ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Perancangan Sistem Sortir Limbah Plastik Warna Berdasarkan Warna Menggunakan PLC
Fayola Liyani 1 , Aulia Rahma Annisa 2* , Ardiansyah Al Farouq 3 , dan Ryan Yudha Adhitya 4
1, 2, 3 Program Studi Teknik Komputer, Institut Teknologi Telkom Surabaya
4 Program Studi Teknik Otomasi, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
* Korespondensi: aulia.ra@ittelkom-sby.ac.id
Abstrak: Produksi  dan  penggunaan  terhadap  plastik  sekali  pakai  yang  semakin  meningkat, sehingga diperlukan proses daur ulang pada limbah sampah plastik yang efisien untuk mengurangi dampak  negatifnya.  Dalam  proses  daur  ulang,  diperlukan  tahapan  proses  penyortiran  limbah sampah  plastik  berdasarkan  warna  yang  digunakan  untuk  mempermudah  pada  tahapan selanjutnya  yang  hasilnya  nanti  akan  dilebur  menjadi  pelet  lalu  akan  digunakan  kembali  oleh produsen kemasan plastik dan diolah menajdi barang baru yang dapat digunakan kembali. Saat ini, proses  penyortiran  limbah  sampah  plastik  masih  dilakukan  secara  manual  dan  membutuhkan tenaga  kerja  manusia.  Pada  penelitian  sebelumnya  sudah  terdapat  inovasi  untuk  mengatasi permasalahan tersebut yaitu sistem sortir barang berdasarkan warna menggunakan arduino. Pada penelitian ini penulis mengusulkan untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu dengan sistem sortir limbah plastik berdasarkan warna menggunakan PLC, dengan deteksi webcam sebagai input dan pneumatik sebagai output. Metode pengambilan deteksi warna menggunakan OpenCV python untuk memproses video dalam analisis citra dan untuk komunikasi PLC dengan PC menggunakan python serial. Proses awal yaitu saat warna dideteksi oleh webcam setelah itu pneumatik akan aktif mendorong limbah plastik tersebut sesuai warnanya. Hasil percobaan menunjukkan bahwa sistem ini 100% akurat dalam keberhasilan penyortiran warna merah, biru dan hijau. Dalam proses deteksi warna, dibutuhkan waktu rerata yang berbeda antar warna, yakni 6,78 detik, 7,78 detik, dan 8,87 detik untuk warna merah, hijau,    dan biru secara berurutan.
Kata Kunci: Programmable Logic Control (PLC); Sistem Automasi; Sistem Sortir

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  data  tahun  2021,  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan (KLHK)  melaporkan  bahwa  total  konsumsi  plastik  nasional  mencapai  5,63  juta  ton  per tahun [2]. Kementerian Perindustrian melaporkan bahwa di Indonesia terdapat sekitar 600 industri besar dan 700 industri kecil yang bergerak di bidang daur ulang plastik. Industri- industri ini memiliki total nilai investasi sebesar Rp7,15 triliun dan mampu memproduksi sekitar  2,3  juta  ton  plastik  per  tahun.  Selain  itu,  nilai  tambah  dari  industri  daur  ulang plastik ini mencapai lebih dari Rp10 triliun setiap tahunnya [5].
Dalam  proses  daur  ulang  limbah  plastik,  dilakukan  beberapa  langkah  antara  lain koleksi limbah, penyortiran berdasarkan jenis dan warna, pencucian, resizing , pemilahan, kemudian  penggabungan.  Selama  ini,  pemilahan  limbah  plastik  berdasarkan  kategori warna  masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  memerlukan  waktu  yang  lama,  biaya upah yang tinggi, dan rentan terjadi human error akibat warna plastik yang hampir serupa.
Hasil penelitian sebelumnya pada sortasi warna buah tomat menunjukkan bahwa otomasi ini cenderung mempercepat pengerjaan dibandingkan cara manual [4]. Hasil yang serupa juga  dilaporkan  dalam  penggunaan  sensor  TCS3200  dalam  penyortiran  barang  dan pengolahan sampah plastik [3].
