Telah  dilakukan  perancangan  dan  pembuatan  alat  pemilah bawang  merah  berdasarkan  ukuran diameternya.  Alat  ini memanfaatkan  pengolahan  citra digital dalam memproses data yang  diambil.  Data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  berupa data citra berformat bitmap yang diambil menggunakan webcam. Data  citra  yang  diperoleh  kemudian  diolah  dengan menggunakan  software  yang  dibuat  di  Microsoft  Visual  Studio 2010. Dari hasil pengolahan citra data yang diperoleh maka akan diperoleh  nilai  ukuran  bawang  merah  yang  kemudian  akan dikelompokkan kualitasnya berdasarkan ukuran hasil pengolahan data dari alat. Pengujian alat dilakukan terhadap 51 siung  bawang  merah  dengan  kualitas  yang  berbeda-beda.  Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa telah berhasil difabrikasi sebuah  alat    untuk  memilah  bawang  merah  berdasarkan ukurannya  dengan  kecepatan  6  siung  per  menit.  Sistem  yang dibuat  memiliki  kemampuan  untuk  mengenali  tiga  perbedaan ukuran.  Alat  yang  telah  dibuat  dalam  Tugas  Akhir  ini  telah berhasil memilah 52 bawang merah dalam tiga kategori ukuran yaitu  kelas  I  (20  siung)  dengan  error 1.14%,  kelas  II (11  siung) dengan  kesalahan  3.06%  dan  kelas  III  (20  siung)  dengan kesalahan  3.04%. Perbandingan  antara  hasil  pengukuran  alat dengan ukuran sebenarnya adalah sebanding dengan persamaan y = 0,9977x + 4,2791.
Kata Kunci— Bawang merah, pengolahan citra, bitmap, Visual Studio 2010, ukuran dimater.

## I. PENDAHULUAN
ata merupakan  indera  terbaik  yang  dimiliki  oleh manusia  sehingga  citra  (gambar)  memegang  peranan penting  dalam  perspektif  manusia.  Namun  mata memiliki  keterbatasan  dalam  menangkap  sinyal elektromagnetik.  Komputer  dan  mesin  pencitraan  lainnya dapat menangkap hampir keseluruhan sinyal  elektromagnetik mulai dari gamma hingga gelombang radio. Mesin pencitraan dapat bekerja dengan citra dari sumber yang tidak sesuai, tidak cocok, ataupun tidak dapat ditangkap oleh mata manusia. Hal inilah  yang  menyebabkan  pengolahan  citra  digital  memiliki aplikasi yang luas. Teknologi pengolahan citra dapat masuk ke berbagai  bidang  seperti  kedokteran,  industri,  pertanian, geologi,  kelautan  dan  lain  sebagainya  serta  memberikan kemajuan yang luar biasa di berbagai bidang tersebut [1].
Di  sisi  lain,  telah  diketahui  bahwa  Indonesia merupakan negara yang terkenal akan hasil pertaniannya yang melimpah.  Di  Indonesia,  bawang  merah  telah  menjadi komoditas  hasil  pertanian  yang  tinggi  nilai  ekonomisnya. Bawang  merah  memiliki  banyak  kegunaan  selain  sebagai bumbu  masakan  yaitu  sebagai  bahan  obat  tradisional  serta bahan farmasi lainnya. Karena nilai ekonomisnya yang tinggi, usaha  budidaya  bawang merah  telah  menyebar  di  hampir
semua  propinsi  di  Indonesia.  Keberhasilan  suatu  usaha  tani selain  ditentukan  oleh  proses  pra  panen  (pembibitan, penanaman  dan  pemupukan)  juga  sangat  ditentukan  oleh proses  pasca  panen  dari  produk  yang  telah  dihasilkannya. Meskipun produksinya sudah maksimal, namun usaha tersebut tidak  akan  meningkatkan  pendapatan  petani  apabila  tidak didukung  dan  dihubungkan  dengan  situasi  pasar  dengan melakukan  proses  pasca  panen  sebaik  mungkin  [2,3].  Situasi ini  sangat  menentukan  bagi  efisiensi  pemasaran  suatu komoditas, termasuk bawang merah.
