## Robot Vision Penyortir Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis Image Processing
Abdurahman, Ahmad Zarkasi* , Citra Madona Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Indonesia Email : abdurahmanfaqod@gmail.com
Abstract—Kemajuan  teknologi  industri  4.0  mulai  menjadi aspek  dasar  didunia  industri  saat  ini.  Otomasi  pada  sistem industri menjadi solusi untuk mengurangi human error dalam melakokan  kegiatan produksi diindustri. Implementasi sistem tertanam  berbasis  kecerdasan  buatan  perlu  dikembangkan sebagai  prototype  yang  dapat  membantu  meningkatkan kualitas home industri. Pada penelitian ini implementasi robot penyortir  telur  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  logic diharapkan dapat mengklasifikasikan telur berdasarkan bobot dan  diameter  telurnya.  Robot  menggunakan  dua  parameter utama  dalam  mengklasifikasikan  telur  yaitu  bobot  telur  dan diamter telur. Kedua paramater ini menjadi input sistem fuzzy logic. Sistem penghitungan bobot menggunakan sensor load cell dan  arduino  uni  sedangkan  sistem  perhitungan  diamter  telur menggunakan  camera  dan  raspbery  pi.  Data  bobot  dan diameter telur kemudian akan di klasifikasikan menggunakan metode takagi sugeno kang. Robot sudah dapat menyortir telur berdasarkan  ukuran  fisik  dan  bobot  dari  telur,  dengan  rata- rata  error  yang  di  peroleh  yaitu  0,0135  untuk  diameter  dari ukuran fisik telur dan 0,002543333 untuk bobot dari telur yang disortir.
Keywords—Fuzzy, Bobot, Robot, Arduino, linguistik,

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  industri  mempunyai  tingkatan  dalam  mutu kerja dan efektifitas dalam mencapai hasil yang optimal, hal tersebut dilatarbelakangi dengan permintaan investor industri untuk melakukan pembenahan setiap kinerja mesin. Salah satu teknologi  industri  yang  umum  digunakan  adalah  mesin penyortir. Mesin penyortir adalah alat yang dapat membantu untuk  memilah  hasil  produksi  utama  dan  hasil  yang  cacat produksi. [1].
Berdasarkan aturan Standar Nasional Indonesia SNI No. 3926:2008, isinya tentang bobot telur dibedakan menjadi tiga kelompok yaitu kecil dengan  indeks parameter berat  kurang dari 50 g, indeks parameter berat golongan sedang 50 g sampai dengan 60 g dan besar dengan indeks parameter berat  lebih dari 60 g. Dengan tiga tingkatan kualitas mutu sebuah telur, diantaranya  kualtitas  I  dengan  bentuk  kondisi  kerabang normal,  halus,  tebal,  utuh,  dan  bersih.  Kualitas  II  dengan bentuk  kerabang  normal,  halus,  tebal,  utuh,  dan  memiliki sedikit  noda  kotor.  Dan  pada  kualitas  III  dengan  bentuk kondisi  kerabang  abnormal,  sedikit  kasar,  tipis,  utuh,  dan memiliki banyak noda dan sedikit kotor[2].
Adapun penelitian yang dilakukan oleh Muhamad Arinda Vebriani [3] mengenai implementasi fuzzy logic dikarenakan konsep matematis yang sederhana, fleksibel, mudah dipahami dan  memiliki  toleransi  terhadap  data  yang  tidak tepat. Pada penelitian  ini,  robot  mobile  berkamera  pengikut  objek menggunakan  fuzzy  logic  dengan  metode  Sugeno  dalam pergerakan  roda  pada  robot  serta  menggunakan  kamera
wireless  dalam  pengolahan  citra  digital  untuk  mendeteksi objek
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Nurfitriana[4] yaitu  mengenai  perancangan  robot  manipulator  mobile pendeteksi warna, dimana dalam penelitian ini menggunakan kamera  webcam  sebagai  mata  pada  robot  dan  sensor  laser berfungsi  untuk  jarak  depan  robot  serta  2  buah  sensor ultrasonik  untuk  mendeteksi  halangan  yang  di  kanan  dan dikiri robot.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Prima Asmara Sejati dan  Adhi  Susanto  [5]  mengenai  rancang  bangun  purwarupa klasifikasi  warna  objek  menggunakan  robot  manipulator  4 DOF, dimana pada penelitian ini menggunakan sensor warna untuk  image  processing  sebagai  inputan  melalui mikrokontroler  kemudian  melakukan  perhitungan  jumlah objek  berdasarkan  warna.  Untuk  penentuan  posisi  target penelitian ini menggunakan metode pemetaan arena.
Penelitian selanjutnya dari Andik Yulianto, Agus Salim, Erwin  Sukma  Bukardi  [6]  mengenai  Implementasi  metode fuzzy logic kontroler pada posisi lengan robot 1 DOF, dimana pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  fuzzy  logic kontroler untuk pergerakan dari motor DC

