SMARTICS Journal , Vol.9 No. 1 2023. p20-28                                                                                   20 ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8236

## Akurasi Sensor TCS230 dalam Media Pembelajaran Bahasa Inggris
As’ad Shidqy Aziz a,* , Tri Kristianti b
a,b University of Wisnuwardhana Malang, Danau Sentani 99 Street, Malang, Indonesia
* correspondence email : asaziz19@wisnuwardhana.ac.id
Abstract  –  English  as  an  international  language  is  expected  to  be  able  to  make  a  real  contribution  to  future superior generations who will take part in the international world. One of the right strategies for early childhood education in learning English is to listen and repeat. Thus, English Color Assistant learning media is needed to support early childhood English learning. The main components used to realize the tool include the TCS230 sensor and  Arduino  Uno.  The  results  obtained  from  the design and  manufacture  of the  tool  prototype  include  the  data generated by the sensor having a high level of precision, which is below 0.5. The accuracy of the tool in color reading is  100%  when  there  is  no  distance  between  the  tool  and  the  detected  media  and  90%  accuracy  when  there  is  a distance between the tool and the detected media.
Index Terms— TCS230; Arduino Uno; Color.
Abstrak–-Bahasa Inggris sebagai Bahasa Internasional diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata bagi para generasi unggul di masa depan yang akan berkiprah dalam dunia Internasional. Salah satu strategi yang tepat untuk pendidikan anak usia dini dalam pembelajaran Bahasa Inggris adalah listen dan repeat. Sehingga, diperlukan media pembelajaran English Color Assistant untuk mendukung pembelajaran Bahasa inggris anak usia dini. Komponen utama yang digunakan untuk merealisasikan alat tersebut antara lain sensor TCS230 dan Arduino  Uno.  Hasil  yang  diperoleh  dari  perancangan  dan  pembuatan  prototipe  alat  diantaranya  data  yang dihasilkan  oleh  sensor  memiliki  tingkat  kepresisian  yang  tinggi  yaitu  dibawah  0,5.  Akurasi  alat  dalam pembacaan warna sebesar 100% ketika tidak ada jarak antara alat dengan media yang dideteksi dan akurasi 90 % ketika terdapat jarak antara alat dengan media yang dideteksi.
Kata Kunci— TCS230; Arduino Uno; Warna.

