%0 Generic
%A Dwindy,  Monica	
%C UNIVERSITAS LAMPUNG 
%D 2024
%F eprints:83161
%I TEKNIK 
%T PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI KEMATANGAN  BUAH DENGAN SEGMENTASI WARNA BERBASIS    MIKROKONTROLER MAPPI32
%U http://digilib.unila.ac.id/83161/
%X Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendeteksi kematangan buah  otomatis menggunakan mikrokontroler Mappi32 dan metode segmentasi warna  HSV (Hue, Saturation, Value). Sistem ini dirancang sebagai solusi atas  peningkatan produksi buah di Indonesia dan penyortiran manual yang masih  banyak dilakukan, terutama di daerah pedesaan. Kematangan buah sangat  mempengaruhi kualitas konsumsi, dengan warna sebagai salah satu cirinya.  Dalam penelitian ini, dikembangkan dua model sistem. Model I memusatkan  seluruh proses pada Mappi32, termasuk pemrosesan citra dan kontrol servo untuk  menggerakkan lengan pemisah. Model II membagi beban kerja Mappi32 dengan  pemrograman Python di komputer, sehingga Mappi32 difungsikan sebagai  pemberi daya sensor kamera dan pengontrol servo, sementara pemrosesan data  dilakukan menggunakan pemrograman Python. Hasil deteksi ditampilkan secara  real-time melalui dashboard berbasis WebSocket. Metode yang digunakan  meliputi segmentasi warna HSV, dan juga thresholding dengan kombinasi  adaptive dan Otsu threshold serta Gaussian filter. Sedangkan, perancangan sistem  menerapkan metode pengembangan prototype. Pengujian dilakukan pada objek  buah stroberi dan jeruk yang disortir pada prototipe mini conveyor. Hasil  pengujian menunjukkan bahwa Model I mengalami masalah overheating yang  berimbas pada latensi pelepasan buffer. Model II terbukti lebih efisien dengan  waktu pemrosesan lebih cepat, variabilitas waktu turun dari 0,94 detik ke 0,77  detik, dan tingkat keberhasilan deteksi meningkat dari 56,25% menjadi 100%.    Sistem ini dapat memantau dan menghitung buah matang dan mentah secara real-  time, sehingga meningkatkan efisiensi proses penyortiran di sektor pertanian.    Kata Kunci : Mappi32, Segmentasi HSV, Thresholding, Kematangan Buah  This research aims to develop an automatic fruit ripeness detection system using  the Mappi32 microcontroller and HSV (Hue, Saturation, Value) color  segmentation. The system is designed as a solution to the increasing fruit  production in Indonesia and the continued practice of manual sorting, especially  in rural areas. Fruit ripeness, indicated by color, significantly affects  consumption quality. In this study, two system models were developed. Model I  handles all processes on the Mappi32, including image processing and servo  control for sorting arm. Model II distributes the workload, using the Mappi32 as  a power source for the camera sensor and a controller for the servo, while data  processing is performed via Python programming on a computer. Detection  results are displayed in real-time via a WebSocket-based dashboard. The methods  used include HSV color segmentation, along with thresholding using a  combination of adaptive and Otsu thresholding, as well as Gaussian filtering. The  system design applied the prototype development method. Testing was conducted  on strawberry and orange fruits that were sorted on a mini conveyor prototype.  The test results showed that Model I experienced overheating issues, resulting in  buffer release latency. Model II proved to be more efficient with faster processing  time, a reduction in time variability from 0.94 seconds to 0.77 seconds, and an  increase in detection success rate from 56.25% to 100%. The system is capable of  monitoring and counting ripe and unripe fruits in real-time, thereby improving the  efficiency of the sorting process in the agricultural sector.  Keywords : Mappi32, HSV Segmentation, Thresholding, Fruit Ripeness