Lamsani, M., Pangestika, R. A., Cahyanti, M. and Swedia, E. R. (2023) “Sistem Identifikasi Warna Tanah Munsell Menggunakan Sensor Warna TCS3200 dan Kelembaban YL-69”, Sebatik, 27(1).
Submitted:  2023-04-26 Accepted:  2023-05-23 Published:  2023-06-06

## SISTEM IDENTIFIKASI WARNA TANAH MUNSELL MENGGUNAKAN SENSOR WARNA TCS3200 DAN KELEMBABAN YL-69
Missa Lamsani 1) , Restu Adeline Pangestika 2) , Margi Cahyanti 3) , dan Ericks Rachmat Swedia 4)
1,2 Sistem Komputer, Universitas Gunadarma
3 Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
4 Informatika, Universitas Gunadarma
1,2,3,4 Jalan Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : missa@staff.gunadarma.ac.id 1) , riyanarham18@gmail.com 2) , margi@staff.gunadarma.ac.id 3) , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id 4)

## ABSTRAK
Tanah merupakan salah satu sumber daya yang penting bagi kehidupan di Bumi. Tanah menyediakan air, udara serta nutrisi yang  dibutuhkan  oleh  Bumi.  Berdasarkan  sudut  pandang  penggunaan  lahan  untuk  kebutuhan  pertanian  dan  produksi biomassa,  sumber  daya  lahan  dapat  menghasilkan  makanan,  pakan,  pakaian,  tempat  tinggal  dan  bio  energi  yang  dapat mendukung  keberlangsungan  kehidupan  Manusia.  Tanah  memiliki  banyak  bentuk  dan  memiliki  fitur  sendiri  yang menentukan kekuatan dan kelemahan dalam pemanfaatan yang berbeda. Salah satu sifat yang paling sering digunakan oleh para peneliti untuk  menggambarkan dan  mengklasifikasikan tanah  berdasarkan  warna. Pengklasifikasian  jenis tanah  yang biasa  digunakan  yaitu  bagan  warna  tanah  Munsell  dengan  238  warna  standar  berbentuk chip persegi  panjang.  Namun, proses pencocokan sampel dengan chip warna bergantung pada keterampilan pengamatan subjektif dari pengguna. Saat era modern  ini,  kemajuan  teknologi  berkembang  semakin  pesat.  Salah  satunya  (IoT)  dapat  digunakan  sebagai  media pendukung.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkonversi  nilai  warna  RGB  tanah  menjadi  nilai  HCV  Munsell,  hasil konversi  nilai  tersebut.  Perancangan  sistem  ini  dengan  mengambil  nilai  warna  RGB  pada  tanah  yang  dikirimkan  melalui Application Programming Interface (API), di dalam API melakukan konversi nilai RGB ke nilai HVC Munsell, lalu hasil tersebut  ditampilkan  pada  layar  LCD  20x4.  Pemilihan  LCD  20x4  sebagai output agar  memudahkan  pengguna  agar  tidak perlu repot membawa gawai saat menggunakannya langsung di lapangan. Uji coba pada penelitian menggunakan tiga jenis tanah yang berbeda dengan percobaan sepuluh kali pada jenis tanah masing-masing.
Kata Kunci: API, HCV, IoT, Munsell, RGB, Warna

## 1. PENDAHULUAN
Tanah  merupakan  sumber  daya  yang  penting  bagi kehidupan  di  bumi.  Tanah  menyediakan  air,  udara  serta nutrisi yang dibutuhkan. Dari sudut pandang penggunaan lahan untuk kebutuhan pertanian dan produksi bio massa, sumber daya lahan dapat menghasilkan makanan, pakan, pakaian,  tempat  tinggal  dan  bio  energi  yang  dapat mendukung kehidupan manusia (Rahmayuni dkk., 2018)
Pada tahun 1915-an sistem munsell ditemukan oleh Albert  H.  Munsell  yang  mendesain  sistem  warna  3D yang  berdasarkan hue,  value dan chroma untuk melakukan  pengukuran  warna  tanah,  sistem munsell menggunakan  standar hue dan  nilai  numerik  untuk chroma dan lightness untuk mendefinisikan warna.
Beragam  warna  tanah  standar  dikumpulkan  dalam buku Munsell  Soil  Color  Chart ,  dan  ilmuwan  tanah secara  rutin  menggunakan  grafik  ini  untuk  menentukan warna  tanah  dengan  perbandingan  visual  dengan  warna standar.
Buku Munsell ini terdiri dari kertas persegi panjang berwarna  kecil  yang  dikodekan  dalam  sistem  Munsell, biasanya disebut dengan nama chip warna (Milotta dkk., 2018).  Pemanfaatan  kemajuan  teknologi  yang  semakin pesat,  salah  satunya  adalah Internet  of  Things (IoT)
secara  umum  teknologi  ini  menciptakan  konsep  untuk memperluas manfaat dari koneksi internet atau perangkat yang menggunakan media internet (Fahlevi & Gunawan, 2021).
Dalam  rangka  membantu  proses  klasifikasi  warna tanah secara digital, beberapa peneliti  yang sebelumnya. Menggunakan  metode  Histogram  dan  Ekstraksi  Ciri K- Nearest Neighbor digunakan untuk klasifikasi jenis tanah di  Kota  Banjar,  Jawa  Barat.  Nilai  ekstraksi  histogram dan  hasil  sistem  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  60% yaitu  nilai  K  =  1  dan  nilai  K  =  3  dari  total  data  uji sebanyak 20 data berhasil mengimplementasikan metode ekstraksi  fitur  histogram  warna  untuk  masing-masing komponen warna (Rudi & Avianto, 2019).
Priandana  membuat  alat  penentuan  warna  tanah menggunakan  sensor  warna  dan  rangkaian  yang terintegrasi  dengan microcontroller ,  dengan  hasil keluaran  berupa  kode  warna  sesuai  dengan  notasi  pada Munsell  Soil  Color  Cart yang  dapat  dilihat  pada  alat display .  Menggagas  sebuah  alat  bersifat mobile dengan menggunakan aplikasi SCOTECT ( Soil Color Detection ) Mobile Apps , dengan kesimpulan kinerja algoritma yang ditanamkan  pada  aplikasi  melakukan  klasifikasi  warna dengan akurasi 90,58% (Priandana dkk., 2014).
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Robbani  menggunakan Operating  System berbasis Android  untuk  membuat  aplikasi  E-Soil  yang  berguna untuk  mengidentifikasi  jenis warna pada  tanah berdasarkan  buku Munsell  Soil  Color  Chart sehingga dapat  memudahkan  petani  dalam  mengetahui  warna tanah  yang  memiliki  kandungan  unsur  hara  yang berhubungan  dengan  kesuburan  tanah  tersebut  (Robbani dkk., 2016).
Saat  ini,  belum  banyak    aplikasi website untuk mendeteksi  warna  tanah  secara  otomatis  melalui berdasarkan Munsell Soil Color Char . Dari permasalahan tersebut,  maka  penelit  bertujuan  untuk  mengembangkan suatu  Sistem  Identifikasi  Warna  Tanah  menggunakan sensor  warna  TCS3200  dan  sensor  kelembaban  YL-69 berdasarkan  Ruang  Warna  HVC Munsell  Soil  Color Chart .  Rancangan  ini  berguna  untuk  membantu  peneliti baik  dari  bidang  pertanian  maupun  pembangunan  untuk mengidentifikasi  warna  tanah  dengan  lebih  mudah.  Alat ini menggunakan sebuah microcontroller ESP8266 yang tersambung  dengan  internet  sebagai  bagian  dari  sistem IoT,  lalu  membuat Application  Programing  Interface (API).  API  ini  berguna  untuk  mengkonversi  nilai  warna RGB  tanah  menjadi  nilai  HVC Munsell ,  hasil  konversi tersebut  akan  dapat  ditampilkan  pada  layar  LCD  20x4 (20  Karakter,  4  Baris).  Pemilihan  LCD  20x4  sebagai output agar  memudahkan  pengguna  agar  tidak  perlu membawa  gawai  saat  menggunakannya  langsung  di lapangan.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat mengurangi  kemungkinan  kesalahan  pencocokan  warna tanah, serta mempermudah pengguna Munsell Soil Color Chart dalam mengklasifikasikan warna tanah.

