## RANCANG BANGUN SISTEM PENENTUANSTANDAR KUALITAS WARNA BENIH JAGUNG MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC MELALUI

## JARINGAN LOCALHOST

## Abstrak
Pengendalian  standar  kualitas  merupakan  peranan  yang  sangat  penting  dalam  menjamin jagung  di  pasaran.  Standar  kualitas  benih  jagung  ditentukan  dari  hasil  proses  klasifikasi  yang diterapkan.  Selama  ini  evaluasi  dalam  proses  klasifikasi  kualitas  benih  jagung  masih  dilakukan secara  manual  melalui  pengamatan  visual.  Sistem  manual  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan menghasilkan produk dengan kualitas yang tidak merata karena keterbatasan visual, kelelahan, dan perbedaan persepsi masing-masing pengamat. Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan sebuah alat penentu standar kualitas benih jagung untuk meningkatkan kualitas produk benih jagung.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pembacaan  warna  benih  jagung  menggunakan  sensor  warna TCS230  dan  penyortiran  diameter  benih  jagung  menggunakan  mesin  ayak.  Pada  penyortiran diameter benih jagung dibagi menjadi 3 diameter penyortiran yaitu kecil, sedang, dan besar. Metode pengklasifikasian  standar  kualitas  warna  benih  jagung  menggunakan  fuzzy  logic.  Fuzzy  logic digunakan karena dianggap mampu menyelesaikan masalah yang tidak linier.
Pengujian dilakukan dengan mengambil data dari sensor warna TCS230. Data warna benih yang diambil dari benih jagung jenis BISI-2 dan BIMA-19. Terdapat 3 sensor warna TCS230 yang terletak  pada setiap diameter mesin ayak. Data dari sensor dibandingkan dengan data dari  aplikasi Color Grab untuk mengetahui tingkat akurasi dari sensor tersebut. Hasil pembacaan sensor warna 1 pada  BISI-2  menunjukkan  tingkat  akurasi  0,3%,  pada    pembacaan  sensor  warna  2  pada  BISI-2 menunjukkan  tingkat  akurasi  0,72%,  pada    pembacaan  sensor  warna  3  pada  BISI-2  menunjukkan tingkat  akurasi  1,76%,  pada    pembacaan  sensor  warna  1  pada  BIMA-19  menunjukkan  tingkat akurasi  1,11%,  pada    pembacaan  sensor  warna  2  pada  BIMA-19  menunjukkan  tingkat  akurasi 1,11%, pada  pembacaan sensor warna 2 pada BIMA-19 menunjukkan tingkat akurasi 24,6%, pada pembacaan  sensor  warna  3  pada  BIMA-19  menunjukkan  tingkat  akurasi  1,10%.  Hasil  pengujian fuzzy pada BISI-2 menunjukkan standar kualitas benih jagung baik pada diameter sedang dan besar dan  pada  diameter  kecil  menunjukkan  standar  kualitas  benih  jagung  buruk.  Pada  BIMA-19 menunjukkan standar kualitas benih jagung baik pada diameter sedang dan besar dan pada diameter kecil  menunjukkan  standar  kualitas  benih  jagung  buruk.  Data  hasil  pengujian  ditampilkan  pada website dengan menggunakan jaringan lokal.
Kata Kunci: Benih jagung, sensor warna TCS230, fuzzy logic

## 1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Salah  satu  produk  pertanian  yang mengambil  peran  dalam  pembangunan  sektor pertanian adalah  jagung.  Di  Indonesia,  jagung merupakan  komoditas  pangan  kedua  setelah padi  dan  sumber  kalori  atau  makanan pengganti  beras,  disamping  itu  juga  sebagai makanan  ternak.  Hasil  riset  Kementrian Pertanian RI (2016), produksi jagung Nasional tahun 2015 sebesar 19,61  juta  ton , mengalami peningkatan  sebesar  3,17%  atau  lebih  tinggi
0,61  juta  ton  dibanding  produksi  tahun  2014 sebesar  19  juta  ton.  Dan  di  tahun  2016,
Kementrian Pertanian
memproyeksikan produksi jagung naik menjadi 24 juta ton atau diharapkan meningkat sebesar 8,8%.
