## IMPLEMENTASI INTERNET OF THINGS PADA SISTEM MONITORING KEMATANGAN BUAH PEPAYA CALIFORNIA DENGAN METODE DEEP LEARNING
Sherina Viola Widyasari, Muhammad Ihsan Muttaqin, Tariska Putri Ananda, Arnisa Stefanie Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang
Jalan HS. Ronggo Waluyo, Peseurjaya. Karawang, Indonesia
Sherina.viola19096@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia merupakan negara agraris dengan sumber pangan yang melimpah. Saat ini Indonesia menemui potensi  yang  tinggi  dalam  budidaya  hortikultura.  Salah  satu  tanaman  hortikultura  yang  banyak  dibudidayakan adalah Pepaya California ( Carica Papaya L .). Dalam era Industri 4.0 yang ditandai dengan kemajuan teknologi yang  pesat,  petani  buah  papaya  california  masih  menggunakan  metode  pemantauan  konvensional.  Padahal, penggunaan teknologi pra-panen dapat berperan penting dalam menentukan hasil panen baik dari segi kualitas maupun kuantitas. Oleh karena itu dibuatlah sebuah sistem monitoring memanfaatkan teknologi Internet of Things untuk  kematangan  buah  papaya  california  berbasis  website  dengan  menggunakan  metode deep  learning dan mikrokontroller Raspberry Pi. Data yang diambil dengan kamera webcam akan tersimpan di database MySQL dan  ditampilkan  ke  halaman  website  dengan  keterangan  tingkat  kematangan,  waktu  deteksi,  dan  dokumentasi yang  diambil  saat  sistem  mendeteksi.  Dari  hasil  data  yang  didapatkan,  15  buah  terdeteksi  dengan  tingkat kematangan Setengah Matang 3 buah dan 12 buah Mentah. Paparan cahaya matahari menjadi faktor hasil deteksi. Pengujian  pengiriman  data  yang  dilakukan  dengan  metode  Quality  of  Service,  didapatkan  hasil  sangat  bagus dengan Throughput sebesar 4034 Kb/s dan Packet Loss sebesar 0,4%.
Kata kunci: Internet of Things, Website, MySQL, Quality of Service

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  agraris  dengan sumber pangan yang melimpah [1]. Saat ini Indonesia menemui  potensi  yang  tinggi  dalam  budidaya hortikultura [2]. Salah satu tanaman hortikultura yang banyak  dibudidayakan  adalah  Pepaya  California (Carica  Papaya  L.)  karena  memiliki  nilai  jual  yang tinggi dan kandungan nutrisi  yang berlimpah [3] [4]. Dengan iklim tropis yang dimiliki Indonesia dan lahan yang  cocok  untuk  pertumbuhannya,  produksi  pepaya di negara ini menempati peringkat lima teratas di dunia menurut data dari Food and Agriculture Organization (FAO).
Meskipun demikian, dalam era Industri 4.0 yang ditandai dengan kemajuan teknologi yang pesat, petani buah  papaya  california  masih  menggunakan  metode pemantauan  konvensional  [5].  Metode  konvensional ini  umumnya  dilakukan  dengan  mengandalkan pengamatan  visual  berdasarkan  tekstur  dan  warna buah  [6].  Namun,  terdapat  beberapa  masalah  dengan metode  ini,  seperti  subjektivitas  antara  pengamat karena  tidak  adanya  standar  yang  jelas  mengenai warna  kematangan  buah  pepaya.  Selain  itu, pemantauan manual pada lahan yang luas membutuhkan  waktu  dan  tenaga  yang  banyak. Padahal,  penggunaan  teknologi  pra-panen  dapat berperan penting dalam menentukan hasil panen baik dari segi kualitas maupun kuantitas, serta meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas  usaha  tani. Dalam  perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini yang  semakin  modern.  Petani  buah  pepaya  dapat dibantu  dengan  menggunakan  teknologi  Internet  of
