DOI: 10.29303/jrpb.v10i1.326 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## PENGGUNAAN PERSAMAAN MATEMATIKA UNTUK PENIMBANG BERBASIS SENSOR JARAK PADA ALAT ANGKUT TBS KELAPA SAWIT
Utilization of Mathematics Equation for Distance Sensor-Based Scale on Oil Palm Fresh Fruit Bunch Transporting Vehicles
Muhammad Murdzany Billy, Andreas Wahyu Krisdiarto *)
Program Studi Teknik Pertanian, Institut Pertanian Stiper Yogyakarta Jl. Nangka II Maguwoharjo, Depok, Sleman, Yogyakarta 55282, Indonesia
Email *) : andre@instiperjogja.ac.id
Diterima: Desember 2021 Disetujui: Maret 2022

## ABSTRACT
One  of  the  crucial  aspects  of  transporting  Oil  Palm  Fresh  Fruit  Bunches  (FFB)  from  the plantation to the palm oil mill (POM) is the wholeness of the quantity, considering the long distances  and  various  conditions  passed.  FFB  weighing  is  currently  carried  out  at  the departure point and at the end point. For this reason, a weighing device (scale) is needed on the FFB transporting vehicle to monitor the weight at any time during the journey. This goal can be achieved by implementing an integrated weighing device on the vehicle. In order to lengthen the weigher life, the weight sensor must not continuously bear the load; therefore, in this study, an alternative proximity sensor  was used. This  study was aimed to  1) develop  a mathematical equation to convert the distance to the weight that will be applied to the scale model on the FFB transporting vehicle with the proximity sensor (ATSJ), and 2) determine the accuracy of the scales. The research method was divided into three stages, namely: 1) building a  scale  model  based  on  a  microcontroller  with  a  proximity  sensor,  2)  calibration  test,  3) functional test to determine the accuracy of the scale. The statistical T-test was used to examine whether the ATSJ readings are not different from the actual weight. The results show a linear relationship between the weight change (kg) and distance (cm) of the object, and the designed scale can read this change. In the first stage of testing using the sitting scale, the equation was J = 0.9859xBd - 0.1665; with R 2 = 0.9899. This evidence was used to obtain the equation for the vehicle, i.e., J = -0.004xBb + 9.9372; with R 2 = 0.9312. This equation was then written into the ATSJ microcontroller code. The test results at a 100-1000 kg load showed that ATSJ has a weighing accuracy of 92.9%.
Keywords : transporting vehicle; microcontroller; distance sensor; oil palm FFB

## ABSTRAK
Salah satu aspek krusial pada pengangkutan Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa sawit dari kebun sampai pabrik adalah keutuhan kuantitas, mengingat jaraknya yang sering jauh dan melewati berbagai kondisi. Saat ini penimbangan TBS hanya dilakukan di titik berangkat dan di titik
akhir. Untuk itu diperlukan alat timbang yang terdapat pada alat angkut TBS agar berat buah dapat  dipantau  kapan  pun  selama  dalam  perjalanan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan menerapkan alat timbang yang terintegrasi di bak angkut. Agar penimbang awet, sensor berat harus tidak secara terus menerus menanggung beban, sehingga dalam penelitian ini digunakan alternatif  sensor  jarak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  1)  mengembangkan  persamaan matematika  konversi  jarak  ke  berat  yang  akan  diterapkan  pada  model  timbangan  pada  alat angkut  TBS  dengan  sensor  jarak  (ATSJ)  tersebut;  2)  menetapkan  ketepatan  (akurasi) timbangan.  Metode  penelitian  dibagi  menjadi  tiga  tahap,  yaitu:  1)  membangun  model timbangan berbasis mikrokontroler dengan sensor jarak, 2) uji kalibrasi, 3) uji fungsional untuk mendapatkan ketepatan alat. Untuk menguji apakah bacaan ATSJ tidak berbeda dengan berat beban sebenarnya digunakan uji T. Hasil penelitian memperlihatkan terdapat hubungan linier antara perubahan berat (kg) terhadap jarak (cm) pada objek, dan timbangan hasil rancangan dapat  membaca  perubahan  ini.  Pada  pengujian  tahap  pertama  terhadap  timbangan  duduk didapatkan  persamaan  J  =  0,9859xBd  -  0,1665;  dengan  R 2 =0,9899.  Pembuktian  tersebut digunakan untuk mendapatkan persamaan di objek alat angkut, dan didapatkan persamaan: J = -0,004xBb + 9,9372; dengan R 2 = 0,9312. Persamaan ini yang dimasukkan ke dalam coding pada  mikrokontroler  ATSJ.  Hasil  pengujian  pada  beban  100-1000  kg  menunjukkan  ATSJ memberikan akurasi penimbangan sebesar 92,9%.
