RANCANG BANGUN ALAT UKUR KADAR KLOROFIL DAUN KARET ( Hevea brasiliensis ) MENGGUNAKAN METODE TRANSMISI CAHAYA
Nehru * , Muhammad Rido, Muhammad Ficky Afrianto, Radi Purbakawaca Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Jl. Jambi-Ma. Bulian, Km. 15, Jambi, 36361, Indonesia
8 e-mail: nehruunja@gmail.com

## ABSTRAK
Telah dibuat rancang bangun alat ukur kadar klorofil daun karet ( Hevea brasiliensis ) menggunakan metode transmisi cahaya. Alat ukur dirancang menggunakan sistem kontrol Arduino Mega 2560. Arduino akan mengontrol semua kinerja alat ukur kadar klorofil yang terdiri dari sensor warna TCS3200, layar, button control , SD Card, dan RTC. Metode pengukuran kadar klorofil menggunakan metode transmisi cahaya dari sumber LED RGB yang ditembakkan pada daun karet dan kemudian hasil cahaya transmisi dari daun karet ditangkap oleh sensor warna TCS3200. Ouput dari sensor warna yaitu berupa frekuensi gelombang kotak yang dikonversi menjadi nilai RGB dan kemudian dikonversi lagi menjadi kadar klorofil. Alat ukur hasil rancang bangun memiliki akurasi sebesar 85,50% dan memiliki keofesien relasi antara klorofil aktual dengan klorofil model sebesar 81,06%.
Kata Kunci: Daun Karet, Klorofil, Arduino Mega 2560, Sensor Warna TCS3200, Transmisi Cahaya

## ABSTRACT
[ Title:  Design Of Measuring Instrument For Rubber Leaf (Havea Brasiliesis) Chlorophyll Content Using Light Transmission  Methods] Design  of  measuring  instruments  for  rubber  leaf  chlorophyll  (Hevea  brasiliensis)  has  been  made  using  light transmission method. The measuring instrument is designed using the Arduino Mega 2560 control system. Arduino will control all performance measuring instruments for chlorophyll levels consisting of TCS3200 color sensors, screen, button control, SD Card, and RTC. Chlorophyll levels measurement method using light transmission of RGB LED sources are emitted into the rubber leaf and then the result of the transmission of light captured by the sensor rubber leaf TCS3200 color. Output from the color sensor in the form of square wave frequency is converted into RGB values and then converted again into the chlorophyll levels. The design measurement tool has an accuracy of 85.50% and has a keofesien relation between the actual chlorophyll and the chlorophyll model of 81.06%.
Keywords: Rubber Leaves, Chlorophyll, Arduino Mega 2560, TCS3200 Color Sensor, Light Transmission

