## DESAIN MODEL FUZZY-TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN KUALITAS BUAH PEPAYA CALIFORNIA (CARICA PAPAYA L.) BERDASARKAN BENTUK FISIK
Muhammad Ezar Al Rivan 1 , Angella Octavia 2 dan Irvan Wijaya 3 1,2,3) Teknik Informatika STMIK Global Informatika MDP Jalan Rajawali No.14 Palembang Email: meedzhar@mdp.ac.id, angellaoctavia97@gmail.com, irvanchou@gmail.com

## ABSTRACT
Papaya easily found in the local market with a relatively cheap price, adequate nutrient and  vitamin  content.  The  quality  of  California  papaya  can  be  measured  by  size,  color  and defect.  This  research  discusses  the  topic  of  fuzzy  model  design  regarding  the  measured  of  the quality of papaya using fuzzy tsukamoto with input variables major axis and minor axis as size, red and green intensity as color, and defect determined by rotten surface. Size, color and defect are variables along with the output as a result of determining the quality of California papaya. Based on the tests that have been carried out, the results of the quality are 75%.

## Keyword : fuzzy, tsukamoto, quality

## ABSTRAK
Pepaya  mudah  ditemukan  di  pasar  lokal  dengan  harga  yang  relatif  murah,  kandungan nutrisi dan vitamin yang memadai. Kualitas  pepaya california dapat diukur dari ukuran, warna dan  cacatnya.  Penelitian  ini  membahas  topik  perancangan  model  fuzzy  mengenai  pengukuran kualitas  buah  pepaya  menggunakan  fuzzy  tsukamoto  dengan  input  variabel  sumbu  mayor  dan sumbu  minor  sebagai  ukuran,  intensitas  warna  merah  dan  hijau,  dan  defect  ditentukan  oleh permukaan  busuk.  Ukuran,  warna  dan  kecacatan  merupakan  variabel  beserta  output  sebagai hasil  penentuan  kualitas  pepaya  california.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan hasil kualitas 75%.
Kata kunci : fuzzy, tsukamoto, kualitas

