KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT BEEF BERDASARKAN WARNA - Dalam bentuk buku karya ilmiah

ALGHIFARI SYARIEF

Informasi Umum

Kode

24.04.1129

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Informasi Lainnya

Abstraksi

Tomat Beef (Beefsteak Tomato) adalah varietas tomat yang populer dengan karakteristik ukuran besar, daging tebal, dan rasa lezat. Permintaan akan tomat Beef berkualitas tinggi terus meningkat, tetapi dalam menentukan buah tomat berkualitas diperlukan proses sortir agar dapat diketahui tomat mana yang siap untuk didistribusikan. Proses sortir merupakan faktor kunci dalam menentukan kualitas, dimana proses sortir manual oleh petani sering mengakibatkan kesalahan dan ketidakkonsistenan dalam identifikasi warna. Selain itu dalam pelaksanaan klasifikasi secara manual dapat menelan biaya yang lebih besar dan dapat memakan waktu yang cukup lama. Sehingga para petani harus memikirkan banyak sekali pertimbangan dalam melakukan klasifikasi. Penelitian ini berfokus pada penggunaan Raspberry pi 4 dengan menggunakan metode KNN dan HSV untuk sistem klasifikasian warna buah tomat beef. Beberapa solusi telah diusulkan pada permasalahan tersebut yaitu klasifikasi warna buah tomat dapat di monitoring pada LCD dan Aplikasi Mobile memberikan notifikasi serta alat mudah digunakan. Klasifikasi buah tomat menggunakan KNN dan HSV ini memberikan hasil klasifikasi menjadi 4, yaitu tomat berwarna merah, oranye, hijau dan reject busuk. Pada metode ini juga memiliki tingkat akurasi sekitar 88,57% sehingga sistem masih perlu dikembangkan lebih lanjut. Penggunaan aplikasi mobile dan LCD yaitu untuk memberikan informasi berapa jumlah buah tomat yang sudah diklasifikasi menjadi merah, oranye, hijau dan reject sehingga petani tidak perlu melakukan penghitungan ulang.

Kata kunci : Tomat Beef, klasifikasi warna, KNN, HSV, Aplikasi Mobile.