Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4120

## IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY UNTUK ESTIMASI BOBOT DAN HARGA JUAL HEWAN TERNAK SAPI BERBASIS ANDROID
Mutakin 1* , Shinta Siti Sundari 2 , Yusuf Sumaryana 3 1,2,3 Universitas Perjuangan; Jl.Peta No.177, Kahuripan, Kec.Tawang, Tasikmalaya
Riwayat artikel:
Received: 6 Februari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Augmented_Reality ; ARCore; Estimasi Bobot; Harga Jual.

## Corespondent Email:
mutakin.email@gmail.com
Abstrak.  Penaksiran  bobot  dan  penetapan  harga  dalam  penjualan  sapi merupakan  aspek  penting  yang  dapat  memengaruhi  keadilan  dan  efisiensi transaksi.  Metode  tradisional  yang  melibatkan  penilaian  visual  manusia seringkali  tidak  akurat,  menyebabkan  kesenjangan  harga  yang  signifikan. Ketersediaan alat ukur yang memadai juga menjadi hambatan, khususnya di daerah  pedesaan.  Penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan  aplikasi Android  berbasis  Augmented  Reality  (AR)  untuk  mengestimasi  bobot  dan harga  sapi  secara  akurat.  Metode  pengembangan  yang  digunakan  adalah model ADDIE, yang melibatkan analisis, desain, development, implementasi, dan evaluasi. Hasil pengujian aplikasi menunjukkan nilai rata-rata error 6% dan 13% untuk pengukuran panjang badan dan lingkar dada, serta akurasi 98%  untuk  estimasi  bobot  badan  menggunakan  rumus  Winter  Indonesia. Selain itu, aplikasi juga dapat menghitung harga jual dan bobot karkas sapi berdasarkan estimasi bobot badan.
Abstract. Estimating the weight and determining the price in cattle sales is a crucial aspect that can impact fairness and transaction efficiency. Traditional methods involving  human visual  assessment  often lack accuracy, leading to significant price gaps. The availability of adequate measuring tools is also a hindrance, especially in rural areas. This research proposes the development of  an  Android  application  based  on  Augmented  Reality  (AR)  to  accurately estimate the weight and price of cattle. The development method used is the ADDIE model, involving analysis, design, development, implementation, and evaluation. Test results of the application show an average error of 6% and 13% for body length and chest circumference measurements, with an accuracy of  98%  for  estimating  body  weight  using  the  Winter  Indonesia  formula. Furthermore, the application can also calculate the selling price and carcass weight of cattle based on the estimated body weight.

## 1. PENDAHULUAN
Industri peternakan di Indonesia memainkan peran vital dalam memastikan pasokan protein hewani  bagi  penduduk  yang  terus  bertambah.
Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  tahun  2022,  populasi  sapi  potong  di Indonesia  mencapai  17,25  juta  ekor  yang tersebar  di  34  provinsi,  mengalami  penurunan sebesar  0,73  juta  ekor  dibandingkan  tahun
sebelumnya. Pada tahun 2022, produksi daging sapi dan kerbau mencapai 524,76 ribu ton.[1] Keterbatasan produktivitas industri peternakan  di  Indonesia  menjadi  penyebab utama.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian yang  memusatkan  perhatian  pada  penggunaan teknologi modern, manajemen yang efisien, dan penanganan  masalah  proses  jual  beli  hewan ternak,  terutama  sapi,  untuk  meningkatkan
produktivitas, kesejahteraan hewan, dan keberlanjutan industri peternakan.[2]
