## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Sistem Pemilah Otomatis Tingkat Kematangan Buah Kelapa Sawit Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani Dan Sensor TCS3200
Salma Salsabilla, Irma Nirmala * , Tedy Rismawan
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Prodi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
Email: 1 salmasalsabilla@student.untan.ac.id, 2,* irma.nirmala@siskom.untan.ac.id, 3 tedyrismawan@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespendensi: irma.nirmala@siskom.untan.ac.id Submitted: 19/10/2023; Accepted: 29/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Sektor kelapa sawit memainkan peran strategis dalam pembangunan ekonomi  Indonesia karena buah dari kelapa sawit  menghasilkan  minyak  yang  dapat  berguna  sebagai  sumber  bahan  bakar  alternatif,  minyak  makanan,  dan  bahan  dasar untuk berbagai industri. Saat ini, buah kelapa sawit dipilah secara manual berdasarkan warnanya, yang  membutuhkan waktu relatif  lebih  lama.  Maka  dari  itu,  dirancang  suatu  sistem  untuk  mengklasifikasikan  buah  kelapa  sawit  menurut  tingkat kematangannya.  Sensor  TCS3200  pada  sistem  digunakan  sebagai  sensor  utama  untuk  mendeteksi  warna  pada  buah  kelapa sawit dan mengimplementasikan metode logika fuzzy mamdani untuk mengklasifikasikannya. Arduino Uno dapat mengontrol komponen-komponen  perangkat  keras  yang  digunakan  pada  sistem.  Data  yang  didapat  dari  nilai  warna  RGB  ( red,  green, blue ) yang diperoleh oleh sensor TCS3200 digunakan sebagai input dalam sistem. Sementara itu, hasil yang didapatkan dari sistem  ini  menunjukkan  buah  kelapa  sawit  yang  telah  diklasifikasikan  menjadi  3  kategori  yaitu  mentah,  matang  dan  lewat matang. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan confusion matrix , nilai akurasi yang didapat sebesar 95,6%.
Kata Kunci: Sawit; Fuzzy Mamdani; Arduino; TCS3200; RGB
Abstract − The  palm  oil  sector  has  a  strategic  impact  on  the  growth  of  Indonesia's  economy,  because  the  fruit  of  palm  oil produces oil which can be used as alternative fuel, food oil and basic materials for various industries. Currently, oil palm fruit is sorted manually based on color, which takes  much longer.  As  a result, a system  was created to categorize oil palm  fruit according to their state of maturity. This system uses the TCS3200 sensor as the main sensor to detect the color of oil palm fruit and implements the Mamdani fuzzy logic method to classify it. Arduino Uno can control the hardware components used in the system. Data obtained from RGB color values (red, green, blue) obtained by the TCS3200 sensor is used as input in the system.  Meanwhile,  the  outcomes  this  system  produced  are  in  the  form  of  maturity  levels  of  oil  palm  fruit  which  are classified  into  3  categories,  namely  unripe,  ripe  and  past  ripe.  Based  on  tests  carried  out  with  the  confusion  matrix,  the accuracy value obtained was 95.6%.
Keywords : Palm; Mamdani Fuzzy; Arduino; TCS3200; RGB

