Abstract:
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi bau
dalam kulkas menggunakan sensor SGP-30 dan algoritma Random Forest
Classifier. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan
kondisi bau makanan ke dalam tiga kategori, yaitu Segar, Sedang, dan
Busuk, berdasarkan data sensor berupa nilai eCO₂, TVOC, suhu, dan
kelembapan. Data yang diperoleh kemudian diproses menggunakan
algoritma Random Forest Classifier yang mampu menghasilkan akurasi
sebesar 97,78% dalam melakukan klasifikasi bau. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat mengidentifikasi kondisi
bau secara akurat dan efektif. Sistem ini berpotensi untuk dikembangkan
lebih lanjut dengan memperluas variasi data dan mengeksplorasi algoritma
klasifikasi lainnya guna meningkatkan performa sistem.