Dalam  konteks  penjualan  sapi,  proses penaksiran bobot dan penetapan harga memiliki implikasi  langsung  terhadap  keadilan  dan efisiensi  transaksi.  Namun,  metode  tradisional yang  digunakan  saat  ini,  yang  melibatkan penilaian  visual  manusia,  seringkali  tidak akurat  dan  dapat  menghasilkan  kesenjangan harga  yang  signifikan.  Penentuan  harga  yang tidak  adil  dapat  merugikan  baik  peternak maupun pembeli sapi.[3]
Indikator penting untuk mengukur keberhasilan  dan  produktivitas  peternakan adalah bobot badan ternak. Salah satu hambatan umum  dalam  mengetahui  bobot  badan  hewan ternak  yaitu  ketersediaan  alat  ukur  yang memadai,  terutama  untuk  ternak  berkapasitas besar. Kemampuan memperkirakan berat badan ternak menjadi krusial, terutama di pasar ternak, untuk mencegah potensi kecurangan yang dapat merugikan  pihak-pihak  terlibat.  Maka  dari itu, dibutuhkan  solusi  alternatif  yang  mampu mengatasi keterbatasan alat timbang konvensional.[4]
Dengan  memanfaatkan  AR,  diharapkan sistem  ini  dapat  memberikan  solusi  praktis, akurat,  dan  mudah  digunakan,  mengeliminasi ketergantungan  pada  alat  timbang  yang  sulit ditemukan di daerah pedesaan. Dengan aplikasi ini, diharapkan para peternak dan pedagang sapi dapat  mengatasi  hambatan  yang  dihadapi dengan cara memanfaatkan kamera smartphone mereka  untuk  mengukur  panjang  badan  dan lingkar  dada  sapi  secara  otomatis  sehingga dapat  diperoleh  bobot  sapi  dari  perhitungan menggunakan Rumus Winter Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Augmented Reality Augmented Reality, atau yang lebih dikenal sebagai  AR,  merupakan  suatu  teknologi  yang dapat mengintegrasikan objek maya dalam dua atau  tiga  dimensi  ke  dalam  lingkungan  nyata dan  menampilkan  objek  tersebut  secara real- time .[5]
2.2. ARCore
ARCore  adalah  platform  pengembangan Augmented  Reality (AR)  yang  dikembangkan oleh  Google.    ARCore  memungkinkan pengembang  untuk  membuat  pengalaman  AR yang  menarik  dan  interaktif  di  perangkat Android yang kompatibel.[6]

## 2.3. Bobot Badan dan Ukuran Tubuh
Bobot  badan  dan  ukuran  tubuh  ternak menjadi parameter ekonomis dan acuan standar Badan  Standarisasi  Nasional  dalam  penilaian ternak  yang  optimal  sebagai  bibit.  Dimensi tubuh  seperti  panjang  badan  dan  lingkar  dada memiliki hubungan positif dengan bobot badan ternak.  Estimasi  bobot  badan  sapi  dianggap sebagai penanda produktivitas ternak dan dapat dilakukan  dengan  mengukur  dimensi  linear tubuh  seperti  panjang  badan  dan  lingkar dada.[7]
2.4. Pengukuran Bobot Sapi
Panjang badan dan lingkar dada pada sapi dapat diukur menggunakan metode penggunaan pita  ukur.  Untuk  mengukur  lingkar  dada,  pita ukur  dilingkarkan  pada  tubuh  ternak  di belakang  kaki  depan  dan  harus  ditarik  dengan kencang  agar  dapat  merasakan  tekanan  di bagian dada. Panjang badan diukur dengan cara menarik pita pengukur dari sendi bahu ( scapula lateralis )  hingga  tulang  tapis  ( tuber  ischii ). Pengukuran harus dilakukan saat ternak berada dalam  posisi  normal,  dengan  kaki  depan  dan belakang  sejajar  serta  kepala  menghadap  ke depan.[8]
2.5. Estimasi Bobot Badan
Penelitian ini menggunakan Rumus Winter Indonesia untuk mengestimasi bobot badan sapi dari  parameter  panjang  badan  dan  lingkar dada.[8]
𝐵𝐵  = (𝐿𝐷) 2 𝑥 𝑃𝐵 10815,15 Keterangan: PB = Panjang Badan (cm) LD = Lingkar Dada (cm)
2.6. Euclidean Distance
Euclidean distance adalah metode penghitungan jarak antara dua titik dalam ruang Euclidean  yang  digunakan  untuk  memahami hubungan  antara  sudut  dan  jarak.  Konsep Euclidean ini terkait dengan teorema Pythagoras .  Dalam  konteks  penelitian  ini, perhitungan jarak Euclidean digunakan sebagai salah satu metode untuk mengukur jarak antara koordinat lintang dan bujur.[9]
𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘
=   √[(𝑥1  −  𝑥2) 2 +   (𝑦1  −  𝑦2) 2 +   (𝑧1  −  𝑧2) 2 ]
2.7. Dart
Dart  merupakan  bahasa  pemrograman yang  didesain  berdasarkan  prinsip-prinsip pemrograman berorientasi objek (OOP), dengan fokus pada peningkatan kinerja aplikasi di sisi klien. Sebagai bahasa tingkat tinggi, Dart menyertakan fitur manajemen memori otomatis ( garbage  collection ),  sehingga  memungkinkan aplikasi  berjalan  secara  efisien  di  berbagai platform.  Sintaksis  kode  Dart  memiliki kemiripan  dengan  bahasa  C,  dan  saat membangun  aplikasi,  Kode  Dart  diubah menjadi  bahasa native untuk  mengeksekusi aplikasi pada perangkat selular . [10]
2.8. Flutter
Flutter adalah framework yang dikembangkan  oleh  Google  untuk  membuat aplikasi  seluler.  Flutter  ditulis  menggunakan bahasa  pemrograman  C,  C++  dan  Dart,  serta menggunakan Skia Graphics Engine . Salah satu fitur  utama  dari  Flutter  adalah  memiliki sekumpulan  widget  yang  dapat  disesuaikan sepenuhnya,  memungkinkan  pembangunan antarmuka  yang native .  Dalam  hal  ini,  Flutter menyediakan  perpustakaan Material  Design dan Cupertino ,  memungkinkan  pembangunan antarmuka  dengan  cepat  tanpa  kehilangan konsistensi pada perangkat keras untuk iOS dan Android.[11] 2.9. UML (Unified Modeling Language) UML merupakan pendekatan yang digunakan untuk menggambarkan dan mendokumentasikan  hasil  analisis  serta  desain suatu  sistem  secara  visual.  UML  adalah serangkaian aturan pemodelan yang mencakup sintaksis  untuk  merepresentasikan  sistem, khususnya  sistem  perangkat  lunak  yang berbasis objek.[12]

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 3. 1 Metodologi Penelitian

## 3.1. Identifikasi Masalah
Tahap  identifikasi  masalah  dilakukan untuk mengetahui permasalahan terkait pengukuran bobot badan hewan ternak sapi dan kesenjangan dalam penentuan harga jual antara penjual dan pembeli sapi.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  langkah yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi yang  diperlukan  dalam  mencapai  tujuan penelitian. Metode pengumpulan data melibatkan:
a. Studi Literatur, di mana data dan informasi dikumpulkan  melalui  membaca  jurnal penelitian,  referensi,  dan  sumber-sumber yang  berkaitan  dengan  perhitungan  bobot sapi menggunakan rumus pendugaan bobot badan.
b. Observasi,  peneliti  mengamati  kegiatan transaksi dan pengukuran bobot badan sapi di lapangan untuk mengetahui permasalahan  yang  dihadapi  dalam  proses pendugaan bobot badan dan harga jual sapi.
3.3. Pengembangan Sistem
Gambar 3. 2 Metode Pengembangan Sistem a. Analisis Tahapan analisis yang dilaksanakan memiliki tiga tahapan yaitu analisis permasalahan,  analisis  sistem  yang  sedang berjalan,  dan  analisis  sistem  yang  akan dibangun.
b. Desain Sistem
Desain  sistem  untuk  membuat  aplikasi melibatkan gambaran alur sistem menggunakan diagram UML, diantaranya penggunaan flowchart , use  case diagram, activity diagram, dan Class diagram.
c. Development (Pengembangan)
Tahap  ini  adalah  proses  implementasi  dari desain  yang  telah  dibuat  kedalam  program aplikasi  menggunakan  teknologi Augmented
Reality untuk  mengestimasi  bobot  dan  harga jual sapi.
d. Implementasi
Tahap  implementasi  ini  dilakukan  dengan menguji  aplikasi  yang  telah  dibangun  di lapangan untuk mengestimasi bobot badan dan harga jual sapi. Tahap ini juga dilakukan untuk memastikan  bahwa  aplikasi  telah  memenuhi kebutuhan sebagai alat ukur bobot sapi.