## PENDAHULUAN
Karet  merupakan  komoditas  yang  banyak dibudidayakan di Indonesia. Posisi geografis berada di sekitar  iklim  tropis  menyebabkan  peluang  budidaya karet  sangat  besar.  Salah  satu  yang  banyak membudidayakan karet adalah Provinsi Jambi. Dalam artikel  Irawan  (2017),  pertumbuhan  perekonomian di Jambi pada tahun 2017 meningkat yang diakibatkan karena  membaiknya  produksi  dan  kenaikan  harga karet.
Hasil  perkebunan  karet  adalah  dalam  bentuk lateks. Berdasarkan bps.go.id, produktivitas lateks di jambi  cukup  tinggi  mencapai  328.581  ton  dan 334.463  ton  pada  tahun  2015  dan  2016.  Namun terkadang  ada  masa  di  mana  produktivitasnya menurun.  Salah  satu  penyebab  menurunnya produktivitas  tersebut  adalah  karena  kadar  klorofil
yang rendah pada daun karet yang mengakibatkanproses  fotosintesisnya  terhambat. Oleh  karena  itu  diperlukan  pendeteksian  kadar klorofil sejak dini.
Pengukuran  kadar  klorofil  dapat  dilakukan dengan  berbagai  cara,  seperti  dengan  melakukan ekstraksi daun karet yang kemudian dilakukan analisis menggunakan  spektrofotometer  (Rustami,  2017). Pengukuran  ini  tidaklah  praktis  karena  diperlukan laboran  untuk  melakukan  analisis  kadar  klorofil. Namun  seiring  berkembangnya  alat  ukur  kadar klorofil,  dewasa  ini  telah  tersedia  di  pasar,  yaitu SPAD-502  buatan  Konica  Minolta  Optics  Inc  dari Osaka, Jepang. Alat ukur ini digunakan secara umum untuk  pengukuran  secara  cepat  dan  tidak  merusak klorofil  relatif  pada  daun.  Alat  ukur  ini  bekerja dengan  menjepit  daun,  kemudian  mentransmisikan
cahaya melalui daun pada panjang gelombang 650nm dan 940nm (Zhu et al ., 2012). Namun alat ukur ini tidak  ekonomis,  sehingga  akan  memberatkan ekonomi petani untuk melakukan pengukuran kadar klorofil.
Sejauh  ini,  perkembangan  teknologi  dibidang elektronika  telah  memberikan  peluang  bagi  para peneliti untuk membuat suatu instrumen yang lebih presisi,  mudah  digunakan,  dan  ekonomis  (Rustami, 2017). Dalam bidang elektronika terdapat teknologi mikrokontroller, di mana proses kerja dari rangkaian elektronika  dikendalikan  oleh chip .  Dewasa  ini pengaplikasian mikrokontroller sangat luas, terutama dalam sistem elektronika modern (Andrianto, 2016). Oleh  karena  itu,  alat  ukur  kadar  klorofil dimungkinkan  dapat  dibuat  dengan  perekayasaan logika  dan  algoritma  pada  mikrokontroller  yang diintegrasikan dengan sensor dan aktuator.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka dianggap  perlu  melakukan  penelitian  untuk pembuatan alat ukur kadar klorofil. Pada penelitian ini akan dibuat alat ukur kadar klorofil menggunakan mikrokontroller  Arduino  Mega  2560.  Sensor  yang digunakan adalah sensor warna sebagai pendeteksian warna  dari  daun  karet  dengan  memanfaatkan  nilai RGB yang terdeteksi.  Metode yang akan digunakan adalah  metode  transmisi  cahaya,  karena  pada  alat SPAD-502  pengukuran  berbasis  absorbansi  cahaya dengan  panjang  gelombang  tertentu  cahaya  yang diklaim  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  ±100%, sehingga  diharapkan  alat  ukur  yang  dibuat  dapat digunakan  sebagai  alat  ukur  klorofil  dan  mampu mendapat nilai akurasi yang cukup baik.

## METODOLOGI PENELITIAN Tempat dan Waktu
Penelitian dilakukan di Labroratoriumm Energi Rekayasa  dan  Material,  Laboratorium  Bieteknologi dan  Rekayasa,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi, Universitas  Jambi,  dan  Laboratorium  Dasar  dan Terpadu  Universitas  Jambi.  Penelitian  dilakukan selama  3  bulan  yang  mencakup  keseluruhan  tahap penelitian.

## Bahan dan Peralatan
Bahan  yang  digunakan  terdiri  dari  Arduino Mega2560,  kapasitor  smd  (22nF,  0.1uF),  resistor smd  (10K Ω ,  4.7K Ω ,  100 Ω ), push button, colour sensor  TCS3200, white smd  LED  ( Light  Emitting Diode ), smd RTC ( Real Time Clock ) DS1307, battery holder CR1220,  lithium battery 3V  CR1220,  OLED ( Organic Light Emitting Diode ) display 0.93 inch, kabel, male  header , female  header ,  buzzer, micro SD socket , micro SD card , AMS117 3.3V, male header pin , saklar,
kertas transfer paper , PCB polos, timah solder, lotfet, daun  daun  karet  dengan  umur  daun  yang  berbeda. Peralatan  yang  digunakan  terdiri  dari,  solder  biasa, solder  uap,  penyangga  solder,  pinset,  penyedot timah,  obeng, cutter ,  nampan  pelastik  kecil,  FeCl 3 , air,  tisu,  printer  laser,  Spektrofotometer  UV  Vis, mortar, pipet, tabung reaksi, rak tabung reaksi, gelas ukur, corong, gelas piala, kertas saring, alumunium foil,    dan  aseton  80%.  Untuk  mendesain  dan memrogram alat digunakan laptop, software Arduino IDE  ( Integrated  Development  Environment )  1.8.0, software EAGLE  7.7.0.,  dan software CorelDRAW X7.

