## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Pengembangan Sistem Sortir Otomatis untuk Jeruk Citrus: Integrasi Teknologi Sensor dan Algoritma Rule-Based
Muhammad Imam Ghozali, Aditya Akbar Riadi, Dwyan Akbar Putra, Wibowo Harry Sugiharto *
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus, Kudus, Indonesia Email: 1 imam.ghozali@umk.ac.id, 2 aditya.akbar@umk.ac.id, 3 201751104@std.umk.ac.id, 4,* wibowo.harrys@umk.ac.id Email Penulis Korespondensi: wibowo.harrys@umk.ac.id
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi pendapatan panen jeruk yang mengintegrasikan teknologi sortasi berbasis warna dan analisis data berbasis rule. Dengan meningkatnya permintaan akan jeruk di Indonesia, efisiensi dan akurasi dalam  proses  sortasi  dan  prediksi  pendapatan  menjadi  sangat  penting.  Sistem  yang  dikembangkan  menggunakan  sensor  warna TCS34725  untuk  mengklasifikasikan  jeruk  berdasarkan  tingkat  kematangan  dan  metode  rule  based  untuk  memprediksi  pendapatan panen  berdasarkan  data  sortasi  dan  faktor  eksternal  seperti  kondisi  cuaca  dan  harga  pasar.  Hasil  pengujian  lapangan  menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan akurasi sortasi dan memberikan prediksi pendapatan yang akurat. Implementasi teknologi ini dalam industri jeruk menawarkan potensi peningkatan efisiensi operasional dan profitabilitas. Penelitian ini memberikan kontribusi penting pada aplikasi teknologi sensor dan analisis data dalam pertanian, menunjukkan bagaimana inovasi teknologi dapat membantu mengatasi tantangan dalam industri jeruk dan sektor pertanian secara lebih luas.
Kata Kunci: Jeruk, Sistem Prediksi Pendapatan; Sortasi Berbasis Warna; Teknologi Sensor; Metode Rule Based; Pertanian
Abstract− This study aims to develop an orange harvest revenue prediction system that integrates color-based sorting technology and rule-based  data  analysis.  With  the  increasing  demand  for  oranges  in  Indonesia,  efficiency  and  accuracy  in  the  sorting  process  and revenue prediction are of utmost importance. The developed system utilizes the TCS34725 color sensor to classify oranges based on maturity level and employs a rule-based method to predict harvest revenue based on sorting data and external factors such as weather conditions  and  market  prices.  Field  testing  results  indicate  that  this  system  significantly  improves  sorting  accuracy  and  provides accurate revenue predictions. The implementation of this technology in the orange industry offers potential enhancements in operational efficiency  and  profitability.  This  research  contributes  importantly  to  the  application  of  sensor  technology  and  data  analysis  in agriculture, demonstrating how technological innovation can help address challenges in the orange industry and the broader agricultural sector.
Keywords : Oranges; Revenue Prediction System; Color-Based Sorting; Sensor Technology; Rule-Based Method; Agriculture

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia, jeruk merupakan salah satu buah yang paling banyak dikonsumsi, mencerminkan pentingnya industri jeruk dalam perekonomian nasional. Dengan meningkatnya permintaan, terdapat kebutuhan mendesak untuk mengoptimalkan pendapatan panen. Salah satu tantangan utama dalam industri ini adalah proses sortasi buah jeruk, yang secara tradisional dilakukan  secara  manual  dan  memerlukan  banyak  tenaga  kerja  serta  waktu.  Inovasi  teknologi  dalam  proses  sortasi, khususnya penggunaan metode rule based dan sensor warna, menawarkan solusi yang efisien dan efektif. Penelitian dalam "Interfruit: Deep Learning Network for Classifying Fruit Images" menunjukkan bagaimana sistem grading cerdas untuk buah  pisang  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dapat  diterapkan  dalam  konteks  buah  jeruk,  menawarkan  wawasan tentang potensi teknologi serupa dalam meningkatkan efisiensi sortasi buah jeruk [1].
Metode  rule-based  menawarkan  keunggulan  dalam  hal  transparansi  dan  kemudahan  interpretasi[2], memungkinkan pengguna untuk memahami bagaimana keputusan diambil berdasarkan aturan yang jelas dan logis [3]. Kejelasan  ini  sangat  bermanfaat  dalam  aplikasi  yang  memerlukan  auditabilitas  dan  penjelasan  terhadap  proses pengambilan  keputusan  [4],  seperti  dalam  sektor  keuangan  dan  medis  [5],  chatbot  [6],  manufacturing[7],  network management[8],    pengelolaan  administrasi  [9],  militer  [10],  otomatisasi  system  keuangan  [11].  Selain  itu,  metode  ini memudahkan  pengembangan  sistem  dengan  memungkinkan  penambahan,  penghapusan,  atau  modifikasi  aturan  tanpa mengubah struktur sistem secara keseluruhan, sehingga  menawarkan fleksibilitas  yang tinggi dalam adaptasi terhadap perubahan kebutuhan atau kondisi. Keunggulan lainnya termasuk efisiensi dalam pemrosesan informasi [12], terutama dalam kasus di mana aturan dapat diterapkan secara langsung untuk membuat keputusan tanpa memerlukan pemrosesan data yang kompleks.