e. Evaluasi
Evaluasi  merupakan  tahapan  untuk  menilai sejauh mana aplikasi yang telah dikembangkan sesuai  dengan  rencana  atau  tujuan  yang diinginkan. Dalam proses evaluasi ini, dilakukan  uji  perangkat  lunak  menggunakan metode  pengujian black  box  testing dan  uji akurasi dari hasil pengukuran.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis
a. Analisis Permasalahan Tahap  ini  merupakan  langkah  awal  dalam analisis  sistem.  Tahap  ini  diperlukan  untuk mengidentifikasi  permasalahan  yang  terjadi pada sistem yang sedang berjalan. Berdasarkan masalah-masalah  yang  telah  diuraikan  dalam Bab  1,  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah sulitnya peternak melakukan pengukuran bobot ternak  karena  masih  menggunakan  alat penimbangan  manual  dan  kebutuhan  akan penentuan harga yang adil dan transparan.
b. Analisis sistem yang sedang berjalan Tahap  analisis  sistem yang  sedang  berjalan bertujuan  untuk  memahami  proses  saat  ini dalam  pengukuran  bobot  badan  hewan  ternak.
Sistem ini melibatkan langkah-langkah berikut:
1. Peternak  menggunakan  alat  ukur  manual, seperti pita ukur, untuk melakukan pengukuran bobot hewan ternak.
2. Pengukuran lingkar  dada  dilakukan  dengan melingkarkan  meteran  di  belakang  kaki bagian  depan  hewan  ternak,  sehingga diperoleh nilai lingkar dada hewan.
3. Pengukuran panjang hewan ternak dilakukan  dari  bagian  atas  kaki  hewan sampai  pinggul  dengan  cara  melintang, menghasilkan nilai panjang hewan ternak.
4. Penjual  atau  pembeli  menaksir  harga  jual sesuai dari hasil pengamatan visual.
c. Analisis sistem yang akan dibangun Hasil  analisis  sistem  yang  akan  dibangun untuk pembangunan aplikasi pengukuran bobot
sapi  menggunakan  augmented  reality  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Tampilan Utama Sistem Sistem akan menampilkan antarmuka utama yang bersifat user-friendly dan mudah dipahami. Menu utama akan memberikan opsi pengukuran bobot sapi menggunakan augmented reality .
2. Input Parameter
Pengguna  akan  memberikan  parameter tambahan,  seperti  harga  daging  sapi  dan informasi lain yang diperlukan untuk penyesuaian pengukuran.
3. Proses  Pengukuran  dengan Augmented Reality
Pengguna  akan  menggunakan  kamera perangkat  untuk  menangkap  gambar  hewan ternak,  dalam  hal  ini  sapi.  Sistem  akan memproses  gambar  menggunakan  teknologi augmented  reality untuk  mengenali  dan menentukan  titik-titik  penting  pada  tubuh  sapi yang diperlukan untuk pengukuran bobot.
4. Proses Perhitungan Pengukuran
Sistem akan menggunakan algoritma pendugaan bobot sapi untuk menghitung bobot badan  sapi  berdasarkan  informasi  yang diperoleh  dari  gambar  dan  parameter  yang dimasukkan pengguna.
5. Tampilan Hasil Perhitungan Setelah  proses  perhitungan  selesai,  sistem akan menampilkan hasil pengukuran bobot sapi secara  jelas  dan  terperinci  kepada  pengguna melalui  antarmuka.  Pengguna  dapat  melihat hasil  pengukuran  dan  menerima  informasi mengenai bobot badan sapi.
6. Fungsionalitas Tambahan Sistem  dapat  menyediakan  opsi  untuk menyimpan  riwayat  pengukuran  untuk  setiap sapi.  Sistem  juga  dapat  menghitung  bobot karkas sapi yang diperoleh dari estimasi bobot hidup sapi.
4.2. Desain Sistem
Desain sistem untuk membuat aplikasi yang memperkirakan  berat  dan  harga  jual  sapi melibatkan gambaran alur sistem menggunakan flowchart, use case diagram untuk menggambarkan  interaksi  antar  aktor  dan sistem, activity diagram untuk menggambarkan gambaran  umum  kegiatan  sistem  dan Class diagram untuk menggambarkan berbagai objek dalam sistem.
