KLASIFIKASI BUAH MANGGA MENGGUNAKAN SENSOR PENCIUMAN ELEKTRONIK DAN SENSOR WARNA DENGAN METODE FUZZY LOGIC

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kematangan buah mangga menggunakan kombinasi sensor penciuman elektronik dan sensor warna berbasis logika fuzzy. Kebutuhan akan mangga berkualitas tinggi sebagai komoditas ekspor menghadapi beberapa tantangan, termasuk teknik penanganan pascapanen dan sistem pengendalian mutu. Pendekatan manual untuk menentukan kematangan buah mangga, yang didasarkan pada warna kulit dan pengujian fisik, memiliki kelemahan seperti waktu yang lama, akurasi rendah, dan inkonsistensi. Logika fuzzy menawarkan solusi dengan memungkinkan penanganan nilai keanggotaan yang tidak pasti, antara 0 dan 1, untuk menentukan kematangan buah mangga secara lebih akurat. Dalam penelitian ini, sensor warna dan sensor penciuman elektronik digunakan untuk mengumpulkan data RGB dan aroma mangga, yang kemudian dianalisis menggunakan logika fuzzy untuk mengklasifikasikan kematangan mangga menjadi kategori matang, setengah matang, dan belum matang. Pengujian dilakukan pada dua jenis mangga, yaitu mangga madu dan mangga kalongkong. Hasil penelitian menunjukkan bahwa membership function red (R) memiliki tingkat akurasi 86,67%, sedangkan membership function green (G) dan blue (B) masing-masing memiliki akurasi 33,33%. Membership function untuk sensor penciuman juga menunjukkan tingkat akurasi 80%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi data warna dan aroma yang dianalisis menggunakan logika fuzzy dapat meningkatkan akurasi dalam menentukan kematangan buah mangga. Penulis menyarankan penggunaan algoritma CNN untuk hasil yang lebih baik di masa mendatang.