## Alat Pembayaran Otomatis untuk Depot Air Minum Isi Ulang di Masa Pandemi COVID - 19
Mas Aly Afandi 1* , Risa Farrid Christianti 2
1 Jurusan Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jln. DI Panjaitan No.128, Purwokerto, Jawa Tengah
2 Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jln. DI Panjaitan No.128, Purwokerto, Jawa Tengah
2 Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Telkom Surabaya Jln. Ketintang No. 156, Surabaya, Jawa Timur
1* aly@ittelkom-pwt.ac.id.ac.id
Intisari— Air merupakan salah satu kebutuhan dasar bagi tubuh manusia. Badan Pusat Statistik (BPS) menyatakan kebutuhan air di Indonesia mencapai 3.242.458 (ribu m 3 ) yang terdiri dari 108.559 (ribu m 3 ) untuk pelanggan sosial, 2.543637 (ribu m 3 ) untuk pelanggan non niaga, 426.267 (ribu m 3 ) untuk pelanggan niaga dan industri, dan 173.995 (ribu m 3 ) untuk pelanggan khusus. Permintaan air bersih yang begitu banyak tidak lepas dari kebutuhan dasar manusia untuk minum. Depot air minum isi ulang merupakan salah satu Industri yang berkembang dalam distribusian air minum. Pandemi COVID – 19 menyebabkan industri depot air minum isi ulang sebagai salah satu potensi penyebaran virus. Hal ini tidak lepas dari adanya interaksi antara pelayanan isi ulang dan beli air minum isi ulang. Indsutri depot air minum isi ulang membutuhkan sebuah inovasi untuk dapat berkembang di bagian otomatisasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, membuat, dan menguji sistem otomatisasi dalam pembayaran di depot air minum isi ulang menggunakan uang koin yang beredar  di  Indonesia.  Data  pengujian  berdasarkan  penelitian  menunjukkan  bahwa  alat  yang  dirancang  dan  dibuat  dapat  di implementasikan untuk depot air minum isi ulang. Tingkat akurasi dari alat yang dibuat adalah 97,38% dan tingkat kepresisianya adalah 89,50%. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa alat yang dibuat  mampu  menjadi sistem  pembayaran otomatis  untuk depot air minum isi ulang di masa pandemi COVID – 19.
Kata kunci — COVID – 19, Air, industri, Otomatisasi, Pembayaran.
Abstract—  Water  is  basic  needs  for  human  body.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  shows  that  water  necessity  in  Indonesia  reach  out 3.242.458 (thousand m 3 ) consist of 108.559 (thousand m 3 ) for social needs, 2.543637 (thousand m 3 ) for non commercial needs, 426.267 (thousand m 3 ) for commercial and industry needs, and 173.995 (thousand m 3 ) for special customer needs. Clean water needs is very much because of basic human needs to drink. COVID – 19 pandemic makes many refillable drink water industry is one of the many industry that cause virus spread.  Refillable drink water industry service makes interaction from shopkeeper with buyer. This condition makes refillable drink water industry need an inovation to survive. Refillable drink water industry need otomation for payment process. This research aims to designing, make, and test payment automation system for refillable drink water industry using coins. Test result according to the research shows that the development device can be implement in refillable drink water industry. Research shows that accuracy  device  is  97,38%  and  89,50%  for  the  precission.  According  to  the  research  can  conclude  that  device  payment  system  for refillable drink water industry can inmpelent in COVID – 19 pandemic.
Keywords — COVID – 19, Water, Industry, Automation, Payment.