Penggunaan teknologi sensor warna dalam proses sortasi buah jeruk memungkinkan identifikasi dan klasifikasi buah  berdasarkan  tingkat  kematangan  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Integrasi  sistem  prediksi  berbasis  rule  dalam proses ini tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga membantu dalam memprediksi pendapatan panen, yang sangat penting untuk perencanaan dan pengambilan keputusan strategis di sektor pertanian. Penelitian terkait pada "Dissection of  protein  cargo  of  citrus  fruit  juice  sac  cells-derived..."  menyoroti  bagaimana  teknologi  nanovesikel  tanaman  sedang dieksplorasi sebagai platform teknologi baru, yang dapat memberikan wawasan tentang bagaimana teknologi serupa dapat diterapkan dalam sortasi dan peningkatan pertumbuhan tanaman jeruk [13].
Selain  itu,  penelitian  "Toxicity  potentials  of  selected  insecticidal  plant  oils  against..."  pada  tahun  2022 mengungkapkan  pentingnya  memahami  komposisi  kimia  dan  potensi  toksisitas  dari  minyak  tanaman  insektisida  pada buah  jeruk.  Hal  ini  relevan  dalam  konteks  sortasi  dan  pengolahan  buah  jeruk,  karena  mempengaruhi  kualitas  dan keselamatan buah yang dikonsumsi [14].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Jeruk merupakan buah yang sangat populer di Indonesia, tercatat sebagai buah ketiga terbanyak yang dikonsumsi oleh masyarakat pada tahun 2015 dan 2016. Tingkat konsumsi jeruk di Indonesia mengalami peningkatan dari 3,28 kg per kapita per tahun pada tahun 2015 menjadi 3,60 kg per kapita per tahun pada tahun 2016. Menurut data dari Survei Sosial  dan  Ekonomi  Nasional  yang  meliputi  konsumsi  dan  pengeluaran  rumah  tangga,  jeruk  berada  di  urutan  teratas dalam  hal  pengeluaran  rata-rata  masyarakat  Indonesia  untuk  buah,  baik  di  daerah  pedesaan  maupun  perkotaan. Kementerian  Pertanian,  di  bawah  kepemimpinan  Amran  pada  tahun  2018,  mencatat  adanya  peningkatan  populasi tanaman jeruk sekitar 5% setiap tahunnya. Luas area tanam jeruk di Indonesia berkisar pada 53.000 hektar. Proyeksi luas panen jeruk terus meningkat hingga tahun 2020, dengan tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 2,03%, di mana pada tahun 2020,  luas  panen  jeruk  diperkirakan  akan  mencapai  61.788  hektar.  Produksi  jeruk  hingga  tahun  2020  diproyeksikan mengalami  kenaikan  dengan  rata-rata  pertumbuhan  tahunan  sebesar  4,93%,  di  mana  pada  tahun  2020  produksi  jeruk diperkirakan akan mencapai 3.246.994 ton [15].
Informasi  panen  jeruk  merupakan  faktor  kunci  dalam  memprediksi  pendapatan  dan  menjamin  kualitas  buah. Aspek-aspek kritis seperti waktu panen yang tepat dan penanganan pascapanen yang memadai, termasuk proses sortasi dan grading, memainkan peran penting dalam menentukan nilai jual jeruk. Penerapan standar yang sesuai, seperti standar SNI, dalam penanganan jeruk pasca panen adalah esensial untuk membedakan buah berdasarkan tingkat kematangan dan kualitas fisiknya. Penggunaan teknologi sortir otomatis dengan sensor warna meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses ini, memungkinkan klasifikasi buah yang lebih tepat dan memaksimalkan potensi pendapatan dari panen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penelitian Terkait
Penelitian  dalam  bidang  sortasi  buah  telah  menunjukkan  kemajuan  teknologi  yang  signifikan  dalam  beberapa  tahun terakhir.Penelitian  di  Kota  Batu,  pusat  produksi  apel,  dimana  produktivitas  apel  mencapai  150  ton  per  bulan.  Untuk meningkatkan nilai ekonomis, apel disortir berdasarkan warna dan ukuran menggunakan sistem otomatis yang dirancang dengan TCS3200 sebagai indikator warna dan LDR sebagai indikator ukuran. Sistem ini dikontrol oleh mikrokontroler Arduino Uno dan  menggunakan dua  motor DC 12 Volt sebagai aktuator utama  untuk  mengurutkan apel  merah,  hijau kecil, dan hijau besar. Hasil pengujian menunjukkan keberhasilan rata-rata 90% untuk apel merah, 60% untuk apel hijau besar, dan 80% untuk apel hijau kecil [16].
