## SISTEM PENYELEKSI WARNA DAN BERAT BARANG MENGGUNAKAN PERGERAKAN LENGAN ROBOT EMPAT DOF (DEGREE OF FREEDOM)
Abdullah
Program Studi Teknik Informatika, STTP Politeknik Poliprofesi JL. Sei Batang Hari, No. 3 & 4, Sei Sikambing B, Medan Sunggal, Kota Medan abdullah2187@gmail.com
Abstract
The use of robot arm  in the system of colour and weight box selection has been done to  integrate  control  system  of  robot  arm  moving  with  colour  sensor  TCS3200  and weight  sensor  load  cell.  The  research  was  conducted  by  analyzing  efficiency  and accuracy system of robot arm moving to select colour and weight goods like box. The robot arm moving work suitable instruction of colour and weight sensor reading. At the most important from this system is how to accuracy of colour and weight sensor to detect colour ang weight and accuracy of robot arm moving  system can positioning degree moving to take colour with different weight box suitable the place. The result of the analysis proved that robot arm moving had inregrated with colour and weight sensor  efficient  and  effective  to  do  this  work  as  colour  and  weight  box  selection accurately.
Keywords : TCS3200, Loadcell, robot arm, control system

## Abstrak
Penggunaan gerak lengan robot pada sistem penyeleksian warna dan berat barang (kotak) telah dilakukan untuk mengintegrasikan sistem kontrol gerak lengan robot dengan  sensor  warna  TCS3200  dan  sensor  berat  load  cell.  Penelitian  dilakukan dengan  menganalisa  keefisienan  dan  keakuratan  sistem  pergerakan  lengan  robot dalam menyeleksi warna dan berat barang yang berupa kotak. Dimana pergerakan lengan robot ini bekerja sesuai  instruksi pembacaan dari sensor warna dan sensor berat. Pada sistem ini, yang paling ditunjukkan yaitu bagaimana keakuratan sensor warna  dan  berat  dalam  mendeteksi  warna  dan  berat  serta  keakuratan  sistem pergerakan  lengan  robot  yang  dapat  memposisikan  derajat  geraknya  untuk meletakkan kotak berwarna dengan berat berbeda sesuai dengan wadahnya. Hasil pengujian  membuktikan  bahwa  sistem  pergerakan  lengan  robot  yang  telah diintegrasikan dengan sensor warna dan berat efisien dan efektif dalam melakukan kerjanya sebagai penyeleksi warna dan berat barang dengan akurat.
Kata kunci: TCS3200, loadcell, lengan robot, sistem kontrol

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dalam  teknologi  robotika  telah  berkembang  dengan  pesat. Teknologi robotika juga telah banyak  digunakan di negara-negara maju di dunia,
baik  sebagai  pendukung  kerja  di  industri,  dirumah  tangga  atau  pendukung  kerja lainnya.
Seiring  dengan  perkembangan  dibidang  teknologi  robotik,  banyak penelitian yang telah dilakukan. Salah satunya masalah gerak pada robot, baik gerak jalan  robot  menggunakan  roda,  gerak  jalan  robot  menggunakan  kaki  maupun masalah gerak pada lengan robot. Pada penelitian ini, penulis melakukan penelitian terhadap sistem gerak lengan robot yang diaplikasikan pada penyeleksian warna barang dan berat barang. Dimana sistem pada lengan robot ini memiliki keunggulan dibandingkan  sistem  pergerakan  lain  dalam  hal  penyeleksian  warna  dan  berat, karena pergerakan lengan robot ini merupakan dasar dari sistem pergerakan pada robot humanoid .
Teknologi  sistem  pergerakan  robot  ini  mempunyai  banyak  aplikasi, terutama dalam dunia industri,  memproduksi barang tidak lagi dalam jumlah yang sedikit  sehingga  waktu  kerja  juga  menjadi  tidak  terbatas,  belum  lagi  masalah keakuratan dalam kerja menjadi hal yang sangat penting dan tidak semua proses produksi  tersebut  dapat  dilakukan  oleh  tenaga  manusia  yang  masih  mempunyai batas  kemampuan  dan  jika  tetap  dipaksakan    pada  akhrirnya  jumlah  produksi barang  berkurang  serta  efisien  waktu  tidak  tercapai.  Manusia  juga  dapat  rentan dalam melakukan kesalahan seperti pada proses penyeleksian barang. Pada sistem pergerakan  lengan  robot  dalam  menyeleksi  warna  dan  berat  ini  menggunakan ATMega 32 sebagai pusat pengolahan data dengan mengintegrasikan gerak lengan robot dengan sensor warna dan sensor berat.

