JRPB, Vol. 7, No. 2, September 2019, Hal. 139-147 DOI:10.29303/jrpb.v7i2.69 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## PERUBAHAN  SIFAT FISIK BUAH TOMAT SETELAH PROSES TRANSPORTASI
Change in The Physical Properties of Tomato Fruit After The Transportation Process
Ida Ayu Widhiantari 1*) , Sandra 2 , Gunomo Djoyowasito 2
1 Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pangan dan Agroindustri, Universitas Mataram, Jl. Majapahit 62 Mataram 83125
2 Jurusan Keteknikan Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya, Jl. Veteran Malang 65145
Email* ) : widhiantari_pw@yahoo.com Diterima: Juni 2019 Disetujui: Agustus 2019

## ABSTRACT
During the activities of transportation, tomatoes can be damaged due to the vibration frequency of transport machinery and also the transport time. The presence of vibration during the transportation process can affect change in texture of tomatoes. Optimization is used in this study in order to obtain optimum quality of tomato fruits after simulation transport. Optimization by using Response Surface Methodology (RSM) methods Central Composite Design (CCD) with two independent variables are the vibration frequencies (3 Hz, 6Hz, and 9Hz) and the duration of vibration (90, 120, and 150 minutes) as well as the texture of tomatoes as a response. The optimum conditions obtained in the vibration frequency of 2,32 Hz and transport simulation time 133,42 minutes with optimum texture value of tomatoes is 0,147768 and a value of desirability that 0,928.
Keywords: optimization, texture of tomato vibration

## ABSTRAK
Selama kegiatan transportasi, buah tomat dapat mengalami kerusakan akibat adanya frekuensi getaran yang berasal dari mesin transportasi dan juga lama waktu kegiatan transportasi. Adanya getaran selama proses transportasi dapat mempengaruhi perubahan tekstur buah tomat. Optimasi pada penelitian ini bertujuan untuk memperoleh mutu buah tomat yang optimal setelah dilakukan simulasi transportasi. Optimasi dilakukan menggunakan Response Surface Methodology (RSM) central composite design (CCD) dengan dua variabel bebas yaitu frekuensi getaran (3 Hz, 6 HZ, dan 9 Hz) dan lama waktu penggetaran (120, 150, dan 180 menit) serta tekstur buah tomat sebagai respon.
Kondisi  optimum  diperoleh  pada  frekuensi  getaran  2,33  Hz  dan  waktu  simulasi transportasi 133,42 menit dengan nilai tekstur optimum buah tomat yaitu 0,147768 dan nilai desirability sebesar 0,928.
Kata kunci: optimasi, tekstur buah tomat, vibrasi

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Buah-buahan maupun sayur-
sayuran  merupakan  produk  hortikultura yang mudah mengalami kerusakan. Salah satu  produk  hortikultura  yang  mudah mengalami kerusakan adalah buah tomat, padahal  sangat  banyak  sekali  produk yang  telah  dihasilkan  dari  buah  tomat seperti  saus,  dodol,  manisan,  maupun minuman.  Selain  itu  buah  tomat  juga banyak dimanfaatkan dalam kondisi segar baik  sebagai  buah  maupun  sayur. Menurut  Satuhu  (2004),  kerusakan  buah tomat  dapat  mencapai  30-50%  akibat penanganan  yang  kurang  baik  selama proses pengangkutan.
Pengemasan  dan  kondisi  jalan  saat kegiatan transportasi sangat mempengaruhi  tingkat  kerusakan  buah tomat, dimana kondisi itu sangat berpengaruh  pada  sifat  fisik  buah  tomat, seperti  teksturnya.  Biasanya  kemasan yang digunakan yaitu kemasan dari kotak kayu atau keranjang bambu  dengan tidak memperhatikan  ketinggian  tumpukan. Penggunaan  keranjang  bambu  sebagai kemasan  telah  dilakukan  oleh  Warti,  dkk (2018)  dan  diperoleh  rerata  persentase kerusakan  mekanis  buah  tomat  selama transportasi  1  jam  sebesar    39,56%  dan dengan  penambahan  cacahan  koran sebagai  pengisi  diperoleh  persentase kerusakan mekanisnya sebesar 21,86%.
Kondisi  jalan  yang  dilalui  pada saat  transportasi  berlangsung  sangat mempengaruhi  laju  kerusakan  pada tumpukan  buah  tomat,  terutama  pada kondisi  jalan  yang  buruk  ditambah  lagi waktu perjalanan yang panjang.
Kerusakan  yang  terjadi  pada  buah  tomat
selama kegiatan transportasi dapat mempengaruhi  sifat  fisik  buah  tomat dimana salah satunya adalah menyebabkan  penurunan  nilai  tekstur buah tomat. Konsumen pada umumnya membeli buah tomat dengan tekstur buah yang masih keras atau padat, hal tersebut menunjukkan  bahwa  buah  tomat  dalam keadaan segar dan layak untuk dikumsumsi, sebaliknya buah tomat  yang memiliki  tekstur  yang  lembek  terlebih lagi jika dilihat dari wananya yang masih berwarna hijau kemerahan mengindikasikan  bahwa  buah  tomat tersebut  mengalami  kerusakan  akibat penanganan  yang  tidak  tepat  selama kegiatan transportasi berlangsung. Kerusakan yang disebabkan oleh pengaruh  transportasi  sangat  sulit  untuk dihindari.  Hal  ini  disebabkan  karena selain  faktor  dari  kondisi  jalan  raya  itu sendiri,  amplitudo  dan  frekuensi  yang sangat  berperan  dalam  mempengaruhi kerusakan mekanis (Varanita dkk, 2016).
Besar kecilnya frekuensi, amplitudo  dan  lama  getaran  selama transportasi,  serta  tinggi  dan  beban tumpukan buah juga
sangat mempengaruhi  kondisi  fisik  buah  tomat. Kerusakan  buah  tomat  yang  disebabkan oleh pengaruh getaran selama transportasi terkadang  tidak  dapat  dilihat  secara langsung  pada  bagian  luar  buah,  namun kerusakan  tersebut  akan  mempercepat laju respirasi pada buah tersebut sehingga buah cepat mengalami proses pematangan dan pembusukan (Pantastico, 1989). Hardiana dkk (2018) menambahkan  bahwa  guncangan  serta bantingan  dalam  kegiatan  transportasi
sangat  mempengaruhi  tingkat  kekerasan dari bahan hortikultura.
Response  surface  methodology (RSM)  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk mendapatkan kondisi proses pengangkutan  yang  optimal,  sehingga dapat  menghasilkan  kualitas  buah  tomat dari  segi  tekstur  yang  optimum  yang sesuai  dengan  keinginan  konsumen. Optimasi dilakukan dengan menggunakan RSM dimana percobaan dirancang dengan  menggunakan  metode central composite design (CCD).