Things  (IoT)  untuk  melakukan  pemantauan  tingkat kematangan  buah.  Melalui  teknologi  IoT,  hasil pemantauan  dapat  diakses  secara  jarak  jauh  melalui internet  [7].  IoT  memungkinkan  pengiriman  data melalui  jaringan  internet  dan  komunikasi  antar perangkat  elektronik  secara  mandiri  [8].  Dengan demikian,  teknologi  ini  dapat  membantu  petani memantau  kondisi  pertanian  secara  otomatis  tanpa harus turun langsung ke lapangan [9].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  meneliti topik  yang  terkait  dengan  penelitian  ini.  Misalnya, Audi dan Zaini dalam penelitian mereka yang berjudul "Analysis  Quality  of  Corn  Based  on  IoT,  SSD Mobilenet Models and Histogram" membahas tentang identifikasi kualitas jagung menggunakan pengolahan citra  digital  dengan  menggunakan  TensorFlow  dan model  SSD  Mobilenet  yang  diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Python pada Raspberry Pi.  Dalam  penelitian  ini,  mereka  menggunakan mikrokontroler  Arduino  Uno,  sensor  DHT11,  sensor VL53L0X,  dan  ESP8266  untuk  mengakses  data melalui  website  dengan  menggunakan  komunikasi IoT.  Jagung  dalam  penelitian  ini  diklasifikasikan menjadi tiga jenis, yaitu normal, berjamur, dan busuk. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pengenalan kualitas  jagung  normal  berhasil  dilakukan  dengan benar  sebanyak  sembilan  kali,  pengenalan  kualitas jagung  berjamur  dilakukan  dengan  benar  sebanyak tujuh  kali,  dan  pengenalan  kualitas  jagung  busuk dilakukan  dengan  benar  sebanyak  enam  kali,  dengan tingkat akurasi sebesar 73,3%. [10]
Berdasarkan hal-hal di atas, peneliti mengembangkan sebuah sistem yang dapat memantau tingkat kematangan buah papaya california berdasarkan  warna  dengan  tingkat  kematangan mentah,  setengah  matang  dan  matang  menggunakan MobileNet-SSD  V2.  MobileNet-SSD  V2  yang merupakan  pengembangan  dari  CNN  dalam  object detection  yang  mampu  melakukan  object  detection dengan  cepat dan cukup  akurat [12].  Sistem  ini akan terintegrasi dengan website dan data akan disimpan di database MySQL, karena dapat mengelola ribuan data secara  efisien  [13].  Hal  ini  memberikan  kemudahan kepada  petani  buah  pepaya  dalam  memantau  hasil tanam mereka. Sistem ini diberi nama ROYAL.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Internet of Things
Konsep  dari  Internet  of  Things  (IoT)  adalah kemampuan  untuk  mengirim  data  melalui  jaringan tanpa interaksi antar manusia [14]. Jumlah data yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari telah terkumpul  dalam  jaringan  IoT.  Pada  tahun  2025, diperkirakan akan ada 75 miliar perangkat yang saling berinteraksi.  Sistem  IoT  terdiri  dari  tiga  komponen, yaitu perangkat pintar yang mengumpulkan data dari pola  pengguna  dan  mengirimkannya  ke  internet, aplikasi  IoT  yang  mengelola  data  yang  diterima  dari perangkat  IoT,  dan  antarmuka  pengguna  grafis  yang mengatur interaksi dengan pengguna.

## 2.2. Website
Saat  ini,  untuk  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan,  orang  menggunakan  teknologi  internet. Salah  satu  teknologi  internet  yang  digunakan  untuk mencari  informasi  adalah  website  [15].  Website  atau world  wide  web  adalah  layanan  informasi  yang menggunakan tautan atau hyperlink untuk mempermudah  pencarian  di  internet  [16].  Menurut Abdullah,  website  adalah  kumpulan  halaman  yang berisi  informasi  seperti  gambar,  video,  teks,  atau kombinasi  dari  semuanya.  Pembuatan  halaman website  dilakukan  menggunakan  Bahasa  HTML, sehingga  informasi  yang  ditampilkan  dapat  dibaca oleh semua orang setelah skrip HTML diterjemahkan oleh web server [17].