## 1. LANDASAN TEORI

## 2.1. Teknik Desain Robot
Menurut Robot  Institute  Of  America ,  salah  satu  riset  unggulan  di  Carnigie Mellon University, robot merupakan suatu sistem yang dapat di program dan dapat diprogram  kembali,  memiliki  komponen-komponen,  dirancang  dengan  sistem manipulator  mekanik  agar  dapat  melakukan  pemindahan  barang-barang  dengan suatu program yang diisikan dan disesuaikan untuk dapat melaksanakan berbagai macam  tugas [1]. Sehingga robot dapat diartikan sebagai suatu sistem automatis yang  dapat  di  program  ( Programmable  Automation ).  Pada  teknik  desain  robot terdapat struktur bagian-bagian penting yang diperlukan untuk merancang robot, yaitu sistem kontroler, mekanik robot, sensor dan aktuator [2].

## 2.2. Sistem Mekanik Robot
Mekanik  robot  merupakan  sistem  bentuk  desain  mekanik  yang  berfungsi sebagai suatu sistem gerak pada robot. Sistem gerak tersebut disebut dengan Degree Of  Freedom (DOF)  atau  sering  di  artikan  dengan  sendi.  Setiap  robot  setidaknya memiliki  sistem  gerak  berupa  satu  sendi.  Sebuah  sendi  digerakkan  oleh  sebuah actuator .  Mekanik  pada  suatu  robot  juga  digunakan  sebagai chasis atau  pondasi sebuah sistem robot, agar robot dapat bergerak dengan baik [2].

## 2.3. Sistem Kontrol Robot
Sistem kontrol merupakan bagian yang sangat paling utama dan paling berperan dalam sistem robotik. Tanpa adanya sistem kontrol, sistem robotik itu hanya akan
menjadi benda mati (sistem robot tersebut tidak dapat berfungsi). Sistem kontrol pada  robot  terdiri  dari  dua  bagian  utama,  yaitu  perangkat  keras  ( hardware) dan perangkat lunak ( software ), yaitu metode algoritma kontrol [2]. Secara garis besar, suatu sistem robotik terdiri dari tiga bagian utama seperti yang di perlihatkan dalam Gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1 . Sistem Robotik
Pada Gambar 1 algoritma sistem kontrol merupakan bagian yang tidak dapat terpisahkan  dalam  suatu  sistem  robotik.  Sistem  kontrol  berfungsi  untuk menggabungkan/menghubungkan  sistem  perangkat  keras  elektronik  dan  desain mekanik  dengan  baik  sehingga  mencapai  suatu  fungsi  seperti  yang  diinginkan. Tanda  titik ( . ) yang terdapat pada interseksi sistem robotik, menandakan bahwa ketiga  bagian  dari  sistem  robotik,  baik  sistem  mekanik,  hardware  dan  algoritma sistem  kontrol  merupakan  bagian  yang  tidak  dapat  di  pisahkan  dalam  membuat suatu sistem robotika [3][4].

## 2.4. Sensor
Untuk  mengendalikan  sebuah  pergerakan  lengan  yang  dapat  menyeleksi warna  barang  dengan  akurat,  maka  robot  tersebut  harus  dilengkapi  beberapa sensor yang di tujukan sebagai informasi data yang selanjutnya  akan diolah  oleh kontroler  agar robot tersebut dapat melakukan tugasnya sesuai yang diinginkan. Terdapat beberapa jenis sensor yang di gunakan, yaitu sensor warna TCS3200 dan sensor berat loadcell serta sensor fotodioda infra merah. [4][5][6][7][8].