Untuk mengatasi permasalahan ini, penulis melakukan pengembangan model sistem otomasi sortir limbah berdasarkan warna menggunakan pendekatan Programmable Logic Control (PLC) berbasis Mikrokontroler. Prinsip kerja sistem ini adalah pemindahan objek melalui konveyor, kemudian sebuah kamera akan mendeteksi warna pada limbah sampah plastik.  Setelah  dilakukan  klasifikasi  warna,  pergerakan  dilanjutkan  dan  mekanisme pneumatik akan bekerja untuk mengalihkan limbah sampah plastik ke wadah yang sesuai dengan warnanya. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Arisandy et al (2022) dengan menggunakan objek sortir kain menunjukkan range jarak deteksi mulai 0 hingga 99 cm, lebih jauh Sagita & Rozany (2017) menjelaskan bahwa pengujian jarak sensor terhadap objek yang optimal adalah 0,75cm.
Rancangan  sistem  dalam  penelitian  ini  mencoba  menggabungkan  sistem  deteksi berbasis webcam dan  otomasi  pemindahan  sampah  dengan  modifikasi  jarak  optimal. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  kemampuan  sistem  penyortir  dan  pemindah limbah  plastik  serta  melakukan  perbandingan  efisiensi  sistem  dengan  metode  sortir manual. Ke depannya, penelitian ini diharapkan mampu membantu industri daur ulang limbah plastik dalam melakukan sortir limbah plastik lebih efisien dan mengurangi biaya industri.

## 2. Metode
Metode  yang  akan  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah Research  and  Development (R&D),  sebuah  pendekatan  yang  digunakan  untuk  menciptakan  atau  mengembangkan produk  baru.  Produk  atau  pengembangan  yang  dihasilkan  akan  diuji  untuk  menilai efektivitasnya.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  pendalaman  pustaka  untuk  menentukan keperluan dan detail sistem. Adapun rangkaian penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Dalam  perancangan,  prosesnya  dibagi  menjadi  dua  tahap  terpisah.  Tahap  pertama   adalah perancangan perangkat  keras ( hardware ), sedangkan tahap kedua adalah perancangan perangkat lunak ( software ). Rangkaian dari hardware dan software ditunjukkan dalam Gambar 1.
Gambar 2. Blok diagram rancangan sistem penyortir warna limbah plastik
Skema rancangan ini dapat digambarkan sebagai berikut: gerakan konveyor yang akan diatur oleh motor. Limbah sampah plastik berwarna akan diarahkan melalui konveyor menuju kamera webcam untuk  mendeteksi  warna.  Setelah  itu,  limbah  sampah  plastik  akan  diidentifikasi warnanya  oleh  kamera webcam yang  memiliki  kemampuan  deteksi  warna.  Setelah  terdeteksi oleh webcam , limbah sampah plastik akan dipindahkan menuju pneumatik. Sistem pneumatik akan bergerak sesuai dengan warna yang terdeteksi dan memindahkan limbah sampah plastik ke wadah yang sesuai dengan warna tersebut.
Penjelasan dari blok diagram (Gambar 2) adalah   sebagai berikut:
a. Webcam :  Berfungsi  sebeagai  pendeteksi  dan  juga  klasifikasi  jenis  warna  limbah  plastik warna.
b. Pneumatik merah: Berfungsi sebagai penyortir untuk mendorong objek berwarna merah.
c. Pneumatik hijau: Berfungsi sebagai penyortir untuk mendorong objek berwarna hijau.
d. Pneumatik biru: Berfungsi sebagai penyortir untuk mendorong objek berwarna biru.
e. Tempat  objek:  Berfungsi  sebagai  tempat untuk  objek  limbah  plastik  warna  yang  telah tersortir dan juga telah dipilah sesuai warna.
f. PLC:  Berfungsi  untuk  memproses input dan output pada sistem tersebut.
g. Motor stepper : Berfungsi untuk arus searah yang dihasilkan nantinya akan diubah menjadi energi mekanis yang berupa putaran atau gerak pada conveyor.
h. Conveyor :  Berfungsi  untuk  menggerakan  sistem  menuju webcam dan  setelah  itu  akan  di sortir.