1. Flowchart
Gambar 4. 1 Flowchart Sistem 2. Use Case Diagram
Gambar 4. 2 Use Case Diagram
3. Activity Diagram
Gambar 4. 3 Activity Diargam
4. Class Diagram
Gambar 4. 4 Class Diagram 5. Desain Antarmuka
a. Splashscreen
Halaman splashscreen merupakan tampilan awal  ketika  aplikasi  dijalankan,  pada  halaman ini terdapat logo dan nama dari aplikasi.
Gambar 4. 5 Desain Splashscreen
b. Halaman Utama
Gambar 4. 6 Halaman Utama
Halaman  utama  menampilkan  riwayat pengukuran  terbaru  yang  pernah  dilakukan, navigasi  menu  dan  informasi  tentang  cara pengukuran pada hewan.
c. Halaman Riwayat Pengukuran
Gambar 4. 7 Halaman Riwayat Pengukuran
Halaman  riwayat  menampilkan  informasi pengukuran  yang  telah  dilakukan  dan  tombol untuk  menghapus  seluruh  riwayat.  Informasi yang  ditampilkan  terdapat  informasi  tanggal
pengukuran,  bobot  estimasi  dari  hewan,  harga jual ternak hasil perhitungan antara bobot dikali dengan  harga  daging  per  kg,  ukuran  lingkar dada dan panjang badan.
d. Pengaturan Harga Daging dan Jenis Sapi
Gambar 4. 8 Pengaturan Harga Daging dan
Jenis Sapi
Halaman  ini  menampilkan  pengaturan parameter  yang  dibutuhkan  untuk  estimasi harga  jual  sapi  dan  bobot  karkas  yang  akan dihasilkan.
e. Halaman Pengukuran dengan Kamera
Gambar 4. 9 Halaman Pengukuran dengan
Kamera
Halaman  pengukuran  merupakan  tampilan untuk  mengukur  badan  sapi  menggunakan augmented  reality .  Titik  pengukuran  ditandai dengan  tanda  lingkaran.  Lingkaran  biru  untuk titik  pengukuran  lingkar  dada,  sedangkan lingkaran  merah  untuk  titik  pengukuran panjang  badan.  Pada  halaman  ini  terdapat informasi hasil pengukuran dari titik ukur yang telah ditentukan oleh pengguna, tombol selesai untuk  menyimpan  hasil  pengukuran  dan menampilkan detail pengukuran.
f. Halaman Hasil Pengukuran Halaman  ini  menampilkan  informasi  detail dari  hasil  pengukuran.  Terdapat  informasi mengenai  gambar  pengukuran,  lingkar  dada, panjang  badan,  estimasi  bobot  badan  hasil pengukuran,  dan  harga  jual  perkalian  antara bobot  dengan  harga  perkilo  daging.  Pada halaman  ini  juga  terdapat  informasi  mengenai bobot karkas sesuai jenis sapi yang dipilih.
Gambar 4. 10 Halaman Detail Pengukuran

## 4.3. Development (Pengembangan)
Gambar 4. 11 Cara kerja pengukuran menggunakan AR
Tugas  Pengukuran  dengan Augmented Reality menggunakan ARCore Google
melibatkan interaksi pengguna dan pemanfaatan  data  sensor  dari  komponen perangkat seperti kamera,
Inertial Measurement  Unit (IMU),  akselerometer,  dan giroskop. Langkah awalnya adalah membangun bidang  datar  ( plane )  dalam  lingkungan pengguna  dengan  menggunakan  data  sensor untuk mendeteksi dan melacak titik-titik fitur di area  visual.  Dengan  menggunakan  kelompok titik  fitur  ini,  ARCore  kemudian  dapat menetapkan  batas  bidang  dua  dimensi  (2D), memungkinkan  penentuan  posisi  titik anchor dan  objek  digital  terhadap  permukaan  nyata dalam lingkungan augmented reality . Setelah mendeteksi bidang datar, objek yang akan  diukur  ditempatkan  di  dekatnya.  Melalui penanda posisi di layar, pengguna menyelaraskan  titik-titik  dengan  kedua  sisi objek  yang  ingin  diukur.  Setelah  diselaraskan, ARCore menggunakan koordinat sumbu piksel layar  2D  untuk  memproyeksikan  garis  dari kedua  titik  penanda  ke  ruang  dunia  virtual dalam  tampilan  kamera.  Jika  garis-garis tersebut memotong bidang tertentu, titik anchor dibuat di titik perpotongan.
