Smart IOT Alat Pemilah Kematangan Buah Jambu Biji
Keywords:
Smart, IOT, Alat, Pemilah, Jambu BijiAbstract
Buah jambu biji termasuk ke dalam golongan buah klimaterik yang memiliki umur simpan relatif pendek sehingga harus dipilah berdasarkan tingkat kematangan agar dapat didistribusikan ke konsumen pada waktu yang tepat. Umumnya, proses pemilahan masih dilakukan dengan metode manual yang menghabiskan banyak tenaga dan risiko terjadinya kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun alat berbasis mikrokontroler yang dapat bekerja secara otomatis dan akurat dalam memilah buah jambu biji berdasarkan tingkat kematangan. Dalam menentukan tingkat kematangan pada alat ini diimplementasikan metode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbors. Adapun fitur yang digunakan dalam klasifikasi adalah fitur warna dengan model RGB yang diektraksi menggunakan sensor warna TCS3200.
References
Adhim,D. N. (2018). Pengembangan Aplikasi Deteksi Kematangan Buah Jambu Biji Menggunakan Metode Ekstraksi Tekstur Statistik. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (JATI), 2(1), 256-261.
Ahyuna & Herlinda (2020). Pembuatan Alat Pemisah Buah Kopi Otomatis Berdasarkan Warna Menggunakan Sensor Warna TCS3200 Berbasis Mikrokontroler. Jurnal Ilmiah Matrik, 22(2), 139-146.
Alsharif, M. H., Kelechi, A. H., Yahya, K., & Chaudry, S. A. (2020). Machine Learning Algorithms for Smart Data Analysis in Internet of Things Environment: Taxonomies and Research Trends. Symmetri 2020, 12(8), 1-18, doi:10.3390/sym12010088.
Amei, W., Huailin, D., Qingfeng, W., & Ling, L. (2011). A Survey of Application Protocol Identification Based on Machine Learning. International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering, 3, 201-204.
Anggriawan, M. A., Ichwan, M., & Utami, D. B. (2017). Pengenalan Tingkat Kematangan Tomat Berdasarkan Citra Warna Pada Studi Kasus Pembangunan Sistem Pemilihan Otomatis. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 3(3), 550-564.
Arakeri, M. P. & Lakshmana (2016). Computer Vision Based Fruit Grading System for Quality Evaluation of Tomato in Agriculture industry. Procedia Computer Science, 79, 426 – 433.
Ariadana, L. N., Syauqi & D., Tibyani (2019). Rancang Bangun Sistem Pemilah Tomat Berdasarkan Tingkat Kematangan. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(2), 1452-1457.
Ariansyah, R. (2019). Rancang Bangun Alat Sortir Jeruk Nipis Berbasis Mikrokontroler. Skripsi, Universitas Islam Alaudin, Makasar.
Hidayat, F. I., Harahap, L. A., & Panggabean, S. (2017). Identifikasi Kematangan Buah Jambu Merah (Psidium Guajava) Dengan Teknik Jaringan Syaraf Tiruan Metode back Propagation. Jurnal rekayasa Pangan dan Pertanian, 5(4), 826-835.
Kalnar, Y., Balakhrisnan, R., Mann, S., Bidyalaksmi, T., Dawange, S., & Indore, N. (2018). Microcontrollers and Sensors in Post-Harvest Application of Agricultural commodity: Sorting/Grading and Storage. Emerging Post –Harvest Engineering and Technological Intervention for Enhancing Farmer’s Income. Diperoleh dari https://krishi.icar.gov.in
Kanade, A. & Shalingram A. (2018). Prepackaging Sorting of Guava Fruits using Machine Vision based Fruit Sorter System based on K-Nearest Neighbor Algorithm. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology, 3(3), 1972-1977.
Kumar, A., Aatisha, S., Dharani, S., Revhati, N. (2019) Machine Learning Based Smart Fruit Sorter. Iconic Research and Engineering Journals, 2(9), 166-168.
Kusuma, A., Setiadi, D. R. I. M., & Putra M. D. M. (2018). Tomato Maturity Classification Using Naïve Bayes Algorithm and Histogram Feature Extraction. Journal of Applied Intelligent System, 3 (1), 39-48.
Kusumaningtyas, S. & Asmara, R. A. (2016). Identifikasi Kematangan buah Tomat berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan JST. Jurnal Informatika Polnema, 2(2), 72-75.
Mulato, F. Y., (2015), Klasifikasi Kematangan Buah Jambu Biji Merah (Psidium Guajava) dengan Menggunakan Model Fuzzy. Universitas Negeri Yogyakarta. Yogyakarta.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Leo Sandi, Angga Pramadjaya
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