## I. P ENDAHULUAN
Air  merupakan  salah  satu  kebutuhan  dasar  bagi  tubuh manusia.  Berdasarkan  data  dari  badan  pusat  statistik, kebutuhan air di Indonesia mencapai 3.242.458 (ribu m 3 ) yang terdiri dari 108.559 (ribu m 3 ) untuk pelanggan sosial, 2.543637 (ribu m 3 ) untuk pelanggan non niaga, 426.267 (ribu m 3 ) untuk pelanggan  niaga  dan  industri,  dan  173.995  (ribu  m 3 )  untuk pelnggan  khusus.  Permintaan  air  bersih  yang  begitu  banyak tidak lepas dari kebutuhan dasar manusia untuk minum. Prosess distribusi  air  minum  dilakukan  dengan  berbagai  cara.  Salah satu  cara  yang  dilakukan  untuk  distribusi  air  minum  adalah membuat  air  minum  kemasan  dan  air  minum  isi  ulang.  Hal inilah  yang  mendorong  industri  depot  air  minum  isi  ulang
sangat marak di Indonesia. Tren perkembangan industri depot air  minum  isi  ulang  menunjukkan  perkembangan  yang menjanjikan.
Penelitian  mengenai  otomasi  untuk  depot  air  minum  isi ulang  menjadi  hal  yang  menarik  untuk  dikembangkan  dalam upaya  pengembangan  industri  depot  air  minum  isi  ulang. Alasan lain penelitian terkait otomasi depot air minum isi ulang menjadi  menarik  adalah  semakin  meluasnya  infeksi  virus SARS – COV – 2 yang menyebabkan penyakit COVID – 19. Pemanfaatan teknologi otomasi pada depot air minum isi ulang untuk  mencegah  penyebaran  penyakit  COVID  –  19.  Dengan adanya  teknologi  otomasi,  industri  depot  air  minum  isi  ulang masih  dapat  beroprasi  di  masa  pandemi  COVID  –  19. Penelitian  terakit  otomasi  pada  depot  air  minum  isi  ulang
terdapat  pada otomasi  pencucian galon air, otomasi pengisian galon  air,  otomasi  penghitung  jumlah  galon  air,  hingga pemanfaatan Internet of Things (IoT) untuk memantau debit air pada depot air minum isi ulang. Studi literatur yang dilakukan mendapat  informasi  bahwa  penelitian  terkait  otomasi  telah banyak dilakukan pada prosess produksi agar industri depot air minum isi ulang tetap berjalan.
Pada  prosess  penjualan  air  minum  isi  ulang,  otomasi  pada bagian  produksi  saja  tidak  cukup.  Prosess  tersebut  masi membutuhkan  interaksi  antara  pembeli  dan  penjual  saat pembelian.  Hal  ini  masih  dapat  menjadi  sebab  penyebaran penyakit COVID – 19. Industri depot air minum isi ulang masih membutuhkan 1 otomasi yang harus ada agar dapat bertahan di masa  pandemi  COVID  –  19.  Otomasi  yang  dibutuhkan  oleh industri  depot  air  minum  isi  ulang  adalah  otomasi  dalam penghitung  uang  otomatis.  Dengan  adanya  otomasi  pada penghitung  uang  otomatis,  depot  air  minum  isi  ulang  nyaris tidak membutuhkan pegawai sehingga tidak ada interaksi antar pembeli dan penjual. Interaksi hanya terjadi pada pembeli dan mesin  penjual  air  minum  isi  ulang  otomatis.  Berdasarkan informasi  yang  telah  diuraikan  sebelumnya  penelitian  terkait otomatisasi  penghitung  uang  koin  pada  depot  air  minum  isi ulang  di  masa  pandemi  COVID  –  19  menjadi  penting. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendesain  dan  membuat  alat untuk menghitung uang koin untuk pembayaran pembelian air minum  isi ulang. Uang koin  menjadi objek karena harga dari air minum isi ulang di berbagai daerah di indonesia berada pada kisaran  3.000  –  5.000  rupiah.  Uang  koin  yang  beredar  di Indonesia adalah pecahan 1.000, 500, 200, dan 100 rupiah. Dari berbagai uang tersebut yang sesuai untuk industri air minum isi ulang adalah uang 1.000 dan 500 rupiah karena nilainya yang paling besar. Terdapat 2 tipe uang 1.000 rupiah dan 3 tipe uang 500  rupiah  yang  dapat  dikenali  alat  ini  sesuai  dengan  uang logam yang beredar.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Gambar 1. Blok Diagram Sistem Secara Umum
Berdasarkan Gambar 1 dapat diketahui bahwa sistem terdiri dari unit  input, unit proses, dan unit output. Unit input terdiri dari  sensor multicoin  selector CH  –  926.  Unit  prosess  terdiri dari  mikrokontroler.  Mikrokontroler  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  ATMega  328  yang  terdapat  pada  board arduino  UNO.  Unit  output  terdiri  dari  piranti liquid  crystal display (LCD). Piranti ini bermanfaat untuk melihat output dari pembacaan coin dan menampilkan data galon yang telah di isi
ulang.  Secara  umum  blok  diagram  sistem  dapat  diamati  pada Gambar 1.
