## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 150-156 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received August 16, 2021 Revised August 29, 2021 Accepted January 14, 2022 Available online April 25, 2022
Kata Kunci: Computer Vision, Opencv, Raspberry Pi. Keywords: Computer Vision, Opencv, Raspberry Pi.
This  is  an  open  access  article  under  the CC  BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Implementasi  Computer  Vision  pada  Mesin  Filling  Cupcake Menggunakan Raspberry Pi
I  Gusti  Made  Ngurah  Desnanjaya 1* ,  I  Nyoman  Buda  Hartawan 2 ,  I  Kadek  Dwi Gandika Supartha 3, Kaleb Charisma Kombonglangi 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Komputer, STMIK STIKOM Indonesia Denpasar, Indonesia

## A B S T R A K
Revolusi  Industri  4.0  memberikan  dampak  besar  pada  dunia  industri,  yatu efisiensi  waktu  dan  tenaga  kerja  pada  tahap  produksi  namun  penerapannya kebanyakan  masih  pada  industri  besar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan teknologi revolusi industri pada industri rumah tangga dalam  mengatasi  jumlah  cup  tidak  menentu  bergantung  pada  jumlah  adonan cupcake  yang  dibuat  menyulitkan  mesin  filling  dalam  posisi  cup  yang  akan diisi.  Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  mengimplementasikan  computer  vision untuk  mendeteksi  posisi  cup  yang  ada  pada  loyang.  Computer  vision  akan menjalankan  fungsi  pendeteksian  pola  HoughCircles  pada  pustaka  OpenCV yang  akan  dijalankan  pada  Raspberry  Pi.  hasilnya  HoughCircles  dengan  nilai dp=1.5,  minDist=100,  dan  maxRadius=100  mampu  mendeteksi  posisi  cup dengan tepat.

## A B S T R A C T
The Industrial Revolution 4.0 has had a major impact on the industrial world,  specifically time and labor efficiency at the production  stage,  but  its  application  is  mostly  still  in  large  industries.  This  study  aims  to  implement  the  industrial revolution technology in the home industry in subduing the number of cups that are erratic depending on the amount of cupcake batter that is made to make it difficult for the filling machine in the position of the cup to be filled. This can be overcome by implementing computer vision to detect the position of the cup in the pan. Computer vision here will run the HoughCircles  pattern  detection  function  in  the  OpenCV  library  which  will  run  on  the  Raspberry  Pi.  As  a  result, HoughCircles with values of dp=1.5, minDist=100, and maxRadius=100 were able to detect the cup position correctly.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  industri  besar,  revolusi  ini  berdampak  pada  proses  produksi,  pasca  produksi,  hingga maintenance.  IoT  dan  cloud  computing  digunakan  untuk  mengambil  data  dari  sensor  pada  mesin produksi,  dan  big  data  akan  menganalisis  data  tersebut  yang  digunakan  untuk  memprediksi  waktu maintenance,  error,  maupun  optimasi  mesin (Deep  &  Elarabi,  2017;  Luque  et  al.,  2017). Hal  ini menandakan bahwa industri besar akan menerima manfaat revolusi industri 4.0 yaitu efisiensi waktu dan tenaga  kerja.  Contohnya,  dalam  pengawasan  yang  sebelumnya  dilakukan  secara  fisik  sekarang  dapat lakukan  dengan  software (Hadwan  &  Reddy,  2016;  Nugraha  et  al.,  2021) .  Manfaat  revolusi  industri diharapakan dapat memberikan kemudahan dalam usaha yang dilakukan  oleh industri besar namun juga oleh UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah).
Namun  yang  terjadi  di  lapanga,  UMKM  (Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah)  sering  muncul hambatan  yaitu  kurangnya  pengetahuan  mengenai  teknologi  produksi  terbaru  dan  cara  menjalankan quality  control  terhadap  produk (Santosa  et  al.,  2020;  Sarwono,  2015) Jadi,  industri  kecil  dan  rumah tangga dengan pengetahuan yang terbatas akan lebih sulit untuk mengimplementasikan revolusi industri 4.0 dibandingkan industri besar. Hambatan itulah yang menyebabkan kegiatan produksi industri kecil dan rumah  tangga  kebanyakan  masih  menggunakan  metode  manual (Saragih  &  Tyas,  2020). Penyebab lainnya, industri besar memiliki sumber daya yang lebih memadai dibandingkan industri kecil dan rumah tangga. Jika hambatan tersebut dapat diatasi, teknologi yang diimplementasi akan memberikan manfaat yang sama dengan industri besar yaitu efektivitas dan efisiensi bagi UMKM (Meinarni et al., 2021). Untuk mengatasinya, diperlukan sosialisasi dari pemerintah dan pihak terkait dalam meningkatkan pengetahuan dan kesadaran masyarakat dalam pentingnya teknologi pada bidang industri serta teknologi yang mudah digunakan untuk industri kecil dan rumah tangga.