## Tujuan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan kondisi optimum dari proses simulasi transportasi buah tomat sehingga dapat diperoleh nilai tekstur optimum dari buah tomat.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Bahan  yang  digunakan  yaitu  buah tomat varietas servo segar dengan tingkat kematangan  fisiologis  dan  ukuran  (berat) yang relatif seragam dengan warna merah kekuningan  serta  kotak  kayu  sebagai wadah  buah  tomat  selama  simulasi transportasi.  Alat  yang  digunakan  dalam
penelitian  ini  berupa  penetrometer  dan serangkaian alat simulator getar.
Metode Proses optimasi transportasi dilakukan  dengan  menggunakan  metode central  composite    design (CCD)  dengan dua  faktor  perlakuan  dan  masing-masing terdiri  dari  tiga  level  yaitu  frekuensi getaran ( 𝑋 1 ) terdiri dari 3 Hz, 6 Hz, 9 Hz dan  waktu  penggetaran  ( 𝑋 2 )  terdiri  dari 90,  120,  150  menit  yang  merupakan independent  variabel  serta  tekstur  yang merupakan dependent variabel (Y). Dengan  menggunakan  model central composite design (CCD) dengan rancangan  2 k faktorial  (k=2)  sehingga rancangannya adalah 2 2 , dimana didapatkan  nilai ∝ (2 k/4 )  =  1.41421  ( star point ),  dan  titik  pusat  ( 𝑛 𝑐 )  atau  nilai tengah  (0.0)  diulang  sebanyak  5  kali, maka diperoleh 13 kombinasi perlakuan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Simulasi  dilakukan  dengan  meja getar  dimana  arah  getaran  yang  terjadi yaitu  arah  vertikal  dengan  amplitudo getaran  3,6  cm  yang  mewakili  kondisi jalan luar kota dan dengan frekuensi 3, 6, dan 9 Hz.

## Analisis Respon Tekstur Buah Tomat
Tabel 1. Data Respon Tekstur Buah Tomat Setelah Simulasi Transportasi
Run Frekuensi Waktu Frekuensi Waktu Tekstur ( Coded ) ( Coded ) (Hz) (menit) kg/mm² 1 0 -1,41421 6 77,57 0,1249 2 0 1,41421 6 162,43 0,1180 3 -1,41421 0 1,76 120 0,1556 4 1,41421 0 10,24 120 0,0470 5 -1 1 3 150 0,1356 6 1 -1 9 90 0,0850 7 1 1 9 150 0,0634 8 -1 -1 3 90 0,1315 9 0 0 6 120 0,1169 10 0 0 6 120 0,1186 11 0 0 6 120 0,1398
12 0 0 6 120 0,1366 13 0 0 6 120 0,1266 Analisis  respon  terhadap  parameter tekstur  dalam  penelitian  ini  dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas terhadap nilai tekstur buah tomat yang dihasilkan.