Gambar 2. Sensor Multicoin Selector
Penelitian ini menggunakan sensor multicoin selector CH – 926 untuk mengenali uang koin seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Sensor ini membutuhkan tegangan sebesar 12V dan arus sebesar 65mA. Penggunaan multicoin selector CH – 926 karena sensor ini mampu mengenali hingga 6 uang koin yang berbeda. Spesifikasi ini sangat sesuai karena penelitian ini akan mengenali  5  koin  yang  berbeda  dari  varian  kuang  koin  1000 Rupiah  dan  500  rupiah.  Sensor  ini  dilengkapi  dengan  4  buah konektor  untuk  beroprasi.  Sensor  ini  menggunakan  prinsip kerja pulse untuk membedakan tiap-tiap koin  yang diberikan. Tiap-tiap  koin  baik  itu  uang  1000  Rupiah  dan  500  Rupiah memiliki  ketebalan  dan  diameter  yang  berbeda-beda.  Sensor multicoin  selector  CH  –  926  akan  memberikan  pulse  yang berbeda-beda  untuk  tiap  koin  dan  mengirimkannya  ke  unit pemroses.

## Gambar 3. Board Arduino UNO
Unit  pemroses  pada  penelitian  ini  menggunakan board Arduino  UNO  yang  dilengkapi  dengan  mikrokontroler
Input Proses
Output
ATMega  328  seperti  pada  Gambar  3. Board Arduino  UNO memiliki total 13 GPIO dan 5 pin analog. Dengan spesifikasi dan konfigurasi  yang dimiliki  Arduino UNO telah  memenuhi kebutuhan dari alat yang akan dibuat.
Gambar 4. Liquid Crystal Display
Penelitian  ini  menggunakan  LCD  dengan  spesifikasi karakter  16x2  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  LCD  ini digunakan  karena  spesifikasinya  telah  memenuhi  untuk penggunaan  alat.  LCD  ini  membutuhkan  daya  yang  cukup rendah antara 75 – 12,5mW. Dalam diagram Gambar 1, LCD bertindak sebagai unit output untuk menampilakan output dari sistem pembayaran.
Gambar 5. Rangkaian Schematic Penelitian
Gambar 5 adalah rangkaian schematic yang digunakan pada penelitian ini. Gambar 5 memberikan informasi bahwa sensor multicoin selector CH – 926 terhubung dengan unit pemroses dengan  4  konektor.  Konektor  1  terhubung  dengan  GND, konektor  2  yang  memiliki  fungsi  penghitung  terhubung  A5, konektor  3  yang  memiliki  fungsi  pengirim  pulse  terhubung dengan  A4,  dan  konektor  1  terhubung  dengan  Vin  board Arduino.  Resistor  R2  pada  konektor  2  berfungsi  sebagai resistor  pull-up  agar  pulse  yang  dikirimkan  sensor  menjadi
lebih stabil. Unit output LCD terhubung dengan unit pemroses dengan 6 pin. Pin D7 pada LCD terhubung dengan pin 7 pada Arduino,  pin  D6  pada  LCD  terhubung  dengan  pin  6  pada Arduino,  pin  D5  pada  LCD  terhubung  dengan  pin  5  pada Arduino,  pin  D4  pada  LCD  terhubung  dengan  pin  4  pada Arduino, pin Enable (E) pada LCD terhubung dengan pin 3, pin read  write  (R/W)  pada  LCD  terhubung  dengan  pin  2  pada Arduino, dan pin reset (RS) pada LCD terhubung dengan pin 1 pada  Arduino.  Dengan  konfigurasi  yang  dijelaskan  sistem pembayaran  untuk  depot  air  minum  isi  ulang  dirancang  dan dibuat.

