DOI: 10.29303/jrpb.v10i2.389 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## PENGEMBANGAN SISTEM PENDETEKSI MUTU BUAH TOMAT CHERRY BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN SENSOR OPTIS TCS230

## Development of Cherry Tomato Quality Detection System based on Color using TCS230 Optical Sensor
I Dewa Made Subrata 1,2*) , Achmad Zurhafidz Ramadhan 1 , Agus Sutejo 1
1 Program Studi Teknik Pertanian dan Biosistem, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB University Kampus IPB Dramaga, Jl. Raya Dramaga, Bogor 16002, Indonesia
2 Pusat Pengembangan Ilmu Teknik untuk Pertanian Tropika (CREATA), Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, IPB University Gd. Fateta IPB Lt. 2, Kampus IPB Dramaga, Jl. Raya Dramaga, Bogor 16002
Email *) : dewamadesubrata.ipb@gmail.com
Diterima: Juni 2022 Disetujui: September 2022

## ABSTRACT
Cherry tomatoes are one type of plant whose ripe fruit changes color from green to red. Cherry tomatoes  are  very  popular  among  the  public  because  it  tastes  sweet  and  sour.  The  cherry tomatoes grade is usually determined by color and is generally marketed in three grades, i.e., green,  orange,  and  red  tomatoes.  This  study  aims  to  develop  a  cherry  tomato  fruit  grade detecting unit  based on color  using an optical sensor  TCS230. The cherry tomato  detection system is  designed using a  conveyor belt fitted with a  TCS230 optical  sensor.  The optimum conveyor speed test is carried out by moving the tomatoes placed on the conveyor starting at a speed of 0 cm/s to 60 cm/s. Furthermore, cherry tomatoes with three grades of quality were placed on the conveyor in a random order at a treatment distance between tomatoes of 3 cm, 5 cm, 7 cm and with the optimum  conveyor speed from the results of the previous stages of testing. The test results showed that the optimum linear speed of continuous tomatoes motion during  detection  process  was  30  cm/sec  with  a  distance  between  tomatoes  of  7  cm.  The percentage  of  successful  grade  detection  for  red,  orange,  and  green  tomatoes,  respectively, was 89%, 98%, and 100%. From the test results, it can be concluded that the developed grade detection  system  is  working  well,  although  it  still  needs  to  be  improved  to  increase  grade detection accuracy of the red and orange tomatoes.

## Keywords: cherry tomatoes; grading; TCS230 sensors; fruit color

## ABSTRAK
Tomat cherry adalah salah satu jenis tanaman yang kematangan buahnya mengalami perubahan warna  dari  warna  hijau  menjadi  merah.  Buah  tomat  cherry  sangat  digemari  di  kalangan masyarakat karena rasanya manis keasaman. Mutu buah tomat cherry ditentukan berdasarkan warna dan umumnya dipasarkan dalam tiga kelas mutu, yaitu tomat hijau, oranye, dan merah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pendeteksi  mutu  buah  tomat  cherry berdasarkan  warna  menggunakan  sensor  optis  TCS230  dan  mikrokontroler  Arduino  Mega 2560 sebagai pengolah informasi. Sistem pendeteksian tomat cherry dirancang menggunakan sabuk conveyor yang dipasangi sensor optis TCS230. Pengujian kecepatan conveyor optimum dilakukan dengan  menggerakkan tomat  yang diletakkan di atas conveyor mulai  kecepatan 0 cm/s sampai 60 cm/s. Buah tomat cherry dengan tiga tingkat mutu selanjutnya diletakkan di atas conveyor dengan urutan secara acak pada jarak perlakuan antar tomat sebesar 3 cm, 5 cm, 7  cm  dan  dengan  kecepatan conveyor optimum  hasil  pengujian  tahapan  sebelumnya.    Hasil pengujian menunjukkan kecepatan pergerakan tomat optimum pada saat pendeteksian adalah 30  cm/s  dengan  jarak  antar  tomat  sebesar  7  cm.  Persentase  keberhasilan  perdeteksian  mutu untuk tomat warna merah, oranye, dan hijau secara berurutan adalah 89%, 98%, dan 100%. Data  pengujian  tersebut  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  sistem  pendeteksi  mutu  yang dikembangkan  sudah  bekerja  dengan  baik  walaupun  ketelitian  pedeteksian  mutunya  masih perlu ditingkatkan untuk tomat merah dan oranye.
Kata kunci: buah tomat cherry; pemutuan; sensor TCS230; warna buah