## 2.3. MySQL
MySQL merupakan salah satu sistem manajemen database dari relational database management system (RDBMS),  yang  bertugas  mengelola  data  dalam bentuk  tabel.  Keunggulan  MySQL  adalah  sebagai sistem  open  source,  sehingga  pengguna  bebas menggunakan sesuai kebutuhan [18]. Karena fitur ini, MySQL  menjadi  sangat  populer  di  kalangan pengembang  aplikasi  web  karena  performanya  yang baik.  MySQL  mampu  memproses  ribuan  permintaan dan  transaksi  secara  bersamaan,  menjadikannya pilihan utama untuk pengembangan web dan aplikasi
berbasis  web.  Struktur  penyimpanan  data  dalam MySQL  menggunakan  tabel  yang  saling  terhubung, memberikan keuntungan dalam hal penyimpanan dan tampilan data [19]. Untuk  mempermudah pembuatan tabel  dan  operasi  lainnya,  MySQL  menyediakan aplikasi  PhpMyadmin  yang  dilengkapi  dengan antarmuka grafis (GUI).

## 2.4. Quality of Srvice
Quality  of  Service  (QoS)  adalah  suatu  teknik yang digunakan untuk mengatur penggunaan bandwidth,  mengurangi  keterlambatan  (delay),  dan mengatasi  kehilangan  paket  dalam  aliran  data  di jaringan. Tujuan utama dari implementasi QoS adalah untuk  mengoptimalkan  salah  satu  dari  empat parameter  kualitas  yang  telah  ditentukan.  QoS didesain  dengan  maksud  untuk  membantu  pengguna akhir atau klien agar lebih produktif dengan menjamin kinerja  yang  handal  dari  aplikasi-aplikasi  berbasis jaringan.
a. Throughput Salah  satu  parameter  utama  dalam  QoS  adalah throughput.  Throughput  merupakan  jumlah  total paket data yang berhasil diterima di tujuan selama interval  waktu  tertentu,  kemudian  dibagi  dengan durasi  interval  waktu  tersebut.  Throughput mencerminkan  seberapa  efisien  jaringan  dalam mengirimkan  data.  Biasanya,  throughput  sering dikaitkan  dengan  bandwidth,  karena  dalam praktiknya, throughput sering disebut juga sebagai bandwidth [20].
Tabel 1.  Kategori Throughput Kategori Throughput Presentase (%) Indeks Sangat Baik >2,1 Mbps 4 Baik 1200 kbps – 2,1 Mbps 3 Cukup 700-1200 kbps 2 Kurang Baik 338-700 kbps 1 Buruk 0-338 kbps 0 b. Packet Loss Packet loss dapat didefinisikan sebagai kegagalan dalam  pengiriman  paket  IP  untuk  mencapai tujuannya.
Tabel 2.  Kategori Packet Loss Kategori Degradasi Packet Loss Indeks Sangat Bagus 0 – 2% 4 Bagus 3 – 14% 3 Sedang 15 – 24% 2 Buruk >25% 1
3. METODE PENELITIAN
Sebelum melakukan penelitian, peneliti melakukan identifikasi masalah kemudian dilanjutkan dengan  pengumpulan  data,  studi  literature  dan observasi,  serta  menentukan  tujuan  penelitian  yang akan  dilakukan.  Setelah  itu  mulai  untuk  melakukan perancangan  software  dan  hardware  dan  melakukan implementasi  untuk  menguji  coba  alat  yang  sudah dibuat secara keseluruhan.

## 3.1. Metode Quality Of Service
Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini adalah deskriptif analisis. Metode ini digunakan untuk memberikan gambaran yang sistematis dan berdasarkan fakta mengenai objek yang diteliti melalui pengumpulan  data  yang  terkait  dengan  penelitian tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis terhadap  data  yang  diperoleh  dengan  metode  deep learning  di  perkebunan  papaya  california  serta pengukuran  jaringan  internet  menggunakan  metode Quality of Service (QoS). Metode QoS ini melibatkan parameter seperti Throughput dan Packet Loss untuk mengukur kinerja sistem. Untuk melakukan pengukuran  tersebut,  digunakan  perangkat  lunak Wireshark yang memungkinkan pengamatan terhadap kinerja pengiriman data dalam suatu sistem.

