Ramadhanu, Agung Ramadhanu
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Optimasi Kualitas dan Kematangan Mangga Melalui Pemrosesan Citra Menggunakan Median Filter Betriana Roza, Yesi; Agus Salim, David; Ramadhanu, Agung Ramadhanu
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1863

Abstract

Penelitian ini bertujuan meningkatkan penilaian kualitas dan kematangan buah mangga melalui analisis citra digital menggunakan MATLAB. Kematangan mangga mempengaruhi rasa, tekstur, dan daya simpan, dan penilaian tradisional sering kali bersifat subjektif. Oleh karena itu, teknologi pemrosesan gambar digunakan untuk memberikan pendekatan objektif, dengan klasifikasi berdasarkan perubahan warna dari hijau (belum matang) ke kuning (matang). Hasil penelitian menunjukkan akurasi tinggi dalam membedakan mangga matang dan hijau, dengan parameter citra yang diperoleh: Eccentricity 0,84218, Contrast 0,041545, Correlation 0,99141, Energy 0,44415, dan Homogeneity 0,98644. Nilai-nilai ini menunjukkan hubungan kuat antar piksel dan keseragaman citra yang tinggi, yang mendukung pengembangan sistem penilaian otomatis yang efisien untuk menentukan kematangan buah mangga.
Optimasi Kualitas dan Kematangan Mangga Melalui Pemrosesan Citra Menggunakan Median Filter Betriana Roza, Yesi; Agus Salim, David; Ramadhanu, Agung Ramadhanu
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1863

Abstract

Penelitian ini bertujuan meningkatkan penilaian kualitas dan kematangan buah mangga melalui analisis citra digital menggunakan MATLAB. Kematangan mangga mempengaruhi rasa, tekstur, dan daya simpan, dan penilaian tradisional sering kali bersifat subjektif. Oleh karena itu, teknologi pemrosesan gambar digunakan untuk memberikan pendekatan objektif, dengan klasifikasi berdasarkan perubahan warna dari hijau (belum matang) ke kuning (matang). Hasil penelitian menunjukkan akurasi tinggi dalam membedakan mangga matang dan hijau, dengan parameter citra yang diperoleh: Eccentricity 0,84218, Contrast 0,041545, Correlation 0,99141, Energy 0,44415, dan Homogeneity 0,98644. Nilai-nilai ini menunjukkan hubungan kuat antar piksel dan keseragaman citra yang tinggi, yang mendukung pengembangan sistem penilaian otomatis yang efisien untuk menentukan kematangan buah mangga.