Salah  satu  industri  rumah  tangga  yaitu  usaha  pembuatan  cupcake.  Proses  produksi  cupcake sebagian  besar  masih  dilakukan  secara  manual  dan  hanya  dalam  pembuatan  adonan  yang  sudah menggunakan  mixer.  Proses  selanjutnya  adalah  filling  cupcake  yang  masih  dilakukan  secara  manual dengan menuangkan adonan kedalam cup yang digunakan, masing – masing berdiameter 5 cm dan tinggi 4 cm. Dalam proses ini terkadang cupcake tidak seragam dari segi ukuran karena dilakukan dengan manual sesuai perkiraan. Proses filling dilakukan pada loyang dengan ukuran 30 cm x 30 cm yang dapat memuat 16  cup  dan  sering  kali  jumlah  cup  tidak  menentu  tergantung  dari  jumlah  adonan  cupcake  yang  dibuat. Masalah lainnya yaitu tidak seragamnya ukuran cupcake. Ukuran yang tidak seragam itu akan membuat hasil  cupcake  ada  yang  lebih  kecil  dan  tidak  akan  dijual  untuk  menjaga  kualitas  cupcake  yang  dijual. Proses yang bertanggung jawab dalam permasalahan tersebut adalah proses filling. Proses filling ini dapat dibuat otomatis dengan mesin filling. Namun, jumlah cup yang tidak menentu ini akan menyulitkan mesin untuk menentukan posisi cup yang akan diisi. Untuk mengatasi hal tersebut, dibutuhkan suatu cara untuk mendeteksi jumlah cup dan memberikan informasi posisi dari cup kepada mesin yaitu computer vision menggunakan pustaka openCV yang dijalankan pada raspberry Pi.
Computer  vision  adalah  sistem  pemrosesan  gambar  yang  diambil  dari  kamera  yang  menirukan konsep penglihatan manusia (Desnanjaya & Arsana, 2021; Kakani et al., 2020) . Sebuah computer vision membutuhkan  kamera,  antarmuka  kamera  dan  sebuah  computer.  Dalam  implementasinya  disini computer vision berguna untuk mendeteksi jumlah dan posisi cup yang akan diproses untuk menjalankan tahap filling dengan bantuan pustaka openCV. OpenCV merupakan singkatan dari open source computer vision  library (Sigut  et  al.,  2020;  Tian  et  al.,  2020) .  OpenCV  ditulis  dengan  bahasa  pemograman  C/C++ meskipun begitu ia dapat digunakan dengan bahasa pemograman lain seperti python dan java (Ekayana et al., 2020; Suwarno & Kevin, 2020) . Sistem operasi yang dapat menggunakan openCV juga beragam seperti windows,  linux,  mac  OS,  android  sampai  iOS.  Contoh  fungsi  pada  openCV  seperti  mengubah  ukuran, memutar,  memperhalus  gambar,  threshold,  dan  histogram  yang  merupakan  dasar  dari  pengolahan gambar (Zulkhaidi et al., 2020). Beragam fungsi lainnya dapat digunakan untuk segmentasi, proyeksi 3D, kalibrasi, melacak pergerakan, serta machine learning dalam mendeteksi wajah maupun objek (Kumar et al., 2018).