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Tomat  cherry  merupakan  salah  satu tanaman  sayuran  berbuah  yang  cukup digemari  dan  banyak  dibudidayakan  oleh masyarakat,  baik  pada  lahan  terbuka, maupun  pada greenhouse .  Kementrian Pertanian Republik Indonesia (2019) menyatakan  bahwa  luas  panen  tanaman tomat di seluruh Indonesia dalam lima tahun terakhir tidak banyak mengalami perubahan. Tahun  2015  tercatat  luas  panen  mencapai 54.544  Ha  dan  pada  tahun  2019  mencapai 54.780 Ha. Namun, produksi buah tomat di seluruh  Indonesia  mengalami  peningkatan dari 877.792 ton pada tahun 2015 meningkat menjadi 1.020.333 ton pada tahun 2019.
Susilawati (2019)  menyatakan bahwa tomat  cherry  yang  dibudidayakan  secara hidroponik  mampu  berproduksi  dua  kali lipat  dibandingkan  budidaya  pada  lahan terbuka.  Sistem  budidaya  hidroponik  yang paling  sesuai  untuk  tanaman  tomat  cherry adalah  sistem  fertigasi  dengan  pemberian unsur hara dilakukan melalui sistem irigasi. Buah  tomat  cherry  sudah  dapat  dipanen mulai saat tanaman berumur dua sampai tiga bulan  ditandai  dengan  warna  buah  kuning kemerahan  atau  tergantung  permintaan pasar.
Nofriati  (2018)  menyatakan  bahwa buah  tomat  sudah  dapat  dipanen  pada  saat
tanaman berumur 75 hari setelah penanaman bibit. Buah tomat yang dipasarkan jarak jauh dipanen  pada  saat  berwarna  masih  hijau, yaitu  sekitar  7  hari  sebelum  warna  buah tomat  menjadi  merah.  Buah  tomat  yang dipasarkan  jarak  dekat  dipanen  pada  saat berwarna  kekuning  kuningan,  sedangkan untuk dikonsumsi langsung atau diolah buah tomat dipanen pada saat berwarna merah.
Buah  tomat  dipanen  dalam  beberapa tingkat  mutu  sesuai  dengan  permintaan pasar,  sehingga  perlu  dilakukan  pemisahan berdasarkan mutu sebelum dikemas. Kusumaningtyas & Asmara (2016) mengidentifikasi  kematangan  buah  tomat berdasarkan warna ke dalam tiga tingkatan, yaitu  tomat  mentah  berwarna  hijau,  tomat setengah matang berwarna kuning kemerahan,  dan  tomat  matang  berwarna merah. Citra buah tomat direkam menggunakan  kamera webcam kemudian citra  yang  didapat  diolah  menggunakan algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Berdasarkan  hasil  penelitiannya  dilaporkan bahwa algoritma perceptron yang dikembangkan hanya memiliki keberhasilan identifikasi sebesar 43,33%.
Riska & Subekti (2016) juga mengidentifikasi  kematangan  buah  tomat berdasarkan warna menggunakan algoritma multi-SVM.  Dalam  hal  ini,  kematangan buah  tomat  dikelompokkan  menjadi  6 tingkat kematangan seperti yang
ditunjukkan pada Gambar 1. Citra dari buah tomat diambil hanya dari satu sisi kemudian dilakukan preprocessing menggunakan histogram  equalization .  Citra  RGB  diubah menjadi  citra  keabuan  untuk  selanjutnya dikonversi  menjadi  citra L*a*b.  Fitur yang digunakan untuk menduga tingkat kematangan  adalah  komponen  R,  G,  dan komponen  a  dari  citra  L*a*b.  Berdasarkan hasil penelitiannya dilaporkan bahwa algoritma multi-SVM mampu mengklasifikasikan  tingkat  kematangan dengan tingkat keberhasilan 77,84%.
Gambar 1 . Enam tingkat kematangan buah tomat (Riska & Subekti, 2016) Astrianda (2020) juga
mengidentifikasi kematangan tomat berdasarkan warna menggunakan algoritma SVM.  Buah  tomat  dikelompokkan  menjadi dua tingkat kematangan, yaitu tomat mentah dan  tomat  matang.  Buah  tomat  tersebut diletakkan  di  luar  ruangan  kemudian citranya  direkam  menggunakan  kemera smartphone dari jarak 25 cm di atas tomat. Tingkat  kematangan  buah  tomat  pada penelitian  ini  diidentifikasi  menggunakan tiga  model  warna,  yaitu  HSV,  YCbCr,  dan CIElab.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  tingkat  keberhasilan  model  warna HSV  adalah  95%,  model  warna  YCbCr adalah 74% dan model warna CIElab adalah 100%.
Penentuan  tingkat  kematangan  buah tomat  pada  penelitian  tersebut  dilakukan dengan menggunakan citra buah tomat yang direkam  dalam  kondisi  diam.  Untuk meningkatkan  kapasitas  pemutuan,  perlu dilakukan  pengambilan  citra  pada  kondisi
buah  tomat  bergerak.  Beberapa  penelitian tentang  mesin  sortasi  maupun  pemutuan buah tomat secara mekanik telah dilakukan diantaranya  oleh  Sugandi ,  et  al .,  (2016) yang melakukan uji kinerja mesin pemutuan tomat  TEP-5  berdasarkan  warna.  Buah tomat  diatur  memiliki  jarak  20  cm  dan digerakkan dengan kecepatan linier 0,13 m/s sehingga  secara  teoritis  mesin  pemutuan memiliki  kapasitas  7.020  buah  tomat/jam. Kapasitas aktual mesin yang diperoleh dari pengujian lapang adalah sebesar 4.246 buah tomat/jam. Namun, pada penelitian tersebut tidak  dijelaskan  jumlah  tingkat  mutu  yang diujikan  dan  tingkat  keberhasilan  proses pemutuannya.
Selain  menggunakan  kamera  digital, pemutuan juga dapat dilakukan menggunakan sensor warna TCS230 seperti Romadhon & Baihaqi (2015) yang merancang mesin pemilah buah jeruk nipis ke  dalam  tiga  kategori  (muda,  tua,  dan busuk)  menggunakan  sensor  TCS230. Keluaran  sensor  TCS230  yang  awalnya berupa frekuensi diubah menjadi nilai warna RGB.  Buah  jeruk  nipis  kategori  busuk ditentukan  menggunakan  nilai  ambang  29 <= R <= 32; 50 <= G <= 58; 48 <= B <= 59. Kategori  muda  menggunakan nilai  ambang 46 <= R <= 52; 70 <= G <= 75; 71 <= B <= 74. Kategori tua menggunakan nilai ambang 54 <= R <= 55; 70 <= G <= 75; 73 <= B <= 78. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa waktu yang diperlukan untuk mengidentifikasi  jeruk  nipis  muda  adalah 15,89  detik;  untuk  jeruk  tua  adalah  19,00 detik;  dan  untuk  jeruk  nipis  busuk  adalah 11,05 detik. Keberhasilan identifikasi adalah 93,3%  untuk  jeruk  nipis  muda,  90%  untuk jeruk nipis tua, dan 97,5 % untuk jeruk nipis busuk.
Selain  itu,  Fahmy, et  al .,  (2017) merancang  mesin  pemutuan  buah  tomat berdasarkan  warna  menggunakan  sensor TSC230.  Buah  tomat dikelompokkan menjadi  dua  mutu,  yaitu  warna  merah  dan warna  hijau.  Keluaran  sensor  TCS230 diubah dari bentuk frekuensi menjadi model warna  RGB.  Buah  tomat  hijau  ditentukan menggunakan  nilai  ambang  warna  merah
(R)  pada  rentang  nilai  52  –  89,  ambang warna hijau (G) pada rentang nilai 37 – 49, dan  warna  biru  (B)  pada  rentang  24  -31. Buah tomat merah ditentukan menggunakan nilai ambang warna merah (R) pada rentang 68  –  91,  ambang  warna  hijau  (G)  pada rentang 21 – 40, dan ambang warna biru (B) pada  rentang  20  –  28.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  pengumpanan  buah tomat harus dilakukan satu persatu ke dalam ruang  penginderaan,  sehingga  waktu  yang diperlukan untuk pemutuan satu buah tomat adalah 6 detik. Tingkat kesalahan pemutuan dilaporkan sebesar 3,33%.
Hasil penelitian sebelumnya memperlihatkan  bahwa  pengambilan  citra buah  tomat  dilakukan  dalam  kondisi  diam, sehingga  kapasitas  pemutuannya  rendah. Pada  beberapa  penelitian  yang  lain, perekaman citranya sudah dilakukan dalam kondisi  buah  bergerak.  Namun,  waktu penginderaannya masih cukup lama, sehingga kapasitas pemutuannya juga masih relatif rendah.

## Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan  sistem  pendeteksi  mutu buah  tomat  cherry  menggunakan  sensor TCS230.  Pada  penelitian  ini,  buah  tomat dikondisikan bergerak dengan waktu pendeteksian yang cepat, sehingga diharapkan  kapasitas  penentuan  mutunya meningkat.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Beberapa  peralatan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  meliputi  peralatan untuk pembuatan prototipe mekanik seperti gergaji  besi,  mesin  bor,  gerinda,  jangka sorong,  tachometer,  meteran.  Peralatan untuk  pembuatan  sistem  elektronik  antara lain  solder,  multitester,  komputer  beserta software AutoCad,  Arduino  IDE.  Bahan yang digunakan meliputi besi siku berlubang,  sabuk conveyor ,  motor  DC, stepdown DC, motor controller ,  baut-mur,
sensor TCS230,  Arduino  Mega 2560,  buah tomat cherry varietas Aruru RZ.

## Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi identifikasi masalah, perumusan  ide  rancangan  fungsional, pembuatan  prototipe  sistem  pengangkut buah  tomat  menuju  sistem  penginderaan, pembuatan  sistem  pendeteksi  mutu  buah tomat,  pembuatan  perangkat  lunak  sistem pendeteksian  mutu  buah  tomat,  dan pengujian  unjuk  kerja  prototipe  sistem pendeteksi mutu secara keseluruhan.

## Identifikasi Masalah
Indentifikasi permasalahan yang diangkat  dalam  penelitian  ini  dilakukan melalui  studi  lapang  di greenhouse PT Nudira  Fresh  di  wilayah  Pengalengan Kabupaten  Bandung.  Hasil  studi  lapang tersebut memberikan informasi bahwa buah tomat  cherry  pada  PT  Nudira  Fresh dikelompokkan menjadi tiga mutu berdasarkan warna, yaitu buah hijau, oranye dan  merah.  Pemutuan  tersebut  sejalan dengan  pengelompokan  tingkat  ketuaan yang  dilakukan  oleh  Kusumaningtyas  & Asmara (2016).
Penentuan  mutu  buah  tomat  cherry pada  PT  Nudira  Fresh  masih  dilakukan secara manual yang menimbulkan kelelahan pada  pekerja,  sehingga  diperlukan  mesin pemutuan otomatis yang memiliki kapasitas melebihi kapasitas manual. Sistem pendeteksi  mutu  yang  bekerja  dengan kecepatan tinggi perlu dikembangkan untuk menghasilkan  mesin  pemutuan  dengan kapasitas  tinggi.  Sistem  pendeteksi  mutu berbasis kamera digital biasanya membutuhkan  CPU  atau  mikroprosesor yang  memiliki  kecepatan  tinggi,  sehingga membutuhkan biaya yang besar. Kecepatan pengolahan citra kamera digital menggunakan  perangkat  mikrokontroler akan jauh lebih rendah dibandingkan dengan menggunakan komputer.
Selain  menggunakan  kamera  digital, pendeteksian  mutu  juga  dapat  dilakukan menggunakan  sensor  warna  jenis  TCS230
yang  harganya  relatif  lebih  murah  dengan kecepatan  yang  memadai.  Kemampuan sensor  TCS230  sebagai  pendeteksi  mutu buah juga ditunjang oleh penelitian Fahmy, et  al .,  (2017)  dan  Romadhon  &  Baihaqi (2015).

## Rancangan Fungsional
Penelitian ini hanya mencakup sistem pendeteksi  mutu  buah  tomat  cherry  tanpa sistem pemisah sedangkan sistem pengumpanan  dilakukan  secara  manual. Perumusan  ide  rancangan  fungsional  dari sistem  pendeteksi  mutu  buah  tomat  cherry tersebut  meliputi  fungsi  peletakan  buah tomat,  fungsi  pengangkutan  buah,  fungsi pendeteksian  posisi  buah,  dan  fungsi pendeteksian  mutu  buah.  Peletakan  buah dilakukan  secara  manual,  yaitu  dengan memberi dudukan kertas karton sedemikian rupa, sehingga jarak antar buah tomat dapat diatur.
Penelitian  ini  diuji  menggunakan  tiga perlakuan jarak antar buah, yaitu 3 cm, 5 cm, dan  7  cm.  Pengangkutan  buah  ke  posisi pendeteksian mutu dilakukan menggunakan sabuk conveyor dengan  kecepatan  linier yang  diatur  mulai  dari  0  cm/s  sampai  60 cm/s.  Kecepatan  optimum  yang  dipilih adalah  kecepatan  tertinggi  yang  masih mampu  mendeteksi  mutu  buah  tomat dengan  baik.  Pengangkutan  menggunakan sabuk conveyor dan  sistem  lorong  tersebut sejalan  dengan  penelitian  Romadhon  & Baihaqi (2015).
Pendeteksian  posisi  buah  dilakukan penggunakan sensor TCS230 yang dipasang pada dinding samping dari lorong pengangkutan buah tomat dan pada sisi atas lorong  tersebut  terpasang  sensor  TCS230 pendeteksi  mutu  buah.  Sensor  pendeteksi posisi  buah  tersebut  dipasang  untuk memastikan  buah  tomat  persis  berada  di bawah  sensor  pendeteksi  mutu  buah  pada saat sensor tersebut dibaca. Sensor pendeteksi  mutu  berfungsi  untuk  membaca nilai  warna  dari  buah  tomat  dan  keluaran dari  sensor  TSC230  tersebut  berupa  nilai frekuensi  yang  berasal  dari  filter  merah, hijau,  dan  biru.  Nilai  frekuensi  keluaran
sensor  tersebut  selanjutnya  diolah  untuk mendapatkan tingkat  mutu  dari buah tomat menggunakan pemrograman Bahasa-C dari Arduino IDE.

