## Rancang Bangun Timbangan Digital Berbasis Mikrokontroler dan IoT untuk Peternakan Domba

## Design of Microcontroller and IoT Digital Scales for Sheep Farming
1 Afrida Nurul Ulfa *) & 1 Hidayat Nur Isnianto
1 Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
*) afrida.nurul.ulfa@mail.ugm.ac.id & hnisnianto@ugm.ac.id

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  dibangun  sistem  otomasi  pengamatan  pertumbuhan  ternak  berupa  timbangan  digital  dengan mikrokontroler dan fitur Internet of Things yang berfungsi sebagai alat penimbangan bobot dan alat ukur suhu ternak. Sistem ini tersusun atas rangka timbangan, dua alternatif catu daya yaitu aki 12 V dan PSU 24 V, box komponen yang berisi sensor suhu, modul load cell , mikrokontroler Arduino Mega 2560 dengan built in Wi-Fi ESP8266, dilengkapi LCD sebagai antarmuka pengguna, RFID reader dan thermal gun. Setiap ternak diberi ID RFID sehingga data varietas ternak mudah di deteksi oleh RFID reader Ketika ternak masuk ke rangka inti timbangan, ID ternak akan muncul pada LCD. Secara otomatis sensor load cell bekerja menimbang bobot ternak. Selanjutnya, ketika user mengarahkan thermal gun ke rectum ternak, data suhu akan tampil pada LCD dan data tersebut terkirim ke server. Pengujian penimbangan bobot ternak dilakukan langsung pada ternak domba dan dianalisis akurasinya terhadap timbangan konvensional standar. RFID reader pada sistem ini mampu mendata ternak pada jarak 0 – 75 cm. Sensor suhu MLX90614 mampu mengukur suhu dengan persentase akurasi data terendah 99,69% dan akurasi data tertinggi 99,97%. Sensor load cell Flintec PB 3.75 – 375 mampu menimbang bobot ternak dengan akurasi terendah 98,28% dan akurasi tertinggi 99,92%.
Kata Kunci:  mikrokontroler, Internet of Things, ternak, load cell, RFID, timbangan, sensor temperatur.

## Abstract
This study developed an integrated digital scale with a microcontroller and an Internet of Things feature that weighs the sheep and measures its temperature. It is composed of a scale frame, two alternative power supplies, namely a 12 V battery and 24 V PSU, a component box containing a temperature sensor, load cell module, Arduino Mega 2560 microcontroller with built-in Wi-Fi ESP8266, equipped with an LCD user interface, RFID reader and thermal gun. The sheep were assigned their respective RFID IDs to enable detection by the RFID reader. When sheep walked into the core frame of the scales, the sheep ID appeared on the LCD. The load cell sensor automatically weighed the sheep. Simultaneously, the temperature data was displayed on the LCD and sent to the server when the user aimed the thermal gun at the sheep rectum. The weight measurement  has  been  tested  on  live  sheep.  The  accuracy  of  weight  measurement  was compared  with  a  conventional standard scale. The system's RFID reader detected the Tag RFID within the 0 — 75 cm range. Thermal sensor MLX90614 measured the temperature with the lowest accuracy of 99,69% and the highest accuracy of 99,97%. The Flintec load cell PB 3.75 – 375 measured the sheep's weight with the lowest accuracy of 98,28% and the highest accuracy of 99,92%.
Keywords:  microcontroller, Internet of Things, livestock, load cell, RFID, scales, temperature sensor.
Makalah diterima 30 Mei 2023 - makalah direvisi 15 Januari 2024 - disetujui 10 Februari 2024
Karya ini adalah naskah akses terbuka dengan lisensi CC BY-SA .