Raspberry  Pi  merupakan  sebuah  komputer  mini  yang  bisa  melakukan  tugas  ganda  sebagai mikrokontroler dan sebagai computer (Desnanjaya & Sudipa, 2019; Hartawan et al., 2020). Raspberry Pi menggunakan  daya  yang  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  komputer  pada  umumnya  dengan kecepatan pemrosessan yang lebih terbatas. Sistem operasi yang digunakan oleh raspberry Pi juga dapat dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Namun  disarankan  untuk  menggunakan  raspberry  Pi  OS (sebelumya raspbian) yang dirancang khusus untuk memaksimalkan setiap fungsi daripada raspberry Pi yang digunakan (Halfacree, 2019;  Upton & Halfacree, 2016) .  Raspberry  Pi juga dilengkapi dengan GPIO (general-purpose input/output) yaitu 40 buah  pin yang berada di salah satu sisi Raspberry Pi. GPIO ini digunakan  untuk  menghubungkan  perangkat  keras  tambahan  yang  dapat  berupa  sensor  atau  modul lainnya baik sebagai input maupun sebagai output (Lian et al., 2022; Subart et al., 2019). Setiap pin pada GPIO memiliki fungsinya masing-masing sebagian sebagai pemberi daya dan sebagian lainnya digunakan untuk  berkomunikasi  dengan  perangkat  tambahan.  GPIO  inilah  yang  membuat  Raspberry  Pi  banyak digunakan dalam berbagai proyek IOT (internet of things) (Jolles, 2021) . Raspberry Pi pada penelitian ini akan menjadi perangkat pemrosessan computer vision (Aishwarya & Renjith, 2017).
Temuan penelitian sebelumnya menunjukan bahwa teknologi computer vision telah diterapkan di bidang  produksi  pangan  untuk  otomatisasi  pemeriksaan  kualitas  bahan  pangan.  Proses  ini  didasarkan pada  pengolahan  dan  analisis  citra  bahan  pangan.Pengukuran  area  cacat  tekstur  itu  menggunakan klasifikasi  pixel  atas  citra  jeruk  baby (Putri,  2018). Perancangan  hardware  sistem  monitoring  portabel yang  dapat  memonitoring  arus  dan  tegangan  listrik  AC.  Desain  hardware  menggunakan  prosessor Raspberry  Pi untuk mengolah  hasil pembacaan 4 buah sensor arus  YHDC tipe SCT-013-000 dan sensor tegangan  AC  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  sensor  arus  pada  saluran  listrik  3  fase  RSTN  dan pengujian  sensor  tegangan  didapatkan  bahwa  LCD  pada  hardware  dan  antarmuka  konfigurasi  berbasis web telah berhasil menampilkan nilai pembacaan sensor-sensor. Keseluruhan fungsionalitas antarmuka konfigurasi  hardware  berbasis  web  seperti  login,  koneksi  perangkat,  konfigurasi  “on”  sensor,  reboot, shutdown dan reset juga telah berfungsi dengan baik dan sesuai dengan rancangan (Negara et al., 2018). Dari  segi biaya pembangunan system dan  biaya  pemakaian  listrik  menunjukkan bahwa Raspberry Pi lebih    hemat    dibandingkan    dengan    PC    desktop (Permana,  2014). Tujuan  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan  computer  vision  pada  mesin  filling  cupcake  menggunakan  raspberry  pi  dalam mendukung  mesin  filling  mengetahui  posisi  cup  yang  akan  diisi.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan informasi kepada masyarakat khususnya pelaku industri tentang manfaat computer vision dengan menggunakan raspberry pi.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  research  and  development  (RnD)  untuk  melakukan  penelitian  dan pengembangan  dari  sistem  ini  secara  berkelanjutan  hingga  sistem  berfungsi  sesuai  dengan  tujuan penelitian metode dimulai dengan identifikasi masalah, dilanjutkan dengan menentukan tujuan penelitian, implementasi,  diskusi  dan  simpulan.    Pada  penelitian  ini,  identifikasi  masalah  dilakukan  dengan pendekatan  kuantitatif.  Pengumpulan  data  dengan  studi  literatur,  observasi.  Studi  literatur  dilakukan sebagai acuan penelitian dari penelitian lain, jurnal, dan buku dalam mengimplementasi computer vision pada  mesin  filling  cupcake  menggunakan  raspberry  Pi.  Observasi  adalah  proses  pengumpulan  data dengan mengamati proses filling yang sudah ada sebagai salah satu bahan analisis.