Kata kunci: angkutan; mikrokontroler; sensor jarak; TBS kelapa sawit

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Kelapa  sawit  merupakan  komoditas perkebunan  yang  memberikan  kontribusi sangat  besar  bagi  Indonesia,  terlihat  dari volume ekspor minyak sawit mentah (CPO) mencapai 16.291.856 ton  dengan  nilai  US$ 13.468.966.000    pada  tahun  2010,  dan meningkat  menjadi  20.557.976  ton  dengan nilai US$ 15.838.850.000 pada tahun  2014 (Anugrah & Wachjar, 2018). Di Indonesia, pengolahan  tandan  buah  kelapa  sawit menjadi minyak sawit mentah tersebut pada umumnya  dilakukan  oleh  pabrik  besar, dengan  kapasitas  minimal  30  ton/jam. Pasokan  bahan  baku  untuk  pabrik  minyak kelapa sawit didapatkan dari berbagai kebun dengan  jarak  yang  sering  kali  cukup  jauh, bahkan  sampai  50  km.  Oleh  karena  itu, selain  aspek  budidaya  dan  pengolahan, sistem  pengangkutan  juga  perlu  mendapat perhatian.
Seperti  dilaporkan  oleh  Tanjung  & Santosa  (2019),  perkebunan  kelapa  sawit masih rawan terhadap pencurian. Pencurian ini  dapat  terjadi  di  kebun  maupun  saat pengangkutan.  Secara  administratif  dan evaluasi  kebun,  kehilangan  Tandan  Buah
Segar (TBS) akibat pencurian menyebabkan kerapatan buah menjadi turun. Namun, lebih dari  itu  pencurian  menyebabkan  kerugian bagi petani/pemilik. Dalam sistem pengangkutan,  terutama  dari  kebun  petani, salah satu hal krusial  adalah penimbangan. Pada  saat  ini  penimbangan  TBS  hanya dilakukan di kebun sebelum berangkat dan di akhir, yaitu saat masuk pabrik, sehingga tidak ada pemantauan kuantitas TBS selama perjalanan.  Malik  &  Munira  (2021) menambahkan bahwa sebagian besar petani sawit  tidak  dapat  hadir  dalam  proses penimbangan dikarenakan memiliki kesibukan  masing-masing.  Hal  ini  juga membuat  petani  merasa  khawatir  akan kecurangan. Petani harusnya dapat mengetahui hasil timbangan secara real time walaupun tidak berada di lokasi penimbangan.
Masalah  yang  sering  terjadi  saat penimbangan di  lapangan seperti alat yang digunakan  tidak  ditera,  wadah  yang  tidak layak  menampung  beban,  dan  sebagainya. Yohari, et  al., (2021)  menambahkan,  alat timbang  yang  digunakan  di  kebun  pada umumnya  tidak  sesuai  dengan  ketentuan perundang-undangan.  Di  sisi  lain,  pada
penimbangan  otomatis  yang  menggunakan sensor loadcell juga  terdapat  kekurangan karena  sangat  sensitif  terhadap  sentuhan, sehingga dapat menimbulkan noise
(Pambudi & Suhendra, 2015). Agar
pengukuran produksi, pemantauan berat TBS selama pemindahan, maupun  transaksi  penjualan  TBS  lebih terbuka  dan  adil,  diperlukan  alat  timbang yang  cukup  dapat  diandalkan  dan  dapat bekerja selama dalam proses pengangkutan. Karena alat timbang ini difungsikan selama perjalanan  yang  menyebabkan  bebannya dinamis, maka dihindari sensor alat timbang yang  menerima  beban  langsung  dan menerus agar tidak mudah rusak. Alternatif untuk  ini  adalah  penggunaan  sensor  jarak. Untuk  mendapatkan  akurasi  pembacaan, maka  diperlukan  persamaan  matematika yang  tepat  yang  dimasukkan  ke  dalam program
( coding )
mikrokontroler pengendali timbangan tersebut.

## Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  persamaan  matematika konversi jarak ke berat yang akan diterapkan pada  model  alat  timbang  dengan  sensor jarak  (ATSJ)  yang  ditempatkan  pada  alat angkut  TBS  dan  menetapkan  ketepatan (akurasi) timbangan ATSJ.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian yaitu  timbangan  duduk,  timbangan  jarum, dan alat angkut TBS (mobil pickup) . Bahan yang  digunakan,  yaitu  Arduino  Uno  R3, LCD 16x2 I2C, RTC DS 3231, push button , SD card , power bank , dan air untuk simulasi beban.  Mengingat  alat  timbang  ini  akan diterapkan untuk menimbang di saat mobil berhenti dan tahapan pengembangan masih pada  pembebanan  statis,  simulasi  beban
dapat dilakukan dengan beban statis seperti air dalam bak.

## Metode
Persamaan yang akan diterapkan pada mikrokontroler  mengacu  kepada  sifat fenomena  parameter,  yang  dalam  hal  ini relasi linier antara jarak dan berat, sehingga mengacu  kepada  Krisdiarto  &  Gading (2018)  digunakan  metode  pencarian persamaan linier.
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan tahapan:
1. Membangun  model  timbangan  berbasis mikrokontroler dengan sensor jarak.
2. Pengujian  fungsional  di  laboratorium untuk  memastikan  alat  bekerja  sesuai yang diharapkan
3. Pengujian  kalibrasi  di  lapangan  dalam bentuk simulasi pada alat angkut pickup untuk mendapatkan persamaan matematika. 4. Pengujian  kinerja  untuk  mendapatkan tingkat akurasi alat.
5. Analisis statistik untuk menguji hipotesa apakah  bacaan  ATSJ  tidak  berbeda dengan berat beban sebenarnya menggunakan uji T.

## Pengembangan Model ATSJ
Model/prototipe ATSJ dikembangkan melalui  proses  seperti  tersaji  pada  Gambar 1. Input, Proses dan Luaran dari tahapan di Gambar  1  tersaji  pada  Tabel  1.  Gambar  2 menunjukkan  pemasangan  sensor  pada rangka  mobil pickup .  Letak  pemasangan mempertimbangkan  posisi  dimana  terdapat perubahan  jarak  oleh  adanya  beban  di  bak pickup tersebut.  Pengujian  dilakukan  saat mobil  dalam  keadaan  diam  mengingat penimbangan TBS pada umumnya dilakukan di titik tertentu, bukan pada saat perjalanan.
Gambar 1 . Proses pengembangan ATSJ
Tabel 1 . Input, proses dan luaran masing-masing tahap penelitian Kegiatan Input Proses Luaran Inisialisasi Komponen Sensor, mikrokontroler Penyiapan Masing-masing  komponen berfungsi Perancangan dan Pembuatan model awal Komponen, catu daya, board Gambar rangkaian, perangkaian elektro- nika Rangkaian ATSJ Uji Fungsional Model fisik ATSJ Uji (simulasi) untuk menimbang ATSJ berfungsi baik, menunjukkan bacaan beda jarak terhadap beda berat beban Membangun persamaan linier ATSJ yang sudah berfungsi baik Eksperimen penimbangan pada berbagai tingkat beban Persamaan matematika (linier) Pembuatan prototipe Model ATSJ dan persamaan matematika Persamaan matematika dimasukkan ke dlm program (kode) Bacaan beban pada ATSJ yang sudah merupakan konversi dari bacaan jarak sensor Uji kinerja Prototipe ATSJ Uji coba beban pd alat angkut Analisis uji perbedaan terhadap beban riil dan tingkat akurasi alat
Gambar 2 . Skema pemasangan sensor pada rangka pickup bagian bawah (panah menunjukkan arah pancaran dan pantulan gelombang ultrasonik)

## Aplikasi  Persamaan  ke  dalam  program Mikrokontroler
Pembuatan  persamaan  dari  data pengujian  memanfaatkan  fasilitas  dalam software Microsoft  Excel,  dalam  hal  ini persamaan regresi linier. Rumus persamaan umum  regresi  linier  dapat  dilihat  pada persamaan (1).