Sofyan dkk 2018 melakukan penelitian ini mengatasi masalah kualitas rendah minyak sawit di Indonesia akibat metode  sortir  dan  pengolahan  manual.  Solusi  yang  diusulkan  adalah  penerapan  sortasi  otomatis  menggunakan mikrokontroler, dengan kematangan buah ditentukan dari gambar yang diambil oleh kamera. Sistem ini dirancang untuk bekerja  terus  menerus,  memisahkan  buah  sawit  berdasarkan  tingkat  kematangan  [17].  Penelitian  yang  berfokus  pada penyortiran buah apel manalagi berdasarkan warna dan berat. Menggunakan Sensor TCS3200 untuk warna dan Load Cell untuk berat, penelitian ini bertujuan untuk membedakan kualitas apel sebelum pengemasan. Hasil penyortiran ini penting untuk memprediksi distribusi buah berdasarkan jarak tempuh dan kondisi buah saat pengiriman [18].
Penelitian  yang  menyoroti  permintaan  otomatisasi  yang  meningkat  dalam  industri  pertanian,  khususnya  dalam sortasi  buah  jeruk  berdasarkan  warna  dan  ukuran.  Makalah  ini  memberikan  gambaran  tentang  berbagai  teknik  yang tersedia  untuk  tugas  ini,  dengan  fokus  pada  identifikasi  teknik  berorientasi  kinerja  [19].  Studi  ini  membahas pengembangan  alat  sortir  jeruk  berdasarkan  warna  RGB  menggunakan  sensor TCS3200 dan  Arduino  Uno.  Proses  ini melibatkan jeruk yang masuk ke wadah penampungan dan meluncur melalui lubang dengan sensor warna. Buah kemudian disortir menjadi tiga kelompok berdasarkan warna oleh motor servo sebagai actuator [20].
Tabel 1. Penelitian Terkait Judul Penelitan Penulis Tahun Objek Kelebihan Kelemahan Sistem Cerdas Penyortir Apel Berdasarkan Warna Dan Ukuran Berbasis Mikrokontroller Arduino Febyan Dimas Pramanta, Lazuardi Widya Susilo, M Rizal Fahmi 2017 Apel Tcs320, Ldr, Sensor, Arduino Uno Deteksi warna masih meggunaka-n sensor warna tcs3200 Modeling Of Control System On Sorting Palm Fruit Machine By Using Arduino Microcontroller Dodi Sofyan Arief A,Edy Fitra A, Minarni B, Herman C And Roni Salambue D 2017 Kelapa Sawit Sensor Infrared, Camera, Switch Sensor object Arduino Uno Belum ter-interegrasi dengan database Sistem Penyortiran Buah Apel Manalagi Menggunakan Sensor Loadcell dan Abdul Haris, Diane Kusuma, Rifki Nugraha Praatama 2018 Apel Tcs3200 Color Sensor,Load Cell Arduino Uno Deteksi warna masih meggunaka-n sensor warna tcs3200

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 241−248 https://djournals.com/resolusi
Judul Penelitan Penulis Tahun Objek Kelebihan Kelemahan Tcs3200 Berbasis Arduino Uno Oranges Sorting Using Arduino Microcontroller Vikas Chakole Pranay Ilamkar, Rupesh Gajbhiye, Suhas Nagrale 2019 Jeruk Tcs3200 Color, Ultrasonic Sensor Servo Motor Arduino Nano Deteksi warna masih meggunaka-n sensor warna tcs3200 The Citrus Fruit Sorting Device Automatically Based On Color Method By Using Tcs320 Color Sensor And Arduino Uno Microcontroller Poltak Sihombing, Faddly Tommy, Sajadin Sembiring, Dan Nogar Silitonga 2019 Jeruk Tcs3200 Color Sensor Deteksi warna masih meggunaka-n sensor warna tcs3200

## 2.2 Mutu Buah Jeruk
Dalam standar varietas jeruk keprok (Citrus sinensis (L) Osbeck), yang termasuk dalam famili Rutaceae dan dipasarkan sebagai konsumsi segar, proses sortir memainkan peran penting. Menurut SNI 3165:2009, jeruk keprok diklasifikasikan ke dalam tiga kelas  mutu, yaitu kelas super, kelas  A, dan kelas B. Kriteria penting dalam  klasifikasi ini adalah  warna buah,  yang  harus  mencerminkan ciri  khas  varietas, tipe  komersial,  serta lokasi tanamnya  [21]. Tabel 2 berikut adalah detail kriteria untuk masing-masing kelas mutu jeruk keprok sesuai dengan SNI 01-3165-1992:
Tabel 2. Kriteria Jeruk Keprok, (SNI 01-3165-1992)
Kelas  Bobot (g)  Diameter (cm) A ≥ 151 ≥ 71 B 101 – 150 61 -70 C 51 – 100 51 -60 D ≤ 50 40 – 50

## 2.3 Mutu Buah Jeruk
Sistem Warna RGB merupakan metode yang menggabungkan warna Merah (Red), Hijau (Green), dan Biru (Blue) untuk menciptakan  berbagai  warna.  Dalam  sistem  ini,  setiap  warna  primer  (Merah,  Hijau,  Biru)  menggunakan  8  bit,  yang memungkinkan  nilai  integer  dari  0  hingga  255  untuk  masing-masing  warna,  memberikan  jangkauan  luas  dalam pembentukan warna. Tabel 3 berikut adalah rincian bit untuk setiap warna primer dalam sistem RGB [19].
