Abstrak—Aktivitas  illegal  fishing  menjadi  tantangan  terbesar bagi  Indonesia  untuk  menjaga  teritorial  perairannya  dari aktivitas  pemindahan  ikan  secara  illegal.  Guna  mengatasi permasalahan  tersebut,  maka  dibutuhkan  sistem  pengukuran muatan di kapal secara real time. Alat ukur real time juga dapat menggantikan  fungsi  pengukuran  di  darat.  Hal  ini  mampu meningkatkan kualitas  hasil tangkapan saat pemindahan ikan tuna dari kapal ke cold storage. Metode yang dilakukan adalah pengujian  sehingga  diperlukan  data  yang  nyata  untuk mendukung  dan  mensimulasikan  pelaksanaan  penelitian. Penelitian  ini  berupa  Model  yang  menggunakan  load  cell sebagai  sensor  pendeteksi  massa  ikan  dan  NodeMCU  sebagai mikrokontroler  menggunakan  bahasa  pemrograman  Arduino IDE  yang  terintegrasi  dengan  Wi-Fi  untuk  mengirim  data  ke database MySQL. Database MySQL dibangun dengan bahasa pemograman  PHP  dengan  alamat  host  tujuan  yaitu 36.92.139.100  dan  dipasang  password  sebagai  pengaman  dari penyalahgunaan  pihak  lain.  Hasil  percobaan  sensor  pada kondisi  kemiringan  12o  yang  mana  dianggap  ketika  kapal sedang dalam kondisi roll atau trim, menunjukkan penurunan tingkat  akurasi  sensor  dan  hasil  yang  relatif  tidak  stabil dibandingkan  saat  kondisi  normal.  Rata-rata  tingkat  akurasi pembacaan sensor pada kondisi normal adalah 98,2% dan rata- rata  tingkat  akurasi  pembacaan  sensor  pada  kemiringan  12 derajat adalah 97,1%.
Kata  Kunci—Database  MySQL,  Kapal  Penangkap  Ikan,  Load Cell, Massa Tuna, NodeMCU.

## I. PENDAHULUAN
ADA  umumnya,  sektor  perikanan  mempunyai  peranan penting dan strategis terhadap pembangunan perekonomian  nasional,  terutama  mengenai  perluasan kesempatan kerja, pemerataan pendapatan, peningkatan taraf hidup  bangsa,  pembudidayaan  ikan,  sampai  pada  pihak pelaku usaha di bidang perikanan. Penangkapan ikan dan alat yang  dipergunakan  berkembang  sangat  cepat  untuk memperoleh  ikan  dalam  waktu  relatif  singkat  dan  jumlah yang  cukup  besar.  Perairan  Indonesia  menyajikan  berbagai sumber  daya  guna  kesejahteraan  atau  kemakmuran  bagi bangsa  Indonesia  baik  memenuhi  kebutuhan  rakyatnya maupun keperluan ekspor suatu negara.
Sementara  itu,  Indonesia  menghadapi  suatu  tantangan untuk menjaganya dari potensi ancaman akan kelangsungan hidup  industri perikanan Indonesia. Salah satu  jenis sumber daya  ikan  yang  memiliki  potensi  besar  di  Indonesia  adalah dari  kelompok  ikan  pelagis  besar  antaranya  adalah  tuna. Sumber daya ikan tuna memiliki nilai ekonomis penting dan tersebar  hampir  di  seluruh  wilayah  di  perairan  Indonesia. Menurut  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  Indonesia, nilai  ekonomis  tuna  dipengaruhi  oleh  setidaknya  2  faktor. Pertama,  citra  ikan  tuna  sebagai  ikan  yang  memiliki kandungan nutrisi yang sangat tinggi seperti protein, omega- 3 dan DHA. Kedua, tuna dianggap makanan premium karena praktek  penangkapannya  relatif  sulit  dan  pengembangan
budidayanya  belum  optimal.  Nilai  ekonomis  yang  dimiliki ikan tuna menjadikannya sebagai salah satu komoditi utama dari  subsektor  perikanan  nasional  baik  untuk  konsumsi maupun  komoditi  ekspor.  Hal  tersebut  yang  menyebabkan besarnya  tingkat  penangkapan  ikan  tuna  secara  ilegal  atau illegal fishing yang ada di Indonesia. Aktivitas illegal  fishing menjadi  tantangan  terbesar  bagi Indonesia untuk menjaga teritorial perairannya dari aktivitas penangkapan ikan secara illegal dimana salah satunya adalah aktivitas illegal  transhipment .  Modus transhipment artinya pemindahan muatan ikan yang terjadi di tengah lautan lepas dari satu kapal lokal ke kapal asing. Modusnya, kapal tersebut menjual  ikannya  di  laut  lepas  tanpa  melaporkan  hasil tangkapannya dan baru melakukan pelaporan pada tangkapan terakhir atau saat periode perizinan hampir berakhir.
Salah satu kasus illegal transshipment yang pernah terjadi adalah  saat  operasi  pengawasan  selama  18-19  Maret  2021 oleh  kapal  pengawas  perikanan  KKP.  Dalam  operasi pengawasan  tersebut,  terdapat  8  kapal  yang  diamankan karena  melanggar  ketentuan  operasional.  Kapal  Pengawas Perikanan  Hiu  09  mengamankan  Kapal  Pengangkut  Wira Samudra  B  (124  GT)  di  perairan  Madura  karena  diduga melakukan illegal transhipment karena tidak bisa menunjukkan Berita Acara Alih Muatan dan tidak memiliki Pemantau (observer) sebagaimana dipersyaratkan.
Oleh  karena  itu,  guna  mengatasi  permasalahan  di  atas, maka  dibutuhkan  sistem  pengukuran  muatan  di  kapal penangkap  ikan  secara real  time, sehingga  instansi  yang berwenang  dapat  melakukan  pemantauan.  Palka  ikan  yang dipantau  berisi  muatan  ikan  tuna  dengan  system  pendingin mekanis maupun es. Selain itu, keberadaan alat ukur real time