## Gambar 6. Confusion Matrix
Penelitian ini menggunakan Confusion Matrix dalam proses pengujiannya.  Gambar  6  menunjukan  komponen  yang dibutuhkan  untuk  menyusun  confusion  matrix. True  Positive adalah  sebuah  kondisi  dimana  hasil  pembacaan  sistem  sama dengan  kondisi  yang  di  inputkan.  Sebagai  contoh  saat percobaan  pengambilan  data  uang  1000  Rupiah  digunakan sebai input dan sistem pembayaran membaca dan benar dalam mengenali  bahwa  user  memasukkan  uang  1000  Rupiah. True Negative adalah kondisi dimana input yang diberikan ke sistem adalah input yang merupakan kategori yang di inginkan namun sistem  mendeteksi  bahwa  input  yang  diberikan  bukan  dari kategori  yang  di  inginkan.  Sebagai  contoh  sistem  diberikan input 1000 Rupiah namun sistem mendeteksi bahwa input yang diberikan  bukan  bagian  dari  1000  Rupiah  melainkan  500 Rupiah  atau  bahkan  bukan  dari  kategori  manapun. False Positive adalah  kondisi  dimana  sistem  diberikan  input  yang bukan  merupakan kategori  yang harus dikenali  namun sistem membaca bahwa input bukan dari kategori yang ingin dikenali. Sebagai  contoh  sistem  diberikan  input  bukan  1000  Rupiah melainkan 500 Rupiah dan sistem membaca bahwa input yang diberikan  adalah  bukan  1000  Rupiah. False  Negative adalah kodisi dimana sistem diberikan input yang bukan dari kategori namun  sistem  membaca  bahwa  input  yang  diberikan  adalah salah  satu  dari  kategori  tersebut.  Sebagai  contoh  sistem diberikan  input  bukan  1000  Rupiah  namun  sistem  justru memberikan  output  bahwa  input  yang  diberikan  adalah  1000 Rupiah.
𝐴𝐶𝐶 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 +  𝐹𝑁 𝑥 100% 𝑃𝑅𝐸𝐶 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100%
(1)
(2)
Gambar 7. Diagram Alir Sistem
TP  adalah True  Positive ,  TN  adalah True  Negative ,  FP adalah False Positive , dan FN adalah False Negative . Dari hasil percobaan  yang  dibuat  dalam  skenario  confusion  matrix  nilai akurasi dan presisi dapat dihitung menggunakan persamaan (1) dan  persamaan  (2).  Dengan  menggunakan  confusion  matrix dari Gambar 6 dan persamaan (1) digunakan untuk menghitung tingkat akurasi dan persamaan (2) digunakan untuk menghitung tingkat presisi. Dengan skenario yang diberikan penelitian  ini dapat memberikan hasil yang jelas.