## Pengukuran Diameter Buah Tomat
Pengukuran  diameter  dan  kebulatan buah  tomat  diperlukan  untuk  menentukan ukuran  ruangan  lorong  pengangkut  buah tomat. Pengukuran yang dilakukan meliputi diameter  mayor  (H),  diameter intermediate ( D 1 ),  dan  diameter  minor  ( D 2 )  seperti terlihat pada Gambar 2. Jumlah buah tomat yang diukur diameternya sebanyak 120 buah yang  terdiri  dari  40  buah  tomat  hijau,  40 buah  tomat  oranye,  dan  40  buah  tomat merah.  Nilai  kebulatan  (  )  selanjutnya dihitung  menggunakan  Persamaan  1  (Lak, et al ., 2018).
 = √𝐷 1 ×𝐷 2 ×𝐻 3 𝐻 ............................ (1)
Gambar 2 . Pengukuran diameter buah tomat
Sensor pendeteksi mutu buah dipasang pada  jarak  1  –  2  cm  dari  permukaan  luar buah  tomat.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian  Fajaruddin, et  al .,  (2020)  yang menyatakan jarak optimum sensor TSC230 dari permukaan benda yang diukur adalah 2 cm.

## Sistem Pendeteksi Mutu
Prototipe  sistem  pendeteksi  mutu dibuat  menggunakan  rangka  dudukan conveyor dari  besi  siku  berlubang  dengan ukuran 35 mm x 35 mm x 1 mm.   Rangka dudukan conveyor tersebut memiliki dimensi  panjang  450  mm,  lebar  330  mm,
dan tinggi 950 mm dengan lima buah lorong. Namun, pada penelitian ini hanya diuji satu lorong.  Lebar  dari  setiap  lorong  adalah  60 cm  dengan  tinggi  dinding  50  cm.  Sistem pendeteksi  mutu  buah  tomat  yang  dibuat pada penelitian ini disajikan pada Gambar 3. Posisi sensor di dalam lorong diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 3 . Prototipe sistem pendeteksi mutu buah tomat: (1) rangka, (2) timing belt , (3) sabuk conveyor , (4) ruang sensor, (5) lorong pengangkut
Gambar 4 . Posisi sensor TCS230:
(1) pendeteksi mutu, (2) dan (3) pendeteksi
posisi tomat

## Perangkat Keras Elektronika
Rangkaian elektronika yang
digunakan dalam penelitian ini meliputi: (1) sensor  TCS230,  (2) step down DC  tipe LM2596, (3) Speed controller 20 A tipe IC 555,  (4)  motor  DC  tipe  775,  dan  (5) mikrokontroler Arduino Mega 2560 seperti terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Perangkat keras elektronika:
(1) TCS230, (2) Step down DC, (3) speed controller , (4) motor DC, (5) mikrokontroler

## Perangkat Lunak Pendeteksi Mutu
Perangkat  lunak  pendeteksi  mutu merupakan  algoritma  pemrograman  untuk mendeteksi  mutu  buah  tomat  cherry berdasarkan  warna  kulit  buah.  Perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  menulis  dan menjalankan  algoritma  pendeteksi  mutu tersebut  adalah  bahasa  C  dari Arduino Integrated Development Environment
(Arduino  IDE).  Diagram  alir  algoritma pendeteksi mutu diperlihatkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Algoritma pendeteksi mutu buah tomat berdasarkan warna

## Pengujian Prototipe Alat
Pengujian  prototipe  alat  dimulai dengan  menguji  fungsional  diantaranya kecepatan linier dari conveyor dapat diubah dari  kondisi  diam  kemudian  dinaikkan kecepatannya  secara  perlahan  sampai kecepatan 60 cm/s; sensor pendeteksi posisi buah mampu untuk mendeteksi keberadaan buah  didepannya;  dan  sensor  pendeteksi mutu  mampu  menghasilkan  nilai  frekuensi keluaran  yang  berbeda  untuk  tomat  hijau, tomat  oranye,  dan  tomat  merah.  Sensor TCS230  memiliki  keluaran  dalam  bentuk nilai  frekuensi  yang  skalanya  dapat  diatur mulai 0%, 2%, 20%, dan 100% melalui pin S 0 dan S 1 yang  ada  pada  sensor  tersebut. Skala  frekuensi  yang  digunakan  pada penelitian ini diatur pada nilai 20%.
Sensor  TCS230  dilengkapi  dengan filter  warna  internal yang  dapat  dipilih melalui  kaki S 2 dan S 3 .  Filter  tersebut meliputi filter merah, hijau, biru, dan tanpa filter. Sensor pendeteksi mutu dioperasikan
melalui tiga filter warna, yaitu merah, hijau, dan biru, sedangkan sensor pendeteksi posisi buah  dioperasikan  tanpa  filter.  Penentuan tingkat mutu dilakukan menggunakan rasio nilai  frekuensi  keluaran  yang  meliputi: Rasio  frekuensi  filter  merah  dengan  filter hijau  (RF/GF),  rasio  frekuensi  filter  merah dengan  filter  biru  (RF/BF),  dan  rasio frekuensi filter biru dan hijau (BF/GF) untuk tomat hijau, oranye dan merah.
Penggunaan  rasio  model  warna  RGB juga  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti diantaranya  Joshi  (2017)  menggunakan rasio (R-G)/(G-B) untuk membedakan citra buah  apel  dengan  citra  latar  belakang. Peneliti  menyatakan,  penggunaan  rasio tersebut  menghasilkan  pendeteksian  yang lebih  stabil  karena  dapat  mengurangi pengaruh  kondisi cahaya  lingkungan. Bustomi  &  Dzulfikar (2014) menggunakan indek  warna  RGB  yang  merupakan  rasio antara  nilai  R  dengan  R+G+B  untuk mengurangi  pengaruh  intensitas  cahaya lingkungan  pada  pengolahan  citra  biji jagung.