## I. INTRODUCTION
Pembelajaran bagi anak usia dini diharapkan mampu menjadikan anak-anak tersebut terbentuk sebagai bibit unggul di masa depan. Bahasa Inggris sebagai Bahasa Internasional diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata bagi para generasi unggul di masa depan yang akan berkiprah dalam dunia Internasional. Mengenal anak usia dini berarti mempelajari perkembangan fisik, kognitif, kejiwaan, dan perkembangan sosial mereka yang akan terus berkembang sejalan dengan pertambahan usia [1].
Menurut John Dewey anak usia dini memerlukan sarana belajar yang aktif dan interaktif, yang berpusat pada anak. Sedangkan Maria Montessori menyatakan bahwa anak usia dini hendaknya disaranai dengan lingkungan  yang  penuh  keindahan,  keteraturan,  dan  kenyamanan,  serta  sesuai  pancaindera  anak  [2]. Erikson (Mooney, 2000: 40) mengemukakan bahwa anak usia dini sangat kritis dalam hal perkembangan kepercayaan (trust), otonomi (autonomy) atau kemandirian, dan inisitiatif. Anak pada usia dini memerlukan pemebelajaran  yang  contekstual  dan  real  life  sebab  mereka  akan  lebih  mudah  dalam  memahami pembelajaran  ketika  mereka  mengalami  (self-experience  learning)  daripada  dengan  metode  bercerita seperti yang dungkapkan oleh Piaget bahwa anak usia dini lebih mampu mengumpulkan informasi melalui apa yang mereka alami sendiri, dari pada jika diberitahukan kepadanya [1].
Teori behavioristik yang dikemukakan oleh B. F. Skinner menyatakan bahwa bahasa dipelajari melalui pengkondisian dengan memberikan penguatan dan peniruan [3]. Penguatan terjadi karena adanya proses pengulangan terhadap stimulus yang diberikan. Penelitian di bidang pemerolehan bahasa (Postovsky 1974; Winitz 1981; Krashen & Terrell 1983) mengungkap bahwa pembelajaran bahasa asing diasumsikan serupa dengan  pemerolehan  bahasa  pertama.  Karakteristik  pendekatan  Comprehension-Based  memperlihatkan perbedaan maupun persamaan pendekatan ini dengan pendekatan lainnya dalam pengajaran bahasa Inggris. Dalam pendekatan ini kemampuan menyimak sangat diutamakan, dan dianggap sebagai kemampuan dasar bagi  kemampuan  berbahasa  lainnya,  yaitu  berbicara,  membaca,  dan  menulis  [4].  Dengan  demikian pendekatan ini dapat digunakan untuk mengenalkan bahasa Inggris kepada anak usia dini
Salah satu strategi dalam mengajar Bahasa Inggris untuk anak usia dini adalah dengan cara listen and repeat yang memberi mereka kesempatan untuk mendengarkan dan mengikuti koskata baru yang sedang dipelajari.  Dengan  demikian  anak  akan  mempelajari  dua  jenis  keahlian  (skills)  dalam  satu  kegiatan pembelajaran  yaitu ketrampilan  menyimak  (listening)  dan  ketrampilan  berbicara  (speaking)  yang  sesuai dengan anjuran teori pembelajaran Bahasa Inggris untuk anak usia dini yang terfokus pada kegiatan simple receptive and productive skills yang disesuaikan pada kebutuhan pembelajar [5].
Penggunaan  sensor  warna  dalam  aplikasi  pendeteksi  warna  telah  banyak  digunakan  diantaranya penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  [6]  melakukan  proses  pemilahan  benda  berdasarkan  warna.  Sensor digunakan untuk membuka gater pada konveyor berdasarkan warna benda yang dideteksi. Penelitian yang dilakukan  oleh  [7]  memanfaatkan  sensor  warna  sebagai  pemilh  biji  kopi  berdasarkan  warnanya.  Pada penelitian  ini  kopi  akan  diklasifikasikan  berdasarkan  tingkat  kematangannya.  Penelitian  yang  dilakukan oleh [8]  memanfaatkan sensor warna TCS230 sebagai alat pemilah jeruk nipis. Jeruk nipis diklasifikasikan menjadi tiga yaitu jeruk nipis muda, matang dan busuk. Dalam bidang industri pemanfaatan sensor warna khususnya TCS230 juga dimanfaatkan seperti penelitian yang telah dilakukan oleh [9]. Pada penelitian ini sensor TCS 230 dimanfaatkan dalam sebuah mesin titrato untuk pendekteksi warna larutan KIO3.
Berdasarkan uraian pada latar belakang diatas penelitian ini menitikberatkan pada pengembangan alat media pembelajaran Bahasa Inggris bagi anak usia dini berbasis teknologi bernama English Telling Color Assistant.  menggunakan sensor RGB TCS230 sebagai pendeteksi warna pada alat. Hasil dari warna yang dideteksi akan diproses menggunakan mikrokontroler Arduino nano dan output dari alat berupa sinyal suara sesuai dengan warna yang dideteksi oleh alat English Telling Color Assistant

## II. METODE
Penelitian dilakukan dengan cara mengumpulkan data latih dari frekuensi yang dihasilkan oleh sensor TCS230. Kemudian hasil dari data latih tersebut akan digunakan untuk melakukan pengujian kinerja alat yang  telah  dibuat  menggunakan  warna  dasar yang  telah  ditentukan.  Terdapat  sepuluh  warna  dasar  yang akan digunakan dalam pengujian prototype diantaranya warna hitam, biru, coklat, hijau, abu – abu, oranye, ungu, merah, putih dan kuning. Flow chart dari metode yang akan digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat dalam flowchart pada Gambar 1.
Start Desain Hardware Berhasil? Pengambilan data latih RGB Klasifikasi Warna menggunakan Arduino Berhasil? Pengujian prototype Berhasil? Analisa Hasil Stop Ya Ya Tidak Tidak Tidak Gambar 1. Flow Chart Metode Penelitian
22

## A. Perancangan Hardware
Pada  perancangan  hardware  terdapat  dua  tahap  yang  dilakukan  yaitu  perancangan  mekanik  dari prototype dan perancangan antarmuka dari keseluruhan sistem yang akan dibuat :
1. Perancangan Mekanik
Perancangan mekanik alat digunakan untuk menentukan bentuk dan dimensi dari prototipe dari alat English Telling Color Assistant yang akan dibuat. Bentuk dari perancangan mekanik dapat dilihat dalam Gambar 2.
Gambar 2. a) Alat Tampak Depan b)Alat Tampak Bawah. 1. Box mekanik Alat, 2. Speaker, 3. Tombol Push Button, 4. Sensor