## 2. RUANG LINGKUP
Adapun  ruang  lingkup  yang  ditetapkan  dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Merancang prototipe suatu dengan sistem identifikasi warna yang dapat mengidentifikasi jenis warna tanah.
2. Bagaimana cara kerja sistem identifikasi jenis tanah menggunakan sensor warna.
3. Menampilkan informasi jenis warna tanah LCD20x4.
4. Merancang  Sistem  Cerdas  Identifikasi  Jenis  Tanah dengan  teknik  pembacaan  menggunakan  teknologi sensor  warna  TCS3200  yang  serta  memanfaatkan teknologi  IoT  dalam  mengkonversi  nilai  RGB menjadi nilai HVC.
5. Perancangan  ini  menampilkan  jenis  warna  tanah sesuai dengan panduan dari buku Munsell Soil Color
Chart .

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  bahan  dan  metode  yang  digunakan dalam mendukung penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 3.1 Systems Development Life Cycle
Berfungsi  untuk  menggambarkan  tahapan-tahapan utama  dan  langkah-langkah  dari  setiap  tahapan  yang secara  garis  besar  terbagi  dalam  lima  kegiatan  utama, yaitu (Steven & Christianto, 2021) :
1. Analisis : Proses analisis ini meliputi analisa terhadap kebutuhan  yang  diperlukan  untuk  mempermudah dalam  penyelesaian  masalah.  Bagian  ni  termasuk dalam bagian perencanaan.
2. Perancangan : Setelah mendapatkan analisa kebutuhan yang diperlukan, maka dilakukan perancangan  sehingga  menghasilkan prototype dan beberapa output lain meliputi dokumen berisi desain, pola, dan komponen yang diperlukan.
3. Pengembangan  :  Proses  pengembangan  adalah  tahap dimana rancangan yang telah dibuat mulai dikerjakan atau  diimplementasikan  menjadi  sistem  yang  utuh. Tahap  ini  menghabiskan  waktu  yang  cukup  lama karena  akan  muncul  kendala  baru  yang  dapat menghambat perkembangan sistem. Perubahan mungkin terjadi pada tahap ini.
4. Pengujian  :  Setelah  sistem  selesai  dikembangkan, maka  sistem  harus  melalui  tahap  pengujian  sebelum digunakan  sepenuhnya.  Pada tahap  ini,  ada  beberapa hal  yang  harus  diperhatikan  secara  seksama.  Hal tersebut  adalah  kemudahan  penggunaan  serta pencapaian  tujuan  dari  sistem  yang  sudah  disusun sejak awal, karena jika ada kesalahan,  tahap pertama hingga  keempat  harus  di  perbaharui,  diulang  atau dirombak total.
5. Implementasi  :  Tahap  implementasi  merupakan tahapan akhir dalam  metodologi SDLC. Sistem  yang telah  dibuat,  diuji  coba  dan  dipastikan  dapat  bekerja secara optimal.
Setiap  kegiatan  dalam  SDLC  dapat  dijelaskan melalui  tujuan  ( purpose )  dan  hasil  kegiatannya ( deliverable ). Apabila kegiatan utama tersebut dijabarkan  ke  dalam  langkah-langkah  yang  lebih  rinci dapat digambarkan seperti berikut (Widharma, 2017):
Gambar 1. Stages of Problem Solving Systems Development Life Cycle (SDLC)
3.2 Tanah
Tanah  atau solum dalam  bahasa  Latin  dan  lahan dalam bahasa Jawa merupakan benda yang sangat berarti untuk kehidupan manusia. Tanah menyediakan air, udara dan nutrisi  yang dibutuhkan  bagi  makhluk  hidup. Selain itu  tanah  juga  dapat  digunakan  dalam  bidang  pertanian sehingga  bisa  menghasilkan  pangan,  papan,  sandang, papan dan bio energi. Tanah memiliki sifat fisika seperti tekstur,  struktur,  kepadatan,  porositas,  aerasi,  kekuatan, suhu, dan warna tanah (Utomo & others, 2016).
Sifat-sifat  tersebut  merupakan  faktor  dominan dalam mempengaruhi penggunaan tanah. Salah satu sifat yang  paling  sering  digunakan  oleh  para  peneliti  untuk menggambarkan  dan  mengklasifikasikan  tanah  adalah warna.  Hasil  klasifikasi  tanah  selanjutnya  dapat digunakan  sebagai  dasar  penilaian  kesesuaian  lahan berbagai  tanaman  pertanian  maupun  kebutuhan  lainnya (Mukrin dkk., 2019).

## 3.3 Ruang Warna RGB
Ruang  warna Red,  Green,  Blue (RGB)  merupakan ruang  warna  standar  yang  didasarkan  pada  akuisisi frekuensi  warna  yang  didapat  melalui  sensor  elektronik Keluaran  dari  sensor  ini  merupakan  sinyal  analog.  Lalu keluaran  sinyal  analog  intensitas  amplitudonya  di digitalisasi  dan  dikodekan  dalam  8 bit untuk  setiap warna.  Ruang  warna  RGB  ini  tidak  memerlukan transformasi  untuk  menampilkan  informasi  pada  layar monitor.  Alasan  di  atas  ini  menyebabkan  nilai  RGB tersebut banyak dimanfaatkan sebagai ruang warna dasar bagi  sebagian  besar  aplikasi  yang  digunakan  pada  saat ini (Swedia & Cahyanti, 2010).

