Prototyping Sistem Penyortiran Kematangan Buah Jambu Air Berbasis Arduino - Hutapea Dwi Agustian; Nursobah Nursobah; Rizky Zakariyya Rasyad (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2025)
Abstrak - Proses penyortiran buah jambu air (Syzygium aqueum) secara manual sering kali kurang efisien dan tidak akurat, sehingga berpotensi menurunkan kualitas hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatis yang mampu menyortir buah jambu air berdasarkan tingkat kematangan, khususnya untuk membedakan antara buah matang dan busuk. Sistem ini menggunakan mikrokontroler Arduino Uno dan sensor warna TCS3200 untuk mendeteksi nilai RGB pada kulit buah. Berdasarkan hasil deteksi, buah akan diklasifikasikan sebagai matang atau busuk dan dipilah secara otomatis menggunakan motor servo. Prototipe dirancang dengan tambahan konveyor dan LCD untuk menampilkan informasi secara real-time, serta dikembangkan menggunakan metode prototyping iteratif (communication, quick plan, modeling, construction, evaluation). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membedakan buah matang (RGB: 237, 302, 264) dan busuk (RGB: 289, 359, 308) dengan akurasi yang cukup baik. Kecepatan konveyor diketahui memengaruhi ketepatan pembacaan sensor, tetapi secara keseluruhan sistem telah memenuhi tujuan awal sebagai solusi otomasi penyortiran pascapanen. Rekomendasi pengembangan selanjutnya adalah integrasi kecerdasan buatan (AI) atau machine learning untuk meningkatkan akurasi klasifikasi dan adaptivitas sistem.Kata kunci: Arduino Uno; sensor warna TCS3200; jambu air; penyortiran kematangan; motor servo; prototyping; analisis RGB. Abstract- Manual sorting of water guava (Syzygium aqueum) fruit is often inefficient and inaccurate, potentially reducing the quality of the harvest. This research aims to develop an automated system capable of sorting water guava fruit based on the level of ripeness, specifically to distinguish between ripe and rotten fruit. The system uses Arduino Uno microcontroller and TCS3200 color sensor to detect RGB value on the fruit skin. Based on the detection results, the fruit will be classified as ripe or rotten and sorted automatically using a servo motor. The prototype is designed with an additional conveyor and LCD to display real-time information, and developed using the iterative prototyping method (communication, quick plan, modeling, construction, evaluation). The test results show that the system is able to distinguish ripe (RGB: 237, 302, 264) and rotten (RGB: 289, 359, 308) fruits with fairly good accuracy. The speed of the conveyor is known to affect the accuracy of the sensor readings, but overall the system has fulfilled its original purpose as a post-harvest sorting automation solution. Future development recommendations include the integration of artificial intelligence (AI) or machine learning to improve classification accuracy and system adaptivity.Keywords: Arduino Uno; TCS3200 color sensor; water apple; ripeness sorting; servo motor; prototyping; RGB analysis.