## TCS230
Box yang digunakan dalam Gambar 2. dimensi Panjang 115 mm, Lebar 65 mm, dan Tinggi 185 mm. pemilihan dimensi untuk box ini disesuaikan dengan komponen yang digunakan didalam box.
2. Perancangan Antarmuka Keseluruhan Sistem
Dalam perancangan antarmuka keseluruhan sistem bertujuan untuk menentukan port atau pin yang akan  digunakan  dalam  pembuatan  prototipe  alat.  Perancangan  keseluruhan  sistem  dapat  dilihat  dalam Gambar 3.
Gambar 3. Perancangan Keseluruhan Sistem
Dalam  perancangan  keseluruhan  sistem  pin  digital  yang  digunakan  sebanyak  7  buah  pin  yang digunakan sebagai input dan output pada sistem pembuatan prototipe. Pin yang digunakan yaitu pin D2 – Pin D7.

## B. Perancangan Software Keseluruhan Sistem
Perancangan software untuk keseluruhan sistem merupakan alur kerja dari program yang akan dibuat melalui Arduino IDE. Tujuan dari perancangan ini adalah agar nantinya alat English Color Assistant dapat bekerja sesuai dengan sistem kerja yang telah dirancangan sebelumnya. Flowchart perancangan software dapat dilihat dalam Gambar 4.
Start Inisialisasi Sensor TCS 230, DF Player, Inisialisasi Tombol Lakukan Pendeteksian Warna Klasifikasi Warna Dasar Stop Tombol ON? Tidak Ya Apakah Sesuai dengan Data Latih? Perintakan DF Player memutar file suara Speaker mengeluarkan Sinyal Suara sesuai dengan pendeteksian Ya Tidak Gambar 4. Perancangan Software

## C. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan pada penelitian ini  yaitu  pertama  melakukan pencatatan data latih untuk menentukan parameter RGB (Red, Green, Blue) pada masing – masing warna dasar yang telah  ditentukan.  Data  latih  yang  telah  didapatkan  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  warna  sesuai  dengan  parameter  RGB  yang dibaca  oleh  sensor  TCS  230  pada  prototipe  alat yang akan dibuat.
Agar  mendapat  data  latih  dengan    nilai  presisi  yang  tinggi,  sebelum  diolah  akan  dilakukan penghitungan standar deviasi. Presisi adalah tingkat kedekatan antara hasil pengukuran yang di dapatkan [10]. Penghitungan standar deviasi dapat dilakukan dengan menggunakan Persamaan 1.
𝑆𝐷 =   √ ∑(𝑥𝑖− 𝑥̅)2 𝑛−1 (1)
Dimana : xi : Nilai x ke-i x  : Rata-rata n  : Ukuran sampel

## D. Teknik Analisa Data
Pada  tahap  ini  nilai  data  uji  yang  telah  dilakukan  penghitungan  kepresisiannya  akan  diolah  dalam Arduino nano agar alat dapat membaca warna pada media yang telah ditentukan dan akan menghasilkan output suara yang sesuai. Kemudian hasil dari pembacaan warna pada media akan dilakukan analisa untuk menentukan akurasi dari alat yang dibuat menggunakan Persaamaan 2.
24
% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100 % (2)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam bagian ini terdapat dua pembahasan yaitu pengujian kepresisian data latih yang dihasilkan oleh sensor TCS230 menggunakan Persamaan 1 dan Pengujian akurasi dari keseluruhan sistem yang telah dibuat menggunakan Persamaan 2. Tujuan dari pengujian kepresisian data adalah agar data yang dihasilkan oleh sensor benar – benar presisi sebelum diolah menggunakan Arduino nano. Sehingga nantinya akan dapat meningkatkan kinerja dari alat yang dibuat..