Pada flowchart di Gambar 3 menjelaskan mengenai langkah-langkah cara kerja dari sistem yang dibuat. Dimulai dari input power on yang akan menjalankan konveyor lalu webcam akan mendeteksi apakah warna merah, hijau, atau biru. Setelah warna terdeteksi sensor infrared akan mendeteksi dan output pneumatik akan aktif sesuai dengan warna yang terdeteksi. Flowchart dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Flowchart sistem
2. Perancangan sistem.
Tahapan  perancangan  sistem  ini  dibuat  dengan  aplikasi visual studio code menggunakan bahasa python. Karena PLC menggunakan warna sebaga input yang didapatkan dari webcam , diperlukan komunikasi antara webcam , PC, dan PLC Omron CPIE. Komunikasi antara PC dan PLC  dilakukan dengan  menggunakan  kabel  USB  to  serial  RS232   dan  kabel male  to  female . Program selanjutnya yaitu python serial pada visual studio code sebagai komunikasi antara PC dengan  PLC,  dengan  melakukan import serial  pada  python  lalu  memasukan  serial port  com, baudrate, databits, timeout , dan juga parity . Selanjutnya dilakukan penambahan kode program KS (forced set) Header code KS berfungsi untuk mengaktifkan bit pada alamat word yang dituju (0 → 1), dan juga untuk mengirimkan data dari Python serial ke PLC. Pada tahap akhir, dilakukan konfirmasi keberhasilan pemograman visual studio code dalam mengirim dan menerima data ke PLC dengan output address 100.01, 100.02, 100.04 yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan code data warna dan PLC saat berhasil menerima kiriman data dari visual studio code

## 3. Pengujian Sistem
Tahapan  pengujian  sistem  digunakan  untuk  mengetahui  dengan  baik  kinerja sistem di setiap bagian dan keseluruhan sistem serta mendapatkan hasil pengujian yang valid. Pengujian sistem pada penelitian ini berfokus pada sistem sortir limbah sampah plastik berdasarkann warna. Pengujian ini bertujuan untuk mengobservasi kemampuan sortir menggunakan image processing dari webcam dan untuk mengetahui akurasi dari pneumatik saat mendorong limbah plastik warna.
Tahapan pengujian ini adalah sebagai berikut:
a. Webcam ditempatkan di lokasi awal sebelum pneumatik.
b. Limbah plastik berwarna ditempatkan di titik awal sebelum dideteksi oleh webcam .
c. Pada tahap awal, gerakan disusun sedemikian rupa sehingga limbah plastik warna dapat disortir.
d. Pengujian dilakukan berulang dengan variasi warna bergantian, termasuk warna merah, hijau, dan biru.

## 2. Hasil dan Analisis
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  keberhasilan  tahapan  kalibrasi  menggunakan modul  yang  diverifikasi  dengan  pengujian real-time .  Pendekatan  pengujian  sistem  juga dilaporkan secara menyeluruh untuk menentukan presisi dan efisiensi kerja sistem.
a. Hasil percobaan identifikasi warna menggunakan webcam
Kalibrasi  warna  merupakan  sebuah  proses  penyamaan  warna  dan  kecerahan,  sehingga  dapat dihasilkan warna yang  jelas dan tajam. Hal ini dilakukan dengan  menentukan  nilai range warna merah, hijau dan biru didapatkan dari proses HSVdan  mencari  nilai  h_ low ,  h_ high ,  s_ low ,  s_ high , v_ low , v_ high (Gambar  5). Setelah pengaturan range high and low HSV, hasil seperti gambar 6 yang mengambil sampel warna merah, untuk deteksi spesifik warna dan mengeliminasi warna lainnya. Warna  tujuan  (dalam  hal  ini  merah)  akan  menjadi  putih,  sementara  warna  lainnya  dikonversi menjadi hitam sehingga tidak terdeteksi (Gambar 6).