## II. T INJAUAN P USTAKA
Istilah  robot  berasal  dari  bahasa  Cekoslowakia,  dimana kata robot berasal dari kata “Robota” yang berarti kerja cepat. Istilah  ini  muncul  di  tahun  1920  oleh  Karel  Capect  yaitu seorang pengarang sandiwara pada karyanya yang berjudul “Rossum’s Universal Robot” yang berarti robot dunia milik Rossum. [7]
Untuk bisa dikatakan sebagai robot sebuah sistem dapat mengadopsi  satu  atau  dua  dari  sistem  seperti  pengelihatan (mata), sistem pendengaran (telinga), maupun gerakan fisik yang  ada  pada  diri  manusia.  Di  bab  ini  akan  membahas tentang  robot  vision  manipulator  berbasis  arduino  untuk pergerakan  robot  dan  berbasis  Raspberry  Pi  dalam pengolahan  citra  sedangkan  metode  yang  dipakai  yaitu menggunakan  fuzzy  logic  Sugeno,  Sensor  load  cell  dan webcam sebagai inputan dan LCD untuk menampilkan output dari data yang diterima oleh robot.
Adapun  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  prima Asmara Sejati dan Adhi Susanto mengenai rancang bangun purwarupa  klasifikasi  warna  objek  menggunakan  robot manipulator  4  DOF,  dimana  pada  penelitian  ini menggunakan sensor warna untuk image processing sebagai inputan  melalui  mikrokontroler  kemudian  melakukan perhitungan  jumlah  objek  berdasarkan  warna.  Untuk penentuan posisi target  penelitian  ini  menggunakan  metode pemetaan arena[5]

## A. Robot Vision Manipulator
Robot vision merupakan robot yang menggunakan kamera sebagai  sensor  untuk  mengenali  lingkungan  sekitarnya  agar mendapatkan hasil gambar objek tertentu. Robot vision dapat berupa mobile robot ataupun non mobile robot. Dimana jenis Non  mobile  robot  hanya  dapat  melakukan  pergerakan  pada beberapambagian  dari  anggota  tubuhnya  saja  dengan fungsinya yeng telah dirancang sehingga robot jenis ini tidak bisa melakukan perpindahan posisi. Vision pada non mobile robot digunakan untuk mengenali objek pada
robot manipulator. Robot manipulator ini pada umumnya berbentuk  lengan  yang  banyak  digunakan  dalam  bidang industri.  Robot  manipulator  memiliki  sendi  yang  dapat bergerak  manggunakan  aktuator.  Umumnya  dalam perancangan robot manipulator yang sederhana menggunakan motor servo karena mudah dalam penggunaan dan mengontrol gerakannya.[8].  Adapun  gambar  robot    vison  dapat  dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Robot Vision Manipulator

## B. Pengolahan Citra Digital
Citra digital merupakan sebuah fungsi dua dimensi f (x,y) dimana x dan y adalah koordinat spasial dan amplitude dari f pada sembarang pasangan koordinat (x,y) disebut intensitas atau level keabuan dari  citra pada titik tersebut. Ketika  x,y dan  nilai  intensitas  dari  f  semuanya  terbatas  citra  tersebut citra digital.