## 3.2. Perancangan Sistem
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada  diagram  blok  gambar  1,  Sistem  yang dirancang  bertujuan  untuk  mendeteksi  tingkat kematangan  buah  pepaya  California  berdasarkan parameter  warna  mentah,  setengah  matang,  dan matang menggunakan kamera webcam yang terhubung dengan  Raspberry  Pi.  Proses pendeteksian objek  dilakukan  menggunakan  MobileNet-SSD  V2. Peran  server  dalam  sistem  ini  sangat  penting  dalam proses  pengiriman  data  dari  sistem  deep  learning  ke pengguna. Server berfungsi sebagai tempat penyimpanan data yang telah diambil oleh sistem, dan kemudian  data  tersebut  akan  dikirim  ke  sebuah website yang dapat diakses oleh pengguna. Pengguna memiliki kebebasan untuk mengakses website tersebut kapan saja dan di mana saja sesuai keinginan mereka.

## 3.3. Perancangan Perangkat Lunak
Gambar 2. Flowchart Perancangan Perangkat Lunak
Pada gambar 2 , sistem mendeteksi kematangan buah  papaya  dengan  menggunakan  webcam.  Untuk mengirim  data  ke  server  agar  dapat  ditampilkan  di website  kepada  pengguna,  sistem  membutuhkan internet. Ketika sudah terhubung, data akan dikirim ke server dan secara otomatis disimpan di database . Jika tidak,  maka  sistem  akan  terus  mencoba  hingga  data dapat ditampilkan di website dengan hasil keterangan tingkat kematangan buah papaya california dan waktu ketika  objek  dideteksi.  Dalam  website  akan ditampilkan juga gambar hasil deteksi yang ditangkap oleh kamera webcam.
Gambar 3. Database MySQL
Dalam  perancangan  database,  database  MySQL digunakan  untuk  menyimpan  data  MySQL  memiliki PHPMyAdmin sebagai kontrol panel untuk memudahkan  penggunaan  database.  Dalam  database terdapat sebuah tabel yang dapat menampung sejumlah data. Untuk sistem ini database diberi nama royalweb , tabel  dengan  nama user dirancang  untuk  menyimpan
data login pengguna. Tabel ini memiliki kolom-kolom seperti  "Email"  untuk  menyimpan  nama  pengguna, "Password"  untuk  menyimpan  kata  sandi  dan data_pepaya dirancang  untuk  menyimpan  data  hasil deteksi objek yang dilakukan oleh deep learning . Tabel ini mungkin memiliki kolom-kolom seperti "id" untuk nomor identifikasi unik untuk setiap data, "Keterangan " untuk menyimpan informasi tingkat kematangan buah pepaya  yang  terdeteksi,  “Waktu”  untuk  menyimpan data  waktu  pada  saat  deteksi  berlangsung  dan “Gambar”  untuk  menyimpan  dokumentasi  yang diambil.

## 3.4. Perancangan Perangkat Keras
Gambar 4. Skema Perancangan Perangkat Keras
Perancangan  perangkat  keras  dapat  dilihat  pada skema gambar 4 , dimana pada sistem ini menggunakan kamera  webcam  logitech  yang  digunakan  untuk menangkap gambar atau video pada objek yang akan diteliti  dan  mampu  menghasilkan  gambar  atau  video dengan  resolusi  yang  baik.  Webcam  akan  terhubung dengan  mikrokontroller  Raspberry  Pi  melalui  port USB.  Mikrokontroller  Raspberry  Pi  digunakan sebagai  otak  sistem  yang  dapat  berperan  dalam pendeteksian objek menggunakan metode MobileNet- SSD V2.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Antarmuka Website
Gambar 5. Tampilan Halaman Login
Halaman login berisikan email dan password yang  harus  diisi  sesuai  data  yang  terdaftar  pada database .  Halaman login adalah  proses  awal  bagi pengguna  masuk  ke  halaman  utama  layanan online . Login bertujuan mengatur identifikasi pengguna. Agar
dapat  mengisi  data email dan password ,  pengguna terlebih  dahulu  mendaftarkan  diri  pada  halaman Register .
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama
Gambar 7. Tampilan Halaman Utama 2
Pada  halaman  Home  berisikan  informasi mengenai  buah  papaya  california,  tujuan  sistem  ini dirancang,  dan  pilihan  menu  yang  menjadi  pintasan kehalaman  lain,  seperti  halaman Table ,  dan  halaman Validation .