## 2.5. Actuator
Actuator merupakan  bagian  dari  sistem  mekanik  atau  peralatan  mekanik yang  berfungsi  untuk  sistem  pergerakan  atau  pengontrolan  pada  sebuah mekanisme  suatu  sistem. Actuator difungsikan  pada  lengan  mekanik  yang digerakkan  oleh  motor  servo,  yang  dikontrolkan  melalui  sistem  pengontrol otomatis  secara  terprogram  seperti  pada  mikrokontroler  atau  sistem  tertanam lainnya.  Dari actuator inilah  robot  dapat  melakukan  gerakan  sesuai  dengan pengontrolan yg telah diberikan (diprogram). Jenis actuator yang digunakan pada robot yaitu actuator jenis motor servo [2].

## 2.6. Sistem tertanam pada robot
Embedded  system atau  sistem  tertanam  merupakan  sistem  berbasis komputer ( computer-based ) yang di program untuk tugas tertentu dan ditanamkan sebagai suatu bagian didalam sistem komputer atau didalam suatu peralatan dan
kadang-kadang  tidak  menampakkan  bahwa  peralatan  itu  dikendalikan  oleh komputer. Prosesor atau controler yang paling banyak digunakan dalam embedded system adalah  mikrokontroler,  berupa chip .  Pada  penelitian  ini  digunakan mikrokontroler ATmega 32 dari rumpun AVR [9][10][11].

## 2. METODELOGI PENELITIAN
Secara  umum  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari perancangan  perangkat  keras  dan  perancangan  perangkat  lunak  pada  sistem penyeleksi  warna  dan  berat  barang  menggunakan  pergerakan  lengan  robot  4 (empat) DoF.

## 3.1. Perancangan Perangkat Keras ( hardware )
Perancangan  perangkat  keras  terdiri  atas  dua  bagian  utama,  yaitu perancangan sistem mekanik dan perancangan sistem elektrik. Pada perancangan mekanik  terdiri  atas  bentuk/desain  fisik  robot,  sedangkan  perancangan  elektrik terdiri dari perancangan sistem rangkaian elektrik, sensor, dan motor penggerak. Gambar 2 menunjukkan perancangan mekanik lengan robot empat DoF yang akan dirancang dan Gambar 3 menunjukkan diagram blok untuk desain perangkat keras ( hardware) secara keseluruhan.
Gambar 2. Perancangan mekanik lengan robot
Pada perancangan mekanik diatas bahan-bahan yang digunakan, yaitu servo bracket berbagai  bentuk  sebagai  penghubung  mekanik  antar  servo.  Untuk  bahan mekanik  lain  menggunakan  bahan acrylic ,  dikarenakan  bahan  ini  kuat,  mudah dibentuk.
POWER SUPPLY ATmega 32 Servo Controler SDA SCL Servo 1 Servo 2 Servo 3 Servo 4 Servo 5 Servo 6 Sensor Warna TCS 3200 LCD 2 X 16 Alarm Sensor IR dan Fotodioda 1 Sensor IR dan Fotodioda 2 Motor DC Sensor Berat Loadcell
Gambar 3 . Diagram blok perangkat keras (hardware) secara keseluruhan
Fungsi kerja masing-masing blok perangkat keras ( hardware) diatas sebagai berikut :
a. Satu buah mikrokontroler ( Chip Programmable) yang terdiri dari mikrokontroler seri ATmega32, difungsikan sebagai pusat pengendalian, baik data input sensor maupun  output.  Data  input  tersebut  didapat  dari  3  buah  sensor,  yaitu  sensor warna, berat, dan sensor halangan. Dari pembacaan ketiga sensor itu yang sudah masuk  ke  mikrokontroller,  maka mikrokontroller  akan  mengendalikan seluruh output sesuai kerja yang diinginkan, seperti tampilan pesan di LCD 2x16, alarm, motor DC serta kombinasi variasi gerak servo sesuai yang ditentukan.
b. Satu buah sensor warna  dengan tipe TCS3200. Sensor warna ini difungsikan sebagai pendeteksi warna setiap barang. Pembacaan sensor warna ini masih dalam keadaan analog, sehingga harus diproses terlebih dahulu menggunakan ADC internal mikrokontroller sehingga mendapatkan data digital agar mudah diproses.
c. Satu buah sensor berat loadcell Sensor berat ini difungsikan sebagai pendeteksi berat setiap barang. Pembacaan sensor berat ini masih dalam keadaan analog, sehingga harus diproses terlebih dahulu menggunakan ADC internal mikrokontroller sehingga mendapatkan data digital agar mudah diproses.
d. Dua buah sensor halangan (fotodioda-inframerah) Sensor  halangan  ini  difungsikan  sebagai  pendeteksi  barang  yang  melewati conveyor,  tujuannya  agar  barang  tersebut  dapat  diberhentikan  sejenak  agar sensor warna dan barang dapat bekerja dengan baik dan sebagai pemberhentian sehingga lengan robot dapat mengambil barang dengan akurat. Sensor halangan ini diproses menggunakan rangkaian komparator sehingga data yang dihasilkan
sudah  merupakan  data  digital.  Sehingga  dapat  langsung  diproses  oleh mikrokontroller tanpa harus melalui proses pengolahan ADC.
e. Satu buah relay controller Relay controller difungsikan untuk mengendali hidup atau matinya alarm yang ada pada sistem.
f. Satu buah adaptor 12 Volt 3000 mAh. Adaptor 3000 mAh difungsikan untuk penyuplay tegangan dan arus pada seluruh sistem elektronika yang digunakan, agar sistem dapat bekerja dengan baik.
g. Satu buah regulator 5 Volt. Regulator  5  Volt  difungsikan  untuk  memenuhi  kebutuhan  supply  rangkaian elektronika yang membutuhkan tegangan 5 Volt. Sehingga dengan regulator ini supplay awal yang bernilai 12 Volt dapat diturunkan menjadi 5 Volt.
h. Enam buah motor servo.
Motor  servo  difungsikan  untuk  mengerakkan  variasi  lengan  robot  agar  dapat bekerja sesuai gerakan yang diinginkan dalam mengambil barang.
i. Satu buah motor dc Motor dc difungsikan untuk menggerakan putar conveyor yang membawa barang menuju sistem penyeleksian warna dan beratnya.
j. Satu buah servo controller dengan tipe SPC Servo Controller Servo controller difungsikan sebagai pengendali seluruh servo yang digunakan, misalnya pergerakan seberapa besar derajat kerja dari masing-masing servo dan seberapa cepat pergerakan servo dalam melakukan gerakan.
k. Satu buah  LCD  2 x 16.
LCD 2 x 16 difungsi sebagai tampilan dari kerja sistem yang berbentuk tulisan karakter, misalnya warna yang terdeteksi, berapa nilai berat yang terbaca sensor.

