Penerapan Timbangan Ikan Pintar dalam Meningkatkan Ekonomi UKM Masyarakat Pesisir Berbasis IoT
ARDI GUNAWAN 1 , SASMITOH RAHMAD RIADY 2 , ISMASARI NAWANGSIH 3
1,3 Universitas Pelita Bangsa, Indonesia
2 Universitas Bina Insani, Indonesia Email : ardi.gunawan@mhs.pelitabangsa.ac.id
Received 1 Januari 2022 | Revised 1 Maret 2022 | Accepted 30 April 2022

## ABSTRAK
Penimbangan merupakan sumber data yang akan menjadi acuan hasil tangkapan nelayan guna menentukan harga penjualan ikan. Tempat Pelelangan Ikan (TPI) yang  masih  menggunakan  timbangan  secara  manual  untuk  keperluan  transaksi penjualan  tidak  terdapat  data  catatan  penimbangan,  mengakibatkan  banyak nelayan  yang  mengalami  kerugian  dan  kesulitan  dalam  pengembalian  modal kepada  pihak Koperasi Perikanan Laut (KPL). Timbangan Ikan  Pintar adalah sebuah  sistem  timbangan  online  yang  berfungsi  untuk  menimbang  ikan  hasil tangkapan  nelayan  yang  akan  dikalkulasi  dengan  harga  yang  dapat  diakses melalui  website  dan  aplikasi  mobile  yang berbasis  IoT.  Penerapan Timbangan Ikan  Pintar mempermudah  dalam  mencatat data  transaksi  peminjaman, pengembalian  pinjaman  dan  penjualan. Penggunaan  IoT  juga  dapat meningkatkan efektifitas dan efisiensi pada saat penimbangan ikan.
Kata kunci: Timbangan, Modal, Timbangan Ikan Pintar, IoT, Tempat Pelelangan Ikan, Nelayan.

## ABSTRACT
Weighing is a source of data that will become a reference for fishermen's catches to  determine  the  selling  price  of  fish.  Fish  auction  places  (TPI)  which  still  use manual scales for the purposes of sales transactions have no weighing records, resulting  in  many  fishermen  experiencing  losses  and  difficulties  in  returning capital to the marine fisheries cooperative (KPL). Smart Fish Scales is an online weighing system that functions to weigh fish caught by fishermen which will be calculated  at  prices  that  can  be  accessed  through  websites  and  mobile applications based on IoT. The application of Smart Fish Scale makes it easier to report loan transaction data, loan repayments and sales. The use of IoT can also increase effectiveness and efficiency when weighing fish.
Keywords: Weighing, Capital,  Smart  Fish  Scale, IoT, Fish  Auction  Places, Fisherman.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan, karena 70% negeri kita ini merupakan wilayah  lautan(Safni  2019).  Di  wilayah  lautan  ini  terkandung  potensi  ekonomi  kelautan yang sangat besar dan beragam, antara lain sumber daya ikan(Atika Sari 2019). Dengan melimpahnya  sumber  daya  ikan  maka  seharusnya  pendapatan  nelayan sangat memadai namun  seiring  dengan  berjalannya  waktu,  kebutuhan  nelayan  semakin  meningkat  dengan minimnya  modal  membuat  nelayan  mengalami  kesulitan  ekonomi  untuk  perbekalan berlayar(Husni, Abubakar, and Yusuf 2019). Dalam undang-undang No. 17 tahun 2012 tentang  perkoperasian  telah  memberikan  kuasa  kepada  koperasi  untuk  dapat  membentuk kegiatan usaha berbentuk koperasi simpan pinjam sehingga  Koperasi Perikanan Laut  (KPL) menyediakan  peminjaman  modal  untuk  nelayan(Salle,  Husen,  and  Marsuni  2020). Karena  banyaknya  kebutuhan  nelayan  seperti  perawatan  kapal,  solar,  jaring,  umpan  dan kebutuhan lainya yang harus disediakan, membuat nelayan mau tidak mau meminjam modal untuk kebutuhan usahanya(Tobarasi 2019).
Tempat Pelelangan Ikan (TPI) adalah tempat penjualan ikan hasil tangkapan nelayan, saat ini masih banyak tempat pelelangan ikan yang masih menggunakan timbangan ikan secara manual(Gables  2016),  penimbangan  merupakan  sumber  data  yang  akan  menjadi acuan hasil tangkapan nelayan, guna menentukan harga penjualan ikan yang dihasilkan. Selain itu penimbangan hanya digunakan sebatas keperluan transaksi, dan tidak adanya data catatan penimbangan.  Karena  itu  banyak  terjadinya kesalahan  saat  transaksi  penjualan(Febrianti, Suminten,  and  Sriyadi  2021),  yang  mengakibatkan  kerugian  bagi  nelayan,  sehingga banyak  para  nelayan  yang  mengalami  kesulitan  dalam  pembayaran  pengembalian  modal kepada pihak Koperasi Perikanan Laut (KPL).
Berdasarkan permasalahan di atas, penulis termotivasi untuk membuat sebuah sistem yang dapat  menyediakan kebutuhan  nelayan  untuk  peminjaman  dana serta  pengembalian pinjaman dapat dapat dilakukan dengan hasil tangkapan ikan nelayan tanpa harus menjual hasil  tangkapan  ikan  mereka  terlebih  dahulu.  Pada  penelitian  ini  akan  diimplementasikan dalam  sebuah  sistem  berbasis  web menggunakan  platform Internet  of  Things yang dilengkapi dengan sensor load cell dan minikomputer Raspberry Pi untuk mengirimkan data ke  server  database. Sistem  ini  dapat  menggantikan  hasil  tangkapan  ikan  yang  akan dikonversi menjadi uang guna mengembalikan modal kepada pihak Koperasi Perikanan Laut (KPL) serta berfungsi untuk memantau sistem penimbangan ikan guna mengakuratkan data penjualan.