Gambar  7  adalah  diagram  alir  cara  kerja  dari  sistem. Langkah  pertama  sistem  akan  menunggu  input  koin  yang diberikan oleh user. Apabila input yang diberikan adalah koin 1000  Rupiah  maka  sistem  akan  menyimpan  nilai  1000  pada variabel TU atau total uang. Setelah nilai TU disimpan sistem akan  menunggu  input  koin  kembali  apabila  input  koin  yang diberikan belum memenuhi nilai minimum untuk melakukan isi ulang. Nilai TU akan bertambah karena nilai TU akan selalu di diperbarui  dengan  nilai  TU  yang  terbaru  dari  algotima  yang digunakan. Setelah nilai koin yang di inputkan telah memenuhi batas ambang untuk pengisian air galon maka sistem isi ulang galon  akan  aktif.  Nilai  batas  ambang  total  uang  bergantung pada variabel yang di inisialisasikan pada program sesuai pada diagram  alir  Gambar  7.  Unit  output  dalam  hal  ini  LCD  akan menjadi  interface  antara  pengguna  dan  sistem  dalam menunjukkan nilai total uang yang terbaca oleh sistem. Dengan demikian,  user  dapat  mengetaui  apakah  uang  koin  yang diberikan akan terbaca berapa nilainya oleh sistem.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  penelitian  didapatkan  dari  100  kali  percobaan  untuk tiap-tiap kategori koin yang di ujikan. Terdapat 4 kategori koin yang di ujikan yaitu 1000 Rupiah, 500 Rupiah kuning versi 1, 500 Rupiah kuning versi 2, dan 500 Rupiah perak.

## Gambar 8. Koin Percobaan
Gambar  8  adalah  4  kategori  koin  yang  digunakan  untuk mendapatkan data pada penelitian ini. Koin-koin tersebut akan
dikategorikan  menjadi  4  kategori.  Hasil  penelitian  dari  data yang didapatkan terhadap 400  kali  percobaan  yang dilakukan untuk tiap-tiap kategori  menunjukkan hasil  yang memuaskan. Tingkat  akurasi  dan  presisi  dari  total  keseluruhan  kategori mendapatkan hasil yang baik. Hal ini menunjukkan, alat yang dirancang memiliki kemungkinan implementasi yang tinggi di industri yang sebenarnya.
T ABEL I H ASIL PERCOBAAN UNTUK MENGUKUR TRUE POSITIVE DAN FALSE POSITIVE SISTEM
No N Input Koin Pembacaan
Benar Pembacaan Salah 1 100 1000 Perak 93 7 2 100 500 Perak 95 5 3 100 500 Emas Versi 1 83 17 4 100 500 Emas Versi 2 87 13
Total Data 358 42

## T
ABEL I  merupakan  hasil  percobaan  yang  dilakukan  untuk mengukur tingkat True Positive dan False Positive dari sistem yang telah dibuat. Variabel N menunjukkan banyaknya jumlah percobaan yang dilakukan. Berdasarkan data yang ditampilkan pada  T ABEL I  diketahui  bahwa  sistem  memiliki  tingkat True Positive yang tinggi. Dari total 400 percobaan yang dilakukan dengan berbagai koin yang digunakan, diketahui bahwa sistem benar  mengenali  koin  sesuai  dengan  kategori  yang  benar sebanyak 358 kali. Hal  ini dilakukan untuk mengukur tingkat True  Positive .  Sebagai  contoh  sistem  diberikan  input  berupa koin 1000 Rupiah dan sistem membaca koin yang di inputkan sebagai kategori koin 1000 Rupiah.  Tingkat Flase Positive di ukur  dari  banyaknya  koin  dalam  kategori  yang  benar  namun terdeteksi salah oleh sistem. Sebagai contoh user memberikan input  1000  Rupiah  namun  terdeteksi  sebagai  bukan  1000 Rupiah  atau  bukan  dari  kategori  manapun.  Berdasarkan  data pada T ABEL I  nilai False Positive yang didapat sistem adalah 42. Informasi dari T ABEL I menyatakan bahwa koin 500 Rupiah Emas  versi  1  dan  koin  500  Rupiah  Emas  Versi  2  memiliki tingkat  kesalahan  pembacaan  yang  cukup  tinggi.  Hal  ini dikarenakan  kedua  koin  tersebut  hampir  mirip  dari  segi diameter dan dimensi  sehingga sistem meembaca bahwa koin tersebut  bukan  salah  satu  dari  koin  yang  ingin  dikenali. Percobaan ini memiliki data pembacaa salah dimana kondisi ini berarti koin tidak dikenali atau bukan bagian dari koin manapun yang  ingin  dikenali.  Walapun  pembacaan  memungkinkan untuk salah namun bukan berarti koin tersebut dibaca sesuatu yang lain melainkan akan tertolak oleh sistem dan tidak terbaca jenis koin manapun. Data pada T ABEL I untuk pembacaan benar adalah representasi dari True Positive dimana kondisi tersebut berarti  koin  1000  Rupiah  terbaca  1000  Rupiah,  koin  500 Rupiah perak terbaca 500 Rupiah perak, 500 Rupiah Emas versi 1 terbaca 500 Rupiah Emas versi 1, dan koin 500 Rupiah Emas versi 2 terbaca koin 500 Rupiah Emas versi 2. Data pembacaan salah  pada  T ABEL I  representasi  dari False  Positive dimana
koin  yang  di  inputkan  tidak  dikenali  dan  tidak  dikategorikan dalam koin manapun sehingga koin akan kembali kepada user. Kondisi  ini  termasuk False  Postive karena  input  koin  yang diberikan  adalah  kategori  yang  benar  namun  tidak  terbaca  di kategori manapun oleh sistem.