## Perancangan dan Pembuatan Alat
Perancangan  alat  dilakukan  dengan  membuat desain tampilan pada display alat, diagram blok alat, skema  umum  alat,  skematik  rangkaian,  dan  PCB ( Printed Circuit Board ). Tampilan pada display didesain menggunakan  software  Corel  Draw  X7  dengan resolusi  128  x  64  pixel  dari  layar  OLED  0,96”. Diagram  blok  dan  skema  umum  alat  juga  didesain menggunakan  software  Corel  Draw  X7.  Skematik rangkaian  dan  PCB  dibuat  menggunakan  software Eagle 7.7.0 yang dibuat sesuai dengan diagram blok skema alat.
Gambar 1. Skema umum alat ukur kadar klorofil
Alat ukur dibuat menggunakan mikrokontroller Arduino  Mega  2560  yang  diprogram  menggunakan software Arduino IDE. Sensor yang digunakan untuk menangkap  warna  dari  transmisi  cahaya  tampak polikromatik  dari  sumber  cahaya  LED.  Cahaya tersebut diteruskan melalui target, berupa daun yang akan ditangkap oleh sensor. Alat ukur diintegrasikan dengan display ,  RTC,  SD  card,  dan  tombol.  Fungsi dari  beberapa  komponen  adalah  sebagai  berikut, display digunakan untuk user interface , RTC digunakan untuk  memberikan  informasi  waktu  ketika  user mengukur kadar klorofil, SD Card digunakan untuk menyimpan  data  kadar  klorofil,  dan  tombol digunakan untuk mengontrol menu yang akan dipilih pada display .
Karakterisasi Sensor TCS3200
Karakterisasi sensor dilakukan dengan pendeteksian  warna.  Target  yang  akan  dideteksi adalah  plastik  warna  transparan.  Plastik  yang digunakan ada 6 macam, yaitu merah, kuning, hijau, biru, tak berwarna, dan tak tembus cahaya. Output sensor  diskalakan  berdasarkan setting pin  S0  dan  S1 pada  sensor.  Frekuensi  output  sensor  akan  di setting dengan 3 skala berdasarkan tabel 1, kemudian diukur menggunakan  osiloskop  dan  Arduino  Mega  2560. Pengukuran  di  Arduino  Mega  2560  akan menggunakan  fungsi pulseIn() di  Arduino.  Hasil pengukuran osiloskop dan Arduino Mega 2560 akan dibandingkan, sehingga dapat diketahui linearitas dari kedua pengukuran  tersebut.
Tabel  1. Pemilihan  logika  pin  S0  dan  S1  sebagai output skala frekuensi
S0 S1 Output Skala Frekuensi L L Power Down L H 2% H L 20% H H 100%
L  dan  H  adalah  sinyal LOW (0)  dan HIGH (1)  yang diberikan pada pin S0 dan S1 untuk pemilihan output skala frekuensi.

## Konversi Nilai Frekuensi ke RGB
Output  sensor  akan  menghasilkan  frekuensi yang berbeda-beda pada masing-masing filter warna. Frekuensi  tersebut  masih  belum  dalam  nilai  RGB, dimana nilai RGB akan memiliki nilai minimum dan maksimum  0  -  255.  Untuk  mengkonversi  nilai frekuensi ke RGB, dihitung menggunakan persamaan 1  dengan  hanya  menggunakan  filter  R,  G,  dan  B, sehingga
𝑟 = 255 % & % &' ;  𝑔 = 255 % + % +' ;  𝑏 = 255 % - % -' (1)
Dimana r,  g,  b merupakan  nilai  RGB, F r ,  F g ,  F b merupakan  frekuensi  yang  di  ukur,  dan F rp ,  F gp ,  F bp merupakan frekuensi nilai maksimum bacaan sensor

## Pengumpula n Data Klorofil
Pengumpulan  data  klorofil  dilakukan  dengan pengukuran  nilai  RGB  terlebih  dahulu  pada  daun karet yang kemudian pada daun yang sama dilakukan ekstraksi  sebagai  pengukuran  kadar  klorofil  aktual. Hasil  ekstraksi  daun  karet  kemudian  diukur  nilai absorbansinya pada panjang belombang 646 nm dan 663  nm  dengan  blanko  aseton  80%.  Kadar  klorofil dihitung menggunakan persamaan 2
Klorofil  total  (mg/L)  =  (17.3  x  A646)  +  (7.18  x
A663) (2)
dengan  A646  adalah  absorbansi  pada  panjang gelombang 646 nm, dan A663 adalah absorbansi pada panjang gelombang 663 nm (Harborne, 1987).

## Konversi Nilai RGB ke Kadar Klorofil
Konversi  ini  dilakukan  setelah  nilai  RGB  dan kadar  klorofil  aktual  telah  didapatkan.  Kedua  nilai tersebut dihitung menggunakan polinomial multivariabel
𝑃 = 𝑎 0 + 𝑎 2 𝑅 + 𝑎 4 𝑅 4 + 𝑎 5 𝑅 5 + 𝑏 0 + 𝑏 2 𝐺 + 𝑏 4 𝐺 4
+ 𝑏 5 𝐺 5 + 𝑐 0 + 𝑐 2 𝐵 + 𝑐 4 𝐵 4 + 𝑐 5 𝐵 5 (3)
Hasil  konversi  kemudian  diplotting  untuk  melihat koefesien  korelasi  antara  nilai  RGB  dengan  kadar klorofil.