Gambar 8. Tampilan Halaman Table
Pada  halaman  table  yang  berisikan  hasil  data pembacaan  deteksi  objek  menggunakan  webcam dengan  metode deep  learning ,  terdapat  dua  kolom yang menyajikan informasi terkait tingkat kematangan buah  pepaya  california  dan  waktu  deteksi  dilakukan. Kolom Keterangan berisi keterangan mengenai tingkat kematangan  buah  pepaya  california  yang  dideteksi oleh metode deep learning . Misalnya, keterangan bisa berupa  "mentah",  "setengah  matang",  atau  "matang". Informasi ini memberikan gambaran mengenai tingkat kematangan buah papaya yang terdeteksi oleh model deep learning.
Sedangkan Kolom Waktu menyajikan informasi mengenai  waktu  atau  tanggal  ketika  deteksi  objek
dilakukan.  Informasi  ini  dapat  memberikan  konteks mengenai kapan deteksi dilakukan dan seberapa up-to- date data tersebut. Dengan adanya tabel ini, pengguna atau  peneliti  dapat  melihat  hasil  deteksi  objek  buah papaya  California  yang  dilakukan  oleh  webcam dengan  metode  deep  learning  dalam  bentuk  yang terstruktur. Tabel ini memungkinkan pengguna untuk melihat  secara  visual  informasi  mengenai  tingkat kematangan buah papaya dan waktu deteksi dilakukan.
Gambar 9. Tampilan Halaman Validation
Pada  halaman Validation berisikan  tampilan tabel  dengan  keterangan  titik  lokasi  pendeteksian objek  dilakukan  dan  dokumentasi  hasil  deteksi.  Data hasil  gambar  yang  ditangkap  webcam  sesuai  dengan data yang ada pada menu Table . Deteksi kematangan buah  pepaya  menggunakan  metode  MobileNet-SSD V2  yang  memanfaatkan  kecerdasan  buatan  untuk mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah  pepaya berdasarkan gambar. Metode ini memanfaatkan fitur- fitur  visual  pada  gambar  buah  pepaya  untuk mengklasifikasikan  apakah  buah  tersebut  masih mentah, setengah matang, atau sudah matang dengan bantuan kamera webcam.

## 4.2. Pengujian Sistem Monitoring
Gambar 10. Source Code Penyimpanan Data Dari Deep Learning ke Database
Gambar 11. Source Code Menampilkan Data ke Halaman Website
Pada  gambar  10,  terdapat source  code yang bertujuan  untuk  menyimpan  data  hasil  pendeteksian objek  menggunakan  algoritma  MobileNet-SSD  V2. Saat  sistem  mendeteksi  objek,  data  hasil  deteksi tersebut akan langsung disimpan pada database sesuai dengan kolom-kolom yang telah ditentukan sebelumnya.  Seperti  "gambar"  untuk  menyimpan dokumentasi objek, "kategori" untuk menyimpan kelas objek yang terdeteksi, dan "waktu" untuk menyimpan informasi  waktu  deteksi  objek  dilakukan.  Maka  dari itu, source code ini berfungsi untuk memastikan bahwa data  hasil  deteksi  objek  yang  dilakukan  oleh MobileNet-SSD  V2  tersimpan  secara  terstruktur  di database .
Pada  gambar  11,  terdapat source  code yang bertujuan  untuk  mengambil  data  dari database dan menampilkannya  pada  tampilan website halaman Table .  Data  yang  diambil  dari  database  akan disesuaikan  dengan  kolom-kolom  yang  ada  dalam database,  seperti  gambar,  kategori,  dan  waktu  yang telah disebutkan sebelumnya. Source code ini berfungsi untuk  menghubungkan  antara  database  dengan halaman web dan menampilkan data deteksi objek yang tersimpan  dalam  database  secara  terstruktur  dan informatif pada halaman Table .
Berikut merupakan kelas dataset yang digunakan untuk  mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  pepaya California  dan  hasil  tabel  deteksi  menggunakan MobileNet-SSD V2.