Gambar 5. Kontrol menentukan low and high HSV
Gambar 6. Proses kalibrasi mengambil warna RGB dan hasil proses setelah menentukan HSV
Tabel 1. Hasil data percobaan setelah penentuan HSV
Warna Kondisi Low H High H Low S High S Low V High V Merah 0 8 171 255 91 255 Hijau 33 89 138 255 33 255 Biru 91 139 157 255 94 210
Setelah proses kalibrasi tersebut, dapat ditentukan  nilai low  and  high HSV  pada  3  sampel  warna yaitu warna merah, hijau dan juga biru.  Dapat dilihat pada Tabel 1 data hasil percobaan low and high HSV pada RGB

## b. Hasil percobaan mendeteksi warna secara real- time
Pengujian  deteksi  warna  dilakukan  sebanyak  empat  kali  dengan  menggunakan  4  sampel  warna yaitu  warna  merah,  hijau,  biru  dan  abu-abu.  Pada  sistem  ini  hanya  mengambil  warna merah,  hijau,  dan  biru  dikarenakan  warna  tersebut  adalah  salah  satu  warna  dasar segala  objek  dalam  kehidupan  sehari-hari  yang  sering  digunakan  dalam  bidang pengolahan  citra  digital.  Hasil  pengujian  deteksi  warna  menunjukkan  bahwa  sistem  telah merespon dengan jelas dan mampu mengidentifikasi warna merah, hijau, dan biru. Sistem tidak dapat  menerjemahkan  warna  abu-abu  yang  tidak  diprogramkan.  Hasil  ini  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil pengujian real-time terhadap warna
Tabel 2. Hasil pengujian sistem Warna dideteksi Waktu proses (detik) Warna Hasil Warna merah 6, 64 Terdeteksi Pneumatik merah berhasil bergerak Warna merah 6,93 Terdeteksi Pneumatik merah berhasil bergerak Warna merah 7,05 Terdeteksi Pneumatik merah berhasil bergerak Warna merah 6,52 Terdeteksi Pneumatik merah berhasil bergerak Warna merah 6,52 Terdeteksi Pneumatik merah berhasil bergerak Warna hijau 6,78 Terdeteksi Pneumatik hijau berhasil bergerak Warna hijau 8,22 Terdeteksi Pneumatik hijau berhasil bergerak Warna hijau 8,19 Terdeteksi Pneumatik hijau berhasil bergerak Warna hijau 8,14 Terdeteksi Pneumatik hijau berhasil bergerak Warna hijau 7,89 Terdeteksi Pneumatik hijau berhasil bergerak Warna biru 7,7 Terdeteksi Pneumatik biru berhasil bergerak Warna biru 8,44 Terdeteksi Pneumatik biru berhasil bergerak Warna biru 9,4 Terdeteksi Pneumatik biru berhasil bergerak Warna biru 9,2 Terdeteksi Pneumatik biru berhasil bergerak
Prototipe  sistem  yang  telah  dikembangkan  menjalani  serangkaian  pengujian  untuk memvalidasi kemampuannya dalam menyortir berdasarkan warna menggunakan webcam . Proses pengujian  sistem  dilakukan  dengan  meletakkan  objek  sebelum webcam ,  dan  pneumatik ditempatkan setelah webcam . Setelah objek terdeteksi oleh webcam , pneumatik akan bergerak untuk mendorong  objek  masuk  ke  dalam  wadah  yang  sesuai  dengan  warnanya.  Adapun  data  hasil
pengujian ditampilkan pada Tabel 2.
Berdasarkan Tabel 2 yang disajikan, data mengenai sistem  sortir  limbah  plastik  berdasarkan warna menggunakan PLC dan webcam dijelaskan. Hasil yang tercatat dalam Tabel 2 menunjukkan bahwa  untuk  limbah  plastik  berwarna  merah,  waktu  proses  rata-rata  adalah  sekitar  6,78  detik. Sementara  itu,  untuk  limbah  plastik  berwarna  hijau,  waktu  proses  rata-rata  adalah  sekitar  7,78 detik. Sedangkan untuk  limbah plastik berwarna biru, waktu proses rata-rata adalah sekitar 8,87. Waktu proses deteksi warna pada sistem ini memiliki rentang yang bervariasi, yakni antara 6,52 detik hingga 9,43 detik.  Sistem tidak akan mendeteksi warna selain merah, hijau, dan biru tidak akan tersortir dan webcam tidak mendeteksi warna tersebut. Lamanya waktu proses ini tergantung pada warna yang sedang dideteksi. Fungsi pneumatik pada sistem ini yaitu sebagai output yang membantu mendorong limbah plastik berwarna untuk tersortir pada tempat sesuai warnanya. Pada sistem ini mempunyai 3 pneumatik yang fungsinya sama tetapi dibedakan dengan pneumatik yang akan mensortir warna merah, pneumatik yang akan mensortir warna hijau, dan pneumatik yang akan mensortir warna biru. Pada tabel 2 tersebut mencatat hasil deteksi warna untuk warna merah, hijau, dan biru pada setiap kasus. Dari data yang tercatat, dapat disimpulkan bahwa semua warna berhasil dideteksi pada setiap pengujian. Hal ini menunjukkan bahwa sistem memiliki kemampuan yang  baik  dalam  mengenali  warna-warna  yang  telah  ditentukan.  Keberhasilan  dalam  deteksi semua  warna  ini  merupakan  indikator  positif  bahwa  sistem  ini  dapat  secara  akurat dan efisien mengidentifikasi berbagai warna yang menjadi fokus penelitian. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa pneumatik berhasil bergerak setelah deteksi warna yang tepat. Hal ini menandakan bahwa sistem  berhasil  melakukan  tindakan  yang  diinginkan,  yaitu  menggerakkan  pneumatik  sesuai dengan deteksi warna yang telah dilakukan. Keberhasilan ini mengindikasikan kinerja yang baik dari  sistem, sehingga  proses  penyortiran  limbah  plastik  berdasarkan  warna  dapat  berjalan  secara efektif dan akurat.