Implementasi  computer  vision  pada  mesin  filling  cupcake  ini  akan  menggunakan  raspberry  pi sebagai  pusat  pemrosessan  dan  pendeteksi  pola  houghcircles  dari  pustaka  openCV  dengan  bahasa pemograman python. HoughCircles adalah fungsi yang digunakan untuk mendeteksi lingkaran. Parameter yang  diperlukan  dalam  menggunakan  houghcircles  adalah  dp,  minDist,  Param1,  Param2,  minRadius, maxRadius.  Parameter  dp  adalah  konstanta  yang  menunjukkan  rasio  terbalik  dari  rasio  akumulator dengan resolusi gambar. Artinya jika dp bernilai 1 maka resolusi akumulator akan sama dengan resolusi gambar,  jika  dp  bernilai  2  maka  resolusi  akumulator  adalah  1/2  dengan  resolusi  gambar.  Jadi  jika  dp bernilai  1.5  resolusi  akumulator  adalah  2/3  dari  resolusi  gambar.  minDist  (minimum  distance) merupakan parameter yang menunjukkan jarak antar pusat lingkaran yang terdeteksi. Jika minDist terlalu kecil  maka  kemungkinan  salah  deteksi  akan  lebih  besar.  Namun  jika  minDist  terlalu  besar  akan  ada kemungkinan  ada  lingkaran  yang  tidak  terdeteksi.  Param1  adalah  parameter  spesifik  dari  method HoughCircles  yang  digunakan  dalam  mengatur  threshold  untuk  pendeteksi  tepi  Canny.  Param2 merupakan  parameter  spesifik  dari  method  HoughCircles  yang  digunakan  dalam  mengatur  threshold pendeteksian  pusat  lingkaran.  minRadius  dan  MaxRadius  adalah  parameter  yang  menentukan  radius minimal  dan  maksimal  dari  lingkaran  yang  terdeteksi  dalam  satuan  piksel.    Gambar  berikut  ini menujukkan flowchart atau diagram alur yang menggambarkan cara kerja computer vision pada  mesin filling cupcake menggunakan Raspberry Pi.

## Gambar 1. Diagram Alur Sistem
Dalam  proses  computer  vision  ini,  gambar  yang  diambil  dari  kamera  akan  melalui  proses cropping. Pada proses cropping ini gambar dipotong untuk membuang sisi gambar yang tidak dibutuhkan yang  dapat  mengganggu  pada  saat  proses  pendeteksian.  Gambar  yang  sudah  diproses  pada  tahapan cropping sebelumnya  akan masuk ke tahap thresholding. Thresholding adalah  proses mengubah  citra / gambar menjadi citra biner yaitu citra yang piksel-pikselnya hanya berwarna hitam atau putih. Lalu cup akan  dideteksi  dari  gambar  tersebut  menggunakan  HoughCircles.    Output  dari  pendeteksian  ini  berupa array yang berisi posisi x dan y yaitu koordinat dari masing-masing cup serta radius atau jari-jari dari cup yang  terdeteksi.  Dalam  mendapatkan  output  yang  sesuai  diperlukannya  nilai  parameter  terbaik  pada pendeteksi  pola  houghcircles.  Maka  dari  itu,  perlu  dilakukannya  penalaan  parameter  houghCcrcles. Penalaan tersebut  akan menggunakan 3 sample gambar Loyang dengan  beberapa  cup di  atasnya untuk dideteksi. Gambar 2 menunjukkan ketiga gambar tersebut.  Pada tahap diskusi, data yang didapatkan dari
tahapan  sebelumnya  akan  dikumpulkan  dan  dianalisis.  Data  tesebut  berupa  nilai  konstanta  yang digunakan  serta  output  dari  pendeteksian.  Simpulan  merupakan  tahap  akhir  penelitian.  Tahap  ini  akan memaparkan rangkuman hasil penelitian ini.

## Gambar 2. Sample gambar dalam penalaan parameter

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Pengujian dilakukan untuk memperoleh tingkat akurasi koordinat cup dengan computer vision pada  mesin  filling  cupcake  menggunakan  raspberry  Pi  di  sini  menggunakan  library  openCV  dalam memproses gambar. Hal ini dilakukan guna menunjang mesin filling untuk mengarahkan cup pada tahap filling.  Pada  alat  tersebut  terdapat  axis  x  dan  y  dengan  motor  stepper  dalam  mengarahkan  loyang kebagian bawah tangki penampung adonan.