Gambar 13. Dataset Kelas Matang
Gambar 14. Dataset Kelas Mentah
Gambar 15. Dataset Kelas Setengah Matang
Tabel 1. Data Deteksi Objek Dengan Deep Learning No Hasil Objek Deteksi Keterangan Waktu 1. Mentah 2023-07-12 17:31:16 2. Setengah Matang 2023-07-12 17:31:17 3. Mentah 2023-07-12 17:31:17 4. Mentah 2023-07-12 17:31:17 5. Mentah 2023-07-12 17:31:18 6. Mentah 2023-07-12 17:31:18 7. Mentah 2023-07-12 17:31:18 8. Mentah 2023-07-12 17:31:19 9. Mentah 2023-07-12 17:31:19 10. Mentah 2023-07-12 17:31:20 11. Mentah 2023-07-12 17:31:20 12. Setengah Matang 2023-07-12 17:31:20 13. Setengah Matang 2023-07-12 17:31:20 14. Setengah Matang 2023-07-12 17:31:20 15. Mentah 2023-07-12 17:31:20 16. Matang 2023-07-12 17:31:21 17. Mentah 2023-07-12 17:31:21 18. Mentah 2023-07-12 17:31:21 19. Mentah 2023-07-12 17:31:22 20. Mentah 2023-07-12 17:31:22
Pada  pengujian  yang  dilakukan  pada  beberapa pohon di lahan perkebunan buah pepaya di california, hasil deteksi menunjukkan bahwa dari 20 buah pepaya yang  terdeteksi,  14  di  antaranya  terdeteksi  sebagai buah  mentah,  3  di  antaranya  terdeteksi  sebagai  buah setengah  matang  dan  1  mentah.  Data  hasil  deteksi tersebut  kemudian  disimpan  dalam database sebagai informasi mengenai tingkat kematangan buah pepaya pada  lokasi  perkebunan  tersebut.  Setiap  kali  terdapat buah yang terdeteksi, sistem akan mengambil gambar buah tersebut untuk dokumentasi.
Namun,  hasil  deteksi  dapat  dipengaruhi  oleh faktor cahaya. Cahaya yang tidak konsisten atau tidak optimal  pada  saat  pendeteksian  buah  pepaya  dapat mempengaruhi  hasil  yang  masuk  ke  dalam  sistem. Faktor-faktor seperti pencahayaan berlebihan, bayangan,  atau  pencahayaan  yang  kurang,  dapat mengganggu  kemampuan  model  MobileNet-SSD  V2 dalam  mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah pepaya  secara  akurat.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, pengambilan gambar buah pepaya sebaiknya dilakukan  di  bawah  kondisi  pencahayaan  yang seragam dan optimal, misalnya di bawah cahaya alami yang cukup tetapi tidak berlebihan.
Petani pepaya umumnya memanem buah pepaya saat mencapai kematangan Setengah Matang agar saat sampai kepada konsumen tidak cepat membusuk dan menghindari dimakan oleh hama.

## 4.3. Pengujian Quality of Service
Pengujian Quality  of  Service dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  Wireshark.  Perhitungan  ini meliputi Throughput dan Packet  Loss .  Berikut  hasil perhitungan dengan menggunakan aplikasi Wireshark.
Dalam  pengujian  menggunakan  Wireshark dengan provider Tri di perkebunan papaya California, dilakukan  pengukuran  throughput  dan  packet  loss
untuk  mengevaluasi  performa  jaringan.  Hasil pengujian menunjukkan throughput sebesar 4034 Kb, yang dianggap sangat bagus karena memenuhi standar throughput  yang  ditetapkan.  Throughput  merupakan ukuran  yang  mengindikasikan  jumlah  data  yang berhasil  dikirim  melalui  jaringan  dalam  waktu tertentu.  Dalam  hal  ini,  throughput  sebesar  4034  Kb menunjukkan  bahwa  sejumlah  4034  kilobit  data berhasil  dikirim  melalui  jaringan  dalam  waktu  yang ditentukan. Semakin tinggi nilai throughput, semakin baik  performa  jaringan,  karena  data  dapat  dikirim dengan cepat dan efisien.