Tabel 3. Warna RGB No Warna Bit 1 Merah (R)  23 -16 2 Hijau (G) 15 - 8 3 Biru (B) 7 - 0

## 2.4 Metode Rule-Based
Metode Rule-Based merupakan pendekatan yang sering digunakan dalam sistem pendukung keputusan, di mana basis pengetahuan memainkan peran kunci [22]. Metode ini mengadopsi teknik-teknik kecerdasan buatan untuk menyelesaikan masalah  berdasarkan  serangkaian  aturan  yang  telah  ditetapkan.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahapan  penting: Pengumpulan Basis Pengetahuan [23]. Langkah pertama dalam metode Rule-Based adalah mengumpulkan fakta-fakta atau data yang relevan. Basis pengetahuan ini berisi informasi penting yang akan digunakan untuk membuat keputusan. Penerapan  Aturan  (Rule):  Aturan  dalam  metode  Rule-Based  biasanya  diformulasikan  dalam  format  "IF-THEN".  "IF" merepresentasikan  kondisi atau situasi tertentu, sedangkan  "THEN" merepresentasikan tindakan atau  hasil  yang harus diambil  atau  diharapkan  jika  kondisi  tersebut  terpenuhi.Kriteria  Berhenti:  Penting  untuk  menetapkan  kriteria  berhenti untuk menghindari looping atau pengulangan yang tidak terbatas. Kriteria ini menentukan kapan sistem harus berhenti menerapkan aturan, biasanya setelah kondisi yang ditetapkan telah terpenuhi [24].

## 2.5 Tahapan Pengembangan Sistem Sortir Buah Jeruh dengan Metode Rule-Based
Pengembangan sistem menggambarkan alur dari tahap awal perencanaan hingga dokumentasi akhir. Ini dimulai dengan perencanaan,  diikuti  oleh  desain  sistem,  implementasi,  pengujian,  evaluasi  dan  penyempurnaan,  dan  diakhiri  dengan dokumentasi  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Setiap  tahap  memiliki  output  spesifik  yang  berkontribusi  pada pengembangan sistem secara keseluruhan, memastikan bahwa setiap aspek telah ditangani dengan cermat untuk mencapai sistem sortir otomatis yang efektif dan efisien. Metodologi ini menekankan pendekatan sistematis dalam pengembangan sistem sortir otomatis, memastikan bahwa setiap tahapan dilakukan dengan teliti untuk mencapai hasil yang optimal.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 1. Tahapan Pengembangan Sistem
Berdasarkan gambar 1 dapat dijelaskan:
1. Perencanaan: Identifikasi kebutuhan dan spesifikasi sistem.
Penentuan komponen utama: mikrokontroler Arduino, sensor loadcell, sensor warna, dan lampu LED.
2. Desain: Pembuatan desain sistem yang mencakup alur kerja dan integrasi antar komponen.
Penyusunan algoritma rule-based untuk klasifikasi berat dan warna jeruk.
3. Implementasi: Pembangunan prototype dengan merakit komponen sesuai desain.
Pengaturan mikrokontroler dan pemrograman fungsi-fungsi sistem.
4. Pengujuan:
Melakukan test case independent path untuk memverifikasi kinerja setiap komponen dan sistem secara keseluruhan. Evaluasi hasil pengujian untuk memastikan sistem bekerja sesuai ekspektasi.
5. Evaluasi dan Penyempurnaan: Analisis hasil pengujian dan identifikasi area yang memerlukan peningkatan.
Modifikasi dan penyempurnaan sistem berdasarkan evaluasi.
6. Dokumentasi: Penulisan dokumentasi teknis dan penggunaan sistem.
Persiapan laporan penelitian yang mencakup metodologi, hasil pengujian, dan analisis.