T ABEL II H ASIL PERCOBAAN UNTUK MENGUKUR TRUE N EGATIVE DAN FALSE NEGATIVE SISTEM
No N Input Koin Sistem Output 1000 Sistem Output 500 Perak Sistem Output 500 Emas 1 Sistem Output 500 Emas 2 1 100 1000 Perak 93 0 0 0
2 100 500 Perak 0 95 0 0
3 100 500 Emas Versi 1 0 0 83 0
4 100 500 Emas Versi 2 0 0 0 87 T ABEL II merupakan hasil percobaan untuk mengukur nilai True  Negative dan False  Positive .  Kondisi True  Negative terjadi ketika  input koin  yang diberikan dikenali  sebagai koin dalam kategori yang diinginkan namun dalam percobaan yang negative.  Sebagai  contoh  saat  user  memberikan  input  koin bukan  1000  Rupiah  yang  berarti  500  Rupiah  perak  atau  500 Rupiah  emas  versi  1  maupun  versi  2  maka  sistem  mengenali koin tersebut sebagai  bukan 1000 Rupiah. Untuk menghitung nilai True  Negative pada  koin  1000  Rupiah  digunakan  data T ABEL II  pada  nomor  2  –  3.  Data  pada  bagian  sistem  output 1000 Rupiah sama sekali tidak memberikan nilai. Hal ini berarti, koin yang bukan 1000 Rupiah tidak pernah dikenali sekalipun sebagai koin 1000 Rupiah. Nilai True Negative untuk kondisi 1000  Rupiah  adalah  300.  Nilai  300  didapatkan  dari  banyak percobaan  input  bukan  1000  Rupiah  dan  sistem  benar mengenali  koin  bukan  1000  Rupiah  sebagai  data  koin  bukan 1000  Rupiah.  Dengan  pemahaman  yang  sama  dilakukan pengukuran data True Negative untuk masing-masing kategori. True  Negative untuk  data  500  perak  dapat  dihitung  merujuk pada  data  T ABEL II  nomor  1,  3,  dan  4  pada  kolom  Sistem Output 500 Perak. Berdasarkan data tersebut, koin yang bukan 500 Perak tidak pernah dikenali sebagai koin 500 Perak. Nilai True  Negative untuk  kondisi  500  Rupiah  perak  adalah  300. True  Negative untuk  data  500  Emas  versi  1  dapat  dihitung merujuk  pada  data  T ABEL II  nomor  1,  2,  dan  4  pada  kolom Sistem  Output  500  Emas  Versi  1.  Berdasarkan  data  tersebut, koin  yang  bukan  500  Emas  Versi  1  tidak  pernah  dikenali sebagai  koin  500  Emas  Versi  1.  Nilai True  Negative untuk kondisi  500  Rupiah  Emas  Versi  1  adalah  300. True  Negative untuk data 500 Emas versi 2 dapat dihitung merujuk pada data T ABEL II  nomor  1  –  3  pada  kolom  Sistem  Output  500  Emas Versi 2. Berdasarkan data tersebut, koin yang bukan 500 Emas Versi 2 tidak pernah dikenali sebagai koin 500 Emas Versi 2. Nilai  True  Negative  untuk  kondisi  500  Rupiah  Emas  Versi  2
adalah 300. Berdasarkan percobaan dan pengambilan data yang dilakukan,  didapatkan  hasil  bahwa  nilai  True  Negative  untuk sistem adalah 1200.
