KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA BERDASARKAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN SENSOR WARNA TCS3200 - Rifki Kurniawan (Universitas Teknokrat Indonesia, 2023)
Buah pepaya merupakan buah yang memiliki nilai ekonomis yang tinggi dan dapat dijadikan sebagai sumber pendapatan serta memiliki nilai gizi yang tinggi. Namun masih banyak konsumen yang kesulitan mengklasifikasi tingkat kematangan buah pepaya. Pemilihan kualitas buah pepaya yang sudah matang maupun tidak matang secara manual dapat dilihat dari warna kulit, tekstur buah dan aroma, pemilihan yang dilakukan secara manual seperti ini terkadang memberikan hasil yang kurang memuaskan dan tidak konsisten dapat membutuhkan tenaga maupun waktu yang lebih banyak untuk memilih. Penelitian ini bertujuan untuk membantu para konsumen dalam menentukan tingkat kematangan buah pepaya yang ada berdasarkan warna kulit menggunakan sensor warna TCS3200. Sistem ini diimplementasikan ke dalam Arduino Uno dengan menggunakan sensor warna sebagai alat pendeteksi kematangan buah yang menggantikan indera penglihatan pada manusia dalam menentukan tingkat kematangan. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi warna buah pepaya sehingga mendekati warna yang sesungguhnya berupa nilai RGB yang didapatkan dari sensor warna. Data yang digunakan sebanyak 100 yang akan dibagi menjadi data latih dan data uji. Terdapat 3 buah kondisi dalam penelitian ini yaitu mentah, setengah matang dan matang. Alat bekerja dengan mengukur komposisi warna RGB pada kulit buah yang diidentifikasi dan membandingkan dengan komposisi warna RGB kulit buah pepaya acuan. Berdasarkan hasil penggunakaan algoritma K-Nearest Neighbor pada proses klasifikasi kematangan buah pepaya, nilai K=15 dapat dijadikan nilai acuan prediksi karena memiliki persentase keberhasilan tertinggi yaitu sebesar 93%.