In the storage processes strawberries experiencesdetrimental changes so that they can affect the quality of fruit. This change can be detected by testing the physical and chemical properties in particular shelf life period. In generally the measurement of physical and chemical properties are done manually andcausing damage to the object being observed (destructive method). Based on description above, it is necessary to measure non-destructive method using digital image processing. This study aimed to identify the relationship between physical and chemical propertiesvariables and image quality variables (area, height, widht, perimeter red index andblue index) based on 0, 1, and 2 days shelf life using an image processing program. The sample used in this study were 155 pieces strawberry from A quality. The strawberry image was taken by using a CCD camerathen extracted using SharpDevelop 4.2 software. Physical and chemical properties of the strawberry were measured using digital O'hauss pioneer scales, penetrometer, refractometer and pH meter to obtain data on weight, hardness, total dissolved solids and acidity (pH). Correlation test results indicated from strong to very strong relationship between physical and chemical properties variablesand image quality variables with a range of correlation coefficient values from 0,725 to 1,000. Image quality variables that could be used as input for estimating shelf life was blue index, with validation test resulted 87,7%total accuracy. Keywords: characteristics, chemical, image processing, physical, shelf life, strawberry
PendahuluanSaat ini kopi merupakan komoditas nomor dua yang paling banyak diperdagangkan setelah minyak bumi. Indonesia merupakan salah satu negara penghasil dan pengekspor kopi utama ke empat di dunia setelah Brazil, Vietnam dan Kolombia. Volume ekspor dari tahun ke tahun cenderung mengalami peningkatan walaupun terjadi fluktuasi akibat tidak stabilnya harga pasar kopi dunia.Dengan harga US$. 2,498/ton untuk kopi arabica, komoditi kopi sangat prospektif sebagai motor pembangunan agribisnis dan agroindustri Indonesia. Pemantauan dan peningkatan mutu kopi yang diperdagangkan, terutama untuk pasar ekspor ke luar negeri merupakan suatu syarat penting dalam penanganan produk kopi.Pemutuan kopi sebagai komoditas bijian secara mekanik di Indonesia saat ini masih terbatas pada pemutuan berdasarkan ukuran (Widyotomo, 2005) dan densitas. Sortasi secara visual untuk kopi beras masih dilakukan dengan metode manual. Proses ini memiliki kekurangan pada rendahnya efisiensi, rendahnya obyektifitas, dan rendahnya tingkat konsistensi. Beberapa alat sortasi secara visual menggunakan pengolahan citra telah dikembangkan di Indonesia seperti untuk jeruk, manggis, dan mangga (Susanto, 2000) telah dapat menyeleksi berdasarkan ukuran dan warna dengan optimal. Kendati demikian alat sortasi secara visual untuk bijian terutama untuk kopi beras masih belum dikembangkan di Indonesia.Untuk menunjang pemantauan dan peningkatan mutu kopi yang diperdagangkan, terutama untuk pasar ekspor ke luar negeri, diperlukan metode sortasi yang lebih baik. Selain itu untuk mengantisipasi tantangan dimasa mendatang pada saat tenaga kerja manusia sudah langka proses sortasi visual manual dengan tenaga manusia akan menjadi operasi yang mahal. Pengolahan citra menggunakan sistem visual berdasarkan sensor elektro-optika mempunyai kemampuan yang lebih peka, tepat, dan obyektif daripada kemampuan visual manusia. Dimasa mendatang investasi pada mesin sortasi kopi beras ini lebih menguntungkan jika dibandingkan dengan menggunakan tenaga manusia.Pengelompokan
Tree diameter and circumference measurements are important metrics that should be monitored periodically and which can be used to determine rates of plant growth, timber production (wood), rubber tapping time, and to estimate the nutrient content of the soil in agroforestry especially for rubber and Albizia sp. trees. In this study, we evaluated the use of optical sensors, including a smartphone camera, which were analyzed by an image processing technology to estimate tree circumference of homogeneous and production forests especially rubber and Albizia forest plantations, through a real-time tree diameter measurement approach. Camera measurements were carried out for the diameter at breast height (DBH) and a certain distance of each tree (with the diameter of tree range of $6-50 cm). The results show that the use of smartphone camera measurements is highly correlated with manual measurements obtained using a tree caliper or meter tape in estimating tree circumference with coefficient of determination (R 2 ) and RMSE of 0.95 and 7.9 cm, respectively. Thus, this tool can be employed as an alternative method for measuring tree diameter and circumference.
Identifikasi varietas perlu dilakukan untuk membedakan galur yang dihasilkan dengan varietas yang telah ada sehingga sangat penting bila dikaitkan dengan perlindungan varietas tanaman dan hak kekayaan intelektual. Salah satu metode yang umum diterapkan untuk identifikasi varietas jagung adalah dengan cara mendeskripsikan morfologi benih. Namun, hal tersebut membutuhkan waktu lama dan sulit jika dilakukan pengukuran secara manual. Pengolahan citra (image processing) dan jaringan syaraf tiruan (JST) dapat dijadikan sebagai salah satu metode identifikasi varietas yang dapat membantu mengidentifikasi varietas benih jagung. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel citra yang dapat digunakan untuk identifikasi varietas benih jagung sehingga dapat disusun algoritma jaringan syaraf tiruan terbaik dan mengetahui tingkat akurasinya dalam menduga varietas benih jagung. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah benih jagung hibrida BISI 18, Pioneer P21, Pioneer P27 dan PERTIWI. Pada masing-masing varietas diambil 600 sampel untuk data training dan 200 sampel untuk data testing, keseluruhan sampel adalah 3200 benih jagung. Penelitian ini menggunakan pengolahan citra digital dengan menggunakan analisis statistik untuk menentukan variabel yang dapat dipergunakan dalam penerapan jaringan syaraf tiruan sebagai metode identifikasi. Hasil penelitian menunjukkan variasi JST terbaik untuk menyusun program identifikasi benih jagung adalah variasi A3 dengan 20 node hidden layer. Hasil validasi menunjukkan, program identifikasi benih jagung memiliki tingkat akurasi dalam menduga varietas sebesar 59,1 %.
Since hundreds of years ago, orange have grown in Indonesia either naturally or cultivated. One of the most popular places for producing orange varieties is Semboro, Jember Regency. The quality of Semboro oranges is influenced by the level of harvest age and shelf life. In the storage process, Orange expiriences physically and chemical changes at each shelf life which is detrimental. At present the tests performed on Semboro orange are destructive. Based on this, non-destructive measurements are needed by using other methods such as digital image processing. The purpose of this study was to identify the relationship between the physical and chemical properties of Semboro orange based on shelf life. The Semboro Orange used was 150 fruits of super quality with code size 1 and the same picking age of 28 MSB (weeks after flowering). Semboro oranges are stored for 15 days and measured with variations in shelf life of 1, 8 and 15 days. This research was conducted in two stages, namely taking pictures and measuring physical and chemical characteristics. Orange samples were then measured interm of physical and chemical properties using the O'hauss pioneer digital scales, penetrometer, refractometer and pH meter to obtain data on fruit weight, fruit hardness, total dissolved solids and acidity (pH) of the fruit. The value of the image quality variable and the physical and chemical properties were analyzed using one way anova test, correlation, regression, boxplot and validation test.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.