## 3.4 Ruang Warna HVC
HVC  ( Hue,  Value dan Chroma )  merupakan  ruang warna  yang    terdiri  dari  tiga  variabel  penting.  Ruang warna  HVC  selalu  berkaitan  erat  dengan  sistem  warna Munsell ,  penggambaran  dan  perbandingan  warna  satu sama lain pertama kali ditemukan pada awal abad ke-20. Sistem Munsell HVC  ini  menggambarkan  warna berdasarkan Hue,  Value dan Chroma ,  besaran  yang dijelaskan  menggunakan  konsep  bola  sehingga  semua warna  dapat  terlihat  dan  dapat  dijelaskan  terkait  satu sama  lain. Hue merupakan  spektrum  warna  yang dominan sesuai dengan panjang gelombangnya, sementara value menyatakan  gelap  terangnya  warna berdasarkan  banyaknya  pantulan  sinar,  sedangkan chroma menunjukkan  didefinisikan  sebagai  gradasi kemudian  dari  warna  kelabu  atau  putih  netral  ke  warna lainnya (Rudiono, 2019).

## 3.5 Sistem Warna Munsell
Dalam  kolorimetri,  sistem  warna Munsell adalah sebuah  ruang  warna  yang  membagi  warna  berdasarkan pada  tiga  dimensi  warna  :  nama  warna,  nilai (pencahayaan), dan intensitas. Sistem ini dihasilkan oleh Profesor  Albert  H. Munsell pada  dekade  pertama  100
tahun  ke-20  dan  diadopsi  oleh  USDA  sebagai  sistem warna  resmi  untuk  penelitian  tanah  pada  1930  an. Sebelum data Munsell distandardisasi, nama-nama warna diberikan  berlandaskan  warna  alamiah  yang  dimiliki, misalnya, warna hijau alpukat untuk menunjukkan warna hijau  yang  menyerupai  warna  buah  alpukat  (Fitriyah  & Wihandika, 2021) .
Gambar 2. Munsell Color System
3.6 NodeMCU ESP8266 NodeMCU ESP8266 merupakan modul
microcontroller yang  didesain  dengan  ESP8266  di dalamnya  (Pangestu  dkk.,  2019).  NodeMCU  merupakan sebuah  board  elektronik  yang  berbasis  chip  ESP8266 dengan kemampuan  menjalankan fungsi microcontroller dan ESP8266 juga dapat terkoneksi pada internet dengan modul wifi .  Terdapat  beberapa  pin  I/O  sehingga  dapat dikembangkan  menjadi  sebuah  aplikasi  monitoring ataupun  controlling  pada  proyek  IoT.  Aplikasi  Arduino IDE  dapat  digunakan  sebagai  compiler  program  yang akan  digunakan  pada  NodeMCU  ESP8266.  Secara  fisik bentuk  dari  NodeMCU  ESP8266,  terdapat port USB ( mini USB)  yang  memudahkan  dalam  pemrogramannya hal  ini  dikarenakan  port  mini  USB  adalah port umum yang  hampir  dimiliki  semua  orang.    Fungsi  modul ESP8266  dikhususkan  untuk  “ connected  to  internet ”, modul  ESP8266  juga  merupakan  turunan  hasil pengembangan  dari  modul  platform  IoT  ESP8266  tipe ESP-12 (Nurul Hidayati Lusita Dewi, 2019).
3.7 Sensor Warna TCS3200
TCS3200  merupakan converter yang  diprogram untuk  mengubah  intensitas  cahaya  warna  menjadi frekuensi  yang  tersusun  atas  konfigurasi  silicon photodiode  dan converter arus  ke  frekuensi  dalam  IC CMOS monolithic yang tunggal. Keluaran dari sensor ini
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
adalah gelombang kotak ( duty cycle 50%) frekuensi yang berbanding  lurus  dengan  intensitas  cahaya  ( irradiance ) (Athifa & Rachmat, 2019).
Dalam  mengkonversi  cahaya  ke  frekuensi,  sensor TCS3200  membaca  nilai array photodiode  berukuran 8x8.  Enam  belas fotodiode memiliki  filter  warna  biru, enam  belas fotodiode memiliki  filter  warna  hijau,  enam belas fotodiode memiliki filter warna  merah,  dan  enam belas sisanya tanpa filter ( clear ). Cara kerja sensor warna TCS3200  bekerja  dengan  cara  membaca  nilai  intensitas cahaya  yang  dipancarkan  oleh  LED super  bright terhadap  objek.  Matrik  8x8  photodioda  membaca  nilai intensitas cahaya yang ada (Maulana dkk., 2020).

## 3.8 Sensor Kelembaban YL-69
Soil  Moisture  tipe  YL-69  memiliki  modul  IC LM393  didalamnya,  modul  tersebut  berfungsi  untuk membandingkan  offset  rendah  yang  lebih  rendah  dari 5mV,  yang  sangat  stabil  dan  presisi  (Putri,  2018). Sensitivitas  pendeteksian  dapat  diatur  dengan  memutar potensiometer  yang  terpasang  dalam  modu  pemroses. Untuk pendeteksian secara presisi menggunakan microcontroller ,  dapat  menggunakan  keluaran  analog (sambung  dengan  pin  ADC  atau  analog input pada microcontroller ) yang akan memberikan nilai kelembaban  pada  skala  0V  (relatif  terhadap  GND) hingga  VCC  (tegangan  catu  daya).  Modul  ini  dapat menggunakan  catu  daya  antara  3,3  volt  hingga  5  volt sehingga  fleksibel  untuk  digunakan  dalam  berbagai macam microcontroller (Sari dkk., 2018).

## 3.9 LCD 20 x 4
LCD  merupakan  perangkat  yang  berfungsi  sebagai media  penampil  sebuah  karakter  dengan  memanfaatkan cairan  kristal.  Pada  arduino  untuk  mengendalikan  LCD karakter  dengan  ukuran  16x2  (16  Karakter  dan  2  Baris) menggunakan  library default yang  sudah  ada  yaitu LiquidCrystal .  Selain  LCD  dengan  ukuran  16x2  yang paling  sering  digunakan,  LCD  juga  memiliki  beberapa macam  ukuran  lain  yaitu  8x1,  16x1,  16x2,  16x4,  20x4 (Mubarroq & Hendriyawan A, 2019).

## 3.10 Push Button
Merupakan  komponen  yang  berfungsi  untuk mengontrol  aliran  listrik  dalam  suatu  rangkaian  menjadi kondisi ON dan OFF. Push button bekerja ketika tombol ditekan,  namun  sesaat  setelah  tekanan  dilepaskan  maka tombol akan kembali pada posisi semula (Riski, 2019).
3.11 API dengan Bahasa Pemrograman Python API sendiri adalah program yang menjembatani dua aplikasi  untuk  saling  berkomunikasi  ( interface ).    API memudahkan  koneksi  untuk  beberapa  sistem  yang memiliki  arsitektur  berbeda.  Aplikasi  ini  biasanya berjalan  di web  server ,  yang  berfungsi  untuk memberikan  layanan  terhadap  permintaan  dari client seperti  pada  gambar  3  (Swedia  ER,  Risma  R,  dkk., 2022).
Gambar 3. API di Web Server
Layanan  yang  diberikan  dapat  berupa file html, dapat  juga  berupa  data.    Data  yang  diminta  biasanya berupa JSON, image atau video . Web Server yang cukup terkenal  adalah  IIS  ( Internet  Information  Services )  dari perusahaan Microsoft dan Apache dari  The  Apache Software  Foundation Windows  Server (Swedia  ER, Fitriani RR, dkk., 2022).
Python  merupakan  bahasa  pemrograman  yang menyediakan  algoritma  dan library yang  dapat digunakan untuk membuat model machine learning baik supervised  learning ataupun unsupervised  learning . Contoh library pada Python yang dapat digunakan untuk machine  learning adalah  NumPy,  Pandas,  Matplotlib, dan Sklearn (Scikit Learn). Selain memiliki library yang dapat  digunakan  untuk  machine  learning,  Python  juga merupakan  bahasa  pemrograman  yang  sederhana  jika dibandingkan  dengan  bahasa  pemrograman  lainnya seperti Java, C,  C#, ataupun  C++. Bahasa pemrograman Python  ini  juga  dapat  dijalankan  di  berbagai  macam platform  sistem  operasi  seperti  Windows,  Linux,  dan Apple OS (Retnoningsih & Pramudita, 2020).