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 …………….. (1)
Keterangan: Y = variabel dependen = Jarak terbaca sensor (cm) a = konstanta b = koefisien regresi X = variabel independen = beban yang ditanggung sensor (kg)
Jarak  digunakan  sebagai  parameter tidak  langsung  dari  berat  berdasarkan fenomena  bahwa  bak  kendaraan  angkut ( pickup atau  truk)  ketika  dibebani  akan berubah  jaraknya  terhadap  posisi  bilah pegas  kendaraan  tersebut.  Persamaan  yang didapatkan dari uji tahap pertama diterapkan ke  dalam  program  ( code )  mikrokontroler
menggunakan software Arduino  IDE dengan tahapan tersaji pada Gambar 3.
Gambar 3 . Pengembangan program (c ode ) dalam mikrokontroler ATSJ

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Model Fisik ATSJ
Model fisik ATSJ hasil
pengembangan dapat dilihat pada Gambar 2.
Sensor  yang  digunakan  adalah  HC-SR04, yang  memiliki datasheet sebagai  berikut (Marian, 2022):
− merupakan modul sensor ultrasonik yang menyediakan  fungsi  pengukuran  non- kontak 2 cm - 400 cm.
− akurasi  jangkauan  mencapai  3mm  dan sudut efektif <15°.
− tegangan kerja: DC 5V, arus 15mA
− frekuensi kerja: 40 Hz
− sinyal input pemicu: pulsa TTL 10µS
− sinyal keluaran gema sinyal tuas masukan TTL dan rentang proporsional
− Dimensi 45 x 20 x 15 mm Menurut Hidayanto & Winarno (2016), dari  hasil  penelitiannya  pada  pengukuran rem  otomatis  mobil,  sensor  jarak  memiliki kelebihan  pantulan  gelombang  suara  yang dipancarkan trig sangat cepat dan ditangkap oleh echo dalam port yang  berbeda, sehingga  data  mudah  didapatkan.  Bacaan sensor  dalam  satuan  cm  ini  akan  diproses oleh  mikrokontroler  Arduino  Uno  untuk ditampilkan di layar dalam satuan berat (kg). Rangkaian elektronik ATSJ yang dikembangkan tersaji pada Gambar 4.
Gambar 4 . Rangkaian elektronik alat timbang dengan sensor jarak untuk alat angkut TBS
Pengujian  tahap  pertama  alat  ini terhadap  timbangan  duduk  dengan  objek beban 12 botol plastik berisi beban dengan berat terukur masing-masing sebesar 0,5 kg. ATSJ  dirangkai  pada  mistar  timbangan duduk  dimana  timbangan  ATSJ  akan membaca jarak pergeseran anak timbangan. Percobaan  dilakukan  3  kali  untuk  masing- masing  tingkat  beban.  Hasil  pengujian timbangan  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan linier antara berat beban terhadap jarak  (Gambar  5).  Persamaan  yang terbentuk diperlihatkan oleh Persamaan 2.
𝐽 = 0,9859 𝑥 𝐵𝑑  −  0,1665 ……… (2)
Keterangan:
J   = jarak (perubahan posisi objek timbangan, cm) Bd  = beban objek (kg)
Nilai  Koefisien  determinasi  (R 2 ) sebesar  0,9899  menunjukkan  bahwa persamaan  tersebut  dengan  baik  mewakili hubungan yang tinggi antara jarak dan beban objek ATSJ. Hal ini mengacu pada Nduru, et  al. ,  (2014),  yang  menyatakan  jika  R 2 mendekati  1,  maka  dapat  dikatakan pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat  adalah  besar  dan  model  yang digunakan baik untuk menjelaskan pengaruh variabel tersebut.