## Penalaan Konstanta HoughCircles
Pada  pendeteksian  cup  disini  akan  fungsi  houghcircle  yang  membutuhkan  beberapa  parameter berupa  konstanta  dalam  menentukan  kualitas  pendeteksian.  Parameter  yang  akan  digunakan  adalah  dp, minDist dan maxRadius. Tabel 1 menunjukkan hasil penalaan konstanta HoughCircles .
Tabel 1. Hasil penalaan konstanta HoughCircles
Percobaan  dp  minDist  maxRadius Hasil Lingkaran Terdeteksi Keterangan Img1 Img2 Img3 1 1.5  10 0 971 888 1118 Jumlah  lingkaran  terdeteksi sangat  banyak  dikarenakan cup yang sama dideteksi lebih dari  sekali  dengan  ukuran yang beragam 2 1.5  25 0 254 230 264 Jumlah  lingkaran  terdeteksi berkurang  seiring  dengan penambahan nilai minDist 3 1.5  50 0 89 75 83 Jumlah  lingkaran  terdeteksi sudah lebih mendekati jumlah cup  pada  gambar  namun masih cukup banyak 4 1.5  100 0 26 26 26 Jumlah  lingkaran  terdeteksi sudah lebih mendekati jumlah cup pada gambar 5 1.5 100 100 16 8 8 Jumlah  lingkaran  terdeteksi pada  ketiga  gambar  sesuai dengan  jumlah  cup  pada gambar 6 2 10 0 1160 1115 1408 Jumlah  Lingkaran  terdeteksi lebih  banyak  dibandingkan percobaan lainnya
Percobaan  dp  minDist  maxRadius Hasil Lingkaran Terdeteksi Keterangan Img1 Img2 Img3 7 2 25 0 272 258 304 Jumlah  lingkaran  terdeteksi berkurang  seiring  dengan penambahan nilai minDist 8 2 50 0 102 81 97 Jumlah  lingkaran  terdeteksi sudah lebih mendekati jumlah cup  pada  gambar  namun masih cukup banyak 9 2 100 0 33 30 30 Jumlah  lingkaran  terdeteksi sudah lebih mendekati jumlah cup pada gambar 10 2 100 100 23 8 11 Jumlah  lingkaran  terdeteksi hanya  Img2  yang  sesuai dengan  sedangkan  Img1  dan Img3 masih belum sesuai
Gambar 3. Visualisasi hasil pembacaan dengan parameter terbaik
Dari hasil  10 kali  percobaan  pada Tabel  1 ,  menggunakan  3  jenis (img1,img2,  dan  img3)  maping cupcake.  Dengan  memperimbangkan  dari  sample,  sesistifitas  minimum  jarak  antar  titik  pusat  lingkaran yang  terditeksi,  serta  nilai  jari  jari  maksimal  yang  terditeksi.  Didapatkan  hasil  nilai  pembacan  jumlah lingkaran  terdeteksi  pada  ketiga  gambar  sesuai  dengan  jumlah  cup  pada  gambar  yang  terlihat  pada gambar  4 .  Hasil  penalaan  konstanta  houghcircles  didapatkan  nilai  dp=1.5,  minDist=100,  dan maxRadius=100 dalam mendeteksi cup pada ketiga gambar dengan tepat yang ditunjukkan pada gambar 4. Pada Img1 terdapat 16 buah cup, Img2 jumlah 8 buah cup dan Img3 dengan 8 buah cup.

## Pembahasan
Keberhasilan  UMKM  untuk dapat mengikuti  perkembangan industri revolusi 4.0 saat ini sangat bergantung  terhadap  kemampuan  SDM  dalam  menggunakan  teknologi.  Penggunaan  teknologi  akan memberikan  kemudahan  dalam  proses  produksi,  pengemasan  hingga  pemasaran (Prajarini  &  Sayogo, 2021;  Santosa  et  al.,  2020). Dalam  prosesnya  diharapkan  pemilik  usaha  bijak  dalam  memilih  alat  yang akan digunakan guna mencapai tujuan yang diharapkan. Computer vision menggunakan pustaka openCV yang dijalankan pada raspberry Pi. dapat mendeteksi jumlah dan memberikan informasi posisi dari cup kepada  mesin.  Computer  vision  adalah  sistem  pemrosesan  gambar  yang  diambil  dari  kamera  yang menirukan  konsep  penglihatan  manusia (Desnanjaya  &  Arsana,  2021;  Kakani  et  al.,  2020). Sebuah computer  vision  membutuhkan  kamera,  antarmuka  kamera  dan  sebuah  computer.  Dalam implementasinya  disini  computer  vision  berguna  untuk  mendeteksi  jumlah  dan  posisi  cup  yang  akan diproses  untuk  menjalankan  tahap  filling  dengan  bantuan  pustaka  openCV  yang  dapat  membantu programmer untuk membuat aplikasi yang berkaitan dengan citra seperti gambar ataupun foto dan video. Computer  vision  dapat  dikatakan  sebagai  kombinasi  antara  image  processing  (pengolahan  citra)  dan pattern recognition (Prajarini & Sayogo, 2021; Setiawan et al., 2021).
