Deteksi Tingkat Kematangan Buah Kopi Arabika Berdasarkan Fitur Warna RGB Menggunakan Sensor TCS3200 Berbasis Arduino Uno
DOI:
https://doi.org/10.47178/dynamicsaint.v6i1.1317Keywords:
Arabica Coffee; Detection; RGB Color; TCS3200;Arduino UnoAbstract
Pengolahan buah kopi yang baik mempengaruhi mutu dan kualitas kopi yang dihasilkan. Pengolahan buah kopi meliputi proses sortasi buah dan proses pemisahan kulit buah dengan biji. Proses sortasi buah dilakukan dengan memilah buah kopi berdasarkan tingkat kematangannya. Hal tersebut dilakukan karena tidak seragannya kematangan buah kopi yang dipetik saat panen dan standar yang ditetapkan oleh tengkulak. Petani kopi arabika lokal di Pedamaran melakukan sortasi buah secara konvensional yaitu mengandalkan indra penglihatan. Proses tersebut memiliki kendala yaitu tidak seragamnya tingkat kematangan buah kopi yang dipengaruhi faktor subjektivitas. Warna buah kopi memberikan informasi terkait tingkat kematangannya. Pada penelitian ini, fitur warna buah kopi dideteksi menggunakan sensor TCS3200 dalam ruang warna red, green dan blue (RGB) kemudian diproses menggunakan mikrokontroller Arduino Uno untuk menentukan tingkat kematangannya. Penggunaan sensor TCS3200 untuk mendeteksi tingkat kematangan buah kopi arabika pada sistem yang dibangun memberikan akurasi 71,25%.
References
[2] P. Rahardjo, Berkebun Kopi. Jakarta: Penebar Swadaya, 2017.
[3] S. Srikandi, A. W. Kristanti, and R. T. M. Sutamihardja, “Tingkat Kematangan Biji Kopi Arabica (Coffea Arabica l.) dalam Menghasilkan Kadar Kafein,” J. Sains Nat., vol. 9, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2019, doi: 10.31938/jsn.v9i1.189.
[4] E. H. Rachmawanto and A. Salam, “Pengukuran Tingkat Kematangan Kopi Robusta Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” p. 7, 2018.
[5] I. Zulkarnain, M. Ramadhan, and B. Anwar, “Implementasi Alat Pendeteksi Warna Benda Menggunakan Fuzzy Logic dengan Sensor TCS3200 Berbasis Arduino,” p. 12.
[6] T. R. Nanda, Z. Zulhelmi, and M. Syaryadhi, “Perancangan Sistem Sortir Buah Kopi Berdasarkan Warna Dengan Teknik Citra Digital Berbasis Mikrokontroler Atmega 328p,” J. Karya Ilm. Tek. Elektro, vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2018, Accessed: Sep. 24, 2020. [Online]. Available: http://jurnal.unsyiah.ac.id/kitektro/article/view/11401.
[7] S. F. Athifa and H. H. Rachmat, “Evaluasi Karakteristik Deteksi Warna RGB Sensor TCS3200 Berdasarkan Jarak Dan Dimensi Objek,” JETri J. Ilm. Tek. Elektro, vol. 16, no. 2, p. 105, Feb. 2019, doi: 10.25105/jetri.v16i2.3459.
[8] S. F. Pane, F. S. Lase, and O. B. Mali, Smart Conveyor Pada Outbound Dengan Arduino. Kreatif, 2020.
[9] H. Andrianto and A. Darmawan, Arduino Belajar Cepat dan Pemrograman. Bandung: Informatika Bandung, 2016.
[10] N. Muthiati, H. Herlinawati, S. R. Sulistiyanti, and S. Purwiyanti, “Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat dengan Metode Fuzzy Logic Menggunakan Modul Kamera Raspberry PI,” Electrician, vol. 13, no. 2, Art. no. 2, Jun. 2019, doi: 10.23960/elc.v13n2.2105.
[11] I. Indarto and M. Murinto, “Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS,” JUITA J. Inform., vol. 5, no. 1, Art. no. 1, Oct. 2017, doi: 10.30595/juita.v5i1.1461.
[12] R. Pratama, A. Fuad, and F. Tempola, “Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS,” JIKO J. Inform. Dan Komput., vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i2.1318.