## 3.12 Analisis Sistem Secara Umum
Sistem  Identifikasi  Warna  Tanah  ini  dapat mendeteksi  berbagai  jenis  tanah  dan  mengklasifikasikan tanah  tersebut  termasuk  ke  dalam  jenis  tanah  apa berdasarkan  dominasi  warna.  Pendeteksian  warna  tanah menggunakan  sensor  warna  TCS  3200,  sensor  yang bekerja  dengan  cara  mengubah  intensitas  cahaya  warna menjadi  frekuensi.  Keluaran  dari  sensor  ini  adalah gelombang  kotak  ( duty  cycle 50%)  frekuensi  yang berbanding  lurus  dengan  intensitas  cahaya  ( irradiance ). Sensor TCS3200 dapat membaca nilai array photodiode yang  berukuran  8  x  8.  Sensor  TCS3200  memiliki  64 photodiode yang  masing-masing  memiliki  16 filter warna  merah,  16  filter  warna  hijau,  16  filter  warna  biru serta sisanya tanpa filter ( clear ). Keluaran dari sensor ini adalah  nilai  RGB,  maka  untuk  dapat  mengetahui  warna tanah  yang  diuji  termasuk  pada  jenis  tanah  apa,  nilai RGB  tersebut  harus  dikonversi  terlebih  dahulu  ke  ruang warna munsell atau  yang  umum  diketahui  ruang  warna HVC ( hue, value dan chroma ) seperti pada gambar 4.

## Gambar 4. Rancangan Alat Perangkat Keras
Sistem  Identifikasi  Warna  Tanah  memerlukan bantuan  sensor  YL-69  untuk  mengetahui  kadar  air  yang
terkandung dalam tanah, karena tanah dengan kandungan air  yang  tinggi  cenderung  memiliki  warna  yang  lebih gelap  dibanding  tanah  yang  memiliki  sedikit  kandungan air di dalamnya. Sensor kelembaban akan ditanamkan ke dalam tanah secara langsung. Penggunaan sensor YL-69 ini  memerlukan  sebuah  modul  untuk  membantu  proses komunikasi  sensor  dengan microcontroller NodeMcu ESP8266.
Untuk  dapat  mengetahui  nilai  RGB  tanah,  sensor TCS3200  perlu  diletakan  langsung  mendekati  tanah. Semakin  dekat photodiode sensor  maka,  hasil  yang didapat  cenderung  lebih  akurat.  Nilai  warna  RGB  dan kelembaban tanah kemudian akan dikirimkan NodeMCU ESP8266  pada  sebuah  web  yang  telah  terisi  program untuk dapat mengkonversi nilai RGB menjadi nilai HVC ruang warna Munsell . Selanjutnya hasil konversi tersebut dapat dilihat pada monitor LCD 20x4.

## 3.13 Analisa Diagram Alur
Alur  yang  terdapat  pada  gambar  5  menunjukkan alur  dari  sistem  secara  program,  alat  dimulai  ketika terhubung  dengan  catu  daya,  ketika  alat  telah  terhubung dengan  arus  listrik,  maka  NodeMCU  ESP8266  akan mencoba menghubungkan dengan jaringan internet yang tersedia.  Selanjutnya  untuk  dapat  mengambil  nilai  RGB tanah tinggal menekan tombol push button satu kali, jika alat  telah  terhubung  dengan  jaringan  internet  maka  nilai RGB dan  nilai kelembaban  yang diperoleh akan dikirim menuju  website  API  Munsell,  nilai  RGB  yang  terkirim akan di konversi  menjadi nilai HVC Munsell Soil  Color Chart agar  dapat  diklasifikasikan  sampel  tersebut termasuk  ke  dalam  warna  tanah  apa.  Setelah  nilai  HVC Munsell dan jenis warna tanah diperoleh, maka informasi tersebut akan ditampilkan pada LCD 2004.