## Pendahuluan
Pertumbuhan penduduk yang cepat akan meningkatkan kebutuhan bahan makanan pokok dan pendamping yang menuntut penggunaan sumber daya alam secara lebih efektif dan berkelanjutan. Implementasi teknologi peternakan  presisi  dalam  beberapa  tahun  terakhir  semakin  diminati  oleh  pelaku  peternakan  modern  di Indonesia. Para peternak berinovasi membuat integrasi dengan teknologi terbaru untuk meningkatkan interaksi manusia-ternak,  produktivitas  hasil  ternak  dan  keberlanjutan  ekonomi  peternakan  modern.  Sistem  dengan strategi baru terus dikembangkan untuk peternakan berbasis teknologi industri 4.0 [1] .
Tolak ukur keberhasilan usaha peternakan adalah status kesehatan hewan ternak yang dipelihara. Terdapat dua  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kesehatan  ternak,  yaitu:  faktor  internal  dan  faktor  eksternal.  Faktor internal  meliputi  genetika/ras/keturunan  hewan  ternak.  Adapun  faktor  eksternal  meliputi  perubahan
lingkungan, cuaca atau musim. Pemeliharaan ternak di daerah yang iklimnya sesuai akan menunjang produksi secara optimal [2] .
Sebagian besar ternak di Indonesia masih diusahakan oleh peternak rakyat dengan manajemen pemeliharaan tradisional dan kualitas genetik masih rendah [3] . Keterbatasan modal, kurangnya  wawasan agribisnis serta tata  laksana  pemeliharaan  yang  masih  tradisional  merupakan  penyebab  rendahnya  produktivitas  seperti sulitnya  pemantauan  bobot  ternak  sehingga  pertumbuhan  berat  ternak  di  bawah  0,5  kg/hari [4] .  Dapat dikatakan produktivitas peternakan rakyat itu sangat tidak efisien. Efisiensi produksi yang rendah meningkatkan biaya  per  unit  produksi.  Perilaku  petani  dalam  mengambil  keputusan  investasi  guna  memperluas  usahanya adalah belajar dari investasi sebelumnya dan melakukan pertimbangan nilai yang diperoleh dengan mengamati dari waktu ke waktu [5] . Pengembangan peternakan tidak serta-merta mengikuti kebutuhan suatu kawasan. Diperlukan kajian mendalam terhadap parameter usaha peternakan serta karakteristik kawasan, agar mampu dimanfaatkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  ternak.  Namun,  fakta  di  lapangan  menunjukkan  kecenderungan penurunan populasi dan menimbulkan masalah [6] .
Salah  satu  cara  untuk  menjaga  kesehatan  ternak  adalah  memonitor  secara  berkala  kesehatan  ternak, diantaranya  pemeriksaan  riwayat  kesehatan  ternak  berdasarkan  tingkah  laku  ternak  dan  pemeriksaan  fisik ternak. Dengan mengontrol proses peternakan secara tepat, produksi dan reproduksi ternak dengan varietas unggul dari bibit induk dan pejantan unggul dapat ditingkatkan sehingga meningkatkan kesejahteraan peternak [7] . Recording merupakan salah satu bentuk manajemen pemeliharaan untuk mencatat segala aktivitas yang terjadi  dalam  usaha  peternakan  yang  meliputi breeding ,  kebutuhan  pakan,  riwayat  penyakit,  dan  vaksinasi. Manajemen  peternakan  di  Indonesia  masih  dikerjakan  secara  manual [8] ,  sehingga  menyebabkan  sulitnya pelaksanaan manajemen di peternakan di Indonesia.
Adapun pencatatan ukuran tubuh termasuk penimbangan yang dilakukan dengan baik dan benar, akan dapat digunakan  untuk  peningkatan  produktivitas  ternak  pada  generasi  berikutnya  melalui  perbaikan  genetik [7] . Pemantauan  status kesehatan  dengan  cara  mengukur  suhu  tubuh  ternak  juga  diperlukan  guna  deteksi dini penyakit pada ternak [9] , [10] , [11] . Dua hal ini membutuhkan waktu dan tenaga yang banyak, sehingga tidak efisien untuk peternak skala besar.
Peningkatan  produktivitas  peternakan  perlu  diupayakan  yaitu  dengan  menerapkan  teknologi  terkini  dalam pengambilan  keputusan  yang  tepat  sehingga  hasil  produksi  penggemukan  ternak  dapat  ditingkatkan. Selanjutnya, jika keseluruhan sistem pengontrolan dapat dipantau melalui website , maka peternak tidak harus terus  menerus  berada  di  lokasi  peternakan,  tetapi  dapat  melakukan  aktivitas  lain  tanpa  mengabaikan pengelolaan peternakan [12] , [13] , [14] .
Oleh sebab itu, diperlukan suatu teknologi terapan dan tepat guna berupa alat penimbang dan pengukur suhu yang  dapat  dioperasikan  dengan  tenaga  kerja  minimal,  agar  peternak  mampu  melakukan  pemantauan terhadap pertumbuhan  usahanya.  Timbangan  elektronik merupakan  alat ukur berat yang banyak digunakan baik di laboratorium maupun di dunia usaha [15] . Pada penelitian ini, akan dikembangkan timbangan elektronik untuk  peternakan  domba  yang  terintegrasi  dengan  fitur  deteksi  identitas  dan  suhu  tubuh  ternak  berbasis Internet  of Things [13] , [14] . Karena  itu, disamping  sensor utama  timbangan  elektronik  yaitu load cell [15] , digunakan pula RFID reader sebagai pendeteksi identitas ternak [16] dan sensor suhu berbasis radiasi infra merah untuk mengukur suhu tubuh ternak [9] . Hasil pengukuran dikirimkan melalui jaringan internet ke server serta  ditayangkan  pada  antarmuka  LCD  pada  mesin  dan  tayangan  pada  komputer.  Digunakan  pula  rangka modular untuk menjepit ternak pada saat deteksi identitas, penimbangan dan pengukuran suhu. Perangkat ini diharapkan mampu menjadi solusi kebutuhan inventarisasi data ternak domba secara otomatis.

