## Journal of Science and Engineering
Full Paper
Rancang Bangun Purwarupa Pendeteksi Kesegaran Ikan Berbasis Ciri Warna Dan Bau
Fajar Al-Khalif * , Anton Yudhana
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan *Corresponding author fajar1700022084@webmail.uad.ac.id Graphical abstract Abstract At this time the development of technology is rapid that there are many tools facilitate human work, one of which is to detect the freshness of fish. In Indonesia alone there are many types of fish consumption derived from sea water and fresh water. Fish consumtion in Indonesia increased every year by an average of 3% based on statistics from the Ministry of Fisheries and Marine Affairs from 2014-2019.  The system designed in this study uses color sensors and odor sensors that serve to detect the freshness of fish. The microcontroller used is arduino nano which serve to process programs that have been designed. The study used TCS-3200 and MQ-135 sensors as inputs that were then processed in the Arduino Nano which was then displayed on the LCD. Tets on this study used catfish as objects. Catfish will be classified into two, namely fresh and not fresh. The worse the quality of the fish, the greater the PPM value. The error rate in this study is quite large at 7,1.
Keywords: TCS-3200, MQ-135, Freshness of Fish, Arduino Nano
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License

## 1.  PENDAHULUAN
Di Indonesia sendiri terdapat banyak sekali jenis ikan konsumsi yang berasal dari air laut maupun air tawar. Konsumsi ikan di Indonesia ini meningkat setiap tahunnya rata-rata sebanyak 3% berdasarkan data  statistik  Kementrian  Perikanan  dan  Kelautan  dari  tahun  2014-2019[1].  Adapun  memeriksa kesegaran ikan di pasar atau UKM (Usaha Kecil Menengah), bisa menggunakan analisis biologi dan kimia akan tetapi cara ini dianggap tidak efisien karena membutuhkan waktu tidak sebentar, biaya yang mahal, menguras  tenaga  manusia, dan  rentang  kelelahan  yang  akan  mempengaruhi  penjualan  ikan[2].  Maka dibutuhkan  suatu  alat  khusus  untuk  mendeteksi  kesegaran  ikan.  Pada  penelitian  sebelumya  “Deteksi Kesegaran  Ikan  Bandeng  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital”  yang  dilakukan[3],  penelitian  hanya memantau citra ikan saja, perlu dikembangan menggunakan metode lain seperti meggunakan sensor TCS- 3200  untuk  mendeteksi  warna  daging  dan  sensor  MQ-135  untuk  mendeteksi  gas  amonia  (NH3)  yang dikeluarkan dari ikan. Semakin jelek kualitas ikan maka semakin tinggi pula nilai gas amonia (NH3) yang menandakan  ikan  semakin  busuk[4].    Pernyataan  tersebut  diperkuat  dengan  penelitian  yang dilakukan[5] dimana bau pada ikan  berubah secara signifikan apabila ikan mulai mengalami kebusukan.
Dari pemaparan diatas maka tujuan penelitian ini yaitu membangun sistem pendeteksi kesegaran ikan menggunakan sensor TCS-3200 dan MQ-135, mengetahui keakuratan sensor TCS3200 dan MQ135 dalam  mendeteksi  warna  dan  gas  amonia  (NH3)  pada  ikan,  dan  mengetahui  hasil  pembacaan  sensor TCS3200 dan MQ135 pada ikan.

## 2.  METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  perancangan  sistem  ini  dibutuhkan  suatu  perakitan,  perhitungan,  dan pengujian. Berikut ini alur perancangan sistem yang dilakukan.

## Gambar 1. Diagram Blok Rancang Bangun
Penelitian  yang  dilakukan  ini  bertujuan  membangun  sebuah  sistem  pendeteksi  kesegaran ikan lele. Sistem ini menggunakan dua sensor yaitu TCS-3200 dan MQ-135. Sensor TCS-3200 sebagai inputan dengan mendeteksi warna pada ikan. Pada sensor terdapat analog to digital converter (ADC) sehingga data  yang  ditampilkan  berbentuk  data  digital.  Sensor  MQ-135  juga  digunakan  sebagai  inputan,  yang berfungsi mendeteksi gas amonia. Salah satu kemampuan mendeteksi kesegaran ikan ditentukan dengan gas  amonia  yang  dikeluarkan  dari  tubuh  ikan,  semakin  busuk  ikan  tersebut  maka  semakin  tinggi  gas amonia yang dikeluarkan. Arduino nano memproses data dari inputan sensor TCS-3200 dan MQ-135, data yang diproses akan ditampilkan pada outputan berupa tampilan layar LCD 16x2.