## a) Deteksi Lingkaran
Pada proses deteksi lingkaran ini menggunakan algoritma Hough Transform (HT) yang merupakan suatu teknik untuk menentukan  lokasi  suatu bentuk dalam citra. HT diceuskan pertama kali oleh P.V.C hough pada tahun 1962. Algoritma Hough Transform pada dasarnya suatu teorema yang tersusun atas  persamaan  untuk  mendeteksi  garis  dan  lingkaran. Metode  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam mendeteksi garis dan lingkaran[11][12].
Deteksi lingkaran adalah proses untuk mendapatkan garis tepi dari objek pada sebuah citra, proses ini bertujuan untuk menandai  bagian  yang  menjadi  detail  citra  serta  untuk memperbaiki  detail  citra  yang  kabur  akibat  dari  proses akuisisi citra  yang tidak  baik. Dalam  implementasinya, HT melakukan pemetaan terhadap titik-titik pada citra ke dalam parameter space (HT space)  berdasarkan suatu fungsi  yang yang  mendefinisikan  bentuk  yang  ingin  dideteksi.  Berikut terdapat  persamaan  lingkaran  dari  haugh  circles  transform [10]
r = (x - a) 2 + (y - b) 2 (1)
Keterangan : a dan b   = kordinat pusat lingkaran
r
= radius x dan y   = kordinat titik (x,y)
Dari  persamaan  diatas,  sebuah  lingkaran  memiliki  tiga parameter yaitu r,
a,  dan  b.  dalam  bentuk  trigonometri  persamaan  dapat dituliskan menjadi :
Secara  umum,  komputasi  dan  ukuran  deret  akumulator meningkat  secara  polinomial  dengan  jumlah  parameternya seperti rumus berikut :
x = a + r cos (θ) (2) y = b + r sin (θ) (3)
Berikut  ilustrasi  dalam  koordinat  dari  Hough  Circle Transform, dimana gambar (a) merupakan setiap titik dalam ruang  geometris  dan  (b)  merupakan  lingkaran  dalam  ruang parameter.  Lingkaran  dalam  ruang  parameter  berpotongan pada (a,b) yang merupakan pusat dalam ruang geometris.
Gambar 2. Koordinat Hough Circles Transform
Proses  awal  untuk  mendeteksi  lingakaran  ialah  proses capture  dari  kamera.  Kemudian  hasil  yang  diperoleh merupakan  gambar  dalam  bentuk  RGB,  kemudian  gambar RGB  dikonversi  menjadi  gambar  dalam  bentuk  grayscalle. Kemudian  dicari  sebuah  lingkaran  menggunakan  metode haugh  transform.  Pada  prosesnya,  kamera  akan  mendeteksi setiap  objek  yang  ditangkap,  kemudian  dengan  metode Hough Cirles Transform setiap objek  yang di tangkap oleh kamera  dan  membentuk  garis.  Kemudian  dengan menggunakan persamaan 1 dan 2 akan mencari nilai R, a, b. Dengan tujuan untuk menemukan titik pusat yang sebenarnya dari lingkaran. Dari garis yang didapat sebelumnya kemudian akan di regenerate untuk mengetahui apakah objek yang di deteksi  merupakan  lingkaran atau bukan. Proses regenerate adalah dimana objek yang di deteksi akan dibaca jari-jarinya. Kemudian jari-jari tersebut dicocokkan kembali ke berbagai sisi objek dengan cara memutari objek tersebut. Jika selama proses  regenerate  tersebut  nilai  jari-jarinya  sama  hal  itu berarti objek yang dideteksi merupakan lingkaran.

## 2) Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  atau  logika  samar  dapat  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”.  Logika samar mempunyai nilai kebenaran yang berkisar antara 0 dan 1.  Logika  Fuzzy  masuk  dalam  kategori  kecerdasan  buatan reasoning.  Algoritma  fuzzy  digunakan  untuk  mengolah variabel penelitian sesuai rulebase yang dibuat[13].
Suatu  sistem  berbasis  aturan  fuzzy  terdiri  dati  tiga komponen utama yaitu fuzzification, inference, defuzzification  seperti  pada  gambar  3.  fuzzification dilakukan  dengan  mengubah  masukan  nilai  kebenarannya yang bersifat pasti (crisp input) ke dalam bentuk fuzzy input berupa  nilai  linguistic  yang  ditentukan  berdasarkan  fungsi kenggotaan  tententu.  Inference  melakukan  penalaran menggunakan fuzzy input  dan  fuzzy  rules  yang  telah  ditentukan  sehingga menghasilkan  fuzzy  output.  Sedangkan  fuzzification mengubah  fuzzy  output  menjadi  crisp  value  berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan [17]
Gambar 3. Diagram Blok Sistem Berbasis Aturan Fuzzy

## a) Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  (membership  function)  adalah  fungsi yang digunakan untuk memetakan setiap nilai crips x menjadi derajat keanggotaan dalam interval. Terdapat banyak fungsi keanggotaan  yang  bisa  dibangun  dan  digunakan  untuk mempresentasikan  fuzzy  set,disini  hanya  dibahas  fungsi keanggotaan linear, yaitu :
Fungsi  Linear  merupakan  fungsi  yang  sederhana  yang digambarkan  dalam  bentuk  garis  lurus.  Setiap  nilai  x  yang merupakan  fungsi  keanggotaan  akan  ditampilkan  dalam bentuk interval [0,1] yang didasari dengan garis  lurus yang telah  didefinisikan.  Fungsi  linear  dapat  berbentuk  naik ataupun turun yang dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Tipe Representasi Kurva Linear Pada persamaan (5) merupakan fungsi keanggotaan kurva linear naik
(5)
Pada  persamaan  (6)  merupakan  fungsi  keanggotaan kurva linear turun
(6)
Pada umumnya fungsi kurva segitiga merupakan kurva dibentuk  dari  gabungan  dua  garis  linear.  Gambar  5 merupakan bentuk kurva segitiga.
Gambar 5. Representasi Kurva Segitiga
(4)
Keterangan :
x  =  Bobot  nilai  yang  sudah  ditentukan  pada  setiap  inputan yang dipilih
a = batas nilai minimum pada setiap inputan b = nilai tengan dari batas minimum dan maksimum c = batas nilai maksimum pada setiap inputan

