Pemilihan Efisien Kualitas Telur Ayam Berdasarkan Kondisi Cangkang dengan Arduino Nano dan Sensor LDR

Abstract

Kualitas cangkang telur ayam merupakan indikator penting dalam industri peternakan, karena memengaruhi keamanan dan daya tahan produk. Penyeleksian kualitas telur yang biasanya dilakukan secara manual dapat menjadi kurang akurat serta memerlukan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengukuran otomatis berbasis sensor resistansi cahaya (LDR) dengan mikrokontroler Arduino Nano untuk mengklasifikasikan kualitas telur dari dua sumber berbeda, yaitu telur dari peternak dan pasar. Metode yang digunakan melibatkan pengukuran nilai resistansi cahaya pada cangkang telur, dengan data diambil melalui tiga kali pengulangan untuk setiap sampel guna meminimalkan variasi data. Hasil pengukuran nilai LDR kemudian dianalisis dengan uji t-statistik untuk mengevaluasi perbedaan signifikan antara rata-rata nilai LDR dari telur peternak dan pasar, serta menggunakan model random forest untuk klasifikasi otomatis ke dalam kategori "Bagus" dan "Buruk." Hasil penelitian menunjukkan bahwa telur berkualitas "Bagus" memiliki nilai LDR rata-rata lebih tinggi dibandingkan yang "Buruk," mendukung hipotesis bahwa telur dari peternak cenderung memiliki kualitas yang lebih baik. Model random forest berhasil mengklasifikasikan kualitas telur dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi, walaupun terdapat beberapa kesalahan klasifikasi pada telur berkualitas rendah, terutama dari pasar. Kesimpulannya, sistem berbasis LDR dan Arduino Nano ini efektif sebagai alat seleksi otomatis yang terjangkau dan praktis, serta memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi dalam pemilahan kualitas telur di industri peternakan.