## Prototipe Chromameter untuk Deteksi Bumper Berbasis Raspberry Pi-4 dan Sensor AS7341

## FAJAR CHOIRUL ANAM, FAISAL SAMSURI, JONI WELMAN SIMATUPANG
Teknik Elektro, Universitas Presiden, Indonesia e-mail: joniwsmtp@president.ac.id
Received 6 Mei 2023 | Revised 2 Juni 2023 | Accepted 15 Juni 2023

## ABSTRAK
Ada  kebutuhan  untuk  peningkatan  kualitas  kontrol  pengecekan  akurasi  warna bumper yang diproduksi di PT. Sugity Creatives. Kebutuhan ini disebabkan oleh berbagai pekerjaan repetitif, tidak efisien, dan relatif lama. Sesuai pengamatan, pengecekan membutuhkan waktu 45 detik, validasi data manual selama 15 detik dan pencatatan di kertas selama 60 detik. Sehingga total proses adalah 120 detik. Di artikel ini, kami mengusulkan sebuah prototipe menggunakan Konica Minolta CR400  chromameter.  Prototipe  ini  terdiri  dari  dua  komponen  utama  yaitu Raspberry Pi-4 sebagai pengontrol dan penyimpan data, dan sensor spektrometri AS7341 untuk mengukur spektrum bumper setelah selesai dilakukan pengecatan. Berdasarkan hasil pengujian, prototipe mampu mereduksi waktu inspeksi kualitas dari 120 detik menjadi 40 detik, termasuk pengukuran, validasi warna, dan juga pencatatan  di  spreadsheet.  Validasi  juga  memiliki  akurasi  100%  sesuai  dengan hasil  validasi  chromameter  CR400  setelah  prototipe  dikalibrasi  dengan  sampel bagus  dan  reject.  Namun,  risiko  kesalahan  manusia  selama  perekaman  data menyebabkan kesalahan validasi mungkin tidak dapat dihindari.
Kata kunci: Raspberry Pi-4, AS7341, Chromameter, Spektrometri, Sensor

## ABSTRACT
There is a need to improve the quality control process efficiency for bumper color accuracy  checking  at  Sugity  Creative  Companies.  This  need  caused  by  several repetitives, inefficient, and relatively working time. As we observed, there is 45 seconds for checking process, 15 seconds for manual validation, and 60 seconds for data writing on paper. Thus, total processing time is 120 seconds. In this paper, we  propose  an  improvement  through  a  prototype  using  Konica  Minolta  CR400 chromameter. This prototype consists of two main components, namely Raspberry Pi-4 as controller and storage, and AS7341 spectrometry sensor for measuring the spectrum of the bumper color after being painted. According to our experimental result, prototype can reduce the inspection quality time from 120 to 40 seconds over the measurement, color validation, and data recording in the spreadsheet. Validation also has 100% accuracy compared to the CR400 chromameter after it is calibrated to the good and rejected samples. Moreover, the human error risk during the data recording caused the validation error is might inevitable.
Keyword: Raspberry Pi-4, AS7341, Chromameter, Spectrometry, Sensor