Salah  satu  kegiatan  utama  yang  harus  dilakukan pasca  panen  adalah  penyortiran  dan  pengkelasan  ( grading ). Sortasi  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  memisahkan produk  yang  baik  dan  buruk  ( marketable dan unmarketable ). Sedangkan grading adalah  kegiatan  yang  dilakukan  untuk memisah-misahkan produk ke dalam kelas-kelas tertentu. Pada bawang  merah,  penyortiran  dilakukan  di  tingkat  petani  dan diulang  oleh  pedagang,  terutama  jika  bawang  merah bersangkutan akan disimpan untuk periode waktu cukup lama. Sementara itu, grading tidak dilakukan oleh petani tetapi oleh pedagang.  Hasil  dari  penelitian [4] menunjukkan  bahwa proses  penyortiran  dan  pengkelasan  mempertimbangkan beberapa faktor salah satunya adalah faktor ukuran [5]. Dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  perancangan  alat  untuk menyortir  bawang  merah  berdasarkan  ukurannya  dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra.

## II. METODE

## A. Studi Literatur
Studi  literatur  digunakan  untuk  mengetahui  konsep  dasar yang  berkaitan  dengan  penelitian  tugas  akhir    dan  cara  kerja peralatan-peralatan yang digunakan. Literatur yang digunakan dalam  tugas  akhir  ini  meliputi  buku  teks,  artikel  dan  jurnal ilmiah  serta  materi  dari  internet. Peralatan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  atas  bawang  merah,  webcam, laptop, konveyor,  wadah  bawang merah,  arduino mega 2560, rangkaian catu daya, serta seperangkat rangkaian driver motor stepper.

## B. Desain Alat
Desain alat pemilah bawang merah yang akan dibuat dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut. Alat yang dibuat dalam Tugas  Akhir  ini  memanfaatkan  pengolahan  citra  sebagai prinsip kerjanya. Adapun prinsip dasar alat dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut.

## Rancang Bangun Alat Pemilah Bawang Merah Berdasarkan Ukuran Diameter
Moh. Roni Hidayat, Endarko Jurusan Fisika, FMIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail: endarko@physics.its.ac.id
M

## C. Pembuatan Sistem Instrumentasi
Rangkaian  membutuhkan  suplai  daya  sebesar  +12V. Gambar  3.2  merupakan  rangkaian  catu  daya  yang  dapat memenuhi  rangkaian  tersebut.  inputan  rangkaian  ini  adalah tegangan  220  V,  dengan  menggunakan  LM  7812  dan  diberi Transistor  Tip  3055.  Rangkaian  ini  menghasilkan  keluaran +12 V 5A.
Dalam  Tugas  Akhir  ini,  Arduino  mega  2560 digunakan untuk mengendalikan motor stepper pada konveyor dan  wadah  bawang  merah.  Pada  arduino  mega  2560, penggerak  motor  telah  khusus  disediakan,  yakni  pada  pin  2 sampai  pin  13.  Untuk  motor  stepper  1  pin  yang  digunakan adalah  2,  3,  4  dan  5  serta  satu  buah  output  arduino  5  volt. Sedangkan untuk motor stepper 2 pin  yang digunakan adalah 8,  9,  10  dan  11  serta  satu  buah  output  arduino  5  volt  (lihat Gambar 3). Lalu agar dapat berfungsi dihubungkan ke laptop dengan  kabel  serial.  Selain  berfungsi  untuk  sumber  tenaga, kabel serial juga digunakan untuk menerima data dari laptop. Data tersebut nantinya digunakan untuk menggerakkan motor stepper.