Dengan  titik anchor yang  telah  ditetapkan, model  3D  dapat  ditempatkan  dan  ditampilkan sebagai  indikator  visual  di  layar.  Langkah selanjutnya  adalah  mengukur  jarak  antara  dua titik anchor menggunakan  rumus  Jarak Euclidean dan  menampilkan  hasilnya  kepada pengguna. 4.4. Implementasi Dalam melakukan implementasi ini dibutuhkan spesifikasi minimal perangkat lunak dan  perangkat  keras  yang  akan  digunakan sebagai berikut: Tabel 4. 1 Spesifikasi Perangkat Spesifikasi Perangkat Kebutuhan Sistem Operasi Android 7.0 (Nougat) atau yang lebih baru. ARCore Aplikasi Play Service for AR terinstal di perangkat. Prosesor Prosesor multi-core yang cukup kuat (Contoh: Qualcomm Snapdragon ). Memori RAM Minimal 2 GB RAM Sensor Gyroscope, accelerometer, dan magnetometer.
Kamera Kamera berkualitas tinggi dengan kemampuan tracking yang baik.
Implementasi  aplikasi  yang  telah  dibangun akan  dilakukan  pada  5  ekor  sapi  sebagai  data sampel. Untuk menguji performa dan keakuratan  aplikasi  maka  pengujian  ini dilakukan dengan membandingkan pengukuran secara  manual  menggunakan  pita  ukur  dan pengukuran  menggunakan  aplikasi  yang  telah dibangun.
Tabel 4. 2 Implementasi Sistem No Implementasi Hasil
1 2 3 4 5

## 4.5. Evaluasi
Evaluasi  merupakan  tahapan  untuk  menilai sejauh mana aplikasi yang telah dikembangkan
sesuai  dengan  rencana  atau  tujuan  yang diinginkan. Dalam proses evaluasi ini, dilakukan  uji  perangkat  lunak  menggunakan metode  pengujian black  box  testing dan  uji akurasi dari hasil pengukuran.
1. Pengujian Alpha
Pengujian alpha menggunakan  pendekatan Black Box bertujuan untuk memastikan bahwa perangkat lunak memenuhi persyaratan fungsional  dengan  memeriksa  apakah  output yang  dihasilkan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan tujuan fungsional dari aplikasi tersebut.
Tabel 4. 3 Hasil Pengujian
No  Kompon en Pengujia n Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpul an 1 Menu Utama Menampilk an riwayat pengukuran terbaru Menampilk an daftar riwayat terbaru jika ada data. Menampilk an Pesan jika data kosong. Dapat menampilk an daftar riwayat pengukura n terbaru dan menampilk an pesan jika tidak ada data Valid Menghapus satu riwayat Berhasil menghapus
satu riwayat Berhasil menghapus satu item riwayat pengukura n Valid 2 Menu Riwayat Penguku ran Menampilk an seluruh riwayat pengukuran Menampilk an daftar semua riwayat pengukuran dan menampilk an pesan jika tidak ada data Dapat menampilk an daftar riwayat pengukura n terbaru dan menampilk an pesan jika tidak ada data Valid Menghapus satu riwayat Berhasil menghapus satu riwayat Berhasil menghapus satu item riwayat pengukura n Valid
Menghapus semua riwayat Berhasil menghapus semua riwayat Dapat menghapus semua riwayat pengukura n Valid 3 Menu Pengatur an Paramet er Input harga daging perkilo dan memilih jenis sapi. Menampilk an dialog dan menyimpan pengaturan Dapat menampilk an dialog dan menyimpa n pengaturan Valid
4 Menu Penguku ran dengan Kamera Memilih menu pengukuran Meminta perizinan kamera jika belum
memiliki izin. Menampilk an pesan untuk mengatur parameter jika belum melakukan
nya
Berhasil menampilk an permintaan
izin kamera dan menampilk an pesan jika belum mengatur parameter
Valid Menentuka n titik pengukuran Menampilk an hasil pengukuran Berhasil menampilk an hasil pengukura n jika pengguna menentuka n titik pengukura n Valid Tidak menentukan titik pengukuran Menampilk an pesan harus menentuka n titik pengukuran Menampil kan pesan jika pengguna belum menentuka n titik pengukura n Valid 5 Halaman Detail Penguku ran Menampilk an detail pengukuran Menampilk an informasi lengkap hasil pengukuran Berhasil menampilk an informasi lengkap dari hasil pengukura n Valid
2. Pengujian  Akurasi  Lingkar  Dada  dan Panjang Badan Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur panjang  badan  dan  lingkar  dada  sapi  dengan cara manual, setelah itu dilakukan pengukuran menggunakan aplikasi dilakukan sebanyak tiga kali pengukuran.
