FARHAN RUSLI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik Komputer 2025

Skripsi

Pemilahan tomat secara manual oleh petani seringkali memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan akibat kelelahan serta faktor lingkungan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem seleksi buah tomat otomatis berbasis Arduino Uno dengan mengimplementasikan metode fuzzy logic Sugeno untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi proses pemilahan. Sistem ini mengintegrasikan sensor warna TCS34725 untuk mendeteksi tingkat kematangan berdasarkan nilai hue dan sensor berat load cell HX711 untuk mengukur ukuran tomat sesuai standar SNI 01-3162:1992. Proses klasifikasi dilakukan melalui tiga tahapan utama: fuzzifikasi menggunakan fungsi keanggotaan trapesium, inferensi berbasis 9 aturan fuzzy, dan defuzzifikasi dengan metode weighted sum. Hasil pengujian pada 27 sampel tomat yang mencakup sembilan kategori kombinasi kematangan (hijau, kuning/oranye, merah) dan ukuran (kecil, sedang, besar) menunjukkan akurasi sistem yang sangat baik. Sensor TCS34725 mampu mengidentifikasi warna dengan konsistensi tinggi pada rentang hue 0-360 derajat, sementara sensor load cell HX711 memberikan presisi pengukuran berat dengan rata-rata error minimal. Namun, terdapat keterbatasan pada stabilitas termal sensor warna dan desain mekanik konveyor yang memengaruhi konsistensi operasional. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi fuzzy logic Sugeno efektif dalam menangani variabilitas parameter tomat, sehingga sistem layak dikembangkan lebih lanjut. Diharapkan, prototipe ini dapat menjadi solusi praktis bagi petani dalam meningkatkan produktivitas dan kualitas hasil panen tomat. Kata Kunci: Seleksi Otomatis, Fuzzy logic Sugeno,tomat, seleksi otomatis, Sensor Warna TCS34725, Load Cell Hx711, Arduino Uno. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 157197 2025-06-19 10:54:56 2025-06-19 11:28:22 machine generated