Gambar 16. Pengujian QoS Pada Provider Tri
Selain itu, hasil pengujian juga mencatat packet loss  sebesar  0,4%,  yang  termasuk  dalam  kategori degradasi  bagus  menurut  standar  nilai  packet  loss. Packet  loss  mengacu  pada  jumlah  paket  data  yang hilang  atau  gagal  sampai  ke  tujuan  akibat  gangguan dalam  jaringan.  Dalam  kasus  ini,  nilai  packet  loss sebesar  0,4%  menunjukkan  bahwa  hanya  sebagian kecil  paket  data  yang  hilang  selama  pengiriman. Secara  umum,  semakin  rendah  nilai  packet  loss, semakin  baik  performa  jaringan.  Jika  persentase packet loss sangat tinggi, hal ini dapat mengindikasikan adanya masalah dalam jaringan yang dapat mempengaruhi kualitas koneksi dan pengiriman data. Namun, dalam kasus ini, dengan nilai packet loss sebesar 0,4%, dapat disimpulkan bahwa jaringan Tri di perkebunan  papaya  California  memiliki  tingkat keandalan yang baik dalam mengirimkan paket data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  sistem monitoring,  didapatkan  hasil  objek  yang  terdeteksi oleh MobileNet-SSD V2 dengan data yang tersimpan pada database adalah sama. Data yang ditampilkan di website  pun  secara real-time jika  sistem  terkoneksi dengan  jaringan  internet.  Namun,  hasil  deteksi  dapat dipengaruhi  oleh  faktor  cahaya.  Cahaya  yang  tidak konsisten  atau  tidak  optimal  pada  saat  pendeteksian
buah pepaya dapat mempengaruhi hasil yang masuk ke dalam sistem. Pada pengujian jaringan internet dengan provider  Tri  di  perkebunan  papaya  dapat  dikatakan bagus  dengan  nilai  Throughput  4034  Kb  dan  Packet Loss  0,4%,  nilai  ini  sesuai  dengan  standarisasi  QoS. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan dengan  menambahkan  fitur  pengiriman  lokasi longitude dan latitude secara otomatis saat pendeteksian berlangsung agar pengguna mengetahui lokasi buah siap panen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Nugroho,  K.  dan  K.  Adi,  “STUDI KELAYAKAN  USAHA  BUDIDAYA  PEPAYA CALIFORNIA  (Carica  papaya  L.)  DI  DESA
PULAU  TAGOR  KECAMATAN  SERBAJADI KABUPATEN
SERDANG BEDAGAI,”
AGRISTA, vol. 9 (3), no. 2302-1713, pp. 1-9, 2021.
[2] H. E. Wahyuni, R. Jafar, M. Arbain dan M. Devita, “ANALISIS  RISIKO  USAHATANI  PEPAYA CALIFORNIA  (Carica  papaya  L.)  DI  KOTA TARAKAN,” Prosiding Seminar Nasional Faperta, pp. 181-189, 2021.
[3] D.  P.  Rizki,  K.  Suketi  dan  W.  D.  Widodo, “Peningkatan  Produktivitas  Lahan  Pertanaman Pepaya  Sukma  dengan  Tanaman  Sela  Beberapa Jenis Sayuran,” Bul. Agrohorti , vol. 6(1), pp. 10-20, 2018.
[4] E.  Tanadi,  S.  Palimbong  dan  K.  B.  Lewerissa, “POTENSI  PEMANFAATAN  BUAH  PEPAYA CALIFORNIA  (CARICA  PAPAYA  L.)  DALAM PRODUK ES KRIM,” AVoER 12, pp. 1-8, 2020.
[5] C.  D.  Sindua, V.  C.  Poekoel dan P. D.  Manembu, “Monitoring  dan  Akuisisi  Data  Sistem  Pertanian Pintar  Berbasis  Web,” Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer ,  vol.  9  (2),  no.  2301-8402,  pp.  61-72, 2020.
[6] M. T, S. E dan D. A.R, “Rancang Bangun Sistem Pengenalan Citra Untuk Tingkat Kematangan Buah Pepaya  California  Berdasarkan  Warna  Berbasis,” vol. 3, no. 2502-8782, 2018.
[7] A. C. dan M. Z. Haq, “Pemanfaatan IoT (Internet of Things) Dalam Monitoring Kadar Kepekatan Asap dan Kendali Camera Tracking,” CIRCUIT : Jurnal Pendidikan  Teknik  Elektro,  vol.  5(1),  no.  2549- 3698, pp. 86-92, 2021.
[8] N. Kurniawati dan M. R. Ardiyansyah, “Monitoring Kondisi Ruangan Berbasis IoT,” Jurnal Teknologi Elekterika, vol.  17  (1),  no.  2656-0143,  pp.  17-21, 2020.
