## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   4 Hal:  32-37 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi Zona Warna Dengan Sensor TCS3200 pada Robot KRSTI
Kharis Sugiarto 1  , Kafin Sulthana Hilmi 2 , Argya Pradana 3 , Irvan Fadhillah 4
1,2,3,4 Institut Teknologi Kalimantan
kharis.sugiarto@lecturer.itk.ac.id

## Abstrak
Robot Seni Tari Engang ITK Yang Berpartisipasi Dalam Kontes Robot Seni Tari Indonesia (KRSTI) Saat Ini Belum Dapat Secara Akurat Mengidentifikasi Zona Warna Di Arena Lomba. Kekurangan Ini Mengakibatkan Robot Menampilkan Gerakan Tarian  Yang  Tidak  Tepat  Sesuai  Lokasinya.  Untuk  Mengatasi  Hal  Ini,  Diperlukan  Kontrol  Otomatis  Yang  Menggunakan Sensor Warna TCS3200. Sensor TCS3200 Akan Memperoleh Informasi Mengenai Komposisi  RGB Secara Akurat Melalui Perhitungan Frekuensi. Hasil Dari Penelitian Ini Menunjukkan Bahwa Robot Seni Engang ITK Berhasil Membedakan Zona Dengan Memanfaatkan Warna Putih, Biru, Merah, Hijau Dan Biru Muda Dengan Tingkat Keberhasilan Sebesar 80%. Ketika Robot Mendeteksi Warna Yang Sudah Ditentukan Untuk Setiap Zona, Secara Otomatis Robot Akan Menampilkan Gerakan Tarian Yang Telah Diprogram Sesuai Dengan Zona. Ketika Robot Berpindah Ke Zona Dengan Warna Yang Berbeda, Robot Akan Menghentikan Gerakan Menari Pada Zona Sebelumnya Dan Memulai Gerakan Menari Yang Sesuai Dengan Zona Yang Baru.  Meskipun  Demikian,  Terdapat  Banyak  Gangguan  (Noise)  Saat  Melakukan  Pengujian  Sehingga  Nilai  RGB  Yang Digunakan  Untuk  Mengatur  Gerakan  Tarian  Berubah-Ubah,  Sehingga  Robot  Tidak  Responsif  Terhadap  Perintah  Yang Dimasukkan Ke Dalam Program. Nilai RGB Yang Stabil Diperoleh Ketika Kondisi Badan Robot Tegak Lurus Terhadap Zona Warna. Nilai Inilah Yang Digunakan Sebagai Acuan Untuk Gerakan Menari Yang Sesuai.
Kata Kunci: KRSTI, Robot Humanoid, Sensor Warna, TCS3200.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan robotika  yang pesat  memberikan  dampak kepada teknologi  masa depan [1].  Kontes Robot  Seni Tari  Indonesia  merupakan  ajang  kompetisi  bidang  robotika  yang  diselenggarakan  oleh  Direktorat  Jenderal Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan,  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  [2][3].  Institut Teknologi Kalimantan menjadi salah satu peserta pada kompetisi Kontes Robot Seni Tari Indonesia (KRSTI). Pada kontes robot KRSTI setiap tahunnya memberi tantangan dengan tema-tema tari nasional Indonesia. Pada kontes tersebut tim mengalami masalah pada pembacaan warna saat memindahkan robot pada zona area kontes. Sehingga dalam proses kontes menggalami pengurangan poin.
Robot KRSTI akan melakukan tarian di atas arena yang terdiri dari sebuah arena persegi panjang yang memiliki ukuran dengan panjang 3000mm dan memiliki lebar sebesar 2000mm, dengan warna biru, warna putih dan warna hijau Tua mempunyai tinggi sekitar 1000 mm dari atas lantai [4]. Setiap bagian arena atau trek akan dibagi dalam lima zona yaitu Zona Pembuka dengan warna biru atau merah, Zona A dengan warna biru muda, Zona B dengan warna putih, Zona C dengan warna hijau tua, dan Zona penutup dengan warna biru atau merah.