## Gambar 5. Diagram Alur
Berikut ini adalah penjelasan dari alur sistem:
1. Sistem  terhubung  ke  jaringan  internet,  jika  tidak terhubung sistem dianggap selesai.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
2. Jika  terhubung  ke  internet  maka  dilanjutkan  dengan menekan  tombol,  bertujuan  untuk  melanjutkan langkah selanjutnya.
3. Instalisasi  sensor  warna  dan  sensor  kelembaban bertujuan  untuk  menangkap  nilai  warna  dari  tanah tersebut,  dan  mendapatkan  nilai  kelembaban  dari sensor kelembaban.
4. Sensor  warna  ini  mengambil  nilai  RGB  pada  tanah dan sensor kelembaban mengambil nilai kelembaban.
5. Pada  proses  kirim  data,  yang  diambil  hanya  nilai RGB,  di  mana  akan  di  proses  untuk  mengkorversi nilai  RGB  menjadi  nilai  HSV  (hanya  nilai hue yang diambil), dengan ketentuan sebagai berikut:
1) Jika nilai hue kurang dari sama dengan 2.5 maka nilai munsel adalah "5R"
2) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  2.5  dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  5  maka  nilai munsel adalah "7.5R"
3) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 5 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  7.5  maka  nilai munsel adalah "10R"
4) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  7.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 10 maka nilai munsel adalah "2.5YR"
5) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 10 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  12.5  maka  nilai munsel adalah "5YR"
6) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  12.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 15 maka nilai munsel adalah "7.5YR"
7) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 15 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  17.5  maka  nilai munsel adalah "10YR"
8) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  17.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 20 maka nilai munsel adalah "2.5Y"
9) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 20 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  22.5  maka  nilai munsel adalah "5Y"
10) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  22.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 25 maka nilai munsel adalah "7.5Y"
11) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 25 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  27.5  maka  nilai munsel adalah "10Y"
12) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  27.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 30 maka nilai munsel adalah "2.5GY"
13) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 30 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  32.5  maka  nilai munsel adalah "5GY"
14) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  32.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 35 maka nilai munsel adalah "7.5GY"
15) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 35 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  37.5  maka  nilai munsel adalah "10GY"
16) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  37.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 40 maka nilai munsel adalah "2.5G"
17) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 40 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  42.5  maka  nilai munsel adalah "5G"
18) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  42.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 45 maka nilai munsel adalah "7.5G"
19) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 45 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  47.5  maka  nilai munsel adalah "10G"
20) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  47.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 50 maka nilai munsel adalah "2.5BG"
21) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 50 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  52.5  maka  nilai munsel adalah "5BG"
22) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  52.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 55 maka nilai munsel adalah "7.5BG"
23) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 55 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  57.5  maka  nilai munsel adalah "10BG"
24) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  57.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 60 maka nilai munsel adalah "2.5B"
25) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 60 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  62.5  maka  nilai munsel adalah "5B"
26) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  62.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 65 maka nilai munsel adalah "7.5B"
27) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 65 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  67.5  maka  nilai munsel adalah "10B"
28) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  67.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 70 maka nilai munsel adalah "2.5PB"
29) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 70 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  72.5  maka  nilai munsel adalah "5PB"
30) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  72.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 75 maka nilai munsel adalah "7.5PB"
31) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 75 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  77.5  maka  nilai munsel adalah "10PB"
32) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  77.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 80 maka nilai munsel adalah "2.5P"
33) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 80 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  82.5  maka  nilai munsel adalah "5P"
34) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  82.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 85 maka nilai munsel adalah "7.5P"
35) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 85 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  87.5  maka  nilai munsel adalah "10P"
36) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  87.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 90 maka nilai munsel adalah "2.5BP"
37) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 90 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  92.5  maka  nilai munsel adalah "5RP"
38) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  92.5  dan nilai hue kurang dari sama dengan 95 maka nilai munsel adalah "7.5RP"
39) Jika nilai hue lebih dari sama dengan 95 dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  97.5  maka  nilai munsel adalah "10RP"
40) Jika  nilai hue lebih  dari  sama  dengan  97.5  dan nilai hue kurang  dari  sama  dengan  100  maka nilai munsel adalah "2.5R"
6. Selanjutnya menentukan warna tanah tersebut melalui nilai  RGB  yang  telah  dikonversi  menjadi  HSV, dimana :
1) Jika  munsel  "2.5R"  atau  munsel  "7.5R"  atau munsel  "10R"  termasuk  ke  dalam  "Jenis  Tanah Merah"
2) Jika  munsel  "2.5YR"  atau  munsel  "5YR"  atau munsel "7.5YR" termasuk ke dalam "Jenis Tanah Coklat"
3) Jika  munsel  "5Y"  atau  munsel  "10Y"  atau munsel  "5GY"  termasuk  ke  dalam  "Jenis  Tanah Kelabu"
4) Jika  tidak  terdapat  dalam  keterangan  munsel  di atas dinggap sebagai "Bukan Munsell Tanah".
7. Bagian akhir adalah menampilkan ke layar LCD 20 x 4 dengan keterangan HSV, Munsell, Kelembaban dan Jenis. Gambar 6 merupakan sebuah implementasi.