## Pengujian Kinerja
Pengujian kinerja dilakukan menggunakan  30  buah  tomat  cherry  yang terdiri  dari  10  buah  warna  hijau,  10  buah warna  oranye,  dan  10  buah  warna  merah. Pengujian pertama dilakukan untuk mengetahui kecepatan linier optimum untuk pemutuan buah tomat. Perlakuan kecepatan yang diujikan mulai  dari 0 cm/s sampai 20 cm/s  dengan  kenaikan  2  cm/s,  dari kecepatan  20  m/s  sampai  40  cm/s  dengan kenaikan 5 cm/s, dan dari kecepatan 40 cm/s sampai  60  cm/s  dengan  kenaikan  10  cm/s. Setelah  kecepatan  optimum  didapatkan, kemudian dilakukan pengujian jarak optimum  antara  dua  tomat  dengan  tiga perlakuan jarak, yaitu 3 cm, 5 cm dan 7 cm.
Persentase keberhasilan prototipe sistem  pendeteksi  mutu  dalam  mendeteksi mutu buah tomat cherry dihitung menggunakan Persamaan 2.
𝑃 𝑘 = 𝑁 𝐵 𝑁 × 100% ... ………………….(2)
Keterangan:
𝑃 𝑘 = Persentase keberhasilan (%)
𝑁 𝐵 =  Jumlah  sampel  yang  teridentifikasi benar
𝑁 =  Jumlah  keseluruhan  sampel  yang diuji
Kapasitas  teoritis  alat  ( Q T )  dihitung sebagai  perbandingan  antara  kecepatan conveyor ( V k ) dengan jarak antar dua tomat dalam lorong ( L k ) seperti yang ditunjukkan oleh Persamaan 3.
𝑄 𝑇 = 𝑉 𝑘 𝐿 𝑘 ………………………………(3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Prototipe Alat
Prototipe  alat  pendeteksi  mutu  buah tomat  cherry  dengan  lima  lorong  jalur pengangkutan buah tomat (Gambar 7) telah berhasil  dibuat,  tetapi  pada  penelitian  ini hanya  satu  lorong  yang  diuji  coba  karena baru  satu  lorong  yang  dilengkapi  dengan sensor TCS230.
Gambar 7 . Prototipe alat pendeteksi mutu buah tomat cherry
Hasil pengujian fungsional pergerakan conveyor memperlihatkan  bahwa conveyor pengangkut  buah  hanya  dapat  digerakkan dengan kecepatan linier minimum sebesar 4 cm/s,  sehingga  pada  penelitian  ini  tidak digunakan  perlakuan  kecepatan  2  cm/s.
Selain  itu, conveyor mulai  mengalami getaran  pada  kecepatan  98  cm/s,  sehingga pada pengujian ini conveyor hanya dioperasikan  sampai  kecepatan  linier  60 cm/s.

## Diameter dan Berat Buah Tomat
Sebanyak  120  buah  tomat  varietas Aruru RZ (Gambar 8) yang masing-masing terdiri dari 40 buah tomat hijau, oranye dan merah  diukur  berat  dan  diameternya  untuk tujuan  penentuan  ukuran  lorong  sistem pengangkut  buah.  Data  hasil  pengukuran disajikan pada Tabel 1.
Gambar 8 . Contoh buah tomat untuk pengujian
Tabel  1  memperlihatkan  ukuran diameter  maksimum  adalah  30,30  mm, ukuran  diameter  minimum  adalah  21,00 mm, bobot buah maksimum adalah 14,90 g dan bobot minimum 7,10 g.
Tabel 1 . Hasil pengukuran buah tomat Sifat fisik Mak Min Rata rata Std Dev Diameter mayor (mm) 30,30 24,50 27,33 1,35 Diameter intermediate (mm) 28,90 22,20 25,39 1,21 Diameter minor (mm) 27,50 21,00 24,64 1,26 Sphericity / kebulatan 0,99 0,91 0,94 0,01 Berat tomat (g) 14,90 7,10 10,67 1,52 Ketinggian lorong ditentukan berdasarkan  diameter  mayor  rata-rata  dan diameter  minor  rata-rata.  Fahmy, et  al ., (2017)  dalam  penelitiannya  memasang sensor  TCS230  pada  rentang  jarak  10  mm sampai 70 mm dari permukaan buah tomat sedangkan hasil penelitian Fajaruddin, et al .,
(2020) memperlihatkan keakuratan pendeteksian  buah  jeruk  nipis  mulai menurun  untuk  jarak  yang  lebih  besar  dari 20  mm.  Namun,  karena  permukaan  luar buah  tomat  lebih  mengkilap  dibandingkan
buah jeruk nipis,
kemungkinan memantulkan cahaya lebih banyak dibandingkan  buah  jeruk,  sehingga  pada penelitian  ini  digunakan  rentang  23  mm sampai  26  mm.  Sensor  TCS230  pada penelitian  ini  dipasang  pada  lorong pengangkutan dengan ketinggian 50 mm.