## A. Pengujian Kepresisian Data Latih
Pada pengujian ini dilakukan pengambilan data sebanyak 100 kali pada setiap parameter RGB pada masing  –  masing  warna  dasar  yang  telah  ditentukan.  Dari  hasil  pengambilan  data  tersebut  selanjutnya akan  dilakukan  penghitungan  standar  deviasi  untuk  menentukan  seberapa  besar  nilai  presisi  data  yang dihasilkan  oleh  sensor.  Terdapat  dua  pengambilan  data  pada  data  latih  yaitu  nilai  minimum  dan  nilai maksimum. Nilai minimum adalah nilai data latih yang diambil pada saat posisi sensor menempel pada media.  Sedangkan  nilai  maksimum  adalah  data  latih  yang  diambil  pada  saat  posisi  sensor  berjarak maksimum dari media yaitu 1 cm. Hasil rata – rata pengambilan data latih sebanyak 100 kali dapat dilihat dalam Tabel 1.
Tabel 1. Pengambilan Data Minimum dan Maksimum Warna Nilai Min Nilai Max R G B R G B Merah 12,95 43,91 32,96 36,03 70,02 52,98 Kuning 13,10 17,92 31,89 23,92 30,02 42,97 Hijau 39,96 28,02 45,96 64,03 45,95 67,92 Coklat 31,92 48,89 36,91 51,91 76,06 65,10 Biru 56,93 32,92 16,94 84,03 57,96 26,98 Ungu 30,06 38,92 18,96 47,99 61,10 31,97 Orange 16,92 33,95 38,01 20,90 44,02 45,94 Abu-abu 33,95 34,91 26,94 50,97 52,04 40,07 Hitam 77,92 94,97 67,96 116,05 132,98 99,04 Putih 13,93 13,96 10,03 20,94 20,07 14,95
Salah satu hasil dari pengambilan data minimum parameter Red pada masing – masing warna dapat dilihat pada grafik dalam Gambar 5.
Gambar 5. Pengambilan Data Parameter Red
Berdasarkan pengambilan data pada Gambar 5. nilai standar deviasi pada data minimum parameter Red yang didapat dari masing – masing warna diantaranya merah 0,22; kuning 0,30; hijau 0,20; coklat 0,27; biru 0,26; ungu 0,24; orange 0,27; abu- abu 0,22; hitam 0,27; dan putih 0,26. Sedangakan untuk hasil penghitungan standar deviasi keseluruhan data dapat dilihat dalam Tabel 2
Tabel 2. Nilai Standar Deviasi Data Latih Warna SD Nilai Min SD Nilai Max R G B R G B Merah 0,22 0,29 0,20 0,17 0,14 0,14 Kuning 0,30 0,27 0,31 0,27 0,14 0,17 Hijau 0,20 0,14 0,20 0,17 0,22 0,27 Coklat 0,27 0,31 0,29 0,29 0,24 0,30 Biru 0,26 0,27 0,24 0,17 0,20 0,14 Ungu 0,24 0,27 0,20 0,10 0,30 0,17 Orange 0,27 0,22 0,10 0,30 0,14 0,24 Abu- abu 0,22 0,29 0,24 0,17 0,20 0,26 Hitam 0,27 0,17 0,20 0,22 0,14 0,20 Putih 0,26 0,20 0,17 0,24 0,26 0,22
Berdasarkan Tabel 2, dapat dianalisa bahwa nilai standar deviasi tertinggi terdapat pada saat pengambilan data latih warna merah di parameter G atau Green dan warna kuning di parameter B atau Blue sebesar 0,31. Akan tetapi jika dilihat dari data keseluruhan yang diperoleh dari penghitungan standar deviasi, data latih yang didapatkan oleh sensor TCS230 memiliki nilai presisi yang tinggi. Hal itu ditandai dengan nilai standar deviasi dari data latih pada masing – masing warna menghasilkan nilai dibawah 0,5. Sehingga, data latih ini selanjutnya dapat digunakan sebagai range parameter RGB untuk menentukan batasan nilai yang  akan  diolah oleh  Arduino  nano  pada  saat  alat English  Color  Assistant membaca  warna di  media yang telah ditentukan.