## Validasi Alat Ukur Kadar Klorofil
Validasi dilakukan dengan membandingkan hasil ukur alat prototype dengan hasil ukur menggunakan spektrofotometer. Data hasil pengukuran kemudian akan  dianalisis  dengan  menghitung  nilai  error (persamaan  4)  dan  akurasi  (persamaan  5).  Hasil analisis kemudian ditampilkan dalam bentuk grafik.
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = ;<=>< ?@?AB;<=>< CDED;>A;F>
;<=>< CDED;>A;F> ×100% (4) 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 (5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Fabrikasi Alat dan Uji Blok Fungsional
Fabrikasi  dilakukan  dengan  menggabungkan semua  rangkaian  yang  terdiri  dari  layar,  sensor TCS3200,  tombol,  RTC, SD  card ,  LED,  dan mikrokontroller  arduino.  Layar,  sensor  TCS3200, tombol, RTC, SD card , dan LED disolder pada papan PCB,  sedangkan  arduino  dihubungkan  dengan konektor  pin header  male .  Papan  PCB  layar,  sensor TCS3200,  tombol,  RTC,  dan SD  card yang  telah disolder pada PCB terpisah dengan papan PCB yang tersolder oleh LED. Hal ini dilakukan agar LED dapat menembakkan  cahaya  langsung  tepat  pada  sensor TCS3200,  sehingga  objek  yang  diukur  dapat ditembakkan  cahaya  dan  meneruskan  cahaya  tepat pada sensor TCS3200. Posisi antara papan PCB layar, sensor TCS3200, tombol, RTC, dan SD card dengan PCB  LED  dihubungkan  dengan  kabel  agar  dapat berfungsi.  Hasil  uji  blok  fungsional  dari  masing- masing  sistem  telah  memiliki  hasil  yang  cukup  baik sehingga  alat  ukur  dapat  digunakan  pada  tahap selanjutnya.
Gambar 2 . Alat ukur kadar klorofil yang telah terintegrasi sekaligus bagian-bagiannya

## Algoritma Kerja Alat Ukur Kadar Klorofil
Alat diawali dengan menampilkan menu utama yang  di  dalamnya  terdapat  4  fungsi  menu.  Menu utama terdiri dari menu pengukuran, menu checking komponen,  menu  waktu,  dan  menu  tentang  alat. Pada  menu  utama,  jika cursor berada  pada  posisi  1, maka tampilan akan beralih pada menu pengukuran, jika cursor berada pada posisi 2, maka tampilan akan beralih pada menu checking komponen RTC dan SD card , jika cursor berada pada posisi 3, maka tampilan akan beralih pada menu waktu, jika cursor berada pada posisi 4, maka tampilan akan beralih pada menu info. Pada menu pengukuran terdapat 2 pilihan, yaitu data  yang  akan  disimpan  dan  data  yang  tidak  akan disimpan.  Pada  tampilan  ini, user akan  ditanya “Apakah data ini akan disimpan?” (Gambar 3a). Jika memilih  “Tidak”,  maka  tampilan  akan  langsung beralih  pada  menu  pengukuran  kadar  klorofil  tanpa menyimpan data hasil pengukuran (Gambar 3b). Jika memilih  “Ya”,  maka  arduino  akan  memproses pendeteksian SD card . Jika SD card belum terpasang, maka akan ada perintah untuk memasukkan SD card . Namun pada alat yang telah dibuat, terdapat sebuah bug yang  belum  diketahui,  sehingga  ketika  arduino tidak mendeteksi adanya SD card , alat ini akan crash dan tidak melakukan perintah apapun, kecuali SD card dimasukkan  atau  dengan  menekan  tombol reset arduinonya. Jika SD card telah terdeteksi, maka user akan  diperintahkan  untuk  menginput  nama  file (Gambar 3c). Nama file yang dibuat minimal 1 huruf, dan maksimal 5 huruf. Input nama dilakukan dengan 4 tombol, yaitu tombol “ Left ” dan “ Right ” digunakan untuk memindahkan cursor ke kanan dan ke kiri, dan fungsi  tombol  “ Ok ”  dan  “ Back ”  akan  berubah  fungsi sebagai  “ Up ”  dan  “ Down ”.  Tombol  “ Up ”  digunakan untuk mengubah huruf dari A hingga Z, dan “ Down ” dari Z hingga A. Jika nama file telah diinput, maka akan beralih pada pengukuran (Gambar 3b).
(a) (b) (c)
Gambar 3. (a) Pertanyaan apakah data akan disimpan atau tidak?; (b) Pengukuran kadar klorofil; (c) Input nama file yang akan disimpan pada SD card
Pada  menu checking komponen,  RTC  dan SD card akan  dideteksi  oleh  arduino.  Jika  RTC  dan SD card terdeteksi,  maka  tampilan  akan  menampilkan tanda  centang  ( ✔ ),  dan  jika  tidak,  maka  akan menampilkan  tanda  silang  ( × )  (Gambar  4a).  Pada menu  waktu,  tampilan  akan  menampilkan  hari, tanggal:bulan:tahun,  dan  jam:menit:detik  (Gambar 4b).  Pada  menu  info,  maka  akan  ada  2  menu  yaitu menu  “Cara  Penggunaan”  dan  “Tentang  Alat” (Gambar  4c).  Pada  menu  “Cara  Penggunaan”  akan memberikan  informasi  cara  pengguanaan  alat (Gambar  4d),  dan  pada  menu  “Tentang  Alat”  akan memberikan informasi pembuat alat (Gambar 4e).
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 4. (a) Tampilan checking komponen; (b) Tampilan waktu; (c) Tampilan info; (d) Tampilan cara penggunaan; (e) Tampilan pembuat alat

