## Prototipe Alat Penyortir Telur Berdasarkan Warna dan Ukuran
1 Nurul Lailatulfath *) , 1 Maila Rahmah, 1 Willi Sutanto & 2 Vebi Nadhira
1 Akademi Metrologi dan Instrumentasi
2 Institut Teknologi Bandung
*) nurullailatulfath123@gmail.com

## Abstrak
Berdasarkan  survei  di  Peternakan  PT  Johnson’s  Farm,  kegiatan  sortir  telur  dilakukan  secara  manual  mengandalkan subjektivitas  manusia.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  prototipe  alat  penyortir  telur  telah  dibuat  untuk  memilah  telur berdasarkan warna dan ukuran agar didapatkan hasil seragam. Prototipe ini dilengkapi dengan sensor inframerah sebagai pendeteksi keberadanan telur, sensor warna TCS3200  sebagai pendeteksi warna kerabang  telur, sensor jarak HC-SR04 sebagai pendeteksi diameter minor telur, dan motor servo SG-90 sebagai pemilah hasil sortir. Prototipe ini terpasang pada sebuah  sistem  konveyor  agar  penyortir  berjalan  secara  otomatis.  Sensor  jarak  HC-SR04  dan  sensor  warna  TCS3200 diletakkan  pada  bagian  awal  konveyor  dengan  ketinggian  yang  tetap  untuk  mendeteksi  karakteristik  telur.  Hasil  sortir dipisahkan  ke  dalam  enam  kategori.  Keenam  kategori  tersebut  yakni  telur  coklat  jumbo,  telur  putih  jumbo,  telur  coklat normal, telur putih normal, telur coklat kecil, dan telur putih kecil. Dalam menyortir 21 sampel telur yang bervariatif, sensor HC-SR04 memiliki persentase keberhasilan sebesar 98,1% dan sensor TCS3200 memiliki persentase keberhasilan sebesar 72,4%. Prototipe telah bekerja dengan baik dengan persentase rata-rata keberhasilan sebesar 72,4%. Hasil tersebut sangat dipengaruhi oleh keberhasilan kedua sensor dalam mendeteksi telur.
Kata Kunci:  Telur, sortir, sensor jarak HC-SR04, sensor warna TCS3200, konveyor

## 1 Pendahuluan
Telur merupakan salah satu sumber protein hewani yang menjadi primadona di masyarakat [1]. Hal ini didukung oleh  banyaknya  kandungan  gizi  yang  terdapat  dalam  telur,  harganya  yang  relatif  terjangkau,  dan  mudah didapatkan  baik  di  pasar  modern  maupun  pasar  tradisional.  Terdapat  berbagai  macam  telur  yang  lazim dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia, seperti telur ayam ras, telur ayam kampung, telur bebek, dan telur ayam puyuh.
Najemah telah melakukan penelitian mengenai rancang bangun sistem penyortir kualitas telur ayam berbasis mikrokontroler [2]. Penelitian ini menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04 sebagai pendeteksi ukuran telur dan menggunakan sensor LDR ( Light Dependent Resistance ) yang berfungsi sebagai pendeteksi baik atau buruknya kualitas telur. Adapun sampel telur diambil secara acak di pasaran. Selain itu, Sidiq & Irmawati telah meneliti terkait pengolahan citra untuk identifikasi telur berdasarkan ukuran [3]. Penelitian tersebut menggunakan citra digital dengan media interface GUI ( Grapical User Interface ) yang memanfaatkan software Matlab. Sandra et al juga  melakukan  penelitian  berbasis pengolahan  citra  untuk memprediksi kematangan  pisang  [4].  Penelitian tersebut menggunakan  sensor warna  TCS3200 yang menghasilkan  akurasi 100%  untuk level 1 dan  5, 80% untuk level 3, dan 60% untuk level 7. Selanjutnya, Sholihin & Rohman telah melakukan penelitian mengenai klasifikasi kualitas mutu telur ayam ras berdasarkan fitur warna dan tekstur [5]. Pada penelitian ini, digunakan K-Nearst Neighbor dengan rata-rata akurasi tertinggi yang didapatkan sebesar 82,3%.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  menarik  untuk  dilakukan  pengembangan  terhadap  prototipe  yang  telah  ada. Pertama, objek yang diteliti adalah telur ayam ras Lohmaan brown [6]. Untuk memperbaiki pemilihan sampel telur yang kurang spesifik pada penelitian sebelumnya, sampel telur yang digunakan pada penelitian ini berasal dari  PT  Johnson’s  Farm.  Perusahaan  ini  bergerak  di  bidang  penyortiran  telur  dan  merupakan  salah  satu penyuplai  telur  ayam  ras Lohmaan  brown terbesar  di  Bandung.  Selanjutnya,  berdasarkan  studi  kasus  di  PT Johnson’s  Farm,  telur  dipisahkan  menggunakan  standar  performa Lohmaan  brown dan  dilakukan  secara manual  berdasarkan  subjektivitas  manusia.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini,  akan  dibuat  prototipe  alat penyortir telur berdasarkan warna menggunakan sensor TCS3200 dan ukuran menggunakan sensor HC-SR04. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengatasi  kelemahan  pada  kegiatan  penyortiran  di  PT  Johnson’s  Farm sekaligus menjadi inovasi baru dari penelitian sebelumnya.