Gambar 5 . Pembacaan jarak sensor terhadap bacaan berat timbangan duduk
Pengembangan
Persamaan dengan
Obyek Beban pada Alat Angkut Setelah didapatkan fungsi linier antara jarak dan beban yang ditimbang, kemudian dilakukan pengujian pada objek sesungguhnya,  yakni  mobil pickup sebagai pengangkut  TBS.  Sensor  dipasang  pada pegas  di  sasis  bagian  belakang  (di  bawah bak)  dengan  pertimbangan  posisi  ini  yang dapat memberikan selisih jarak secara nyata dengan  adanya  beban  dalam  bak  (Gambar 2).  Menurut  Lukman, et  al .,  (2018),  pegas daun lebih banyak menerima dampak akibat beban lelah karena bagian unsprung weight (beban berat yang tidak ditopang pegas).
Simulasi  beban  menggunakan  objek berukuran  100 – 1000  kg  (1  ton),  dengan selisih penimbangan per 100 kg.
y = 0.9859x - 0.1665 R² = 0.9899 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 Bacaa n ATS J (c m ) Beban (kg)
mengurangi  keakuratan  pengukuran  jarak dengan menggunakan sensor ultrasonik HC- SR04, diantaranya karakteristik penghalang atau objek yang dapat  memantulkan sinyal kembali  ke  sensor  ultrasonik.  Dugaan penyebab  yang  lain  adalah  adanya  sudut pantulan yang mendekati batas (15  ) karena goncangan  bak pickup .  Namun,  secara keseluruhan  persamaan  regresi  linier tersebut masih mewakili 93% bacaan beban sesungguhnya.  Persamaaan  akhir  ini  yang kemudian dimasukkan ke program ( code ) di dalam mikrokontroler penimbang yang diuji akurasinya.
Penerapan hasil ATSJ Kinerja Persamaan
Kesamaan pembacaan Hipotesa pembacaan bahwa  hasil Alpha: 0.05
Count Mean Std Dev Std Error p Value t- crit 9.0 599.43 259.41 86.47 0.50 2.31
y = - . 2 7 93 + 9 04x 0 0. 2 931 = 0. R² 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 9001,000 Jar ak p egas (c m ) Berat beban (kg)
ATSJ sama dengan beban nyata (H0 = tidak terdapat perbedaan pembacaan antara berat sebenarnya dan hasil ATSJ) diuji dengan analisis pembandingan Independent Sample T-Test . Hasil analisis tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil uji T
Gambar 6 . Grafik perubahan jarak pegas (cm) terhadap beban (kg)
Gambar 6 memperlihatkan bahwa saat pengukuran awal dan pada beban 600 dan 700 kg terdapat simpangan pembacaan timbangan nirkontak dari garis linier. Ini mungkin disebabkan oleh regangan pegas yang relatif lebih besar pada pembebanan awal, atau adanya pantulan kembali sinyal yang tidak sama dengan di tengah karena bentuk pegas yang melengkung. Hal ini mengacu kepada hasil pengamatan Aktanto (2016) tentang beberapa faktor yang dapat
Pengukuran dilakukan dengan tiga kali pengulangan. Hubungan antara perubahan jarak pegas-sensor dengan nilai beban dan persamaannya dapat dilihat pada Gambar 6. Sedangkan persamaan yang dihasilkan ditunjukkan oleh Persamaan 3.
𝐽 = −0,004 𝑥 𝐵𝑏 + 9,9372 ………… (3)
Keterangan: J = jarak (jarak pegas terhadap sensor, cm) Bb = beban objek di bak pickup (kg)
Meskipun terdapat beberapa titik yang tampak menyimpang dari garis, yaitu di berat 200, 600, dan 1000 kg, tetapi secara umum dapat dikatakan persamaan masih merupakan cerminan yang baik atas hubungan variabel independen (jarak) atas variabel dependen (berat), seperti terlihat dari nilai R 2 sebesar 0,9312. Mengacu kepada perlakuan saat pengujian, persamaan ini dapat dikatakan berlaku baik pada beban antara 100-1000 kg.
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa p- value adalah 0,50 dan t-crit = 2,31, maka H0 dapat diterima. Ini berarti pembacaan timbangan ATSJ tidak berbeda dengan berat beban sebenarnya. Persamaan matematika yang dimasukkan mendukung fungsi ATSJ dalam mengukur berat pada simulasi beban dari 100 - 1000 kg.