## 3.2. Perancangan perangkat lunak
Perancangan  perangkat  lunak  ( software) menggunakan  pemrograman bahasa  C  dengan software  Code  Vision  AVR sebagai software utama  untuk pemrograman  pada  sistem  penyeleksi  warna  dan  berat  dengan  lengan  robot  dan software downloader ProgIsp  programmer merupakan software untuk download program  utama  robot  ke  mikrokontroler . Tampilan software dalapat  dilihat  di gambar 4 Keseluruhan perangkat lunak akan menyesuaikan dengan perangkat keras yang telah dirancang pada robot.
Gambar 4 . Tampilan software Code Vision AVR dan software ProgIsp programmer

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang dibahas pada penelitian ini adalah pengujian keakuratan lengan robot  dalam  meletakkan  setiap  barang  (kotak)  berwarna  dengan  berat  berbeda- beda ke wadahnya masing-masing. Di penelitian ini wadah warna dan berat dibagi atas 5 kelompok wadah warna dengan 5 variasi berat, yaitu variasi warna merah adalah wadah merah dengan berat 10 gr, wadah merah dengan berat 20 gr, wadah merah dengan berat 30 gr, wadah merah dengan berat 40 gr,  wadah merah dengan berat 50 gr.  Variasi warna biru adalah wadah biru dengan berat 10 gr, wadah biru dengan berat 20 gr, wadah biru dengan berat 30 gr,  wadah biru dengan berat 40 gr, wadah  biru  dengan  berat  50  gr.  Variasi  warna  hijau  adalah  wadah  hijau  dengan berat 10 gr, wadah hijau dengan berat 20 gr, wadah hijau dengan berat 30 gr,  wadah hijau  dengan  berat  40  gr,    wadah  hijau  dengan  berat  50  gr.  Variasi  warna  putih adalah wadah putih dengan berat 10 gr, wadah putih dengan berat 20 gr, wadah putih dengan berat 30 gr,  wadah putih dengan berat 40 gr,  wadah putih dengan berat 50 gr.  Serta terdapatnya wadah reject yang juga divariasikan dalam bergai variasi berat . Dari seluruh wadah tersebut lengan robot yang dirancang harus dapat memasukkan  kotak  berwarna  dengan  berat  berbeda  ke  dalam  kelompok  wadah yang  telah  ditentukan.  Misalkan  disaat  lengan  robot  mengambil  kotak  berwarna merah dengan berat 10 gr maka lengan robot tersebut harus dapat memposisikan derajat geraknya ke wadah merah dengan berat 10 gr, begitu juga dengan wadah yang lainnya. Wadah reject yang dimaksud yaitu wadah tempat peletakan warna dan berat selain warna merah, biru, hijau dan putih dengan masing-masing berat (jika salah  satu  warna  atau  berat  tidak  terdefinisi  kelompok  yang  diinginkan,  berarti kategorinya  adalah reject ).  Misalkan  saja  kotak  berwarna  hitam,  abu-abu  harus termasuk  kedalam  kotak reject .  Hasil  desain  robot  yang  telah  dirancang  dapat dilihat pada Gambar 5.
Hasil pengujian dari sampel beberapa warna dan berat yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4, Tabel 5, Tabel 6.
Tabel 1 Hasil Pengujian Keakuratan Gerak Lengan Robot dalam Menyeleksi warna