## Pendeteksian Awal
Pendeteksian  tahap  awal  dilakukan  dengan mendeteksi plastik transparan merah, kuning, hijau, biru,  tanpa  objek,  dan  triplek  (objek  tak  tembus cahaya).  Objek  tersebut  ditembakkan  cahaya polikromatik yang berasal dari LED RGB, kemudian cahaya yang ditransmisikan oleh objek akan diterima oleh  sensor.  Sinyal  output  dari  sensor  diukur menggunakan  arduino  dan  osiloskop.  Untuk pengukuran  tersebut,  maka  alat  ukur  disusun bersama dengan osiloskop seperti gambar 5. Output dari sensor TC3200 masuk ke dalam pin digital dari arduino dan chanel 2 dari osiloskop.
Gambar 5. Skematik rangkaian untuk melakukan pengukuran frekuensi menggunakan arduino dan osiloskop
Hasil  pengukuran  frekuensi  output  sensor yang  diukur  dengan  arduino  dan  osiloskop  untuk masing-masing skala frekuensi 2%, 20%, dan 100% secara berurutan ditampilkan pada tabel 2, 3, dan 4.
Tabel 2. Data frekuensi gelombang output dari sensor TCS3200 pada skala frekuensi 2%
Objek Osiloskop Alat Avg. Red (Hz) Avg. Green (Hz) Avg. Blue (Hz) Avg. Red (Hz) Avg. Green (Hz) Avg. Blue (Hz) Tanpa Objek 12500,00 7464,71 13157,89 9453,60 7340,34 8805,48 Plasik Merah 10638,29 809,09 1544,12 6115,80 572,20 1252,00 Plastik Kuning 13157,89 4751,90 4761,91 7836,80 3304,80 3678,80 Plastik Hijau 769,23 4651,16 6666,67 478,40 3272,00 5305,60 Plastik Biru 4761,90 5682,54 10416,67 2903,40 4011,60 9775,20 Triplek 29,41 28,57 37,74 17,00 16,40 34,00
Tabel 3. Data frekuensi gelombang output dari sensor TCS3200 pada skala frekuensi 20%
Objek Osiloskop Alat Avg. Red (Hz) Avg. Green (Hz) Avg. Blue (Hz) Avg. Red (Hz) Avg. Green (Hz) Avg. Blue (Hz) Tanpa Objek 125000,00 74074,07 131578,95  105000,00 71428,00 125000,00 Plasik Merah 104166,67 9090,91 15151,51 93333,20 5642,60 15625,00 Plastik Kuning 119047,62 52361,67 45252,52  100000,00 34761,60 50000,00 Plastik Hijau 7407,41 48780,49 66666,67 4504,40 32916,40 83333,00 Plastik Biru 47619,05 60606,06 96153,85 30146,60 40384,00 125000,00 Triplek 294,12 322,58 270,35 196,00 188,20 298,40
Tabel 4. Data frekuensi gelombang output dari sensor TCS3200 pada skala frekuensi 100%
Objek Osiloskop Alat Avg. Red (Hz) Avg. Green (Hz) Avg. Blue (Hz) Avg. Red (Hz) Avg. Green (Hz) Avg. Blue (Hz) Tanpa Objek 625000,00 370370,37 666666,67  400000,00 500000,00  500000,00 Plasik Merah 500000,00 40000,00 71428,57  500000,00 33834,20 76190,00 Plastik Kuning 588235,29 232558,14 227272,73  500000,00 250000,00  325000,00 Plastik Hijau 34482,76 238095,24 333333,33 31250,00 250000,00  500000,00 Plastik Biru 217391,30 285714,29 526315,79  250000,00 450000,00  500000,00 Triplek 1562,50 1250,00 1388,89 1393,60 1119,80 1521,80
Tabel 2, 3, dan 4 menunjukkan perubahan nilai frekuensi dengan perlakuan memberikan objek berwarna  transparan.  Semakin  warna  objek
mendekati filter warna yang digunakan, maka besar frekuensi  yang  terukur  juga  semakin  besar.  Namun besar  frekuensi  juga  dipengaruhi  oleh  intensitas
cahaya yang diterima oleh sensor. Hal ini ditunjukkan oleh pemberian objek triplek dan tanpa objek. Pada pemberian  perlakuan  triplek,  di  mana  cahaya  tidak menembus  triplek,  sehingga  intensitas  cahaya  yang diterima  oleh  sensor  cenderung  sangat  kecil,  dan frekuensi yang terukur sangat kecil. Sebaliknya pada pemberian  perlakuan  tanpa  objek,  intensitas  cahaya yang diterima oleh sensor akan lebih maksimal, dan hasil frekuensi yang terukur jauh lebih besar.
Hasil  kedua  pengukuran  frekuensi  antara arduino  dengan  osiloskop  kemudian  dibandingkan dan  dianalisis  dengan  metode  linier  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 6.
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i)
Gambar 6. Grafik perbandingan hasil ukur antara arduino dengan osiloskop pada skala frekuensi 2% (a)(b)(c), 20% (d)(e)(f), 100%(g)(h)(i).
Grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  R 2 ketiga  filter  cukup  bagus  dalam  pengukuran  suatu
objek,  sehingga  mikrokontroller  dan  sensor  yang digunakan  cukup  baik  untuk  digunakan  dalam pengukuran  kadar  klorofil.  Namun  pada  filter  biru dengan  skala  frekuensi  100%,  R 2 ≥ 85%,  sehingga pada  skala  frekuensi  100%  tidak  disarankan  untuk digunakan dalam pengukuran kadar klorofil.