## Sensor TCS230
TCS230  merupakan  sensor  warna yang  tersusun  dari  larik  photodioda  dua dimensi  8  8,  dilengkapi  rangkaian pengubah  arus  listrik  menjadi  gelombang persegi dengan frekuensi sebanding dengan intensitas  cahaya  yang  diterima  oleh photodioda  tersebut.  Larik  photodioda tersebut  dibagi  menjadi  empat  kelompok dengan  rincian:  16  photodioda  diberi  filter warna  merah,  16  photodioda  diberi  filter warna  hijau,  16  photodioda  diberi  filter warna biru dan 16 photodioda sisanya tanpa filter.  Photodioda  dalam  kelompok  yang sama  disusun  secara  paralel  satu  dengan yang  lain  untuk  memperbesar  nilai  arus keluarannya.  Kelompok  Photodioda  yang diberi  filter  warna  tertentu  akan  menerima dominan  pantulan  cahaya  dengan  panjang gelombang sesuai filter warna tersebut.
Sensor  TCS230  dilengkapi  dengan empat sumber cahaya LED warna putih agar intensitas  cahaya  yang  terpancar  ke  objek stabil  dan  merata.  Setiap  kelompok photodioda  dapat  dipilih  menggunakan kombinasi  dua  nilai  biner  yang  disalurkan melalui jalur dengan label S2 dan S3 seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 9.
Gambar 9 . Sensor warna TCS230
Kelompok  photodioda  dengan  filter warna merah dipilih dengan mengeset S2 = Low dan S3 = Low , kelompok dengan filter warna  biru  dipilih  dengan  mengeset  S2  = Low dan S3 = High , kelompok dengan filter
warna  hijau  dipilih  dengan  mengeset  S2  = High dan S3 = High , Kelompok tanpa filter dipilih dengan mengeset S2 = High dan S3 = Low .  Adapun  skala  frekuensi  keluaran sensor  dapat  dipilih  melalui  jalur  dengan label  S0  dan  S1,  yaitu  0%  pada  saat  S0  = Low dan S1 = Low , 2% pada saat S0 = Low dan S1 = High , 20% pada saat S0 = High dan S1 = Low , 100% pada saat S0 = High dan S1 = High .
Sensor  TCS230  yang  dipasang  pada dinding lorong digunakan untuk mendeteksi buah  tomat  yang  sedang  melewati  sensor pendeteksi mutu, sedangkan sensor TCS230 yang terpasang di sisi atas lorong digunakan untuk  mendeteksi  mutu  buah  tomat.  Hasil pengujian  sensor  TCS230  yang  terpasang pada  dinding  lorong  menghasilkan  nilai frekuensi  sebesar  8  Hz  pada  saat  belum mendeteksi buah dan menghasilkan nilai 24 Hz  pada  saat  mendeteksi  buah  seperti terlihat pada Gambar 10. Pada penelitian ini keluaran  dari  sensor  TCS230  pendeteksi mutu  dibaca  setelah  keluaran  sensor  yang terpasang pada dinding lorong menghasilkan  nilai  frekuensi  24  Hz. Pengujian  dilakukan  dengan  meletakkan buah  tomat  di  atas conveyor yang digerakkan dengan kecepatan 4 cm/s.
Gambar 10 . Frekuansi keluaran sensor TCS230 yang dipasang pada dinding lorong
Mutu  dari  buah  tomat  ditentukan berdasarkan  perbandingan  nilai  frekuensi keluaran  dua  filter  warna  seperti  terlihat pada Gambar 11 sampai 13.
0 4 8 12 16 20 24 28 0 1000 2000 3000 4000 5000 Waktu (ms) F re k u en si k elu ara n (Hz ) Kosong Kosong Buah tomat
Gambar 11 . Rasio nilai frekuensi red filter (RF) dan green filter (GF)
Gambar 12 . Rasio nilai frekuensi red filter (RF) dan blue filter (BF)
Gambar 13 . Rasio nilai frekuensi blue filter (BF) dan green filter (GF)
Berdasarkan sebaran nilai yang diperlihatkan  pada  Gambar  11  sampai  13, buah  tomat  hijau  dapat  dipisahkan  dengan tomat merah dan oranye menggunakan nilai rasio RF/GF > 0,76; sedangkan tomat merah dapat  dipisahkan  dengan  tomat  oranye menggunakan nilai rasio BF/GF < 1,02 dan rasio RF/GF < 0,65. Diagram alir algoritma pemutuan disajikan pada Gambar 6.
Kemampuan  sensor  TCS230  untuk membedakan  warna  objek  didukung  oleh beberapa  penelitian,  seperti  Myo  &  Soe (2019)  yang  menggunakan  sensor  TCS230
untuk  memisahkan  objek  berupa  bola  kaca berwarna  hijau,  kuning,  dan  biru.  Peneliti melaporkan  bahwa  mesin  yang  dilengkapi sensor
TCS230 tersebut mampu memisahkan objek dengan baik, tetapi tidak dilaporkan persentase keberhasilannya. Fatoni, et  al .,  (2020),  menggunakan  sensor TCS230  untuk  mendeteksi  kadar  glukosa dalam  contoh  darah.  Glukosa  dalam  darah terlebih  dahulu  diubah  oksidase.  Kadar glukosa  selanjutnya  dideteksi  menjadi hidrogen peroksida dan glukonat menggunakan  enzim  glukosa  dari  warna kuning  yang  dihasilkan  oleh  reaksi  antara hidrogen peroksida dan titanium oksisulfat.
Irwan ,  et  al .,  (2022)  menggunakan sensor  TCS230  untuk  mendeteksi  warna buah  jeruk  pada  mesin  sortasi.  Peneliti menyatakan  bahwa  mesin  sortasi  yang dirancang tersebut memiliki tingkat keberhasilan  80%.  Sensor  TCS230  juga digunakan  oleh  Mahendra  &  Dzulkiflih (2021)  untuk  membantu  penderita  buta warna  dalam  mendeteksi  warna  objek. Warna yang digunakan dalam penelitian ini adalah merah, biru, hijau, putih, dan kuning. Peneliti melaporkan error minimum didapat pada saat objek ditempatkan pada jarak 1 cm di depan sensor.