No. Kotak Berwarna Nilai data keluaran sensor warna Tampilan LCD Pergerakan lengan robot Kesimpulan Red Green Blue 1 Merah 6 1 2 merah Menuju wadah merah Berhasil 2 Biru 1 2 6 biru Menuju wadah biru Berhasil 3 Hijau 4 5 3 hijau Menuju wadah hijau Berhasil 4 Putih 8 9 12 putih Menuju wadah putih Berhasil 5 Hitam 0 0 1 hitam Menuju wadah reject Berhasil 6 Abu-abu 4 4 5 abu-abu Menuju wadah reject Berhasil
Keterangan :
Wadah  reject  yang  dimaksud  yaitu  wadah  tempat  peletakan  warna  selain warna merah, biru, hijau dan putih. Dari tabel 1 diatas dapat dilihat bahwa sistem lengan robot yang diimplementasikan sebagai penyeleksi warna barang yang sudah diintegrasikan  dengan  sensor  warna  bekerja  dengan  akurat  tanpa  ada  kesalahan dalam melakukan kerjanya.
Tabel 2 Hasil Pengujian Keakuratan Gerak Lengan Robot dalam Menyeleksi warna merah dan variasi berat barang yang sesuai (diterima)
No. Kotak Tampilan LCD Pergerakan lengan robot Kesimpula n Warna Berat 1 Merah 10 gr merah (baris 1) 10 gr (baris 2) Menuju wadah merah, berat 10 gr Berhasil 20 gr merah (baris 1) 20 gr (baris 2) Menuju wadah merah, berat 20 gr Berhasil 30 gr merah (baris 1) 30 gr (baris 2) Menuju wadah merah, berat 30 gr Berhasil 40 gr merah (baris 1) 40 gr (baris 2) Menuju wadah merah, berat 40 gr Berhasil 50 gr merah (baris 1) 50 gr (baris 2) Menuju wadah merah, berat 50 gr Berhasil
Tabel 3 Hasil Pengujian Keakuratan Gerak Lengan Robot dalam Menyeleksi warna biru dan variasi berat barang yang sesuai (diterima) No. Kotak Tampilan LCD Pergerakan lengan robot Kesimpulan Warna Berat 1 Biru 10 gr biru (baris 1) 10 gr (baris 2) Menuju wadah biru, berat 10 gr Berhasil 20 gr biru (baris 1) 20 gr (baris 2) Menuju wadah biru, berat 20 gr Berhasil 30 gr biru (baris 1) 30 gr (baris 2) Menuju wadah biru, berat 30 gr Berhasil 40 gr biru (baris 1) 40 gr (baris 2) Menuju wadah biru, berat 40 gr Berhasil 50 gr biru (baris 1) 50 gr (baris 2) Menuju wadah biru, berat 50 gr Berhasil Tabel 4 Hasil Pengujian Keakuratan Gerak Lengan Robot dalam Menyeleksi warna hijau dan variasi berat barang barang yang sesuai (diterima) No. Kotak Tampilan LCD Pergerakan lengan robot Kesimpulan Warna Berat 1 Hijau 10 gr hijau (baris 1) 10 gr (baris 2) Menuju wadah hijau, berat 10 gr Berhasil 20 gr hijau (baris 1) 20 gr (baris 2) Menuju wadah hijau, berat 20 gr Berhasil 30 gr hijau (baris 1) 30 gr (baris 2) Menuju wadah hijau, berat 30 gr Berhasil 40 gr hijau (baris 1) 40 gr (baris 2) Menuju wadah hijau, berat 40 gr Berhasil 50 gr hijau (baris 1) 50 gr (baris 2) Menuju wadah hijau, berat 50 gr Berhasil Tabel 5 Hasil Pengujian Keakuratan Gerak Lengan Robot dalam Menyeleksi warna putih dan variasi berat barang barang yang sesuai (diterima)
No. Kotak Tampilan LCD Pergerakan lengan robot Kesimpulan Warna Berat 1 Putih 10 gr putih (baris 1) 10 gr (baris 2) Menuju wadah putih, berat 10 gr Berhasil 20 gr putih (baris 1) 20 gr (baris 2) Menuju wadah putih, berat 20 gr Berhasil 30 gr putih (baris 1) 30 gr (baris 2) Menuju wadah putih, berat 30 gr Berhasil 40 gr putih (baris 1) 40 gr (baris 2) Menuju wadah putih, berat 40 gr Berhasil 50 gr putih (baris 1) 50 gr (baris 2) Menuju wadah putih, berat 50 gr Berhasil