## Konversi Nilai Frekuensi ke Nilai RGB
Konversi frekuensi ke nilai RGB menggunakan persamaan 1, namun karena frekuensi terendah yang diukur oleh arduino adalah ≠ 0, maka menggunakan interpolasi linier.
PBP Q P R BP Q = FBF Q F R BF Q (6)
Dimana x adalah nilai RGB yang disimbolkan dengan 𝑟, 𝑔, 𝑏 , x 1 adalah  nilai  minimum  RGB  yaitu  0, x 2 adalah  nilai  maksimum  RGB  yaitu  255, y adalah frekuensi terukur yang disimbolkan dengan 𝐹 A,U,E , y 1 adalah  frekuensi  minimum  dari  hasil  pengukuran arduino  masing-masing  filter  yang  disimbolkan dengan 𝐹 AV,UV,EV , y 2 adalah  frekuensi  maksimum dari  hasil  pengukuran  arduino  masing-masing  filter yang disimbolkan dengan 𝐹 AW,UW,EW , sehingga
𝑟 = %&B%&X %&'B%&X ×255, 𝑔 = %+B%+X %+'B%+X ×255 ,
𝑏 = %-B%-X %-'B%-X ×255 (7)

## Konversi dan Kalibrasi Nilai RGB ke Kadar Klorofil
Dilakukan  pendeteksian  nilai  RGB  terlebih dahulu pada daun karet. Nilai RGB daun karet yang dideteksi oleh sensor ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai RGB hasil pengukuran daun karet Sampel R G B S1 17 15 12 S2 82 69 56 S3 15 14 10 S4 22 25 15 S5 108 48 41
S1 hingga S5 merupakan sampel daun karet 1 hingga 5. Nilai R, G, dan B merupakan nilai rata-rata yang terbaca  oleh  alat  ukur  hasil  rancang  bangun  yang dilakukan sebanyak 5 kali pengulangan.
Bagian  daun  yang  sama  kemudian  dilakukan ektraksi.  Hasil  ektrak  daun  karet  kemudian  diukur nilai  absorbansinya  menggunakan  spektrofotometer UV-Vis  dengan  pada  panjang  gelombang λ 646  nm dan 663 nm dengan blanko aseton 80%. Kemudian kadar  klorofil  dihitung  menggunakan  persamaan  2,
sehingga didapat hasil berikut yang ditampilkan pada tabel 6.
Tabel  6. Hasil  pengukuran  nilai  absorbansi  dan perhitungan kadar klorofil Sampel Abs. 646nm Abs. 663nm Klorofil (mg/L) S1 2,48 3,62 68,91 S2 0,56 1,27 18,86 S3 2,67 3,73 73,06 S4 1,62 3,29 51,57 S5 0,16 0,35 5,31 Hasil  pengukuran  nilai  RGB  (tabel  5)  dan spektrofotometer  UV-Vis  (tabel  6)  kemudian dilakukan pendekatan menggunakan model pendekatan  persamaan  polinomial  multivariabel (persamaan  3)  guna  mendapatkan  persamaan kalibrasi.  Pemodelan  dilakukan  untuk  mencari konstanta  a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  b 1 ,  b 2 ,  b 3 ,  c 1 ,  c 2 ,  c 3 dengan variabel R, G, dan B sudah diketahui melalui tabel 5. Hasil konstanta yang didapat ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Konstanta polonomial multivariabel
a 0 a 1 a 2 a 3 b 1 b 2 b 3 c 1 c 2 c 3 3,5 ×10 2 2,1 ×10 B2
-2,9
×10 BY
-6,3
×10 BZ
9,3
×10 B2
-4,5 ×10 BY 3,2 ×10 B[ 4,8 ×10 B2 4,9
×10 BZ -4,9 ×10 BY
Sehingga  jika  konstanta  pada  tabel  8  disubstitusikan ke persamaan 12, maka
𝑃 = 3,5 + 2,1×10 B2 ×𝑅 − 2,9×10 BY ×𝑅 4 − 6,3×10 BZ ×𝑅 5 + 9,3×10 B2 ×𝐺 − 4,5× 10 BY ×𝐺 4 + 3,2×10 B[ ×𝐺 5 + 4,8×10 B2 × 𝐵 + 4,9×10 BZ ×𝐵 5 − (4,9×10 BY ×𝐵 5 )