## 2 Metode

## 2.1 Spesifikasi Prototipe dan Objek Ukur
Objek ukur yang digunakan yakni jenis telur ayam ras Lohmann brown yang diasumsikan dalam kondisi bersih dari  kotoran,  tidak  retak,  dan  tidak  berbintik.  Objek  ukur  tersebut  diletakkan  secara  manual  pada  tatakan
setebal 1 mm di atas konveyor. Digunakan tiga buah tatakan dengan jarak yang sama dan diasumsikan rata dengan karet konveyor. Konveyor terus berjalan kontinyu sesuai kecepatan yang telah diatur di awal. Sementara itu, di atas konveyor, diletakkan sensor TCS3200 dan HC-SR04 dengan ketinggian yang tetap. Kedua sensor tersebut  berturut-turut  digunakan  untuk  mengukur  warna  dan  diameter  objek  ukur.  Warna  objek  ukur dikategorikan  ke  dalam  dua  kelompok,  yakni  telur  coklat  dan  putih  [7],  sedangkan  diameter  objek  ukur dikategorikan ke dalam 3 ukuran, yakni telur kecil, normal, dan jumbo. Diameter objek ukur yang dihitung hanya diameter minor (Gambar 1).
Gambar 1. Posisi diamater telur yang diukur
Sumber: Sugiarto, 2017

## 2.2 Rancang Bangun Prototipe
Prototipe dirancang dan dibangun berdasarkan kasus yang ditemui di PT Jo hnson’s Farm, Arjasari – Banjaran, dengan mengesampingkan Standard Nasional Indonesia (SNI) [8]. Adapun sistem kerja prototipe ini mengikuti diagram blok pada Gambar 2 dan komponen penyusunnya berupa perangkat keras yang dirangkai seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3. Selain itu, sistem konveyor terpisah mengikuti skematik pada Gambar 4.
Gambar 2. Diagram blok sistem penyortir
Gambar 3. Skematik rangkaian penyortir
Gambar 4. Skematik rangkaian konveyor
Berdasarkan  skematik  tersebut,  untuk  mempermudah  pengukuran,  sensor  HC-SR04  dan  sensor  TCS3200 diletakkan pada ketinggian dan posisi yang tetap yakni berturut-turut 15 cm dan 6,4 cm. Titik ini diambil dari hasil pengujian karakteristik masing-masing sensor. Sensor HC-SR04 diprogram untuk dapat mendeteksi 35 titik diameter saat sebuah telur berjalan di atas konveyor. Kemudian 1 titik terbesar akan dinyatakan sebagai diameter  minor  telur.  Sensor  TCS3200  diletakkan  di  dalam  sebuah  kotak  supaya  intensitas  cahaya  yang ditangkap oleh fotodioda tidak dipengaruhi oleh cahaya sekitar. Sensor diprogram untuk dapat mendeteksi 10 nilai RGB saat sebuah telur berjalan di atas konveyor. Selanjutnya 1 nilai RGB terendah dinyatakan sebagai nilai kadar coklat dari telur tersebut.

