SISTEM DETEKSI KEMATANGAN BUAH MANGGA BERDASARKAN KANDUNGAN GAS NH3, C2H5OH DAN VOCs MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN)
| Main Author: | Halim Zain, Luqmanul |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/184527/1/Luqmanul%20Halim%20Zain.pdf http://repository.ub.ac.id/184527/ |
Daftar Isi:
- " Berdasarkan data dari BPS tahun 2016 buah mangga merupakan pertanian buah terbesar nomor dua setelah komoditas buah pisang. Buah mangga termasuk kelompok buah batu (drupa) yang berdaging, dengan ukuran dan bentuk yang sangat berubah-ubah bergantung pada macamnya. Mangga (Mangifera indica L.) memiliki karakteristik rasa yang sangat menarik terdapat lebih dari 270 aroma senyawa volatile dalam varietas mangga yang berbeda. Salah satu masalah yang terdapat pada produksi buah mangga yaitu proses pengklasifikasian matang tidak nya buah mangga. Dalam kasus kematangan buah mangga ini terkadang ada buah mangga yang memiliki warna yang cukup matang tetapi masih terasa asam, begitu pun sebaliknya. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menentukan tingkat kematangan pada buah mangga berdasarkan aroma. Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang sebuah sistem yang dapat mendeteksi kematangan pada buah mangga berdasarkan kandungan Gas NH3, C2H5OH dan VOCs dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbour. Pada rancangan sistem ini digunakan 3 sensor gas yaitu TGS2602,MQ135 dan MQ5. Untuk proses pengklasifikasian data sampel digunakan Arduino nano sebagai pemrosesan data yang menggunakan metode K-Nearest Neigbour. Data latih yang digunakan diambil dari 15 buah mangga matang dan 15 buah mangga mentah, selanjutnya buah mangga yang diuji akan dideteksi kandungan gas NH3, alkohol dan VOCs dengan sensor TGS2602,MQ135 dan MQ5 data yang didapatkan akan diproses dengan metode K-Nearest Neigbour. Hasil klasifikasi dari tingkat kematangan buah mangga akan ditampilkan pada layar LCD beserta dengan hasil pembacaan sensor. Pada pengujian sistem didapatkan hasil akurasi klasifikasi dengan 15 data uji akurasi tertinggi mencapai 86,6% pada K=3 dibandingkan dengan nilai K=5,7 dan 9. Kata kunci : buah mangga, tingkat kematangan,K-Nearest Neighbour,sensor gas"