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara  yang perkembangannya didukung oleh sektor perkebunan. Perkebunan memiliki peran penting  dalam  menciptakan  lapangan  pekerjaan,  mendukung  ekspor,  dan  mendukung  pertumbuhan  ekonomi secara  keseluruhan  [1].  Di  antara  semua  produk  ekspor  ini,  kelapa  sawit  adalah  yang  paling  unggul.  Hal  ini terlihat dari  meningkatnya perluasan perkebunan  kelapa sawit  di berbagai  macam  kawasan daerah  yang ada  di Indonesia,  karena  permintaan  untuk  minyak  kelapa  sawit  sebagai  komponen  dasar  dalam  perindustrian  dan makanan di negara-negara tujuan ekspor semakin meningkat. Hal ini karena minyak sawit memiliki keuntungan dalam hal harganya yang lebih murah dibandingkan dengan minyak dari bahan lain  yaitu seperti minyak lobak, kedelai, dan bunga  matahari. Minyak dihasilkan oleh buah  kelapa sawit. Kandungan  minyak pada buah  kelapa sawit akan bertambah sesuai kematangannya. Bila belum matang buah berwarna hitam kemudian menjadi merah bila telah matang . Selain dapat berperan sebagai bahan bakar alternatif pada biodiesel, minyak dari buah kelapa sawit  juga  bisa  digunakan  sebagai  minyak  makanan,  dan  bahan  dasar  industri  yang  diantaranya  yaitu  industri sabun, industri lilin dan industri kosmetik [2].
Parameter  lain  yang  digunakan  untuk  mempertimbangkan  dalam  mengklasifikasikan  buah  kelapa  sawit yang  siap  untuk  dipanen  adalah  jumlah  pohon  yang  telah  mencapai  tingkat  kematangan  panen  dan  brondolan yang telah terlepas dari tandan. Kriteria kematangan buah kelapa sawit  bisa  dibedakan melalui tampilan  warna buah. Kualitas pada buah kelapa sawit memiliki pengaruh yang besar terhadap rendemen minyak atau presentase minyak kelapa sawit yang dapat diekstraksi untuk mengukur efisiensi dan produktivitas dari proses pengolahan yang akan menghasilkan minyak kelapa sawit. Semakin tinggi rendemen minyak, maka semakin efisien proses pengolahan dan semakin besar minyak kelapa sawit yang dapat diperoleh dari jumlah buah yang dipanen [3].
Beberapa  pabrik  kelapa  sawit  saat  ini  menentukan  kematangan  buah  kelapa  sawit  masih  dengan  cara manual yaitu dengan melakukan pemilahan satu persatu berdasarkan warna buah. Namun, metode ini seringkali menghasilkan  hasil  yang  kurang  akurat  dan  memerlukan  waktu  yang  relatif  lama.  Pemilahan  yang  dilakukan secara  manual  ini  juga  dapat  menimbulkan  variasi  dalam  penentuan  tingkat  kematangan  buah  yang  dapat mempengaruhi  kualitas  hasil  produksi  [4].  Sehingga,  dengan  adanya  penelitan  ini  pabrik  dapat  meningkatkan produktivitas dengan sistem yang mampu memilah buah kelapa sawit menurut kematangannya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 144-154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4449
Klasifikasi adalah cara untuk mengelompokkan objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya. Dalam pelaksanaannya, klasifikasi bisa dilakukan melalui berbagai cara, yaitu secara manual maupun dengan dukungan teknologi [5]. S alah satu metode yang bisa diterapkan untuk klasifikasi adalah logika fuzzy . Metode logika fuzzy ialah  hasil  penyempurnaan  dari  logika  biner  dengan  berdasarkan  sebuah  prinsip  bahwa  segala  hal  memiliki tingkatan derajat. Secara umum logika fuzzy merupakan penalaran terhadap suatu data yang memungkinkan nilai nilainya  tidak  tegas. Konsep  dari  logika fuzzy memiliki  tingkat  fleksibelitas  tinggi  dan  toleransi  terhadap pengolahan  data  yg  kurang  akurat. Metode  mamdani  merupakan  metode  yang  dapat  lebih  mudah  dipahami secara  konseptual  dan  dapat  menyesuaikan  perhitungan  yang  lebih  baik  pada  penyajian  hasil  keluaran  dalam format statistik [6].
Penelitian  terkait  tentang  pengolahan  citra  menggunakan  citra  warna  RGB  terhadap  buah  kelapa  sawit pernah dilakukan sebelumnya oleh Ritonga pada tahun 2019 yaitu tentang penggunaan pengolahan citra digital dalam  mengklasifikasikan  tandan  buah  segar  (TBS)  pada  kelapa  sawit  menurut  kematangannya.  Terdapat  tiga kategori  TBS  yang  diidentifikasi,  yaitu  TBS  matang,  TBS  setengah  matang,  dan  TBS  mentah.  Fitur  yang dianalisis  meliputi  komponen  warna  RGB  dan  HSI  yang  diekstraksi  melalui  pemrosesan  citra  [7].  Penelitian terkait  tentang  implementasi  logika fuzzy mamdani  dan  sensor  TCS3200  sebelumnya  pernah  dilakukan Zulkarnain  tahun  2019  yang  bertujuan  untuk merancang  sebuah  perangkat  yang  dapat  mengenali  warna menggunakan  sensor TCS3200 [8]. Penelitian terkait tentang identifikasi buah  kelapa sawit berdasarkan  warna RGB juga pernah dilakukan sebelumnya oleh Himmah tahun 2020 menggunakan algoritma K-Means Clustering dalam memanfaatkan pengolahan citra  digital menggunakan informasi warna dari model RGB dan model HSV [9].  Penelitian  terkait  lainnya  yaitu  tentang  mengklasifikasikan  kematangan  buah  sawit  dengan  memanfaatkan model warna RGB oleh Salambue tahun 2019. Pada penelitian ini, citra buah sawit yang diperoleh dari kamera digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  mengenai  nilai  warna  dengan  memanfaatkan  model  RGB  dan menghitung ukuran pada spektrum elektromagnetik yang terdapat pada buah [10].
