RANCANG BANGUN ALAT KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA BERDASARKAN FITUR RGB MENGGUNAKAN METODE YOLO V5

Klasifikasi merupakan suatu teknik pengelompokan objek berdasarkan
keterkaitan antara beberapa indikator baik warna, bentuk dan ciri lainya. Buah
pepaya adalah buah yang mudah tumbuh didaerah tropis dan juga memiliki banyak
manfaat bagi kesehatan. Di Indonesia tumbuhan pepaya tersebar luas dan sering
kali dijual dalam bentuk utuh di pasaran. Klasifikasi objek terkhususnya buah
pepaya dapat dilakukan, salah satunya dengan melihat warna kulit buah, dan tekstur
daging buah. Penggunaan processing image pada klasifikasi tingkat kematangan
dapat dilakukan dengan mengolah nilai RGB (Red), (Green), (Blue) yang terdapat
pada warna kulit buah. Klasifikasi dapat ditingkatkan akurasinya dengan
menggunakan metode YOLO (You only look Once). Penelitian dilakukan melalui
lima tahapan yaitu pengumpulan dataset, pre-processing dataset, training dataset,
evaluasi dataset dan deployment. Pengumpulan gambar sebagai dataset dilakukan
dengan mengambil foto pepaya langsung dikebun pepaya, total dataset yang
digunakan 2.645 gambar dengan 2 kelas yaitu mentah dan matang mengguakan
kamera 1080 px. Model pelatihan yang digunakan adalah fine-tuning YOLOv5s
dan evaluasi model pada train loss, validation loss, dan mAP@0.5:0.9. model
terbaik pada epoch 532 dari total 1000 epoch dan memperoleh mAP@0.5 sebesar
96,3% dengan hasil kecepatan GPU 20 ms/img sehingga mampu
diimplementasikan untuk penyortiran pepaya sacara masal.
Kata kunci: Klasifikasi, Tingkat Kematangan, Processing Image, RGB, YOLO