## b) Himpunan Fuzzy
Terdapat dua atribut himpunan fuzzy yaitu sebagai berikut : a. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, misalnya : KECIL, SEDANG, BESAR.
b.  Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (amgka)  yang  menunjukan ukuran dari suatu variabel seperti : 10, 20, 30.
Fuzzy logic dapat diimplementasikan dalam 3 tahap, yaitu : 1. Fuzzifikasi
Pada  proses  fuzzifikasi  yaitu  mengubah  masukan  nilai kebenarannya  yang  bersifat  pasti  (crisp  input)  kemudian dikonversi  ke  bentuk  fuzzy  input  berupa  nilai  linguistik yang  ditentukan  berdasarkan  fungsi  keanggotaan. Komponen  fuzzifikasi  berfungsi  untuk  memetakan masukan-masukan  nilai  crips  kedalam  himpunan  fuzzy menjadi  nilai  fuzzy  dari  beberapa  variabel  linguistik masukan.
2. Inference
Untuk membedakan dengan First Orde Logic, secara sintak suatu  aturan  fuzzy  dituliskan  sebagai  :  “ IF  antecendent THEN consequent ” Mekanisme untuk menentukan fuzzy yang  digunakan  yaitu  menggunakan  metode  Min-Max. Pada  metode  ini  keputusan  diambil  berdasarkan  aturan conjuction  dan  disjunction.  Dalam  proses  min-max inference adalah sebagai berikut:
1. Penggunaan aturan conjunction (˄)  yaitu  memilih dari beberapa  derajat  keanggotaan  minimum  yang berdasarkan  nilai  linguistik  yang  terhubung  dengan conjunction  (˄)  kemudian  masuk  ke  dalam  clipping dalam fungsi keanggotaan
2. Penggunaan aturan disjunction (˅) yaitu memilih derajat keanggotaan  terbesar  dari  beberapa  hasil  dari  nilai linguistik yang terhubung pada disjunction (˅).
3. Defuzifikasi diartikan sebagai proses dalam mengubah besaran  fuzzy  yang  ditampilkan  dalam  bentuk himpunan fuzzy output dengan fungsi keanggotaannya untuk  mendapatkan  kembali  bentuk  pastinya  (crips), karena  dalam  aplikasi  nyata  nilai  pasti(crisp)  yang diperlukan.  Dalam  proses  defuzzifikasi  inputannya berupa  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan ialah bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Hal ini berarti,
jika  diberikan  suatu  himpunan  fuzzy  dalam  range tertentu,  maka  output  dapat  diambil  dari  suatu  nilai crisp tertentu
c) Metode Takagi Sugeno Kang
Metode Takagi Sugeno dapat menghasilkan output sistem yang bukan merupakan himpunan fuzzy, tetapi berupa nilai konstanta maupun persamaan linear. Metode ini dikenalkan oleh Takagaki Sugeno Kang pada tahun 1985 dengan model Sugeno  yang  menggunakan  fungsi  dari  keanggotaan singleton. Singleton adalah sebuah himpunan dari fuzzy yang mempunyai  fungsi  keanggotaan  serta  derajat  keanggotaan yang berada di suatu nilai crisp tunggal dan nilai crisp lainnya berisi nilai 0.
Metode  Takagi  Sugeno  Kang  memiliki  beberapa keuntungan yaitu antara lain :
1. Lebih efisien dalam masalah komputasi
2. Bekerja paling baik untuk teknik-teknik linear
3. Bekerja paling baik untuk teknik optimasi dan adaptif
4. Menjamin kontinuitas permuakaan output.
5.  Karena  metode  ini  memiliki  konsep  matematis sederhana,  fleksibel,  mudah  dipahami  dan  memiliki toleransi  terhadap  data  yang  tidak  tepat  hal  ini menyebabkan  waktu  proses  dan  respon  lebih  cepat sehingga perhitunganpun dapat dilakukan lebih cepat dibanding dengan  metode yang  lain. Hal  inilah  yang membuat  penulis  mengambil  metode Takagi  Sugeno Kang  sebagai  pengambil  keputusan  pada  robot penyortir telur.
Metode  Sugeno  pada  fuzzy  memiliki  aturan  yang  dapat dilihat pada persamaan 7 berikut ini :
IF (X1 is A1) AND.…AND(X1 is An)THEN y=f(X1,. …, Xn) (7)
Dimana f dapat memiliki sembarang fungsi dari beberapa variabel  input  sedangkan  nilainya  berada  pada  interval variabel  output.  Pada  metode  Sugeno,  defuzzifikasi dilakukan  dengan  menghitung  Weighted  Average  yaitu memiliki nilai rata-rata dengan bobotnya berupa derajat keanggotaan.
Rumus untuk defuzzifikasi pada  metode Takagi Sugeno Kang yaitu adalah sebagai berikut :
(8)
Keterangan :
WA = (Weighted Average) Nilai rata-rata
an = Nilai predikat aturan ke-n
zn = Indeks nilai input (konstanta) ke-n

