RANCANG KOTAK AMAL BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN SENSOR TCS3200 MENGGUNAKAN ARDUINO ESP32
Keywords:
Smart Home, Kotak Amal, Sensor TCS3200, Arduino ESP32Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan kotak amal berbasis Internet of Things (IOT) dengan menggunakan sensor TCS3200 dan mikrokontroler Arduino ESP32. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi dan mengidentifikasi warna uang yang disumbangkan secara otomatis, kemudian mengirimkan data hasil deteksi ke server atau aplikasi melalui jaringan Wi-Fi. Dengan menggunakan sensor TCS3200, sistem dapat membedakan jenis uang berdasarkan warna, sementara Arduino ESP32 berfungsi sebagai pengendali utama yang menghubungkan sensor dengan jaringan. Data yang dikumpulkan dikirimkan secara berkala ke server, di mana informasi tersebut diproses dan disimpan. Penambahan tampilan LCD atau OLED pada kotak amal memberikan umpan balik visual kepada pengguna mengenai jumlah sumbangan. Analisis kebutuhan mencakup aspek fungsional, teknis, dan non-teknis, termasuk keamanan data, ketahanan hardware, dan kemudahan pemeliharaan. Hasil dari proyek ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan transparansi dalam pengelolaan sumbangan, serta memberikan pengalaman yang lebih baik bagi para donatur
References
A. G. Prawiyogi and A. S. Anwar, “Perkembangan Internet of Things (IoT) pada Sektor Energi: Sistematik Literatur Review,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi, vol. 1, no. 2, pp. 187–197, 2023.
M. Muliadi, A. Imran, and M. Rasul, “Pengembangan tempat sampah pintar menggunakan ESP32,” Jurnal Media Elektrik, vol. 17, no. 2, pp. 73–79, 2020.
S. Wulandari and B. Satria, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Warna Menggunakan Arduino Uno Berbasis IoT (Internet Of Things),” Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. 23, no. 1, p. 472817, 2021.
P. Narahawarin, B. G. Sudarsono, and J. Saputro, “Rancang bangun alat penyortir buah jeruk Berdasarkan warna dengan sensor TCS3200,” Jurnal Sains dan Teknologi Widyaloka (JSTekWid), vol. 1, no. 2, pp. 213–217, 2022.
Mulyawan, A. Bahtiar, G. Dwilestari, F. M. Basysyar, and N. Suarna, “Data mining techniques with machine learning algorithm to predict patients of heart disease,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 1088, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012035.
I. A. Syahruli, J. Prayudha, and M. Ramadhan, “Rancang Bangun Kotak Amal Penghitung Uang Otomatis Dengan Sensor TCS (Sensor Warna) Menggunakan Metode Counter,” Jurnal Sistem Komputer Triguna Dharma (JURSIK TGD), vol. 1, no. 5, pp. 168–178, 2022.
I. A. Darmawan, M. F. Randy, I. Yunianto, M. M. Mutoffar, and M. T. P. Salis, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Golongan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial,” Sebatik, vol. 26, no. 1, pp. 223–230, 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i1.1622.
R. Aditya, V. H. Pranatawijaya, and P. B. A. A. Putra, “Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Kegiatan Menggunakan Metode Prototype,” Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 1, no. 1, pp. 47–57, 2021.
