Klasifikasi Kematangan Buah Tomat Menggunakan Sensor TCS 3200 dan Algoritma Decision Tree - Nadatul Rohma (Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Jember, 2025)
Produksi tomat di Indonesia terus meningkat, sementara proses sortasi tingkat kematangan masih banyak dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan mutu hasil panen. Tingkat kematangan tomat ditandai oleh perubahan warna kulit buah akibat proses fisiologis, sehingga parameter warna dapat dimanfaatkan sebagai indikator objektif. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji sistem klasifikasi tingkat kematangan tomat menggunakan sensor warna TCS3200 dan algoritma Decision Tree. Data penelitian berupa nilai intensitas warna merah, hijau, dan biru (RGB) yang diperoleh dari pembacaan sensor pada permukaan tomat. Sampel terdiri dari 15 buah tomat yang mewakili tiga tingkat kematangan, yaitu mentah, setengah matang, dan matang, dengan total 180 data pengukuran. Pengolahan data dilakukan menggunakan algoritma Decision Tree dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80% dan 20%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan tingkat kematangan tomat secara akurat. Validasi dilakukan melalui sistem indikator LED yang menampilkan hasil klasifikasi secara langsung. Sistem yang dikembangkan menunjukkan potensi untuk diterapkan sebagai metode klasifikasi kematangan tomat yang cepat, non-destruktif, dan mudah diimplementasikan.