## 2. METODE

## 2.1 Metode Penelitian
Metode yang digunakan untuk pengembangan sistem Timbangan Ikan Pintar menggunakan metodologi Extreme Programming (XP) yang merupakan metode pengembangan perangkat lunak  yang  ringan.  Penerapan  metode  extreme  programming pada  sistem mengakibatkan pengembangan  dapat  dilakukan  secara  cepat  dengan  jumlah  tim  yang  minimal(Azdy  and Rini 2018).

## Penerapan Timbangan Ikan Pintar dalam Meningkatkan Ekonomi UKM Masyarakat Pesisir Berbasis IoT

## Gambar 1. Tahapan Pengerjaan
Gambar 1 menunjukkan aktivitas perencanaan dimulai dengan membentuk setiap alur dalam pengembangannya.

## a. Planning (Perencanaan)
Tahapan ini merupakan langkah awal dalam pembangunan sistem dimana dalam tahapan ini dilakukan  beberapa  kegiatan  perencanaan  yaitu,  identifikasi  permasalahan,  menganalisa kebutuhan  sampai  dengan  penetapan  jadwal  pelaksanaan  pembangunan  sistem(Imtihan, Adawiyah, and Asy'ari 2017).

## b. Design (Perancangan)
Tahapan  berikutnya  adalah  perancangan  dimana  pada  tahapan  ini  dilakukan  kegiatan pemodelan  yang  dimulai  dari  pemodelan  sistem,  pemodelan arsitektur  sampai  dengan pemodelan basis data(Pratama 2017). Untuk design perancangan yang kami buat meliputi database, alat, serta langkah-langkah penggunaan sistem.

## c. Coding (Pengkodean)
Tahapan ini merupakan kegiatan penerapan pemodelan yang sudah dibuat kedalam bentuk interface  pengguna dengan menggunakan bahasa pemrograman(Parianthana, Wirawan, and Arthana 2018).