## Pengujian Kecepatan Linier Buah Tomat
Setelah nilai ambang batas mutu buah tomat  diketahui,  selanjutnya  dilakukan pengujian kecepatan linier optimum pergerakan tomat dengan mengatur kecepatan conveyor mulai  dari  4  cm/s sampai 20 cm/s dengan penambahan 2 cm/s, mulai  kecepatan  20  cm/s  sampai  40  cm/s dengan penambahan 5 cm/s, dan mulai dari 40 cm/s sampai 60 cm/s dengan penambahan  10  cm/s.  Hasil  pengujian kecepatan conveyor diperlihatkan  pada Gambar 14.
0 1 2 3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Hijau Oranye Merah Rasio  RF/ GF T om at ch er ry M er ah Or an y e H ijau 0 1 2 3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Hijau Oranye Merah Rasio  RF/ BF T om at ch er ry M er a h Or an y e H ijau 0 1 2 3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Hijau Oranye Merah Rasio  BF/ GF T om at ch er ry M er ah Or an y e H ijau
Gambar 14 . Pengujian kecepatan pergerakan buah tomat
Gambar  14  memperlihatkan  bahwa pada  rentang  kecepatan  4  cm/s  sampai  30 cm/s,  persentase  keberhasilan  pendeteksian mutu masih  cukup tinggi, yaitu 93% untuk tomat merah, 97% untuk tomat oranye, dan 95%  untuk  tomat  hijau.  Setelah  kecepatan 30  cm/s,  tingkat  keberhasilan  pendeteksian mutu cenderung menurun.  Oleh karena itu, kecepatan  optimum  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  30  cm/s.  Kecepatan linier  tersebut  lebih  cepat  dibandingkan penelitian  Sugandi ,  et  al .,  (2016)  yang menggunakan kecepatan linier 13 cm/s.

## Pengujian Jarak Antar Tomat
Pengujian pada penelitian ini dilakukan  menggunakan  kecepatan  linier optimum  30  cm/s  dengan  perlakuan  jarak antar tomat  sebesar 3 cm,  5 cm,  dan 7 cm. Hasil pengujian pada Gambar 15 memperlihatkan  bahwa  tomat  hijau  dan oranye  memiliki  persentase  keberhasilan lebih tinggi untuk jarak 5 cm dibandingkan dengan  jarak  3  cm.  Namun,  persentase keberhasilan  untuk  perlakuan  jarak  antar tomat  5  cm  tidak  berbeda  jauh  dengan perlakuan jarak 7 cm dan cenderung datar.
Gambar 15 . Persentase keberhasilan pendeteksian mutu
Di  sisi  lain,  persentase  keberhasilan pendeteksian  mutu  untuk  tomat  merah cenderung  meningkat  dengan  persentase tertinggi  pada  jarak  7  cm  dari  perlakuan yang diujikan. Data hasil penelitian tersebut memperlihatkan  bahwa  perlakuan  jarak optimum  untuk  pemutuan  tomat  adalah  7 cm.  Persentase  keberhasilan  pendeteksian mutu tomat merah dengan jarak antar tomat 7  cm  adalah  89%,  sedangkan  untuk  mutu tomat  oranye  98%  dan  untuk  mutu  tomat hijau  adalah  100%.  Jarak  optimum  antara dua  buah  tomat  pada  penelitian  ini  lebih pendek  dibandingkan  dengan  penelitian Sugandi ,  et  al .,  (2016)  yang  menggunakan jarak 20 cm.
Seperti  telah  dibahas  sebelumnya, kecepatan  linier  optimum  dari conveyor yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah 30 cm/s. Buah tomat ditempatkan pada jarak 7 cm satu dengan yang lain, sehingga jumlah buah  tomat  cherry  yang  melewati  sensor setiap detik adalah 4 buah. Oleh karena itu, waktu  yang  diperlukan  untuk  menentukan mutu dari satu buah tomat adalah 0,25 detik. Lama  waktu  pendeteksian  mutu  tersebut lebih  singkat  dibandingkan  dengan  hasil penelitian  Fahmy, et  al .,  (2017)  yang membutuhkan waktu 6 detik untuk satu buah tomat.  Kapasitas  pemutuan  teoritis  dari sensor  TCS230  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  14.400  buah/jam. Sebagai  perbandingan,  kapasitas  sortasi hasil  penelitian  Rahayuningtyas, et  al .,
(2020)  adalah  240 buah  tomat/jam; sedangkan kapasitas pemutuan hasil
0 20 40 60 80 100 120 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Tomat hijau Tomat merah Tomat oranye Kecepatan (cm/s) T in g k at k eb erh asilan (% ) 20 40 60 80 100 120 1 3 5 7 Tomat hijau Tomat merah Tomat oranye Jarak antar tomat (cm) T in g k at k eb erh asilan (% )
penelitian  Sugandi, et  al .,  (2016)  adalah 4.246 buah tomat/jam.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini  dapat disimpulkan bahwa model sistem pendeteksi mutu buah tomat cherry berdasarkan warna menggunakan  sensor  optis  TCS230  telah berhasil dibuat. Buah tomat cherry digerakkan menuju sensor pendeteksi mutu menggunakan  sabuk conveyor dengan kecepatan  linier  30  cm/s  dan  jarak  antar buah  tomat  7  cm.  Mutu  buah  tomat  hijau dapat dipisahkan dengan mutu tomat merah dan oranye menggunakan nilai rasio RF/GF > 0,76; sedangkan mutu tomat merah dapat dipisahkan dengan tomat oranye menggunakan nilai rasio BF/GF  < 1,02 dan rasio RF/GF < 0,65. Persentase keberhasilan pendeteksian  mutu  tomat  merah  adalah 89%;  sedangkan  untuk  mutu  tomat  oranye 98%  dan  untuk  mutu  tomat  hijau  adalah 100%.  Waktu  yang  diperlukan  untuk menentukan  mutu  dari  satu  buah  tomat adalah  0,25  detik.  Oleh  karena  itu,  secara teoritis  kapasitas  pendeteksian  mutu  dari sensor  TCS230  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 14.400 buah/jam.