## Perancangan Sistem Pengukur Muatan Real Time pada Kapal Penangkap Ikan Tuna
Salsabila Putri Giafi, Eddy Setyo Koenhardono, dan Juniarko Prananda Departemen Teknik Sistem Perkapalan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail :   eddy-k@its.ac.id
P
Gambar 1.  Diagram Blok Sistem Pengukur Muatan.
Gambar 2.  Tampilan Halaman Utama Web Server Database.
dapat menggantikan fungsi pengukuran di darat, sebagaimana  yang  terjadi  saat  ini.  Hal  ini  mampu meningkatkan kualitas hasil tangkapan saat pemindahan ikan tuna dari kapal pengangkut ke cold storage .

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Perumusan dan Identifikasi Masalah
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  berupa  perumusan masalah. Perumusan masalah dilakukan untuk memecahkan suatu  permasalahan  agar  dapat  mencapai  tujuan  penelitian ini.  Fokus  permasalahan  dalam  penelitian  ini  yaitu menerapkan  sistem  sensor  load  cell  pada  kapal  penangkap ikan  tuna  sehingga  dapat  menghasilkan  data  berat  hasil tangkapan ikan pada palka dan perancangan palka ikan yang mudah dirawat.

## B. Studi Literatur
Tahapan  kedua  yang  akan  dilakukan  ialah  studi  literatur dimana studi literatur ini dilakukan untuk  mencari  referensi permasalahan  serta  pembelajaran  dan  pengkajian  data  yang telah  ada  melalui  sumber  terkait  untuk  membantu  dalam melakukan penyelesaian penelitian ini.  Data yang ditelusuri adalah  data  yang  berhubungan  dan  memiliki  kesamaan dengan  penelitian  ini  yang  didapatkan  melalui  sumber jurnal/paper,  buku,  tugas  akhir  yang  mempunyai  kesamaan hubungan serta data perolehan dari internet. Dalam penelitian ini  akan  difokuskan  dalam  beberapa  materi  yang  ditelusuri yaitu  konstruksi  palka  ikan,  penggunaan  sensor  load  cell  di kapal, mikrokontroler NodeMCU, dan pemograman arduino IDE.

## C. Pengumpulan Data
Tahapan  ketiga  dari  penelitian  ini  adalah  pengumpulan data  mengenai  lokasi  pesebaran  ikan  tuna  di  perairan Indonesia dan konstruksi palka ikan tuna yang sudah ada dan sistem yang ada di  dalamnya. Dari data ini, kemudian akan dijadikan acuan untuk merancang konstruksi palka yang akan dipasang perangkat sensor load cell dan peletakan sensor agar mudah dirawat.
Sistem  pengukur  muatan  pada  blok  diagram  Gambar  1 adalah  sebuah  sistem  yang  menggunakan  load  cell  sebagai sensor, NodeMCU  sebagai microprocessor , dan web server sebagai display device untuk mengukur dan memantau beban atau  gaya  tertentu.  Agar  sirkuit  beroperasi,  catu  daya disediakan  dan  diumpankan  ke  semua  bagian  yang membutuhkannya[1].