## 2.6 Rule-Based Sortir Buah Jeruk
Dalam pengembangan sistem purwarupa yang menggunakan metode Rule-Based, aturan-aturan spesifik digunakan untuk menarik kesimpulan dari kumpulan fakta. Sistem ini menerapkan aturan  berbasis nilai RGB (Red, Green, Blue) untuk menentukan warna jeruk. Berikut adalah tabel-tabel yang menjelaskan aturan sistem yang dibangun:
Tabel 4. Nilai R G B Warna Jeruk No Warna Warna R G B 1 Kuning > 1.15  < 1.15  < 0.7 2 Hijau Kuning >1.15 > 1.15  < 0.8 3 Hijau < 1.00 > 1.3 < 0.9 Tabel 5. Grade Warna Jeruk No  Grade Warna 1 A Kuning 2 B Hijau Kuning 3 C Hijau Tabel 6. Rule Base Warna Jeruk No Rule Base Prediksi Sortir 1 if ((r < 1.00) && (g > 1.3) && (b < 0.9)) then "HIJAU"
Perencanaan Desain Implementasi Pengujian Evaluasi dan Penyempurnaan Doukumentasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 241−248 https://djournals.com/resolusi
No Rule Base Prediksi Sortir 2 else if ((r > 1.15) && (g > 1.15) && (b < 0.8)) then  "HIJAU KUNING" 3 else if ((r > 1.15) && (g < 1.15) && (b < 0.7)) then "KUNING"
Dalam  sistem  ini,  nilai-nilai  RGB  digunakan  untuk  menentukan  warna  jeruk.  Setiap  kombinasi  nilai  RGB dikaitkan  dengan  warna  tertentu  (Kuning,  Hijau  Kuning,  Hijau)  dan  grade  yang  sesuai.  Aturan-aturan  ini  kemudian diterapkan untuk memprediksi sortir jeruk berdasarkan warnanya. Sistem ini memungkinkan identifikasi dan klasifikasi warna jeruk secara otomatis, yang sangat berguna dalam proses sortasi dan grading dalam industri pertanian.

## 2.7 Flowchart Sistem Sortir Otomatis
Flowchart  pada  Gambar  1  menggambarkan  proses  kerja  dari  sistem  sortir  otomatis  untuk  jeruk  citrus.  Berikut  adalah penjelasan langkah demi langkah berdasarkan uraian Anda:
1. Mulai (Start): Proses dimulai.
2. Servo 1 Bergerak: Ini menandakan adanya input, yaitu jeruk citrus yang masuk ke dalam sistem.
3. Deteksi Warna oleh Sensor Warna: Jeruk citrus yang masuk kemudian dideteksi warnanya oleh sensor warna.
4. Rule Based Warna: Sistem mengklasifikasikan warna jeruk ke dalam salah satu dari tiga kriteria warna: hijau, hijau kuning, dan kuning.
5. Output Serial dan Komunikasi Data: Hasil deteksi warna dikomunikasikan melalui pyserial.
6. Proses Grading: Sistem menggabungkan nilai warna dengan nilai berat buah. Informasi tentang berat dan warna buah ditampilkan.
7. Penentuan Grade A, B, dan C: Sistem menentukan apakah jeruk citrus masuk dalam grade A, B, atau C. Lampu LED akan menyala sesuai dengan kriteria grade:
a. Kualitas 1 (Grade A): Lampu kuning menyala.
b. Kualitas 2 (Grade B): Lampu biru menyala.
c. Kualitas 3 (Grade C): Lampu hijau menyala.
8. Servo 2 dan 3: Servo 2 mengarahkan buah ke wadah yang sesuai berdasarkan kriteria. Servo 3 kemudian mendorong buah yang telah tersortir keluar.
9. Komunikasi dan Penyimpanan Data: Hasil sortir dikomunikasikan melalui Python dan disimpan dalam database.
10. Selesai: Proses sortir selesai.
Flowchart ini memberikan gambaran yang jelas tentang proses otomatisasi dalam sistem sortir jeruk citrus, mulai dari  penerimaan  input  hingga  klasifikasi  dan  penyimpanan  data  hasil  sortir.  Sistem  ini  mengintegrasikan  berbagai teknologi seperti sensor warna, mikrokontroler, pyserial, dan Python untuk mencapai proses sortir yang efisien dan akurat.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 241−248 https://djournals.com/resolusi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pin Out Wiring
Pinout wiring adalah skema yang menunjukkan bagaimana komponen-komponen sistem dihubungkan secara elektronik. Dalam konteks sistem sortir otomatis, ini akan mencakup:
Gambar 2. Pinout wiring sistem sortir otomatis
Breadboard View
Gambar 3. Pinout wiring sistem sortir otomatis Schematic View

## 3.2 Implementasi Sistem
Pada  implementasi  dari  sistem  sortir  otomatis  untuk  jeruk  citrus  telah  berhasil  dikembangkan.  Sistem  ini mengintegrasikan beberapa komponen utama yang bekerja secara sinergis untuk mencapai proses sortir yang efisien dan akurat.  Alur kerja system ini adalah:
a. Jeruk yang telah dipanen dimasukkan ke dalam sistem sortir secara individual.