## Gambar 6. Tampilan LCD
Berikut  ini  adalah  rancangan  dari  pembuatan  alat tersebut, ditunjukkan pada gambar 7.

## Gambar 7. Perancangan Alat
3.14 Pengujian Alat
Pengujian  alat  yang  dilakukan  dari  alat  “Sistem Identifikasi  Warna  Tanah  Menggunakan  Sensor  Warna Tcs3200 dan Sensor Kelembaban Yl-69” dengan metode Histogram dan Ekstraksi Ciri K-Nearest Neighbor .
Maka  didapatkan  hasil  yang  dapat  diamati  bahwa sistem  dalam  kondisi  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai dengan  alur  rancangan  program  yang  telah  dibuat selanjutnya  dilakukan  pengujian  pada  masing-masing sampel  tanah.  Pengujian  alat  dilakukan  dengan  tujuan untuk mengetahui bahwa sistem rangkaian dapat bekerja dengan  baik.  Prosedur  pengujian  alat  dilakukan  dengan
beberapa  tahap  menggunakan  tiga  jenis  tanah  yang berbeda.  Pengujian  tersebut  akan  dilakukan  dalam  dua kondisi  tanah  yaitu  ketika  basah  dan  kering.  Pengujian pertama dilakukan uji coba pada 3 sampel tanah dengan kondisi tanah kering dengan sensor warna yang langsung menempel pada tanah.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Tabel 1. Hasil Uji Coba 1 No Sampel RGB HSV K Warna 1. Tanah 1 53,48,0 7.5R,1.0,8.0 0% Tanah Merah 2. Tanah 1 93,41,0 10R,2.0,8.0 0% Tanah Merah 3. Tanah 1 96,42,1 10R,2.0,8.0 0% Tanah Merah 4. Tanah 1 53,48,0 7.5R,1.0,8.0 0% Tanah Merah 5. Tanah 1 93,40,0 10R,2.0,8.0 0% Tanah Merah 6. Tanah 1 93,38,0 10R,2.0,8.0 0% Tanah Merah 7. Tanah 1 92,42,2 10R,2.0,7.0 0% Tanah Merah 8. Tanah 1 94,40,0 10R,2.0,8.0 0% Tanah Merah 9. Tanah 1 92,41,3 10R,2.0,7.0 0% Tanah Merah 10. Tanah 1 93,43,3 10R,2.0,7.0 0% Tanah Merah 11. Tanah 2 181,150,116 2.5YR,5.0,2.0 0% Tanah Coklat 12. Tanah 2 180,150,121 2.5YR,5.0,2.0 0% Tanah Coklat 13. Tanah 2 187,151,126 10R,5.0,2.0 0% Tanah Merah 14. Tanah 2 180,150,117 2.5YR,5.0,2.0 0% Tanah Coklat 15. Tanah 2 193,148,121 10R,6.0,2.0 0% Tanah Merah 16. Tanah 2 180,148,121 2.5YR,5.0,2.0 0% Tanah Coklat 17. Tanah 2 180,150,121 2.5YR,5.0,2.0 0% Tanah Coklat 18. Tanah 2 181,151,121 2.5YR,5.0,2.0 0% Tanah Coklat 19. Tanah 2 180,150,118 2.5YR,5.0,2.0 0% Tanah Coklat 20. Tanah 2 192,14,120 10R,6.0,3.0 0% Tanah Merah 21. Tanah 3 225,194,188 7.5R,7.0,1.0 0% Tanah Merah 22. Tanah 3 215,198,197 5R,6.0,0.0 0% Tanah Merah 23. Tanah 3 215,208,196 5YR,6.0,0.0 0% Tanah Coklat 24. Tanah 3 227,201,199 5R,7.0,0.0 0% Tanah Merah 25. Tanah 3 218,199,199 5R,6.0,0.0 0% Tanah Merah 26. Tanah 3 218,201,199 5R,6.0,0.0 0% Tanah Merah 27. Tanah 3 218,203,201 5R,6.0,0.0 0% Tanah Merah 28. Tanah 3 219,217,204 7.5YR,6.0,0.0 0% Tanah Coklat 29. Tanah 3 220,205,205 5R,6.0,0.0 0% Tanah Merah 30. Tanah 3 237,205,204 5R,7.0,1.0 0% Tanah Merah
Berdasarkan  tabel  1  uji  coba  dilakukan  sesuai dengan urutan sampel tanah dalam keadaan kering. Hasil nilai  yang  didapat  pada  tanah  1  memiliki  nilai  derajat Hue yang  berbeda,  di  mana  dari  10  kali  percobaan terdapat  8  kali  alat  mendeteksi  bahwa  tanah  memiliki derajat Hue 10R  dengan Value dan Chroma yang cenderung konstan pada nilai Value 2.0 dan Chroma 7.0 -  8.0  sementara  2  data  percobaan  lainnya  mendeteksi bahwa  sampel  tanah  1  memiliki  nilai  derajat Hue 7.5  R dengan Value 1.0  dan Chroma 0.8.  Namun  meskipun terdapat  sedikit  perbedaan  nilai  derajat Hue , Value dan Chroma pada  10  kali  percobaan  sampel  Tanah  1  dapat diklasifikasikan  sebagai  Tanah  dengan  jenis  warna Merah. Ini dikarenakan derajat Hue 7.5R berada diantara derajat Hue 5R  dan  10R  yang  membedakan  dari  kedua nilai  tersebut  hanya  kepekatan  warna  merah  yang terkandung  dalam  tanah.  Sehingga  pada  sampel  tanah  1 memiliki  tingkat  keberhasilan  100%  dalam  mendeteksi warna tanah.
Sampel  tanah  2,  dari  10  kali  percobaan  terdapat  7 hasil  yang  menyatakan  bahwa  sampel  tanah  2  termasuk dalam jenis tanah dengan warna dominan coklat, dengan Nilai  derajat Hue 2.5YR  ( Yellow - Red )  dan  nilai Value yang  konstan  pada  0.5  juga  nilai Chroma yang  konstan pada  nilai  2.0  sementara  3  hasil  lainnya  menyatakan bahwa  sampel  tanah  2  termasuk  dalam  jenis  tanah dengan  warna  dominan  merah  dengan  nilai  derajat Hue 10R, Value 5.0  -  6.0  dan Chroma 2.0.  Sehingga  untuk pendeteksian jenis tanah 2 memiliki tingkat keberhasilan 70% dalam mendeteksi warna tanah.
Untuk  sampel  tanah  3,  dari  10  kali  percobaan terdapat 8 hasil yang menyatakan bahwa sampel tanah 3 termasuk  dalam  jenis  tanah  dengan  warna  dominan merah,  dengan  nilai  derajat Hue yang  paling  banyak muncul  adalah  5R, Value 6.0  dan Chroma 0.0.  Namun terdapat 2 hasil yang menyatakan bahwa sampel tanah 3 memiliki  nilai Hue 5  dan  7.5  YR  dengan Value 6.0  dan Chroma 0.0  yang  menjadikan  sampel  tanah  3  termasuk
dalam jenis tanah dengan warna dominan coklat. Tingkat keberhasilan untuk warna tanah ke 3 sebesar 80%.
Pengujian  kedua  dilakukan  uji  coba  pada  3  jenis tanah yang sama seperti pengujian pertama, namun pada pengujian  kedua  kondisi  tanah  dalam  keadaan  basah. Pengujian  ini  dilakukan  karena  tanah  dalam  keadaan
basah memiliki warna yang berbeda dengan tanah dalam kondisi  kering.  Di  mana  tanah  dengan  kondisi  basah cenderung  berwarna  lebih  pekat  dibanding  tanah  dalam kondisi  kering.  Uji  coba  ini  dilakukan  10  kali pengambilan data pada setiap sampel.
Tabel 2. Hasil Uji Coba 2
No Sampel RGB HSV K Warna 1. Tanah 1 159,113,111 5R,4.0,2.0 69% Tanah Merah 2. Tanah 1 167,110,114 2.5R,5.0,2.0 61% Bukan Munsel Tanah 3. Tanah 1 161,113,108 5R,5.0,2.0 58% Tanah Merah 4. Tanah 1 161,113,109 5R,5.0,2.0 63% Tanah Merah 5. Tanah 1 159,113,111 5R,4.0,2.0 56% Tanah Merah 6. Tanah 1 161,113,109 5R,5.0,2.0 53% Tanah Merah 7. Tanah 1 164,110,107 5R,5.0,2.0 72% Tanah Merah 8. Tanah 1 158,108,108 5R,4.0,2.0 66% Tanah Merah 9. Tanah 1 158,109,107 5R,4.0,2.0 60% Tanah Merah 10. Tanah 1 164,110,107 5R,5.0,2.0 62% Tanah Merah 11. Tanah 2 234,223,219 7.5R,7.0,0.0 65% Tanah Merah 12. Tanah 2 234,223,219 7.5R,7.0,0.0 64% Tanah Merah 13. Tanah 2 235,237,221 2.5Y,7.0,0.0 64% Tanah Coklat 14. Tanah 2 234,232,219 7.5YR,7.0,0.0 63% Tanah Coklat 15. Tanah 2 234,223219 7.5R,7.0,0.0 63% Tanah Merah 16. Tanah 2 234,223221 7.5R,7.0,0.0 63% Tanah Merah 17. Tanah 2 235,223,221 5R,7.0,0.0 63% Tanah Merah 18. Tanah 2 234,223,232 10P,7.0,0.0 62% Bukan Munsel Tanah 19. Tanah 2 234,223,219 7.5R,7.0,0.0 62% Tanah Merah 21. Tanah 3 214,181,172 7.5R,6.0,1.0 62% Tanah Merah 22. Tanah 3 205,178,171 7.5R,6.0,1.0 62% Tanah Merah 23. Tanah 3 225,178,172 5R,7.0,1.0 61% Tanah Merah 24. Tanah 3 205,179,174 7.5R,6.0,1.0 61% Tanah Merah 25. Tanah 3 221,179,171 7.5R,6.0,1.0 61% Tanah Merah 26. Tanah 3 206,178,172 7.5R,6.0,1.0 60% Tanah Merah 27. Tanah 3 205,178,174 5R,6.0,1.0 60% Tanah Merah 28. Tanah 3 224,178,172 5R,7.0,1.0 60% Tanah Merah 29. Tanah 3 206,178,174 5R,6.0,1.0 59% Tanah Merah 30. Tanah 3 206,178,174 5R,6.0,1.0 65% Tanah Merah
Berdasarkan  tabel  2  uji  coba  kedua  dengan  3 sampel  tanah  yang  sama  namun  dalam  kondisi  tanah basah. Pada sampel tanah 1 dilakukan uji coba sebanyak 10  kali  dengan  rata-rata  nilai  kelembaban  tanah  62% didapatkan hasil bahwa hanya terdapat 1 perbedaan hasil dimana  sampel  tanah  1  dinyatakan  tidak  termasuk  pada klasifikasi  warna  dominan  tanah  dikarenakan  memiliki nilai derajat Hue 2.5R dengan Value 5.0 dan Chroma 2.0. Sementara 9 hasil percobaan lainnya menyatakan bawah sampel  tanah  1  termasuk  ke  dalam  jenis  tanah  warna merah dengan nilai derajat Hue 5R dan nilai Value 4.0 - 5.0  dan  nilai Chroma 2.0.  Pada  sampel  tanah  1  dalam kondisi basah memiliki keberhasilan pendeteksian warna tanah sebesar 90%.
Uji  coba  terhadap  sampel  tanah  2  yang  dilakukan sebanyak 10 kali terdapat cukup banyak perbedaan hasil, dengan  rata-rata  nilai  kelembaban  63%  hasil  yang  di dapat  kurang  konstan  karena  terdapat  7    hasil  yang menyatakan bahwa sampel tanah 2 termasuk dalam jenis tanah dengan warna dominan merah, dengan nilai derajat Hue 5R - 7.5 R, Value 7.0 dan Chroma 0.0. Sementara 2 hasil  uji  coba  dengan Hue 2.5  Y  dan  7.5  YR,  dengan nilai value dan chroma yang  sama  pada  derajat  7.0  dan 0.0  mengklasifikasikan  sampel  tanah  2  merupakan  jenis tanah  dengan  dominan  berwarna  coklat.  Satu  hasil  uji coba  menyatakan  bahwa  sampel  tanah  2  tidak  termasuk dalam  jenis  warna  tanah,  hal  ini  dikarenakan  alat mendeteksi  sampel  tanah  2  memiliki  nilai  derajat Hue 10P dan Value 7.0  dengan Chroma 0.0.  Sehingga  untuk
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
pendeteksian jenis tanah 2 memiliki tingkat keberhasilan 70% dalam mendeteksi warna tanah.
Pada  sampel  tanah  3  dengan  uji  coba  sebanyak  10 kali  dengan  rata-rata  nilai  kelembaban  61%  terdapat  5 hasil  yang  menyatakan  bahwa  sampel  tanah  3  memiliki nilai derajat Hue 7.5R dengan Value 6.0 dan Chroma 1.0. Sementara  5  lainnya  memiliki  nilai  derajat Hue 5R dengan Value 6.0 - 7.0 dan Chroma 1.0. Walupun derajat Hue yang  dimiliki  berbeda,  namun  dari  10  kali  uji  coba ini  didapatkan  hasil  bahwa  sampel  tanah  2  merupakan jenis  tanah  dengan  warna  dominan  merah.  Tingkat keberhasilan  untuk  pendeteksian  warna  tanah  ke  3 sebesar 50%.