## D. Perhitungan Model Palka
Perancangan  desain  dari  model  palka  kapal  ikan, didasarkan  pada  palka  kapal  penangkap  ikan  yang  sudah pernah  dioperasikan.  Sistem  pendingin  yang  digunakan adalah  IQF  ( Individually  Quick  Frozen )  yang  umum diterapkan pada kapal penangkap ikan tuna karena ukurannya yang besar dan juga sistem pendingin menggunakan es batu jika  ikan  tuna  yang  ditangkap  berukuran  lebih  kecil. Kapasitas palka ikan tuna dihitung berdasarkan rumus
Gambar 3.  Tampilan Web Server Database.
Tabel 1.
Hasil Uji Fungsionalitas Sensor Massa Nyata (kg) Massa yang Terbaca Setiap Load Cell (Kg) Load Cell 1 Load Cell 2 Load Cell 3 Load Cell 4 2,0 1,9 2,0 1,9 2,0
Gambar  4.    Pemodelan  Model  Palka  dan  Peletakan  Sensor  dengan AutoCAD. Gambar 5.  Model Palka dengan Rangkaian Load Cell.
Gambar 6.  Keadaan Model untuk Uji Coba Pertama.
Tabel 2. Data Hasil Pembacaan Sensor dan Tingkat Akurasi Percobaan Pertama Data Massa Nyata (kg) Data Massa yang Terukur (kg) Posisi 1 Posisi 2 Posisi 3 Posisi 4 Posisi 5 2 2 2,05 1,93 2,04 1,99 3 3,01 3,08 2,91 3,09 3,02 Tingkat Akurasi 99,8% 97,4% 96,8% 97,5% 99,4% Rata-Rata Tingkat Akurasi Sensor Percobaan 1 98,2%
Kapasitas Model Palka = V palka x ρ tuna , (1) dimana  kapasitas  model  palka  adalah  kapasitas  massa maksimum ikan tuna yang dapat ditampung oleh model palka dalam  satuan  kilogram  (kg),  V palka adalah  volume  model palka dalam satuan m 3 , dan ρ tuna adalah massa jenis ikan tuna dalam satuan kg/m 3 .Oleh karena itu, berdasarkan persamaan (1), kapasitas model palka ikan tuna yaitu
Kapasitas Model Palka  = (0,5 x 0,5 x 0,4) m x 1.020 kg/m 3
= 0,1 m 3 x 1.020 kg/m 3
= 102 kg.
Kapasitas  model  palka  dari  perhitungan  di  atas  adalah 102 kg sehingga sensor load cell yang dipilih harus memiliki spesifikasi kapasitas beban minimal 102 kg. Pada kapal yang sudah  ada,  maka  kapasitas  sensor  akan  disesuaikan  dengan kapasitas muatan pada setiap palka.

## E. Perancangan  Perangkat  Alat  Ukur  Berat  Muatan  pada Palka Ikan
Sensor  load  cell  merupakan  salah  satu  alat  utama  pada sistem.  Sensor  tersebut  akan  digunakan  untuk  menangkap data  berat  muatan  ikan  di  dalam  palka  kapal.  Untuk menambah  tingkat  kevalidan  data,  maka  tidak  hanya menggunakan satu sensor load cell saja, namun menggunakan  empat  sensor  load  cell,  sehingga  diperlukan integrasi antar alat tersebut yaitu junction box . Jenis load cell yang dipilih adalah shear beam load cell dengan kapasitas 40 kilogram. Modul HX711 juga dipasang antara mikrokontroler dan sensor load cell untuk memperkuat sinyal
sensor  yang  hanya  ukuran  millivolts  [2].  Kelebihan  dari HX711  yaitu  struktur  yang  sederhana,  mudah  dalam penggunaan,  hasil  yang  stabil  dan  reliable,  memiliki sensitivitas tinggi, dan mampu mengukur perubahan dengan cepat [3]. Mikrokontroler yang digunakan pada penelitian ini adalah  NodeMCU  1.0.  NodeMCU  1.0  merupakan pengembangan  dari  versi  0.9  [4].  Pemrograman  yang digunakan  adalah  bahasa  pemograman  Arduino  IDE  untuk melakukan kalibrasi dan transmisi data ke database MySQL. Selanjutnya, dilakukan transmisi data dari kapal ke pelabuhan dengan  mengirimkan  hasil  data  pembacaan  sensor  ke database MySQL. Untuk tampilan database muatan ikan tuna real  time  memiliki  password  untuk  mengantisipasi penyalahgunaan pihak luar seperti Gambar 2 dan Gambar 3.