b. Setiap buah diarahkan oleh servo 1 menuju sensor Loadcell dan sensor warna untuk pengukuran berat dan identifikasi warna.
c. Berdasarkan data yang diperoleh, sistem menentukan grade buah (A, B, atau C). Lampu LED menyala sesuai dengan grade yang ditentukan.
d. Secara bersamaan, servo 2 bergerak  menuju  wadah  yang sesuai, dan servo 3  melemparkan buah ke dalam  wadah tersebut.
e. Setelah buah tersortir, servo 1 kembali beraksi untuk memasukkan buah berikutnya ke dalam jalur sortir.

## Gambar 4. Purwarupa Sistem Sortir Buah Jeruh

## 3.3 Pengujian Sistem
Dalam rangka memvalidasi efektivitas dan reliabilitas sistem sortir otomatis jeruk citrus, sebuah serangkaian pengujian test case independent path telah dilakukan. Pengujian ini dirancang untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam berbagai skenario operasional, memastikan bahwa setiap komponen  sistem bekerja sesuai dengan  fungsi  yang telah ditetapkan. Berikut ini adalah Tabel 7 yang merangkum hasil dari pengujian tersebut. Tabel ini mencakup berbagai jalur (path) yang diuji,  menggambarkan  proses  pengujian  dari  awal  hingga  akhir,  dan  menunjukkan  apakah  hasilnya  sesuai  dengan ekspektasi. Setiap path menggambarkan urutan operasi yang berbeda, mulai dari inisiasi sistem hingga proses akhir seperti

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
penyimpanan data hasil grading ke dalam database. Hasil pengujian ini penting untuk memverifikasi bahwa sistem dapat secara akurat dan konsisten melakukan sortir jeruk berdasarkan berbagai parameter seperti warna dan berat.
Tabel 7. Hasil Pengujian Test Case No Proses Pengujian Hasil 1 Mulai,  Alat  sistem  sortir  jeruk  hidup.Servo  1  akan  bergerak  mendorong  jeruk  masuk.  Jeruk  masuk, sensor loadcell dan warna membaca berat dan warna Identifikasi warna buah sesuai rule Menampilkan hasil serial warna dan berat ke serial Python mengambil data serial Python menyimpan data serial hasil grading ke database Selesai
Sesuai
2 Mulai,  Alat  sistem  sortir  jeruk  hidup.Servo  1  akan  bergerak  mendorong  jeruk  masuk.Jeruk  masuk, sensor loadcell dan warna membaca berat dan warna Identifikasi warna buah sesuai rule Menampilkan hasil serial warna dan berat ke serial Motor servo menarik jeruk keluar box sensor Python mengambil data serial Python menyimpan data serial hasil grading ke database Selesai
Sesuai
3 Mulai,  Alat  sistem  sortir  jeruk  hidup.  Servo  1  akan  bergerak  mendorong  jeruk  masuk.  Jeruk  masuk, sensor loadcell dan warna membaca berat dan warna Identifikasi warna buah sesuai rule Menampilkan hasil serial warna dan berat ke serial Python mengambil data serial Identifikasi berat buah sesuai rule Apakah jeruk memenuhi kualitas 1? Proses grade A Menyalakan LED sesuai Grade A Arahkan Motor servo sesuai Grade Motor servo menarik jeruk keluar box sensor Python menyimpan data serial hasil grading ke database Selesai
Sesuai
4 Mulai,  Alat  sistem  sortir  jeruk  hidup.  Servo  1  akan  bergerak  mendorong  jeruk  masuk.  Jeruk  masuk, sensor loadcell dan warna membaca berat dan warna Identifikasi warna buah sesuai rule Menampilkan hasil serial warna dan berat ke serial Python mengambil data serial Identifikasi berat buah sesuai rule Apakah  jeruk  memenuhi  kualitas  1?  Tidak  Apakah  jeruk  memenuhi  kualitas  2?  Proses  grade  B Menyalakan LED sesuai Grade B Arahkan Motor servo sesuai Grade Motor servo menarik jeruk keluar box sensor Python menyimpan data serial hasil grading ke database Selesai
Sesuai