Secara menyeluruh, sistem sortir limbah plastik berdasarkan warna menggunakan PLC dan webcam telah berhasil dalam mendeteksi dan memproses limbah plastik sesuai dengan warna yang ditentukan. Waktu proses, deteksi warna, dan penggerak pneumatik berjalan dengan lancar sesuai dengan  parameter  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Hal  ini  menandakan  keberhasilan  dan efektivitas  sistem  dalam  melakukan  proses  penyortiran  limbah  plastik  berdasarkan  warna,  yang dapat berpotensi untuk diterapkan secara lebih luas dalam pengolahan limbah plastik secara efisien dan akurat.

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa sistem berhasil dalam  menyortir  limbah  sampah  plastik  warna  berdasarkan  warna  dengan  penggunaan  PLC sebagai otak sistem dan webcam sebagai sensor warna telah membuktikan keberhasilannya dalam mendeteksi  dan  memisahkan  limbah  plastik  berdasarkan  warnanya.  Dengan  data  waktu  proses rata-rata deteksi warna merah adalah sekitar 6,78 detik. Sementara itu, waktu proses rata-rata untuk deteksi warna hijau adalah    sekitar 7,78 detik. Selanjutnya, warna biru memiliki waktu proses rata- rata sekitar 8,87 detik. Tingkat akurasi keberhasilan sistem ini 100% dalam mensortir limbah plastik berdasarkan warnanya.
Sistem  ini  memiliki  tingkat  keberhasilan  yang  layak,  sehingga  diharapkan  sistem  ini  dapat diaplikasikan dalam membantu mensortir limbah plastik berdasarkan warna secara otomatis dan
dapat  menjadi  solusi  dalam  permasalahan  sortir  limbah  plastik  berdasarkan  warna  yang  masih manual dan masih membutuhkan tenaga kerja manusia.

## Referensi
1. Arisandy,  Z.,  Haykal,  T.  M.,  &  Purba,  A.  M.  Rancang  Bangun  Alat  Sortir  Bahan  Kain  Berdasarkan Degradasi Warna Dengan Kontrol Outseal PLC. Prosiding Konferensi Nasional Social & Engineering Polmed (KONSEP), 2022, 3(1), 926 – 933.
2. Astriani,  L.,  Mulyanto,  T.  Y.,  Bahfen,  M.,  &  Dityaningsih,  D.  Meningkatkan  Ekonomi  Masyarakat Melalui  Produk  Kreatif  dari  Pengolahan  Sampah  Plastik.  Prosiding  Seminar  Nasional  Pengabdian Masyarakat LPPM UMJ, 2021, 1(1).
3. Jannah, W. Proses Pengolahan Sampah Plastik di Lembaga Generasi Bintang Sejahtera. JISIP (Jurnal Ilmu Sosial Dan Pendidikan), 2019, 3(1).
4. Joko,  T.  Perancangan  Alat  Sortasi  Buah  Tomat  Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Arduino. Universitas AMIKOM Yogyakarta. 2017.
5. Pratama,  A.  W.,  Yudiarti,  D.,  &  Hidayat,  M.  N.  Perancangan  Folding  Stool  Menggunakan  Limbah Plastik. EProceedings of Art & Design, 2022, 9(3).
6. Safaris, A., & Effendi, H. Rancang bangun alat kendali sortir barang berdasarkan empat kode warna. JTEV (Jurnal Teknik Elektro Dan Vokasional), 2020, 6(2), 391 – 402.
7. Sagita, H., & Rozany, B. A. “ Model Sistem Automasi Sortir Barang Berdasarkan Warna Menggunakan Programmable Logic Control Berbasis Mikrokontroler. Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 2017, 6(1), 1367 – 1374.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Complete 2023, Vol. 4, No. 1, doi.org/10.52435/complete.v4i1.365