Data False  Positive didapatkan  dengan  memberikan  input yang  benar  sesuai  dengan  kategori  dan  mengamati  apakah sistem  memberikan  output  yang  salah.  Untuk  kategori False Positive pada  input  koin  1000  Rupiah  dapat  dihitung  dengan mengamati  data  pada  T ABEL II  nomor  1  pada  kolom  Sistem Output 500 Perak, Sistem Output 500 Emas Versi 1, dan Sistem Output  500  Emas  Versi  1.  Berdasarkan  data  tersebut,  input yang diberikan berupa koin 1000 Rupiah namun tidak pernah sekalipun  sistem  membaca  bahwa  koin  1000  Rupiah  adalah koin lain yang ada pada kategori. Dengan demikian, nilai False Positive untuk  kategori  1000  Rupiah  adalah  0.  Dengan pemahaman  yang  sama  juga  berlaku  untuk  menghitung  nilai False Postive untuk input koin 500 Perak, 500 Emas Versi 1, dan  500  Emas  Versi  2.  Nilai False  Positive untuk  koin  500 Perak didapatkan dari mengamati data T ABEL II pada nomor 2 kolom Sistem Output 1000, Sistem Output 500 Emas Versi 1, dan Sistem Output  500 Emas Versi 2. Berdasarkan data yang didapatkan, sistem tidak pernah sekalipun  membaca  koin 500 Perak sebagai koin yang bukan 500 perak sehingga nilai False Positive untuk kategori 500 Perak adalah 0. Nilai False Positive untuk koin 500 Emas Versi 1 didapatkan dari mengamati data T ABEL II  pada  nomor  3  kolom  Sistem  Output  1000,  Sistem Output  500  Perak,  dan  Sistem  Output  500  Emas  Versi  2. Berdasarkan  data  yang  didapatkan,  sistem  tidak  pernah sekalipun membaca koin 500 Emas Versi 1 sebagai koin yang bukan  500  Emas  Versi  1  sehingga  nilai False  Positive untuk kategori 500 Emas Versi 1 adalah 0.  Nilai False Positive untuk koin 500 Emas Versi 2 didapatkan dari mengamati data T ABEL II pada nomor 4 kolom Sistem Output 1000, Sistem Output 500 Perak, dan Sistem Output 500 Emas Versi 1. Berdasarkan data yang didapatkan, sistem tidak pernah sekalipun membaca koin 500 Emas Versi 2 sebagai koin yang bukan 500 Emas Versi 2 sehingga nilai False Positive untuk kategori 500 Emas Versi 2 adalah 0. Total nilai False Positive yang didapatkan oleh sistem adalah 0.
T ABEL III HASIL CONFUSION MATRIX YANG DIDAPAT SISTEM TP = 358 TN = 1200 FP = 0 FN = 42
Dari hasil percobaan pada T ABEL I dan T ABEL II didapatkan nilai True  Postive adalah  358 ,  True  Negative adalah  1200, False  Positive adalah  0, dan False Negative adalah  42 sesuai dengan  data  yang  ditunjukkan  pada  T ABEL III.  Langkah selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  akurasi  dan  presisi berdasarkan  data  pada  T ABEL III  dengan  menggunakan persamaan (1) dan persamaan (2).