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  semakin  ketatnya  persaingan  di  industri  manufaktur,  perusahaan  yang bergerak di bidang tersebut dituntut untuk menghasilkan produk dengan kualitas yang baik dengan  biaya  yang  kompetitif.  Untuk  mencapai  target  tersebut,  diperlukan  inovasi  secara berkelanjutan  demi  efisiensi  biaya  produksi  dan  kualitas  mumpuni,  sehingga  diharapkan mampu untuk meningkatkan pendapatan dan keuntungan secara maksimal. Salah satu bentuk nyata  dari inovasi pada proses  industri adalah  sistem  otomasi yang meniscayakan efisiensi pada penggunaannya (Afristanto, dkk, 2023) (Simatupang, dkk, 2022) .
PT Sugity Creatives merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur. Salah  satu  produk  yang  dihasilkan dari  perusahaan  ini  adalah bumper  untuk  mobil.  Dalam proses  pembuatannya,  terdapat  proses painting  di  mana  proses  tersebut  membutuhkan validasi untuk mengecek akurasi dari gradasi warna yang dihasilkan. Pada saat penelitian ini dilakukan,  proses  masih  dilakukan  secara  manual  dengan  bantuan chromameter  Konica Minolta CR400, ditunjukkan pada Gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Chromameter Konica Minolta CR400
Chromameter  Konica  Minolta  CR400  adalah  suatu  instrumen  yang  umum  digunakan  untuk mendeteksi akurasi dan kualitas dari gradasi warna (Konica, 2013) . Instrumen tersebut biasa dimanfaatkan di dunia industri seperti manufaktur, otomotif, kimia, bahkan industri makanan dan farmasi untuk mengecek kualitas dari suatu substansi yang diproduksi atau diuji, terutama digunakan oleh divisi Quality Control (QC) yang menentukan suatu produk memenuhi standar kelayakan berdasarkan kriteria tertentu sehingga lulus untuk pemasaran atau tidak.
Alat ini bersifat portabel dan didayai oleh baterai jenis AA sebanyak empat buah, atau total tegangan  sebesar  ±6V,  atau  bisa  juga  menggunakan  tegangan  dari  jala-jala  PLN menggunakan adapter AC 110V – 230V. Instrumen ini bekerja dengan konsep spektrometri, yaitu pengukuran terhadap interaksi antara cahaya dan materi, serta fenomena berupa reaksi yang dihasilkannya seperti intensitas radiasi (cahaya) dan juga panjang gelombang. Dengan kata lain, spektrometri adalah metode dalam mempelajari dan mengukur spektrum tertentu (Noreiga, dkk, 2021) .
Prinsip  spektrometri  tidak  lepas  dari  prinsip  dasar  bagaimana  warna  bisa  terlihat  oleh pengamat, yaitu benda dengan pigmen tertentu menerima radiasi elektromagnetik yang tidak lain adalah cahaya. Radiasi elektromagnetik tersebut membawa berbagai spektrum dengan panjang  gelombang  tertentu  dan  diterima  oleh  pigmen  pada  benda,  pigmen  tersebut memantulkan  sebagian  spektrum  dan  menyerap  yang  lainnya  berdasarkan  panjang gelombangnya (Simatupang,  dkk,  2022)  (Kennamer,  dkk,  2017)  (Baumker,  dkk,
2021) .  Panjang  gelombang  yang  dipantulkan  dan  diterima  oleh  sensor  optik  seperti  mata pada manusia kemudian diinterpretasikan sebagai warna tertentu.
Prinsip tersebut diadaptasi oleh Konica Minolta CR400 melalui mekanisme fotosensor dengan bantuan  sumber  cahaya  berupa pulsed  xenon  lamp,  yang  intensitas  cahayanya  diatur berdasarkan duty cycle atau modulasi lebar pulsa. Cahaya tersebut diarahkan kepada bumper dengan  warna  tertentu  sehingga  sebagian  gelombang  elektromagnetik  yang  diterima  oleh bumper  kemudian  dipantulkan  dan  dideteksi  oleh photocell  yang  bertindak  sebagai  sensor penerima  pantulan  gelombang.  Sebagaimana  kinerja photocell  pada  umumnya,  energi  dari panjang gelombang yang diterimanya kemudian diubah menjadi sinyal listrik untuk kemudian diubah menjadi sinyal digital untuk selanjutnya diterjemahkan secara numerik sehingga dapat dibaca  oleh  pengguna (Konica,  2012). Contoh  hasil  kalkulasi  dan  analisis  numerik  yang dilakukan oleh instrumen ditunjukkan pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Contoh Hasil Pengukuran pada Chromameter
Kalkulasi  numerik  yang  dilakukan  pada  instrumen  adalah  dengan  metode  L*a*b*  dan  ΔE. L*a*b* adalah metode standar yang dibuat oleh Commission Internationale d’Eclairage (CIE), suatu lembaga yang memusatkan penelitiannya mengenai cahaya dan warna secara khusus (Waskale & Bhong, 2017) . L*a*b* terdiri dari tiga aksis sesuai dengan urutan hurufnya, yaitu L* sebagai lightness atau tingkat cahaya, direpresentasikan dengan angka antara 0 – 100, a* sebagai tingkat konsentrasi hijau dengan merah secara berlawanan, direpresentasikan dengan angka -128 – +127, dan b* sebagai tingkat konsentrasi biru dengan kuning secara berlawanan, direpresentasikan dengan angka -128 – +127.
ΔE adalah perbandingan antara dua buah warna yang memiliki L*a*b* yang berbeda, atau ΔE = ΔL*a*b* (Mockrzycki & Tatol, 2011) . Formula untuk ΔE ditunjukkan pada Persamaan (1) berikut.
∆𝐸 = (𝐿 −𝐿 ) + (𝑎 −𝑎 ) + (𝑏 − 𝑏 ) (1)
Representasi visual untuk Persamaan (1) ditunjukkan pada Gambar 3 sebagai berikut.