Ketepatan (Akurasi) Alat Untuk mengetahui tingkat ketepatan ATSJ yang dilengkapi persamaan matematika yang dibangun, dilakukan analisis ketepatan alat. Dari pengamatan pada 10 tingkat berat masing-masing 3 kali ulangan didapatkan data seperti tersaji pada Tabel 3.
N o Berat obyek (kg) Bacaan ATSJ (kg) Gal at (kg) % galat Akur asi (%) 1 1000 874,25 125,75 12,6   87,4 2 900 865,09 34,91 3,9   96,1 3 800 821,91 -21,91 2,7   97,3 4 700 753,69 -53,69 7,7   92,3 5 600 671,43 -71,43 11,9   88,1 6 500 522,25 -22,25 4,5   95,6 7 400 418,81 -18,81 4,7   95,3 8 300 295,87 4,13 1,4   98,6 9 200 171,60 28,40 14,2   85,8 rerata 7,1   92,9 Keterangan: % galat = |𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑜𝑏𝑦𝑒𝑘 − 𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛 𝐴𝑇𝑆𝐽|
berat obyek × 100%
akan  diterapkan  pada  jenis  kendaraan angkut lain seperti truk, dump truck , sepeda motor  roda  3,  atau  pun  yang  lain,  maka diperlukan  pembentukan  persamaan  baru agar sesuai dengan karakteristik perubahan jarak  pegas  terhadap  beban  di  masing- masing jenis alat angkut tersebut.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hubungan antara berat beban terhadap jarak  yang  terbaca  sensor  berbentuk  linier, yaitu: J = 0,9859 x Bd - 0,1665. Persamaan berat  terhadap  jarak  ATSJ  pada  objek  alat angkut  TBS pickup :  J  =  -0,004  x  Bb  + 9,9372,  dengan  R 2 =  0,9312.  Tingkat ketepatan  alat  dengan  persamaan  yang dikembangkan sebesar 92,9%.

## Saran
Agar  penggunaan  alat  timbang  lebih generik,  perlu  dilakukan  pengujian  dan pengembangan  persamaan  untuk  jenis  alat angkut/pegas  yang  berbeda  dan  dilakukan simulasi dengan cakupan beban lebih luas, yaitu 1000-2000 kg dan dengan selisih lebih kecil,  misalnya  per  10  kg.  Penelitian berikutnya juga dapat dikembangkan untuk beban  dinamis,  agar  ATSJ  dapat  juga bekerja  dengan  baik  misalnya  saat  alat angkut berjalan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada Institut  Pertanian  Stiper  Yogyakarta  yang telah mendukung pendanaan penelitian, dan PT  Wilmar  Int’  yang  telah  turut mengembangkan ide penelitian

## DAFTAR REFERENSI
Aktanto,  M.  (2016).  Multi  Ultrasonic Electronic  Travel  Aids  (MU-ETA) Sebagai  Alat  Bantu  Penunjuk  Jalan Bagi  Tuna  Netra. Jurnal  Biosains Pascasarjana , 18 (2),
150. https://doi.org/10.20473/jbp.v18i2.20
Tabel 3 . Galat dan akurasi bacaan ATSJ
Akurasi = 100 - % galat
Tabel 3 memperlihatkan ATSJ yang di dalamnya menggunakan persamaan (3) memiliki galat rerata 7,1%. Galat lebih dari 10% terjadi pada pengukuran beban di awal, tengah, dan akhir. Secara keseluruhan, tingkat akurasi alat adalah 92,9%, atau dapat dikatakan baik.
Faktor-faktor yang mempengaruhi pembacaan sensor pada saat melakukan penelitian antara lain getaran yang dihasilkan pickup ketika melakukan penambahan dan pengurangan beban, pergerakan pada bagian sasis dan kerangka bawah pickup. Ini dapat menyebabkan kurang stabilnya pembacaan sensor. Untuk meminimalisir penyebab penyimpangan ini,
waktu pengambilan data dilakukan berselisih 30 detik, agar sistem stabil lebih dahulu.
