DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE FUZZY LOGIC MENGGUNAKAN MODUL KAMERA RASPBERRY-PI

NADIA MUTHIATI, 1415031099 (2019) DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE FUZZY LOGIC MENGGUNAKAN MODUL KAMERA RASPBERRY-PI. Fakultas Teknik, UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
FIle PDF
ABSTRAK.pdf

Download (88Kb) | Preview
[img] FIle PDF
SKRIPSI FULL TEKS.pdf
Restricted to Hanya staf

Download (2165Kb)
[img]
Preview
FIle PDF
SKRIPSI FULL TEKS TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (1773Kb) | Preview

Abstrak

The process of harvesting tomatoes is usually done by the visual method by looking at the color or the size of the fruit. Technological advancements by using computer assistance make harvesting and detecting the ripening process of tomatoes easier. The information of the process of Tomato’s ripening can be obtained by the image processing by using Tsukamoto Fuzzy-Logic. In this research some samples of tomatoes’ RGB values were taken through image processing in accordance with the ripening level, between unripe, under-ripe, and ripe fruit. After the RGB value is obtained, it will be processed into fuzzy logic to obtain the ripening level information through rules that have been created and integrated by using Raspberry-Pi. In this research the blue value in every ripening level with the condition 100 Lux are in range 14—61 with dark background, so that in creating membership function in fuzzy the blue value becomes irregular. The result of this research indicates that a good condition for detecting tomatoes is in 100 Lux conditions with dark background. In this condition of the ripe fruits the range for red value is 160.53—169.28 and the range for green value is 45.59—61.73. In under-ripe fruits the range for red value is 175.86—201.06 and the range for green value is 70.76—133.06. In unripe fruits the range for red value is 72.84—138.97 and the range for green value is 81.06—142.56. This might be because there is no excessive light reflection, so that the RGB value of the image is not too high and reduces the error of reading the ripening level in the fuzzy logic process. Kata Kunci: Tomato, Image Processing, Fuzzy Logic, Raspberry Pi Camera Module Proses pemanenan buah tomat biasa dilakukan dengan metode visual dengan melihat warna atau ukuran dari buah. Kemajuan teknologi menggunakan bantuan komputer membuat pemanenan dan pendeteksian kematangan buah tomat semakin mudah. Informasi kematangan buah tomat dapat diperoleh dengan cara pengolahan citra dengan bantuan fuzzy logic menggunakan metode Tsukamoto. Pada penelitian ini beberapa sampel buah tomat diambil nilai RGB melalui pengolahan citra sesuai dengan tingkat kematangannya, diantaranya mentah, setengah matang, dan buah matang. Setelah nilai RGB didapat maka akan diproses kedalam fuzzy logic untuk mendapatkan informasi kematangan melaluin aturan-aturan yang telah dibuat dan diintegrasikan menggunakan Raspberry Pi. Pada penelitian in nilai blue yang didapat disetiap tingkat kematangan dengan kondisi 100 Lux memiliki range 14—61 dengan latar belakang gelap, sehingga pada pembuatan grafik nilai blue menjadi tidak beraturan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa kondisi yang baik untuk melakukan pendeteksian buah tomat salah satunya yaitu pada kondisi indoor 100 Lux berlatar belakang gelap, pada buah matang dengan range nilai red 160.53—169.28 dan range nilai green 45.59—61.73, pada buah setengah matang memiliki range nilai red 201.06—175.86 dan pada range nilai green sebesar 133.06—70.76, pada buah mentah memiliki range nilai red 138.97—175.86 dan pada range nilai green 133.06—70.76 dimana tidak terdapat pantulan cahaya berlebih sehingga citra yang diambil nilai RGBnya tidak terlalu tinggi dan mengurangi terjadinya kesalahan pembacaan informasi kematangan dalam proses fuzzy logic. Kata Kunci: Tomat, Image Processing, Fuzzy Logic, Modul Kamera Raspberry Pi

Jenis Karya Akhir: Skripsi
Subyek: 600 Teknologi (ilmu terapan)
600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi: Fakultas Teknik > Prodi S1-Teknik Elektro
Pengguna Deposit: UPT . Digilib2
Date Deposited: 29 Mar 2022 13:22
Terakhir diubah: 29 Mar 2022 13:22
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/56638

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir Lihat Karya Akhir