Oleh karena itu, untuk mempermudah robot seni tari Engang dalam menampilkan gerakan tari pada zona dengan warna  yang  berbeda,  diperlukan  penggunaan  kontrol  otomatis  dengan  memanfaatkan  sensor  warna  TCS3200 sebagai alat pendeteksi. Sistem ini terdiri dari input dan output, di mana outputnya berupa motor servo 12 volt. Selain itu, perangkat proses menggunakan Arduino Mega 2560 Pro sebagai kontroler yang bertugas mengakses sensor warna. TCS3200 digunakan untuk mendapatkan nilai RGB yang selanjutnya digunakan sebagai referensi untuk memanggil gerakan tari yang sesuai.
Sensor warna TCS3200 berfungsi dengan cara mengukur intensitas cahaya yang dipantulkan oleh objek berwarna. Hal  ini dilakukan dengan membaca nilai  intensitas cahaya yang dipancarkan oleh sensor LED, yang kemudian nilai  tersebut  diinterpretasikan  melalui  matriks  fotodioda  8x8.  Konfigurasi  ini  terdiri  dari  16  fotodiode  untuk menyaring warna merah, 16 fotodiode untuk menyaring warna hijau, 16 fotodiode untuk menyaring warna biru, dan  16  fotodiode  tanpa  filter  [5]  [6]  [7].  Setelah  proses  penyaringan,  hasilnya  terfokus  pada  setiap  array  yang sesuai. Sensor ini juga dilengkapi dengan osilator yang menghasilkan sinyal pulsa persegi. Frekuensi dari pulsa tersebut  sesuai  dengan  warna  yang  sedang  dideteksi  [6].  Dalam  hal  komunikasi,  sensor  warna  TCS3200  dapat berinteraksi dengan modul Arduino melalui penghubung pin yang tersedia pada modul TCS3200 dengan pin digital pada mikrokontroler Arduino.

## 2. Metode Penelitian
Secara keseluruhan, dalam penelitian ini, metode yang diterapkan mencakup perancangan perangkat keras, yang meliputi  desain  robot  mekanik,  dan  perancangan  perangkat  elektronik.  Sementara  itu,  aspek  perancangan perangkat lunak terdiri dari pembuatan program untuk komunikasi dengan kontroler dan akses sensor.

## 2.1. Perancangan Mekanik Robot Humanoid
Penelitian  ini  melibatkan  dua  tahap  perancangan  untuk  memastikan  hasil  dari  rencana  mekanik  dan  rencana elektrik  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Tahapan  pertama  adalah  perancangan  sistem  mekanik  pada  robot humanoid,  sedangkan  tahap  kedua  adalah  perancangan  sistem  elektrik  pada  robot.  Dalam  perancangan  sistem mekanik, fokusnya adalah pada desain robot. Sedangkan dalam perancangan sistem elektrik, terdapat perancangan untuk kontroler, sensor, dan motor servo. Desain 3D dari robot dapat dilihat pada Gambar 1.