## Keterangan :
Pada  Tabel  2,  Tabel  3,  Tabel  4,  Tabel  5.    Pengujian  yang  dilakukan  hanya kepada warna  yang sesuai atau warna yang dterima oleh sistem secara program (merah, biru, hijau dan putih) begitu jg berat yang diuji coba merupakan berat yang sesuai  oleh  sistem  (10  gr,  20  gr,  30  gr,  40  gr,  dan  50  gr).  Sehingga  dapat  dilihat bahwa sistem lengan robot yang diimplementasikan sebagai penyeleksi warna dan berat barang yang sudah diintegrasikan dengan sensor warna dan berat  bekerja dengan akurat tanpa ada kesalahan dalam melakukan kerjanya.
Tabel 6 Hasil Pengujian Keakuratan Gerak Lengan Robot dalam Menyeleksi warna reject dan variasi berat barang yang tidak sesuai
No. Kotak Tampilan LCD Pergerakan lengan robot Kesimpulan Warna Berat 1 Hitam 10 gr hitam (baris 1) 10 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 20 gr hitam (baris 1) 20 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 30 gr hitam (baris 1) 30 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 40 gr hitam (baris 1) 40 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 50 gr hitam (baris 1) 50 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 2 Abu-abu 10 gr abu-abu (baris 1) 10 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 20 gr abu-abu (baris 1) 20 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 30 gr abu-abu (baris 1) 30 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 40 gr abu-abu (baris 1) 40 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 50 gr abu-abu (baris 1) 50 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 3 Merah 15 gr merah (baris 1) 15 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 35 gr merah (baris 1) 35 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 70 gr merah (baris 1) 70 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 4 Biru 15 gr biru (baris 1) 15 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 35 gr biru (baris 1) 35 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 70 gr biru (baris 1) 70 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 5 Hijau 15 gr hijau (baris 1) 15 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 35 gr hijau (baris 1) 35 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil
No. Kotak Tampilan LCD Pergerakan lengan robot Kesimpulan Warna Berat 70 gr hijau (baris 1) 70 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 6 Putih 15 gr putih (baris 1) 15 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 35 gr putih (baris 1) 35 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 70 gr putih (baris 1) 70 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 7 Hitam 15 gr hitam (baris 1) 15 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil 8 Abu-abu 70 gr abu-abu (baris 1) 70 gr (baris 2) Menuju wadah reject Berhasil
Keterangan :
Pada Tabel 6, pengujian yang dilakukan terhadap warna yang tidak sesuai atau tidak diterima (hitam dan abu-abu) dan berat yang juga tidak sesuai (15 gr, 35 gr dan 70 gr). Dari pengujian dilakukan variasi pengujian warna yang tidak sesuai di gabung dengan berat yang tidak sesuai, warna sesuai dan berat yang tidak sesuai serta  warna  yang  tidak  sesuai  dan  berat  yang  tidak  sesuai.  Dari  seluruh  variasi pengujian  pada  Tabel  6  seluruh  variasi  membuat  gerakan  robot  menuju  kearah wadah reject, karena dari sistem telah ditentukan syarat yang mewajibkan kedua pembacaan sensor, baik warna maupun benar haris dengan warna dan berat yang sesuai yang  telah ditentukan diprogram awal sistem. Dapat dilihat bahwa sistem lengan robot yang diimplementasikan sebagai penyeleksi warna dan berat barang yang sudah diintegrasikan dengan sensor warna dan berat  bekerja dengan akurat tanpa ada kesalahan dalam melakukan kerjanya.