## 2.3 Teknik Pengujian
Rangkaian  pengujian  prototipe  diawali  dengan  pengujian  karakteristik  data  kedua  sensor.  Sensor  warna TS3200  diuji  untuk  mendeteksi  kertas  dengan  warna  dasar  (merah,  biru,  dan  hijau)  dalam  3  kondisi  yakni
Diamater mayor
Diamater minor
kondisi gelap, cahaya ruang, dan cahaya matahari. Jarak sensor terhadap kertas uji yakni 0 – 5 cm. Selain itu, citra dari setiap kertas diambil dengan menggunakan kamera HP Asus Zenfone 2 Laser dan pengukuran nilai RGB  dilakukan  dengan  menggunakan software Matlab.  Selanjutnya,  sensor  HC-SR04  diuji  dengan menggunakan komparator sidang pada rentang 2 – 15 cm. Kemudian diameter minor sebagai objek ukur akan diukur  dengan  menggunakan  jangka  sorong.  Setelah  hasil  pengujian  karakteristik  didapatkan,  seluruh rangkaian prototipe dikonfigurasikan sesuai Gambar 3 dan Gambar 4. Selanjutnya dilakukan pengambilan data yang hasilnya akan dibandingkan dengan karakteristik data setiap sensor.

## 3 Hasil & Diskusi
Hasil  dan  pembahasan  rancang  bangun  prototipe  dibahas  dalam  tiga  tahapan.  Tahap  pertama  yakni  sisi hardware , tahap kedua sisi software , dan pada tahap terakhir yakni sisi hasil pengukuran.

## 3.1 Prototipe dan Objek Ukur dari Sisi Hardware
Hasil perancangan prototipe dari sisi hardware dapat dilihat pada  Gambar 5. Berdasarkan gambar tersebut, prototipe dibagi ke dalam dua sistem utama yakni sistem konveyor dan sistem sensor penyortir. Sistem konveyor terdiri dari bagian motor penggerak, sabuk konveyor, dan kotak hasil sortir. Bagian ini memiliki sistem kontrol yang terpisah dengan sistem sensor penyortir. Hal ini dikarenakan saat konveyor dinyalakan, sabuk konveyor akan berjalan terus menerus dengan kecepatan yang telah ditetapkan di awal. Pada bagian kotak pengontrol sistem  konveyor  dirangkai  sedemikian  rupa  sesuai  skematik  Gambar  4.  Adapun  komponen-komponen penyusunnya  diantara  lain  trafo step  down ,  dioda,  sekering,  kapasitor,  resistor,  lampu  indikator,  dan  motor penggerak.
Pada sistem sensor penyortir terdiri dari 2 sensor utama yakni sensor jarak HC-SR04 sebagai pendeteksi ukuran dan  sensor  warna  TCS3200  sebagai  pendeteksi  warna  kerabang  telur.  Selain  itu  terdapat  3  komponen pendukung  yakni  sensor  inframerah  sebagai  pendeteksi  keberadaan  telur  di  atas  konveyor,  RTC  DS3231 sebagai  penampil  waktu  ketika  pengambilan  data,  dan  motor  servo  SG-90  sebagai  pemilah  hasil  sortir  [9]. Komponen-komponen  tersebut  dirangkai  sedemikian  rupa  sesuai  skematik  Gambar  3.  Seluruh  komponen tersebut dikemas dalam sebuah kotak pengontrol dan dihubungan dengan tombol on/off dan reset .