Raspberry  Pi  merupakan  sebuah  komputer  mini  yang  bisa  melakukan  tugas  ganda  sebagai mikrokontroler dan sebagai computer (Desnanjaya & Sudipa, 2019; Hartawan et al., 2020) . Raspberry Pi menggunakan  daya  yang  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  komputer  pada  umumnya  dengan kecepatan pemrosessan yang lebih terbatas (Desnanjaya & Arsana, 2021; Krisrenanto et al., 2017). Sistem
operasi  yang  digunakan  oleh  raspberry  Pi  juga  dapat  dipilih  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna. Raspberry Pi juga dilengkapi dengan GPIO (general-purpose input/output) yaitu 40 buah pin yang berada di salah satu sisi raspberry Pi. GPIO ini digunakan untuk menghubungkan perangkat keras tambahan yang dapat  berupa  sensor  atau  modul  lainnya  baik  sebagai  input  maupun  sebagai  output (Lian  et  al.,  2022; Subart  et  al.,  2019) .  Kelebihan  yang  dimiliki  oleh  raspberry  Pi  yaitu  memungkinkan  untuk menghubungkan  raspberry  Pi  dengan  jaringan  Internet  karena  sudah  tersedia  port  RJ45.  Selain  itu, raspberry Pi juga dapat memasang kamera eksternal karena telah tersedia konektor CSI.  Hasil penelitian sebelumnya juga menunjukkan bahwa Raspberry Pi mampu melakukan fungsi IP Camera pada umumnya (Permana,  2014;  Setiawan  et  al.,  2021). Raspberry  Pi  mampu  melayani  komunikasi  VVoIP  dengan  baik dan  layak  diimplementasikan  sebagai  SIP  server  untuk  aplikasi  video  phone (Bantun  et  al.,  2020). Dari segi  biaya  pembangunan  system  dan  biaya  pemakaian  listrik  menunjukkan  bahwa  raspberry  Pi  lebih hemat  dibandingkan  dengan  PC  desktop (Permana,  2014). Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan informasi kepada masyarakat.

## 4. SIMPULAN
Implementasi computer vision pada mesin filling cupcake menggunakan  raspberry Pi dilakukan untuk  mencari  posisi  cup  pada  loyang  yang  jumlahnya  tidak  menentu.  Raspberry  Pi  befungsi  sebagai perangkat  komputasi  computer  vision  dan  modul  kameranya  sebagai  perangkat  pengambilan  gambar. Computer  vision  yang  diimplementasikan  menggunakan  pustaka  openCV  dengan  bahasa  pemograman python.  Pendeteksi  pola  yang  digunakan  adalah  fungsi  houghcircles  dengan  nilai  simple  1.5,  minimum jarak  antar  titik  pusat  lingkaran  yang  terdeteksi  100,  dan  nilai  jari-jari  maksimal  yang  terdeteksi  100 sehingga menghasilkan output berupa posisi cup pada loyang dengan tepat.  0.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Aishwarya, D., & Renjith, J. A. (2017). Enhanced Home Security Using IOT and Raspberry PI. International Journal of Engineering and Technology(IRJET) , 4 (4), 3155 – 3158. Bantun, S., Ashari, A., & Karim, R. (2020). Analisis Kinerja Raspberry Pi sebagai SIP Server untuk Aplikasi Video  Phone  Performance  Analysis  Of  Raspberry  Pi  as  SIP  Server  for  Video  Phone  Application. Techno.COM, 19 (2), 135 – 146 . https://doi.org/10.33633/tc.v19i2.3220. Deep,  V.,  &  Elarabi,  T.  (2017).  Efficient  IEEE  802.15.4  ZigBee  Standard  Hardware  Design  for  IoT Applications. Proceedings  -  International  Conference  on  Signals  and  Systems,  ICSigSys  2017 . https://doi.org/10.1109/ICSIGSYS.2017.7967053.