## Gambar 3. Representasi Metode L*a*b* pada Dimensi Tiga
Persamaan  (1)  dan  Gambar  3  adalah  penjelasan  ringkas  mengenai  kalkulasi  numerik  yang dilakukan oleh chromameter. Berdasarkan Persamaan (1), dapat disimpulkan bahwa semakin kecil nilai ΔE, maka semakin akurat antara bumper yang diuji dengan warna yang dijadikan sebagai standar.
Penggunaan chromameter tersebut cukup praktis berdasarkan cara pemakaiannya sehingga memudahkan operator, tingkat akurasi dan presisi yang dimiliki oleh instrumen tersebut juga cukup tinggi. Namun demikian, instrumen tersebut memiliki beberapa potensi yang mungkin untuk  dikembangkan  sebagaimana  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya,  di  antaranya  adalah pengecekan warna di permukaan bumper selama 45 detik, proses validasi akurasi warna baik OK maupun NG ( not good) selama 15 detik, menulis data hasil pengecekan selama 60 detik. Waktu total untuk pengecekan dari mulai sampai selesai dengan instrumen tersebut adalah 120 detik, sementara take time line (conveyor) bergerak setiap 62 detik. Apabila take time line diperlambat,  akan  mempengaruhi  kecepatan  inspeksi  kualitas  secara  drastis  dikarenakan perlambatan hampir 100% dari total waktu sebelumnya.
Berdasarkan  pengamatan  tersebut,  terdapat  potensi  untuk  mengoptimalkan  proses pengecekan dalam arti mengurangi waktu pengecekan menjadi seminimal mungkin, seperti mengurangi  pekerjaan  repetitif  yang  sebelumnya  dilakukan  oleh  operator  secara  manual, untuk  kemudian  digantikan  dengan  mesin.  Selain  itu,  merujuk  kepada  beberapa  hasil penelitian,  mesin  disinyalir  memiliki  akurasi  yang  relatif  lebih  baik  daripada  manusia  untuk pekerjaan-pekerjaan tertentu, sehingga diharapkan mampu mengeliminasi human error pada setiap proses pengecekan.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  kali  ini,  telah  dirancang  sebuah  prototipe chromameter berbasis  spektrometri  yang  terotomasi  berbasis  Raspberry  Pi-4  dan  sensor  AS7341  yang diharapkan mampu mengoptimasi proses dan mengeliminasi pekerjaan yang bersifat repetitif sebagaimana disebutkan sebelumnya.
Studi literatur dilakukan untuk mendapatkan data referensi dan acuan pengembangan yang diimplementasikan pada prototipe. Referensi pertama (1) merupakan publikasi yang disusun pada tahun 2018. Alat yang dibuat pada penelitian tersebut menggunakan pengontrol berupa
Arduino dan sensor TCS230, dengan fungsi utama sebagai pendeteksi beberapa varian warna berdasarkan warna dasar RGB, lalu menampilkan warna tersebut pada LCD (Rinaldo, dkk, 2018) .
Referensi  kedua  (2)  merupakan publikasi yang disusun pada tahun  2020. Alat  yang  dibuat pada penelitian tersebut menggunakan Raspberry Pi-3 sebagai pengontrol dan kamera Vi2 dan juga teknologi machine learning untuk image processing, dengan fungsi utama sebagai alat bantu bagi penyandang buta warna (Ghael, dkk, 2021) (Susila, dkk, 2020) (Bachrudin, dkk, 2017) .
Perbandingan  secara  umum  disajikan  pada  Tabel  1  yang  memuat  detail  dan  improvisasi sebagai berikut.
Tabel 1. Perbandingan Studi Literatur No. Sumber Pengontrol Sensor Keterangan 1 Referensi 1 Arduino TCS230 Sensor  hanya  terdapat  tiga  kanal  sehingga untuk mendeteksi degradasi warna kurang. 2 Referensi 2 Raspberry Pi-3 Kamera Vi2 Implementasi  kamera  pada  alat  yang  akan dibuat  membutuhkan  spesifikasi  pixel  yang lebih tinggi sehingga biaya nya tinggi. 3 Riset sekarang Raspberry Pi-4 AS7341 Sensor  terdapat  epuluh  kanal  dan  biaya  nya relatif murah dan mudah didapatkan.
Berdasarkan referensi-referensi yang dirujuk, meskipun tujuan dari dibuatnya masing-masing prototipe adalah berbeda, tetapi beberapa poin penting seperti algoritma dan perbandingan komponen dapat disadur dan dikembangkan pada penelitian kali ini.