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  bab  ini  menjelaskan  metodologi  yang  digunakan pada penelitian. Objek penelitian ini mengenai implementasi fuzzy logic dengan metode Sugeno pada robot penyortir telur dan  pengolahan  citra  digital  dengan  metode  Haugh  Circles Transform.  Metode  penelitian  dibagi  menjadi  beberapa tahapan . Tahapan yang dilakukan mengikuti kerangka kerja penelitian (framework) yang telah dirancang.Keep your text and  graphic  files  separate  until  after  the  text  has  been formatted and styled. Do not use hard tabs, and limit use of hard returns to only one return at the end of a paragraph. Do not add any kind of pagination anywhere in the paper. Do not number text heads-the template will do that for you.

## A. Kerangka Kerja
Penyusunan  suatu  sistem  diperlukan  beberapa  tahapan dalam  perancangan  sistematis,  hal  ini  bertujuan  untuk memberikan kemudahan dalam melakukan perancangan dan pembuatan alat. Tujuan dari perancangan alat yaitu membuat suatu implementasi sistem yang baik dan sesuai dengan yang diharapkan.  Perancangan  alat  ini  salah  satu  tahapan  untuk menyelesaikan  laporan  akhir,  sehingga  perancangan dilakukan  secara  sistematis  dan  saling  berkaitan  sehingga dapat  menghasilkan  sistem  dengan  spesifikasi  yang  baik. Adapun  kerangka  kerja  sistem  dapat  dilihat  pada  gambar  6 berikut.

## Gambar 6. Kerangka Kerja Sistem

## B. Perancangan Perangkat Keras
Perancangan  perangkat  keras  perlu  menganalisis kebutuhan  sistem  yang  diperlukan  karena  berhubungan dengan  pembuatan  aplikasi  sistem.  Pada  tahapan  ini  juga akan  menjelaskan  mengenai  sistem  pada  robot  penyortir sesuai blok diagram pada gambar 7.

## Gambar 7. Diagram blok sistem
Pada  gambar  diatas  robot  ini  terdiri  dari  beberapa  blok sistem  yaitu  input,  proses  dan  output.  Pada  bagian  input terdapat  dua  inputan  yaitu  sensor  load  cell  yang  membaca bobot dari telur dan open cv  membaca diameter telur  yang akan disortir. Pada bagian proses terdapat Arduino digunakan untuk mengontrol motor servo, LCD, dan sensor load cell dan
Raspberry  Pi  digunakan  untuk  mengontrol  kamera,  dimana nantinya  Arduino  dengan  Raspberry  Pi  akan  komunikasi secara serial untuk mengirim data yang diterima. Kemudian untuk  outputnya  yaitu  LCD  yang  akan  menampilkan  nilai bobot  serta  diameter  telur  dan  output  dari  algoritma  fuzzy logic  yaitu  robot  akan  memprediksi  ukuran  telur  Bahasa pemrograman  yang  digunakan  pada  Raspberry  Pi  yaitu bahasa  C++  menggunakan  fasilitas  program  netbeans.  Dan mikrokontroller  arduino  menggunakan  bahasa  C++ menggunakan fasilitas program Arduino UNO. Pada Arduino dikhususkan  untuk  mengontrol  motor  servo,  load  cell,  dan LCD. Sedangkan Raspberry Pi hanya akan mengontrol open cv, hal itu di lakukan agar mengurangi resiko kerusakan pada mikroprosesor. Kemudian keduanya melakukan komunikasi serial untuk mengirim dan menerima data yang masuk.

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan  perangkat  lunak  secara  umum  dibagi menjadi dua yaitu:
1) Perancangan Perangkat Lunak Deteksi Bobot
Adapun  perancangan  perangkat  lunak  deteksi  bobot  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 8. Flowchart Perangkat Lunak Deteksi Bobot
Langkah awal yang dilakukan yaitu mengaktifkan program, lalu  kemudian  load  cell  akan  menginisialisasikan  untuk membaca nilai bobot, Setelah itu masuk ke proses fuzzifikasi agar robot dapat mengambil keputusan, kemudian data yang diterima di Arduino akan diolah untuk selanjutnya dikirim ke motor servo agar dapat bergerak.