Desnanjaya,  I.  G.  M.  N.,  &  Arsana,  I.  N.  A.  (2021).  Home  Security  Monitoring  System  with  IoT-Based Raspberry  Pi. Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer  Science , 22 (3),  1295. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v22.i3.pp1295-1302.
Desnanjaya,  I.  G.  M.  N.,  &  Sudipa,  I.  G.  I.  (2019).  The  Control  System  of  Kulkul  Bali  Based  on Microcontroller. Proceedings  of  2019  5th  International  Conference  on  New  Media  Studies, CONMEDIA 2019 . https://doi.org/10.1109/conmedia46929.2019.8981841.
Ekayana, A. A. G., Hartawan, I. N. B., Desnanjaya, I. G. M. N., & Joni, I. D. M. A. B. (2020). Body  Mass Index Measurement System as A Desktop-Based Nutrition Monitor. Journal of Physics: Conference Series , 1469 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1469/1/012104.
Hadwan,  H.  H.,  &  Reddy,  Y.  P.  (2016).  Smart  Home  Control  by  Using  Raspberry  Pi  &  Arduino  UNO. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering . Halfacree, G. (2019). The Official Raspberry Pi Beginner’s Guide How to use your new computer. Raspberry Pi Press .
Hartawan, I. N. B., Santika, P. P., Iswara, I. B. A. I., & Desnanjaya, I. G. M. N. (2020). Effect of Electromagnetic Wave  Interference  Against  Computer  Network  Quality  of  Service. Journal  of  Physics:  Conference Series . https://doi.org/10.1088/1742-6596/1469/1/012100. Jolles, J. W. (2021). Broad-Scale Applications of The Raspberry Pi: A Review and Guide for Biologists. In Methods in Ecology and Evolution . https://doi.org/10.1111/2041-210X.13652. Kakani, V., Nguyen, V. H., Kumar, B. P., Kim, H., & Pasupuleti, V. R. (2020). A Critical Review on Computer Vision  and  Artificial  Intelligence  in  Food  Industry.  In Journal  of  Agriculture  and  Food  Research (Vol. 2). https://doi.org/10.1016/j.jafr.2020.100033.
Krisrenanto, D., Rivai, M., & Budiman, F. (2017). Identifikasi Jumlah dan Tingkat Aktivitas Orang Berbasis Pengolahan  Citra  Menggunakan  Raspberry  Pi. JURNAL  TEKNIK  ITS , 6 (1),  110 – 115. https://doi.org/ad Rivai, Faja10.12962/j23373539.v6i1.21397 .
Kumar,  K. N. K., Natraj, H.,  & Jacob,  T. P. (2018). Motion  Activated  Security  Camera  Using Raspberry  Pi. Proceedings  of  the  2017  IEEE  International  Conference  on  Communication  and  Signal  Processing,
ICCSP 2017 . https://doi.org/10.1109/ICCSP.2017.8286658.
Lian, F., Gunardi, W., Made, G., Desnanjaya, N., Sudiarsa, W., Komputer, S., & Indonesia, S. (2022). Sistem Pendeteksian  Masker  dan  Hand  sanitizer  Otomatis  Berbasis  Raspberry  Pi. Journal  of  Practical Computer Science , 1 (2), 12 – 24. https://doi.org/10.37366/JPCS.V1I2.925.
Luque, A., Peralta, M. E., de las Heras, A., & Córdoba, A. (2017). State of The Industry 4.0 in The Andalusian Food Sector. Procedia Manufacturing , 13 . https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.09.195.
Meinarni,  N.  P.  S.,  Permana,  I.  P.  H.,  Desnanjaya,  I.  G.  M.  N.,  Radhitya,  M.  L.,  &  Winatha,  K.  R.  (2021).
Pemanfaatan Teknologi Informasi Untuk Bisnis UMKM . OSF Preprints. https://doi.org/10.31219/OSF.IO/T3JHP.
