Sistem Deteksi dan Klasifikasi Kadar Gula Berbasis IoT
IoT & Machine Learning
Developer & Researcher
Mengembangkan sistem yang dapat membantu mengklasifikasikan kadar gula pada minuman dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT). Tantangannya adalah merancang proses pengumpulan data dan klasifikasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kategori kadar gula pada berbagai jenis minuman.
Mengembangkan sistem berbasis ESP32 dengan memanfaatkan beberapa sensor untuk melakukan pengumpulan data minuman. Data yang diperoleh kemudian digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Proses pengembangan mencakup perancangan dan evaluasi alur pengumpulan data hingga proses klasifikasi kadar gula.
Sistem berhasil dikembangkan untuk melakukan klasifikasi kadar gula pada minuman dengan tingkat akurasi sebesar 85%. Hasil penelitian kemudian dipublikasikan dalam TEPIAN Journal pada tahun 2026.
Tools: ESP32, IoT, HC-SR04, Photodiode, IR LED, Blynk, Python, KNN, Google Sheets