## 2) Perancangan Perangkat Lunak Deteksi Lingkaran
Deteksi  lingkaran  berfungsi  sebagai  acuan  bahwa objek yang menjadi target adalah benda yang berbentuk lingkaran. Proses  ini  dilakukan  agar  mendapatkan  nilai  radius  dari deteksi yang dilakukan Haugh circles transform yaitu suatu metode  dalam  open  cv  yang  berfungsi  untuk  menentukan garis lingkaran dari objek yang ditangkap oleh kamera. Pada tahapan  ini  dilakukan  pendeteksian  bentuk  lingkaran  dari objek. Cara kerja dari metode ini yaitu membaca nilai pixel dari  setiap  baris  dan  kolom  pada  grayscale  image.  Bentuk objek  yang  dideteksi  di  dapat  dari  pixel-pixel  yang mempunyai  nilai 255. Dimana pixel  yang  mempunyai  nilai 255 akan digolongkan menjadi satu. Pada matrix grayscalle gambar  akan  terlihat  pixel  yang  bernilai  255  dan  akan membentuk lingkaran.
3) Perancangan Algoritma Fuzzy Logic
Sistem  inferensi  fuzzy  yang  digunakan  dalam  robot  ini yaitu  metode  Sugeno.  Di  metode  ini  output  didapat  dari empat  langkah  yaitu  membentuk  himpunan  fuzzy (fuzzifikasi),  membuat  rule  base,  inferensi  dan  penegasan (defuzzifikasi)  menggunakan  metode  min-mix,  dan defuzzifikasi  menggunakan  metode  weigted  average. Adapun blok diagram sistem fuzzy dapat dilihat pada gambar 9 berikut.

## Gambar 9. Blok Diagram Fuzzy logic
Robot  penyortir  ini  memiliki  dua  inputan  yaitu  sensor load  cell  yang  berupa  nilai  bobot  dan  kamera  yang  berupa nilai  diameter  dari  objek  dan  output  dari  robot  ini  yaitu berupa  keputusan  untuk  memprediksi  ukuran  telur  dalam proses  sortir.  Prediksi  ukuran  telur  terbagi  menjadi  kecil, sedang dan besar.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Hardware Robot
Pengujian sortir telur ini dilakukan dengan menggunakan tiga contoh telur ayam negeri. Pengujian ini dilakukan untuk melihat  apakah  proses  sortir  yang  dilakukan  robot  sama dengan  proses  sortir  yang  dilakukan  dengan  perhitungan manual. Berikut merupakan gambar proses sortir berdasarkan ukuran fisik telur
Gambar 10. Pengujian Ketiga Sortir Telur (a) Telur Yang Disortir (b) Tampilan Pada LCD (c) Pergerakan Pada Robot
(d) Tampak Samping Pergerakan Robot

## B. Pengujian Pengukuran Bobot
Modul Hx711  ini  berfungsi untuk membaca  nilai  bobot pada  telur.  Maka  dari  itu  dilakukan  pengujian  dan  validasi
data  untuk  membandingkan  data  yang  diterima.  Pada persamaan  9    merupakan  rumus  untuk  menghitung  error masingmasing data yang diterima oleh sensor load cell.
(9)
Keterangan : Bobot 1 = bobot di perhitungan manual Bobot 2 = bobot dari hx711
Tabel 1. Validasi Data Bobot Telur No Pengukuran Manual Pengukuran Hx711 Perhitungan Error 1 70 gram 68,54 gram 2,08 % 2 80 gram 79.00 gram 1,25 % 3 50 gram 48,86 gram 2,28 % 4 70 gram 68.00 gram 2,85 % 5 80 gram 76.37 gram 4,50 % 6 80 gram 78.07 gram 2,40 % 7 70 gram 69,78 gram 0,31 % 8 70 gram 67,65 gram 3,35 % 9 60 gram 58,68 gram 2,20 % 10 50 gram 48,54 gram 2,92 %
Dari  kesepuluh  data  yang  diambil  maka  didapat error rata- rata dengan rumus pada persamaan 4.1 berikut.

## C. Pengujian dan pengukuran Diameter
Pada  pengujian  manual  penulis  menggunakan  jangka sorong  dan  library  OpenCV  untuk  membaca  nilai  diameter telur.  Maka  dari  itu  dilakukan  pengujian  dan  validasi  data untuk membandingkan data yang diterima. Pada persamaan 4.2 merupakan rumus untuk menghitung error pada masing- masing data yang diterima oleh kamera.
Keterangan : Diameter 1 = bobot di perhitungan manual Diameter 2 = bobot dari open CV
Tabel 2. Validasi Data Diameter Telur
No Pengukuran Manual Pengukuran di kamera Perhitungan Error 1 4,3 cm 4,3 cm 0 %
2 4,5 cm 4,4 cm 2,22 % 3 4,0 cm 3,8 cm 5 % 4 4,4 cm 4,3 cm 2,27 % 5 4,5 cm 4,4 cm 2,22 % 6 4,7 cm 4,6 cm 2,12 % 7 4,3 cm 4,1 cm 4,65 % 8 4,4 cm 4,3 cm 2,27 % 9 4,3 cm 4,3 cm 0 % 10   4,1 cm 4,0 cm 2,43 %