Gambar 5. Diagram blok sistem penyortir

## 3.2 Hasil Prototipe dari Sisi Software
Pada sisi software , terbagi ke dalam 2 kategori yakni sistem sensor penyortir dan sistem konveyor. Pada sistem sensor  penyortir,  mikrokontroler  yang  digunakan  yakni  Arduino  ATMega  2560  yang  diprogram  dengan menggunakan software Arduino IDE versi 1.8.42 agar prototipe tersebut dapat dioperasikan secara otomatis. Seluruh komponen yang dihubungkan dengan kotak pengontrol sistem sensor penyortir dipengaruhi oleh hasil pemrograman.  Apabila  tombol on/off pada  kotak  pengontrol  tersebut  diakifkan  maka  mikrokontroler memerintahkan  sensor  inframerah  untuk  terus  menembak  objek  di  depannya  agar  dapat  mendeteksi  ada tidaknya telur yang lewat di atas konveyor. Jika terdapat telur yang melintas, maka lampu indikator menyala dan mengaktifkan sensor jarak HC-SR04. Sensor ini bekerja [10, 11] berdasarkan prinsip jarak tempuh saat tidak ada  telur  yang  telah  diatur  dengan  ketinggian  tetap  (15  cm)  dikurangkan  dengan  jarak  tempuh  saat  telur melintas. Kemudian sensor mulai melakukan pengukuran diameter minor telur sebanyak 35 titik pada kondisi telur terus berjalan dengan kecepatan konstan. Selanjutnya mikrokontroler memilih 1 nilai tertinggi. Output ini menjadi input untuk mengaktifkan sensor warna TCS3200 dalam mengukur nilai RGB telur tersebut. TCS3200 mengambil 10 sampel nilai RGB dalam 1 butir telur dan nilai RGB terendah menjadi penentu kategori warna telur tersebut. Proses diakhiri dengan pemilahan telur yang dilakukan oleh motor servo SG-90. Pada prototipe ini menggunakan 6 buah motor servo SG-90 untuk memisahkan tiap kategori telur. Keenam kategori tersebut yakni telur coklat jumbo, telur putih jumbo, telur coklat normal, telur putih normal, telur coklat kecil, dan telur putih  kecil.  Hasil  kategori  telur  beserta  besar  diameter  minor  dan  jenis  warna  kemudian  ditampilkan  pada
display yang disajikan pada kotak pengontrol. Hasil pemilahan telur yang disortir juga dapat dilihat pada serial monitor seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan serial monitor

## 3.3 Hasil Prototipe dari Sisi Karakteristik Pengukuran
Sebelum  digunakan  untuk  mengukur  karakteristik  telur,  prototipe  yang  telah  dibuat  diuji  karakteristik pengukurannya terlebih dahulu. Karakteristik yang diuji adalah akurasi pengukuran jarak HC-SR04, penentuan jarak optimum pengukuran TCS3200, dan pengaruh cahaya sekitar terhadap pembacaan nilai RGB TCS3200. Pengujian karakteristik sensor HC-SR04 dapat dilihat pada Gambar 7. Sensor tersebut dipasang horizontal [12] dan ditetapkan titik  nolnya. Uji karaktersitik [13] ini dibandingkan dengan komparator sidang 100 cm dengan ketelitian 1 mm. Pada pengujian ini dilakukan pada rentang 2 cm hingga 15 cm dengan selisih antar titik sebesar 0,3 cm, sedangkan pada sensor TCS3200 diuji dengan menggunakan sampel kertas warna dasar  [14] yang diletakkan di depan sensor pada rentang 0 – 4 cm sesuai Gambar 8.
Gambar 7. Pengujian karakteristik HC-SR04
Gambar 8. Pengujian karakteristik TCS3200
Data  yang  disajikan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder,  representasi  penelitian  proyek  akhir Lailatulfath dan Rahmah pada tahun 2020 yang berjudul Prototipe Alat Penyortir Telur Berdasarkan Warna dan Ukuran [15]. Berdasarkan Tabel 1, dapat diketahui bahwa pembacaan sensor jarak HC-SR04 kurang stabil pada rentang  pengukuran  kurang dari 6,5 cm.  Pada  grafik pada  Gambar  9  dapat dilihat bahwa hasil pengukuran sensor memiliki  persamaan regresi linier sebesar y = 0,9971x – 0,1352 dan koefisien determinasi sebesar R 2 = 0,9948. Maka penggunaan sensor jarak HC-SR04 ditempatkan pada ketinggian yang tetap yakni 15 cm. Titik ini  dipilih  karena  cukup  stabil  untuk  mendeteksi  diameter  minor  sampel  telur  terkecil  yakni  3,59  cm  dan diameter minor sampel telur terbesar yang didapatkan yakni 5,11 cm.