## d. Testing (Pengujian)
Setelah  tahapan  pengkodean  selesai,  kemudian  dilakukan  tahapan  pengujian  sistem  untuk mengetahui kesalahan apa saja yang timbul saat aplikasi sedang berjalan serta mengetahui apakah  sistem  yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna(Batuwael, Lumenta, and Tulenan 2016). Untuk cakupan penggunaannya sendiri yaitu alat, sistem serta pengujian pada antar muka aplikasi itu sendiri.

## 2.2 Pembuatan Sistem
Dalam pengembangannya, penulis menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework Yii2 untuk sistem web, untuk tambahannya kami menggunakan template Admin LTE3 untuk mempercantik tampilan sistem web, kami juga menggunakan bahasa pemrograman Python untuk sistem yang digunakan pada alat Timbangan Ikan Pintar.

## 2.3 Pembuatan Alat
Untuk  pembuatan  alat  kami  menggunakan beberapa peralatan  meliputi  Sensor  Load  Cell untuk  membaca  masa  dari  ikan  yang  ditimbang,  Raspberry  Pi3  Sebagai  Server timbangan serta  untuk  mengirimkan  data  hasim  timbangan  ke  Sistem  Timbangan  Ikan  Pintar menggunakan  API  pada  timbangan,  Peralatan  selanjutnya  yang digunakan  Modul  HX711 digunakan  berfungsi  sebagai  pengkonversi  data  analog  dari  sensor  load  cell  menjadi  data digital yang dikirimkan pada server mikrokomputer Raspberry Pi dan ditampilkan pada layar LCD yang terpasang pada Raspbery Pi3.

## 2.4 Pengujian Sistem
Untuk  menguji  kinerja  sistem  dan  mendapatkan  masukan  untuk  pengembangan  sistem, penulis menggunakan pengujian dengan cara blackbox testing agar mendapatkan hasil yang memuaskan. Blackbox Testing adalah pengujian yang dilakukan berdasarkan aktifitas diluar aplikasi  untuk  menemukan  kesalahan  dari  aplikasi  tanpa  harus  melihat  aplikasi  dari  sisi dalam(Andriyanto and Wansen 2020).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Sistem
Sistem  timbangan  ikan  pintar  berbasis  Internet  of  Thing berupa  sistem  timbangan yang berfungsi  untuk  menimbang  hasil  tangkapan  ikan  nelayan  yang  mana  nantinya  hasil tangkapan ikan akan dikalkulasikan dengan harga yang ditetapkan dan dapat diakses melalui mobile  dan  komputer. Sistem Timbangan  Ikan  Pintar dilengkapi  dengan  sensor  load  cell sebagai sensor timbangan dan minikomputer Raspberry Pi sebagai data validasi timbangan. Gambar 2 memperlihatkan diagram sistem timbangan ikan pintar yang dikembagkan dalam penelitian.

## Gambar 2. Diagram Sistem
Untuk cara kerja sendiri yaitu user akan login terlebih dahulu untuk validasi data pada sistem timbangan ikan pintar, setelah itu admin akan menimbang ikan hasil tangkapan yang sudah dipisahkan berdasarkan jenisnya, untuk timbangan sendiri diri terdiri dari beberapa alat yaitu sensor  load  cell  sebagai  sensor  berat,  modul  HX711  sebagai  pengkonversi  data analog menjadi digital pada load cell, kemudian LCD minikomputer Raspberry Pi akan menampilkan data  jenis  ikan,  harga,  dan  berat  timbangan,  serta Raspberry  Pi3  sebagai  server  sistem Timbangan  Ikan  Pintar. Setelah  jenis  ikan  dan  pengguna  yang  menyetorkan  ikan sudah ditentukan pada layar,  kemudian timbang  ikan, hasil  penimbangan ikan akan muncul pada layar  LCD,  setelah  itu  klik  save  untuk  menyimpan hasil  timbangan  ikan  yang  disetorkan pengguna.  Ketika  berat  timbangan  berhasil  tersimpan  pada  sistem  akan  muncul  jendela notifikasi pada layar timbangan menandakan data berhasil timbangan dan notifikasi email ke

## Penerapan Timbangan Ikan Pintar dalam Meningkatkan Ekonomi UKM Masyarakat Pesisir Berbasis IoT
pengguna  untuk ikan  yang  sudah ditimbang. Untuk  pengiriman  data  dari  timbangan  ke sistem  timbangan  ikan  pintar  itu sendiri  menggunakan  API( Application  Programming Interface) sehingga  pengaksesan  dapat  dilakukan  secara pragmatis(Mahdhani  and Siswanto 2018).

