Show simple item record

dc.contributor.advisorSoedibyo, Dedy W
dc.contributor.advisorSutarsi
dc.contributor.authorSholeha, Siti Faridhotus
dc.date.accessioned2016-01-28T05:23:37Z
dc.date.available2016-01-28T05:23:37Z
dc.date.issued2016-01-28
dc.identifier.nim101710201064
dc.identifier.urihttp://repository.unej.ac.id/handle/123456789/72771
dc.description.abstractBuah tomat merupakan salah satu produk hortikultura yang mempunyai prospek pemasaran yang cerah. Potensi pasar buah tomat juga dapat dilihat dari harga yang terjangkau oleh seluruh lapisan masyarakat, sehingga membuka peluang lebih besar terhadap serapan pasar. Peningkatan jumlah penduduk, pendidikan, kesadaran gizi dan meningkatkannya pendapatan masyarakat juga akan meningkatkan kebutuhan buah tomat. Penanganan pasca panen memegang peranan penting dalam penentuan mutu buah tomat. Pada kenyataannya dalam kegiatan sortasi dan pemutuan buah tomat dilakukan secara manual, sehingga menghasilkan produk yang kurang seragam. Karena hasil sortasi manual yang kurang memuaskan, maka diperlukan suatu metode untuk mensortasi dan mengelompokkan tomat dengan baik. Berdasarkan hal tersebut, diperlukan suatu metode non-destruktif yang dapat membantu dalam penentuan sifat fisik buah tomat. Pengolahan citra merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi hal tersebut. Tujuan penelitian ini adalah: mengidentifikasi perbedaan variabel mutu citra buah tomat hijau dan tomat merah, selanjutnya mengidentifikasi variabel mutu citra yang memiliki hubungan dengan berat, tingkat kekerasan dan total padatan terlarut buah tomat hijau dan tomat merah. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai dasar pendugaan sifat fisik dan kimia buah tomat tanpa merusak buah. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel buah tomat (Lycopersium escuslentum Mill) varietas bonanza yang didapatkan dari Desa Jambewangi, Kabupaten Banyuwangi, Jawa Timur. Sampel buah tomat diambil citranya menggunakan kamera CCD. Citra buah tomat diolah untuk mendapatkan enam variabel mutu citra yaitu area, panjang, diameter, indeks warna r, g, b viii menggunakan program pengolahan citra. Sampel buah tomat kemudian diukur sifat fisik dan kimia menggunakan timbangan digital O’hauss pioneer, penetrometer dan refraktometer untuk mendapatkan data mengenai berat, tingkat kekerasan dan total padatan terlarut (TPT). Nilai variabel mutu citra yang dihasilkan dan data sifat fisik dan kimia buah tomat yang telah diukur kemudian dianalisis menggunakan korelasi moment pearson dan juga koefisien determinasi untuk mencari keeratan hubungan keduanya. Hubungan keduanya juga digambarkan dalam grafik untuk melihat pola yang terjadi. Analisis statistik juga dilakukan untuk melihat perbedaan tomat hijau dan tomat merah berdasarkan variabel mutu citra. Analisis statistik yang digunakan meliputi rata-rata, standar deviasi, Q1, Q2, Q3, minimal dan maksimal kemudian digambarkan dalam grafik boxplot. Perbedaan variabel mutu citra yang dapat mengidentifikasi buah tomat berdasarkan umur panen diantaranya area, panjang, diameter, indeks green dan indeks blue. Sedangkan hubungan variabel mutu citra dengan sifat fisik buah tomat diantaranya berat dengan area memiliki keeratan hubungan sangat kuat dengan koefisien determinasi (R²) tomat hijau dan tomat merah sebesar 0,903; 0,930. Panjang dan diameter memiliki keeratan hubungan kuat dengan koefisien determinasi (R²) tomat hijau dan tomat merah sebesar 0,747; 0,687; 0,675; 0,719. Sedangkan indeks warna r, g, b memiliki hubungan sangat rendah dengan koefisien determinasi (R²) tomat hijau dan tomat merah sebesar 0,002; 0,000, 0,053; 0,022; 0,086; 0,024. Tingkat kekerasan area, panjang, diameter, indeks warna r, g, b memiliki keeratan hubungan sangat rendah dengan koefisien determinasi (R²) tomat hijau dan tomat merah sebesar 0,05; 0,060; 0,022; 0,106; 0,082; 0,006; 0,150; 0,031; 0,384; 0,015; 0,347; 0,007. TPT dengan area, panjang diameter, indeks warna r, g, b memiliki keeratan hubungan yang sangat rendah dengan R² tomat hijau dan tomat merah sebesar 0,020; 0,069; 0,187; 0,039; 0,005; 0,010; 0,040; 0,017; 0,050; 0,032; 0,035; 0,050.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.subjectSIFAT FISIK DAN KIMIAen_US
dc.subjectBUAH TOMATen_US
dc.subjectPENGOLAHAN CITRA (IMAGE PROCESSING)en_US
dc.titleKAJIAN SIFAT FISIK DAN KIMIA BUAH TOMAT (Lycopersium escuslentum Mill) MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA (IMAGE PROCESSING)en_US
dc.typeUndergraduat Thesisen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record