Bahan  yang  digunakan  untuk  driver  motor  stepper  adalah resistor (330 ohm, 1k ohm, 100 k ohm), optocoupler (tlp 521) transistor  TIP  127  serta  diode  2  A  yang  masing-masing komponen  4  buah.  Rangkaian  ini  diberi  sumber  tegangan  5 volt  untuk  optocoupler  yang  terhubung  dengan  kaki  arduino. Sedangkan  untuk  yang  optocoupler  yang  terhubung  dengan transistor  dan  kaki  motor  stepper  diberi  sumber  tegangan  12 volt.

## D. Perancangan Program di Visual Studio
Rancangan  Program  di  Visual  Studio  2010  dibuat  dengan sedemikian  rupa  sehingga  terbentuk  tampilan  Gambar  4 dimana setiap tombol memiliki flowchart masing-masing.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  Tugas  Akhir  ini  dilakukan  perancangan  alat  yang dapat  memilah bawang  merah  berdasarkan  ukurannya serta pengujian  alat  untuk  mengetahui  kecepatan  alat  pemilah tersebut  dan  membandingkannya  dengan  ukuran  sebenarnya. Alat ini memanfaatkan pengolahan citra sebagai prinsip dasar untuk  melakukan  pemilahan  bawang  merah  berdasarkan ukurannya.
Pada  sub  bab  sebelumnya  telah  ditunjukan  blok  diagram alat  yang  dibuat  dalam  Tugas  Akhir  ini.  Sebagaimana  yang
Gambar 1. Desain Alat Pemilah Bawang Merah berdasarkan Ukuran
Gambar 3. Letak pin yang digunakan
Gambar 2. Desain Alat Pemilah Bawang Merah berdasarkan Ukuran
Gambar 4. Tampilan Program Pemilah Bawang Merah
ditunjukkan  pada  Gambar  2,  cara  kerja dari  alat  ini  adalah melakukan  pengambilan  data  dari  bawang  merah  yang  diuji kemudian  mengolahnya  sedemikian  rupa  sehingga  dapat diketahui nilai ukuran bawang merah tersebut lalu melakukan pengelompokkan kualitas berdasarkan standar tertentu.
Alat  ini  melakukan  pengambilan  data  berupa  foto  dari bawang  merah  yang  hendak  dipilah.  Foto  atau  citra  tersebut disimpan dalam  format bitmap (BMP).  Format JPG  atau GIF tidak digunakan dalam alat ini karena berkas BMP umumnya tidak  dimampatkan,  sehingga  dapat  mencakup  semua informasi  yang  ada.  Berkas bitmap merupakan pemetaan  bit. Artinya,  nilai  intensitas pixel di  dalam  citra  dipetakan  ke sejumlah  bit  tertentu.  Peta  bit  yang  umum  adalah  8,  artinya setiap pixel panjangnya  8  bit.  Delapan  bit  ini merepresentasikan nilai intensitas pixel . Dengan demikian ada sebanyak 2 8 = 256 derajat keabuan, mulai dari 0 sampai 255. Seperti  yang  telah  diketahui  bahwa  citra  dalam  format  BMP ada  tiga  macam:  citra  biner,  citra  berwarna,  dan  citra  hitam- putih ( grayscale ). Citra  berwarna  merupakan citra  yang lebih umum.  Warna  yang  terlihat  pada  citra bitmap merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru. Setiap pixel disusun  oleh  tiga  komponen  warna: R ( red ), G ( green ),  dan B ( blue ).  Kombinasi  dari  ketiga  warna RGB tersebut  menghasilkan  warna  yang  khas  untuk pixel yang bersangkutan. Pada  citra  berwarna, setiap pixel panjangnya 8 bit, tetapi komponen warna RGB -nya disimpan di dalam tabel RGB yang  disebut  palet.  Setiap  komponen  panjangnya  8  bit, jadi  ada  256  nilai  keabuan untuk  warna  merah,  256  nilai keabuan  untuk  warna  hijau,  dan  256  nilai  keabuan  untuk warna  biru.  