## 3.2 Perancangan Rankaian Alat
Gambar 3 menunjukan dari perancangan rangkaian alat dari Timbangan Ikan Pintar.
Gambar 3. Perancangan Rangkaian Alat
Tabel 1. Rangkaian Load Cell Dengan Modul HX711
Load Cell Modul HX711 Keterangan Red (Excitation +) Black (Excitation -) White (Signal -) Green (Signal +) E+ E- A- A+ Masukan/Input Masukan/Input Keluaran/Output Keluaran/Output Tabel 2. Rangkaian Modul HX711 Dengan Raspberry Pi Modul HX711 Raspberry Pi Warna GND DT SCK VCC GND Pin 29 GPIO 5 Pin 31 GPIO 6 3.3V Hitam Oranye Kuning Merah

## 3.3 Flowchart Admin (petugas Koperasi dan Petugas Lelang Ikan)
Admin menginput data peminjaman nelayan, kemudian admin melakukan penginputan data setoran penjualan ikan dan nelayan, setelah data timbangan ikan dikirimkan dari raspberry Pi kemudian hasil timbangan ditampilkan di layar LCD pada Timbangan Ikan Pintar.

## 3.4 FlowChart Nelayan

## Gambar 5. Flowchart Nelayan
Nelayan membawa  ikan  hasil  tangkapan kemudian nelayan  menyetorkan  ikan  ke  admin untuk. Admin akan mengisikan data pengguna, email, dan jenis ikan pada Timbangan Ikan Pintar.  Hasil  berat  timbangan ikan  setoran  dari  nelayan akan  ditampilkan  dilayar  LCD, kemudian  data  hasil  timbangan  akan  di  kalkulasikan  dengan  harga  yang  sudah  disepakati, setelah itu hasil timbangan ikan nelayan akan masuk ke saldo pada pengguna pada sistem Timbangan Ikan Pintar yang bersangkutans.

## 3.5 Proses Coding
Proses coding ini merupakan proses implementasi dari peoses design dengan menggunakan program  visual  basic  dan  framework  yii 2.0. Pengembangan ini  sesuai  dengan yang dibutuhkan sistem Timbangan Ikan Pintar.

## 3.6 Interface Sistem Web
Dengan  menggunakan  platform internet  of  thing  sistem  dapat  diakses  lebih  mudah  oleh pihak-pihak terkait (nelayan, petugas TPI(tempat pelelangan ikan) dan koperasi) dan dapat memudahkan  dalam  mencatat data  transaksi  peminjaman,  pengembalian  dan  penjualan. Gambar  8 memperlihatkan aplikasi  berbasis  web,  pada  halaman  ini  sistem  akan menampilkan hasil konversi ikan menjadi uang dan secara otomatis peminjaman ikan akan berkurang setelah pembayaran menggunakan media ikan.

## Gambar 7. Interface Admin
Gambar 8. Interface Pengguna

## 3.7 Interface Sistem Alat
Pada Gambar 9 merupakan design dari sistem alat yang digunakan Timbangan Ikan Pintar, dimana  ketika  melakukan  penimbangan  admin  akan  diminta  untuk  mengisikan  data Username,  Email  dan  Jenis  Ikan  yang  disetorkan  oleh  pengguna setalah  itu  ikan  akan ditimbang menggunakan alat Timbangan Ikan Pintar.