## D. Pengujian Fuzzy Logic
Adapun  tabel  4.1  merupakan  data  hasil  pengujian  dari kesepuluh data yang diuji, berikut tabel dari hasil pengujian yaitu :
Tabel 3. Pengujian Data Telur Data   Bobot Radius Prediksi Ukuran Telur Sudut Servo 1 69,03 gram 4,01 cm Sedang 30° 2 80,91 gram 5,21 cm Besar 60° 3 68,22 gram 4,22 cm Sedang 30° 4 75,95 gram 5,31 cm Besar 60° 5 68,3 gram 4,94 cm Sedang 30° 6 55,48 gram 5,17 cm Sedang 30° 7 55,38 gram   3,94 cm Kecil 1° 8 68,98 gram   4,33 cm Sedang 30° 9 69,34 gram   4,11 cm Sedang 30° 10 94,16 gram   5,56 cm Besar 60°
Dari  kesepuluh  data  yang  diuji,  dimana  diantara  data tersebut  terdapat  telur  berukuran  besar  sebanyak  3  data, ukuran sedang sebanyak 6 data, dan ukuran data sebanyak 1 data. Sudut servo menunjukan letak dari telur setelah disortir oleh  robot.  Prediksi  ukuran  telur  didapat  dari  perhitungan dengan  metode  fuzzy  logic  Pengujian  fuzzy  logic  ini menggunakan FIS Editor. Garis berwarna biru untuk variabel ringan, hijau untuk sedang dan merah untuk berat pada input bobot.
Tabel 4. Validasi Data Fuzzy Logic Bobot Telur Diameter Telur Prediksi Ukuran Telur Manual Simulsi FIS Editor Program Python 35 g 3,3 cm 125,172 125,172 125,172 50 g 4,7 cm 144,705 144,706 144,705 80 g 5,5 cm 170 170 170,0
Gambar 11. Grafik Perbandingan Prediksi Ukuran Telur
Dari hasil pengujian ini didapat data pada tabel 4.9 dimana pada tabel tersebut dilakukan pengujian dengan 3 data yang berbeda,  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan perhitungan  manual  dan  perhitungan  pada  simulasi  FIS Editor dan simulasi Python

## E. Pengujian Akurasi Data
Adapun pengujian akurasi data dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Pengujian Akurasi Data No Bobot Radius Hasil Manual Sensor Load Cell Manual   Kamera 1 70 gr 69,96 gr 4,3 cm 4,20 cm Sedang 2 70 gr 69,92 gr 4,3 cm 4,23 cm Sedang 3 70 gr 69,71 gr 4,3 cm 4,25 cm Sedang 4 70 gr 69,81 gr 4,3 cm 4,22 cm Sedang 5 70 gr 69,44 gr 4,3 cm 4,22 cm Kecil 6 70 gr 69,77 gr 4,3 cm 4, 28 cm Sedang 7 70 gr 69,81 gr 4,3 cm 4,26 cm Sedang 8 70 gr 69,80 gr 4,3 cm 4,22 cm Sedang 9 70 gr 69,77 gr 4,3 cm 4,26 cm Sedang 10 70 gr 69,90 gr 4,3 cm 4,21 cm Sedang
Pada  tabel  4  merupakan  tabel  hasil  pengujian  dari  data sebanyak  10  telur  berukuran  sedang.  Sehingga  dari  data pengujian  pada  tabel  tersebut  dapat  dihitung  akurasi sistemnya yaitu sebagai berikut :
Akurasi Sistem   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 x 100 %
= 9 10 x 100% = 90%

