RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DAN KLASIFIKASI KUALITAS BUAH JERUK BERBASIS ESP32-CAM DENGAN SENSOR LOAD CELL DAN INFRARED

2207421023, Harsdyka Wibisono (2026) RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DAN KLASIFIKASI KUALITAS BUAH JERUK BERBASIS ESP32-CAM DENGAN SENSOR LOAD CELL DAN INFRARED. D4 thesis, Politeknik Negeri Jakarta.

[thumbnail of Halaman Identitas Skripsi.pdf] Text
Halaman Identitas Skripsi.pdf

Download (2MB)
[thumbnail of Isi.pdf] Text
Isi.pdf
Restricted to Hanya Civitas Akademika PNJ

Download (1MB)
[thumbnail of Jurnal_Multinetics_Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Klasifikasi Kualitas Buah Jeruk Berbasis ESP32-CAM dengan Sensor Load Cell dan Infrared (2026).pdf] Text
Jurnal_Multinetics_Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Klasifikasi Kualitas Buah Jeruk Berbasis ESP32-CAM dengan Sensor Load Cell dan Infrared (2026).pdf
Restricted to Hanya Staff Repositori

Download (446kB)

Abstrak

Kualitas buah jeruk merupakan faktor penting yang memengaruhi nilai jual dan kepuasan konsumen, namun proses penilaian kualitas masih banyak dilakukan secara manual sehingga memerlukan waktu yang relatif lama serta berpotensi menimbulkan kesalahan akibat subjektivitas. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem monitoring dan klasifikasi kualitas buah jeruk berbasis Wireless Sensor Network menggunakan ESP32, ESP32-CAM, sensor load cell, dan sensor infrared. Sensor load cell digunakan untuk mengukur berat buah, sedangkan sensor infrared mendeteksi keberadaan buah pada area pengukuran. ESP32 berperan sebagai pengendali utama dalam pembacaan sensor dan pengiriman data ke server, sementara ESP32-CAM mengambil citra buah yang diproses menggunakan model YOLOv8 untuk mengklasifikasikan buah ke dalam kategori ripe, unripe, dan rotten. Data hasil pengukuran dan klasifikasi ditampilkan melalui dashboard berbasis web serta disimpan pada basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pengukuran berat, pendeteksian objek, pengambilan citra, dan pengiriman data secara real-time. Berdasarkan hasil evaluasi confusion matrix, model YOLOv8 memperoleh akurasi klasifikasi sebesar 100%. Selain itu, pengujian Quality of Service (QoS) menunjukkan rata-rata delay sebesar 5 detik, packet loss sebesar 0%, dan tingkat keberhasilan pengiriman data mencapai 100%, sehingga sistem yang dikembangkan mampu mendukung proses monitoring dan klasifikasi kualitas buah jeruk secara otomatis, real-time, dan efisien.

Tipe Dokumen: Thesis / Skripsi / Tugas Akhir (D4)
Subjek: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data
Bidang, Unit, atau Jurusan Yang Ditujukan: Teknik Informatika dan Komputer > Teknik Multimedia dan Jaringan D4
User ID Pengunggah: D4 Harsdyka Wibisono
Date Deposited: 09 Jul 2026 06:25
Last Modified: 09 Jul 2026 06:25
URI: https://repository.pnj.ac.id/id/eprint/37953

Actions (login required)

View Item
View Item