## 1. PENDAHULUAN
Buah  pepaya  merupakan  buah yang  sering  dijual  di  pasar  lokal  dan merupakan bisnis yang sangat menguntungkan, baik bagi petani maupun pedagang (Bakar and
Ratnawati, 2017). Di Indonesia, terdapat  3  jenis  pepaya  yang  ada,  yaitu pepaya  Bangkok,  pepaya  Hawai  dan pepaya  California.  Pepaya  California paling  sering dijual ataupun dijumpai di pasaran. Buah pepaya California
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M
merupakan hasil pemuliaan yang dilakukan  oleh  Pusat  Kajian  Buah Tropika  (PKBT)-IPB  yang  disebut dengan IPB 9. Menurut (Usmayani et al, 2015) tanaman pepaya varietas California  merupakan  salah  satu  jenis pepaya  yang  sedang  digandrungi  dan mulai  banyak  dikebunkan  para  petani pada saat ini karena sangat menjanjikan keuntungan.  Pepaya  California  ini memiliki sifat dan keunggulan tersendiri yaitu buahnya tidak terlalu besar dengan bobot  0,8  –  1,5  kg/buah,  berkulit  hijau tebal  dan  mulus,  berbentuk  lonjong, buah  matang  berwarna  kuning,  rasanya manis,  daging  buah  kenyal  dan  tebal. Dalam menentukan kualitas buah pepaya,  dapat  ditentukan  dengan  salah satu  metode  seperti Fuzzy  Logic dan Pengolahan Citra Digital. Logika Fuzzy diperkenalkan  oleh  Lotfi  Zadeh  dari Universitas  California,  Berkeley  pada 1965  (Sutojo  et  al,  2011). Fuzzy  Logic adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian (Sutojo et al, 2011). Pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image Processing ) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah  citra.  Citra  adalah  suatu gambaran  atau  kemiripan  dari  suatu objek. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam komputer,
sehingga  tidak  bisa  diproses  oleh komputer  secara  langsung.  Agar  bisa diproses di komputer, citra analog harus dikonversi  menjadi  citra  digital.  Citra digital  adalah  citra  yang  dapat  diolah oleh  komputer  (Andono  and  Sutojo, 2017)
Pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  (Syakry  and  Mulyadi,  2013) tentang  penentuan  tingkat  kematangan buah pepaya Callina berdasarkan kandungan  nilai  warna  menggunakan pengolahan  citra  dengan  citra  RGB dilakukan untuk mencari tingkat kematangan pepaya yang dibagi menjadi 3 bagian, yaitu matang mentah, matang  mengkal,  dan  matang  penuh. Hasil penelitian ini mampu memberikan informasi  tentang  data  piksel  di  mana pepaya  matang  mentah  nilai  merah ( red ) tidak mendominasi yakni
7,785495,  nilai  hijau  ( green )  menjadi nilai  tertinggi  yakni  10,23922,  pada kondisi  matang  mengkal  terlihat  bahwa komposisi warna merah dan warna hijau nilai rata-ratanya seimbang bahkan bisa dikatakan  sama  yakni  12,56288  dan 12,12431,  sedangkan  kondisi  matang penuh  nilai  rata-rata  merah  menjadi lebih dominan jika dibandingkan dengan  hijau  yakni  24,111901  untuk merah  dan  13,70812  untuk  hijau.  Pada penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh
(Syakry et al, 2015) mengenai klasterisasi nilai citra RGB buah pepaya madu  berdasarkan  mutu  menggunakan Fuzzy  C-Means (FCM) Clustering menggunakan  citra  warna  RGB  dalam penentuan  mutu  buah  pepaya  madu. Hasil penelitian ini mampu mengklaterisasi  citra  buah  pepaya Callina dengan baik sesuai dengan nilai untuk  kondisi  matang  mentah  R<GB yakni  R  =  9.5825,  GB  =  16.8833 dengan  fungsi  nilainya  131.621937, kondisi  matang mengkal  R =  GB  yakni R  =  17.6735,  GB  =  17.2993  dengan fungsi  nilainya  249.712915,  kondisi matang  matang  R>GB  yakni  R  = 24.6697,  GB  =  16.6703  dengan  fungsi nilainya  358.783473.  Pada  penelitian yang dilakukan (Sugiyanto and Wibowo, 2015) juga melakukan penentuan  tingkat  kematangan  pepaya (Carica Papaya L). Pada penelitian yang dilakukan    (Prahara  and  Sela,  2016) metode LVQ digunakan untuk menentukan kematangan
pepaya
(Carica Papaya L)
Pada penelitian lain yang dilakukan  oleh  (Pandey  et  al,  2014) yang  berjudul A  Novel  Non-Destructive Grading method for Mango (Mangifera Indica  L.)  using  Fuzzy  Expert  System membahas  dua  bagian,  yaitu  memilih mangga yang sehat kemudian
mengklasifikasikannya kedalam
kategori  matang  atau  mentah  dan tentang  tingkatan  mangga  berdasarkan ukuran.  Dalam  membedakan  jenis mangga  sehat  atau  sakit  digunakan ruang  warna  CIELab  untuk  melakukan ekstraksi fitur warna untuk membedakan warna. Untuk fitur ukuran,  dihitung  menggunakan  bentuk elips  untuk  mengklasifikasikan  ke dalam  nilai  yang  berbeda.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  akurasi sebesar  97,47%.  Selain  itu  pada penelitian  untuk  menentukan  mutu pepaya  telah  dilakukan  oleh  (Al  Rivan and  Suherman,  2020).  Pada  penelitian tersebut  menggunakan fuzzy Mamdani dan mendapat hasil secara rata-rata 80% sampai 83%
Fuzzy Tusukamoto  digunakan oleh  (Bon  and  Utami,  2016)  untuk menentukan  pengambilan  keputusan rencana  produksi crude  oil .  Selain  itu (Mazenda  et  al,  2014)  menggunakan fuzzy Tsukamoto untuk sistem pendukung keputusan penentuan kualitas  air.  Pada  penelitian  (Sari  and Mahmudy,  2015) fuzzy Tsukamoto digunakan untuk menentukan kelayakan calon pegawai. Selain itu fuzzy Tsukamoto  telah  digunakan  untuk menentukan  kualitas  singkong  seperti yang  dilakukan  oleh  (Murdianingsih and Utomo, 2016).
Penelitian  -  penelitian  sebelum- nya sudah banyak menerapkan berbagai macam metode dalam penentuan kualitas  objek.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  membangun  model fuzzy-tsukamoto dalam penentuan kualitas buah pepaya California.