Negara,  I.  P.  B.,  Suyadnya,  I.  M.  A.,  &  Sastra,  N.  P.  (2018).  Perancangan  Hardware  Sistem  Monitoring Portabel  untuk  Monitoring  Arus  dan  Tegangan  Listrik  Menggunakan  Raspberry  Pi. JST  (Jurnal Sains Dan Teknologi) , 7 (1). https://doi.org/10.23887/jst-undiksha.v7i1.13003. Nugraha, I. M. A., Desnanjaya, I. G. M. N., Pranata, I. W. D., & Harianto, W. (2021). Stability Data Xbee S2b Zigbee  Communication  on  Arduino  Based  Sumo  Robot. Journal  of  Robotics  and  Control  (JRC) . https://doi.org/10.18196/jrc.2370.
Permana,  T.  D.  (2014).  Sistem  Monitoring  Menggunakan  Mini  Pc  Raspberry  PI. Jurnal  Teknik  Komputer Unikom – Komputika , 3 (1), 1 – 6.
Prajarini,  D.,  &  Sayogo,  D.  (2021).  Pengaruh  Desain  Post  Instagram  terhadap  Minat  Pembelian  Produk Umkm  Kedai  Kopi  di  Kabupaten  Sleman. ANDHARUPA:  Jurnal  Desain  Komunikasi  Visual  & Multimedia , 7 (1). https://doi.org/10.33633/andharupa.v7i01.4139.
Putri, E. (2018). Pengujian Citra Jeruk Baby Untuk Mengetahui Area Cacat Menggunakan Klasifikasi Pixel.
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) , 7 (1). https://doi.org/10.23887/janapati.v7i1.12840. Santosa,  I.  M.  A.,  Puspawan,  D.  K.  H.,  Wayan,  N.  L.,  &  Lestari,  D.  D.  (2020).  Penerapan  Teknologi  untuk Peningkatan Pemasaran dan Produksi Pada Nuansa Kerupuk. Madaniya , 1 (3), 110 – 117. Saragih, D. D., & Tyas, W. P. (2020). Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Perkembangan Usaha Industri Konveksi  Berbasis  Rumah  di  Kelurahan  Tingkir  Lor. T  EKNIK , 41 (1),  78-9  1. https://doi.org/10.14710/teknik.v 41 n1. 24880.
Sarwono, H. A. (2015). Profil Bisnis Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah (Umkm). Bank Indonesia Dan LPPI . Setiawan, F. B., Kurnianingsih, F. A., Riyadi, S., & Pratomo, L. H. (2021). Pattern Recognition untuk Deteksi Posisi pada AGV Berbasis Raspberry Pi. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi , 1 (1), 49 – 56. https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i1.738.
Sigut,  J.,  Castro,  M.,  Arnay,  R.,  &  Sigut,  M.  (2020).  OpenCV  Basics:  A  Mobile  Application  to  Support  the Teaching  of  Computer  Vision  Concepts. IEEE  Transactions  on  Education , 63 (4). https://doi.org/10.1109/TE.2020.2993013.
Subart,  M.,  Salim,  N.  Y.,  &  Paul,  D.  V.  (2019).  IoT  Based  Home  Security  System. Ijarcce , 8 (4),  179 – 187. https://doi.org/10.17148/ijarcce.2019.8430. Suwarno,  S.,  &  Kevin,  K.  (2020).  Analysis  of  Face  Recognition  Algorithm:  Dlib  and  Opencv. Journal  Of Informatics And Telecommunication Engineering , 4 (1). https://doi.org/10.31289/jite.v4i1.3865. Tian, H., Wang, T., Liu, Y., Qiao, X., & Li, Y. (2020). Computer Vision Technology in Agricultural Automation
— A review. In Information Processing in Agriculture (Vol. 7, Issue 1). https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.09.006.
Upton,  E.,  &  Halfacree,  G.  (2016).  Raspberry  Pi®  User  Guide.  In Raspberry  Pi®  User  Guide . https://doi.org/10.1002/9781119415572.
Zulkhaidi,  T.  C.  A.-S.,  Maria,  E.,  &  Yulianto,  Y.  (2020).  Pengenalan  Pola  Bentuk  Wajah  dengan  OpenCV. Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) , 3 (2). https://doi.org/10.30872/jurti.v3i2.4033.