Gambar 9. Linieritas sensor HC-SR04
Tabel 1 . Data karakteristik sensor HC-SR04
Standar (cm) Rata-rata Hasil Pengujian (cm) Galat (cm) Galat (%)
2,0 2,3 0,3 14,6 3,8 3,1 0,7 18,4 5,6 5,3 0,3 5,9 7,7 8,0 0,3 4,1 9,5 9,5 0,0 0,3 11,3 11,2 0,1 1,0 13,1 12,9 0,1 1,3 14,9 14,3 0,7 4,4 Maksimum 0,7 18,4 Minimum 0,0 0,3
Pada pengujian jarak optimum sensor TCS3200 dilakukan dengan membandingkan sampel kertas berwarna merah, hijauh, biru, dan 4 gradasi warna coklat terhadap pengolahan citra oleh software Matlab sesuai pada Tabel 2. Sebagai contoh, hasil pengujian sampel kertas berwarna merah dapat dilihat pada Tabel 3. Pengukuran dilakukan pada titik 0 – 4 cm dengan perubahan titik sejauh 0,1 cm. Dapat diilhat bahwa kesalahan pembacaan akan  semakin  tinggi  saat  objek  semakin  jauh  dari  sensor.  Oleh  karena  itu,  ketinggian  sensor  warna  diatur sedekat mungkin dengan objek yakni pada 6,4 cm. Titik ini dipilih karena cukup stabil untuk mendeteksi warna kerabang telur yang memiliki diameter minor sampel telur terkecil yakni 3,59 cm dan diameter minor sampel telur terbesar yang didapatkan yakni 5,11 cm.
Tabel 2 . Pengukuran citra kertas berdasarkan Matlab
Warna Software Matlab Red Green Blue merah 203.9 18.9 13.1 hijau 100.5  151.1 15.1 biru 48.1 86.0 173.4 hitam 33.6 30.6 28.5 putih 164.8  165.4  172.0 coklat 1  173.2  113.1 44.4 coklat 2  183.3  139.1 74.2 coklat 3  186.8  149.7 92.2 coklat 4  174.1  158.4  128.0 Tabel 3 . Hasil pengukuran nilai RGB pada kertas merah Jarak (mm) Rata-rata total Galat (%) R G B R G B 0 255  199  206  25.1  951.9  1467.0 5 244  187  194  19.7  888.4  1375.7
10 221  140  145 8.3 641.0  1001.1 15 193  100  105 5.2 427.9 700.6 20 167 70 73 18.3  269.2 457.2 25 143 50 52 29.9  164.6 295.6 30 121 32 33 40.9 68.0 151.0 35 100 16 21 51.1 16.6 55.9 40 87 14 19 57.6 28.6 40.7 45 73 7 14 64.2 63.0 2.7
Selanjutnya sensor TCS3200 dilakukan pengujian terhadap pengaruh cahaya di sekitar. Pengujian ini dilakukan pada tiga kondisi yakni kondisi gelap, kondisi cahaya ruang dan kondisi di bawah terik matahari. Penentuan ketiga lokasi tersebut dilakukan dengan menggunakan luxmeter. Berdasarkan data pada Tabel 4 kondisi paling ideal yakni pada saat gelap atau tidak terpengaruh oleh cahaya dari luar.