## 2. METODE
Penelitian dilakukan secara bertahap  hingga  mencapai  suatu  hasil
yang diinginkan. Penelitian ini dilakukan  dengan  tahapan  identifikasi masalah,  studi  literatur,  pengumpulan data,  perancangan  sistem,  membangun sistem, menguji perangkat lunak, implementasi  sistem,  evaluasi  sistem. Pada  tahap  melakukan  perancangan sistem  dalam  proses  penentuan  sistem dalam  proses  penelitian  mengenai kualitas  buah  pepaya  seperti  pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Proses Penentuan Kualitas Pepaya
Gambar  citra  pepaya  akan  di ekstraksi  menggunakan  ruang  warna
RGB.  Pada  proses  ekstraksi  tidak dilakukan preprocessing. Citra  pepaya
yang digunakan merupakan keseluruhan semua permukaan kulit pepaya sehingga semua bagian dalam citra akan digunakan.  Citra  Ruang  warna  R  ( red ) dan  G  ( green )  akan  diambil  dalam proses  desain  model fuzzy ,  untuk mencari  ukuran  papaya,  digunakan mayor  axis dan minor  axis sehingga mendapatkan  ukuran  dalam  satuan piksel. Mayor  axis sebagai  panjang buah dan minor axis sebagai lebar buah.
Mayor axis dan Minor axis dihitung dari citra kemudian disesuaikan dengan hasil pengukuran  menggunakan  alat  ukur. Satuan piksel kemudian diubah kedalam satuan  Centimeter  (cm)  dengan  1 pixel = 0.0265 cm, ruang warna CIELab akan digunakan  untuk  membedakan  warna yang digunakan untuk mencari nilai dari defect pada  buah  papaya,  kemudian nilai  yang  didapatkan  dari  ruang  warna RGB,  CIELab  dan  nilai  piksel  akan digunakan  pada fuzzy Tsukamoto,  pada tahapan fuzzyfikasi, akan dibagi kedalam 5 kriteria, yaitu nilai R ( red ), G ( green ), defect , panjang buah, dan lebar buah,  kemudian  akan  dilakukan  tahap pembentukan rule berdasarkan  dari  5 kriteria tersebut, setelah aturan dibentuk,  kemudian  setiap  aturan  akan dicari nilai z, setelah nilai z untuk setiap aturan  didapatkan,  selanjutnya  akan dihitung  nilai  Z  dengan  menggunakan Weighted Average .
1. Variabel Input
Variabel  input  yang  digunakan adalah variabel ukuran yang meliputi mayor axis dan minor axis , defect , Red dan Green .
a. Mayor axis
Grafik mayor  axis diberikan dua parameter yaitu pendek dan panjang, dengan pendek dari 0 - 20  cm,  sedangkan  panjang adalah  15  -  35  cm.  Penentuan pendek  dan  panjang  diperoleh dari pakar. Ukuran panjang atau pendek didapat dari hasil pengukuran  menggunakan  alat ukur pada pepaya utuh kemudian disesuaikan pada panjang yang dihitung dari citra pepaya.
Grafik fungsi himpunan fuzzy dapat  dilihat pada Ganbar 2.

## Gambar 2. Grafik Himpunan Fuzzy Mayor Axis
Fungsi Keanggotaan : Pendek (a)
= (1)
Panjang (a)
= (2)
Variabel himpunan fuzzy beserta nilai  domainnya  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Range untuk mayor axis Himpunan Fuzzy Nilai Pendek 0 - 20 Panjang 15 - 35
b. Minor Axis
Grafik minor axis diberikan dua parameter  yaitu  pendek  dan panjang, dengan pendek dari 0 - 10  cm,  sedangkan  panjang adalah  9  -  15  cm.  Penentuan panjang  dan  pendek  diperoleh dari pakar. Ukuran panjang dan atau  pendek  didapat  dari  hasil pengukuran  menggunakan  alat ukur  pada  pepaya  utuh.  Grafik fungsi  himpunan fuzzy dapat dilihat pada Ganbar 3
Gambar 3 Grafik Himpunan Fuzzy
Minor Axis