## 2 . METODOLOGI PENELITIAN
Konfigurasi prototipe secara ringkas merupakan bagaimana prototipe disusun, seperti pin pada komputer mikro yang terhubung pada perangkat input berupa sensor dan push button dan juga  perangkat output  seperti  monitor  dan  juga  indikator  LED,  sebagaimana  diilustrasikan pada Gambar 4.
Konfigurasi tersebut kemudian diimplementasikan secara compact menjadi sistem terintegrasi yang diharapkan mampu melakukan serangkaian pekerjaan repetitif. Secara ringkas, prototipe diawali  dengan  menempatkan  dan  mengatur sampel  benda  kerja  pada  dudukan  sampel, kemudian benda kerja didekatkan pada bagian sensor AS7341 yang ditempatkan menghadap pada benda kerja. Sensor tersebut dilengkapi dengan penutup untuk mengurangi intervensi cahaya  dari  luar  sehingga  cahaya  yang  dipantulkan  oleh  benda  kerja  adalah  cahaya  yang berasal  dari  sensor  itu  sendiri.  Dengan  demikian,  diharapkan detector  dari  AS7341 menghasilkan pembacaan data dengan akurasi yang baik. Dudukan sampel dapat digerakkan maju dan mundur terhadap sensor, oleh karenanya disediakan mistar ukur yang ditempelkan pada  rangka  prototipe  untuk  membantu  mengukur  jarak  dari  sampel  ke  sensor (Osram, 2022).

## Gambar 4. Konfigurasi Prototipe Chromameter
Setelah  sampel  ukur  dan  sensor  berada  pada  posisi  siap, push  button  digunakan  sebagai inisiator  pengukuran  dengan  cara  ditekan.  Setelahnya, flash  LED  pada  sensor  akan mengemisikan  cahaya  dan  akan  diterima  kembali  oleh photocell.  Cahaya  yang  dipantulkan akan diterima oleh photocell sebagai panjang gelombang yang merepresentasikan spektrum warna  tertentu.  Spektrum  warna  tersebut  dikonversi  oleh photocell  menjadi  sinyal  analog, untuk kemudian diteruskan ke ADC dan menjadi sinyal digital. Sinyal digital tersebut diproses oleh Raspberry Pi melalui serangkaian prosedur yang diejawantahkan kepada pemrograman untuk kemudian diterjemahkan menjadi hasil pengukuran dalam bentuk angka. Angka-angka hasil pengukuran kemudian dicatat pada spreadsheet dalam format ‘.csv’ dan dapat terlihat melalui aplikasi pengolah spreadsheet seperti Libre Office yang ter-install pada Raspberry Pi dan pengukuran selesai. Algoritma cara kerja prototipe ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Algoritma Cara Kerja Prototipe
LED memiliki tiga warna yang mengindikasikan kondisi tertentu pada proses pengukuran, yaitu biru untuk posisi standby, merah untuk indikasi error atau sampel ukur tidak lulus uji, dan hijau untuk sampel yang berhasil lulus uji. Secara lengkap, prototipe ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Desain Prototipe Tampak Depan