Tabel 4 . Karakteristik TCS3200 terhadap cahaya Jarak (mm) Lumen Gelap Lumen Ruang Lumen Matahari R G B R G B R G B 10 0 182  145  101 30 193  153  111 956 207  171  131 20 0 93 40 0 30 105 54 0 1222 175  124 84 30 0 3 0 0 30 20 0 0 1300 173  116 79 40 0 0 0 0 30 0 0 0 1251 171  120 85

## 3.4 Hasil Prototipe dari Sisi Pengukuran Objek Ukur
Pada pengujian ini digunakan 21 sampel telur, yang terdiri dari 13 sampel telur berasal dari PT Johnson’s Farm dan  8  sampel  telur  berasal  dari  sampel  acak  yang  ditemui  di  pasar  modern.  Seluruh  sampel  yang  dipakai mencakup seluruh kategori telur. Keseluruhan sampel telur tersebut diukur dengan pengulangan sebanyak 5 kali . Setiap sampel telur yang diperoleh dari PT Johnson’s Farm diberi nomor telur . Adapun inisial J digunakan untuk sampel telur yang didapatkan secara acak di pasar, sehingga dinilai sebagai hasil judgement dan tidak dianggap sebagai standar. Hasil yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 . Hasil pengujian No. Telur Personal Judgement
Rata-rata Hasil Pengujian
Hasil Sortir Ukuran Warna Diameter (cm) Warna HC-SR04 Standar TCS3200 R G B 4 Jumbo Coklat 5,1 4,97 208 180 155 Sesuai 3 Jumbo Coklat 5,3 4,98 189 149 118 Sesuai 2 Jumbo Putih 5,1 5,11 228 220 192 Sesuai 5 Jumbo Putih 5,6 4,95 228 215 192 Sesuai 9 Normal Coklat 4,6 4,44 161 118 70 Sesuai 10 Normal Coklat 4,6 4,51 172 131 97 Sesuai 7 Normal Putih 4,1 4,58 210 208 249 Sesuai 12 Normal Putih 4,5 4,29 198 189 231 Sesuai 16 Kecil Coklat 3,9 3,90 98 49 40 Sesuai 15 Kecil Putih 3,9 4,02 151 104 76 Tidak sesuai 17 Kecil Putih 3,0 3,72 28 3 0 Sesuai 18 Kecil Putih 3,2 3,86 64 84 7 Tidak sesuai 19 Kecil Coklat 3,9 3,95 116 95 48 Tidak sesuai J1 Normal Coklat 4,7 - 186 135 109 Sesuai J2 Normal Coklat 4,1 - 174 158 77 Sesuai J3 Normal Coklat 4,1 - 140 92 54 Sesuai J4 Normal Putih 3,9 - 140 112 85 Tidak sesuai J5 Normal Putih 4,2 - 136 113 91 Tidak sesuai J6 Normal Coklat 4,5 - 175 129 97 Sesuai J7 Normal Coklat 4,6 - 127 58 44 Sesuai J8 Normal Coklat 4,5 - 161 85 58 Sesuai
Masing-masing telur yang diuji pada prototipe ini dipisahkan berdasarkan klasifikasi pada Tabel 6. Telur akan disortir berdasarkan ukuran terlebih dahulu, jika telah memenuhi salah satu kriteria rentang diameter yang telah ditentukan, maka dilanjutkan pada syarat nilai RGB yang harus dipenuhi. Rentang nilai RGB tidak dipisahkan
berdasarkan  kelompok  warna  saja,  tetapi  rentang  nilai  RGB  ditentukan  berdasarkan  warna  telur  coklat  dan warna telur putih berdasarkan besar diameter minor telur karena hal ini memengaruhi jarak keterbacaan sensor warna  TCS3200  terhadap  objek  yang  diukur.  Pada  kolom  hasil  sortir  pada  Tabel  5,  telur  dinyatakan  sesuai apabila  hasil  pembacaan  diameter  minor  oleh  sensor  HC-SR04  dan  warna  kerabang  oleh  TCS3200  sesuai dengan klasifikasi pada Tabel 6.
Tabel 6 . Rentang klasifikasi telur Ukuran Syarat Status Diameter ≤ 4.04 nilai R ≥ 80, 40 ≤ nilai G ≤ 90, dan nilai B ≤ 83 Coklat Kecil Diameter ≤ 4.04 66 ≤ nilai R ≤ 163, nilai G ≤ 183, dan nilai B ≤ 120 Putih Kecil Diameter ≤ 4.60 110 ≤ nilai R ≤ 210, 50 ≤ nilai G ≤ 180, dan 30 ≤ nilai B ≤ 185 Coklat Normal Diameter ≤ 4.60 185 ≤ nilai R ≤ 255, dan nilai G ≥ 165, dan nilai B ≥ 150 Putih Normal Diameter ≥ 4.60 100 ≤ nilai R ≤ 215 dan 100 ≤ nilai G ≤ 195 Coklat Jumbo Diameter ≥ 4.60 nilai R > 215 dan nilai G ≥ 196 Putih Jumbo
Berdasarkan  ketentuan  pada  Tabel  6,  76 dari  105  data,  hasil  sortir  dinyatakan  sesuai,  sedangkan  29  data dinyatakan tidak sesuai. Hal ini dikarenakan sistem penyortir telur harus membaca diameter minor telur dan nilai RGB yang dihasilkan dengan benar. Apabila salah satu parameter mengakuisisi data dengan salah, maka akan mempengaruhi hasil pengklasifikasian telur yang diinginkan. Pada Tabel 5, galat yang ditimbulkan oleh kesalahan pengukuran sensor HC-SR04 akan mempengaruhi galat pembacaan pada pengukuran nilai RGB oleh sensor TCS3200.