Meningkatkan  produktivitas  jagung dapat  dilakukan  menggunakan  benih  jagung hibrida untuk mengganti jagung komposit dan jagung  lokal  yang  produktivitasnya  rendah. Produktivitas  jagung  hibrida  berkisar  10-13 ton/ha lebih tinggi dibanding varietas komposit  atau  lokal  yang  hanya  <  3  ton/ha
Reksa Nirvana Alam 1 , Farida Arinie Soelistianto 2 ,  Waluyo 3
Program Studi Jaringan Telekmonukasi Digital 123
Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Malang rexanirvana@gmail.com 1 , faridaarinie@yahoo.com 2
(Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan,  2014).  Benih  jagung  hibrida  yang digunakan yaitu BISI-2 dan BIMA-19. Namun peningkatan  produksi  ini  belum  diiringi  oleh peningkatan  kualitasnya,  sehingga  produksi jagung  dari  petani  sering  ditolak  oleh  pabrik pakan.
Hal yang mempengaruhi kualitas fisiologi  benih  jagung  diantaranya  ditentukan berdasarkan  warna  benih  jagung.  Selama  ini evaluasi  kualitas  dalam  proses  klasifikasi standar kualitas benih jagung masih dilakukan secara  manual  melalui  pengamatan  visual. Sistem  manual  membutuhkan  waktu  yang lama  dan  menghasilkan  produk  dengan kualitas yang tidak merata karena keterbatasan visual,  kelelahan,  dan  perbedaan  persepsi masing-masing  pengamat.  Lamanya  waktu dalam  penentuan  kualitas,  menyebabkan panjangnya  antrian  truk pembawa bahan baku di pelataran parkir pabrik pakan.
Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah alat  penyortir  ukuran  benih  jagung  dan penentuan  warna  benih  jagung  menggunakan
RGB  color sensor.  Proses  pengiriman  data menuju server menggunakan ESP8266 melalui jaringan localhost. Raspberry  3  digunakan sebagai  server  dan  pemrosesan  metode fuzzy logic . Penentuan  kualitas  benih  jagung menggunakan  metode fuzzy  logic karena dianggap mampu menyelesaikan masalah yang tidak linier. Hal ini berfungsi untuk memudahkan proses pemilahan standar kualitas warna benih jagung.
1.2. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini adalah:
1. Bagaimana merancang sistem pembacaan warna benih jagung
menggunakan RGB  color sensor TCS230?
2. Bagaimana  mengaplikasikan  metode fuzzy  logic untuk  menentukan  standar kualitas warna pada benih jagung?

## 1.3. Tujuan
Tujuan dalam  pembuatan Tugas Akhir  ini adalah:
1. Penggunaan  alat  penyortir  benih jagung  dan  sensor  warna  TCS230 diharapkan dapat membantu pemilahan benih jagung dan
mendapatkan data warna benih jagung.
2. Penelitian ini mengklasifikasikan standar  kualitas  warna  benih  jagung dengan  mengenal  ciri  yang  sudah  ada pada benih jagung, dengan menggunakan metode fuzzy logic .

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Faktor-faktor  Fisik  Bagi  Penilaian Mutu Benih
Menurut  Kusuma  (2003),  secara umum  faktor  fisik  yang  harus  diperhatikan untuk menilai mutu benih,
a. Benih  yang  bersih  tidak  tercampur dengan  potongan-potongan  tongkol yang kering, biji-bijian yang lain, debu dan lain-lain.
b. Warna  benih,  dalam  hal  ini  warna yang  baik  berwarna  terang  dan  tidak kusam  (mengkilat).  Tidak  terserang cendawan Ustilagoidea sp atau Helminthosporium  sp (akan  berwarna hitam kotor, pada benih padi biasanya tampak jelas).
c. Berwarna  kuning  muda,  oranye,  dan merah  muda,  tidak  ada  bercak-bercak hitam  (karena fungus/rotten/disease ), besar benih normal (tidak terlalu kecil dan tidak terlalu besar).
d. Yang  bernas  atau  berisi,  untuk mengetahuinya perlu dirambang dalam air, yang diambil yang mengendap  saja  yang  ternyata  tidak cacat dan tidak bercak-bercak hitam.
e. Tidak  terlalu  kering,  karena  daya tumbuhnya kurang baik demikian pula yang terkelupas kulitnya jangan sampai diambil.
2.2. Fuzzy Logic Logika Fuzzy adalah  peningkatan  dari logika  Boolean  yang  berhadapan  dengan konsep  kebenaran  sebagian.  Dimana  logika klasik  menyatakan  bahwa  segala  hal  dapat diekspresikan  dalam  istilah  binary  (0  atau  1, hitam  atau  putih,  ya  atau  tidak),  logika fuzzy menggantikan  kebenaran  boolean  dengan tingkat kebenaran.