## B. Pengujian Akurasi English Color Assistant
Pengujian  selanjutnya  yang  dilakukan  setelah  melakukan  uji  kerpresisian  data  adalah  pengujian akurasi  dari  prototipe  alat  yang  telah  dirancang  dan  dibuat.    Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengukur kinerja prototipe dalam membaca media warna yang telah ditentukan. Agar nantinya prototipe English Color Assistant ini layak digunakan sebagai media pembelajaran Bahasa Inggris. Pengujian akurasi ini dilakukan  sebanyak  20  kali  pengambilan  data  warna  secara  acak  dengan  alat  menyentuh  media  dan dengan jarak 1 cm dari media. Dimana, jarak maksimal pembacaan sensor TCS230 adalah 1 cm.  Salah satu pengujian pembacaan warna dapat dilihat dalam Gambar 6.
Gambar 6. Pengujian Alat dan Tampilan Serial Monitor Arduino IDE
Hasil  dari  pengujian  alat  pada  media  dengan  warna  secara  acak  sebanyak  20  kali  dapat  dilihat  dalam Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Pengujian Alat Tanpa Jarak dengan Media No Warna Media Tampilan Serial Monitor Output Suara 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
18. 19. 20. Ungu Abu-Abu Kuning Hitam Putih Biru Coklat Hijau Merah Oranye Putih Ungu Hitam Kuning Biru Putih Oranye Merah
Abu-abu Hijau
Warna Ungu Terdeteksi Warna Abu - abu Terdeteksi Warna Kuning Terdeteksi Warna Hitam Terdeteksi Warna Putih Terdeteksi Warna Biru Terdeteksi Warna Coklat Terdeteksi Warna Hijau Terdeteksi Warna Merah Terdeteksi Warna Orange Terdeteksi Warna Putih Terdeteksi Warna Ungu Terdeteksi Warna Hitam Terdeteksi Warna Kuning Terdeteksi Warna Biru Terdeteksi Warna Putih Terdeteksi Warna Orange Terdeteksi Warna Merah Terdeteksi Warna Abu - abu Terdeteksi Warna Hijau Terdeteksi
Purple
Grey
Yellow Black White Blue Brown Green Red Orange White Purple Black Yellow Blue Putih Orange Red Grey
Green
Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada Tabel 3 penghitungan nilai akurasi menggunakan Persamaan 2 sebagai berikut
% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100 %
% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 20 20 𝑥 100 % = 100 %
Selanjutnya  pengujian  akurassi  sebanyak  20  kali  dengan  alat  berjarak  1  cm  dari  media  yang  akan dideteksi. Hasil pengujian tersebut dapat dilihat dalam Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Pengujian Alat  dengan Jarak 1 cm dari Media
No Warna Media Tampilan Serial Monitor Output Suara 1. 2.
3.
4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
11.
12.
13. 14. 15. 16. 17. 18.
19. 20. Ungu Abu-Abu Kuning Hitam Putih Biru Coklat Hijau Merah Oranye Putih Ungu Hitam Kuning Biru Putih
Oranye Merah Abu-abu Hijau
Warna Ungu Terdeteksi Warna Abu - abu Terdeteksi Warna Kuning Terdeteksi Warna Hitam Terdeteksi Warna Putih Terdeteksi Warna Biru Terdeteksi Warna Coklat Terdeteksi Warna Hijau Terdeteksi Warna Coklat Terdeteksi Warna Orange Terdeteksi Warna Putih Terdeteksi Warna Ungu Terdeteksi Warna Hitam Terdeteksi Warna Kuning Terdeteksi Warna Biru Terdeteksi Warna Putih Terdeteksi Warna Orange Terdeteksi Warna Coklat Terdeteksi Warna Abu - abu Terdeteksi Warna Hijau Terdeteksi
Purple
Grey Yellow Black White Blue Brown Green Brown
Orange
White Purple
Black Yellow Blue Putih Orange Brown Grey Green
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  pada  Tabel  4  besarnya  nilai  akurasi  berdasarkan  Persamaan  2 sebagai berikut
% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100 % % 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 18
20 𝑥 100 % = 90 %
Dari hasil analisa terhadap data pada Tabel 4, akurasi pembacaan alat mengalami penurunan dari 100 % menjadi 90%. Hal ini terjadi karena dipengaruhi oleh sensitivitas pada sensor TCS230 dalam pembacaan warna. Dimana prinsip kerja pembacaan warna pada sensor ini memanfaatkan pantulan cahaya dari media yang dibaca untuk menghasilkan parameter RGB pada masing – masing warna yang dideteksi. Sehingga, ketika  terdapat  jarak  antara  sensor  dengan  media  maka  akan  aka  nada disturbance dari cahaya  sekitar yang mempengaruhi parameter RGB yang dibaca oleh sensor. Hal itu dapat menyebabkan pembacaan sensor  mengalami  penurunan  akurasi  yang  menyebabkan  kesalahan  pembacaan  pada  alat  yang  telah dibuat

## IV. KESIMPULAN
Prototipe alat English Color Assistant menggunakan sensor TCS230 memiliki kepresisian data  yang tinggi.  Hal  itu  dapat  dilihat  dari  penghitungan  standar  deviasi  terhadap  data  yang  dihasilkan  sensor dibawah 0,5. Tingkat akurasi alat mencapai 100% ketika tidak ada jarak antara alat dengan media yang akan dideteksi. Akan tetapi akurasi pembacaan menurun menjadi 90% ketika terdapat jarak antara alat dan media yang dideteksi dikarenakan adanya disturbance dari cahaya sekitar.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  menyampaikan  terimakasih  kepada  LPPM  Universitas  Wisnuwardhana  Malang  yang  telah mendanai sepenuhnya penelitian ini melalui Hibah Penelitian Dosen Pemula,.