## F. Uji Coba Fungsionalitas Perangkat Sensor
Sebelum  kalibrasi  sensor  dilakukan,  perlu  dilakukan  uji coba fungsionalitas sensor dengan tujuan untuk meminimalisir error yang terjadi sebelum rangkaian load cell dipasang  ke  model  dan  memastikan  setiap  sensor  yang digunakan bekerja dengan baik. Ketika rangkaian terhubung ke NodeMCU dan laptop, program yang digunakan untuk uji coba  fungsionalitas  rangkaian  sensor  adalah  program calibration . Massa yang menjadi nilai referensi yaitu  timbel 2 kilogram.
Pada  Tabel  1  uji  coba  fungsionalitas  sensor,  masing- masing sensor bekerja dengan baik menampilkan massa yang terukur,  namun  hasil  pembacaan  sensor  load  cell  2  dan  4 memiliki  perbedaan  dari  massa  sesungguhnya.  Hal  ini
Tabel 3.
Nilai Hambatan pada Potensiometer dari Setiap Load Cell Load Cell Nilai Hambatan pada Potensiometer (Ohm) 1 19,1 2 25,7 3 19,0 4 19,5 Tabel 3. Data Hasil Pembacaan Sensor dan Tingkat Akurasi Percobaan Kedua
Data Massa Nyata (kg) Data Massa yang Terukur (kg) Posisi 1 Posisi 2 Posisi 3 Posisi 4 Posisi 5 2 1,94 2 1,89 1,99 1,93 3 2,90 2,98 2,9 2,82 2,89 Tingkat Akurasi 96,8% 99,7% 95,6% 96,8% 96,4% Rata-Rata Tingkat Akurasi
Sensor Percobaan 2 97,1%
Gambar 9.  Keadaan Model untuk Uji Coba Kedua.
Gambar 7.  Posisi Peletakan Beban untuk Uji Coba 1 dan 2. Gambar 8.  Grafik Akurasi Sensor Load Cell pada Percobaan Pertama. 1.5 2 2.5 3 3.5 1.5 2.5 3.5 D at a Ny at a (kg ) Data Massa Terukur (kg) Grafik Akurasi Percobaan 1 2 kg 3 kg Data Ideal
dikarenakan perbedaan panjang kabel load cell pada load cell 2  dan  4  akibat  pemanjangan  kabel  yang  bertujuan  untuk mencapai terminal input junction box.
Panjang kabel dapat mempengaruhi hasil pembacaan load cell  karena  kabel  memiliki  resistansi  internal  yang menyebabkan  penurunan  tegangan  ( voltage  drop )  seiring dengan panjang kabel  yang digunakan. Perubahan tegangan ini dapat menyebabkan perubahan pada sinyal keluaran dari load cell, yang pada akhirnya dapat mengakibatkan kesalahan dalam pembacaan beban atau gaya yang diterapkan pada load cell.  Oleh  karena  itu,  apabila calibration  value yang digunakan  disesuaikan  dengan  perbedaan  tegangan  setiap load cell, maka hasil yang ditunjukkan akan lebih akurat.