Dalam  penelitian  ini,  robot  yang  digunakan  adalah  robot  humanoid.  Pilihan  penggunaan  robot  humanoid didasarkan pada desainnya yang menyerupai bentuk manusia dan kemampuannya untuk diprogram sehingga pola perilaku robot dapat menyerupai perilaku manusia. Blok diagram robot humanoid 17 dof terdokumentasi dalam Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 1. Desain Robot Humanoid 17 Dof
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Robot Humanoid Input Sensor Warna TCS3200
Proses Main Controller (Arduino Mega) Driver (Servo Controller) Output (Servo 12 volt) Supply (Power 12 volt) Komunikasi Serial SPI
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 4 (2023) 32-37
Gambar 3. Posisi Servo Robot Humanoid 17 Dof
Gambar 4. Sensor TCS3200
Tabel  1. Konfigurasi S2 dan S3 [12]
S2 S3 Photodiode Aktif H H Hijau H L Tanpa Filter L H Biru L L Merah Tabel  2. Frekuensi Output [8] S2 S3 Photodiode Aktif H H 100 % H L 20 % L H 2 % L L

## Power OFF
Dalam  konteks  penggunaan  pada  robot  humanoid,  modul  TCS3200  diimplementasikan  untuk  memungkinkan identifikasi zona-zona berbeda di arena pada kompetisi robot tari, berdasarkan perbedaan warna di setiap zona. Modul  TCS3200  awalnya  berperan  sebagai  sensor  cahaya  yang  telah  disesuaikan  dengan  filter  cahaya  yang mengenali warna dasar RGB (Merah-Hijau-Biru) [8] [9][10]. Sensor warna TCS3200 dapat dilihat pada Gambar 4.  Sensor  warna  TCS3200  telah  dilengkapi  dengan  konverter  tegangan  ke  frekuensi  yang  bertujuan  untuk menghasilkan hasil output yang merefleksikan intensitas cahaya [11][12][13]. Pada sensor TCS3200, terdapat dua pemilih yang berfungsi untuk menentukan pengaturan konfigurasi fotodiode yang digunakan, yaitu pemilih S2 dan S3  [14][15][16].  Rincian  terkait  konfigurasi  keduanya  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  1.  Fotodiode  pada  sensor TCS3200 menghasilkan arus yang proporsional dengan jumlah warna dasar cahaya yang diterimanya. Proses ini kemudian  mengubah  arus  tersebut  menjadi  sinyal  digital  berbentuk  pulsa  kotak,  yang  frekuensinya  berkurang dengan arus besar [17][18][19]. Frekuensi keluaran dapat diatur dengan mengubah konfigurasi pemilih S0 dan S1, yang memiliki panduan yang tercantum dalam Tabel 2.

## 2.2. Perancangan Algoritma Robot Humanoid
Tugas utama dari Arduino IDE adalah untuk menghasilkan berkas dengan format hex yang dapat diunduh ke papan Arduino [5]. Dalam konteks penelitian ini, perancangan perangkat Algoritma atau program pengembangan akan dilakukan  menggunakan  lingkungan  pengembangan  Arduino  IDE.  Untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih detail,  diagram  alir  algoritma  secara  keseluruhan  menjelaskan  bagaimana  robot  dapat  mengenali  zona-zona berdasarkan perbedaan warna pada setiap zona, sebagaimana terlihat dalam Gambar 5.
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 4 (2023) 32-37

## Gambar 5. Diagram Alir Algoritma Gerak Robot dengan Sensor TCS3200

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian sistem merupakan tahap di mana Mekanik, elektrik dan Algoritma yang dieksekusi untuk memancarkan sinkronisasi sistem dengan yang diharapkan oleh peneliti [20]. Proses pengujian dilakukan setelah selesainya tahap perancangan. Dalam proses ini, sistem diuji guna memastikan apakah mampu menjalankan fungsi dan kinerjanya dengan baik. Sensor warna TCS3200 diposisikan pada bagian kaki kiri robot untuk pengujian. Pengujian dilakukan di  ruangan  dengan  kondisi  pencahayaan  yang  berbeda,  yaitu  terang  (312  lux)  dan  gelap  (17  lux),  yang  diukur menggunakan luxmeter. Hal ini disesuaikan dengan variasi pencahayaan yang mungkin terjadi pada saat balapan yang  tidak  konsisten.  Tujuan  utamanya  adalah  melakukan  kalibrasi  sistem  guna  mendapatkan  nilai  RGB  yang dibutuhkan  dalam  pemrograman  gerakan  tari.  Selanjutnya,  nilai-nilai  ini  diimplementasikan  ke  dalam  program pemanggilan  gerakan  tari.  Pengujian  juga  melibatkan  pengukuran  jarak  jangkauan  sensor  dan  pengamatan terhadap gerakan robot. Warna yang diuji sesuai dengan zona warna pada kontes KRSTI. Informasi detail dapat ditemukan dalam Tabel 3.