## Saran
Perlu diteliti jarak optimum pemasangan  sensor  TCS230  terhadap permukaan  buah  tomat.  Perlu  diteliti intensitas  cahaya  LED  optimum  untuk meningkatkan  ketelitian  pemutuan  buah tomat  cherry.  Sistem  pendeteksi  mutu  ini perlu dilengkapi dengan sistem pengumpan dan  pemisah  buah  sehingga  menjadi  mesin pemutuan  yang  bekerja  secara  otomatis penuh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan kepada  PT  Nudira  Fresh  yang  telah membantu  pendanaan  dan  Departemen Teknik Mesin dan Biosistem IPB yang telah memfasilitasi penelitian ini, sehingga dapat
terlaksana dengan baik. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada semua pihak yang ikut berkontribusi dalam penelitian ini.

## DAFTAR REFERENSI
Astrianda,
N. (2020). Klasifikasi Kematangan  Bah  Tomat  Dengan Variasi  Model  Warna  Menggunakan Support Vector Machine. VOCATECH:  Vocational  Education
Technology  Journal , 1 (2),  44–51. https://doi.org/10.38038/vocatech.v1i 2.27.
Bustomi, M. A., & Dzulfikar, A. Z. (2014). Analisis  Distribusi  Intensitas  RGB Citra Digital untuk Klasifikasi Kualitas  Biji  Jagung  menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Fisika dan  Aplikasinya , 10 (3),  127–132. https://doi.org/10.12962/j24604682.v 10i3.545.
Fahmy, K., Andasuryani, & Esvendiarmi, R. (2017). Rancang Bangun Alat Grading Buah  Tomat  (Solanum  lycopersicum,
L)  Menggunakan  Sensor  Warna TCS230. Prosiding Seminar Nasional , 134–145.
Fajaruddin,  A.,  Notosudjono,  D.,  & Waryani.  (2020).  Perancangan  Alat
Cerdas Penyortiran Buah Jeruk
Berbasis  Internet  of  Things  (IoT). Jurnal  Online  Mahasiswa  (JOM) Bidang Teknik Elektro , 1 (1), 1–11.
Fatoni, A., Aziz, A. N., & Anggraeni, M. D. (2020).  Low-cost  and  real-time  color detector  developments  for  glucose biosensor. Elsevier , 28 . https://doi.org/10.1016/j.sbsr.2020.10 0325.
Irwan,  I.,  Lahming,  L.,  Jamaluddin,  J.,  & Lestari,  N.  (2022).  Rancang  Bangun Mesin  Sortasi  Buah  Jeruk  Manis Berdasarkan Warna Berbasis Arduino Nano. Jurnal  Pendidikan  Teknologi
Pertanian , 8 (1), 1–8. https://doi.org/10.26858/jptp.v8i1.192 97.
Joshi,  K.  V.  (2017).  A  Review  on  Apple Detection  Methods  for  Harvesting
Robot. International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering , 12 (2), 95–106. https://doi.org/10.14257/ijmue.2017.1 2.2.07.
Kementrian  Pertanian  Republik  Indonesia.
(2019). Data  Lima  Tahun  Terakhir  - Sub-sektor  Hortikultura  (Horticulture Sub-sector) .
Kusumaningtyas,  S.,  &  Asmara,  R.  A.
(2016). Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan  (JST). Jurnal  Informatika Polinema , 2 (2), 72–75.
Lak,  M.,  Minaei,  S.,  Soufizadeh,  S.,  & Banakar, A. (2018). Modeling rupture force based on physical properties  - a case study for roma tomato (Solanum lycopersicum)  fruits. AgricEngInt: CIGR Journal , 20 (3), 221–226.
Mahendra,  D.,  &  Dzulkiflih.  (2021).  Uji Sensitivitas  Sensor  Tcs230  Berbasis Arduino Uno sebagai Alat Pendeteksi Warna  bagi  Penderita  Buta  Warna. Jurnal Inovasi Fisika Indonesia (IFI) , 10 (1),
43–51.
https://doi.org/10.26740/ifi.v10n1.p43 -51.
Myo,  A.  M.  M.,  &  Soe,  Z.  C.  (2019).
Automatic  Color  Sorting  Machine Using Arduino Mega Microcontroller.
International Journal of Latest
Technology
in Engineering, Management  &  Applied  Science (IJLTEMAS) , 8 (8), 60–64. Nofriati, D. (2018). Penanganan
Pascapanen  Tomat (L.  Izhar  &  S.
Primilestari  (eds.);  1st  ed.).  Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Jambi.
Rahayuningtyas, A., Furqon, M., & Sagita, D.  (2020).  Rancang  Bangun  dan Analisa  Biaya  Perangkat  Sortasi Tomat  Berdasar  Sensor  Berat  Tipe
Strain  Gauge  dan  Pengolahan  Citra Warna. Jurnal Riset Teknologi Industri , 14 (1), 65–78.
Riska,  S.  Y.,  &  Subekti,  P.  (2016). Klasifikasi  Level  Kematangan  Buah Tomat  Berdasarkan  Fitur  Warna Menggunakan  Multi-SVM. Jurnal Ilmiah  Informatika , 1 (1),  39–45. https://doi.org/https://doi.org/10.3531 6/jimi.v1i1.442.
Romadhon, A. S., & Baihaqi,  J. R. (2015). Prototipe  Alat  Pemilah  Jeruk  Nipis Menggunakan Sensor Warna TCS230. Jurnal  Ilmiah  Mikrotek , 1 (4),  184–
190.
Sugandi,  W.  K.,  Sudaryanto,  &  Herwanto, T.  (2016).  Uji  Kinerja  dan  Pengujian Lapangan  Mesin  Grading  Ttomat (Lycopersicum  Esculentum)  TEP-5. Jurnal  Teknik  Pertanian  Lampung ,
5 (3), 145–156.
Susilawati. (2019). Dasar –  Dasar
Bertanam Secara Hidroponik (1st ed.). UPT. Penerbit dan Percetakan
Universitas Sriwijaya.