Penelitian terkait lainnya tentang mendeteksi kematangan pada buah kelapa sawit dengan memanfaatkan algoritma  K- Means oleh  Sari  tahun  2022.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  dengan  membagi  tandan  buah  segar kelapa sawit menjadi 4 tahapan kematangan [11]. Penelitian terkait lainnya tentang mengimplementasikan fuzzy inference  system  mamdani  pada  prediksi  jumlah  produksi  minyak  kelapa  sawit  oleh  Maibang  tahun  2019. Penelitian  ini  menggunakan  logika  fuzzy  mamdani  dengan  perangkat  lunak  matlab  dalam  pengambilan keputusan  penentuan  jumlah  produksi  [12].  Data  sensor  yang  digunakan  yaitu  nilai  warna  RGB  ( Red , Green , Blue ). Penelitian  tersebut  diharapkan  dapat  membantu  dalam  proses  pemilahan  secara  otomatis  sehingga  dapat memberikan kontribusi yang signifikan pada industri kelapa sawit dalam meningkatkan kualitas produksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  menjelaskan  mengenai  alur  penelitian.  Adapun  alur  penelitian  ini  terdiri  dari  studi  literatur, pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi sistem dan pengujian. Pada Gambar 1 terdapat tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.1 Studi Literatur
Studi literatur dilaksanakan guna mendapatkan landasan teoritis yang dibutuhkan dan informasi atau data relevan yang berkaitan dengan sistem yang merancang alat untuk memilah suatu objek dan logika fuzzy . Studi literatur yang dikumpulkan berasal dari artikel, buku dan wawancara yang berhubungan dengan topik penelitian.
1. Buah Kelapa Sawit
Kelapa sawit termasuk salah satu tanaman yang terdapat dalam kategori jenis tanaman plasma. Tanaman ini tumbuh dengan mudah di berbagai kawasan yang beriklim tropis yaitu seperti di Indonesia dan daerah tropis lainnya.  Buah  kelapa  sawit  yang  unggul  ialah  buah  yang  dipanen  ketika  telah  mencapai  fase  kematangan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
yang telah sesuai [9]. Bagian dari tanaman kelapa sawit yang  memproduksi minyak terdapat pada buahnya. Kematangan buah yang digunakan sebagai kriteria matang diperkebunan adalah lepasnya buah secara alami atau  disebut  ”membrondol”.  Buah  yang  terlepas  dari  tandan  disebut  ”brondolan”.  Buah  kelapa  sawit memiliki  beragam  warna  mulai  dari  warna hitam,  coklat,  hingga  merah.  Namun  secara  umum,  buah  sawit berwarna kemerahan, dan tumbuh dalam tandan besar . Kandungan minyak yang dihasilkan oleh setiap buah kelapa sawit akan meningkat sesuai dengan tingkat kematangan buah [2].
2. Arduino Uno
Arduino  Uno  ialah  sebuah  platform  yang  memanfaatkan  mikrokontroler  dengan  menggunakan  chip ATmega328P  sebagai  basisnya  [13].  Pada  peneltian  ini,  Arduino  Uno  berguna  untuk  mengontrol  beberapa perangkat keras seperti sensor warna TCS3200, motor servo SG90, dan LCD.
3. Sensor TCS3200
Sensor TCS3200 ialah sensor yang berguna untuk mengidentifikasi suatu objek atau warna yang di monitor. Sensor  TCS3200  dapat  mendeteksi  pergerakan  suatu object melalui  perbedaan  warna  yang  didapat  oleh sensor [14]. TCS3200 adalah sebuah perangkat konversi yang yang terintegrasi dalam IC CMOS monolithic dan  dapat  mengubah  arus  menjadi  frekuensi  dan  mengubah  warna  menjadi  sinyal  frekuensi  melalui pengaturan silicon photodiode .  TCS3200  menghasilkan  frekuensi  gelombang  kotak  ( duty  cycle  50 %)  yang berubah sesuai tingkatan cahaya yang diterima [15]. Masing-masing dari keempat kelompok fotodioda yang menyusun sensor TCS3200 memiliki tingkat kepekaan yang berbeda terhadap respon kelompok lain terhadap panjang  gelombang  cahaya  yang  dipindai  [16].  Pada  penelitian  ini,  sensor  TCS3200  berguna  sebagai pendeteksi warna pada buah kelapa sawit.
4. Motor Servo
Dalam konteks robotika, biasanya digunakan dua tipe  motor servo,  yakni terdapat  motor servo dengan tipe standar dan motor servo dengan tipe kontinu. Motor servo dengan tipe standar memiliki kemampuan terbatas untuk berotasi sebanyak 180 derajat [17]. Penelitian ini menggunakan motor servo untuk mengarahkan buah menuju wadah sesuai dengan tingkat kematangannya.
5. Modul LCD
LCD  ( Liquid  Crystal  Display )  berguna  untuk  menyajikan  informasi  yang  diinginkan.  LCD  menggunakan kristal cair pada layarnya yang dapat diatur menggunakan listrik untuk membentuk tampilan angka dan/atau huruf [18].
6. Confussion Matrix
Confusion  matrix berfungsi  untuk  mengukur  kinerja  model  klasifikasi  dalam  konteks  klasifikasi  biner  (dua kelas)  dan  klasifikasi  multikelas  (lebih  dari  dua  kelas). Confusion  matrix menggambarkan  tentang  hasil klasifikasi  yang  terdapat  pada  setiap  kelas  dan  melakukan  perbandingan  dengan  nilai  yang  sesungguhnya [19] . Accuracy (akurasi) adalah ukuran yang menggambarkan rasio prediksi yang tepat (positif dan negatif) terhadap  keseluruhan  data.  Akurasi  dapat  didefinisikan  dengan  kemampuan  menilai  sebuah  prediksi  yang mendekati  nilai  aktual [20] . Perhitungan  untuk  mencari  nilai  akurasi  pada matrix 3x3  dapat  dilihat  pada persamaan 1 [21].
(1) 7. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy ialah  bagian  dari  logika  yang  memanfaatkan  derajat  keanggotaan  yang  terdapat  dalam  suatu himpunan  sehingga  penilaian  tidak  terbatas  pada  kondisi  benar  atau  salah . Pada  umumnya,  Logika fuzzy diimplementasikan  pada  suatu  kasus  yang  melibatkan  unsur  tidak  pasti.  Metode  mamdani  juga  disebut dengan metode maximum-minimum . Untuk menghasilkan sebuah output , terdapat 4 tahapan yang diperlukan yaitu  dimulai  dari  membentuk  himpunan fuzzy, lalu  mengaplikasikan  fungsi  implikasi  dengan  penggunaan fungsi min ,  lalu  komposisi  aturan  dengan  penggunaan  fungsi max dan  operator OR, kemudian  melakukan defuzzifikasi menggunakan centroid kontinu [22].

