RANCANG BANGUN ALAT DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA GAUSSIAN NAIVE BAYES DAN SENSOR WARNA

Nariansyah, Muhammad Ilham (2026) RANCANG BANGUN ALAT DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA GAUSSIAN NAIVE BAYES DAN SENSOR WARNA. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (COVER) cover.pdf Download (1MB)
	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf Download (118kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (107kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (537kB) | Request a copy
	Text (BAB III RANCANG BANGUN) BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (498kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (610kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (11kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) daftar pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (137kB) | Request a copy
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penentuan tingkat kematangan buah pepaya merupakan faktor penting dalam menjaga kualitas dan kelayakan konsumsi buah. Namun, proses penentuan kematangan umumnya masih dilakukan secara manual berdasarkan pengamatan warna kulit buah sehingga bersifat subjektif dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun alat deteksi tingkat kematangan buah pepaya menggunakan algoritma Gaussian Naive Bayes dan sensor warna TCS3200 berbasis mikrokontroler Arduino Uno. Sensor TCS3200 digunakan untuk membaca karakteristik warna buah dalam bentuk nilai Red (R), Green (G), dan Blue (B) yang kemudian diolah menjadi beberapa fitur untuk proses klasifikasi. Dataset yang digunakan berjumlah 996 data yang terdiri dari kategori matang, mentah, setengah matang, dan tidak ada objek. Proses training dilakukan menggunakan algoritma Gaussian Naive Bayes untuk memperoleh parameter mean dan variance yang selanjutnya diterapkan pada Arduino Uno sebagai dasar pengambilan keputusan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pepaya ke dalam kategori mentah, setengah matang, dan matang. Hasil klasifikasi ditampilkan melalui LCD 16×2 sehingga pengguna dapat mengetahui tingkat kematangan buah secara langsung. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu membantu proses identifikasi tingkat kematangan buah pepaya secara lebih cepat, objektif, dan konsisten dibandingkan metode manual.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Pepaya, Gaussian Naïve Bayes, TCS3200, Arduino, RGB
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Computer Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Komputer
Date Deposited:	11 Sep 2026 04:17
Last Modified:	11 Sep 2026 04:17
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/26612

Actions (login required)

View Item