Di mana P adalah kadar klorofil model, R, G, dan B adalah variabel nilai RGB pada tabel 6.
Kadar  klorofil  model  kemudian  dibandingkan dengan kadar klorofil aktual. Akurasi tertinggi yang dihasilkan  dari  kedua  kadar  klorofil  adalah  dengan nilai error sebesar 0,01% pada sampel 5, sedangkan akurasi  terendah  adalah  dengan  nilai  error  30,46% pada sampel 4. Nilai error yang dihasilkan pada tiap sampel  beragam,  dan  nilai  error  rata-rata  yang dihasilkan  dari  5  sampel  adalah  14,50%,  sehingga akurasi  yang  dihasilkan  melalui  pemodelan polinomial multivariabel adalah sebesar 85,50%.
Tabel  8. Perbandingan  klorofil  aktual  dan  klorofil model daun karet
Sample Klorofil aktual (mg/L) Klorofil model (mg/L) Error S1 68,91 57,04 17,22% S2 18,86 18,72 0,72% S3 73,06 55,45 24,10% S4 51,57 67,28 30,46% S5 5,31 5,31 0,01%
Hasil  kedua  nilai  klorofil  dianalisis menggunakan  metode  linier  yang  ditampilkan  pada gambar  7  yang  menunjukkan  bahwa  hasil  kedua klorofil memiliki linieritas yang cukup baik, dengan koefisien  korelasi  sebesar  81,96%,  sehingga  hasil pengukuran  dari  alat  rancang  bangun  sudah  baik untuk melakukan pengukuran kadar klorofil.
Gambar 7. Hubungan linier klorofil aktual dengan klorofil model
Nilai  RGB  dan  nilai  kadar  klorofil  kemudian diplot  untuk  melihat  hubungan  antara  kedua  nilai tersebut. Gambar 8 menunjukkan adanya hubungan antara nilai RGB dengan nilai kadar klorofil, yaitu jika nilai RGB tinggi, maka kadar klorofilnya rendah, baik klorofil aktual maupun klorofil model, dan jika nilai RGB rendah, maka kadar klorofilnya tinggi.
R ² = 81,96% 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 KL or of il M od el ( m g/ L) Klorofil Aktual (mg/L)
Gambar 8. Grafik hubungan antara nilai RGB dengan kadar klorofil
Nilai RGB dengan kadar klorofil aktual maupun model  kemudian  dianalisis  menggunakan  metode polinomial.  Koefisien  korelasi  R 2 nilai  RGB  dengan kadar klorofil aktual maupun model ditampilkan pada gambar 34. Koefesien korelasi R 2 nilai RGB dengan klorofil  aktual  maupun  model  memiliki  nilai  yang baik. R 2 nilai R, G, dan B dengan klorofil aktual secara berturut-turut adalah 99,9%, 99,9%, dan 99,6%. R 2 nilai  R,  G,  dan  B  dengan  klorofil  model  secara berturut-turut  adalah  99,9%,  100,0%,  dan  99,5%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut  memliki respon yang baik jika menggunakan polinomial pada masing-masing  nilai  R,  G  dan  B  terhadap  klorofil aktual maupun model.
(a) (b) (c) (d)
(e) (f)
Gambar 9. (a) R 2 antara nilai R dengan C aktual, (b) R 2 antara nilai G dengan C aktual, (c) R 2 antara nilai b dengan C aktual, (d) R 2 antara nilai R dengan C model, (e) R 2 antara nilai G dengan C model, (f) R 2 antara nilai B dengan C model.