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  diperoleh  melalui  pengamatan  langsung  pada  kebun  kelapa  sawit  yang  terletak  di  Kecamatan  Sebawi, Kabupaten  Sambas.  Data  yang  dihasilkan  melalui  observasi  dan  wawancara  dari  pemilik  kebun  kelapa  sawit diajadikan acuan dalam penelitian ini. Kemudian dilakukan uji coba sampel dari warna buah kelapa sawit yaitu buah  mentah,  matang  dan  lewat  matang.  Selain  itu,  pengumpulan  data  juga  dilakukan  dengan  mencari  sumber dari buku, jurnal dan artikel terkait.

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  diperlukan  untuk  mengembangkan  sistem.  Analisis  yang dilakukan  dalam  pembuatan  sistem  mencakup  analisis  kebutuhan  untuk  perangkat  keras  dan  juga  perangkat lunak. Kebutuhan  perangkat  lunak  yang  diperlukan  yaitu  Arduino  IDE  yang  berfungsi  sebagai  media  untuk menulis  kode  pada board program  yang  diinginkan.  Adapun  beberapa  kebutuhan  perangkat  keras yang digunakan yaitu:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 144-154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4449
1. Arduino Uno untuk membuat program dan mengendalikan komponen-komponen lainnya.
2. Sensor TCS3200 untuk mendeteksi intensitas cahaya pada warna obyek.
3. Motor Servo untuk memutar objek menggunakan kontrol dengan ketepatan tinggi dalam hal posisi sudut dan kecepatan.
4. LCD 16x2 untuk menampilkan informasi berupa hasil yang didapat dari sistem.

## 2.4 Perancangan Sistem
Langkah ini dilakukan  untuk  merancang sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan buah sawit berdasarkan tingkat kematangannya dengan menggunakan metode logika fuzzy dan sensor warna TCS3200.

## 2.4.1 Deskripsi Sistem
Dalam  sistem  pemilah  ini  terdapat  sensor  utama  yaitu  sensor  warna  TCS3200.  Sensor  warna  TCS3200 mengirimkan  data  hasil  pembacaan  warna  ke  Arduino.  Lalu,  data  tersebut  di  proses  di  Arduino  menggunakan metode logika fuzzy dan mengklasifikasikannya berdasarkan warna tingkat kematangan. Kemudian motor servo akan  mengarahkan  menuju  wadah  sesuai  data  yang  diolah  oleh  Arduino.  O utput dari  sistem  ini  terdiri  dari  3 kategori  yaitu  mentah,  matang  dan  lewat  matang.  Pada  Gambar  2  terdapat  sebuah  perancangan  sistem  yang dilakukan pada penelitian.
Gambar 2. Perancangan Sistem Pemilah Otomatis Tingkat Kematangan Buah Sawit Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani Dan Sensor TCS3200

## 2.4.2  Perancangan Arsitektur Sistem
Perancangan  arsitektur  sistem  dibangun  menggunakan  diagram  blok  sistem  dan  mengidentifikasi  komponen yang  diperlukan  untuk  sistem.  Dalam  sistem  pemilah  ini  terdapat  sensor  utama  yaitu  sensor  warna  TCS3200. Sensor  warna TCS3200 mengirimkan data hasil pembacaan  warna  ke Arduino. Lalu, data tersebut di proses di Arduino menggunakan metode logika fuzzy dan mengklasifikasikannya berdasarkan warna tingkat kematangan. Kemudian  motor  servo  akan  mengarahkan  menuju  wadah  sesuai  data  yang  diolah  oleh  Arduino.    Dengan demikian, proses dalam pembuatan alat  dapat  sesuai  seperti yang diinginkan.  Pada  Gambar 3 terdapat diagram blok sistem penelitian.
Gambar 3. Perancangan Arsitektur Sistem

## 2.4.3 Perancangan Perangkat Lunak
Pada  tahapan  ini  lunak  terdapat  alur  kerja  pada  mikrokontroler  Arduino  uno,  dan  sistem  pemilahan  buah menggunakan sensor TCS3200. Tahapan awal pada flowchart yang menjelaskan alur kerja Arduino yaitu dengan inisialisasi port yang digunakan. Alur selanjutnya yaitu baca data sensor warna TCS3200. Pada baca nilai RGB

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
maka  diperoleh output berupa  nilai  RGB.  Setelah  pembacaan  sensor,  maka  data  yang  di  dapat  diteruskan  ke motor servo. Jika output dari nilai RGB yang didapat berupa mentah, maka motor servo berputar sebanyak 0°. Jika output dari nilai RGB  yang didapat berupa  matang,  maka  motor  servo berputar sebanyak 50°. Jika output dari  nilai  RGB  yang  didapat  berupa  lewat  matang,  maka  motor  servo  berputar  sebanyak  90°.    Pada  Gambar  4 terdapat alur kerja yang menggambarkan sistem dalam penelitian.