Tabel 7 . Persentase keberhasilan prototipe Keterangan Sensor Jarak HC-SR04 Sensor Warna TCS3200 Keberhasilan Alat Salah Deteksi Warna Tidak Masuk Rentang Total Respon TCS3200 Salah 2 16 13 29 29 Benar 103 89 92 76 76 Galat 1,9 % 15,2 % 12,4 % 27,6 % 27,6 % Keberhasilan 98,1 % 84,8 % 87,6 % 72,4 % 72,4 %
Berdasarkan  data  yang disajikan  pada  Tabel  7, total keberhasilan  sensor jarak HC-SR04 dalam mendeteksi diameter minor telur yakni 98,1%. Kemudian sensor warna memiliki tingkat keberhasilan dalam mendeteksi warna kerabang telur sebesar 72,4% dengan rincian 15,2% salah mendeteksi warna telur dan 12,4% nilai yang didapatkan tidak masuk rentang yang telah ditentukan pada Tabel 6. Selanjutnya keberhasilan sistem dalam melakukan proses penyortiran telur berdasarkan warna dan ukuran adalah sebesar 72,4%. Besar diameter telur yang  berbeda-beda  dan  posisi  telur  yang  terus  bergerak  kontinyu  mempengaruhi  daya  baca  sensor  warna TCS3200.  Selain itu,  banyaknya sinyal yang dikirimkan oleh sensor HC-SR04 dalam mendeteksi diameter minor telur terbilang lebih banyak yakni 35 titik jika dibandingkan dengan sinyal yang dikirimkan oleh sensor TCS3200 hanya  10  titik  saja.  Hal  ini  terjadi  dipengaruhi  oleh  panjang  lintasan  yang  cukup  pendek.  Di  samping  itu, meskipun  telur  memiiki  permukaan  yang  halus,  tetapi  bentuk  penampang  telur  adalah  oval.  Hal  ini  akan menimbulkan  kesalahan  acak sistem  yang dipengaruhi  oleh arah pantul sinyal yang diterima  sensor. Hal ini menyebabkan  mikrokontroler  mengalami  kegagalan  sistem  dalam  mengklasifikasikan  kategori  telur  yang diinginkan.

## 4 Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, prototipe alat  penyortir telur berdasarkan warna dan ukuran telah berhasil mendeteksi warna  kerabang telur dan diameter minor telur dengan baik. Untuk pengujian diameter telur, sensor HC-SR04 dapat mendeteksi diameter minor telur dengan keberhasilan sebesar  98,1%, sedangkan untuk  pengujian  warna  telur,  sensor  TCS3200  dapat  mendeteksi  warna  telur  dengan  keberhasilan  sebesar 72,4%. Selain itu, keberhasilan keenam motor servo SG-90 dalam memilah hasil sortir sebesar 100%.  Oleh karena itu, secara keseluruhan keberhasilan prototipe mencapai 72,4%.
Dari  kesimpulan  yang  diperoleh,  saran  untuk  pengembangan  prototipe  ini  lebih  lanjut  dengan  dapat menggunakan lebih dari 1 sensor pendeteksi diameter telur agar dapat diukur diameter mayor sekaligus. Selain itu, dapat menggunakan sebuah aktuator untuk mengatur sensor TCS3200 dapat naik/turun dalam mendeteksi nilai  RGB  telur  agar  didapatkan  hasil  yang  lebih  stabil.  Selain  itu,  pengambilan  data  pada  sensor  TCS3200 seharusnya  menggunakan  nilai  rata-rata  RGB  yang  didapatkan  bukan  menggunakan  nilai  RGB  terendah. Kemudian mengkaji ulang pengaruh 4 LED sumber cahaya pada sensor TCS3200 saat mengenai objek telur.