## Gambar 7. Desain Prototipe Tampak Atas
Prototipe tersebut memiliki dimensi 450 mm x 210 mm x 180 mm dengan berat sekitar 2 kg, dan akan diintegrasikan dengan konveyor pada line produksi. Namun demikian, pengujian kali ini dengan cara manual, yaitu dengan mengangkat prototipe dan menempelkan sensor pada bumper secara langsung seperti yang biasa dilakukan dengan chromameter yang sudah ada. Chromameter standar yang digunakan pada proses produksi memiliki dimensi umum 120 mm x  50  mm  x  160  mm  dengan handle  yang  memudahkan  untuk  digenggam  karena  didesain untuk penggunaan secara langsung oleh operator tanpa diintegrasikan ke conveyor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Spektrum pada Sampel
Pada Tabel 2 dengan plot pada Gambar 8 disajikan uji spektrum dengan sampel warna merah di tempat yang berbeda, antara lain di dalam rumah pribadi, di ruang kerja, dan juga di tempat produksi. Jarak antara sampel dengan sensor adalah 20 mm atau merapat ke penutup sensor.
Tabel 2. Uji Spektrum Terhadap Sampel Warna Merah di Beberapa Ruangan
Intensitas Cahaya/Kanal Dalam Rumah Ruang Kerja Tempat Produksi 95 lux 250 lux 1200 lux Kanal 1 2833 2829 2833 Kanal 2 1932 1938 1921 Kanal 3 1402 1408 1406 Kanal 4 752 761 769 Kanal 5 2834 2834 2834 Kanal 6 1940 1938 1930 Kanal 7 1408 1404 1409 Kanal 8 766 771 750 Kanal 9 8783 8771 8764 Kanal 10 325 318 320
Isi dari Tabel 2 kemudian diplot dan menghasilkan grafik karakteristik spektrum seperti pada Gambar 8 sebagai berikut.

## Gambar 8. Uji Spektrum Terhadap Sampel Berwarna Merah di Beberapa Ruangan
Berdasarkan data pada Tabel 2 dan Gambar 8, spektrum terdeteksi oleh sensor terletak pada panjang gelombang yang dimunculkan di kanal 9 untuk mendeteksi warna merah. Sensor juga memunculkan bias pada pengukuran warna sampel, hal ini ditunjukkan pada setiap kanal yang menunjukkan  angka  yang  bervariasi.  Fenomena  tersebut  sangat  wajar  terjadi  mengingat terdapat  bias  yang disebabkan oleh  karakteristik  sensor  terhadap suhu  dan kelembaban di lingkungan  uji,  serta  interferensi  gelombang  elektromagnetik  yang  dapat  mempengaruhi pengukuran. Namun demikian spektrum dominan tetap dapat terbaca dengan baik sehingga bias pada pengukuran dapat diabaikan.
Selain  itu,  uji  sampel  dengan  penutup  sensor  menyebabkan  hasil  pengukuran  di  tempat berbeda tidak terpengaruh secara masif. Ini dikarenakan interferensi cahaya dari luar menjadi sangat minimum dan  sampel hanya memantulkan cahaya  dari flash LED  yang dimiliki oleh sensor,  sehingga  perbedaan  hasil  uji  di  satu  tempat  dengan  tempat  lainnya  tidak  terlalu signifikan. Ini menunjukkan bahwa desain untuk sensor adalah sesuatu yang krusial terutama agar gangguan eksternal berupa cahaya dapat dikurangi bahkan dieliminasi.
Jarak antara sensor dengan sampel juga sangat berpengaruh terhadap pengujian. Jarak yang membesar menyebabkan emisi cahaya dari flash LED terpendar meluas dan tidak fokus kepada sampel, sehingga spektrum yang dipantulkan dan diterima oleh photocell pada sensor terbaur secara  signifikan  dengan  disturbansi  yang  terdapat  di  lingkungan,  terutama  cahaya  dan gelombang elektromagnetik lainnya. Berikut adalah perbandingan pengukuran dengan jarak antara sensor dan sampel berbeda-beda pada Gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11 berturut- turut.
Gambar 9. Pengukuran Sampel Warna Biru pada Jarak 0 mm dari Sensor
Gambar 10. Pengukuran Sampel Warna Biru pada Jarak 50 mm dari Sensor