Terdapat dua jenis objek yang akan diuji, di mana objek pertama terbuat dari kertas HVS 70 gram dan objek kedua terbuat dari kertas glossy (Kertas Foto). Kedua jenis bahan tersebut dijadikan objek uji karena kertas HVS memiliki tingkat pantulan cahaya yang kurang kuat ketika terpapar cahaya, sedangkan kertas glossy memiliki kemampuan pantulan cahaya yang lebih intens. Data yang diambil adalah nilai R, G, B untuk setiap warna dari objek yang akan diuji.  Hasil  perbandingan  eksperimen  sensor  warna  TCS3200  pada  kondisi  ruangan  yang  terang  dan  gelap menggunakan kedua jenis bahan tersebut akan dicatat dalam Tabel 4 dan 5 pada jurnal.
Tabel 3. Data Nilai RGB pada Zona Area Warna Zona Nilai R Nilai G Nilai B Putih 255 255 255 Biru 0 0 255 Hijau 0 255 0 Merah 255 0 0 Biru Muda 140 180 228
Tabel    4.  Data  Pengujian  Sensor  TCS3200  pada  Kertas  HVS  kondisi  Terang  dengan
Intensitas Cahaya 312 lux dan Kondisi Gelap dengan Intensitas Cahaya 17 lux
Warna Zona Kondisi Terang Kondisi Gelap Nilai R Nilai G Nilai B Nilai R Nilai G Nilai B Putih 10 9 8 10 11 9
Biru 30 29 16
30 29 17
Hijau 22 18 25
22 16 26
Merah
14 41 32
13
40 29
Biru Muda
12 11 10 14 11 10
Tabel  5. Data Pengujian Sensor TCS3200 pada Kertas Glossy kondisi Terang dengan Intensitas Cahaya 312 lux dan Kondisi Gelap dengan Intensitas Cahaya 17 lux
Warna Zona Kondisi Terang Kondisi Gelap Nilai R Nilai G Nilai B Nilai R Nilai G Nilai B Putih 8 8 8 7 7 7 Biru 23 29 15 25 28 13 Hijau 14 15 23 17 16 24 Merah 13 59 42 13 60 42 Biru Muda 12 11 8 12 12 8
Adanya  beberapa  syarat  yang  harus  dipenuhi  agar  robot  dapat  menampilkan  gerakan  menari.  Sensor  warna diharapkan mampu mendeteksi beberapa warna khusus, termasuk putih, biru, merah, hijau dan biru muda, dengan nilai-nilai RGB yang telah diprogram untuk memanggil gerakan menari. Namun, jika sensor menangkap warna lain dengan kriteria yang sama maka robot gerakan, robot tetap akan melakukan gerakan tersebut. Hal ini terjadi karena  sensor  warna  memiliki  keterbatasan  pembacaan  warna  dalam  jarak  tertentu.  Untuk  mengatasi  perlu dilakukan penyesuaian kondisi jarak serta panjang zona warna dengan nilai RGB untuk setiap warna. Percobaan dilakukan untuk meningkatkan kemampuan robot dalam membaca nilai sensor warna dan menjalankan gerakan menari.  Pengujian  dilakukan  dalam  kondisi  ruangan  yang  terang  dengan  menggunakan  zona  warna  yang diidentifikasi menggunakan kertas glossy , hasilnya kemudian dicatat dalam Tabel 6. Untuk memperoleh nilai RGB yang  optimal,  pengambilan  nilai  dilakukan  ketika  kaki  robot  menyentuh  langsung  zona  warna.  Nilai  tersebut kemudian  digunakan  untuk  memanggil  gerakan  robot,  namun  terkadang  nilai  ini  mengalami  perubahan  karena adanya noise. Noise ini disebabkan oleh keterlambatan pembacaan nilai RGB dari TCS3200 yang diterima oleh Arduino.