𝐴𝐶𝐶 = 358 + 1200
358 + 0 + 1200 +  42 𝑥 100% = 97,38% 𝑃𝑅𝐸𝐶 = 358 358 + 0 𝑥 100% = 100% Berdasarkan hasil dari perhitungan menggunakan persamaan  (1)  untuk  menghitung  akurasi  dan  persamaan  (2) untuk menghitung presisi, didapatkan nilai akurasi dari sistem sebesar 97,38% dan nilai presisi sebesar 100%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  sistem  pengenalan koin otomatis untuk depot air minum isi ulang telah dibuat dan diuji.  Hasil  pegujian  mendapatkan  hasil  yang  sangat  baik. Sistem  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  97,38%  dan  nilai presisi  sebesar  100%.  Tingkat  akurasi  dan  presisi  ini  sangat memuaskan.  Kesalahan  pembacaan  koin  pada  sistem kemungkinan  terjadi  namun  sistem  akan  mengeluarkan kembali koin yang di inputkan apabila salah dalam mengenali koin. Hal ini sanga baik apabila di implementasikan pada depot air  minum  isi  ulang  karena  pembeli  tidak  akan  merasa  rugi karena koin yang tidak dikenali akan dikembalikan kembali dan bukan  dibaca  sebagai  koin  lain  yang  tidak  ada  nilainya  atau bahkan  koin  yang  nilainya  lebih  rendah.  Kesimpulan  yang didapatkan  menyatakan  bahwa  sistem  pengenalan  koin otomatis  untuk  depot  air  minum  isi  ulang  dapat  di implementasikan di industri yang sebenarnya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih penulis ucapkan untuk Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) yang memberikan pendanaan untuk  kelancaran  penelitian  serta  Kepala  Program  Studi  S1 Teknik Telekomunikasi,
Dekan Fakultas Teknik
Telekomunikasi dan Elektro, dan Wakil Dekan Fakultas Teknik Telekomunikasi  dan  Elektro  yang  memberikan  support  untuk melakukan penelitian.

## R EFERENSI
[1] S. M. Metev and V. P. Veiko, Laser Assisted Microtechnology , 2nd ed., R. M. Osgood, Jr., Ed.  Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1998.
[2] J. Breckling, Ed., The Analysis of Directional Time Series: Applications to  Wind Speed and Direction , ser.  Lecture Notes in Statistics.  Berlin, Germany: Springer, 1989, vol. 61.
[3] S. Zhang, C. Zhu, J. K. O. Sin, and P. K. T. Mok, “A novel ultrathin elevated channel low-temperature poly-Si TFT,” IEEE Electron Device Lett. , vol. 20, pp. 569–571, Nov. 1999.
[4] M.  Wegmuller,  J.  P.  von  der  Weid,  P.  Oberson,  and  N.  Gisin,  “High resolution fiber distributed measurements with coherent OFDR,” in Proc.
ECOC’00 , 2000, paper 11.3.4, p. 109.
[5] R. E. Sorace, V. S. Reinhardt, and S. A. Vaughn, “High-speed digital- to-RF converter,” U.S. Patent 5 668 842, Sept. 16, 1997.
[6] (2002) The IEEE website. [Online]. Available: http://www.ieee.org/
[7] M.  Shell.  (2002)  IEEEtran  homepage  on  CTAN.  [Online].  Available: http://www.ctan.org/tex- archive/macros/latex/contrib/supported/IEEEtran/
[8] FLEXChip Signal Processor (MC68175/D) , Motorola, 1996.
[9] “PDCA12-70 data sheet,” Opto Speed SA, Mezzovico, Switzerland.
[10] A. Karnik, “Performance of TCP congestion control with rate feedback: TCP/ABR and rate adaptive TCP/IP,” M. Eng. thesis, Indian Institute of Science, Bangalore, India, Jan. 1999.
[11] J. Padhye, V. Firoiu, and D. Towsley, “A stochastic model of TCP Reno congestion avoidance and control,” Univ.  of Massachusetts,  Amherst, MA, CMPSCI Tech. Rep. 99-02, 1999.
[12] Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specification , IEEE Std. 802.11, 1997.