Rancang Bangun Alat Pemisah Buah tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Sensor Cahaya dengan Metode K-Nearest Neighbor - Fajri, Nuzul; Diono, Diono (MID Publisher International, 2025)
Penelitian ini merancang dan mengembangkan alat sortasi otomatis buah tomat berdasarkan warna menggunakan sensor warna TCS3200 dan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem ini bertujuan meningkatkan efisiensi dan akurasi sortasi tomat yang sebelumnya dilakukan secara manual. Metode KNN digunakan untuk mengklasifikasikan tomat ke dalam tiga kategori: merah (matang), hijau (belum matang), dan kuning (setengah matang). Hasil pengujian menunjukkan rata-rata waktu respon sensor sebesar 334 ms, dengan waktu pemindahan tomat ke wadah antara 1100-1700 ms. Pengujian dilakukan pada empat periode waktu dengan tingkat keberhasilan berturut-turut 43,3% (pagi), 41,6% (siang), 48,3% (sore), dan 41,6% (malam). Kesalahan terbesar terjadi pada deteksi warna kuning dalam pencahayaan redup. Sistem ini mampu melakukan sortasi otomatis dengan tingkat keberhasilan cukup baik. Pengembangan selanjutnya disarankan pada aspek algoritma klasifikasi, stabilitas konveyor, serta peningkatakan pencahayaan untuk mendukung akurasi di berbagai kondisi.