Nilai  setiap pixel tidak  menyatakan  derajat keabuannya  secara  langsung,  tetapi  nilai pixel menyatakan indeks tabel RGB yang memuat nilai keabuan merah ( R ), nilai keabuan hijau ( G ), dan nilai keabuan biru ( B ) untuk pixel yang bersangkutan. Alat yang dirancang menggunakan format BMP yang  awalnya  berupa  citra  berwarna,  kemudian  citra  tersebut diolah menjadi citra hitam-putih. Pada citra hitam-putih, nilai R = G = B untuk menyatakan bahwa citra hitam-putih hanya mempunyai  satu  kanal  warna.  Citra  hitam-putih  umumnya adalah citra 8-bit. Citra yang lebih kaya warna adalah citra 24- bit.  Setiap pixel panjangnya  24  bit,  karena  setiap pixel langsung  menyatakan  komponen  warna  merah,  komponen warna  hijau,  dan  komponen  warna  biru.  Masing-masing komponen panjangnya 8 bit. Citra 24-bit disebut juga citra 16 juta  warna,  karena ia  mampu menghasilkan  2 24 = 16.777.216 kombinasi warna.
Meskipun  telah  diubah  menjadi  citra  hitam-putih,  data tersebut  tidak  langsung  diolah  untuk  dilakukan  pengukuran melainkan  diubah  kembali  menjadi  citra  biner.  Citra  biner hanya mempunyai dua nilai keabuan, 0 dan 1. Oleh karena itu, 1  bit  sudah  cukup  untuk  merepresentasikan  nilai pixel . Sehingga  akan  mempermudah  dalam  melakukan  pengukuran yang  kemudian  akan  dilanjutkan  dengan  pengelompokan kualitas  bawang  merah  dari  data  ukuran  yang  diperoleh. Adapun software yang digunakan dalam pengolahan citra pada alat ini adalah Visual Studio 2010.
Dalam  pengambilan  data  yang  dilakukan  ukuran  yang dimaksud  adalah  dimensi  terbesar  diukur  tegak  lurus  pada garis  lurus  sepanjang  batang  sampai  akar.  Sehingga  dalam pengambilan  data,  bawang  merah  yang  hendak  diukur diatur  sedemikian  rupa  di  atas konveyor hingga memudahkan pengukuran.
Tiap bawang merah diambil satu data citra. Dari tiap data citra untuk satu bawang merah tersebut diperoleh lebih dari satu data yang dapat diolah sebagai ukuran bawang merah tersebut.  Dari  masing-masing  data  tersebut  dilakukan sorting  untuk  mencari  nilai  paling  besar  yang  lebih  valid untuk  bawang  merah  tersebut.  Sorting  dilakukan  dengan menyimpan  data  nilai  ukuran  yang  pertama  dari  bawang merah  kemudian  membandingkannya  dengan  nilai  ukuran selanjutnya.  Bila  nilai  selanjutnya  lebih  besar  dari  nilai pertama  maka  nilai  pertama  otomatis  akan  digantikan nilai tersebut  dan  dilanjutkan  seterusnya  sampai  diperoleh  nilai terbesar  dari  satu  bawang  merah  dan  seperti  itulah seterusnya. Sorting ini  perlu dilakukan dikarenakan bentuk bawang merah yang cenderung tidak teratur.
Pengelompokan  kualitas  bawang  merah  dari  data  ukuran yang  diperoleh  dilakukan  dengan  menggunakan  standar  yang telah  ditentukan  sebelumnya.  Sistem  pengelompokan berdasarkan  keseragaman  ukuran  yang  berlaku  adalah  :  (1) kelas A – diameter >= 2,0 cm, (2) kelas B – diameter 1,5-2,0 cm, dan (3) Kelas C – diameter < 1,5 cm [6].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  51  bawang  merah dengan  kualitas  campuran.  Seperti  yang  telah  ditunjukkan pada  data  percobaan pada  Gambar  5,  dari  51  bawang  merah tersebut  diperoleh  20  bawang  merah  kualitas  1,  11  bawang merah kualitas 2 dan 20 bawang merah kualitas 3. Oleh karena itu  alat  ini  dapat  dikatakan  sukses  dalam  pengelompokan semua bawang merah yang diujikan.
