Sistem Monitoring Kematangan Buah Berbasis IoT Menggunakan Kamera dan Sensor Gas

Penentuan tingkat kematangan buah merupakan aspek yang sangat penting pada industri pertanian. Terdapat beberapa masalah dalam produksi buah, diantaranya mengenai proses klasifikasi kematangan buah apakah buah tersebut matang atau mentah. Sampai saat ini, klasifikasi kematangan buah menggunakan uji panca indera manusia masih umum dilakukan. Dalam beberapa kasus klasifikasi tingkat kematangan buah biasanya terdapat buah yang memiliki bentuk dan warna yang terlihat sudah matang, namun pada kenyataannya buah tersebut masih mentah. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang lebih spesifik dalam penentuan tingkat kematangan buah. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem untuk menentukan tingkat kematangan buah dengan menggunakan kamera dan sensor gas berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan jaringan WiFi berdasarkan warna buah dan aroma. Kamera digunakan untuk mengambil data berupa gambar yang kemudian diolah dari segi tekstur dan warna gambar. Beberapa sensor gas berjenis semikonduktor ditambahkan untuk mengukur kadar gas etilen yang memainkan peran penting pada proses kematangan buah. Selanjutnya, diterapkan metode neural network dengan data pelatihan maupun input yang berasal kamera dan sensor gas agar proses identifikasi tingkat kematangan menjadi lebih akurat yang meliputi 3 kelas, yaitu unripe, ripe, dan overripe. Pada penelitian ini, dari 15 sampel data buah yang diuji dengan menggunakan hasil kombinasi neural network 1 dan neural network 2, didapatkan tingkat akurasi sebesar 93.33%. Dari keseluruhan sistem telah berhasil dibuat sebuah sistem untuk memonitoring tingkat kematangan buah secara real-time berbasis IoT. ==================================================================================================================================== Determining the level of fruit maturity is a crucial aspect in the agricultural industry. There are several issues in fruit production, including the classification process of determining whether a fruit is ripe or unripe. Up to this point, the classification of fruit maturity still commonly relies on human sensory tests. In some cases, fruits may appear mature in terms of shape and color, but in reality, they are still unripe. Therefore, a more specific system is needed for fruit maturity determination.This research develops a system for determining the level of fruit maturity using a camera and gas sensors based on the Internet of Things (IoT) using WiFi networks, considering fruit color and aroma. The camera is used to capture images that are then processed for texture and color analysis. Several semiconductor gas sensors are added to measure the ethylene gas content, which plays a crucial role in the fruit ripening process. Next, a neural network method is applied with training data from the camera and gas sensors to improve the accuracy of maturity level identification, classifying fruits into 3 categories: unripe, ripe, and overripe. In this study, out of 15 fruit data samples tested using the combined results of neural network 1 and neural network 2, an accuracy rate of 93.33% was achieved. Overall, a real-time IoT-based system has been successfully developed to monitor the fruit maturity level