## Metode

## 1 Tahapan Perancangan Alat
Workflow perancangan alat ini ditunjukkan pada gambar 1. Terdapat dua catu daya yang dapat dipilih untuk pengoperasian  alat,  yaitu  aki  12  V  atau power  supply  unit 24  V.  Tegangan  ini  diturunkan  ke  5,  7  dan  12  V [17][18] untuk menjalankan mikrokontroler [19] , sensor suhu MLX90614 [20] , LCD monitor, RFID reader [21] dan sensor load cell Flintec PB 3.75 – 375 [22] , [23] . Digunakan mikrokontroler Arduino Mega 2560 with built in Wi-Fi ESP8266 [19] untuk pengiriman data melalui akses Wi-Fi ke jaringan internet menuju ke server.
Gambar 1. Workflow sistem
Tahapan perancangan alat terbagi menjadi  tiga bagian, yaitu desain elektronik, desain mekanik, dan desain antarmuka.  Perancangan  dimulai  dengan  membuat  skematik  dan board rangkaian  elektronis,  kemudian menyusun daftar komponen yang diperlukan disertai dengan studi literatur yang disesuaikan dengan kebutuhan di  lapangan.  Dilanjutkan  dengan  pengadaan  komponen,  perakitan  komponen  (cetak  PCB,  penyolderan  dan pengkabelan  antar  komponen  dengan  catu  daya.  Kabel-kabel  yang  digunakan  telah  disesuaikan  dengan kebutuhan dan kapasitas penghantaran arus dan tegangan. Selanjutnya dilakukan pengujian tegangan pada setiap komponen untuk memastikan bahwa masing-masing komponen telah mendapatkan pasokan daya yang sesuai dengan datasheet , dilanjutkan dengan pengujian sensor dan komponen yang dibangun. Pada tahapan pengujian, digunakan  objek tambahan  seperti thermal  gun dan  anak timbangan  sebagai  pembanding untuk kalibrasi sensor.

## 2 Perancangan Alat

## 2.1 Perancangan Elektronik
Terdapat beberapa rangkaian PCB yang digunakan, yaitu rangkaian penstabil tegangan 12 VDC dan rangkaian pengaman arus balik yang ditunjukkan pada gambar 2. Rangkaian penstabil tegangan berfungsi memproteksi komponen dari kemungkinan under voltage dan over voltage input catu daya aki 12 V dan Power Supply Unit (PSU) 24 V yang beresiko merusakkan komponen. Penstabilan ini dibutuhkan oleh driver load cell EM100 [23] dengan tegangan input sebesar 12 V serta mikroprosesor dan sensor dengan input 5V. Rangkaian pengaman arus balik berfungsi meminimalkan resiko arus balik dari aki. Rangkaian ini terdiri dari empat buah dioda polar dan DC-DC step down XL6009. Pin input dan output rangkaian ini dirangkai dalam bentuk terminal block .
Gambar 3 menunjukkan rangkaian skematik mikrokontroler  Arduino Mega 2560 with built in Wi-Fi ESP8266 [19] , DC-DC step down adjustable tipe LM2596 [16], dan socket RJ-45. Sensor suhu MLX90614 [20] terhubung dengan lima pin yaitu D2, SCL, 5V, SDA, GND. Pin D2 terhubung dengan input PWM, pin 5V dengan sumber tegangan  5V, SCL dan  SDA  untuk  komunikasi I 2 C,  dan GND sebagai ground . RFID reader [21] terhubung ke empat pin yaitu 7V, GND, D12, D13. Pin 7V untuk catu daya RFID reader , GND sebagai ground , D12 dan D13 sebagai output PWM. LCD menggunakan empat pin yaitu 5V, GND, D10, D11. Pin 5V untuk catu daya LCD, GND untuk ground , D10 dan  D11  untuk output PWM.  Modul load cell EM100G [23] menggunakan  RS232  untuk
komunikasi  serial  dengan  menggunakan  empat  pin  yaitu  5V,  GND,  RX1,  TX1.  Pin  5V  untuk  catu  daya,  GND sebagai ground , RX1 dan TX1 untuk mengirim dan menerima data serial.
Gambar 2. Rangkaian skematik pengaman tegangan dan penstabil tegangan
Gambar 3. Rangkaian skematik mikrokontroler Arduino Mega 2560
Gambar 4. Socket plug and play
Gambar 4 menunjukkan socket plug and play berfungsi sebagai penghubung antara sisi dalam box komponen dan sisi luar, agar alat mudah dibongkar dan pasang. Socket yang digunakan berjenis aviation plug connector 4 pin dan 6 pin.
PCB  untuk  rangkaian  penstabil  tegangan,  rangkaian  pengaman  arus  balik,  dan  rangkaian  mikroprosesor ditunjukkan  pada  gambar  5  dan  gambar  6.  Penempatan  komponen  dibuat  sedemikian  rupa  untuk meminimalkan  luasan  PCB [24] .  Setelah  dirancang,  PCB  dicetak  dan  dibor  untuk  dipasangi  komponen. Komponen yang telah dipasang selanjutnya disolder.
Gambar 5. PCB pengaman tegangan dan penstabil tegangan Gambar 6. PCB microcontroller Arduino Mega 2560 + ESP

