Ekstraksi Palet Warna Digital Menggunakan K-Means Clustering Berbasis Web

Authors

  • Moh Farhan Nashiruddin Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Wahyu Cahyo Utomo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/6xkjqf28

Abstract

Pemilihan warna dalam desain digital sering kali bergantung pada intuisi pengguna, sehingga hasil palet warna yang diperoleh dapat kurang konsisten dan tidak merepresentasikan warna dominan dari gambar. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem ekstraksi palet warna digital berbasis web menggunakan metode K-Means Clustering. Sistem dibangun dengan Streamlit dan Python untuk memproses citra berformat JPG, JPEG, atau PNG. Tahapan sistem meliputi unggah gambar, resize citra, ekstraksi piksel RGB, pengelompokan warna menggunakan K-Means, pemilihan warna berdasarkan mood, visualisasi kode warna HEX, penyuntingan warna secara manual, pembuatan gradient theme, serta ekspor hasil palet. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan palet warna dominan secara otomatis, interaktif, dan mudah digunakan. Sistem ini dapat membantu desainer dalam menentukan inspirasi warna secara lebih cepat, objektif, dan sesuai dengan karakter visual gambar.. K-Means Clustering, palet warna, pengolahan citra

Keywords:

K-Means Clustering, palet warna, pengolahan citra

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] A. Yadav and P. Singh, “Penyempurnaan Pembuatan Skema Warna: Klasterisasi KMeans Iteratif dan Evaluasi ARI Terjemahan Bahasa Indonesia dari artikel: Refining

Color Scheme Generation: Iterative K-Means Clustering and ARI Evaluation,” Halaman

1 Journal of Informatics Electrical and Electronics Engineering, vol. 05, no. 112, pp. 1–

12, 2024, doi: 10.54060/a2zjournals.jieee.112.

[2] Z. Zhang, Z. Zhang, and Z. Xia, “The style correlation between color palette generated

by the k-means and original picture,” in Ergonomics In Design, AHFE International,

2022. doi: 10.54941/ahfe1001956.

[3] Atomic Object LLC, “Palette Maker-A Tool for Extracting Color Palettes From Images,”

2026. Accessed: Jun. 05, 2026. [Online]. Available: https://github.com/mattne

[4] P. Nabilla, M. Farhan Saputra, and R. A. Saputra, “PERBANDINGAN RUANG

WARNA RGB, HSV DAN YCBCR UNTUK SEGMENTASI CITRA IKAN

KEMBUNG MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING,” 2022.

[5] A. Ma’ruf, H. Sibyan, and N. Mardiyantoro, “Terjemahan Artikel ke Bahasa Indonesia

Ekstraksi Palet Warna untuk Kompresi Gambar Digital menggunakan Algoritma KMeans,” 2025.

[6] Y. Kynash and M. Semeniv, “New Approach to Dominant and Prominent Color

Extraction in Images with a Wide Range of Hues,” Technologies (Basel)., vol. 13, no. 6,

Jun. 2025, doi: 10.3390/technologies13060230.

[7] A. Cheng, E. Rosenberg, and A. Gorbunova, “K-MEANS WITH SAMPLING FOR

DETERMINING PROMINENT COLORS IN IMAGES,” ICTACT Journal on Soft

Computing, vol. 13, no. 1, pp. 2813–2819, Oct. 2022, doi: 10.21917/ijsc.2022.0400.

[8] Aryo De Wibowo Muhammad Sidik et al., “Menerapkan K-Means Clustering untuk

Segmentasi Gambar Database Berwarna,” Fidelity: Jurnal Teknik Elektro, vol. 2, pp.

57–61, 2020.

[9] Rizka Rizka, S. Nasution, F. Aulia, and Supiyandi Supiyandi, “Penerapan Metode

Segmentasi Warna HSV untuk Deteksi Objek Berbasis Warna pada Citra Digital,”

Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan, vol. 3, no. 4, pp. 11–24, Dec. 2025,

doi: 10.62951/router.v3i4.706.

[10] M. Sun and J. Wu, “Research on Picture Book Color Design for Children with Autism

Based on K-Means Clustering Algorithm,” in Proceedings of the 2025 5th International

Conference on Internet of Things and Machine Learning, IoTML 2025, Association for

Computing Machinery, Inc, Aug. 2025, pp. 130–137. doi: 10.1145/3749566.3749596.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

Ekstraksi Palet Warna Digital Menggunakan K-Means Clustering Berbasis Web. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(2), 1662-1671. https://doi.org/10.29407/6xkjqf28