## 4. PEMBAHASAN
Pada bagian ini merupakan pembahasan implementasi  dan  hasil  pengujian  keseluruhan  pada penelitian.

## 4.1 Hasil Uji Coba Keseluruhan
Setelah  dilakukan  uji  coba  untuk  3  sampel  tanah kering  masing-masing  sebanyak  10  kali  percobaan sehingga total percobaan 30 kali didapatkan hasil seperti pada tabel 3 dan tabel 4.

## Tabel 3. Hasil Keseluruhan Tanah Kering
No. Sampel Tanah Kondi si Tanah Persentase Keberhasilan Deteksi Warna Tanah Kelembaban 1. Tanah 1 Kering 100% 0% 2. Tanah 2 Kering 70% 0% 3. Tanah 3 Kering 80% 0%
Hasil uji coba pertama dengan kondisi tanah kering, untuk tanah satu sebesar 100%, tanah kedua sebesar 70% dan tanah ketiga sebesar 80%. Maka disimpulkan bahwa nilai  yang  dibaca  sudah  cukup  stabil  dengan  tingkat kesamaan 83% dalam 30 kali percobaan.

## Tabel 4. Hasil Keseluruhan Tanah Basah
No. Sampel Tanah Kondisi Tanah Persentase Keberhasilan Deteksi Warna Tanah Kelembaban 1. Tanah 1 Basah 90% 62% 2. Tanah 2 Basah 70% 63% 3. Tanah 3 Basah 50% 61%
Dari uji coba tiga sampel tanah dalam kondisi basah didapatkan  hasil  yang  cukup  beragam,  dengan  tingkat keberhasilan  tanah  1  90%,  sampel  tanah  2  70%  dan sampel tanah 3 50%. Maka dapat disimpulkan persentase keberhasilan  deteksi  warna  tanah  pada  kondisi  basah 70%. Hal ini dapat disebabkan oleh penyebaran air pada tanah  yang  tidak  merata  sehingga  hasil  yang  di  dapat berbeda-beda memberikan dan berpengaruh cukup besar pada cara kerja sensor warna.
Dari  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  pada  3 jenis  sampel  tanah  dengan  dua  kondisi  tanah (basah/kering)  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  yang dibaca  oleh  alat  menggunakan  teknik  pembacaan  sensor dengan  hasil  yang  diperoleh  cukup  konstan  dan  cukup akurat.
Namun terdapat hal yang harus diperhatikan dalam penggunaan  alat  ini  adalah  jaringan  internet,  karena koneksi  yang  buruk  akan  mengakibatkan  nilai  data sensor tidak terkirim ke website converter yang ada. Dan LCD  hanya  akan  menampilkan  nilai  RGB  dan  nilai kelembaban  yang  belum  di  konversi  menjadi  nilai  HVC agar dapat diketahui jenis warna tanah.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  Cerdas  Identifikasi  Warna  Tanah  dapat melakukan  pembacaan  menggunakan  teknologi  sensor warna  TCS3200  dan  sensor  kelembaban  YL-69  yang serta  memanfaatkan  teknologi  IoT  dalam  mengkonversi nilai  RGB  menjadi  nilai  HVC  secara realtime dan menampilkannya  pada  LCD  20x4.  Sistem  ini  telah berhasil  menampilkan  klasifikasi  jenis  tanah,  dengan rangkaian uji coba yang telah dilakukan, yaitu pengujian 10 kali pada sampel tanah 1, sampel tanah 2 dan sampel tanah 3 dengan kondisi tanah kering tingkat keberhasilan 83%,  pengujian  10  kali  pada  sampel  tanah  1,  sampel tanah  2  dan  sampel  tanah  3  pada  kondisi  tanah  basah dengan  tingkat  keberhasilan  70%.  Dalam  penggunaan alat  ini  penempatan  sensor  warna  dan  posisi probe photodiode pada  sensor  warna  sangat  berpengaruh  pada hasil  dikarenakan  sensitivitas  yang  terdapat  pada  probe photodiode sensor.  Selain  itu  jaringan  internet  juga sangat  berpengaruh  karena  tanpa  jaringan  internet  alat hanya  dapat  menampilkan  nilai  kelembaban  dan  nilai RGB tanah yang belum terkonversi.