## KESIMPULAN
Rancang  bangun  alat  ukur  kadar  klorofil  daun karet dengan metode transmisi cahaya telah berhasil dilakukan.  Data  output  sensor  berupa  frekuensi gelombang kotak dengan tiga filter warna yaitu merah (R), hijau (G), dan biru (B) yang diolah menggunakan pendekatan  polinomial  multivariabel  sehingga didapat  persamaan  kalibrasi.  Alat  ukur  ini  memiliki akurasi  sebesar  85,50%  dengan  error  rata-rata sebesar 14,50%, dan memiliki hasil ukur yang cukup baik  antara  klorofil  aktual  dengan  klorofil  model dengan koefisien relasi sebesar 81,96%.
Terdapat  hubungan  antara  derajat  warna  RGB dari hasil pengukuran sensor TCS3200 dengan kadar klorofil pada daun karet. Hubungan antara nilai RGB berbanding terbalik dengan kadar klorofil. Nilai RGB akan tinggi jika kadar klorofil daun karet rendah, dan sebaliknya nilai RGB akan rendah jika kadar klorofil daun karet tinggi. Koefesien relasi antara nilai R, G, dan B dengan klorofil aktual secara berurutan adalah 99,9%,  99,9%,  dan  99,6%,  dan  antara  nilai  R,  G, dan B dengan klorofil model secara berurutan adalah 99,9%, 100,0%, dan 99,5%.

## SARAN
Alat  ukur  kadar  klorofil  daun  karet  yang telah dibuat sebaiknya diberikan kemasan ( casing ) agar komponen yang digunakan lebih aman dan terhindar dari  konslet.  Diperlukan  sampel  daun  karet  yang lebih banyak ketika pengambilan data klorofil, karena jika  sampel  daun  lebih  banyak  dimungkinkan  bisa mendapatkan  akurasi  yang  lebih  besar.  Diperlukan pengembangan  metode  pendekatan  yang  lain  agar akurasi yang dihasilkan lebih besar.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 K ad ar K lo ro fil (m g/L) RG B Sampel R G B Clo. Model Clo. Aktual

## DAFTAR PUSTAKA
Andrianto, Heri, Aan D. 2016. Arduino Belajar Cepat dan  Pemrograman .  Bandung:  Informatika Bandung. Badan  Pusat  Statistik.  2018. Produksi  Tanaman Perkebunan  menurut  Jenis  Tanaman  dan Kabupaten / Kota (Ton) .
(https://jambi.bps.go.id/site/resultTab, diakses 21 Mei 2018).
Datasheet.  2009. TCS3200,  TCS3210  Programable Colour  Light-to-Frequency  Converter .  Texas Advance Optoelectronic Solutions Inc. Harborne, J. B. 1984. Metode Fitokimia Penuntun Cara Modern Menganalisa Tumbuhan . Bandung: ITB Irawan,  D.  2017. Pertumbuhan  Ekonomi  Jambi Meningkat  Berkat  Sawit  dan  Karet . (https://infojambi.com/pertumbuhan- ekonomi-jambi-meningkat-berkat-sawit- dan-karet/, diakses 20 November 2017). Rustami,  E.,  Aisyah  R. Rancang  Bangun  Alat  Ukur Klorofil  Daun  dengan  Metode  Fluoresensi Berbasis Mikrokontroler . Omega: Jurnal Fisika dan Pendidikan Fisika 3 (1), 23 – 26 (2017), Departemen  Fisika,  Institut  Pertanian Bogor. Wicaksono, A. 2011. Rancang Bangun Alat Elektronik Pengukur  Indeks  Warna  Daun  Padi  untuk Rekomendasi  Pemupukan  Nitrogen .  Bogor: Intitut Pertanian Bogor. Zhu, J., Nicolas T, Yinli L. 2012. Comparing SPAD and  atLeaf  Values  for  Chlorophyll Assessment  in  Crop  Species.  Can.  J.  Soil Sci., 92: 645-648, doi:10.4141/CJSS2011- 100.