Machine Learning Penyortiran Buah Naga Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Internet of Things Menggunakan Platform Blynks

Penulis

  • Wanda Ramadan STMIK Subang
  • Aa Zezen Zenal Abidin Universitas Mandiri
  • Usep Tatang Suryadi Universitas Mandiri
  • Yuli Murdianingsih Universitas Mandiri
  • Muhammad Faizal Universitas Mandiri
  • Suhendri Suhendri Universitas Mandiri
  • Carkiman Carkiman Universitas Mandiri
https://doi.org/10.47561/jtik.v18i1.285
This Abstract has been read 391 times

Abstrak


Salah  satu tahapan dalam proses pengelolaan hasil pertanian dan  perkebunan ialah dengan melakukan pembagian terstruktur mengenai produk untuk menentukan kualitas hasil panen. Penyortiran dilakukan dengan melihat kualitas rona kulit, berat buah serta mengetahui jumlah satu kali panen. Kualitas buah naga ditentukan oleh berbagai parameter, antara lain umur dan kematangan (indeks warna), ukuran, dan berat buah. Sebagai salah satu komoditas yang disukai banyak orang, buah naga memerlukan proses sortasi (seleksi), karena pasar membutuhkan kondisi keseragaman buah naga. Seleksi biasanya dilakukan menurut prinsip pemisahan, seperti: bobot yang berbeda, bentuk yang berbeda, sifat permukaan yang berbeda, berat jenis yang berbeda, tekstur warna yang berbeda dan kematangan yang berbeda. Dalam proses penyortiran manual, manusia memiliki kelemahan dalam melakukan tugas sensorik dengan kapasitas besar dan jam kerja yang Panjang.

Berangkat dari permasalahan tersebut penulis tertarik untuk membuat alat yaitu Machine Learning Penyortiran Buah Naga Berbasis Internet of Things Menggunakan Algoritma K- Means Pada Platform Blynk. Metodologi yang digunakan penulis diantaranya Studi pustaka, dokumentasi, data mining, analisa sistem, perancangan sistem, pembuatan sistem, pengujian sistem.

Machine Learning Penyortiran Buah Naga Berbasis Internet of Things Menggunakan Algoritma K- Means Pada Platform Blynk yang penulis kerjakan dapat berhasil terealisasikan menggunakan sensor Load Cell untuk menghitung berat dan sensor TCS230 untuk menentukan warna. Serta sensor TCS3200 dapat mendeteksi warna dengan baik. Data yang didapat oleh alat dapat diklasterisasi menggunakan Algoritmaa K-Means dengan benar sebanyak 7 iterasi dengan nilai BCV=2096,84, WCV=442563,35, Rasio=211.



Keywords: Algoritma K-Means, Blynk, Buah Naga, Internet of Things

CITATIONS

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

E. Roefaida, I. G. B. A. Arsa, L. Mukun, E. S. O. Nguru, dan Y. Tanggela, “SOSIALISASI BUDIDAYA BUAH NAGA (Hylocereus costaricensis Lem) PELUANG USAHA DI LAHAN KERING DESA MATA AIR, KECAMATAN KUPANG TENGAH, KABUPATEN KUPANG,” Jurnal Abdi Insani, vol. 12, no. 3, hlm. 903–911, Mar 2025, doi: 10.29303/abdiinsani.v12i3.2211.

N. Khuriyati, M. B. Fibriato, dan D. A. Nugroho, “PENENTUAN KUALITAS BUAH NAGA (Hylocereus undatus) DENGAN METODE NON-DESTRUKTIF [Non-destructive Determination of Dragon Fruit (Hylocereus undatus) Quality],” Jurnal Teknologi & Industri Hasil Pertanian, vol. 23, no. 2, hlm. 65, Sep 2018, doi: 10.23960/jtihp.v23i2.65-74.

A. D. Elisanti, M. A. Suryanegara, E. T. Ardianto, dan R. Rindiani, “Effects of dragon fruits and moringa oleifera extracts, mineral mix variations on soft milk candy,” dalam IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Institute of Physics, 2024. doi: 10.1088/1755-1315/1338/1/012050.

I. H. Witten, E. Frank, dan M. A. Hall, “Data Mining Third Edition,” 2011.

I. H. Witten dan E. Frank, “Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques,” San Francisco, 2005.

J. Wu, “Advances in K-means Clustering A Data Mining Thinking,” New York, 2012. [Daring]. Tersedia pada: http://www.springer.com/series/8790

J. Han dan M. Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition,” San Francisco, 2006.

Alok. Malik dan Bradford. Tuckfield, Applied unsupervised learning with R. Packt Publishing, 2019.

B. Fitri Sopyan dan D. Hirawan, “RANCANG BANGUN ALAT SORTIR BUAH STRAWBERRY BERDASARKAN UKURAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT),” 2019.

U. T. Suryadi dan R. Selviani, “IMPLEMENTASI METODE K-MEANS UNTUK KLASTERISASI LAHAN PERTANIAN STRAWBERRY DI DAERAH SUBANG BERBASIS IoT(INTERNET OF THINGS) MENGGUNAKAN PLATFORM NODE-RED,” Okt 2020. doi: https://doi.org/10.47561/a.v14i1.201.

U. T. Suryadi dan L. Meilawati, “REKOMENDASI PEMASARAN KENDARAAN BERMOTOR RODA DUA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” 2019.

N. Wakhidah, “CLUSTERING MENGGUNAKAN K-MEANS ALGORITHM (K-MEANS ALGORITHM CLUSTERING).”

##submission.downloads##

Diterbitkan

2025-04-01

Cara Mengutip

[1]
W. Ramadan, “Machine Learning Penyortiran Buah Naga Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Internet of Things Menggunakan Platform Blynks”, JTIK, vol. 18, no. 1, hlm. 1-14, Apr 2025.

Terbitan

Vol 18 No 1 (2025): April

Bagian

Articles

Lisensi

Hak Cipta (c) 2025 Wanda Ramadan, Aa Zezen Zenal Abidin, Usep Tatang Suryadi, Yuli Murdianingsih, Muhammad Faizal, Suhendri, Carkiman

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.