## G. Pembuatan Model Palka Ikan dan Peletakan Perangkat Sensor
Empat  buah  sensor  load  cell  akan  diletakkan  di  bagian pojok  lantai  palka  dengan  tujuan  untuk  mencapai  distribusi beban yang merata dan akurat. Hal ini memungkinkan sistem timbangan  untuk  mendeteksi  bobot  dengan  lebih  baik  dan menghindari  kesalahan  pengukuran  yang  dapat  terjadi  jika beban hanya diletakkan di tengah. Dengan meletakkan sensor di keempat pojok, setiap sensor dapat mengukur beban pada titik tertentu di bawah objek yang ditimbang.
Dalam  konfigurasi  ini,  sensor-sensor  tersebut  dapat mendeteksi  perubahan  beban  dan  memberikan  bacaan  yang
akurat berdasarkan perubahan tekanan yang mereka tangkap. Selain itu, dengan meletakkan sensor di pojok-pojok, sistem timbangan  dapat  mengkompensasi  ketidaksempurnaan  pada permukaan timbangan. Jika permukaan timbangan tidak rata atau  ada  perbedaan  tingkat,  sensor  di  pojok-pojok  dapat mengkompensasi  perbedaan  tersebut  dengan  memastikan bahwa semua empat sensor mendeteksi beban secara akurat, sehingga memberikan hasil pengukuran yang lebih akurat.
Untuk junction box, NodeMCU, dan HX711 direncanakan untuk  diletakkan  pada  wheelhouse  kapal.  Hal  ini  bertujuan untuk mempermudah wiring dari lantai palka ke wheelhouse, mempermudah proses modifikasi pada program Arduino IDE apabila  ada  kalibrasi  atau  variabel  yang  berubah,  dan mempermudah perawatan apabila terjadi keabnormalan pada peralatan  karena  tidak  perlu  turun  ke  palka.    Gambar  4 menunjukkan pemodelan 3D sederhana dari model palka dan peletakan  sensor  serta  peralatan  lainnya  menggunakan software AutoCAD.
Model  palka  ikan  dibuat  dari  bahan  akrilik  dan  PVC  di bagian dasar load cell. Bantalan di setiap load cell berjumlah 2  buah  dan  dipasang  menggunakan  baut  yang  memiliki diameter  ulir  sekitar  11  milimeter.  Pada  bawah  PVC, dipasang juga kaki-kaki berukuran 5 x 5 cm dan tebal 1 cm berjumlah  lima  buah  agar  stabil.  Gambar  5  menunjukkan model palka yang telah dibua

## H. Uji Coba Performa
Skenario  uji  coba  performa  dilakukan  dengan  2  variasi. Skenario  uji  coba  yang  pertama  adalah  uji  coba  akurasi komponen sensor jika tangki dalam keadaan normal. Setelah percobaan,  dilakukan  evaluasi  antara  data  berat  sebenarnya dan data berat yang didapatkan dari hasil sensor load cell . Skenario uji coba kedua adalah uji coba akurasi komponen sensor  jika  palka  ikan  dalam  keadaan  dimiringkan,  atau seolah-olah jika kapal sedang berada dalam situasi laut yang berombak.  Setelah  melakukan  percobaan,  maka  harus dilakukan  evaluasi  antara  data  berat  sebenarnya  dan  data berat yang didapatkan dari hasil sensor load cell . Selain itu, juga  dilakukan  evaluasi  antara  data  berat  skenario  pertama dan kedua dengan beban yang sama.

## III. ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN

## A. Skenario Uji Coba 1
Skenario  uji coba satu  adalah uji coba akurasi komponen sensor jika kapal dan palka ikan berada di posisi normal atau saat kondisi lautan tenang. Palka disini diasumsikan sebagai palka  berpendingin  mekanis  dan  mendinginkan  ikan menggunakan  metode  IQF.  Keadaan  model  pada  uji  coba pertama dapat dilihat pada Gambar 6.
Tabel 2 menunjukkan data hasil skenario uji coba pertama yang  dilakukan  sebanyak  lima  percobaan  dengan  peletakan beban yang berbeda seperti pada Gambar  7  dan dua variasi beban.
Setelah  percobaan,  dilakukan  evaluasi  antara  data  massa nyata dan data massa yang didapatkan dari hasil sensor load cell. Grafik hasil akurasi dari sensor load cell pada percobaan 1  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.    Pada  uji  coba  pertama  ini, hambatan  pada  potensiometer  dihitung  menggunakan multimeter  untuk  memastikan  kemungkinan  penyebab terjadinya perbedaan massa yang terukur oleh load cell. Tabel
Gambar 10.  Grafik Akurasi Sensor Load Cell pada Percobaan Kedua.
Gambar 11.   Keadaan Model untuk Uji Coba Ketiga.
Tabel 4. Data Hasil Pembacaan Sensor dan Tingkat Akurasi Percobaan
Ketiga
Gerakan Model (9 o ) Data massa hasil deteksi sensor (kg) Tingkat akurasi Normal 5,62 100% Trim Depan 5,4 96,09% Trim Belakang 5,32 94,66% Rolling Kanan 5,56 98,93% Rolling Kiri 5,47 97,33% Rata-Rata Tingkat Akurasi 96,75%
1.5 2 2.5 3 3.5 1.5 2.5 3.5 D at a Ny at a (kg ) Data Massa Terukur (kg)