Tabel  6. Hasil Percobaan Robot Humanoid 17 daf dengan sensor TCS3200 No Objek Warna Panjang Zona Hasil No Objek Warna Panjang Zona Hasil 1 Putih 5 Berhasil 16 Putih 35 Berhasil 2 Biru 5 Berhasil 17 Biru 35 Berhasil 3 Hijau 5 Berhasil 18 Hijau 35 Berhasil 4 Merah 5 Tidak 19 Merah 35 Berhasil 5 Biru Muda 5 Berhasil 20 Biru Muda 35 Tidak 6 Putih 15 Berhasil 21 Putih 45 Berhasil 7 Biru 15 Berhasil 22 Biru 45 Berhasil 8 Hijau 15 Berhasil 23 Hijau 45 Berhasil 9 Merah 15 Berhasil 24 Merah 45 Berhasil 10 Biru Muda 15 Berhasil 25 Biru Muda 45 Berhasil 11 Putih 25 Berhasil 26 Putih 55 Tidak 12 Biru 25 Tidak 27 Biru 55 Berhasil 13 Hijau 25 Berhasil 28 Hijau 55 Berhasil 14 Merah 25 Berhasil 29 Merah 55 Berhasil 15 Biru Muda 25 Tidak 30 Biru Muda 55 Tidak
Untuk  menunjukkan  kepresisian  hasil  percobaan  robot  humanoid  17  DOF  dengan  sensor  TCS3200  dalam mendeteksi warna dan melakukan gerakan sesuai dengan zona yang telah ditentukan, tingkat keberhasilan dihitung menggunakan  persamaan  1.  Setelah  melakukan  perhitungan  dari  hasil  percobaan,  tingkat  keberhasilannya mencapai 80%. Percobaan yang tidak berhasil mencakup kasus di mana robot humanoid tidak melakukan gerakan karena tidak mampu mengidentifikasi warna pada zona yang telah ditentukan.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝐾𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛
𝐾𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛+𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑥 100 %
(1)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 24 24 + 6 𝑥 100 %
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 80 %

## 4. Kesimpulan
Robot  mampu  mengidentifikasi  zona  berdasarkan  warna  putih,  biru,  merah,  hijau  dan  biru  muda.  Namun, pembacaan  nilai  RGB  oleh  sensor  warna  TCS3200  dipengaruhi  oleh  jarak  antara  sensor  dan  zona  warna  serta cahya ruangan. Jika jaraknya dekat, pembacaan nilai RGB cenderung stabil, sementara jika jaraknya semakin jauh, nilai RGB menjadi lebih tinggi dan tidak stabil. Tingkat keberhasilan robot dalam mengenali zona-zona ini dalam
penelitian mencapai 80%. Robot akan menampilkan gerakan menari saat sensor warna TCS3200 yang berada di badan belakang mendeteksi nilai RGB sesuai dengan yang telah dirancang algoritma untuk gerakan. Namun, nilai RGB  yang  digunakan  untuk  memicu  gerakan  bersifat  variatif  karena  seringnya  terjadi  gangguan  sinyal  yang menyebabkan nilai RGB tidak stabil. Oleh karena itu, untuk memastikan kinerja robot yang optimal, diperlukan pengecekan  ulang  pada  sensor  warna  untuk  memperoleh  nilai  yang  konsisten  dan  akurat.  Pada  penelitian selanjutnya dapat dikembangkan sebuah sensor warna yang dilengkapi oleh Neural Network pada komputasinya.

## Ucapan Terimakasih
Terima Kasih kepada LPPM Instiut Teknologi Kalimantan telah melakukan support pendanaan dari penelitian.