## Fungsi Keanggotaan :
Pendek (b)
= (3)
Panjang (b)
= (4)
Variabel himpunan fuzzy beserta  nilai  domainnya  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Range untuk minor axis Himpunan Nilai Pendek 0 - 10 Panjang 9 - 15

## c. Defect
Grafik Defect diberikan  tiga parameter  yaitu  sedikit,  sedang, dan  banyak  dengan  rentang sedikit antara 0 - 25%,
sedangkan skala rentang sedang antara  20  -  60%  dan  rentang banyak  dengan  skala  55  - 100%. Defect diperoleh  dengan cara  mengubah  citra  RGB  ke CieLAB  dan black  and  white (hitam dan putih). Maka didapat pixel hitam  dan  putih  yang mana pixel putih  merupakan bagian  yang  mengalami defect . Persentase dihitung berdasarkan banyaknya pixel putih  terhadap keseluruhan pixel di citra
pepaya.  Gambar  4  menyatakan
grafik defect dengan
memberikan  nilai  berupa  skala
0  sampai  100,  beserta  fungsi keanggotaannya.
Gambar 4 Grafik Himpunan Fuzzy Defect
Fungsi Keanggotaan : (c) = (5)
Sedang (c) = (6)
Banyak (c) = (7)
Variabel
himpunan fuzzy
beserta  nilai  domainnya  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Range untuk Defect Himpunan Fuzzy Nilai Sedikit 0 - 25 Sedang 20 - 60 Banyak 55 - 100
d. Red and Green
Grafik Red diberikan tiga parameter  yaitu  sedikit,  sedang, dan  dominan  dengan  rentang sedikit  antara  80    sampai  120 dan  rentang  sedang  antara  110 sampai  170  ,  sedangkan  skala rentang  dominan  antara  160 sampai  255. Red dan Green didapat dengan menghitung rata-rata pixel  Red dan Green dari  citra  pepaya. Gambar  5 menyatakan  grafik Red ,  dan grafik Green pada  Gambar  6 dengan  rentang  sedikit  100 sampai 160, skala sedang antara 150  sampai  190  dan  dominan antara  180  sampai  255,  beserta fungsi keanggotaannya.
Gambar 5 Grafik Himpunan Fuzzy Red

## Fungsi Keanggotaan :
Sedikit (d)
= (8)
Sedang (d) = (9) Dominan (d) = (10)
Gambar 6 Grafik Himpunan Fuzzy
Green Fungsi Keanggotaan:
Sedikit (e)
= (11)
Sedang (e) = (12) Dominan (e) = (13)
Variabel himpunan fuzzy
beserta  nilai  domainnya  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Range untuk Red dan Green Himpunan Fuzzy Red Green Sedikit 0 - 120 0 - 160 Sedang 110 - 170 150 - 190 Dominan 160 - 255 180 - 255

## 2. Variabel Output
Variabel output berupa hasil penentuan  kualitas  buah  pepaya yang  menentukan  dari  warna, ukuran dan defect dengan parameter  yang  digunakan  pada variabel  output  meliputi  jelek, sedang dan bagus, dimana diberikan  opsional  berupa  skala mulai  dari  0  sampai  10  beserta fungsi keanggotaannya dapat dilihat  pada  Gambar  7.  Penentuan kriteria  jelek,  sedang  dan  bagus dilakukan oleh 1 orang pakar.
Gambar 7 Grafik Himpunan Fuzzy Hasil Penentuan Kualitas Buah Pepaya
California
Fungsi Keanggotaan: Jelek (z)
= (14)
Sedang (z)
= (15)
Bagus(z)
= (16)
Variabel  himpunan fuzzy beserta  nilai domainnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Range kualitas pepaya
Himpunan Fuzzy Nilai Jelek 0 - 3 Sedang 3 - 7 Bagus 7 - 10