Logika Fuzzy memungkinkan  nilai keanggotaan  antara  0  dan  1,  tingkat  keabuan dan  juga  hitam  dan  putih,  dan  dalam  bentuk linguistik,  konsep  tidak  pasti  seperti  "sedikit", "lumayan",  dan  "sangat".  Dia  berhubungan dengan  set fuzzy dan  teori  kemungkinan.  Dia
diperkenalkan  oleh  Dr.  Lotfi  Zadeh  dari Universitas  California,  Berkeley  pada  1965. (Dewi & Purnomo, 2010)
2.3. Mesin Ayak (Grading & Gravity)
Mesin ayak terdiri dari 3 lapis yaitu besar, sedang, dan kecil. Lapis besar akan menampung  biji  yang  terlalu  besar  dan kotoran  dari  janggel  yang  ikut  terpipil, sementara  lapis  kecil  akan  menampung  biji jagung  yang  rusak  (pecah  akibat  dari pemipilan).  Biji  yang  layak  dijadikan  calon benih  dan  masuk  pada  tahapan  proses selanjutnya  adalah biji jagung  yang berukuran sedang  (sesuai  standard  QC).  Sedangkan  biji jagung  yang  tidak  layak  sebagai  calon  benih (berukuran  besar  dan  kecil)  dan  tidak  lolos sebagai  calon  benih,  akan  diolah  kembali untuk  salvage  (biji  hasil  sortir)  atau  pakan ternak.
2.4. Sensor Warna TCS230 TCS230 menangkap cahaya warna dengan  bantuan  array  8  x  8  dari photodiodes .
Kemudian Current  to  Frequency  Converter
digunakan untuk
proses pembacaan
photodiodes yang diubah menjadi square wave dengan  frekuensi  berbanding  lurus  dengan intensitas  cahaya.  Dengan  menggunakan
Arduino  kita  bisa  membaca  output square wave dan  hasil RGB dari  warna  objek (Nedelkovski, 2016).
2.5. Gambaran Umum Sistem
Gambar 3.1. Diagram Blok Sistem
Penjelasan  Gambar  3.1  adalah  sebagai berikut. Alat ayakan digunakan untuk pensortiran  diameter  benih  jagung.  Selenoid membatasi  benih  yang  tersortir  menjadi  10 benih  di  setiap  diameter  untuk  diuji  kualitas warnanya. RGB color sensor TCS230 menangkap  cahaya  warna  pada  benih  jagung untuk  mendapatkan  data RGB .  Arduino  Mega sebagai  pengirim  perintah  dan  pengolah  data dari  sensor  tersebut.  ESP8266 wifi  module mengirim  data  tersebut  ke  raspberry  pi  3. Raspberry  pi  3  dijadikan  sebagai  database, tampilan  web,  dan  pengolahan  fuzzy  logic menggunakan program Python 3.

## 2.6. Desain dan Implementasi Alat
Gambar 3.2 Desain Mesin Ayak
Dalam  Gambar  3.2  memperlihatkan skematik desain mesin ayak benih jagung yang mempunyai  3  lapisan  diameter  yaitu  kecil, sedang,  dan  besar  dan  terdiri  dari  Motor  AC sebagai penggerak ayakan dengan menggunakan  catu  daya  dari  aki,  door  lock solenoid untuk membatasi benih yang tersortir menjadi  10  benih  di  setiap  diameter  untuk diuji kualitas warnanya, sensor warna TCS230 sebagai  alat  untuk  mendeteksi  nilai RGB dari benih  jagung,  arduino  mega  2560  sebagai pengolah data input yang masuk.
Gambar 3.3 Implementasi Mesin Ayak Dalam Gambar  3.3 memperlihatkan implementasi  mesin  ayak  benih  jagung  yang terdiri  dari  3  diameter  ayakan  yang  di  model bertingkat  mulai  dari  diameter  besar,  sedang, dan kecil, door lock solenoid membatasi benih yang  tersortir  menjadi  10  benih  di  setiap diameter untuk diuji kualitas warnanya, sensor warna  TCS230  sebagai  alat  untuk  mendeteksi nilai RGB dari  benih  jagung,  arduino  mega 2560 sebagai pengolah data input yang masuk, motor  AC  sebagai  penggerak  ayakan.  Catu daya  pada  motor  AC  dan  door  lock  solenoid menggunakan aki.
