RANCANG BANGUN SISTEM OTOMATIS PADA PROTOTYPE MESIN SANGRAI KOPI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK

FATURRAHMAN, BIMA (2025) RANCANG BANGUN SISTEM OTOMATIS PADA PROTOTYPE MESIN SANGRAI KOPI MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0921040018 - Bima Faturrahman - Rancang Bangun Sistem Otomatis pada _i_Prototype__i_ Mesin Sangrai Kopi Menggunakan Metode _i_Neural Network__i_.pdf Download (7MB)

Abstract

Penyangraian, penggilingan, dan penyeduhan merupakan tahapan penting dalam pengolahan kopi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan aplikasi Android untuk mengontrol dan monitoring proses tersebut secara real-time. Sistem ini dilengkapi dengan sensor MLX90614 untuk suhu sangrai, RTC DS3231 untuk waktu, RTD PT100 untuk suhu air, flow meter YFS401 untuk volume air, dan TCS34725 untuk mendeteksi warna hasil sangrai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Neural Network yang digunakan untuk memprediksi tingkat kematangan kopi mampu mengklasifikasikan kopi ke dalam tiga kategori, yaitu Light Roast dengan suhu 180,2°C selama 8 menit, Medium Roast dengan suhu 201,5°C selama 10 menit, dan Dark Roast dengan suhu 204,5°C selama 12 menit. Sistem ini juga mampu menjalankan seluruh proses secara otomatis, dengan aplikasi Android mengirim perintah HTTP GET untuk masing-masing profil sangrai dan menampilkan data sensor secara real-time. Hasil pengujian penyeduhan menunjukkan sensor RTD PT100 dapat menghasilkan suhu air antara 90,58°C hingga 91,34°C dengan rata-rata kesalahan 0,98°C, sedangkan flow meter YFS401 terbukti sangat akurat dengan rata-rata kesalahan 0,19% dalam mengukur volume air antara 200,5 ml hingga 202,5 ml.

Actions (login required)

View Item