## 3.8 Implementasi Alat
Gambar 10 merupakan perangkat dari Timbangan Ikan Pintar yaitu sensor Load cell 20 Kg, Raspberry Pi3, LCD 3,5 Inch dan Modul HX711.
Gambar 10. Perangkat Timbangan Ikan Pintar

## 3.9 Pengujian Alat
Gambar 11 menunjukan  detail  pengujian  kesesuaian alat  dengan  sistem  Timbangan  Ikan Pintar,  dimana  percobaan  memiliki  beberapa  jenis  ikan  digunakan,  untuk  mengetahui kesesuaian data berat ikan yang ditimbang.
Gambar 11. Hasil Pengujian Alat Dan Sistem Tabel 3. Blackbox Testing Alat
No Jenis Ikan Data Berat Sistem Data Berat Alat Keterangan 1. 2. 3. 4. 5. 6. Ikan Kerapu Ikan Layar Ikan Tuna Ikan Tongkol Ikan Tenggiri Ikan Cakalang 0.133 0.222 0.124 0.185 0.105 0.430 0.133 0.222 0.124 0.185 0.105 0.430 Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai

## 3.10 Pengujian Sistem
Proses pengujian merupakan tahap terakhir pasa metode Extreme Programming (XP), sistem akan  dilakukan  pengujian  yaitu dengan  menggunakan  customer  tes fokus  pada  fitur  yang

## Penerapan Timbangan Ikan Pintar dalam Meningkatkan Ekonomi UKM Masyarakat Pesisir Berbasis IoT
telah  dibuat  dan  fungsi  sitem  keseluruhan  dengan  menggunakan media  black  box testing(Setiyani  2019). Pada pengujian ini  mengapa  kami  menggunakan  metode  testing black  box agar  data  penimbangan  dapat  diketahui  secara  langsung  oleh  pengguna. Hasil pengujiannya diberikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Blackbox Testing Sistem Komponen yang diuji Skenario Uji Hasil Uji Halaman Login Input Username dan Password Berhasil Halaman Utama Tampilan Form Utama Berhasil Menu Create Credit Input pengambilan credit client Berhasil Menu Create Package Input package peminjaman Berhasil Menu Data Ikan Input data ikan Berhasil Menu data timbangan Submit data timbangan ke sistem Berhasil Menu data nelayan Menampilkan data nelayan Berhasil Menu View data Credit Menampilkan data Credit Berhasil Menu View data Package Menampilkan data package Berhasil Menu View data Ikan Menampilkan data Ikan Berhasil Menu View data timbangan Menampilkan data timbangan nelayan Berhasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian  yang  dilakukan  diperoleh  kesimpulan bahwasannya  perangkat IoT yang  digunakan  dapat  mengirimkan  data hasil penimbangan ke sistem Timbangan Ikan Pintar. Disini admin dimudahkan tanpa harus melakukan penginputan data hasil penimbangan ikan kedalam sistem Timbangan Ikan Pintar. Dari hasil uji sisten dan alat menggunakan blackbox, Seluruh menu pada sistem dan alat dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan.