## 5 Referensi
[1] Subdirektorat Statistik Pariwisata, Kajian Konsumsi Bahan Pokok 2017, Jakarta: BPS RI, 2018.
[2] N.  Najemah,  Rancang  Bangun  Sistem  Penyortir  Kualitas  Telur  Ayam  Ras  Berbasis  Mikrokontroler, Makassar: Universitas Islam Negeri Alauiddin, 2019.
[3] S.  A.  Sidiq  &  D.  Irmawati,  , “ Pengolahan  Citra  untuk  Identifikasi  Telur  Berdasarkan  Ukuran ,” Jurnal Electronics, Informatics, and Vocational Education (ELINVO) , vol. 1, no. 3, pp. 151-156, 2016.
[4] Sandra, I. Y. Prayogi, R. Darmayanti & G. Djoyowasit, , “ Design to Prediction Tools for Banana Maturity Based on Image Processing ,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , vol. 475, 2020.
[5] M. Sholihin, & M. G. Rohman , “ Klasifikasi Kualitas Mutu Telur Ayam Ras Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur ,” Jurnal Teknika , vol. 10, no. 2, pp. 1056-1059, 2018.
[6] Rifaid, Kualitas dan Produksi Telur Berdasarkan Umur dan Pakan yang Digunakan, Gowa: Universitas Islam Negeri Alauddin, 2018.
[7] F. D. Pramanta, L. W. Susilo & M. R. Fahmi , “Sistem Cerdas Penyortir Apel Berdasarkan Warna dan Ukuran Berbasis Mikrokontroler Arduino,” Prosiding Sentrinov , vol. 3, no. 1, pp. TI216-TI225, 2017.
[8] Panitia Teknis 67-03 Peternakan dan Produk Peternakan, SNI 3926:2008 Telur Ayam Konsumsi, Bogor: Badan Standardisasi Nasional, 2008.
[9] M. M. Yusuf , Mardiono, & S. W. Lestari, , “ Rancang Bangun Alat Pemilah Barang Berdasarkan Warna Dan Berat ,” Jurnal Teknologi , vol. 6, ed. 2, pp. 136-148, 2019.
[10] F.  M.  Hutasoit, et  al,  “Otomatisasi  Pengukuran  Tinggi  Badan  di  Puskesmas  Bane  Pematangsiantar Menggunakan Sensor Ultrasonic Berbasis Arduino Uno,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 1, no. 2, pp. 59-65, 2019.
[11] Fitri Puspasari, “Sensor Ultrasonik HCSR04 Berbasis Arduino Due untuk Sistem Monitoring Ketinggian,” Jurnal Fisika dan Aplikasinya , vol. 15, no. 2, pp. 36-39, 2019.
[12] Willi Sutanto,  et  al,  “ Prototipe  Alat  Ukur  Luas  Lingkaran  dalam  Silinder  Tegak  Menggunakan  Sensor Ultrasonik,” Jurnal Otomasi, Kontrol, dan Instrumentasi , vol. 12, no. 1, 2020.
[13] I. P.  Indrayana  ,  T.  Julian , &  K.  Triyana  , “Testing Data  Acquisition of Ultrasonic Sensor HC -SR04 Using Atmega 8535 Microcontroller, ” Jurnal Uniera , vol. 6, no. 1, pp. 35-40, 2017.
[14] Rui  Santos  &  Sara Santos  ,  “ Guide  for  TCS230/TCS3200  Color  Sensor  with  Arduino ,”  25  April  2017. [Online]. Available: https://randomnerdtutorials.com/arduino-color-sensor-tcs230-tcs3200/. [Accessed 2 October 2020].
[15] Nurul  Lailatulfath  &  Maila  Rahmah,  Prototipe  Alat  Penyortir  Telur  Berdasarkan  Warna  dan  Ukuran, Bandung: Akademi Metrologi dan Instrumentasi, 2020.