## REFERENCES
[1]   Cole,  Michael.,  and  Sheila  R.  Cole.  2001.  The  Development  of  Children.  New  York:  Worth Publishers
[2]   Mooney, C. G. 2000. Theories of childhood: an introduction to Dewey, Montessori, Erikson, Piaget and Vygotsky. St. Paul, MN : Beltsville, MD, Red leaf Press.
[3]   Cameron,  L.  2001.  Teaching  Languages  to  Young  Learners.  Cambridge:  Cambridge  University Press.http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511733109
[4]   Celce-Murcia, Marianne dan Olshtain, Elite. 2000. Discourse and Context in Language Teaching: A Guide for Language Teachers. Cambridge University Press
[5]  Kristianti, Tri . 2022. Strategi Pembelajaran Bahasa Inggris untuk Anak Usia Dini (Online, Onsite and Hybrid Learning). Sukabumi : Jejak Publisher.
[6]   Sari, MI, R. Handayani, S Siregar, B Isnu. 2018. Pemilah Benda Berdasarkan Warna Menggunakan Sensor Warna TCS3200. TELKA, Vol.4, No.2, November 2018, pp. 85~90. ISSN (e): 2540-9123
[7]   Ahyuna,  Erlinda.  2020.  Pembuatan  Alat  Pemisah  Buah  Kopi  Otomatis  Berdasarkan  Warna Menggunakan Sensor Warna Tcs230 Berbasis Mikrokontroler. Jurnal Ilmiah MATRIK ,Vol.22 No.2, Agustus 2020. ISSN : 1411-1624.
[8]   Romadhon, AS, JR Baihaqi. 2015. Prototipe Alat Pemilah Jeruk Nipis Menggunakan Sensor Warna TC230. Jurnal Ilmiah Mikrotek Vol. 1, No. 4
[9]  Suryana, Deny, AR Utami, HT Bangsawan. 2021. Perancangan Alat Pendeteksi Warna Larutan Kio3 Dengan  Menggunakan  Sensor  Tcs230  untuk  Mesin  Titrator  Otomatis.  JURNAL  TEKNOLOGI PROSES DAN INOVASI INDUSTRI, VOL. 6, NO. 1, JULI 2021.
[10]  Aziz, As'ad Shidqy. 2019. Desain dan Model Simulasi Gprmax Untuk Mendeteksi Keberadaan Dan Posisi Umbi Porang. Tesis. Universitas Brawijaya : Malang.
As'ad Shidqy Aziz, S.T., M.T., lahir di Banyuwangi, 19 Oktober 1991. Menyelesaikan pendidikan SD di SDN Mangli 2 Jember. Pendidikan SMP diselesaikan di SMPN 1 Jember, dan Sekolah Menengah Kejuruan diselesaikan di SMKN 1 Glagah Banyuwangi. Lulus SMK tahun 2009, kemudian melanjutkan studi Diploma 3 (D3) di Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Malang dengan konsentrasi Teknik Elektronika. Setelah menyelesaikan studinya, penulis melanjutkan studi sarjana (S1) di Jurusan Teknik Elektro Universitas Brawijaya Malang pada tahun 2012, dan meraih gelar sarjana teknik (S.T.) pada tahun 2014. Ia melanjutkan pendidikan pasca sarjana (S2) di Departemen tersebut. Teknik Elektro Universitas Brawijaya Malang pada tahun 2016 dengan minat pada Sistem Kontrol dan Elektronika dan meraih gelar Magister Teknik (M.T.) pada tahun 2019. Penulis aktif sebagai dosen pada program studi teknik elektro di Universitas Wisnuwardhana.
Tri Kristianti,  S.Pd, M.Pd.,  meraih gelar  Sarjana  Pendidikan  (S.Pd)  pada tahun 2007  di  Universitas  Negeri Malang. Kemudian melanjutkan S2 dan meraih gelar Magister Pendidikan (M.Pd) pada tahun 2013. Penulis aktif sebagai dosen pada program studi Teknik Elektro Universitas Wisnuwardhana.