## Gambar 11. Pengukuran Sampel Warna Biru pada Jarak 100 mm dari Sensor
Dengan memperhatikan perbandingan pengukuran pada setiap gambar, dapat terlihat apabila semakin jauh sensor dari sampel, semakin besar bias yang terjadi. Bias ditunjukkan pada jarak antar angka dari pengukuran 1 ke pengukuran 2, dan juga dari pengukuran 2 ke pengukuran 3.  Jarak  yang  melebar  menandakan  akurasi  yang  menurun  sejalan  dengan  cahaya  yang terpendar dan tidak terkonsentrasi.
Selain itu, karakteristik dari gelombang yang diterima oleh photocell juga cenderung melemah dengan penurunan nilai puncak dari hasil pengukuran. Sebagai contoh, untuk jarak 0 mm nilai puncak adalah 5987, untuk jarak 50 mm nilai puncak adalah 3545, dan untuk jarak 100 mm nilai  puncak  adalah  1987.  Besarnya  nilai  puncak  menunjukkan  kekuatan  karakteristik gelombang,  semakin  besar  nilai  puncak,  semakin  kuat  karakteristik  gelombang  tersebut terbaca,  dan  juga  sebaliknya.  Lebih  lanjut  apabila  dibandingkan  dengan  hasil  pengukuran dengan sensor tertutup pada Gambar 12, nilai puncaknya adalah 8783 yang mengindikasikan karakteristik  suatu  gelombang  yang  terbaca  sangatlah  kuat  dan  tegas  untuk  panjang gelombang tertentu.
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  ideal  untuk  prototipe chromameter berbasis sensor AS7341 adalah jarak sensor yang kecil di rentang 0 mm – 20 mm dengan keadaan terisolasi dengan penutup agar cahaya diterima oleh sampel dan dipantulkan dengan maksimal.

## 3.2 Uji Validasi Sampel dan Efisiensi Waktu
Uji validasi sampel adalah menentukan apakah sampel lolos uji atau tidak. Kriteria uji adalah membandingkan prototipe chromameter dengan Konica Minolta CR400, dengan nilai toleransi pada  prototipe  adalah  nilai  antara  batas  atas  dan  batas  bawah  yang  ditentukan  setelah
dikalibrasi dengan sampel OK dan sampel reject. Titik uji diilustrasikan pada Gambar 12 di bawah ini.

## Gambar 12. Titik Uji Validasi Sampel pada Bumper
Hasil uji validasi sebanyak delapan buah bumper dengan warna sama disajikan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Uji Validasi pada 8 Buah Bumper Berbeda dengan Warna Sama Hasil uji pada posisi 1 2 3 4 Bumper 1 CR400 Pass Pass Pass Pass Prototipe Pass Pass Pass Pass Bumper 2 CR400 Pass Pass NG NG Prototipe Pass Pass NG NG Bumper 3 CR400 Pass Pass Pass Pass Prototipe Pass Pass Pass Pass Bumper 4 CR400 Pass NG Pass Pass Prototipe Pass NG Pass Pass Bumper 5 CR400 Pass Pass Pass Pass Prototipe Pass Pass Pass Pass Bumper 6 CR400 Pass Pass Pass Pass Prototipe Pass Pass Pass Pass Bumper 7 CR400 Pass Pass Pass Pass Prototipe Pass Pass Pass Pass Bumper 8 CR400 Pass Pass Pass Pass Prototipe Pass Pass Pass Pass
Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu menyamai hasil uji validasi oleh Konica Minolta CR400, dibuktikan dengan keberhasilan 100% pada 32 kali pengujian pada empat titik untuk delapan bumper yang berbeda.
Sementara  itu  untuk  efisiensi  waktu,  prototipe  berhasil  mereduksi  waktu  yang  dibutuhkan untuk setiap proses pengukuran dari 120 detik menjadi 40 detik, disajikan dalam Gambar 13.
Point 1  Point 2
Point 3  Point 4
Gambar 13. Perbandingan Waktu yang Dibutuhkan untuk Pengukuran Antara CR400 dan