2.7. Perancangan Data Fuzzy
Input  fuzzy  terdapat  3  parameter  yaitu Red,  Green,  Blue  yang  di  dapat  dari  data sensor. Hal ini ditunjukkan pada tabel 3.1
Tabel 3.1 Data Fuzzy Input Proses Keputusan Red METODE FUZZY LOGIC 1. Aman 2. Dehidrasi
Ringan 3. Dehidrasi 4. Dehidrasi Berat Green
Blue Langkah selanjutnya dalam perencanaan  fuzzy  adalah  menentukan batas  input  dan  output,  hal  ini  dapat  kita lihat pada Tabel 3.2
Tabel 3.2 Data Semesta Fuzzy Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input Red [0 255] Green [0 255] Blue [0 255] Output Keputusan [0 100]
Gambar 3.4 Fungsi Red
Gambar 3.5 Fungsi Green
Gambar 3.6 Fungsi Blue
Setelah  kita  menentukan  semesta  fuzzy kita  perlu  membuat  diagram  keanggotaan, dimana  dalam  kasus  ini  diagram  keanggotaan setiap  parameter  dibagi  menjadi  lima,  yaitu Rendah  1,  Rendah  2,  Sedang,  Tinggi  1  dan Tinggi  2.  Hal  ini  ditunjukkan  pada Tabel  3.3 Tabel  3.3 Data  Keanggotaan  Input  dan Output Fungsi Nama Variabel Keanggotaan Rendah 1 [ 0 42,5 85 ] Rendah 2 [ 42,5 85 127,5 ] Red Sedang [ 85 127,5 170 ] Tinggi 1 [ 127,5 170 212,5 ] Tinggi 2 [ 170 212,5 255 ] Rendah 1 [ 0 42,5 85 ] Rendah 2 [ 42,5 85 127,5 ] Green Sedang [ 85 127,5 170 ] Tinggi 1 [ 127,5 170 212,5 ] Tinggi 2 [ 170 212,5 255 ] Rendah 1 [ 0 42,5 85 ] Rendah 2 [ 42,5 85 127,5 ] Blue Sedang [ 85 127,5 170 ] Tinggi 1 [ 127,5 170 212,5 ] Tinggi 2 [ 170 212,5 255 ] Buruk 1 [ 0 – 20 ] Buruk 2 [ 20 - 40 ] Output Buruk 3 [ 40 - 60 ] Cukup Baik [ 60 – 80 ] Baik [ 80 - 100 ]
Gambar 3.5. Data Output
Aturan Fuzzy :
1. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Tinggi2 ) and  (Blue  is Rendah1 )  then  ( Kategori is CukupBaik )
2. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Tinggi1 ) and  (Blue  is Rendah1 )  then  ( Kategori is
Baik )
3. If (Red is Tinggi1 ) and (Green is Tinggi1 ) and  (Blue  is Tinggi1 )  then  ( Kategori is Buruk1 )
4. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Tinggi2 ) and  (Blue  is Tinggi2 )  then  ( Kategori is Baik )
5. If  (Red  is Tinggi2 )  and  (Green  is Rendah2 )  and  (Blue  is Rendah1 )  then ( Kategori is Baik ) 6. If (Red is Tinggi1 ) and (Green is Tinggi1 ) and  (Blue  is Rendah1 )  then  ( Kategori is Buruk3 ) 7. If  (Red  is Tinggi2 )  and  (Green  is Rendah1 )  and  (Blue  is Rendah1 )  then ( Kategori is Baik )
8. If  (Red  is Tinggi1 )  and  (Green  is Rendah1 )  and  (Blue  is Rendah1 )  then ( Kategori is Buruk3 )
9. If (Red is Sedang ) and (Green is Sedang ) and  (Blue  is Sedang )  then  ( Kategori is CukupBaik ) 10. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Tinggi1 ) and  (Blue  is Tinggi2 )  then  ( Kategori is Baik ) 11. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Sedang ) and  (Blue  is Sedang )  then  ( Kategori is Baik ) 12. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Sedang ) and  (Blue  is Tinggi1 )  then  (Kategori  is Baik ) 13. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Tinggi1 ) and  (Blue  is Tinggi1 )  then  ( Kategori is Baik ) 14. If (Red is Tinggi2 ) and (Green is Sedang ) and  (Blue  is Rendah1 )  then  ( Kategori is Buruk2 ) 15. If (Red is Tinggi1 ) and (Green is Sedang ) and  (Blue  is Rendah1 )  then  ( Kategori is Buruk2 )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengujian RGB Color Sensor TCS230
Pengujian RGB  color sensor  TCS230 bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat hasil  data  yang  terbaca  oleh  sensor  terhadap aplikasi Color  Grab . Color  Grab merupakan aplikasi android yang dapat mengambil warna dari  suatu  objek  foto.  Aplikasi  ini  juga  dapat menentukan  warna  yang  tepat  karena  adanya
smart  color  stabilizer dan  juga  menampilkan nama  warna, RGB hexa,  dan RGB desimal. Pengujian  sensor  warna  ini  menggunakan  2 jenis benih jagung yaitu BISI-2 dan BIMA-19.
