<![CDATA[Warna merupakan salah satu indikator utama dalam menilai tingkat kematangan buah, termasuk tomat, yang berperan penting dalam menjaga kualitas dan nilai jual produk hortikultura. Selama ini, penilaian kematangan masih banyak bergantung pada pengamatan visual yang bersifat subjektif dan tidak konsisten. Perkembangan teknologi pengolahan citra digital menawarkan pendekatan yang lebih objektif dan terukur. Penelitian ini mengembangkan sistem analisis kematangan tomat berdasarkan nilai warna RGB dan citra keabuan (grayscale) dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB. Data berupa 150 citra tomat dari berbagai tingkat kematangan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan, konversi RGB ke grayscale, ekstraksi fitur warna, analisis histogram, dan korelasi intensitas. Hasilnya divisualisasikan untuk mengidentifikasi kanal warna dominan yang berkorelasi terhadap grayscale sebagai dasar klasifikasi tingkat kematangan secara otomatis dan efisien. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa kanal warna merah (R) memiliki korelasi paling kuat terhadap nilai grayscale dengan koefisien korelasi sebesar 0,8426. Hal ini mengindikasikan bahwa intensitas warna merah sangat berpengaruh dalam pembentukan citra keabuan yang mencerminkan keberadaan pigmen likopen sebagai penanda kematangan tomat. Pola histogram distribusi intensitas piksel juga memperkuat temuan ini, di mana tomat matang menunjukkan dominasi kanal merah dibandingkan kanal hijau dan biru. Korelasi antara kanal R terhadap G dan B memperlihatkan penurunan intensitas warna hijau seiring dengan meningkatnya tingkat kematangan. Visualisasi melalui scatter plot mendukung konsistensi hubungan antar kanal warna dan memperjelas klasifikasi. Pendekatan sederhana dan efektif pada sistem ini mampu mendeteksi kematangan tomat secara otomatis.]]>
Copyrights © 2026