## 3 Perakitan Elektronik
Perakitan board PCB, komponen ke dalam box komponen dilakukan dengan memperhatikan sisi keandalan dan kekuatan  alat.  Pertimbangan  ini  berdasarkan  lingkungan  penempatan  alat  di  kandang  yang  berpotensi mengalami  banyak  guncangan.  Karena  itu  ditambahkan  beberapa  komponen  untuk  tujuan  proteksi  dan kerapian yaitu: kabel spiral, kabel duct dan selongsong kabel.
Gambar 7. Hasil perakitan komponen

## 4 Perakitan Timbangan
Rangka  inti  timbangan  merupakan  bagian  terpenting  dalam  satu  set  alat  timbangan.  Pada  bagian  ini ditempatkan perangkat RFID reader pada sisi samping pada rangka inti, display LCD pada sisi atas rangka inti, load cell pada sisi bawah plat mounting , box komponen pada base sisi depan plat mounting , thermal gun pada sisi atas belakang rangka inti. Fitur pengaturan penyesuaian ukuran luasan area jepit juga diatur dalam rangka inti ini. Terdapat 4 variasi ukuran untuk penimbangan disesuaikan dengan ukuran domba yang akan ditimbang, yaitu S untuk domba di bawah 5 bulan, M untuk domba  Dara/bakal indukan, L untuk pejantan jenis domba Garut, dan XL untuk pejantan jenis domba Texel dan Garut Super [25] .
Gambar 8. Rancangan 3D rangka inti timbangan
Gambar 9. Rancangan 3D keseluruhan alat
Gambar 10. Hasil perakitan perangkat mekanik

## 5 Diagram Alir Sistem
Gambar 11 menunjukkan diagram alir sistem timbangan digital. Langkah awal untuk menggunakan sistem ini adalah menekan red switch ke posisi ON, sehingga sistem siap untuk digunakan. Setelah itu, mode catu daya dapat dipilih, menggunakan  aki atau PSU 24 V. Ketika sudah memilih mode, maka port-port yang aktif akan menginisiasi sistem secara keseluruhan. Kemudian, langkah selanjutnya adalah scan Tag RFID ternak. ID RFID ternak akan terdeteksi oleh RFID reader yang terletak di sisi samping timbangan, LCD akan menampilkan ID RFID ternak. Secara bersamaan, sensor load cell akan mengukur beban ternak, kemudian nilai bobot ternak akan  ditampilkan  pada  LCD.  Pembacaan  suhu  ternak  dapat  dilakukan  dengan  cara  menekan  tombol  pada thermal gun. Hasil  pengukuran  suhu  ternak juga  akan ditampilkan  pada  LCD. Ketika  pembacaan  bobot dan suhu  sudah  tampil  pada  LCD, user dapat  menekan  tombol  kirim  untuk  menyimpan  data  pada database dashboard .

## Gambar 11. Diagram alir sistem timbangan digital

## 6 Pemrograman Mikrokontroler
Pemrograman  mikrokontroler  Arduino  dilakukan  secara  bertahap,  yaitu  konfigurasi Wi-Fi ,  akses  RFID,  akses sensor  suhu,  dan  akses  sensor load  cell. Selanjutnya dilakukan  penggabungan  program  sehingga  menjadi program yang utuh. Diagram alir konfigurasi Wi-Fi ditunjukkan pada gambar 12.
Dalam  aplikasi  penimbangan  bobot  ternak  dan  suhu  ternak,  langkah  selanjutnya  adalah  mengirimkan  data tersebut ke server database , yang membutuhkan koneksi ke jaringan internet.  Mikrokontroler Arduino Mega 2560 with built in Wi-Fi ESP8266 sudah dilengkapi dengan modul Wi-Fi sehingga memfasilitasi pengiriman data melalui  fitur IoT .  Langkah  awal  untuk  menggunakan  fitur  ini  adalah  mengaktifkan  hotspot  aktif  ESP8266. Hotspot ini akan dideteksi oleh gawai (telepon genggam atau komputer). dengan memasukkan jaringan Wi-Fi ESP8266 pada gawai. Setelah itu laman IP address (192.168.4.1) pada gawai diakses untuk memasukkan ID dan password  Wi-Fi yang tersedia di ruangan. Ketika sudah tersambung maka hotspot pada ESP8266 akan otomatis mati dan timbangan akan tersambung dengan Wi-Fi ruangan [19] .
Gambar 12. Diagram alir konfigurasi Wi-Fi

## Hasil & Diskusi
Pengujian  sistem  dikelompokkan  atas  dua  bagian utama  yaitu  pengujian  masing-masing fitur dan  pengujian timbangan digital secara keseluruhan. Pengujian tersebut meliputi pengujian deteksi RFID, pengukuran suhu, dan penimbangan bobot ternak domba.