## 4. SIMPULAN
Hasil  ujicoba  sistem  penyeleksian  warna  dan  berat  berat  barang menggunakan pergerakan lengan robot yang dilakukan membuktikan bahwa sistem lengan robot mampu dan efektif dalam melakukan pergerakan yang akurat dalam memposisikan  derajat  geraknya  dalam  mengambil  barang  berwarna  dalam berbagai  variasi  berat  serta  membawanya  ke  tempat/wadah  yang  sesuai  dengan yang ditentukan.  Hal ini telah menunjukkan bahwa semua perangkat yang ada pada sistem  penyeleksian  ini  telah  berhasil  di  integrasikan  dan  mencapai  target  yang diinginkan yaitu robot lengan yang dapat melakukan geraknya sebagai penyeleksi warna dan berat barang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] The Robotic Institute, diakses pada Desember 2016, dari www.ri.cmu.edu.
[2]  Endra Pitowarno, “ Robotika Desain, Kontrol, dan Kecerdasan Buatan” , Edisi I, Andi Offset, Yogyakarta, 2006.
[3]  Riyanto  Sigit,  “ Robotika,  Sensor  dan  Aktuator ”,  Cetakan  Pertama,  Graha Ilmu, Yogyakarta, 2007.
[4]  Hermawati, Euis W, Witarsa, Verdian, Yuniarti, and Caroline, “Prototipe Penyortir Barang Berdasarkan Warna, Bentuk Dan Tinggi Berbasis Programmable Logic Controller (PLC) Dengan Penggerak Sistem
Pneumatic ”, Mikrotiga, Vol. 1, No. 2, Mei 2014.
[5]  Datasheet Colour Sensor TCS3200 , diakses dari e-book pada September 8, 2016, http://www.innovativeelectronics.com.
[6]  Prastyono Eko Pambudi, Edhy Sutanta and Mujiman, “Identifikasi Daging Segar menggunakan Sensor Warna RGB TCS3200-DB” , Technoscientia, Vol. 6, No. 2, Februari 2014.
[7]  Bambang Priyadi, “ Aplikasi Sensor Warna Jenis TCS 230 sebagai Alat Penentu Komposisi Warna pada Cat Mobil ”, Eltek, Vol. 10, No. 02, April 2012.
[8]  Arief Cipta Indra Rukmana and Abdul Ro’uf, “Aplikasi Sensor Load Cell pada  Purwarupa Sistem Sortir Barang” , Ijeis,  Vol. 4, No.1, pp.35-44, April 2014.
[9]  Tarigan  Pernantin,  “ Sistem  Tertanam  (Embedded  System) ”,  Cetakan Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2011.
[10]  Yao Li, “ An Automatic Determination Method based on Color Sensor at The End Point of The Titration ”, Proc. Of Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering”, p.3836 – 3838, Nanjing, China, 15-17 July 2011.
[11]  Datasheet Mikrokontroler  AVR  Atmega32 ,  diakses  dari  e-book  pada Desember 8, 2016, http://www.atmel.com.