Tabel 4. 4 Pengukuran Lingkar Dada
No Ukuran Ril (cm) Uji 1 (cm) Uji 2 (cm) Uji 3 (cm) Error (%) 1 161 168,69 174,66 169,02 0,06 2 170 168,08 171,14 174,2 0,03 3 165 182,05 173,74 175,33 0,02 4 131 143,65 143,52 0 0,10 5 159 165,88 167,52 180,26 0,08 Rata-rata error 0,06
Dari  tabel  perhitungan  diatas  didapatkan nilai  rata-rata error sebesar  0,06.  Untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  pengukuran
lingkar  dada  dapat  dihitung  dengan  rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100%  −  𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100%  −  0,06 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%)   =  94%
Tabel 4. 5 Pengukuran Panjang Badan
No Ukuran Ril (cm) Uji 1 (cm) Uji 2 (cm) Uji 3 (cm) Error (%) 1 134 127,08 111,51 110,53 0,13 2 134 128,17 124,65 133,86 0,04 3 153 122,55 131,04 132,17 0,16 4 114 93,28 94,28 0 0,18 5 139 115,97 112,85 120,37 0,16 Rata-rata error 0,13
Dari  tabel  perhitungan  diatas  didapatkan nilai  rata-rata error sebesar  0,13.  Untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  pengukuran panjang  badan  dapat  dihitung  dengan  rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100%  −  𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100%  −  0,13 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%)   =  87%
3. Pengujian Akurasi Bobot Badan Pengujian  akurasi  bobot  badan  dilakukan dengan menghitung bobot dari hasil pengukuran  manual  dan  membandingkannya dengan pengukuran menggunakan aplikasi.
Tabel 4. 6 Pengukuran Bobot Badan
No Bobot Ril (kg) Bobot Estimasi (kg) Error (%) 1 321,16 313,62 0,02 2 358,07 349,32 0,02 3 385,15 372,32 0,03 4 180,89 178,77 0,01 5 324,92 316,51 0,03 Rata-rata error 0,02
Dari  tabel  perhitungan  diatas  didapatkan nilai  rata-rata error sebesar  0,02.  Untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  pengukuran lingkar  dada  dapat  dihitung  dengan  rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100%  −  𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100%  −  0,02 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  98%
5. KESIMPULAN
a. Penggunaan  Augmented  Reality  dalam pengukuran  lingkar  dada  dan  panjang badan pada 3 ekor sapi memiliki nilai rata- rata error masing-masing 6% dan 13%.
b. Dari hasil pengujian aplikasi untuk estimasi bobot  badan  sapi  menggunakan  rumus
Winter  Indonesia  menunjukkan  akurasi sebesar  98%.  Hasil  pengukuran  bobot badan  sapi  dipengaruhi  oleh  proses perhitungan panjang dan lingkar dada sapi dimana  prosesnya  mempengaruhi  hasil perhitungan.
