Syuro A, Syahdan (2026) Rancang bangun sistem pemilah kematangan buah kopi dengan metode k-nearest neighbors. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_Cover.pdf Download (179kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (194kB) | Preview |
|
|
Text (LEMBAR PERNYATAAN)
Lembar bebas plagiarisme (1).pdf Download (444kB) | Preview |
|
|
Text (KETERANGAN BEBAS PLAGIARISME)
3_skbebasplagiarisme.pdf Download (332kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
4_daftarisi.pdf Download (270kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
5_bab1.pdf Download (300kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (493kB) |
|
|
Text (BAB III)
7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (439kB) |
|
|
Text (BAB IV)
8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (839kB) |
|
|
Text (BAB V)
9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB VI)
10_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (227kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
11_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (201kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
12_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (317kB) |
Abstract
Pemilahan kematangan buah kopi sangat memengaruhi kualitas dan nilai jual kopi, namun masih banyak dilakukan secara manual sehingga kurang konsisten. Penelitian ini merancang sistem pemilah kematangan buah kopi berbasis Arduino Uno menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN) dengan sensor warna TCS3200 untuk membaca nilai RGB dan mengklasifikasikan buah kopi ke dalam tiga kelas, yaitu mentah, setengah matang, dan matang. Sistem ini dilengkapi sensor loadcell, buzzer sebagai indikator batas berat, serta mini conveyor dan motor servo untuk proses pemilahan otomatis. Pengujian dengan variasi nilai K (1, 3, dan 5) serta rasio data 90:10, 80:20 dan 70:30 menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik diperoleh pada K = 5 dengan rasio 80:20 dengan akurasi 98%, sedangkan akurasi terendah terjadi pada K = 1 dengan rasio 90:10 sebesar 65%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pemilahan kematangan buah kopi secara efektif dan berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | buah kopi; kematangan buah kopi; K-Nearest Neighbors (KNN); Arduino Uno; sensor TCS3200; loadcell; mini conveyor; motor servo; buzzer; |
| Subjects: | Applied Physics > Electronics |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro |
| Depositing User: | Syahdan Syuro A |
| Date Deposited: | 05 Mar 2026 06:54 |
| Last Modified: | 05 Mar 2026 06:54 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/128661 |
Actions (login required)
 |
View Item |