## 1 Hasil Pengujian Masing-Masing Fitur
Dilakukan  pengujian  masing-masing  fitur  pada  alat  untuk  mengetahui  unjuk  kerja  pada  masing-masing komponen,  kemudian  dianalisis  lebih  lanjut  pada  pembahasan.  Pengujian  masing-masing  fitur  ini  meliputi pengujian deteksi RFID reader dengan variasi jarak, pengujian sensor suhu MLX90614  dengan variasi jarak, dan pengujian load cell dengan beban statis anak timbangan.
Gambar 13 menunjukkan data pengujian deteksi RFID reader oleh Tag RFID pada kalung domba yang belum terpasang  pada  domba.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  tiga  kali  pada  jarak  yang  divariasikan.  Status  1 menunjukkan tag berhasil dideteksi dan status 0 menyatakan tag tidak terdeteksi.
Gambar 13. Status pengujian deteksi RFID reader
0 1 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 Statu s d ete ks i Jarak (cm) Pengujian 1
Pengujian 2 Pengujian 3
Gambar  14  menunjukkan  perbandingan  hasil  pengukuran  suhu  menggunakan  sensor  MLX90614  dengan sebuah thermal  gun .  Hasil  pengukuran  suhu  oleh thermal  gun dianggap  sebagai  standar  pengukuran  pada penelitian  ini.  Pengambilan  data  dilakukan  sebanyak  20  kali.  Tampak  setelah  pengukuran  ke  12.  Pada pengukuran  ke  12  sampai  20,  pengukuran  suhu  oleh  sensor  makin  sesuai  dengan  pengukuran  suhu  oleh thermal gun .
Gambar 14. Perbandingan pengukuran suhu menggunakan sensor MLX90614 dengan thermal gun standar
Gambar 15 menunjukkan data perbandingan pengukuran suhu menggunakan sensor MLX90614 dan thermal gun standar dengan jarak pengukuran yang divariasikan antara 0 – 10 cm.
Gambar 15. Perbandingan pengukuran suhu menggunakan sensor MLX90614 dengan thermal gun standar pada jarak yang divariasikan
Gambar  16  menunjukkan  perbandingan  pengukuran  suhu  menggunakan  sensor  MLX90614  yang  sudah diintegrasikan pada timbangan digital dengan thermal gun standar dengan jarak pengukuran yang divariasikan.
34,0 34,5 35,0 35,5 36,0 36,5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Pen gu ku ran s u h u ( °C) Urutan pengambilan data MLX90614 (°C) Thermal gun (°C) 99,90 99,92 99,94 99,96 99,98 100,00 34,00 34,50 35,00 35,50 36,00 36,50 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 A ku ras i ( % ) Pen gu ku ran s u h u (  C) Jarak (cm)
MLX90614 (°C)
Thermal gun (°C)
Akurasi (%)
Gambar 16. Perbandingan pengukuran suhu menggunakan sensor MLX90614 terintegrasi pada timbangan dengan thermal gun standar pada jarak yang divariasikan
Gambar 17 menunjukkan sebaran data hasil penimbangan sensor load cell Flintec jenis PB 3.75 – 375 terhadap beban  anak  timbangan  murni  10  Kg  yang  dilakukan  100  kali,  dengan  pengambilan  data  setiap  1  detik. Berdasarkan sebaran data ini didapatkan akurasi sebesar 99,93%.
Gambar 17. Sebaran data pengukuran load cell
Gambar 18 dan gambar 19 menunjukkan data pengujian tegangan pada beberapa titik perakitan komponen. Pengukuran dilakukan menggunakan multimeter digital pada dua kondisi yaitu ketika penggunaan catu daya aki 12 V, dan ketika penggunaan PSU unit 24 V.
Gambar 18. Pengujian tegangan mode aki 12 V
Gambar 19. Pengujian tegangan mode PSU 24 V
99,90 99,92 99,94 99,96 99,98 100,00 34,0 34,5 35,0 35,5 36,0 36,5 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 A ku ras i ( % ) Pen gu ku ran s u h u (  C) Jarak (cm) MLX90614 terintegrasi (°C) Thermal gun (°C) Akurasi (%) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 9,98 9,99 10 10,01 Ju m lah p en gu ku ra n Hasil pengukuran berat oleh load cell (Kg) 0 4 8 12 16 20 24 Output aki Input RFID Input
Thermogun Input Loadcell Sebelum Dibebani (V) Setelah Dibebani (V) 0 4 8 12 16 20 24 Output PSU Input RFID Input Thermogun
Input modul loadcell Sebelum Dibebani (V) Setelah Dibebani (V)

