lata r b e lakang yan g  bervari asi   d.  Posisi  re sisto r  yang tidak  sesu ai den gan  sumbu h o ri zontal       7. SIMPULAN   Den gan m e n ggun akan m odel warna  HSI ( Hue, Saturation, Int ensit y ), da pa t dibuat  seb uah  si ste m  yang da pa t melaku ka n  sele ksi warn a .  Nilai kompo nen  hu e  me rupa kan  asosi a si  dari  panj ang  gelom ban g  ca haya, d a n  bila  meny ebut warna mera h,  hija u ,   atau kuni n g ,  seb ena rnya  men s pe sifi ka sikan  nila i  hue -nya.  Kompo nen   s a turation  digu na kan  untu k   mengeta hui tingkat kejen uhan atau  kedal am an da ri warna. Sedang ka n ko mpone n  intensity   menyatakan  seb e ra pa b a n yak inte nsit as  cah a ya  yang terd apat d a lam warna. Ha sil pe rcob aan   awal   de ngan   meng gun akan subye k  citra seba nya k   1 0   b uah  deng an perf o rma n ce sist em  seb e sar 80%  menunju k ka n bah wa mo del wa rna  HSI dapat digu nakan untu k   menentu k a n  nilai  resi st o r  ber da sar d a ri  sele k s i wa rna g e la ng re sist o r .       DAF TA R PU STAK A   [1].  Gon z ale z  R. C. & Wood s  R.E.  “Digital  Image Processing Seco nd Edition” . Prentice Hall   Inc, Ne w Je rsey. 2002.  [2].  Aniati  Murni.  “Peng a ntar Pengolahan  Citra ” . P.T. Elex Media K o mputind o  &  Pusat Anta r   Universita s Ilmu Kompute r  Univer sitas I ndon esi a , Ja karta. 1 992.   [3]. Rinal di  Muni r.  “Pengolah an Citr a Dig i tal denga n Pendetakan  Algoritmik ” . Informatika  Bandun g, Bandun g. 2004.   [4].  Didi k Ha riyan t o, Maurid hi Hery Pu rnom o, dan Dadet  Pramadi hant o.  “Dete ksi Wajah  Pad a   Citra Diam d e ngan meng gunak a n Seleksi Warn a Kulit dan Ek stra ksi Fitur Mata ” . The  7 th  Semina r o n  Intelligent  T e ch nolo g y an d Its A ppli c ati ons  (SITIA), Proceedi ng s Volume  1,  ITS Surabaya .  2006.  [5].  Didi k Ha riyan t o, Mauridhi  He ry Pu rnom o, dan Dadet  Pramadi hant o.  “Fac e De tection in an   Image Sequ ence  Ba sed  on Ey es Featur e Ex tra c tion ” . Semi nar  on Ele c trical Po we r,   Electro n ics, Comm uni cati on,  Control and  Info rmati c s (EE CCIS), Proceedi ng s Vol u me  2,  Universita s Brawij aya, Mal ang. 200 6.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                 ISSN: 16 93-6 930     TELKOM NIKA   Vol. 7, No. 1,  April 2009 :  13 - 22   22 [6]. Didi k  Hariya nto.  “Deteks i Ob y ek Wajah Pada  Ci tra Berger ak  Den g an  Me ngguna kan   Pengolahan  Citra  Digital” . Semina r Nasi onal P endidi kan  T e kni k  Ele k tro (SNPTE ),  Proceedi ng s Volume 3, UNY Yogyakarta. 2006.  [7].  Amrullah &  Didik Hariya nto .   “Penen tua n  Sudut  Bel o k Pada Pen g lihatan  Rob o t Dengan  Metod e   Edge Detection ” .  The 8 th  Se minar  on Inte lligent Te ch n o logy an d Its Application s   (SITIA), Proceedin g s Volu me 1, ITS Su rabaya. 20 07.   [8]. Usm an  Ahm ad.  “Pengol ahan Ci tra Digital dan Te knik Pemrog ramann y a ” . Graha Ilmu,  Yogyaka r ta. 2005.   [9].  Rao, K.R, Bo jkovic, Z.S., & Milovanovi c , D.A.,  “Mul timedia Co mmunicatio n Sy stems :  Techniqu es, Standa rds, a nd Ne t w o r ks ” . Prentice Hall PTR, Ne w Jersey. 200 2.  [10]. http://id.wik i pedia.org/wik i /Res is tor    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.