## Prototipe
Tabel 4. Contoh Spreadsheet Hasil Pengukuran Value 1 Value 2 Value 3 Value 4 Value 5 Value 6 Value 7 Value 8 Value 9 Value 10 Reading Time 1207 982 696 383 1207 981 697 384 3919 151 04/07/2022 23:44 2428 1703 1246 689 2428 1705 1248 692 8004 273 04/07/2022 23:44 2429 1703 1247 691 2429 1706 1249 693 8010 273 04/07/2022 23:45 1970 1370 1018 550 1970 1371 1019 552 6413 222 04/07/2022 23:45 1582 1289 899 511 1579 1289 898 512 5374 195 04/07/2022 23:46 1585 1291 901 512 1580 1289 901 512 5376 195 04/07/2022 23:46 1577 1287 898 510 1578 1288 898 512 5375 195 04/07/2022 23:47 1991 1384 1029 558 1989 1383 1029 559 6483 224 04/07/2022 23:47 2562 1795 1314 728 2560 1796 1315 730 8338 289 04/07/2022 23:48 2449 1714 1260 695 2449 1715 1261 697 8066 275 04/07/2022 23:48 2446 1713 1258 694 2445 1714 1259 696 8053 274 04/07/2022 23:49 1547 1268 882 500 1545 1267
880 501 5260 192 04/07/2022 23:50 1550 1269 883 501 1546 1268 882 501 5265 192 04/07/2022 23:51 2445 1711 1256 693 2442 1711 1257 696 8047 274 04/07/2022 23:51 2447 1711 1258 694 2448 1712 1259 696 8067 275 04/07/2022 23:52 559 5501 30773  48811 1981 1378 1019 553 6406 223 05/07/2022 00:00
Efisiensi waktu target tercapai dikarenakan proses pengukuran oleh prototipe lebih cepat dari pada take time conveyor, termasuk memulai dan pemrosesan pengukuran sampel oleh sensor, validasi,  dan  pencatatan  hasil  pengukuran  pada spreadsheet  untuk  kemudian  disimpan  di memori internal Raspberry Pi-4. Tabel 4 menyajikan contoh hasil pengukuran spreadsheet.

## 4. KESIMPULAN
Prototipe chromameter  berbasis  Raspberry  Pi-4  dan  sensor  AS7341  memiliki  tingkat keberhasilan yang diharapkan. Hal ini ditunjukkan dengan hasil pengukuran spektrum yang memiliki akurasi tinggi dengan karakteristik yang kuat dibantu dengan mengidealkan kondisi pengukuran seperti memperkecil jarak antara sensor dan sampel, serta mengisolasi cahaya yang diemisikan pada sampel untuk dipantulkan kembali dan diterima oleh photocell. Selain
itu, prototipe juga mampu  memvalidasi hasil lolos  uji  (OK)  dan reject (NG)  setelah  melalui proses kalibrasi terlebih dahulu, dengan keberhasilan 100% terhadap hasil pengujian dengan CR400.  Prototipe  juga  mampu  memangkas  pekerjaan  repetitif  seperti  mencatat  hasil pengukuran setelah proses dan validasi data secara lebih cepat terhadap prosedur yang telah dijalankan  pada  proses  produksi.  Proses  pengukuran  yang  dijalankan  pada  saat  produksi membutuhkan waktu selama 120 detik, waktu ini lebih lama dari pada take time conveyor yang  dijalankan  setiap  62  detik.  Sementara  itu,  prototipe  mampu  memproses  keseluruhan setiap siklus dalam waktu 40 detik, termasuk proses pengukuran, validasi data apakah sampel lolos uji atau reject, serta pencatatan pada spreadsheet. Sehingga, prototipe memiliki potensi untuk  digunakan  dengan  beberapa  pengembangan  tambahan  sehingga  mampu  mengisi kebutuhan quality control skala industri, seperti diintegrasikan dengan IoT agar sistem dapat menyimpan data di pusat data yang lebih terorganisir dalam skala besar, dan juga HMI yang memudahkan operator untuk mengoperasikan prototipe dan keperluan monitoring. Prototipe juga  masih  menggunakan push  button  untuk  trigger  pengoperasian  yang  mana  sangat memungkinkan untuk diganti dengan sensor proximity agar dapat terhubung dengan conveyor secara langsung sehingga terbentuk sistem otomasi yang terintegrasi secara penuh.