## 2 Hasil Pengujian Timbangan Digital Secara Keseluruhan
Timbangan  digital yang sudah terintegrasi secara keseluruhan  diuji untuk mendeteksi identitas, menimbang berat, dan mengukur suhu badan domba. Obyek domba yang diukur memiliki varietas yang berbeda. Gambar 20 menunjukkan data pengujian deteksi RFID reader ketika domba melewati rangka inti timbangan. Tag ID yang terpasang pada kalung domba yang sudah dipakai di leher domba, dideteksi oleh RFID reader yang terpasang pada sisi samping timbangan. Status 1 menunjukkan tag berhasil dideteksi dan status 0 menyatakan tag tidak terdeteksi.
Gambar 20. Pengujian deteksi ID ternak
Gambar  21  menunjukkan  hasil  pengukuran  suhu  domba  dengan  sensor  suhu  yang  telah  terintegrasi  pada timbangan digital dibandingkan dengan thermal gun standar ketika domba berada pada rangka inti timbangan.
Gambar 21. Pengukuran suhu dengan objek domba
Gambar  22  menunjukkan  perbandingan  hasil  penimbangan  berat  domba  menggunakan  timbangan  digital dengan hasil penimbangan berat domba dengan cara digantung (manual).
0 1 Statu s d ete ks i ID Ternak 99,60 99,65 99,70 99,75 99,80 99,85 99,90 99,95 100,00 34,0 34,5 35,0 35,5 36,0 36,5 37,0 A ku ras i ( % )
Pen gu ku ran s u h u (  C)
MLX90614 terintegrasi (°C)
Thermal gun (°C)
Akurasi (%)

## Gambar 22. Penimbangan berat domba

## 3 Diskusi

## 3.1 RFID reader
Pada pengujian per komponen, RFID reader diuji untuk mendeteksi kalung ID Tag dengan variasi jarak 0 – 100 cm pada interval 5 cm, masing-masing tiga kali. Ketika pengujian mendekati angka 75 cm, RFID reader mulai menunjukkan kesulitan deteksi. Sehingga, disimpulkan bahwa RFID reader dapat bekerja dengan baik pada jarak  0 – 75  cm.  Hal  ini  sesuai  dengan  spesifikasi  pada  datasheet.  Pada  pengujian  timbangan  digital keseluruhan, 15 kalung  ID Tag yang terpasang pada leher domba dapat terdeteksi oleh RFID reader. Hal ini menunjukkan bahwa RFID reader berfungsi dengan baik.

## 3.2 Sensor Suhu MLX90614
Sensor suhu MLX90614 mampu mengukur suhu dengan baik ketika diuji dengan jarak yang bervariasi 0 – 10 cm. Hal ini sesuai dengan spesifikasi unjuk kerja sensor pada datasheet yang mampu melakukan pembacaan dengan pengukuran ideal jarak 1 cm. Berdasarkan perbandingan pengukuran suhu sensor MLX90614  dengan pengukuran  menggunakan thermal  gun standar,  didapatkan  akurasi  sebesar  99,98%  pada  pengujian  per komponen  dan  99,99%  setelah  terintegrasi  pada  timbangan  digital.  dengan thermal  gun standar.  Hal  ini menunjukkan bahwa sensor MLX90614 yang terintegrasi pada timbangan digital mampu bekerja dengan baik dan  sesuai  dengan kebutuhan user .  Pada  pengukuran  suhu  badan  domba, yang  juga dibandingkan  dengan thermal gun standar, didapatkan akurasi terendah sebesar 99,69% dan akurasi tertinggi sebesar 99,97%. Hal ini menunjukkan bahwa pengukuran suhu objek domba sudah presisi dan akurat.
3.3 Sensor Load cell Flintec PB 3.75 – 375
Sebelum  digunakan  pada  alat, Load  cell Flintec  PB 3.75 – 375 dikalibrasi  dengan  mengikuti  prosedur  yang ditentukan buku manual [22], yaitu menimbang anak timbangan 10 Kg.  Penimbangan dilaksanakan selama 100 detik dengan 1 pembacaan per detik, sehingga didapatkan 100 data. Pembacaan sensor tersebar pada nilai  9.98, 9.99, 10.00, sehingga didapatkan  akurasi 99.93%. Hal ini menandakan bahwa load cell mampu bekerja dengan baik pada alat. Pada pengujian penimbangan berat ternak, digunakan data 15 domba dengan variasi  jenis  dan  usia.  Hasil  pengukuran  timbangan  digital  dibandingkan  dengan  timbangan  manual.  Dari perbandingan  ini,  didapatkan  nilai  akurasi  terendah  sebesar  98,28  %  dan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar 99,92%. Variasi ini disebabkan oleh domba yang bergerak, meskipun dijepit pada rangka inti. Namun, variasi akurasi  tersebut  masih  dalam  rentang  yang  diperbolehkan,  karena  penimbangan  berat  ternak  tidak memerlukan presisi gramasi tinggi.
98,00 98,20 98,40 98,60 98,80 99,00 99,20 99,40 99,60 99,80 100,00 0 5 10 15 20 25 30 35 A ku ras i ( % ) Pen gu ku ran b erat ( Kg ) Berat di Sensor (Kg)
Berat Hasil Timbangan Manual (Kg)
Akurasi (%)

## Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dibuat  alat  timbangan  digital  terintegrasi  dengan  RFID reader dan  IoT  sehingga memudahkan  pencatatan  berat  dan  suhu  ternak  domba.  Pada  alat  ini,  RFID reader mampu  melakukan pendataan ternak secara digital pada jarak 0 – 75 cm. Sensor suhu MLX90614 mampu melakukan pengukuran dengan akurasi diatas 99%. Sensor load cell Flintec jenis PB 3.75 – 375 sebagai penimbang berat tubuh ternak mampu menimbang dengan akurasi diatas 98%.

## Referensi
[1] M. Odintsov Vaintrub, H. Levit, M. Chincarini, I. Fusaro, M. Giammarco, and G. Vignola, "Review: Precision livestock farming, automats and new technologies: possible applications in extensive dairy sheep farming," Animal , vol. 15, no. 3, p. 100143, 2021, doi: 10.1016/j.animal.2020.100143 .
[2] G. W. Wiriasto, M. Misbahuddin , A. S. Rachman, L. S. Irfan, and D. Budiman, “Alat Penimbang Hewan Ternak Elektronis bagi Komunitas Ternak di Kecamatan Ampenan,” Pros. Konf. Nas. Pengabdi. Kpd. Masy. dan Corp.
Soc. Responsib ., vol. 1, pp. 616 – 623, 2018. Available: https://prosiding- pkmcsr.org/index.php/pkmcsr/article/view/240/77 .
[3] H.  Mayulu  and  T.  P.  Daru,  “Kebijakan  pengembangan  peternakan  berbasis  kawasan:  Studi  kasus  di Kalimantan Timur,” J. Trop. AgriFood , vol. 1, no. 2, p. 49, 2020, doi: 10.35941/jtaf.1.2.2019.2583.49-60 .
[4] G. Setyawan, M. Ardiansah, and I. Fahrurrozi, “Uji Kinerja Sistem Pemberi Vitamin untuk Industri Peternakan Ayam,” J.  Otomasi  Kontrol  dan  Instrumentasi ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  47 – 57,  2021,  doi:
10.5614/joki.2021.13.1.5 .
[5] Pari,  A.  U.  H.  (2018).  Pemanfaatan  Recording  untuk  Meningkatkan  Manajemen  Ternak  Kerbau  di Kecamatan Matawai La Pawu Kabupaten Sumba Timur. Jurnal Sain Peternakan Indonesia , 13 (1), 20 – 28, doi: 10.31186/jspi.id.13.1.20-28 .
[6] I. Alkamalia, Mawardati, and S. Budi, “Analisis Pengaruh Luas Lahan Dan Tenaga Kerja Terhadap Produksi Kakao Perkebunan Rakyat Di Provinsi Aceh,” Agrifo : J. Agribisnis Univ. Malikussaleh , vol. 2, no. 2, pp. 56 – 61, 2017, doi: 10.29103/ag.v2i2.369 .
[7] N. Noviardi, A. Budiman, R. Mulya, and H. Efendi, “Perancangan Alat Ukur Tubuh Ternak untuk Menentukan Berat Badan Ternak Sapi Menggunakan Arduino d an Berbasis Android”, simtika , vol. 4, no. 2, pp. 47 – 54,
May 2021. Available: https://ejournal.undhari.ac.id/index.php/simtika/article/view/355/195 . [8] M. Khairurroziqin, “Identifikasi Ternak,”
Academia.edu.
[Online]. Available: https://www.academia.edu/38023291/IDENTIFIKASI_TERNAK .
[9] S. R. Sokku and S. F. Harun, “Deteksi Sapi Sehat Berdasarkan Suhu Tubuh Berbasis Sensor MLX90614 dan Mikrokontroller,” Semin.
Nas. LP2M UNM , pp. 613 – 617, 2019. Available: https://ojs.unm.ac.id/semnaslemlit/article/view/11690/0 .
[10] G. H. Wibowo,  M.  D. Ayatullah, and J.  A. Prasetyo , “ Sistem  Cerdas Pemantau  Hewan  Ternak  pada  Alam Bebas  Berbasis  Internet  of  Things ,” Jurnal  Eltek ,  vol.  17,  no.  02,  pp.  18 – 31,  2019,  doi:
10.33795/eltek.v17i2.188 .
[11] R. Wardhani, Lailia Dwi Kusuma, Jatmiko, Basuki Suryo, Khofifaturrahmah, “Studi Kasus Orf pada Kambing di Desa Megasari Kabupaten Kotabaru Kalimantan Selatan,” J. Ilm. Fill. Cendekia , vol. 7 No. 1, vol. 2, no. 8.5.2017, pp. 2003 – 2005, 2022, doi: 10.32503/fillia.v7i1.2102 .