## DAFTAR RUJUKAN
Andriyanto,  Leonard  Dicky,  and  Tjong  Wansen.  2020.  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Bank
Sampah Berbasis Android.” IT for Society 4 (2): 24–29. https://doi.org/10.33021/itfs.v4i2.1186.
Atika  Sari,  Diah  Apriani.  2019.  “INTEGRASI  TATA  KELOLA  KEBIJAKAN  PEMBANGUNAN KELAUTAN  BERKELANJUTAN.” Jurnal  Rechtsvinding:  Media  Pembinaan  Hukum Nasional 8 (2). https://doi.org/10.33331/rechtsvinding.v8i2.320.
Azdy, Rezania Agramanisti, and Arsia Rini.  2018. “Penerapan  Extreme Programming  Dalam Membangun  Aplikasi  Pengaduan  Layanan  Pelanggan  (PaLaPa)  Pada  Perguruan Tinggi.” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 5 (2).
https://doi.org/10.25126/jtiik.201852658.
Batuwael, Edvin, Arie S.M Lumenta, and Virginia Tulenan. 2016. “Analisa Dan Perancangan Game  Edukasi  Kebersihan  Mulut  Pada  Anak  Umur  5-10  Tahun  Berbasis  Android.” Jurnal Teknik Informatika 7 (1). https://doi.org/10.35793/jti.7.1.2016.10771.
Febrianti,  Dian  Shafira,  Suminten,  and Sriyadi.  2021.  “Perancangan  Sistem  Informasi Penjualan Tanaman Pada Koperasi Kemima (Keluarga Mitra Manunggal) Tangerang Selatan.” PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset Dan Observasi Sistem Komputer 8 (1).
Gables, Rachmad. 2016. “Rancang Bangun Sistem Informasi Pelelangan Ikan Berbasis Web Pada Tempat Pelelangan Ikan Kabupaten Situbondo Jawa Timur.” Jurnal Transistor
Elektro Dan Informatika (TRANSISTOR EI) 1 (2).
Husni,  Syarif,  Abubakar  Abubakar,  and  M.  Yusuf.  2019.  “PENGUATAN  RUMAH  TANGGA NELAYAN  KECIL  DALAM  MENGAKSES  MODAL  UNTUK  PENGEMBANGAN  USAHA PERIKANAN  TANGKAP  DI  DESA  TANJUNG  LUAR  KABUPATEN  LOMBOK  TIMUR.” Jurnal Ilmiah Abdi Mas TPB Unram 1 (1). https://doi.org/10.29303/amtpb.v1i1.10. Imtihan, Khairul, Rabiatul Adawiyah, and Hasyim Asy'ari. 2017. “Sistem Informasi Penggajian Guru  Honorer  Menggunakan  Konsep  Agile  Software  Development  Dengan Metodologi  Extreme  Programming  (  XP  )  Pada  SMK  Bangun  Bangsa.” Indonesian Journal on Networking and Security 7 (2).
Mahdhani,  B,  and  S  Siswanto.  2018.  “Aplikasi  Pengamanan  Data  Dengan  Algoritma Kriptografi Aes 256 Berbasis Rest Api.” SKANIKA 1 (3).
Parianthana, Putu Eka, I Made Agus Wirawan, and I Ketut Resika Arthana. 2018. “Integrasi Sistem  Penjadwalan  Kuliah  Dengan  Google  Calendar  Serta  Notifikasi  Telegram.”
Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika (SENAPATI) Ke-9, no. September.
Pratama,  Eri  Bayu.  2017.  “Pendekatan  Metodologi  Extreme  Programming  Pada  Aplikasi  E- Commerce  Berbasis  M-Commerce  Studi  Kasus:  Toko  Buku  AnNur  Di  Pontianak.” Jurnal Khatulistiwa Informatika V (2).
Safni,  Irma.  2019. BERDAYA  LEWAT  RUMPUT  LAUT  MELALUI  PROGRAM  PEMBERDAYAAN MASYARAKAT. JURNAL PENGABDIAN AL-IKHLAS. Vol. 4. https://doi.org/10.31602/jpai.v4i1.1628. Salle,  Salle,  La  Ode  Husen,  and  Lauddin  Marsuni.  2020.  “Tinjauan  Hukum  Mahkamah Konstitusi  Dalam  Perkara  Pengujian  Undang-Undang  Nomor  17  Tahun  2012 Tentang Perkoperasian.” Sovereign: Jurnal Ilmiah Hukum 2 (2).
https://doi.org/10.37276/sjih.v2i2.33.
Setiyani,  Lila.  2019.  “PENGUJIAN  SISTEM  INFORMASI  INVENTORY  PADA  PERUSAHAAN
DISTRIBUTOR FARMASI  MENGGUNAKAN  METODE  BLACK  BOX  TESTING.” Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi 4 (1). https://doi.org/10.36805/technoxplore.v4i1.539.
Tobarasi,  Indrawan.  2019.  “Analisis  Alternatif  Kebijakan  Perikanan  Dalam  Meningkatkan
Pendapatan  Nelayan  Di  Kabupaten  Konawe.”
Kybernan:  Jurnal  Studi Kepemerintahan 5 (2). https://doi.org/10.35326/kybernan.v5i2.403.