## DAFTAR RUJUKAN
Afristanto, S. D., Dewandaru, B., Samsuri, F., Simatupang, J. W., & Lim, R. (2023). Rancang Bangun Prototipe Sistem Kontrol Air Otomatis Sederhana untuk Aplikasi Mesin Pencuci Komponen Industri. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 11(1), 256 – 270. doi:
http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v11i1.256
Bachrudin,  Z.,  Widodo,  C.  E.,  &  Adi,  K.  (2017).  Simulator  input-output  sistem  kontrol menggunakan Raspberry Pi. Youngster Physics Journal, 6(3), 272 – 279. ISSN: 2302- 7371.
Bäumker, E., Zimmerman, D., Schierle, S., & Woias, P. (2021). A Novel Approach to Obtain PAR with a Multi-Channel Spectral Microsensor, Suitable for Sensor Node Integration. Sensors, 21(10), 1 – 12. doi: 10.3390/s21103390
Ghael,  H.  D.,  Solanki,  L.,  &  Sahu,  G.  (2021).  A  Review  Paper  on  Raspberry  Pi  and  its
Application. International  Journal  of  Advanced  in  Engineering  and  Management (IJAEM), 2(12), 225 – 227. ISSN: 2395-5252.
Kennamer,  G.,  Bricks,  B.,  Augusta,  Georgiea,  and  Frederic.,  J.  (2017).  Understanding  and Controlling  Color: Maintaining  Your  Product’s  Image. KONICA  MINOLTA  &  SENSING AMERICA’S Inc.
KONICA.  (2013).  CHROMAMETER  CR400/410 Instruction Manual. KONICA  MINOLTA.  ISSN: 9222-1878-20.
KONICA.  (2012).  CHROMAMETER  CR400/410  Technical  Specification. KONICA  MINOLTA. ISSN: 9242-4889-11.
Mokrzycki, W. & Tatol, M. (2011). Color Difference Delta E – A Survey. Machine Graphics and Vision, 20(4), 383 – 411
Noreiga, P., Gortaire, G., & Osorio, E. A. (2021). Mass Spectrometry and Its Importance for the  Analysis  and  Discovery  of  Active  Molecules  in  Natural  Products. Intechopen: Pharmacognosy – Medical Plants. doi: 10.5772/intechopen.97733
OSRAM. (2022). AS7341 11-Channel Spectral Sensor. AMS OSRAM GROUP, 1 – 65.
Rinaldo,  A.,  Fahmi,  K.,  Sari,  L.,  &  Hendro.  (2018).  Alat  Pendeteksi  Warna  Dengan
Menggunakan Sensor TCS230 Berdasarkan Warna Dasar Penyusun RGB. PROSIDING SNIPS 2018, 78 – 85. ISBN: 978-602-61045-4-0.
Simatupang, J. W., Prasetyo, B., Galina, M., & Suhartomo, A. (2022). Prototipe Mesin Penjual Air Mineral Otomatis berbasis Arduino Mega 2560 dan RFID-RC522. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 10(2), 484 – 499. doi: http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v10i2.484
Simatupang, J. W., Samsuri, F., Bramasto, R., Anam, F. C., & Ardanta, R. H. Y. (2022). Analisis
Perhitungan  Kerugian  Daya  Pada  Lendutan  Serat  Optik  Dengan  Simulasi  MATLAB. TESLA:  Journal  Teknik  Elektro  Universitas  Tarumanagara,  24(1),  13  –  24. doi:https://doi.org/10.24912/tesla.v24i1.15371
Susila, I. P. A., Ismail, S. J. I., & Satrya, G. B. (2020). Perancangan Sistem Deteksi Warna
Untuk  Membantu  Orang  Buta  Warna  Berbasis  Machine  Learning  Menggunakan Tensorflow. e-Proceeding of Applied Science, 6(2), 2031 – 2052. ISSN: 2442-5826.
Waskale,  H.  S.  &  Bhong.,  M.  G.  (2017).  Experimental  RGB  and  CIE  L*a*b*  colour  space analysis and comparison for fruits and vegetables. Journal of Emerging Technology and Innovative Research (JETIR), 4(4), 1 – 4. ISSN: 2349-5162.