[12] K.  Noinan,  S.  Wicha, and R. Chaisricharoen,  "The IoT-based  weighing system  for growth  monitoring and evaluation of fattening process in beef cattle farm," 7th Int. Conf. Digit. Arts, Media Technol. DAMT 2022 5th ECTI North. Sect. Conf. Electr. Electron. Comput. Telecommun. Eng. NCON 2022 , pp. 384 – 388, 2022,
doi: 10.1109/ECTIDAMTNCON53731.2022.9720346 .
[13] G. I. S. Erwandha, “Rancang Bangun Sistem Internet of Things pada Timbangan Digital dengan Kapasitas 100 Kg Berbasis ESP32 & Thingsboard IoT Platform u ntuk Mengukur Massa,” Thesis (Sarjana), Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Instrumentasi  Fisika,  Universitas  Brawijaya,  2021.  Available: http://repository.ub.ac.id/184558/ .
[14] M. I. Saputra, S. R. Sulistivanti, F. A. Setyawan, U. Murdika, and Y. T. Handiko, “Modeling of Digital Scale Based on IoT,” 2022 FORTEI-International Conf. Electr. Eng. FORTEI-ICEE 2022 - Proceeding , pp. 32 – 35, 2022, doi: 10.1109/FORTEI-ICEE57243.2022.9972950 .
[15] E. Mandayatma, “Peningkatan Resolusi Sensor Load Cell p ada Timbangan Elektronik,” J. Eltek , vol. 16, no. 1, p. 37, 2018. Available: http://proceeding.sentrinov.org/index.php/sentrinov/article/view/224 .
[16] P.  W.  Wahyuni,  “Rancang  Bangun  Timbangan dan  Pemanfaatan  Radio  Frequency  Identification  untuk Manajemen d an Registrasi Ternak,” Pros. Semin. Nas. Sist. Teknol. Informasi , vol. 0, pp. 97 – 100, 2007. Available: https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/395/ .
[17] Texas  Instruments,  "LM2596  SIMPLE  SWITCHER®  Power  Converter  150-kHz  3-A  Step-Down  Voltage Regulator data sheet (Rev. G)," Data Sheet, pp. 1 – 47, March 2023, [Online]. Available: LM2596 SIMPLE SWITCHER® Power Converter 150-kHz 3-A Step-Down Voltage Regulator .
[18] XLSEMI, 400KHz 60V 4A Switching Current Boost / Buck-Boost / Inverting DC / DC Converter 400KHz 60V 4A Switching Current Boost / Buck-Boost / Inverting DC / DC Converter , pp. 1 – 8. Available: 400KHz 60V 4A Switching Current Boost / Buck-Boost / Inverting DC/DC Converter .
[19] F.  Koyanagi,  "Arduino  MEGA  2560  With Wi-Fi built-in  -  ESP8266,"  Instructables.com.  Available: https://www.instructables.com/Arduino-MEGA-2560-With-WiFi-Built-in-ESP8266/ .
[20] Melexis, MLX90614 family Single  and Dual Zone MLX90614 family , 2015. Available: MLX90614 family Datasheet Single and Dual Zone .
[21] G.  Grolemund, User  manual  for  ID01  UHF  RFID  Module ,  Version  2,  pp.  1 – 8,  2012.  Available: https://github.com/Arduinolibrary/DFRobot_ID10_UHF_RFID_Reader .
[22] Flintec.com, PB Planar Beam Load Cell (3.75 - 375kg) . Available: PB planar beam load cell .
[23] Flintec.com, EM100 load-cell electronics module , pp. 1 – 4. Available: EM100 load-cell electronics module . [24] T.  Clarke, The  EAGLE  Schematic  &  PCB  Layout  Editor  -  A  Guide ,  pp.  1 – 12,  2011.  Available: https://intranet.ee.ic.ac.uk/t.clarke/ee2lab/handouts/ARM/Eagle%20Guide/EAGLE-guide.pdf .
[25] M. Ashari, R. R. A. Suhardiani, and R. Andriati, “Tampilan bobot badan dan ukuran linier tubuh domba Ekor Gemuk pada umur tertentu di Kabupaten Lombok Timur,” J. Ilmu dan Teknol. Peternak. Indones ., vol. 1, no. 1, pp. 24 – 30, 2015, doi: 10.29303/jitpi.v1i1.6 .