Dampak Keahlian Robot Dalam Mengenali Kematangan Tomat Terhadap Kepuasan Pengguna Pada Sektor Agroindustri

Authors

  • Sri Yusrina Institut Pertanian Bogor
  • Nur Aziezah Institut Pertanian Bogor
  • Hikmah Rahmah Institut Pertanian Bogor
  • Ridwan Siskandar Institut Pertanian Bogor
  • Aep Setiawan Institut Pertanian Bogor

DOI:

https://doi.org/10.55826/tmit.v3iI.291

Keywords:

analisis regresi, kematangan buah tomat, robot, teknologi pengolahan citra, teknologi pertanian

Abstract

Produksi tomat sebagai salah satu komoditas ekspor di Indonesia terus meningkat, memerlukan upaya pemeliharaan kualitas dan kematangan buah. Matobot, sebuah alat berbasis teknologi pengolahan citra, dikembangkan untuk mendukung pengelolaan panen yang efektif berdasarkan kematangan buah tomat. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dampak kemampuan Matobot dalam mendeteksi kematangan buah tomat terhadap tingkat kepuasan pengguna dalam konteks pertanian. Melalui analisis regresi terhadap data survei yang melibatkan 48 responden, ditemukan bahwa terdapat hubungan positif yang signifikan antara kemampuan Matobot dan tingkat kepuasan pengguna dengan koefisien determinasi sebesar 38,77%. Angka ini menunjukkan seberapa besar kontribusi kemampuan Matobot mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna dalam menggunakan robot. Hasil ini mengindikasikan bahwa Matobot berpotensi memberikan dampak positif terhadap kualitas dan efisiensi produksi buah tomat serta memenuhi harapan pengguna.

References

S. Fajri, H. Gunawan, L. R. Batubara, and Z. Sitorus, “Prediksi Hasil Produksi Tanaman Tomat di Indonesia Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma Fletcher-Reeves,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, pp. 1471–1482, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2704.

Badan Pusat Statistik, “Produksi Tanaman Sayuran 2022 .” Accessed: Dec. 05, 2023. [Online]. Available: https://www.archive.bps.go.id/indicator/55/61/1/produksi-tanaman-sayuran.html

B. Saragih, Pengawasan Mutu Hasil Pertanian, Pertama. Deepublish, 2020. [Online]. Available: Publisher

R. M. Sari, E. M. Sy, R. N. Sesanti, and F. Ali, “Pengaruh Tingkat Kemasakan dan Konsentrasi Kitosan Terhadap Mutu dan Kualitas Buah Tomat (Solanum Lycopersicum L.),” J-Plantasimbiosa, vol. 3, no. 1, pp. 34–44, May 2021, doi: 10.25181/jplantasimbiosa.v3i1.1977.

R. L. Shewfelt, “Measuring Quality and Maturity,” in Postharvest Handling: A Systems Approach, Third., W. J. Florkowski, R. L. Shewfelt, B. Brueckner, and S. E. Prussia, Eds., Academic Press, 2014, pp. 387–410. doi: 10.1016/B978-0-12-408137-6.00014-4.

N. Arifin, C. N. Insani, and M. R. Rasyid, “Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Tomat menggunakan Computer Vision untuk Smart Agriculture,” Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer, vol. 22, no. 2, pp. 509–516, 2023, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jis/index

K. N. e A. Siddiquee, Md. S. Islam, M. Y. U. Dowla, K. M. Rezaul, and V. Grout, “Detection, quantification and classification of ripened tomatoes: A comparative analysis of image processing and machine learning,” IET Journals, vol. 14, no. 11, pp. 2442–2456, 2020, doi: 10.1049/iet-ipr.2019.0738.

D. S. Pamungkas and I. Febrianto, “Purwarupa Pemisah Tomat Dengan Kamera dan Algoritma K-NN,” Journal of Applied Electrical Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 1–4, 2021, doi: 10.30871/jaee.v5i1.2978.

I. Hermala and A. M. Darda, “Evaluasi Penerapan Sistem Hidroponik Tenaga Surya Berbasis IOT Untuk Peningkatan Produktivitas Hasil Pertanian Tanaman Hortikultura,” Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia, vol. 7, no. 1, pp. 232–240, 2022.

Z. Al-Mashhadani and B. Chandrasekaran, “Autonomous Ripeness Detection Using Image Processing for an Agricultural Robotic System,” 2020 11th IEEE Annual Ubiquitous Computing, Electronics and Mobile Communication Conference, UEMCON 2020, pp. 0743–0748, Oct. 2020, doi: 10.1109/UEMCON51285.2020.9298168.

Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif Dan R &. D. Bandung: ALFABETA, CV, 2013.

M. S. Priadana and D. Sunarsi, Metode Penelitian Kuantitatif, Pertama. Pascal Books, 2021.

P. Ali and A. Younas, “Understanding and interpreting regression analysis,” Evid Based Nurs, vol. 24, no. 4, pp. 116–118, Oct. 2021, doi: 10.1136/ebnurs-2021-103425.

A. A. Santika, T. H. Saragih, Muliadi, D. Kartini, and R. Ramadhani, “Penerapan Skala Likert pada Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pelanggan Agen BRILink Menggunakan Random Forest,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), vol. 11, no. 3, pp. 405–411, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i3.62086.

N. F. Amin, S. Garancang, and K. Abunawas, “Konsep Umum Populasi dan Sampel dalam Penelitian,” JURNAL PILAR: Jurnnal Kajian Islam Kontemporer, vol. 14, no. 1, pp. 15–31, 2023, [Online]. Available: https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/view/10624

N. Suriani, Risnita, and M. S. Jailani, “Konsep Populasi dan Sampling Serta Pemilihan Partisipan Ditinjau Dari Penelitian Ilmiah Pendidikan,” Jurnal IHSAN : Jurnal Pendidikan Islam, vol. 1, no. 2, pp. 24–36, 2023, doi: 10.61104/ihsan.v1i2.55.

Tugiman, Herman, and A. Yudhana, “Uji Validitas Dan Reliabilitas Kuesioner Model Utaut Untuk Evaluasi Sistem Pendaftaran Online Rumah Sakit,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 1621–1630, 2022, doi: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.2227.

Nasir and Sukmawati, “Analysis of Research Data Quantitative and Qualitative,” Edumaspul: Jurnal Pendidikan, vol. 7, no. 1, pp. 368–373, 2023, [Online]. Available: https://ummaspul.e-journal.id/maspuljr/article/view/5488

R. Slamet and S. Wahyuningsih, “Validitas Dan Reliabilitas Terhadap Instrumen Kepuasan Kerja,” Jurnal Manajemen & Bisnis Aliansi, vol. 17, no. 2, pp. 51–58, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.46975/aliansi.v17i2.428.

F. Yusup, “Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian Kuantitatif,” Jurnal Tarbiyah: Jurnal Ilmiah Kependidikan, vol. 7, no. 1, pp. 17–23, 2018, doi: https://doi.org/10.18592/tarbiyah.v7i1.2100.

Ariyanti and Nurmalasari, “Pengaruh Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Nasabah Menggunakan Metode Regresi Linier Studi Kasus PT. BANK CENTRAL ASIA Cabang Kalimalang,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 9, no. 2, pp. 112–125, 2015, [Online]. Available: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/420

S. K. Dewi and A. Sudaryanto, “Validitas dan Reliabilitas Kuisioner Pengetahuan, Sikap dan Perilaku Pencegahan Demam Berdarah,” in Seminar Nasional Keperawatan Universitas Muhammadiyah Surakarta (SEMNASKEP), 2020, pp. 73–79.

F. D. P. Anggraini, Aprianti, V. A. V. Setyawati, and A. A. Hartanto, “Pembelajaran Statistika Menggunakan Software SPSS untuk Uji Validitas dan Reliabilitas,” Jurnal Basicedu, vol. 6, no. 4, pp. 6491–6504, 2022, doi: 10.31004/basicedu.v6i4.3206.

M. I. A. Imran, “Pengaruh Kepuasan Pelanggan Terhadap Minat Beli Ulang Makanan Di Rumah Makan Ayam Bakar Wong Solo Alauddin Kota Makassar,” Jurnal Profitability Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, vol. 2, no. 1, pp. 50–64, 2018, [Online]. Available: https://journal.unismuh.ac.id/index.php/profitability

P. Schober, C. Boer, and L. A. Schwarte, “Correlation coefficients: Appropriate use and interpretation,” Anesth Analg, vol. 126, no. 5, pp. 1763–1768, May 2018, doi: 10.1213/ANE.0000000000002864.

Downloads

Published

01-03-2024

How to Cite

[1]
Sri Yusrina, N. Aziezah, H. Rahmah, R. Siskandar, and A. Setiawan, “Dampak Keahlian Robot Dalam Mengenali Kematangan Tomat Terhadap Kepuasan Pengguna Pada Sektor Agroindustri”, JTMIT, vol. 3, no. I, pp. 20–26, Mar. 2024.