View/Open

Author
I Gusti, Putu Sadena

Advisor
Harmiansyah, S.T., M.T.
Raizummi , Fil'aini, S.T.P., M.Si.

Koleksi
Teknik Biosistem

Publisher

Masalah ketidakseragaman mutu buah menjadi tantangan dalam perdagangan buah-buahan, terutama pada tomat. Penanganan pascapanen yang tidak memadai dapat mengakibatkan mutu buah yang tidak konsisten, sehingga menurunkan nilai jual. Proses grading, yang umumnya dilakukan secara manual, seringkali kurang akurat karena faktor subjektivitas manusia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun alat sistem grading pada buah tomat berdasarkan warna buah dengan menggunakan sensor warna TCS3200 dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem yang dirancang mencakup perangkat keras dan perangkat lunak untuk pemrosesan dan klasifikasi data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu bekerja dengan baik, dengan akurasi sensor sebesar 84,45%, reliabilitas sensor sebesar 0,9936, dan kinerja klasifikasi algoritma KNN mencapai ≥ 90%. Selain itu, kalibrasi dan validasi algoritma KNN menunjukkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0, yang mengindikasikan kinerja sistem yang sangat baik. Dengan demikian, sistem grading ini dapat diandalkan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan tomat secara otomatis dan akurat, serta memberikan solusi terhadap masalah ketidakseragaman mutu dalam industri hortikultura. Kata Kunci: grading buah, tomat, sensor warna TCS3200, K-Nearest Neighbor

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2409240330

Keyword
grading buah tomat sensor warna TCS3200 K-Nearest Neighbor