IDENTIFIKASI BENTUK BUAH ALPUKAT (Persea americana Mill.) DENGAN ANALISIS CITRA DIGITAL - Ifmalinda; Andasuryani; Lii Shaufana (Jurnal Teknologi Pertanian, 2022)
Kualitas buah sangat berpengaruh pada tingkat daya tarik konsumen, salah satunya pada bentuk buah. Umumnya proses pengelompokan mutu buah menggunakan pengamatan secara visual. Cara ini kurang efisien dan membutuhkan waktu lama. Metode untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan analisis citra digital, yang merupakan ruang lingkup suatu sistem mengenai teknik mengolah dan menganalisa citra atau gambar dengan meggunakan komputer. Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi bentuk fisik dari buah alpukat yang normal dan kurang normal dengan analisis citra digital. Pengelompokkannya sesuai dengan standar mutu I dan II buah alpukat, yaitu normal dan kurang normal. Agar terlihat perbedaannya dilakukan menggunakan beberapa parameter bentuk meliputi roundness, sphericity, dan nilai K. Perhitungan tiga parameter ini dilakukan dalam dua kondisi yaitu perhitungan manual dan analisis citra. Hasil penelitian menunjukkan roundness manual normal diperoleh nilai 0,850 sampai 0,893 dan kurang normal diperoleh nilai 0,851 sampai 0,905. Roundness citra normal diperoleh nilai 0,856 sampai 0,895 dan kurang normal diperoleh nilai 0,856 sampai 0,897. Sphericity manual normal diperoleh nilai 0,810 sampai 0,941 dan kurang normal diperoleh nilai 0,807 sampai 0,953. Sphericity citra normal diperoleh nilai 0,826 sampai 0,945 dan kurang normal diperoleh nilai 0,837 sampai 0,972. Nilai K manual normal diperoleh nilai 1,616 sampai 2,485 dan kurang normal diperoleh nilai 1,843 sampai 2,394. Sedangkan nilai K citra normal diperoleh nilai 0,925 sampai 0,948 dan kurang normal diperoleh nilai 0,923 sampai 0,951. Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan bahwa bentuk normal dan kurang normal bisa dibedakan dengan analisis citra melalui bentuk roundness. Namun tidak bisa dibedakan dengan bentuk sphericity dan nilai K.          Fruit quality greatly affects the level of consumer attractiveness. One of them is the shape of the fruit. Generally, the grouping of fruit quality uses visual observation. This method is less efficient and takes a long time. To overcome this problem is the method of digital image analys, which is the scope of a system regarding techniques for analys and analyzing images or images using a computer. The purpose of this study is to find the physical form of normal and abnormal avocados with digital image analys. Grouping according to normal and less normal quality standards. In order to see the difference, several shape parameters were used are roundness, sphericity, and K value. The calculation of these three parameters was carried out in two conditions, manual calculation and image analys. The results showed that the manual for normal roundness obtained values ​​from 0.850 to 0.893 and less normal values ​​obtained from 0.851 to 0.905. Normal image roundness values ​​obtained from 0.856 to 0.895 and less normal values ​​obtained from 0.856 to 0.897. Normal manual sphericity values ​​obtained from 0.810 to 0.941 and less normal values ​​obtained from 0.807 to 0.953. Normal image sphericity values ​​obtained from 0.826 to 0.945 and less normal values ​​obtained from 0.837 to 0.972. Normal manual K values ​​were obtained from 1,616 to 2,485 and less normal values ​​obtained from 1,843 to 2,394. While the value of K for normal images is obtained from 0.925 to 0.948 and less normal values ​​are obtained from 0.923 to 0.951. Based on the results of Keyword research that normal and less normal shapes can be distinguished by image analys through round shapes. However, it cannot be distinguished by the shape of the sphericity and the value of K