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 6 menjelaskan hasil kualitas  buah  pepaya  California  yang menampilkan perbandingan hasil sistem
dan  hasil  pakar  yang  merupakan  hasil kualitas  buah  pepaya  California.  Hasil sistem  merupakan  hasil  penentuan kualitas  menggunakan  aplikasi  Matlab dan  hasil  pakar  merupakan  hasil penentuan  kualitas  berdasarkan  data pakar.  Berdasarkan  pengujian  yang telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  yang menyatakan  tingkat  akurasi  penentuan kualitas sebesar 75%.
Tabel 6 Hasil Penentuan Kualitas Buah Pepaya California
No Nama Red Green Defect (persen) Mayor (cm) Minor (cm) Hasil Sistem Hasil Pakar Ketera- ngan 1 Pepaya01 146 170 23 20 9 Bagus Bagus Sama 2 Pepaya02 186 171 28 19 9 Jelek Jelek Sama 3 Pepaya03 178 185 28 25 12 Jelek Bagus Beda 4 Pepaya04 170 148 15 25 12 Bagus Jelek Beda 5 Pepaya05 199 175 31 23 11 Jelek Jelek Sama 6 Pepaya06 172 186 7 36 23 Bagus Bagus Sama 7 Pepaya07 204 152 7 28 18 Bagus Bagus Sama 8 Pepaya08 213 166 29 27 16 Jelek Jelek Sama 9 Pepaya09 123 137 64 15 8 Jelek Sedang Beda 10 Pepaya10 125 128 59 13 7 Jelek Jelek Sama 11 Pepaya11 110 121 52 18 10 Jelek Jelek Sama 12 Pepaya12 132 135 54 16 9 Jelek Jelek Sama 13 Pepaya13 122 134 58 21 11 Sedang Sedang Sama 14 Pepaya14 112 113 66 17 9 Jelek Jelek Sama 15 Pepaya15 174 187 6 27 11 Bagus Bagus Sama
No Nama Red Green Defect (persen) Mayor (cm) Minor (cm) Hasil Sistem Hasil Pakar Ketera- ngan 16 Pepaya16 195 160 10 21 9 Bagus Jelek Beda 17 Pepaya17 169 180 7 30 14 Bagus Bagus Sama 18 Pepaya18 214 192 6 27 13 Bagus Bagus Sama 19 Pepaya19 190 187 10 31 15 Bagus Bagus Sama 20 Pepaya20 209 185 19 29 13 Bagus Jelek Beda
Berikut merupakan Tabel 7 hasil pengujian fuzzy dengan  pengujian  oleh pakar  tentang  penentuan  kualitas  buah pepaya California. Kemudian dilakukan perhitungan  untuk  mendapatkan  tingkat akurasi  pentuan  kualitas  terhadap  data uji  menggunakan Confusion  Matrix seperti Tabel 8 dan Tabel 9.
Tabel 7 Hasil Pengujian
Target
Jelek  Sedang  Bagus
Ou tp u t Jelek 7
1 1 Sedang 0 1 0 Bagus 3 0 7 Jumlah 10 2 8

## Tabel 8 Confusion Matrix
TP  FP  FN  TN Jelek 7 2 3 8 Sedang 1 0 1 18 Bagus 7 3 1 9 Tabel 9 Evaluasi Accuracy  Precision Recall Jelek 75% 78% 70% Sedang 95% 100% 50% Bagus 80% 70% 87.5%
Dari  penelitian  ini  didapatkan hasil  bahwa  dari  20  pepaya  ada  15 pepaya  yang  dapat  diklasifikasikan dengan benar. Persentasi yang diperoleh
yaitu  75%.  Jika  dihitung accuracy per kelas,  pepaya  dengan  kualitas  sedang dapat diklasifikasikan mencapai 95%.