## Gambar 4. Flowchart Alur Kerja Sistem Pada Arduino Uno R3
2.4.4 Perancangan Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani
a. Fuzzifikasi
Pada sistem ini, digunakan variabel input yang berupa red, green dan blue , sedangkan variabel output berupa keputusan  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit.  Pada  Tabel  1  terdapat  himpunan  keanggotaan  variabel input red .
Tabel 1. Himpunan Keanggotaan Fuzzy (Red)
Fungsi  Himpunan  Semesta Pembicaraan Domain Rendah 1 0 – 85 Rendah 2 42 – 127 Red Sedang 0 - 255 85 – 170 Tinggi 1 127 – 212 Tinggi 2 170 – 255
Pada Gambar 5 terdapat kurva variabel input red .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 144-154 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4449
Pada Tabel 2 terdapat himpunan keanggotaan variabel input green .
Tabel 2. Himpunan Keanggotaan Fuzzy (Green)
Fungsi  Himpunan  Semesta Pembicaraan Domain Rendah 1 0 – 85 Rendah 2 42 – 127 Green Sedang 0 - 255 85 – 170 Tinggi 1 127 – 212 Tinggi 2 170 – 255
Pada Gambar 6 terdapat kurva variabel input green .
Gambar 6. Kurva Variabel Input Green
Pada Tabel 3 terdapat himpunan keanggotaan variabel input blue .
Tabel 3. Himpunan Keanggotaan Fuzzy (Blue)
Fungsi  Himpunan  Semesta Pembicaraan Domain Rendah 1 0 – 85 Rendah 2 42 – 127 Blue Sedang 0 - 255 85 – 170 Tinggi 1 127 – 212 Tinggi 2 170 – 255
Pada Gambar 7 terdapat kurva variabel input blue .
Gambar 7. Kurva Variabel Input Blue
Pada Tabel 4 terdapat himpunan keanggotaan variabel output .
Tabel 4. Himpunan Keanggotaan Fuzzy (Output)
Fungsi Himpunan Semesta Pembicaraan Domain Mentah 0 – 50 Output Matang 0 - 100 25 – 75 Lewat Matang 50 – 100
Pada Gambar 8 terdapat kurva variabel output .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
b. Fungsi Implikasi
Berdasarkan  fungsi  keanggotaan  pada  sistem  pemilah  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  ini,  maka terbentuk 8 aturan. Aturan tersebut didapatkan dari gradasi nilai R, G dan B yang menghasilkan warna buah kelapa sawit. Fungsi implikasi yang diterapkan pada penelitian ini adalah fungsi min . Pada Tabel 5 terdapat aturan-aturan yang terbentuk dari variabel variabel yang digunakan.
Tabel 5. Rules Fuzzy No Keterangan R G B 1 Mentah Rendah 1  Rendah 1  Rendah 1 2 Matang Sedang Rendah 1  Rendah 1 3 Matang Sedang Rendah 2 Sedang 4 Matang Tinggi 1 Rendah 2  Rendah 2 5 Matang Tinggi 2 Rendah 1  Rendah 1 6 Lewat Matang Tinggi 2 Rendah 2  Rendah 1 7 Lewat Matang Tinggi 2 Tinggi 1 Rendah 1 8 Lewat Matang Tinggi 2 Tinggi 1 Rendah 2
c. Komposisi Aturan
Komposisi  aturan  dihasilkan  dari  variabel  yang  terdapat  pada output setelah  mengintegrasikan  setiap  nilai yang  diberikan  pada  variabel input .  Dalam  metode  Mamdani,  komposisi  aturan  yang  diguanakan  ialah metode max , kemudian mengaplikasikannya untuk mengubah daerah himpunan fuzzy yang selanjutnya akan diselesaikan menggunakan defuzzifikasi.
d. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  dilakukan  guna  mendapatkan  nilai  tegas  dari  himpunan fuzzy .  Hasil  dari  tahap  defuzzifikasi ialah suatu nilai pada himpunan fuzzy yang muncul melalui penggabungan aturan yang terbentuk pada fuzzy , sementara  keluaran  yang  dihasilkan  adalah  angka  yang  terletak  dalam  domain  himpunan fuzzy tersebut. Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  nilai  konkret  sebagai output ketika  suatu  himpunan fuzzy diberikan dalam rentang tertentu.

## 2.5 Implementasi
Perancangan sistem yang sudah dibuat kemudian diimplementasikan menjadi sebuah sistem secara keseluruhan. Langkah awal dimulai dengan mengimplementasikan perangkat keras yang menghubungkan seluruh komponen pada  sistem.  Kemudian  perangkat  lunak  diterapkan  dengan  membuat  kode  program  yang  ditanamkan  pada perangkat keras agar sistem dapat bekerja dengan semestinya.

## 2.6 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  bertujuan  guna  memverifikasi  dan  memvalidasi  bahwa  sistem  yang  dikembangkan  dapat bekerja sesuai dengan  harapkan dan  melihat  tingkat akurasi  yang didapatkan. Tahap pengujian  sistem  meliputi pengujian sensor warna TCS3200 dan pengujian sistem secara keseluruhan.

## 2.7 Kesimpulan
Tahapan  ini  ialah  penarikan  kesimpulan  yang  mengandung  jawaban  dari  pertanyaan  pada  rumusan  masalah berdasarkan hasil pengujian  sistem. Dari penarikan kesimpulan dapat diberikan  saran  yang  sesuai dengan  hasil penelitian agar pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan perbaikan yang sesuai dengan masalah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Perangkat Keras
Pada langkah ini, komponen yang dirakit saling dihubungkan pada sistem sehingga dapat bekerja sesuai dengan perancangan. Implementasi perangkat keras meliputi implementasi sistem pembacaan warna RGB, implementasi sistem kendali Motor Servo SG90 dan implementasi modul LCD.