## Grafik Akurasi Percobaan 2
2 kg 3 kg
Data Ideal
3  menunjukkan  besar  hambatan  pada  potensiometer  pada junction box dari masing-masing load cell.
Pada skenario ini, peletakan beban di tengah model palka cenderung lebih akurat dibandingkan dengan peletakan beban di  sudut-sudut  model.  Hal  ini  membuktikan  bahwa persebaran  beban  yang  tidak  merata  dapat  mempengaruhi pembacaan  load  cell  karena  load  cell  biasanya  dirancang untuk  memberikan  respons  linier  terhadap  beban  yang diterapkan secara merata pada seluruh permukaan sensor.
Apabila  diamati  melalui  nilai  hambatan  potensiometer masing-masing  load  cell,  hambatan  potensiometer  juga mempengaruhi hasil pembacaan massa. Hal ini membuktikan besarnya  hambatan  pada  potensiometer  berpengaruh  pada nilai  output  load  cell  dimana  jika  hambatan  potensiometer kecil  maka  pembacaan  beban  di  sudut  tersebut  akan  lebih besar,  dan  begitu  pula  sebaliknya.  Potensiometer pada  load cell  biasanya  digunakan  untuk  mengatur  nol  atau  titik referensi  ketika  tidak  ada  beban  yang  diterapkan.  Posisi potensiometer  menentukan  bagaimana  load  cell  merespons dan  memberikan  outputnya  ketika  tidak  ada  beban  yang bekerja pada sensor.
Ketika  potensiometer  mengalami  pergeseran  nol  ke  arah positif, maka nilai output load cell saat tidak ada beban akan meningkat  dari  nilai  sebelumnya.  Untuk  mencapai pergeseran  nol  yang  lebih  tinggi,  potensiometer  harus membuat  hubungan  resistansi  dalam  rangkaian  load  cell berubah  menjadi  lebih  kecil.  Jika  nilai  output  load  cell  saat nol  bergeser  ke  nilai  yang  lebih  tinggi,  maka  ketika menambahkan  beban,  nilai  outputnya  akan  semakin  tinggi dari  nilai  yang  seharusnya  sesuai  dengan  beban  yang diterapkan.  Sebaliknya,  jika  potensiometer  mengalami pergeseran  nol  ke  arah  negatif,  maka  nilai  output  load  cell akan  menurun  dan  potensiometer  akan  lebih  resistif  atau memiliki hambatan yang lebih besar.

## B. Skenario Uji Coba 2
Skenario uji coba kedua adalah uji coba akurasi komponen sensor  jika  kapal  dan  palka  ikan  dalam  kondisi  miring  atau saat kapal berada di kondisi rolling dan trim.
Sudut  kemiringan  yang  diuji  adalah  12 o dan  model diposisikan  trim  ke  belakang.  Palka  disini  diasumsikan sebagai palka berpendingin mekanis dan mendinginkan ikan menggunakan metode IQF.
Gambar keadaan model pada uji coba kedua dapat dilihat pada  Gambar  8.  Skenario  uji  coba  kedua  juga  dilakukan sebanyak  lima  percobaan  dengan  peletakan  beban  yang berbeda seperti pada Gambar 6 dan dua variasi beban. Setelah percobaan,  dilakukan  evaluasi  antara  data  massa  nyata  dan data massa yang didapatkan dari hasil sensor load cell. Grafik hasil  akurasi  dari  sensor  load  cell  pada  percobaan  2  dapat dilihat pada Gambar 10.
Hasil  data  massa  deteksi  sensor  pada  skenario  kedua menunjukan nilai massa yang memiliki tingkat akurasi lebih kecil  daripada  scenario  pertama  dan  cenderung  tidak  stabil. Selain  akibat  dari  persebaran  beban,  perbedaan  panjang kabel,  dan  hambatan  potensiometer,  hal  ini  juga  dapat disebabkan dari dari pengaruh kemiringan.
Ketika load cell tidak berada dalam posisi yang tepat atau tidak tegak lurus, gaya yang diterapkan tidak hanya berjalan sepanjang  sumbu  vertikal  sensor.  Bagian  dari  gaya  akan berjalan sepanjang sumbu horizontal, menyebabkan
munculnya  komponen  gaya  yang  tidak  diinginkan  dalam pembacaan.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan  kesalahan  dalam pembacaan  beban  yang  sebenarnya,  karena  load  cell  hanya seharusnya  merespons  terhadap  gaya  vertikal  atau  sesuai dengan sumbu penerapannya.