## 4. SIMPULAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan didapatkan  hasil  identifikasi  mutu pepaya secara keseluruhan sebesar 75%. Akurasi  yang  didapat  untuk  masing- masing pepaya yaitu pepaya jelek 75%, pepaya  sedang  95%  dan  pepaya  bagus 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Rivan,  M.  E.  and  Suherman,  J.
(2020)  ‘Penentuan  Mutu  Buah
Pepaya  California  (Carica  Papaya L.) Menggunakan Fuzzy Mamdani’, Elkha ,  12(2),  p.  76. doi: 10.26418/elkha.v12i2.41164.
Andono,  P.  N.  and  Sutojo,  T.  (2017) Pengolahan citra digital . Penerbit
Andi. Bakar,  B.  A.  and  Ratnawati,  R.  (2017) ‘Petunjuk Teknis Budidaya Pepaya’, Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Aceh , p. 35.
Bon,  A.  T.  and  Utami,  S.  F.  (2016)
‘Applying fuzzy inference system tsukamoto  for  decision  making  in crude palm oil production planning’, Proceedings  of  the
International Conference on Industrial Engineering and
Operations  Management ,  8-10 March, pp. 2206–2210. Mazenda,  G.,  Andy  Soebroto,  A.  and Dewi,  C.  (2014)  ‘Implementasi Fuzzy  Inference  System  (Fis) Metode  Tsukamoto  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Kualitas  Air  Sungai’, Journal  of
Enviromental  Engineering  and Sustainable  Technology ,  1(2),  pp.
92–103. doi: 10.21776/ub.jeest.2014.001.02.4. Murdianingsih,  Y.  and  Utomo,  L.  T. (2016)  ‘SISTEM  PENENTUAN KUALITAS SINGKONG UNTUK BAHAN BAKU KERIPIK  DENGAN  METODE FUZZY  TSUKAMOTO  (  Studi Kasus  Kampung  Kaliwadas  )’,
Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi , pp. 2252–4517.
Pandey,  R.,  Gamit,  N.  and  Naik,  S.
(2014)  ‘A  novel  non-destructive grading method for Mango
(Mangifera Indica L.) using fuzzy expert system’, in 2014 International Conference on Advances in Computing, Communications  and  Informatics
(ICACCI) ,  pp.  1087–1094.  doi:
10.1109/ICACCI.2014.6968366.
Prahara,  H.  W.  and  Sela,  E.  I.  (2016) ‘Tingkat Kematangan Buah Pepaya  Dengan  Jaringan  Syaraf
Lvq’, Seminar  Riset  Teknologi
Informasi (SRITI) tahun , pp. 388– 391. Sari, N. R. and Mahmudy, W. F. (2015) ‘Fuzzy Inference System Tsukamoto  Untuk  Menentukan Kelayakan Calon Pegawai’,
Seminar Nasional Sistem Informasi  Indonesia  (SESINDO) , (November), pp. 245–252.
Sugiyanto,  S.  and  Wibowo,  F.  (2015) ‘Klasifikasi  Tingkat  Kematangan Buah  Pepaya  (  Carica  Papaya  L ) California ( Callina-Ipb 9 ) Dalam Ruang  Warna  Hsv’, prosiding
SENATEK , 1(November), pp. 335–341.
Sutojo, T., Mulyanto, E. and Suhartono, V.  (2011) Kecerdasan  Buatan . Yogyakarta: Andi Offset.
Syakry,  S.  A.,  Mulyadi,  M.  and Simbolon,  Z.  K.  (2015)  ‘Buah Menggunakan  Fuzzy  C-Means  ( Fcm ) Clustering’, Jurnal Penelitian  Teknik  Informatika , 7(2), pp. 150–169. doi: https://doi.org/10.29103/techsi.v7i 2.199. Syakry,  S.  S.  A.  and  Mulyadi,  M. (2013) ‘Analisis Tingkat Kandungan  Nilai  Warna  untuk Penentuan  Tingkat  Kematangan pada  Citra  Buah  Papaya  callina’, JURNAL ILMIAH ELITE ELEKTRO , 4, pp. 31–37. Usmayani,  S.  N.,  Basuki,  E.  and  Yasa, I. W. S. (2015)  ‘PENGGUNAAN KALIUM PERMANGANAT (KMnO 4 ) PADA PENYIMPANAN BUAH PEPAYA  CALIFORNIA  (Carica papaya L.) [The Use of Potassium Permanganate  (KMnO  4  )  On
Shelf  Life  of  California’s  Papaya (Carica  papaya  L.)]’, Jurnal  Ilmu dan  Teknologi  Pangan) ,  1(2),  pp.
48–55.