a. Pengujian  akurasi  sensor warna 1,  sensor warna  2,  dan  sensor  warna  3  dengan menggunakan benih jagung jenis BISI-2.
Tabel  3.1 Hasil  Pengujian  Sensor  1  Benih Jagung BISI-2
Sensor  warna  1  memiliki  nilai  akurasi pembacaan data hingga mencapai 0,3%.
Tabel  3.2 Hasil  Pengujian  Sensor  2  Benih Jagung BISI-2
Sensor  warna  2  memiliki  nilai  akurasi pembacaan data hingga mencapai 0,72%.
Tabel  3.3 Hasil  Pengujian  Sensor  3  Benih Jagung BISI-2
Sensor  warna  3  memiliki  nilai  akurasi pembacaan data hingga mencapai 1,76%.
b. Pengujian  akurasi  sensor warna 1,  sensor warna  2,  dan  sensor  warna  3  dengan menggunakan  benih  jagung  jenis  BIMA- 19.
Tabel  3.4 Hasil  Pengujian  Sensor  1  Benih Jagung BIMA-19
Sensor  warna  1  memiliki  nilai  akurasi pembacaan data hingga mencapai 1,11%
Tabel  3.5 Hasil  Pengujian  Sensor  2  Benih Jagung BIMA-19
Sensor  warna  2  memiliki  nilai  akurasi pembacaan data hingga mencapai 24,6%
Tabel  3.6 Hasil  Pengujian  Sensor  3  Benih Jagung BIMA-19
Sensor  warna  3  memiliki  nilai  akurasi pembacaan data hingga mencapai 1,10%
3.2. Pengujian Metode Fuzzy Logic
Pengujian  metode fuzzy  logic bertujuan untuk mendapatkan  hasil defuzzy dari pengujian sensor 1, sensor 2, dan sensor 3 dari benih jagung jenis BISI-2 dan BIMA-19. Nilai defuzzy  untuk  mengetahui  standar  kualitas dari  benih  jagung  sesuai  dengan  ketentuan output data fuzzy
a. Pengujian . fuzzy  pada  sensor  1,  sensor  2,
dan  sensor 3 dengan  menggunakan benih jagung jenis BISI-2.
Tabel 3.7 Hasil Pengujian Fuzzy pada Sensor 1 Benih Jagung BISI-2
Dari  hasil  perhitungan  defuzzy  didapatkan hasil  sebesar  90  dengan  keterangan  benih jagung Baik pada semua percobaan.
Tabel 3.8 Hasil Pengujian Fuzzy pada Sensor 2 Benih Jagung BISI-2
Dari  hasil  perhitungan  defuzzy  didapatkan hasil  sebesar  50  dengan  keterangan  benih jagung Buruk 3 pada semua percobaan.
Tabel 3.9 Hasil Pengujian Fuzzy pada Sensor 3 Benih Jagung BISI-2
Dari  hasil  perhitungan  defuzzy  didapatkan hasil  sebesar  90  dengan  keterangan  benih jagung Baik pada semua percobaan.
b. Pengujian . fuzzy  pada  sensor  1,  sensor  2,
dan  sensor 3 dengan  menggunakan benih jagung jenis BIMA-19.
Tabel  3.10 Hasil  Pengujian  Fuzzy  pada Sensor 1 Benih Jagung BIMA-19
Dari  hasil  perhitungan  defuzzy  didapatkan hasil  sebesar  90  dengan  keterangan  benih jagung Baik pada semua percobaan.
Tabel  3.11 Hasil  Pengujian  Fuzzy  pada Sensor 2 Benih Jagung BIMA-19
Dari  hasil  perhitungan  defuzzy  didapatkan hasil  sebesar  50  dengan  keterangan  benih jagung Buruk 3 pada semua percobaan.
