Nur Aisya Zakila, Nini Firmawati
Pisang merupakan komoditas buah dengan produksi tertinggi di Indonesia, namun mudah mengalami perubahan mutu setelah panen. Salah satu faktor lingkungan yang perlu diperhatikan untuk menjaga kualitas buah pascapanen adalah suhu penyimpanan. Penelitian ini bertujuan merancang prototipe sistem penyimpanan pisang dengan pengendalian suhu otomatis serta pendeteksi kematangan pisang menggunakan sensor TCS34725 yang diimplementasikan dengan machine learning. Sistem dilengkapi dengan sensor DHT22 untuk memantau suhu dan kelembapan, sensor MQ-3 untukmendeteksi kadar alkohol, serta elemen peltier untuk mengontrol suhu ruang penyimpanan. Klasifikasi tingkat kematangan menggunakan model machine learning yang dilatih dengan metode SVM dengan akurasi 94%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga suhu penyimpanan pada rentang 20°C hingga 25°C. Pengujian dilakukan menggunakan 5 buah pisang yang diletakkan di dalam sistem dan 5 buah pisang di luar sistem. Pisang yang disimpan dalam sistem matang pada hari ke10, sedangkan pisang yang disimpan di luar sistem matang pada hari ke-8. Pisang dalam sistem memiliki waktu simpan hingga 23 hari sebelum busuk, sedangkan pisang yang disimpan di luar sistem busuk pada hari ke-19. Pisang yang disimpan dalam sistem mengalami susut bobot 31%, sedangkan pisang yang disimpan di luar sistem mengalami susut bobot sebesar 38%. Sistem dapat menampilkan kondisi pisang secara real time melalui LCD.