Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Sopiana, Mila
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perancangan dan Implementasi Alat Penyortir Telur Ayam Menggunakan Sensor Light Dependent Resistor dan Load Cell Berbasis Arduino Sopiana, Mila; Sasongko, Sudi M. Al; Nrartha, I Made Ari
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.8816

Abstract

Proses penyortiran telur ayam secara manual masih mengandalkan ketajaman penglihatan sehingga rentan terhadap kesalahan (human error) dan memerlukan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan alat penyortir telur otomatis berbasis Arduino Uno yang mengintegrasikan sensor Light Dependent Resistor (LDR) dan sensor Load Cell. Sensor LDR mendeteksi kualitas telur melalui perbedaan intensitas cahaya yang diteruskan, sedangkan Load Cell mengukur berat telur untuk mengelompokkannya ke dalam tiga kategori ukuran: kecil (<55 g), sedang (55–60 g), dan besar (>60 g). Sistem dilengkapi motor servo sebagai aktuator yang mengarahkan telur ke wadah sesuai klasifikasi, serta LCD 16×2 untuk menampilkan data berat dan kualitas secara real-time. Pengujian dilakukan terhadap 30 butir telur ayam ras. Deteksi kualitas oleh LDR menggunakan ambang ADC ≥720 untuk telur busuk menghasilkan kesesuaian 96% terhadap metode peneropongan manual (candling) dan 100% terhadap validasi pemecahan telur. Pengukuran berat oleh Load Cell menunjukkan rerata kesalahan 3,30% dibandingkan timbangan digital, dengan error terbesar 8% akibat posisi telur yang kurang stabil. Alat berhasil menyortir telur menjadi empat kelompok: busuk (23%), besar (27%), sedang (30%), dan kecil (20%). Tingkat kecocokan deteksi kualitas terhadap metode perendaman mencapai 83%. Hasil ini menunjukkan bahwa alat mampu meningkatkan akurasi, objektivitas, dan efisiensi penyortiran telur, serta berpotensi diterapkan pada peternakan skala kecil hingga menengah maupun tempat penjualan telur.
Co-Authors I Made Ari Nrartha Sasongko, Sudi M. Al