5 Mulai,  Alat  sistem  sortir  jeruk  hidup.  Servo  1  akan  bergerak  mendorong  jeruk  masuk.  Jeruk  masuk, sensor loadcell dan warna membaca berat dan warna Identifikasi warna buah sesuai rule Menampilkan hasil serial warna dan berat ke serial Python mengambil data serial Identifikasi berat buah sesuai rule Apakah jeruk memenuhi kualitas 1? Tidak Apakah jeruk memenuhi kualitas 2? Apakah jeruk memenuhi kualitas 2? Tidak Apakah jeruk memenuhi kualitas 3? Proses grade C Menyalakan LED sesuai Grade C Arahkan Motor servo sesuai Grade Motor servo menarik jeruk keluar box sensor Python menyimpan data serial hasil grading ke database Selesai
Sesuai
6 Mulai,  Alat  sistem  sortir  jeruk  hidup.  Servo  1  akan  bergerak  mendorong  jeruk  masuk.  Jeruk  masuk, sensor loadcell dan warna membaca berat dan warna Identifikasi warna buah sesuai rule Menampilkan hasil serial warna dan berat ke serial Python mengambil data serial Identifikasi berat buah sesuai rule Apakah jeruk memenuhi kualitas 1? Tidak Apakah jeruk memenuhi kualitas 2? Apakah jeruk memenuhi kualitas 2? Tidak Apakah jeruk memenuhi kualitas 3? Tidak Proses grade D  Menyalakan LED sesuai Grade  D  Arahkan  Motor  servo  sesuai  Grade  Motor  servo  menarik  jeruk  keluar  box  sensor  Python menyimpan data serial hasil grading ke database Selesai
Sesuai

## 3.4 Pembahasan
Dalam penelitian ini, hasil pengujian sistem sortir otomatis jeruk citrus menunjukkan efektivitas dan keandalan komponen seperti  mikrokontroler  Arduino,  sensor  loadcell,  dan  sensor  warna.  Integrasi  antara  komponen-komponen  ini  berjalan lancar, dengan algoritma rule-based yang efektif dalam mengklasifikasikan jeruk berdasarkan warna dan berat. Automasi proses sortir tercapai sepenuhnya, menunjukkan potensi signifikan dalam mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual dan meningkatkan efisiensi. Konsistensi hasil pengujian menegaskan keandalan sistem, sementara juga menyoroti peluang untuk peningkatan lebih lanjut, terutama dalam kecepatan proses dan sensitivitas sensor. Keseluruhan hasil ini menunjukkan kemajuan penting dalam otomatisasi proses sortir dalam industri pertanian.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  pengembangan  sistem  sortir  otomatis  untuk  jeruk  citrus  berhasil  menunjukkan  efektivitas  dan keandalan,  dengan  komponen  utama  seperti  mikrokontroler  Arduino,  sensor  loadcell,  dan  sensor  warna  yang  bekerja secara  efisien  dalam  mengklasifikasikan  jeruk  berdasarkan  berat  dan  warna.  Algoritma  rule-based  yang diimplementasikan memberikan klasifikasi yang akurat, dengan automasi penuh yang meningkatkan efisiensi proses dan mengurangi  ketergantungan  pada  tenaga  kerja  manual.  Untuk  penelitian  mendatang,  fokus  dapat  diletakkan  pada peningkatan  kecepatan  proses  dan  sensitivitas  sensor,  serta  adaptasi  sistem  untuk  berbagai  jenis  jeruk,  yang  akan membuka jalan bagi peningkatan efisiensi dan aplikasi yang lebih luas dalam industri pertanian.

## REFERENCES
[1] liu Wenzhong, “Interfruit : Deep Learning Network for Classifying Fruit Images,” bioRxiv, 2020.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 241−248 https://djournals.com/resolusi
[2] W. H. Sugiharto and I. Ghozali, “Online Electronic Devices Monitoring System Menggunakan Rule Based System,” vol. 21, no. January, 2017.
[3] S. K. M. Hossain, S. A. Ema, and H. Sohn, “Rule-Based Classification Based on Ant Colony Optimization: A Comprehensive Review,” Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2022. doi: 10.1155/2022/2232000.
[4] J.  Chhor, V.  Fischer, F.  Kröppel,  and  R.  H. Schmitt,  “Rule-based  Decision Support  for  No-Code  Digitalized Processes,”  in Procedia CIRP, 2022. doi: 10.1016/j.procir.2022.04.042.
[5] R. Salah Gebril and H. Mohammed Ali, “ANALYZING THE BREAST CANCER DATA IN BMC USING THE TECHNIQUES OF ASSOCIATION RULES AND LINEAR DISCRIMINANT,” EPH - Int. J. Appl. Sci., 2016, doi: 10.53555/eijas.v2i3.139.
[6] F.  WAYESA,  “DESIGN  AND  IMPLEMENTATION  OF  A  RULE  BASED  AFAAN  OROMOO  CONVERSATIONAL CHATBOTS,” Asian J. Curr. Res., 2022, doi: 10.56557/ajocr/2022/v7i38012.