## 6. SARAN
Pada  penelitian  ini,  alat  telah  dirancang  secara fungsi  dapat  bekerja  dengan  cukup  baik,  tetapi  alat  ini masih  memiliki  kekurangan  dari  bentuk  maket  yang kurang  efisien  dan  harus  selalu  terhubung  dengan adaptor  +12v  bentuk  maket  yang  laci  menjadikan  alat kurang  efisien  karena  pengguna  harus  memasukkan  dan mengeluarkan  tanah  pada  laci  yang  ada.  Maka  dari  itu perlu  dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut  ada  alat  ini semakin  lebih  baik.  Ada  beberapa  pengembangan  pada alat  ini  seperti  penggunaan  metode Deep  Learning menggunakan  kamera,  serta  bentuk  maket  yang  diubah menyerupai  tongkat  dengan  baterai  sebagai activator agar  alat  lebih  mudah  digunakan  secara  langsung  di lapangan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Athifa,  S.  F.,  &  Rachmat,  H.  H.  (2019).  Evaluasi Karakteristik Deteksi Warna RGB Sensor TCS3200 Berdasarkan Jarak dan Dimensi Objek. Jetri: Jurnal
Ilmiah Teknik Elektro , 16 (2), 105–120.
Fahlevi,  M.  R.,  &  Gunawan,  H.  (2021).  Perancangan
Sistem  Pendeteksi  Banjir  Berbasis  Internet  of Things. It (Informatic Technique) Journal , 8 (1), 23– 29.
Fitriyah,  H.,  &  Wihandika,  R.  C.  (2021). Dasar-Dasar Pengolahan  Citra  Digital .  Universitas  Brawijaya Press.
Maulana,  Q.,  Prihatini,  E.,  Husni,  N.  L.,  Anisah,  M.,  & others.  (2020).  Perancangan  Kendali  Sistem Navigasi  Smart  Trash  Robot  Berbasis  Artificial Intelligence. Jurnal  Rekayasa  Elektro  Sriwijaya , 1 (2), 71–82.
Milotta,  F.  L.  M.,  Tanasi,  D.,  Stanco,  F.,  Pasquale,  S., Stella, G., & Gueli, A. M. (2018). Automatic Color Classification Via Munsell System for Archaeology. Color Research & Application , 43 (6), 929–938.
Mubarroq,  R.,  &  Hendriyawan  A,  M.  S.  (2019). Rancang  Bangun  Sistem  Kendali  Otomatis  Silo Dengan Metode Sortasi
Berdasarkan Jenis Kemasan Produk Menggunakan HMI-PLC . University of Technology Yogyakarta.
Mukrin, M., Yusran, Y., & Toknok, B. (2019). Populasi
Fungi  dan  Bakteri  Tanah  pada  Lahan  Agroforestri dan  Kebun  Campuran  di  Ngata  Katuvua  Dongi- Dongi  Kecamatan  Palolo  Kabupaten  Sigi  Sulawesi Tengah. ForestSains , 16 (2), 77–84.
Nurul  Hidayati  Lusita  Dewi,  N.  H.  L.  D.  (2019). Prototype  Smart  Home  dengan  Modul  NodeMCU ESP8266  berbasis  Internet  of  Things  (IoT) . UNIVERSITAS ISLAM MAJAPAHIT
MOJOKERTO.
Pangestu,  A.  D.,  Ardianto,  F.,  &  Alfaresi,  B.  (2019). Sistem  Monitoring  Beban  Listrik  Berbasis  Arduino Nodemcu Esp8266. Jurnal Ampere , 4 (1), 187–197.
Priandana,  K.,  Sukarman,  S.,  &  others.  (2014).  Mobile munsell soil color chart berbasis android menggunakan  histogram  ruang  citra  HVC  dengan klasifikasi  KNN. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan AgroInformatika , 3 (2), 245421. Putri,  A.  R.  (2018). Model  Otomatisasi  Alat  Penyiram Berbasis  Microcontroller  Arduino  Uno  Dan  Sensor Kelembaban  Tanah  Yl-69  Pada  Tanaman  Bayam (Amaranthus Tricolor L.) . Universitas Brawijaya. Rahmayuni, E., Ismiani, S., Muslimah, D. H., Wilujeng, E.  D.  I.,  &  Riizqulloh,  M.  N.  (2018).  Karakterisasi dan  Viabilitas  Inokulasi  Bakteri  Pelarut  P  dalam Bahan  Pembawa  Kompos  dan  Zeolit. Jurnal Agrosains dan Teknologi , 3 (1), 31–38.
Retnoningsih,  E.,  &  Pramudita,  R.  (2020).  Mengenal Machine  Learning  Dengan  Teknik  Supervised  dan Unsupervised Learning Menggunakan Python. Bina Insani Ict Journal , 7 (2), 156–165.
Riski,  M.  D.  (2019).  Rancang  Alat  Lampu  Otomatis  Di Cargo  Compartment  Pesawat  Berbasis  Arduino Menggunakan Push Button Switch Sebagai Pembelajaran  Di  Politeknik  Penerbangan  Surabaya. Prosiding  SNITP  (Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi Penerbangan) , 3 (2). Robbani,  I.  H.,  Trisnawati,  E.,  Noviyanti,  R.,  Rivaldi, A.,  Cahyani,  F.  P.,  &  Utaminingrum,  F.  (2016). Aplikasi  Mobile  Scotect:  Aplikasi  Deteksi  Warna Tanah  dengan  Teknologi  Citra  Digital  pada Android. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 3 (1), 19–26. Rudi, R., & Avianto, D. (2019). Implementasi Ekstraksi Ciri  Histogram  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk Klasifikasi Jenis Tanah di Kota Banjar, Jawa Barat. Jurnal Buana Informatika , 10 (2), 85–98. Rudiono,  R.  (2019). Klasifikasi  Jenis  Tanah  Berbasis Website  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  Histogram dan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) . University of Technology Yogyakarta.
Sari, M. I., Handayani, R., Siregar, S., & Isnu, B. (2018). Pemilah  Benda  Berdasarkan  Warna  Menggunakan Sensor
Warna TCS3200.
TELKA-Jurnal Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol , 4 (2), 85–90.
Steven, S.,  &  Christianto, K.  (2021). Aplikasi  AturKost Berbasis  Web  Untuk  Pengelola  dan  Penghuni  Kost (Studi  Kasus:  Kost  Jura). JBASE-Journal  of Business and Audit Information Systems , 4 (2). Swedia,  E.  R.,  &  Cahyanti,  M.  (2010).  Algoritma Transformasi Ruang Warna. Depok Univ. Gunadarma . Swedia  ER,  Fitriani  RR,  Cahyanti  M,  Ernastuti,  & Septian  MRD.  (2022). Feed  Forward  Neural Network  untuk  Prediksi  Data  mplementasi  dengan Python  dan  Flask  API  pada  Sistem  Operasi Windows (Vol.  978-623-351-612–9).  PT.  Nas Media Indonesia.
Utomo,  I.  M.,  &  others.  (2016). Ilmu  Tanah  Dasar- Dasar dan Pengelolaan . Kencana. Widharma, I. G. S. (2017). Perancangan Simulasi Sistem Pendaftaran  Kursus  Berbasis  Web  dengan  Metode SDLC. Matrix:  Jurnal  Manajemen  Teknologi  dan Informatika , 7 (2), 38–41.