## Gambar 2. Flowchart Program
Diagram alir pada sistem pendeteksi kesegaran ikan dapat dilihat pada Gambar .2 dimana kedua sensor akan  membaca objek ikan yang diinput ke Arduino Nano. Arduino Nano akan memproses data yang telah diinput tadi untuk menentukan kondisi objek apakah ikan tersebut segar atau tidak segar.
Gambar 3. Desain 3D Rancang Bangun
Perancangan  desain  3D  ini  dibuat  agar  mempermudah  dalam  perancangan  komponenkomponen  yang akan dirangkai. Desain 3D rancang bangun kesegaran ikan dapat dilihat pada Gambar 3.
Pengkabelan  dari  sistem  ini  merupakan  proses  untuk  menghubungkan  semua  komponen- komponen  dengan  memperlihatkan  pin  out  dan  pin  in  pada  setiap  hardware.  Merujuk  pada  datasheet setiap  komponen,  pin  out  dan pin  in yang  terhubung  tentunya berpengaruh  pada  rancang  bangun  ini. Adapun pengkabelan.
Gambar 4. Diagram Pengkabelan
3 . HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian pada LCD berguna untuk mengetahui apakah berkerja dengan baik atau tidak. Sebelum dilakukan  pengujian,  LCD  dihubungkan  dengan  I2C  untuk  mengurangi  penggunaan  pin  pada  LCD. Kemudian  dilakukan  pengujian  dengan  mengirimkan  program  dari  Arduino  Nano  yang  akan menampilkan tulisan pada LCD. Hasil pengujian LCD ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan LCD
Gambar  5.  merupakan  hasil  pengujian  LCD  untuk  menampilkan  tulisan.  Terdapat  beberapa informasi yang ada pada tulisan LCD yang dapat dilihat pada Tabel 1.Penjelasan Tampilan LCD.

## Tabel 1. Penjelasan Tampilan LCD.
Pengujian  sensor  MQ-135,  dilakukan  dengan  menghubungkan  sensor  dengan  arduino  nano. Pengujian ini dilakukan untuk mendapatkan nilai PPM. Maka didapat hasil pengujian sensor MQ-135 dengan nilai PPM pada Tabel 2. Hasil Pengujian Sensor MQ-135.
Tabel 2. Hasil Pengujian Sensor MQ-135
Sensor  MQ-135  sangat  sensitif  terhadap  gas  yang  dikelurkan  dari  ikan  lele,  maka  dapat disimpulkan  dari  Gambar  6.  bahwa  semakin  lama  objek  dibiarkan  maka  semakin  tinggi  nilai  PPM tersebut.
Gambar 6. Grafik Nilai PPM
Pengujian ini dilakukan agar mendapat nilai R|G|B dari pengujian objek penelitian mendeteksi kesegaran ikan lele. Warna R|G|B foto dibandingkan menggunakan CorelDraw.
Tabel 3. Hasil Pengujian Menggunakan Eyedropper CorelDraw
Tabel 4. Hasil Pengujian Menggunakan Sensor TCS-3200
Setalah  mendapatkan  nilai  RGB,  agar  memudahkan  dalam  menghitung  nilai  error,  maka  nilai diubah kedalam bentuk hexadecimal. Untuk menghitung nilai error dapat dilihat pada persamaan (1).
Dari perhitungan nilai error maka didapat nilai seperti pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Error Sensor TCS-3200
Berikut ini grafik dari nilai error yang ditunjukan pada Gambar 4.4 grafik nilai error.
Gambar 7. Grafik Nilai Error
Dari  hasil perhitungan  diatas,  didapat  nilai  rata-rata  error  dari sensor  TCS-3200  cukup  besar.  Hal  ini disebabkan  kondisi  cahaya  sensor  TCS-3200  dalam  membaca  objek  kurang  stabil.  Semakin  jauh  objek dengan sensor maka nilai R|G|B akan semakin kecil, begitu juga sebaliknya semakin dekat objek dengan sensor maka nilai R|G|B akan semakin besar. D. Pengujian Waktu Komputasi Waktu yang dibutuhkan sistem ketika melakukan pendeteksian ikan segar disebut dengan waktu komputasi, waktu dihitung ketika tombol ditekan mulai sampai sistem berhenti melakukan pendeteksian. Hasil komputasi sistem pendeteksi kesegaran ikan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Waktu Komputasi