## 3.1.1 Implementasi Sistem Pembacaan Warna RGB
Komponen  yang  digunakan  pada  sistem  pembacaan  warna  RGB  yaitu  sensor  TCS3200  dan  Arduino.  Sensor TCS3200 digunakan untuk membaca warna buah pada kelapa sawit yang ada di dalam Sistem Pemilah Tingkat Kematangan Buah Kelapa Sawit. Sensor TCS3200 terhubung dengan Arduino yang ditempelkan tepat disamping kotak dimana sensor TCS3200 akan mendeteksi warna RGB dari buah kelapa sawit. Sensor TCS3200 memiliki keluaran Red , Green dan Blue yang  akan  di  kode  untuk  memilah  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  tingkat kematangannya sesuai dengan ketentuan parameter yang telah ditetapkan pada tahap perancangan sistem. Pada Gambar 8 terdapat hasil implementasi dari sistem pembacaan warna RGB.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 8. Implementasi Sistem Pembacaan Warna RGB

## 3.1.2 Implementasi Sistem Kendali Motor Servo SG90
Komponen  yang digunakan pada sistem  kendali Motor Servo SG90 adalah Arduino  yang dihubungkan dengan Motor  Servo  SG90.  Motor  Servo  SG90  berfungsi  sebagai  penggerak  agar  buah  kelapa  sawit  dapat  diarahkan menuju  wadah  berdasarkan  tingkat  kematangannya.  Di  setiap  motor  servo  terdapat  3  pin  yaitu  pin  VCC,  pin GND dan pin sinyal.  Pada Gambar 9 terdapat hasil implementasi dari sistem kendali Motor Servo SG90.

## Gambar 9. Implementasi Sistem Pembacaan Motor Servo SG90

## 3.1.3 Implementasi Modul LCD
Komponen  yang  digunakan ialah  modul  LCD  I2C16x2.  Data  yang  ditampilkan  pada  layar  modul  LCD  yaitu nilai  R( red ),  G( green ),  B( blue ),  hasil  perhitungan fuzzy ,  dan  tingkat  kematangan  yang  dihasilkan  berdasakan hasil perhitungan fuzzy . LCD I2C 16x2 memiliki  4 buah pin yang dihubungkan ke Arduino, yaitu pin GND pada LCD dihubungkan ke pin GND Arduino, pin VCC pada LCD dihubungkan ke pin 5V Arduino, pin SDA pada LCD  dihubungkan  ke  pin  SDA  Arduino,  dan  pin  SCL  dihubungkan  pada  pin  SCL  Arduino.  Pada  gambar  10 terdapat hasil Implementasi modul LCD.

## Gambar 10. Implementasi Modul LCD

## 3.2 Implementasi Perangkat Lunak
Langkah ini merupakan sebuah tahapan untuk membuat kode program agar sistem dapat membaca nilai sensor, mengendalikan  perangkat  keras  yang  terhubung  ke  komponen  lainnya.  Pada  sistem  ini  terdapat  kode  program sistem  pembacaan  sensor  warna,  kode  program  sistem  kendali  Motor  Servo  SG90,  kode  program  sistem pembacaan LCD dan penerapan metode logika fuzzy mamdani.

## 3.3 Pengujian Sistem
Tujuan  dari  langkah  yang  dilakukan  pengujian  sistem  ialah  untuk  memverifikasi  fungsi  yang  terdapat  pada sistem dapat bekerja sesuai yang diharapkan. Tahapan pada pengujian yang dilakukan terdapat proses kalibrasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
sensor  yang  digunakan.  Pengujian  yang  dilakukan  terdiri  dari  pengujian  sensor  warna  TCS3200,  pengujian keseluruhan sistem dan pengujian confusion matrix .

## 3.3.1 Pengujian Sensor TCS3200
Pada pengujian sensor TCS3200, sensor akan mengidentifikasi nilai RGB buah kelapa sawit kemudian data hasil pembacaaan sensor tersebut dikirimkan ke Arduino Uno untuk dilakukan klasifikasi sesuai parameter yang telah ditentukan dengan cara pengambilan sampel pada 30 buah kelapa sawit yang masing-masing terdiri dari 10 buah kelapa  sawit  pada  setiap  kategori  yaitu  mentah,  matang,  dan  lewat  matang.  Kategori  buah  mentah  memiliki warna yang kehitaman, kategori buah matang memiliki warna yang kemerahan, dan kategori buah lewat matang memiliki  warna  oren  hingga  kuning.  Pada  Tabel  6  terdapat  contoh  hasil  pengambilan  sampel  terhadap pembacaan sensor TCS3200.
Tabel 6. Contoh hasil Pengambilan Sampel Sensor Warna TCS3200 Sampel Gambar R G B Tingkat Kematangan Ke-1 12 10 24 Mentah Ke-2 38 37 24 Mentah Ke-3 159 93 45 Matang Ke-4 152 70 17 Matang Ke-5 224 123 106 Lewat Matang Ke-6 208 176 94 Lewat Matang

## 3.3.2 Pengujian Keseluruhan Sistem
Tahapan ini  melakukan  pengujian proses  klasifikasi buah  kelapa sawit  secara keseluruhan  yang berguna  untuk memverifikasi  kinerja  sistem  dapat  mencapai  hasil  yang  diharapkan.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan menggabungkan keseluruhan komponen  yaitu Arduino Uno yang dihubungkan dengan sensor TCS3200, motor servo, dan LCD menggunakan metode logika fuzzy . Pada Tabel 7 terdapat contoh hasil pengujian sistem secara keseluruhan.
Tabel 7. Contoh hasil Pengujian Keseluruhan Sistem Sampel R G B Output Fuzzy Hasil Pembacaan Sistem Jenis Buah Sebenarnya Hasil Pengujian Fuzzy Ke-1 75 46 21 25 Mentah Mentah Berhasil Ke-2 151  124 97 50 Matang Matang Berhasil Ke-3 205  183 92 75 Lewat Matang Lewat Matang Berhasil Ke-4 118  123  100 50 Matang Matang Berhasil Ke-5 201  143 65 75 Lewat Matang Lewat Matang Berhasil