## V. K ESIMPULAN
Robot  sudah  dapat  menyortir  telur  berdasarkan  ukuran fisik dan bobot dari telur, hal ini dibuktikan dengan rata-rata error yang di peroleh yaitu 0,0135  untuk diameter dari ukuran fisik  telur  dan  0,002543333  untuk  bobot  dari  telur  yang disortir.
Arduino  Uno  dan  Raspberry  Pi  bekerja  sebagaimana fungsinya.  Arduino  Uno  pada  robot  penyortir  difokuskan untuk  mengelolah  data  bobot  telur  sedangkan  Raspberry  Pi difokuskan untuk mengelolah data jari-jari telur, dimana dari masing-masing bobot dan jari-jari memiliki variabel linguistik kecil, sedang, dan besar. Bobot pada telur berkisar antara 30 gram sampai90 gram sedangkan untuk jari-jari berkisar antara 3 cm sampai 6 cm.
Penerapan  fuzzy  logic  pada  robot  berjalan  dengan  baik, hal  ini  dibuktikan  robot  dapat  membedakan  kategori  telur yang  ditunjukan  pada  fungsi  keluaran  singelton,  dimana kategori  telur  besar  berada  pada  sudut  1°dengan  fungsi
keanggotaan  120,  sedang  30°  dengan  fungssi  keanggotaan 150, dan kecil 60° dengan fungsi keanggotaan 180
D AFTAR P USTAKA
[1] H. F. Zaky, T. Elektronika, and F. Teknik, “Protoype dan Implementasi Penyortir Telur dengan menggunakan Logika Fuzzy pada Manipulator 6- Degree of Freedom,” J. Elektron. Pendidik. Tek. Elektron., vol. 9, pp. 1–9, 2017.
[2] S.  Suharyanto,  N.  B.  Sulaiman,  C.  K.  N.  Zebua,  and  I.  I.  Arief, “Kualitas  Fisik,  Mikrobiologis,  dan  Organoleptik  Telur  Konsumsi yang  Beredar  di  Sekitar  Kampus  IPB,  Darmaga,  Bogor,”  J.  Ilmu Produksi dan Teknol. Has. Peternak.,vol. 4, no. 2, pp. 275–279, 2016.
[3] M.  A.  Vebriani,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Pada  Robot  Mobile Berkamera Pengikut Objek,” 2017.
[4] Nurfitriana, “Perancangan Robot Lengan Mobile Pendeteksi Warna,” J. Chem.Inf. Model., 2016.
[5] prima  asmara  Sejati  and  A.  Susanto,  “Rancang  Bangun  Purwarupa Klasifikasi  Warna  Objek  Menggunakan  Robot  Lengan  4-Dof,”  JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 6, no. 2, p. 290, 2017.
[6] A. Yulianto, A. Salim, and E. S. Bukardi, “Implementasi Metode Fuzzy Logic  Controller  Pada  Kontrol  Posisi  Lengan  Implementasi  Metode Fuzzy  Logic Controller Pada  Kontrol Posisi  Lengan Robot 1  DOF,” Civ. Electr. Eng. J., vol. 9,no. December 2014, 2016.
[7] M.  Dr.  Raden  Supriyanto  Hustinawati,  SKom.,  Sk.  Rigathi  Widya Nugraini, SKom. Ary Bima Kurniawan, ST., MT. Yogi Permadi, Sk. Abdurachman Sa’ad, and Jurusan, “Robotika,” in Buku Ajar Robotika, 2010, pp. 1–13.
[8] [8] Rendyansyah and A. P. P. Prasetyo, “Simulasi Robot Manipulator 4  DOF  Sebagai  Media  Pembelajaran  dalam  Kasus  Robot  Menulis Huruf,” J. Nas. Tek. Elektro, vol. 5, no. 3, p. 339, 2016.
[9] M.  Rahmawan,  Andy  and  Munadi,  Dr.  Eng.  ST,  “Optimasi  Gripper Dua  Lengan  dengan  Menggunakan  Metode  Genetic  Algorithm  pada Simulator Arm Robot 5 DOF (Degree of Freedom),” J. Tek. Mesin S- 1, vol. 1, pp. 5– 16, [10]
[10] F. Umam, “ESTIMASI JARAK DAN POSISI ORIENTASI  OBJEK MENGGUNAKAN STEREO CAMERA DAN KALMAN FILTER,” Estimasi  Jarak  Dan  Posisi  Orientasi  Objek  Menggunakan  Stereo Camera Dan Kalman Filter, 2012.
[11] Abdurahman,  Sutarno,  Rossi  Passarella,  Yosef  Prihanto,  Rudy  A.G Gultom, “System Design of Iris Ring Detection Using Circular Hough Algorithm  for  Iris  Localization”,Proceedings  of  the  Sriwijaya International  Conference  on  Information  Technology  and  Its Applications,2020
[12] Sutarno,  Abdurahman,  Rossi  Passarella,  Yosef  Prihanto,  Rudy  A.G Gultom,  “Mathematical  Implementation  of  Circle  Hough Transformation Theorem Model Using C# For Calculation Attribute of Circle”,  Proceedings  of  the  Sriwijaya  International  Conference  on Information Technology and Its Applications,2020
[13] Abdurahman,  G  Harsono,  Yosef  Prihanto,  Rudy  A.G  Gultom, “Implementation of Support Systems for Determination of Amphibious Vehicle Landing in Disaster Emergency Response Using Fuzzy Takagi Sugeno”, Journal of Physics: Conference Series, Vol 1577, 2020