Analisis Pengaruh Kecepatan Konveyor dan Pencahayaan Terhadap Akurasi Klasifikasi Tomat Berbasis IoT

Authors

  • Muhamad Fajar Sayuto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danar Putra Pamungkas Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Made Ayu Dusea Widyadara Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/r2ra0a46

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi optimalisasi sistem deteksi serta klasifikasi kematangan buah tomat berbasis Internet of Things (IoT) pada conveyor. Pengujian dilakukan menggunakan analisis multi-variabel yang menggabungkan kecepatan conveyor (80 RPM, 120 RPM, dan 240 RPM) terhadap tiga kondisi pencahayaan (Lampu LED, Cahaya Ruangan, dan Tanpa Cahaya) dengan total 90 sampel uji. Hasil menunjukkan kombinasi parameter paling optimal dicapai pada kecepatan conveyor 80 RPM dengan dukungan Lampu LED, menghasilkan akurasi klasifikasi tomat tertinggi sebesar 90% dan Average Confidence Score 0,815. Sebaliknya, dengan kecepatan conveyor diangka 240 RPM memicu efek motion blur yang membuat akurasi turun hingga 10%, sementara skenario Tanpa Cahaya mengakibatkan kegagalan mutlak dengan akurasi 0% akibat hilangnya kontras objek. Rekomendasi Pengembangan penelitian selanjutnya memerlukan integrasi kotak pelindung cahaya (box enclosure) dan sensor kamera global shutter agar hasil lebih optimal.

Keywords:

Computer Vision, Conveyor, Internet of Things, Klasifikasi Tomat

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] A. A. M. Suradi et al., "Deteksi dan Peringatan Jarak Wajah Otomatis Menggunakan MediaPipe dan Computer Vision untuk Kesehatan Pengguna Komputer," JUKI, vol. 7, no. 2, pp. 127-135, 2025.

[2] A. Ridho'i, G. D. Prenata, and A. B. Prasetyo, "Sistem Monitoring Alat Perkakas Pada Kendaraan Truk Towing Menggunakan ESP32," Jurnal Penelitian Multidisiplin Bangsa, vol. 2, no. 10, pp. 1673-1686, 2026.

[3] S. C. Putra, "PENGARUH VARIASI KECEPATAN KONVEYOR TERHADAP WAKTU OPERASIONAL DAN PEMILAH LOGAM DAN NON LOGAM," Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 13, no. 3S1, 2025.

[4] Q. S. A. Wasilah et al., "IMPLEMENTASI CNN RESNET50 UNTUK MENDETEKSI KUALITAS BUAH DAN SAYURAN DI PASAR TRADISIONAL," JATI, vol. 9, no. 3, pp. 3675-3682, 2025.

[5] W. Nugroho et al., "Design and Implementation of an IoT-Enabled Deep Learning Vision System for Automated Dimensional Measurement in Smart Manufacturing," Jurnal E-Komtek, vol. 9, no. 2, pp. 537-554, 2026.

[6] J. Vitasari et al., "Smart Conveyor Real-Time Sort Rotten Tomatoes With Deep Learning Method Integrated IoT Control," JURNAL ILMIAH RESEARCH AND DEVELOPMENT STUDENT, vol. 3, no. 1, pp. 242-255, 2025.

[7] R. S. Akbar et al., "Prototype Mesin Conveyor Pemilah Otomatis Berbasis IoT (Internet of Things)," Switch, vol. 3, no. 1, pp. 196-205, 2025.

[8] A. R. Kurniadi et al., "Rancang Bangun Sistem Penyortiran Kematangan Buah Tomat berdasarkan Warna menggunakan TCS3200 Berbasis IoT," Jurnal Litek, vol. 22, no. 1, pp. 1-6, 2025.

[9] S. N. Anggraini and K. H. Hanif, "Prototype Conveyor Sederhana untuk Deteksi Objek Secara Real-time dengan Algoritma YOLOv4," Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer, vol. 5, no. 1, pp. 40-53, 2025.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

Analisis Pengaruh Kecepatan Konveyor dan Pencahayaan Terhadap Akurasi Klasifikasi Tomat Berbasis IoT. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(1), 919-927. https://doi.org/10.29407/r2ra0a46