Rohim, Agias Rakhi (2024) Rancang bangun sistem pemilah kematangan Buah Tomat (Solanum Lycopersium) dengan Sensor Warna TCS3200 berbasis Internet of Things. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
This is the latest version of this item.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (55kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (25kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (41kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (251kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (557kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (273kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (936kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (681kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB VI)
9_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (88kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (161kB) | Request a copy |
Abstract
Tomat (Solanum lycopersium) adalah tumbuhan dari keluarga Solanaceae yang berasal dari Amerika Tengah dan Selatan, dengan siklus hidup yang singkat. Oleh karena itu, pemilahan buah berdasarkan tingkat kematangan sangat penting agar dapat didistribusikan kepada konsumen tepat waktu. Berdasarkan data BPS, produksi tomat di Indonesia mencapai 1,11 juta ton pada tahun 2021, meningkat 2,72% dari tahun sebelumnya, dan naik sedikit lagi menjadi 1,12 juta ton pada tahun 2022, dengan peningkatan sebesar 0,21%. Saat ini, proses pemilahan tomat umumnya masih dilakukan secara manual, yang memerlukan banyak tenaga dan kurang efisien dari segi waktu, serta rentan terhadap kesalahan karena ketidaktelitian. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi berbasis mikrokontroler yang dapat bekerja secara otomatis dalam memilah tomat berdasarkan kematangannya, serta memanfaatkan Telegram sebagai media notifikasi yang terhubung dengan sensor Loadcell untuk mengirimkan berat buah tomat. Pengujian menunjukkan bahwa sistem secara keseluruhan berhasil memilah tomat secara otomatis dengan tingkat akurasi 93,33% pada ujicoba keseluruhan, dan rata-rata persentase kesalahan sebesar 0,54% pada pengukuran Loadcell dibandingkan dengan timbangan digital. Selain itu, pada pengujian pengiriman data ke Telegram, terdapat delay time dengan rentang 2,5 hingga 7,1 detik
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Elektro; Teknik; |
| Subjects: | Elementary Education > Science for Elementary Education Orchard, Fruits > Agroforestry |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro |
| Depositing User: | Rakhi Rohim Agias |
| Date Deposited: | 03 Oct 2024 01:51 |
| Last Modified: | 03 Oct 2024 01:51 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/99867 |
Available Versions of this Item
-
Rancang Bangun Sistem Pemilah Kematangan Buah Tomat (Solanum Lycopersium) Dengan Sensor Warna TCS3200 Berbasis Internet of Things. (deposited UNSPECIFIED)
- Rancang bangun sistem pemilah kematangan Buah Tomat (Solanum Lycopersium) dengan Sensor Warna TCS3200 berbasis Internet of Things. (deposited 03 Oct 2024 01:51) [Currently Displayed]
Actions (login required)
 |
View Item |