Salah satu karakteristik sensor jarak HC-SR04 adalah kemampuan membaca perubahan minimal 1 cm. Pada simulasi
beban dalam pengujian ini, 1 cm mewakili
±100 kg. Ini menjadi karakter ATSJ, yaitu ketelitian pembacaan ±100 kg pada mobil pickup . Bila diinginkan ketelitian lebih tinggi, yaitu pembacaan <100 kg, dapat digunakan sensor jarak yang dapat membaca perubahan jarak kurang dari 1 cm, sehingga perubahan beban kurang dari 100 kg dapat terbaca lebih tepat. Demikian juga bila alat
16.150-161
Anugrah,  P.  T.,  &  Wachjar,  A.  (2018).
Pengelolaan Pemanenan dan Transportasi  Kelapa  Sawit  (Elaeis guineensis  Jacq.)  di  Bangun  Bandar Estate,  Sumatera  Utara. Buletin Agrohorti , 6 (2), 213 – 220. https://doi.org/10.29244/agrob.v6i2.1
8810
Hidayanto,  A.,  &  Winarno,  H.  (2016). Prototipe  Sistem  Autobrake  Pada Mobil  Menggunakan  Sensor  Jarak Ultrasonik Hc-Sr04 Berbasis Arduino Mega  2560. Gema  Teknologi , 18 (4), 29.
https://doi.org/10.14710/gt.v18i4.219 13
Krisdiarto, A. W., & Gading, Y. F. (2018). Penyusunan Model Matematika Berat TBS  Kelapa  Sawit  Terhadap  Bacaan Timbangan  Pada  Angkong  Sebagai Dasar Rancangan Angkong Digital. In Perteta  (Ed.), Prosiding  Seminar Nasional  PERTETA (pp.  246 – 249). Institut Pertanian STIPER Yogyakarta. Lukman, L., Anggono, A. D., & Sarjito, S.
(2018). Desain dan Optimisasi Sistem Suspensi Pegas Daun Pada Kendaraan Roda  3  Dengan  Menggunakan  Catia V5. Turbo:  Jurnal  Program  Studi
Teknik  Mesin  Univ  Muhammadiyah Metro , 7 (1), 1 – 16.
https://doi.org/10.24127/trb.v7i1.665
Malik, A., &  Munira, M. (2021). Tinjauan Hukum  Islam  Tentang  Praktik Penimbangan di desa Bulu Mario Kec
Sarudu  Manu. Jurnal  Penelitian Hukum Ekonomi Syariah Dan Budaya Islam , 6 (1), 92 – 106. https://journal.lppm- unasman.ac.id/index.php/jalif/article/ view/2230/0 Marian. HC-SR04 Datasheet . https://www.electroschematics.com/h c-sr04- datasheet /,  diakses  pada  2
Februari 2022.
Nduru, R. E., Situmorang, M., & Tarigan, G.
(2014).  Analisa  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Hasil Produksi Padi Di Deli  Serdang. Saintia  Matematika , 2 (1), 71 – 83.
Pambudi,  W.,  &  Suhendra,  I.  (2015).
Perbaikan Respon Output Menggunakan  Implementasi  Kalman Filter  Pada  Simulasi  Pembacaan Sensor  Beban  Load  Cell. Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Terapan III , 141 – 150.
Tanjung,  I.  F.,  &  Santosa,  E.  (2019).  Tata Kelola  Panen  dan  Pengangkutan Menentukan  Hasil  Tandan  Kelapa Sawit  di  Kebun  Adolina,  Sumatera Utara. Bul. Agrohorti , 7 (3), 351 – 361.
Yohari,  R.,  Eficandra,  &  Raus,  A.  (2021). Pelaksanaan Penimbangan Dalam Jual Beli  Buah  Kelapa  Sawit  Dalam Tinjauan  Hukum  Positif  dan  Fiqh (Studi  Kasus  di  Nagari  Talao  Sungai Kunyit Kecamatan Sangir Balai Janggo Kabupaten  Solok  Selatan). Jurnal Integrasi  Ilmu  Syariah , 2 (2),  56 – 67. https://doi.org/10.15797/concom.2019. .23.009