## 4.0 KESIMPULAN
Dari hasil penelitian terhadap kesegaran ikan menggunakan sensor warna dan bau dapat diambi kesimpulan  yaitu  Untuk  kerja  sistem pendeteksi  kesegaran ikan  yang  dirancang  dapat  bekerja  dengan baik. Sensor warna TCS-3200 dapat bekerja dengan baik dalam membaca nilai R|G|B walau begitu nilai error terbilang tinggi yaitu 7,1%. Hal ini disebabkan posisi sensor TCS-3200 dengan objek kurang optimal yang berjarak 3cm.  Sensor MQ-135 dalam membaca gas amonia bekerja dengan baik karena semakin jelek  kualitas  ikan  maka  semakin  tinggi  nilai  gas  amonia  yang  dibaca. Kinerja  daripada  alat  ini  dalam mendeteksi kesegaran ikan rata-rata memiliki waktu komputasi sebesar 4,3 detik dari 10 kali pengujian.

## REFERENSI
[1]  Statistik-KKP, “Data Angka Konsumsi Ikan (AKI),”
https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=aki&i=209#panel-footer, no. April, pp. 33–35, 2022.
[2]  I.  Indrabayu,  M.  Niswar,  and  A.  A.  Aman,  “Sistem  Pendeteksi  Kesegaran  Ikan  Bandeng Menggunakan Citra,”  J. INFOTEL -  Inform. Telekomun. Elektron., vol. 8, no. 2, pp. 170–179, 2016, doi:10.20895/infotel.v8i2.119.
[3]    Y.  R.  Prayogi,  C.  L.  Wibisono,  and  A.  H.  Abror,  “Deteksi  Kesegaran  Ikan  Bandeng  Berbasis Pengolahan Citra Digital,” REMIK (Riset dan E- Jurnal Manaj. Inform. Komputer), vol. 4, no. 1, p.53, 2019, doi: 10.33395/remik.v4i1.10228.
[4]   G.    D.   K.   Sandi,   D.   Syauqy,   and  R.    Maulana, “Sistem  Pendeteksi  Kesegaran Ikan  Bandeng Berdasarkan  Bau  Dan  Warna  Daging  Berbasis  Sensor  Mq135  Dan  Tcs3200  Dengan  Metode Na{\"\i}ve  Bayes,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  e-ISSN,  vol.  2548,  no.  10,  p. 964X,2020.
[5]    M.  Sofia,  “Aplikasi  gelombang  ultrasonik  sebagai  alternatif    untuk  mempertahankan    kesegaran fillet ikan nila maya sofia,” 2014.
[6]   H.    Singgih    and    U.    Kandungan,    “UJI KANDUNGAN FORMALIN PADA IKAN ASIN MENGGUNAKAN SENSOR WARNA DENGAN BANTUAN FMR (Formalin Main Reagent),” pp.55–70.
[7]    S.   F.   Athifa   and   H.   H.   Rachmat,   “Evaluasi Karakteristik Deteksi Warna Rgb Sensor Tcs3200 Berdasarkan Jarak Dan Dimensi Objek,” JETri J. Ilm. Tek. Elektro, vol. 16, no. 2, p. 105, 2019, doi:10.25105/jetri.v16i2.3459.
[8]    D.   D.   Estellita   and   U.   Andriani,   “Perbedaan Kualitas Ikan Lele Dumbo Dengan Ikan Lele Lokal Dalam Pembuatan Abon Ikan Dwi,” J. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 20, pp. 70–77, 2014.
[9]    T.  S.  Augusta,  “Dinamika  Perubahan  Kualitas  Air  Terhadap  Pertumbuhan  Ikan  Lele  Dumbo (Clarias gariepinus) yang Dipelihara di Kolam Tanah,” J. Ilmu Hewani Trop., vol. 5, no. 1, pp. 41– 44, 2016.
[10]  A.  A.  Rosa,  B.  A.  Simon,  and  K.  S.  Lieanto,  “Sistem  Pendeteksi  Pencemaran  Udara  Portabel Menggunakan Sensor MQ-7 dan MQ-135,” Ultim. Comput. J. Sist. Komput., vol. 12, no. 1, pp. 23– 28,2020, doi: 10.31937/sk.v12i1.1611.
[11]  D. C. Kumara, Wirdha, and J. Khair, “RANCANG BANGUN ALAT PENANAM BENIH PADI BERBASIS  ARDUINO  NANO,”  vol.  9,  no.  2,  pp.23–26,                    2019,                    [Online]. Available:https://www.arduino.cc/.
[12]  E.   Sulistyo   et   al.,   “Rancang   Bangun   RobotPemadam Api Menggunakan Komunikasi I2C,” no.November, pp. 1–6, 2014.