## Daftar Rujukan
[1] Brogårdh, T. (2007). Present and future robot control development—An industrial perspective. Annual Reviews in Control , 31 (1), 69-79. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2007.01.002
[2] Wajiansyah, A., Malani, R., Supriadi, S., & Gaffar, A. F. O. (2022). Optimization of Humanoid Robot Leg Movement Using Open CM 9.04. Journal of Robotics and Control (JRC) , 3 (5), 699-709. https://journal.umy.ac.id/index.php/jrc/article/view/15071
[3] V. Potkonjak, "Apakah Manusia Buatan Masih Jauh: Robot Antropomimetik versus Manusia Robomimetik," Robotika, vol. 9, hal. 57, 2020, http://doi.org/10.3390/robotics9030057 .
[4] PusPresNas, “Petunjuk Implementasi Kontes Robot Indonesia (KRI) Tahun 2021,” B. Kusumoputro, M. H. Purnomo, E. Mozef, H. S. BR, dan G. Prabowo, Eds., ed. Jakarta: Kementerian
Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, 2021, https://kontesrobotindonesia.id/data/2021/.
[5] Juliano, A., Hendrawan, A.H., & Ritzkal, R. (2020). Prototyping sistem informasi tahapan kematangan buah strawberry menggunakan arduino uno dan TCS3200. Jurnal Robotika dan Kontrol (JRC), 1(3), 86-91. https://journal.umy.ac.id/index.php/jrc/article/view/7924
[6] Damayanti, R., Hendrawan, Y., Susilo, B., & Oktavia, S. (2020, April). Prediksi kematangan tomat menggunakan sensor warna TCS3200. Dalam  Seri  Konferensi  IOP:  Ilmu  Bumi  dan  Lingkungan  (Vol.  475,  No.  1,  hal.  012011).  Penerbitan  IOP. DOI  10.1088/1755- 1315/475/1/012011
[7] Sachdeva, A., Gupta, M., Pandey, M., & Khandelwal, P. (2017). Pengembangan Mesin Sortasi dan Penghitung Multi Warna Otomatis Industri Menggunakan Mikrokontroler Arduino Nano dan Sensor Warna TCS3200. Jurnal Internasional Teknik dan Sains (IJES), 6(4), 56-59. DOI: 10.9790/1813-0604025659
[8] Khairudin, A. R. M., Karim, M. H. A., Samah, A. A., Irwansyah, D., Yakob, M. Y., & Zian, N. M. (2021, December). Development  of Colour Sorting Robotic Arm Using TCS3200 Sensor. In 2021 IEEE 9th Conference on Systems, Process and Control (ICSPC 2021) (pp. 108-113). IEEE. DOI: 10.1109/ICSPC53359.2021.9689114
[9] Sinha, S., Suman, SK, & Kumar, A. (2020). Lengan Robot Pemilah Objek Berbasis Sensor Warna. Dalam Algoritma Komputasi dengan Aplikasi di Bidang Teknik: Prosiding ICCEEEE 2019 (hlm. 169-180). Pegas Singapura. https://doi.org/10.1007/978-981-15-2369-4_16
[10] Duan, L., & Yu, Z. (2018, Juni). Navigasi Mobil Robot dengan Deteksi Warna. Pada Konferensi Internasional tentang Jaringan Cerdas dan Otomatisasi Listrik (ICSGEA) 2018 (hlm. 316-323). IEEE. DOI: 10.1109/ICSGEA.2018.00085
[11] Khairunnisa,  S.,  Amelza,  R.,  Lubis,  N.A.,  &  Putri,  M.D.  (2023).  Kajian  Spektrometer  Menggunakan  Sensor  Cahaya  TCS3200. GRAVITASI: Jurnal Pendidikan Fisika dan Sains, 6(01), 13-19. ttps://doi.org/10.33059/gravitasi.jpfs.v6i01.7938