## C. Skenario Uji Coba 3
Skenario uji coba ketiga adalah uji coba akurasi rangkaian sensor  jika  menggunakan  es  sebagai  pendinginnya. Percobaan  dilakukan  menggunakan  air  yang  diasumsikan sebagai ikan dan es untuk menguji akurasi pembacaan sensor saat terjadi pergerakan. Gambar keadaan model pada uji coba ketiga dapat dilihat pada Gambar 11.
Program untuk skenario ketiga ini dibuat berbeda dari dua percobaan  sebelumnya,  karena  menggunakan  logika  yaitu massa  yang  terbaca  sensor  menggunakan  rasio  1:1  antara massa es dan ikan. Hal ini didapatkan dari aturan minimum rasio  es  dan  ikan  yang  secara  umum  digunakan  di  daerah tropis  adalah  1:1  [5].  Selain  itu,  pengaruh  pengurangan  air sebanyak  10-20  mililiter  secara  bertahap  yang  diasumsikan sebagai es yang mencair, dilakukan untuk mengetahui apakah sensor  dapat  mendeteksi  fluida  yang  berkurang  di  dalam palka. Data massa air yang terdeteksi sensor ditampilkan pada Tabel 4.
Pada  skenario  ketiga,  yaitu  skenario  di  mana  palka menggunakan  es  sebagai  pendinginnya  dan  massa  ikan berbanding  es  memiliki  rasio  1:1.  Tingkat  akurasi  sensor dalam mendeteksi fluida dengan kemiringan 9 o memiliki rata- rata  tingkat  akurasi  sama  dengan  percobaan  kedua  yaitu sekitar  96%.  Pengurangan  air  yang  terbaca  pada  sensor ditampilkan secara real sekitar 10-20 mililiter sehingga dapat mendeteksi  penurunan laju massa es  secara akurat. Namun, pada realitanya masih banyak faktor yang perlu diperhatikan yang dapat mempengaruhi suhu dan laju peluruhan massa es pada palka ikan yaitu perubahan suhu siang ke malam, letak geografis, dan musim.

## IV. KESIMPULAN DAN RINGKASAN

## A. Kesimpulan
Dari hasil pengamatan dan percobaan selama perancangan, pembuatan model, dan uji coba rangkaian sensor, maka dapat diambil  kesimpulan  sebagai  berikut:(1)Sistem  pengukur muatan kapal  ikan tuna menggunakan empat buah load cell sebagai sensor untuk mendeteksi massa ikan pada palka ikan tuna, junction box sebagai pengumpul sinyal dari empat buah load cell, HX711 sebagai  penguat  sinyal dari  load cell, dan NodeMCU sebagai mikrokontroler yang terintegrasi dengan Wi-Fi untuk mengirimkan hasil pembacaan massa pada palka ikan secara real time ke web server yang dapat diakses oleh pihak  yang  berwenang.  Tampilan  hasil  pembacaan  sensor berupa kilogram dengan waktu berupa tanggal (tahun-bulan- tanggal) dan jam (jam-menit-detik). Keempat sensor load cell akan  diletakkan  di  bawah  palka  ikan  tuna  dan  peletakan junction box, amplifier HX711, dan NodeMCU diletakkan di wheelhouse  kapal  ikan  tuna  dengan  tujuan  untuk memudahkan  kalibrasi  ulang,  perawatan,  dan  perbaikan apabila  terjadi  keabnormalan  pada  kinerja  sensor.  Hasil percobaan  sensor  pada  kondisi  kemiringan  12o  yang  mana dianggap  ketika  kapal  sedang  dalam  kondisi  roll  atau  trim, menunjukkan  penurunan  tingkat  akurasi  sensor  dan  hasil
yang  relatif  tidak  stabil  dibandingkan  saat  kondisi  normal. Rata-rata  tingkat  akurasi  pembacaan  sensor  pada  kondisi normal adalah 98,2% dan rata-rata tingkat akurasi pembacaan sensor  pada  kemiringan  12o  adalah  97,1%.  Pada  skenario pertama dan kedua, didapatkan hasil pembacaan massa yang berbeda-beda  berdasarkan  peletakannya.  Hal  ini  dapat disebabkan  dari  perbedaan  panjang  kabel  dari  setiap  kabel, peletakan beban yang cukup berjarak dari titik load cell, dan pengaruh  perbedaan  hambatan  potensiometer  setiap  load cell;(2)Program  untuk  menjalankan  sensor  load  cell menggunakan Arduino IDE sebagai bahasa pemogramannya. Program  Arduino  IDE  yang  digunakan  adalah  program calibration untuk  mendapatkan calibration  value dan program yang mentransimiskan data massa ikan tuna dengan memanfaatkan  jaringan  Wi-Fi  untuk  mengirimkan  data  ke database  MySQL.  NodeMCU  akan  mengirim  data  massa deteksi  sensor dengan akurat  ke database MySQL dan web server selama  titik  Wi-Fi  berada  di  dekat  NodeMCU. Database  MySQL  dibangun  dengan  bahasa  pemograman PHP  dan  dipasang password sebagai  pengaman  ganda  dari penyalahgunaan pihak lain.