[7] P. Muro-Medrano,  “Implementation  of  Rule-Based  Information Svstems  for  Integrated Manufacturing,”  IEEE  Trans.  Knowl. Data Eng., 1994, doi: 10.1109/69.334880.
[8] K. Ullah, I. Rashid, H. Afzal, M. M. W. Iqbal, Y. A. Bangash, and H. Abbas, “SS7 Vulnerabilities - A Survey and Implementation of Machine Learning vs Rule Based Filtering for Detection of SS7 Network Attacks,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, 2020, doi: 10.1109/COMST.2020.2971757.
[9] P. G. Nightingale, D. Adu, N. T. Richards, and M. Peters, “Implementation of rules based computerised bedside prescribing and administration: Intervention study,” Ugeskr. Laeger, 2000, doi: 10.1136/bmj.320.7237.750.
[10]  C. Reményi and S. Staudacher, “Systematic simulation based approach for the identification and implementation of a scheduling rule in the aircraft engine maintenance,” Int. J. Prod. Econ., 2014, doi: 10.1016/j.ijpe.2012.10.022.
[11]  J. Kokina and S. Blanchette, “Early evidence of digital labor in accounting: Innovation with Robotic Process Automation,” Int. J. Account. Inf. Syst., 2019, doi: 10.1016/j.accinf.2019.100431.
[12]  C.  Hahnel,  U.  Kroehne,  and  F.  Goldhammer,  “Rule-based  process  indicators  of  information  processing  explain  performance differences in PIAAC web search tasks,” Large-Scale Assessments Educ., 2023, doi: 10.1186/s40536-023-00169-5.
[13]  G. Pocsfalvi, A. Ambrosone, P. Del Gaudio, G. Puska, I. Fiume, and T. Silvestre, “Dissection of protein cargo of citrus fruit juice sac cells - derived vesicles reveals heterogeneous transport and extracellular vesicles subpopulations,” 2018.
[14]  O. J. Adelaja, A. O. Oduola, A. T. Ande, O. O. Abiodun, and A. R. Adelaja, “Full Title: Toxicity potentials of selected insecticidal plant oils against,” vol. 2, 2022.
[15]  Kementrian Pertanian Repubik Indonesia, Direktorat Jenderal Hortikultura Tahun 2012. 2018.
[16]  F.  Dimas  Pramanta,  L.  Widya  Susilo,  and  M.  Rizal  Fahmi,  “Sistem  Cerdas  Penyortir  Apel  Berdasarkan  Warna  Dan  Ukuran Berbasis Mikrokontroler Arduino,” Pros. Sentrinov, vol. 3, no. 1, pp. 216–225, 2021.
[17]  D. Arief, E. Fitra, R. Salambue, and P. History, “Modeling of Control System on Sorting Palm Fruit Machine by Using Arduino Microcontroller,”  J.  Ocean.  Mech.  Aerospace-Science  Eng.,  vol.  52,  no.  52,  pp.  1–5,  2018,  [Online].  Available: www.isomase.org.,
[18]  D. T. K. Abdul Haris and R. N. Pratama, “Sistem Pernyortiran Buah Apel Manalagi Menggunakan Sensor Loadcell Dan Tcs 3200 Berdasarkan Berat Dan Warna Berbasis Arduino,” Petir, vol. 11, no. 1, pp. 92–95, 2018, doi: 10.33322/petir.v11i1.14.
[19]  V. Chakole, P. Ilamkar, R. Gajbhiye, and S. Nagrale, “ORANGES SORTING USING ARDUINO MICROCONTROLLER ( A Review ),” pp. 1800–1802, 2019.
[20]  P.  Sihombing,  F.  Tommy,  S.  Sembiring,  and  N.  Silitonga,  “The  Citrus  Fruit  Sorting  Device  Automatically  Based  on  Color Method by Using Tcs320 Color Sensor and Arduino Uno Microcontroller,”  J. Phys. Conf. Ser., vol. 1235, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012064.
[21]  S. N. Indonesia and B. S. Nasional, “Jeruk keprok,” 2009.
[22]  T. Batiuk and D. Dosyn, “Intelligent system for clustering users of social networks based on the message sentiment analysis,” Vìsnik  Nacìonalʹnogo  unìversitetu  “Lʹvìvsʹka  polìtehnìka”.  Serìâ  Ìnformacìjnì  Sist.  ta  merežì,  2023,  doi: 10.23939/sisn2023.13.121.
[23]  J.  Stodola,  P.  Stodola,  and  J.  Furch,  “Intelligent  Transport  Systems,”  in  Challenges  to  National  Defence  in  Contemporary Geopolitical Situation, 2022. doi: 10.47459/cndcgs.2022.5.
[24]  C. Grosan and A. Abraham, “Intelligent Systems: A Modern Approach,” Intell. Syst. Ref. Libr., 2011, doi: 10.1007/978-3-642- 21004-4.