Overview
Project ini merupakan penelitian skripsi tentang sistem klasifikasi tingkat kematangan tomat menggunakan metode Deep Learning dan Object Detection. Sistem dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan tomat ke dalam beberapa kategori kematangan secara real-time (Green, Breaker, Turning, Pink, Light Red, Red). Project ini menggunakan model YOLOv5 yang mampu mendeteksi lebih dari satu objek.
Background
Buah tomat merupakan buah rendah kalori yang kaya vitamin dan mineral, serta bermanfaat untuk menjaga kesehatan mata (vitamin A), mengontrol gula darah, dan menjaga kesehatan jantung. Tingkat kematangan tomat dapat dilihat dari perubahan warna kulitnya, mulai dari hijau hingga merah. Tomat merah sepenuhnya siap dikonsumsi langsung, sedangkan tomat hijau atau kuning biasanya digunakan sebagai bahan masakan.
Menurut standar USDA, kematangan tomat dibagi menjadi enam tahap: green, breaker, turning, pink, light red, dan red, berdasarkan persentase perubahan warna merah pada permukaan buah. Penelitian menunjukkan bahwa selama penyimpanan, aktivitas antioksidan dan kandungan vitamin C tomat meningkat pada semua tingkat kematangan. Semua tahap kematangan layak dipasarkan, namun tahap breaker paling ideal untuk dipanen karena dapat disimpan beberapa minggu sebelum diproses atau sampai ke konsumen dengan kualitas yang tetap baik.
Methodology
- Pengumpulan dataset gambar tomat dengan berbagai tingkat kematangan (Source: IEEE).
- Memberi label dengan Roboflow.
- Training model menggunakan YOLOv5 untuk object detection.
- Model YOLOv5 yang digunakan untuk komparasi adalah YOLOv5s, YOLOv5m, dan YOLOv5l.
- Deployment ke aplikasi Android dengan Android Studio.
Problem
- Kesulitan menentukan kematangan buah tomat jika ditentukan secara manual.
- Sistem klasifikasi umumnya hanya mendapatkan satu output saja.
Results
- Model YOLOv5l menghasilkan skor terbaik yaitu mAP50-95 => 0.904
- Model dengan skor terbaik yang diterapkan ke aplikasi mobile.
- Hasil deteksi dapat bekerja dengan baik namun beberapa faktor seperti pencahayaan dan jarak antar objek mempengaruhi hasil deteksi.
- Aplikasi dapat memudahkan dalam menentukan tingkat kematangan buah tomat.
Tech Stack
Screenshots