[12] Wibowo, A., Poningsih, P., Parlina, I., Suhada, S., & Wanto, A. (2022). Rancang Bangun Mesin Sortir Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Tingkat  Kematangan  Menggunakan  Sensor  Warna  Tcs3200  Berbasis  Arduino  Uno.  Penyimpanan:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  dan  Ilmu Komputer, 1(2), 9-15. https://doi.org/10.55123/storage.v1i2.305
[13] Kurniadi Wardana, H., Indahwati, E., & Arifah Fitriyah, L. (2018, April). Pengukuran kadar glukosa darah non invasif berdasarkan sensor warna  tcs3200  dan  arduino.  Dalam  Seri  Konferensi  IOP:  Ilmu  dan  Teknik  Material  (Vol.  336,  hal.  012019).  Penerbitan  IOP. DOI 10.1088/1757-899X/336/1/012019
[14] Wan, Z., Luo, H., Wang, H., & Huang, L. (2022). Design of a High Accuracy Color Block Sorting Robot Based on TCS3200 Color Sensor. In  Proceedings  of  the  11th  International  Conference  on  Computer  Engineering  and  Networks  (pp.  1060-1072).  Springer  Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-6554-7_117
[15] Najmurrokhman,  A.,  Kusnandar,  K.,  Maulana,  F.,  Wibowo,  B.,  &  Nurlina,  E.  (2019,  November).  Perancangan  prototipe  lengan manipulator untuk implementasi tugas pick-and-place pada sistem robot industri menggunakan sensor warna TCS3200 dan mikrokontroler ATmega2560.  Dalam  Jurnal  Fisika:  Seri  Konferensi  (Vol.  1375,  No.  1,  hal.  012041).  Penerbitan  IOP. DOI  10.1088/1742- 6596/1375/1/012041
[16] Hesti,  E.  (2019,  Februari).  Sistem  Kontrol  Groping  Kopi  menggunakan  Sensor  tcs  3200  Berbasis  xbee.  Dalam  Jurnal  Fisika:  Seri Konferensi (Vol. 1167, No. 1, hal. 012017). Penerbitan IOP. DOI 10.1088/1742-6596/1167/1/012017
[17] Al-Azis, K.T., Ma'arif, A., Sunardi, S., Nuraisyah, F., & Indrapraja, A.R. (2021). Sistem pendeteksi kadar glukosa dalam larutan glukosa menggunakan sensor TCS3200 dengan metode If-Else. ILKOM Jurnal Ilmiah, 13(2), 110-116.
https://doi.org/10.33096/ilkom.v13i2.733.110-116
[18] Zulkarnain,  I.,  Ramadhan,  M.,  &  Anwar,  B.  (2019).  Implementasi  Alat  Pendeteksi  Benda  Warna  Menggunakan  Fuzzy  Logic  dengan Sensor  TCS3200  Berbasis  Arduino.  Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem  Komputer  TGD,  2(2),  106-117.  DOI: https://doi.org/10.53513/jsk.v2i2.139
[19] Ratnawati, D., & Vivianti, V. (2019). Kit Game Edukasi "Tongkat Putri dan Pedang Warna" Untuk Anak Prasekolah dengan Menggunakan Sensor  Warna  Tcs3200  dan  Arduino  Nano.  Jurnal  Internasional  Bisnis  Terapan  dan  Sistem  Informasi,  3(1),  9-13. https://doi.org/10.31763/ijabis.v3i1.158
[20] Wan, Z., Luo, H., Wang, H., & Huang, L. (2022). Rancang Bangun Robot Sortir Blok Warna Akurasi Tinggi Berbasis Sensor Warna TCS3200.  Dalam  Prosiding  Konferensi  Internasional  ke-11  Teknik  Komputer  dan  Jaringan  (hlm.  1060-1072).  Pegas  Singapura. https://doi.org/10.1007/978-981-16-6554-7_117