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Sampel R G B Output Fuzzy Hasil Pembacaan Sistem Jenis Buah Sebenarnya Hasil Pengujian Fuzzy Ke-6 137  125 98 50 Matang Matang Berhasil Ke-7 68 50 62 25 Mentah Matang Tidak Berhasil Ke-8 78 51 28 25 Mentah Mentah Berhasil Ke-9 149  108 42 50 Matang Lewat Matang Tidak Berhasil Ke-10 178  127 76 50 Matang Matang Berhasil
Arduino  Uno  R3  pada  sistem  ini  berguna  untuk  mengendalikan  sensor  warna  TCS3200,  motor  servo SG90  dan  LCD.  Dalam  implementasinya,  sensor  warna  TCS3200  akan  mendeteksi  warna  RGB  pada  buah kelapa  sawit,  kemudian  Arduino  akan  memproses  nilai  RGB  untuk  menentukan  tingkat  kematangannya menggunakan metode logika fuzzy mamdani. Setelah selesai melakukan proses identifikasi dan pengolahan data, maka motor servo akan bergerak sesuai output yang didapat dari proses tersebut. Adapun parameter warna RGB yang digunakan adalah rendah 1 (0 - 85), rendah 2 (42 - 127), sedang (85 – 170), tinggi 1 (127 – 212) dan tinggi 2 (170 – 255). Pada pengujian keseluruhan sistem didapatkan hasil bahwa sistem dapat mengklasifikasikan buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangannya menggunakan logika fuzzy mamdani. Pengujian dilakukan pada 115 sampel buah kelapa sawit dengan menggunakan metode logika fuzzy mamdani untuk memverifikasi bahwa sistem dapat bekerja sesuai yang diharapkan. Dalam  proses pengujian ini, diperoleh hasil sebanyak 5 buah yang tidak  sesuai  dengan  jenis  buah  sebenarnya  dari  total  pengujian  115  buah.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  gradasi warna  pada  buah  kelapa  sawit  yang  akan  mempengaruhi  pada  pembacaan  nilai  RGB  sesuai  dengan  sisi  buah kelapa sawit yang menghadap sensor warna TCS3200.

## 3.4 Pengujian Confusion Matrix
Pengujian confusion  matrix digunakan  untuk  mengevaluasi  akurasi  hasil  keseluruhan  sistem. Confusion  matrix menghasilkan  metrik  yang  lebih  detail,  yang  memungkinkan  evaluasi  yang  lebih  rinci  tentang  kinerja  sistem dalam memprediksi dan mengklasifikasikan data. Pada penelitian ini, pengujian confusion matrix menggunakan variabel mentah, matang dan lewat matang yang didapat dari hasil pengujian keseluruhan  sistem. Pada Tabel 8 terdapat pengujian confusion matrix .
Tabel 8. Pengujian Confusion Matrix
A ctu a l Predicted Mentah  Matang  Lewat Matang Mentah 30 2 0 Matang 1 50 1 Lewat Matang 0 1 30
Berdasarkan Tabel  8, maka didapatlah hasil perhitungan akurasi, yang dapat dilihat sebagai berikut.
Pengujian  dilakukan  pada  115  sampel  buah  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  metode  logika fuzzy mamdani.  Dalam    proses  pengujian  ini,  diperoleh  hasil  sebanyak  5  buah  yang  tidak  sesuai  dengan  jenis  buah sebenarnya dari total pengujian 115 buah. Berdasarkan perhitungan tersebut, maka didapat hasil nilai accuracy sebesar 95,6%.

## 4. KESIMPULAN
Arduino Uno R3 pada sistem ini berguna untuk mengendalikan sensor warna TCS3200, motor servo SG90 dan LCD.  Dalam  implementasinya,  sensor  warna  TCS3200  akan  mendeteksi  warna  RGB  pada  buah  kelapa  sawit, kemudian Arduino akan memproses nilai RGB untuk menentukan tingkat kematangannya menggunakan metode logika fuzzy mamdani.  Setelah  selesai  melakukan  proses  identifikasi  dan  pengolahan  data,  maka  motor  servo akan bergerak sesuai output yang didapat dari proses tersebut yaitu buah kelapa sawit mentah, matang atau lewat matang.  Pada  pengujian  keseluruhan  sistem  didapatkan  hasil  bahwa  sistem  dapat  mengklasifikasikan  buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangannya menggunakan logika fuzzy mamdani. Pengujian dilakukan pada 115 sampel buah kelapa sawit dengan menggunakan metode logika fuzzy mamdani untuk memverifikasi bahwa sistem dapat bekerja sesuai yang diharapkan. Dalam proses pengujian ini, diperoleh hasil sebanyak 5 buah yang tidak  sesuai  dengan  jenis  buah  sebenarnya  dari  total  pengujian  115  buah.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  gradasi warna  pada  buah  kelapa  sawit  yang  akan  mempengaruhi  pada  pembacaan  nilai  RGB  sesuai  dengan  sisi  buah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
kelapa  sawit  yang  menghadap  sensor  warna  TCS3200.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  dengan  penggunaan confusion matrix , akurasi yang didapat sebesar 95,6%.

