Aplikasi Teknik Pengolahan Citra dalam Analisis Non-Destruktif Produk Pangan
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Aplikasi ilmu teknik dalam bidang pertanian sudah dilakukan sejak lama. Perancangan terhadap lingkungan terkendali telah mengalami evolusi yang signifikan sejak tahun 1980. Sejak beberapa tahun terakhir bahkan kata “presisi” telah digunakan untuk menggambarkan penggunaan teknologi baru seperti komputer, elektronik, dan sensor. Beberapa contoh yang sudah muncul adalah precision farming, precision forestry, precision tillage, dan mungkin hanya masalah waktu saja bagi munculnya istilah precision fisheries and precision horticulture. Semua istilah di atas dapat dirangkum dalam satu pengertian yang berarti penerapan otomatisasi menggunakan teknologi komputer dan elektronika. Penggunaan pengolahan citra (image processing) diharapkan dapat meningkatkan akurasi sortasi dan pemutuan produk hortikultura berdasarkan kualitas dan kemasakannya. Kondisi buah dapat didekati dari ukuran obyek dalam citra bila diambil dengan latar belakang yang kontras dengan warna buah yang diamati. Tingkat kemasakan buah bisa didekati dari pengamatan warna dan tekstur kulit buah karena biasanya buah seperti mangga mengalami perubahan warna dan tekstur kulitnya seiring dengan perubahan tingkat kemasakan atau kehadiran plek-plek getah pada kulit mangga sehingga mutunya dinilai rendah. Meskipun masih berada pada tahap penelitian, pengolahan citra telah dikembangkan untuk klasifikasi beberapa produk hortikultura seperti jeruk, mangga, belimbing manis, paprika, tomat, wortel, dan lain sebagainya. Demikian halnya dengan produk pangan lainnya seperti biji-bijian, pengolahan citra dapat digunakan untuk tujuan yang sama. Beberapa contoh hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi mutu biji-bijian dengan menggunakan pengolahan citra memberikan hasil yang lebih akurat bila dibandingkan dengan hasil klasifikasi secara manual.
Article Details
catatan copyright agar disepakati oleh penulis.
Penulis sepakat dengan ketentuan-ketentuan dalam etika publikasi
Penulis menyatakan bahwa karya tulis yang diserahkan untuk diterbitkan adalah asli, belum pernah dipublikasikan di manapun dalam bahasa apapun, dan tidak sedang dalam proses pengajuan ke penerbit lain
References
Ahmad, U., Subrata, I.D.M. dan Gunayanti, S. (2004). Pemutuan buah mangga berdasarkan penampakannya menggunakan pengolahan citra. Jurnal Keteknikan Pertanian, Vol. 18 No. 1, 2004. Perteta dan Departemen Teknik Pertanian, IPB. Bogor.
Albright, L.D. (1990). Environment Control for Animals and Plants. The American Society of Agricultural of Agricultural Engineers, Michigan, USA.
Astraman, S. (2008). Utilization of image processing for quality evaluation and grading of bell pepper (paprika). A Bachelor’s thesis, Department of Food Technology, Faculty of Life Science, Swiss-German University, Serpong, Banten.
Grift, T. 2003. Advanced machinery for biosystems applications. Dept. of Agricultural Engineering, University of Illinois at Urbana-Campaign.
Hidayati, N. Hernik. (2003). Pendugaan ukuran beras dengan pengolahan citra dan artificial neural network untuk evaluasi mutu beras sosoh. Skripsi, Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Jain, R., R. Kasturi, and B.G. Schunck. 1995. Machine Vision. McGraw-Hill Book, Inc. New York, USA.
Kawano, S., Watanabe, H. and Iwamoto, M. (1992) Determination of Sugar Content in Intact Peaches by Near Infrared Spectroscopy with Fiber Optics in Interactance Mode. J. Japan Soc. Hort. Sci. 61(2), 445-451.
Kondo, N., Y. Nishitsuji, P. Ling, and K.C. Ting. 1996. Visual feedback guided robotic for cherry tomato harvesting. Transaction of ASAE Vol. 39(6): 2331- 2338.
Kondo, N. and K.C. Ting. 1998. Robotics for Bioproduction Systems. The Society of Agricultural Engineering, Foods, and Biological System (ASAE) Book. St. Joseph, USA.
Lasmara, I. (2008). Evaluasi parameter pemutuan wortel menggunakan pengolahan citra. Skripsi, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Murakami, M., Himoto, J. and Itoh, K. (1994) Analysis of Apple Quality by Near Infrared Reflectance Spectroscopy. J. Fac. Agric. Hokkaido Univ. 66(1), 51-61.
Nayyarah, R. Novie. (2003). Pengembangan metoda analisis derajat sosoh beras dengan pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan. Skripsi, Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Paramiaty, E. Lintang. (2003). Pengenalan ukuran butiran beras dengan menggunakan pengolahan citra dan metode Fuzzy untuk evaluasi mutu beras sosoh. Skripsi, Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Pramesty, P. Lesta. (2003). Pengenalan butiran syaraf tiruan. Skripsi, Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Prasetyani, E. (2008). Evaluasi parameter pemutuan buah stroberi menggunakan pengolahan citra. Skripsi, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Rasyid, O. Kamalda. (2003). Pendugaan varietas beras dengan pengolahan citra dan artificial neural network. Skripsi, Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Reed, J. N., W. He, and R. D. Tillett. 1995. Picking mushrooms by robot. Proceedings of International Symposium on Automation and Robotics in Bioproduction and Processing, Vol. 1 Hal. 27-34, Kobe, Japan.
Reinamora, F. (2007). Pengembangan algoritma image processing untuk klasifikasi mutu belimbing manis. Skripsi, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Sulistyo, B.S. (2008). Pemutuan buah jeruk siam Pontianak dengan teknik pengolahan citra. Thesis, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Suparlan dan Itoh, K. (2001). Nondestructive method for determining the quality of tomatoes using visible and near-infrared spectroscopy. J. Hokkaido Branch of the Japanese Society of Agricultural Machinery. 41: 21-27.
Tokuda M., K. Namikawa, M. Sugari, M. Umeda, and M. Iida. 1995. Development of watermelon harvesting robot (1): machine vision system for watermelon harvesting robot, Proceedings of International Symposium on Automation and Robotics in Bioproduction and Processing. Vol. 2 Hal. 9-16. Kobe, Japan.