Tabel  3.12 Hasil  Pengujian  Fuzzy  pada Sensor 3 Benih Jagung BIMA-19
Dari  hasil  perhitungan  defuzzy  didapatkan hasil  sebesar  90  dengan  keterangan  benih jagung Baik pada semua percobaan.

## 3.3. Tampilan Database dan Website
Gambar 3.1 Tampilan Database
Dalam Gambar  3.1 memperlihatkan desain database yang  terdiri  dari  nomer pengujian,  jenis  jagung,  tanggal  pengujian, hasil fuzzy,  red,  green,  blue, ukuran,  merk benih jagung, dan tanggal pengambilan benih.
Gambar 3.2 Tampilan Halaman Login
Gambar 3.3 Tampilan Menu Home
Pada Gambar  3.3 terdapat  penjelasan mengenai  mesin  ayak  benih  jagung  dan penjelasan  mengenai  manfaat  benih  jagung yang akan di uji.
Gambar 3.4 Tampilan Menu Grafik
Pada Gambar  3.4 menampilkan  data grafik  dari  hasil fuzzy dari  semua  hasil pengujian.
Gambar 3.5 Tampilan Menu Data Pengujian
Pada Gambar 3.5 menampilkan data dari database  yang  terdiri  dari  nomer  pengujian, jenis  jagung,  tanggal  pengujian,  tanggal pengambilan  benih,  ukuran, red,  green,  blue , hasil fuzzy , dan merk benih jagung.
4. Kesimpulan
1. Pada  pengujian  akurasi  sensor  warna TCS230  menyatakan  bahwa  nilai error persen  terbesar  pada  saat  percobaan  alat adalah  1,76%  pada  merk  BISI-2  dan 24,6% pada merk BIMA-19.
2. Pada  pengujian  metode fuzzy  logic menggunakan benih jagung BISI-2 menunjukkan  standar  kualitas  benih jagung  baik  pada  diameter  sedang  dan besar dan pada diameter kecil menunjukkan  standar  kualitas  benih jagung buruk.
3. Pada  pengujian  metode fuzzy  logic menggunakan  benih  jagung  BIMA-19 menunjukkan  standar  kualitas  benih
jagung  baik  pada  diameter  sedang  dan besar dan pada diameter kecil menunjukkan  standar  kualitas  benih jagung buruk.

## 4. Daftar Pustaka
Amiruddin. (2007). Petunjuk Teknis Produksi Benih Sumber Jagung Komposit . Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Kendari Sulawesi Tenggara.
Arif, Azrai, Rahmawati, & Sania. (2007).
Pengolahan Benih Jagung Dalam Balai Penelitian Tanaman Serealia. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian Kementrian Pertanian.
Debby, P. (2012). Sistem Klasifikasi Kualitas Biji Jagung Berdasarkan Tekstur Berbasis Pengolahan Citra Digital. Open Library Telkom University.
Dewi, S. K., & Purnomo, H. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Graha Ilmu Yogyakarta.
Efendi, Subekti, Sunarti, & Syafruddin. (2007). Morfologi Tanaman dan Fase Pertumbuhan Jagung Dalam Balai Penelitian Tanaman Serealia. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian Kementrian Pertanian.
Haslizen. (2015). Manajemen Mutu: Sortasi, Grading, dan Simplisia. https://lizenhs.wordpress.com/2015/10
/24/manajemen -mutu- sortasi- grading-dan -simplisia/.
Nedelkovski, D. (2016). Arduino Color Sensing Tutorial – TCS230 TCS3200 Color Sensor. http://howtomechatronics.com/tutorial s/arduino/arduino-color-sensing- tutorial-tcs230-tcs3200-color-sensor/.
Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan. (2014). Teknologi Produksi Benih Jagung Hibrida.
Rahmawati, V., & Efendi, A. T. (2017).
Sistem Pengendali Pintu Berbasis Web Menggunakan NodeMcu 8266. Digital Library STMIK AKAKOM Yogyakarta.
Ri, M., Endi, P., & Rensi, S. (2014).
Klasifikasi Kualitas Biji Jagung Manis
Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Fuzzy Logic. Simposium Nasional RAPI XIII.
Sulistiawan, M. H. (2017). Sensor Kelembapan Tanah Multi Point Nirkabel dengan Tampilan Grafik. Universitas Sanata Dharma.