## B. Saran
Saran  yang  diberikan  untuk  pengembangan  sistem pengukur  muatan  kapal  ikan  tuna  ini  adalah:(1)NodeMCU sebaiknya memanfaatkan power dari baterai pada penggunaannya  di  atas  kapal  sesuai  kebutuhan  sensor  load cell dan NodeMCU itu sendiri yaitu 5 volt. Baterai memiliki keunggulan dalam memberikan pasokan daya yang konstan dan  stabil  untuk  NodeMCU  dan  proyek  IoT  yang memerlukan  mobilitas;(2)Pengembangan  sistem  pengukur muatan  ikan  ini  dapat  dimaksimalkan  untuk  menampilkan
hasil yang akurat dengan cara pengukuran tambahan di luar palka  menggunakan  conveyor  seperti  yang  ada  di  fasilitas bandara. Conveyor dengan sensor berat ini akan mendeteksi massa ikan tuna secara individual untuk mendapatkan massa asli  setiap  ikan;(3)Penggunaan  sensor  kamera  untuk mendeteksi  volume  ikan  tuna  juga  dapat  dicoba  untuk pengembangan  sistem  pengukur  muatan  ikan  agar mendapatkan nilai  massa individual ikan yang lebih akurat. Dari volume setiap ikan tuna yang didapat kemudian dibuat program untuk menghitung volume dikali dengan massa jenis ikan  tuna  untuk  mendapatkan  massa  ikan  tuna  yang  akurat. Hal  ini  disebabkan  karena  sensor  kamera  tidak  akan terdistraksi oleh gerakan kapal dan varibel lain di dalam palka seperti es batu. Selain itu, sensor kamera akan lebih fleksibel karena peletakannya yang berada di atas palka ikan dan tidak perlu melubangi palka sebagai jalur kabelnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. A. Fagbemi, M. Momoh, I. G. Saidu, D. O. Akpootu, S. B. Sharafa, and M. J. Abdulsalami, “Digitalisation of an analogue weighing scale using microcontroller,” IOSR J Environ Sci Toxicol Food Technol, vol. 8, no. 2, pp. 126–134, 2014, doi: 10.9790/2402-0824126134.
[2] S. Sumardi and I. Iswahyudi, “Prototype sistem pemantau batas beban pada  kapal  penumpang,”  Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Komputasi (ELKOM),  vol.  1,  no.  2,  pp.  64–74,  Dec.  2019,  doi: 10.32528/elkom.v1i2.3085.
[3] Dhanneswara  Yoga  Widagdo,  Koesmarijanto,  and  Farida  Arinie, “Sistem  pencatatan  hasil  timbangan  menggunakan  sensor  load  cell melalui  database  berbasis  arduino  uno,”  Jurnal  Jaringan Telekomunikas, vol. 10, no. 1, pp. 13–19, 2020.
[4] T. Suryana, “Automation and Remote Control of Electronic Equipment Using  the  Internet  with  NODEMCU  ESP8266  Interface  and  Apache MYSQL  Web  Server,”  Universitas  Komputer  Indonesia  ,  Bandung, 2021.
[5] M. Shawyer and A. Pizzali, The Use Of Ice On Small Fishing Vessels. Roma, Italy: Publishing Management Service, 2023.