[9] A. Sumarudin, W. P. Putra, E. Ismantohadi, S. dan M.  Qomarrudin,  “SISTEM  MONITORING TANAMAN HORTIKULTURA PERTANIAN DI KABUPATEN INDRAMAYU BERBASIS INTERNET  OF  THINGS,” Jurnal  Teknologi  dan Informasi ,  vol.  1(9),  no.  2655-6839,  pp.  45-55, 2019.
[10] A.  D.  Praba  dan  M.  Safitri,  “STUDI PERBANDINGAN  PERFORMANSI  ANTARA
MYSQL DAN
POSTGRESQL,”
Jurnal Khatulistiwa Informatika , vol. 8(2), no. 2339-1928, pp. 88-93, 2020
[11] B. Yanto, B. J. dan B. H. Hayadi, “INDENTIFIKASI  POLA  AKSARA  ARAB MELAYU  DENGAN  JARINGAN  SYARAF TIRUAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics, vol. 3(3), no. DOI: 10.36085, pp. 106-114, 2020.
[12] Audy,  Zaini,  “Analisis  Kualitas  Jagung  Berbasis IoT  dengan  Penerapan  Model  SSD  Mobilenet  dan Histogra” ,  Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi , vol. 11, No. 2, 2022
[13] S. H. Shafiyullah dan A. Thoriq, “Rancang Bangun Alat  Monitoring  Otomatis  Berbasis  Web  pada Budidaya Stroberi,” vol. 9(3), pp. 254-261, 2021.
[14] D.  A.  Muktiawan  dan  N.  ,  “SISTEM MONITORING PENYIMPANAN KEBUTUHAN POKOK  BERBASIS  INTERNET  OF  THINGS (IoT),” Explore  -  Jurnal  Sistem  Informasi  dan Telematika, vol.  9  (1),  no.  2087-2062,  pp.  88-98, 2018.
[15] W.  Andriyan,  S.  Sarwan  dan  A.  Aulya, “PERANCANGAN WEBSITE SEBAGAI MEDIA INFORMASI  DAN  PENINGKATAN  CITRA PADA  SMK  DEWI  SARTIKA  TANGERANG,” Jurnal  Teknologi  Terpadu, vol.  6(2),  no.  2477- 0043, pp. 79-88, 2020.
[16] M.  Sulilo,  R.  Kurniati  dan  K.  ,  “RANCANG BANGUN WEBSITE TOKO ONLINE
MENGGUNAKAN  METODE  WATERFALL,” InfoTekJar  (Jurnal  Informatika  dan  Teknologi Jaringan), vol.  2(2),  no.  2540-7600,  pp.  98-105, 2018.
[17] T.  Susilawati,  F.  Yuliansyah,  M.  Romzi  dan  R. Aryani,  “MEMBANGUN  WEBSITE  TOKO ONLINE PEMPEK NTHREE MENGGUNAKAN PHP  DAN  MYSQL,”  JTIM  :  Jurnal  Teknik informatika Mahakarya, vol. 3 (1), pp. 35-44, 2020.
[18] K.  Sidharta  dan  T.  Wibowo,  “STUDI  EFISIENSI SUMBER  DAYA  TERHADAP  EFEKTIVITAS PENGGUNAAN  DATABASE  :  STUDI  KASUS SQL  SERVER  DAN  MYSQL,”  Conference  on Business, Social Sciences and Innovation Technology, vol. 1(1), pp. 508-515, 2020.
[19] D. D. J. T. Sitinjak, M. dan J. Suwita, “ANALISA DAN  PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI ADMINISTRASI  KURSUS  BAHASA  INGGRIS PADA  INTENSIVE  ENGLISH  COURSE  DI
CILEDUG TANGGERANG,” JURNAL IPSIKOM, vol. 8(1), no. 2338-4093, 2020.
[20] A.  Budiman,  M.  F.  Duskarnaen  dan  H.  Ajie, “ANALISIS  QUALITY  OF  SERVICE  (QOS) PADA JARINGAN INTERNET SMK NEGERI 7 JAKARTA,”  JURNAL  PINTER,  vol.  4  (2)  ,  no. 2597-4475, 2020.