## REFERENCES
[1]  M.  Silitonga,  “Peranan  Sektor  Agroindustri  Kepala  Sawit  dalam  Mendukung  Perekonomian  di  Sumater Utara,” J. Ilm. Kohesi , vol. 3, no. 3, pp. 15–20, 2019.
[2]  Sulardi, Buku Ajar Budidaya Kelapa Sawit , no. January. 2022.
[3]  A. Nugroho, Teknologi Agroindustri Kelapa Sawit , no. August. 2019.
[4]  M.  N.  Subahan, Pengolahan  Citra  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Tandan  Buah  Segar  (  Tbs  )  Kelapa . 2021.
[5]  D. A. N. Krisna and U. Salamah, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Berita Hoax Kesehatan Di Media Sosial Twitter,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 836–845, 2022.
[6]  Hindarto and M. A. Rosid, Buku Ajar Kecerdasan Buatan . 2022.
[7]  A. Ritonga, A. A. Munawar, and I. S. Nasution, “Klasifikasi Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq) menggunakan Pengolahan Citra  Digital,” J.  Ilm.  Mhs.  Pertan. ,  vol.  8,  no.  3,  pp. 512–521, 2023.
[8]  I.  Zulkarnain,  M.  Ramadhan,  and  B.  Anwar,  “Implementasi  Alat  Pendeteksi  Warna  Benda  Menggunakan Fuzzy Logic dengan Sensor TCS3200 Berbasis Arduino,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 2, no. 2, pp. 106–117, 2019.
[9]  E.  F.  Himmah,  M.  Widyaningsih,  and  M.  Maysaroh,  “Identifikasi  Kematangan  Buah  Kelapa  Sawit Berdasarkan Warna RGB Dan HSV Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.242.
[10]  R.  Salambue  and  M.  Shiddiq,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Sawit  Menggunakan  Model  Warna  RGB,” Semin. Nas. APTIKOM , pp. 434–440, 2019.
[11]  W. E. Sari, M. Muslimin, A. Franz, and P. Sugiartawan, “Deteksi Tingkat Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan Algoritme K-Means,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 2, pp. 154–164, 2022, doi: 10.31598/sintechjournal.v5i2.1146.
[12]  C. P. P. Maibang and  A. M.  Husein,  “Prediksi Jumlah Produksi Palm Oil Menggunakan Fuzzy Inference System  Mamdani,” J.  Teknol.  dan  Ilmu  Komput.  Prima ,  vol.  2,  no.  2,  p.  19,  2019,  doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.528.
[13]  P. Y.M Bate, A. S. Wiguna, and D. A. Nugraha, “Sistem Penjemuran Otomatis Menggunakan Arduino Uno R3 Dengan Pendekatan Metode Fuzzy,” Kurawal - J. Teknol. Inf. dan Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 81–92, 2020, doi: 10.33479/kurawal.v3i1.306.
[14]  P. Narahawarin, B. G. Sudarsono, and J. Saputro, “Rancang bangun alat penyortir buah jeruk Berdasarkan warna  dengan  sensor  TCS3200,” J.  Sains  dan  Teknol.  Widyaloka ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  213–217,  2022, [Online]. Available: https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/jstekwid
[15]  N.  Latifah  Husni et  al. ,  “Pengaplikasian  Sensor  Warna  Pada  Navigasi  Line  Tracking  Robot  Sampah Berbasis Mikrokontroler,” J. Ampere , vol. 4, no. 2, pp. 297–306, 2019.
[16]  Y. Afrillia, P. Rizky, M. Fhonna, M. R. Juliansyah, and T. M. Johan, “Alat Pemisah Warna Objek Berbasis Mikrokontroler,” TTS  4.0  J.  Teknol.  Terap.  Sains ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  41–54,  2020,  [Online].  Available: https://ams.com/ger/content/download/250259/976005/file/TCS3200_Datasheet
[17]  R.  Y.  Endra, Analisis  Cara  Kerja  Sensor  Ultrasonic  Dan  Motor  Servo  Menggunakan  Mikrokontroler Arduino  Uno  Untuk  Pengusir  Hama  Disawah  Smart  Room  View  project  Fuzzy  Inference  System  View project , no. Juli. 2020. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/347690066
[18]  M.  Ishomyl,  Waluyo,  and  L.  D.  Mustafa,  “Implementasi  Wireless  Sensor  Network  Pada  Simulasi Peringatan Gempa Bumi Menggunakan Sensor SW-420,” J. JARTEL , vol. 10, no. 1, pp. 38–44, 2020.
[19]  A.  Rahim,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi,  “Convolutional  Neural  Network  untuk  Kalasifikasi  Penggunaan Masker,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 109, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2569.
[20]  M.  E.  Al  Rivan  and  J.  Suherman,  “Penentuan  Mutu  Buah  Pepaya  California  (Carica  Papaya  L.) Menggunakan Fuzzy Mamdani,” Elkha , vol. 12, no. 2, p. 76, 2020, doi: 10.26418/elkha.v12i2.41164.
[21]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada  Analisis  Sentimen  Twitter,” Smatika  J. ,  vol.  10,  no.  02,  pp.  71–76,  2020,  doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[22]  A. J. Rindengan and Y. A. R. Langi, Altien J. Rindengan Yohanes A.R. Langi . 2019.