Alat  ini  memilah  51  bawang  merah  selama  510  detik. Waktu  yang  dibutuhkan  tetap  sama  meskipun  pengukuran diulangi  sebanyak  5  kali.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan bahwa alat ini memiliki kecepatan memilah 1 siung/ 10 detik bawang merah atau 6 siung/menit bawang merah.
Dari  pengujian  alat  diperoleh  nilai-nilai  ukuran  bawang merah  yang  diuji  yang  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai pengukuran  manual  dengan  menggunakan  jangka  sorong. Gambar 6 menunjukkan perbandingan antara hasil pengukuran alat  dengan  hasil  pengukuran  manual. Pada  Gambar 6 dapat
diketahui  bahwa  perbandingan  antara  hasil  pengukuran  alat dengan  ukuran  sebenarnya  sebanding  dengan  persamaan y  =  0,9977x  +  4,2791 .  Selain  itu  juga  pada  sub  bab sebelumnya  telah  diketahui  nilai  error  relatif  alat  sehingga dengan  demikian  alat  dapat  dikatakan  berfungsi  dengan  baik dalam melakukan pengukuran
IV. KESIMPULAN
Telah  berhasil  difabrikasi  sebuah  alat  untuk  memilah bawah  merah  berdasarkan  ukurannya  dengan  kecepatan memilahnya  sebesar  6  siung  per  menit.  Sistem  yang  dibuat mampu  mengenali  tiga  perbedaan  ukuran.  Dalam  tugas  akhir ini  sistem  berhasil  memilah  52  bawang  merah  dalam  tiga kategori  ukuran  yaitu  kelas  I  (20  siung)  dengan  kesalahan 1.14%, kelas II (11 siung) dengan kesalahan 3.06% dan kelas III  (20  siung)  dengan  kesalahan  3.04%. Perbandingan  antara hasil  pengukuran  alat  dengan  ukuran  sebenarnya  adalah sebanding dengan persamaan y = 0,9977x + 4,2791.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putra,  Dharma.  Pengolahan  Citra  Digital  .2010.  ANDI  OFFSET  : Yogyakarta.
[2] Dinas  Pertanian  Rakyat  Propinsi  Daerah  ingat  I  Jawa Timur.  1976. Usahatani pemasaran dan prospek bawang putih dan kentang di Jawa Timur : 86 h.
[3] Soetiarso,  T.A.  dan  M.  Ameriana.  1995.  Analisis  usahatani  dan pemasaran. Dalam Sunarjono,  H.  Suwandi,  A.H.  Permadi,  F.A. Bahar, S. Sulihanti dan W. Broto ( Eds .). Teknologi produksi bawang merah.  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Hortikultura.  Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian. Jakarta : 83-96.
[4] Amerina, M.,  W.G. Koster dan  A. Asgar. 1991. Pemasaran bawang merah  :  analisa  praktek  grading  sebagai  dasar  untuk  standarisasi kualitas. Bul.Penel.Hort. XX. EK (1) : 39-48.
[5] Soetiarso,  Thomas  Agoes.  Pemasaran  Bawang  Merah  dan  Cabe Merah. 1998. Balai Penelitian Tanaman Sayuran : Bandung.
[6] Adiyoga, W., M. Ameriana dan A. Hidayat. 1998. Efisiensi tataniaga dan informasi harga bawang merah. Laporan Hasil Penelitian, Balai Penelitian Tanaman Sayuran, Lembang-Bandung : 26 h.
Gambar 6. Perbandingan Ukuran Asli dan Hasil Pemilahan