c. Aplikasi  dapat  menghitung  harga  jual  dan bobot karkas sapi dari hasil estimasi bobot badan sapi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah  memberi  nikmat  sehat  dan  kekuatan kepada penulis sehingga mampu menyelesaikan penelitian  ini  dengan  sebaik-baiknya.  Penulis mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua, kepada dosen pembimbing dan pihak-pihak terkait yang telah memberi dukungan terhadap penelitian ini. Terima kasih juga kepada teman- teman  yang  telah  memotivasi  penulis  untuk menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan
Pusat Statistik Indonesia,
Peternakan-Dalam-Angka-2023 ,  Vol.  8. 2023.  Diakses:  24  Januari  2024.  [Daring]. Tersedia Pada: Https://Www.Bps.Go.Id/Id/Publication/202 3/12/22/5927b06e1dcde219f76cec59/Petern akan-Dalam-Angka-2023.Html
[2] M.  Hubeis,  “Strategi  Pengembangan  Sapi Potong  Di  Wilayah  Pengembangan  Sapi Bali  Kabupaten  Barru,” Manajemen  Ikm:
Jurnal Manajemen Pengembangan Industri Kecil Menengah , Vol. 15, No. 1, Hlm. 48– 61, 2020.
[3] F. Firdaus, M. Aprilliza, Dan D. Pamungkas, Akurasi  Peternak  Dalam  Memprediksi Bobot  Badan  Sapi  Potong  Secara  Visual Sebagai  Implikasi  Penentuan  Harga  Jual Sapi . 2023. Doi: 10.32503/Senacenter.V2i1.
[4] A.  Ashari,  N.  Latif,  Dan  A.  Astuti, “Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan  Bobot  Sapi  Menggunakan Metode  Canny  Edge  Detection,” Jurnal
Ilmiah Ilmu Komputer , Vol. 5, No. 1, Hlm. 1–6, 2019, Doi: 10.35329/Jiik.V5i1.24.
[5] N.  F.  Setiyawan  Dan  V.  A.  Tiyas, “Apumenda: Alat Peraga Berbasis
Augmented  Reality Untuk  Mengukur
Dimensi  Benda  Pada  Praktikum  Fisika,” Eproceedings  Of  Applied  Science ,  Vol.  7, No. 5, 2021.
[6] Google  Developer,  “Arcore  Overview,” Https://Developers.Google.Com/Ar/Develo p.
[7] P. A. T. Sarwono, “Korelasi Antara Ukuran- Ukuran  Tubuh  Dan  Bobot  Badan  Sapi Peranakan  Ongole  Betina  Pada  Umur Pascasapih  Di  Kecamatan  Tanjungsari Kabupaten Lampung Selatan,” 2019.
[8] D. R. Aurivan Dan J. Husna, “Perancangan Sistem  Informasi  Untuk  Estimasi  Bobot Daging Sapi Berbasis Android,” 2022.
[9] R. Kuswandhie, J. Na’am, Dan Y. Yuhandri, “Pengukuran  Tinggi  Sebenarnya  Objek Pada  Foto  Digital  Menggunakan  Euclidean Distance,” Jurnal  Resti  (Rekayasa  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) ,  Vol.  2,  No.  1,
Hlm. 367–374, Apr 2018, Doi:
10.29207/Resti.V2i1.334.
[10] Y. Mulyani, K. S. Gusti, T. Septiana, Dan H. D.  Septama,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Pengelolaan  Perkuliahan  Tatap  Muka Berbasis Mobile Menggunakan Framework Flutter,” Jurnal  Informatika  Dan  Teknik Elektro Terapan , Vol. 12, No. 1, 2024. [11] Nelly Sofi Dan Riza Dharmawan, “Perancangan  Aplikasi  Bengkel  Csm Berbasis Android Menggunakan Framework Flutter  (Bahasa  Dart),” Jurnal  Teknik  Dan Science ,  Vol.  1,  No.  2,  Hlm.  53–64,  Jun 2022, Doi: 10.56127/Jts.V1i2.125.
[12] A. Rokhim Dan S. L. Rohmah, “Pembuatan Aplikasi  Mobile  Pembelajaran  Adab  Dan Do’a Menggunakan Metode Addie,” Spirit , Vol. 12, No. 1, 2020.