## Pemilihan Model
Analisis pemilihan model dilakukan berdasarkan jumlah kuadrat urutan model
( sequential  model  sum  of  square ),  uji kesesuaian  model  regresi  menggunakan uji lack of fit test (ketidaksesuaian model) dan  ringkasan  model  secara  statistik ( model summary statistic ) terhadap respon  tekstur  buah  tomat  menggunakan DX 7.0.0 Trial Version .
Tabel 2. Sequential Model Sum of Square
Source Sum of . df Mean F p-value Square Square Value Prob>F Mean vs Total 0,17 1 0,17 Linear vs Mean 9,360E-003 2 4,680E-003 18,65 0,0004 2FI vs Linear 1,651E-004 1 1,651E-004 0,63 0,4464 Quadratic vs 2FI 1,646E-003 2 8,230E-004 8,25 0,0144 Suggested Cubic vs Quadratic 1,596E-004 2 7,980E-005 0,74 0,5228 Aliased Residual 5,388E-004 5 1,078E-004 Total 0,18 13 0,014 Sumber : Hasil Pengolahan Data DX 7.0.0
Dalam  pengujian sequential  model sum  of  square suatu  model  dikatakan cocok  atau  sesuai apabila  nilai probabilitas nilai-p > F adalah lebih kecil dari  0.05  (p  <  5%).  Dari  analisis pemilihan  model  berdasarkan sequential model sum of square pada Tabel 2 di atas terdapat  dua  model  yang  memiliki pengaruh yang nyata (signifikan)
terhadap  respon  tekstur  buah  tomat  yaitu
model linear dan kuadratik, namun model yang lebih disarankan oleh program yaitu model kuadratik.
Proses  evaluasi  pemilihan  model selanjutnya  yaitu  berdasarkan  pengujian simpangan  model  atau  yang  disebut ketidaktepatan model ( lack of fit test ).
Hasil  analisis  pemilihan  model  yang kedua  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.
Tabel 3. Lack of Fit Tests
Source Sum of . df Mean F p-value Square Square Value Prob>F Linear 2,083E-003 6 3,472E-004 3,26 0,1364 2FI 1,918E-003 5 3,836E-004 3,60 0,1193 Quadratic 2,721E-004 3 9,070E-005 0,85 0,5341 Suggested Cubic 1,125E004 1 1,125E004 1,06 0,3623 Aliased Pure Error 4,263E-004 4 1,066E-005
Sumber : Hasil Pengolahan Data DX 7.0.0
Suatu  model  yang  diperoleh  dapat dikatakan fit bila  nilai  p lack  of  fit nya lebih dari 5% (>0,05) yang menunjukkan bahwa ketidaktepatan model tidak signifikan.  Dari  hasil  pengujian  yang dapat  dilihat  pada  Tabel  3,  semua  model baik itu model linear, 2FI, kuadratik, dan kubik  memiliki  nilai  p-value  prob  >  F”≥ 5%. Hal ini menjelaskan bahwa lack of fit atau  ketidaktepatan pengujian  tidak signifikan  yang  berarti  bahwa  model sesuai  dengan  seluruh  nilai  rancangan. Namun  dari  keempat  model  yang  ada,
program memilih model kuadratik sebagai model yang nyata dan disarankan ( suggested )  dengan  nilai  p  yaitu  0,5341
(53,41%).  Pemilihan  model  kuadratik  ini sesuai dengan pemilihan model berdasarkan sequential  model  sum  of square bahwa  model  kuadratik  lebih disarankan oleh program.
Proses  evaluasi  pemilihan  model selanjutnya  yaitu  berdasarkan  pengujian model  secara  statistik.  Hasil  analisis pemilihan model yang ketiga dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Model Summary Statistics
Source Std. Dev. R- Squared Adjusted  Predicted PRESS Squared R- Squared Linear 0,016 0,7886 0,7463 0,6369  4,310E-003 2FI 0,016 0,8025 0,7366 0,4950  5,994E-003 Quadratic 9,988E-003 0,9412 0,8991 0,7809  2,601E-003 Suggested Cubic 0,010 0,9546 0,8911 0,3373  7,866E-003 Aliased Sumber : Hasil Pengolahan Data DX 7.0.0 Dalam pengujian statistik ini terdapat beberapa parameter yang
digunakan  dalam  memilih  model  yang tepat  antara  lain  yaitu  nilai  standar deviasi  terendah,  R- square tertinggi, Adjusted R- square tertinggi, Predicted R- square tertinggi,  dan  PRESS  ( Prediction
Error Sum of Square ) terendah (Montgomery, 2001).
Dari  hasil    analisis  pada  Tabel  4 terlihat  bahwa  model  yang  memenuhi kriteria  parameter  dan  disarankan  yaitu model kuadratik. Model kuadratik memenuhi kriteria parameter yang diinginkan, dimana memiliki nilai standar deviasi  terendah,  R- square tertinggi, Adjusted R- square tertinggi, Predicted R- square tertinggi,  dan  PRESS  ( Prediction Error Sum of Square ) terendah dibandingkan  model  linear  dan  2FI. Model  kubik  diberi  tanda aliased oleh program yang menunjukkan bahwa model tidak disarankan.
Analisis  Ragam  (ANOVA)  Respon Tekstur Buah Tomat
Model  yang  terpilih  kemudian dilakukan  analisis  ragam  (ANOVA). Analisis  ragam  ANOVA  terhadap  model dapat  menjelaskan  hubungan  antara variabel  dengan  respon.  Hasil  analisis ragam  ANOVA  untuk  respon  tekstur buah tomat dengan model kuadratik dapat dilihat pada tabel 5.
Dari  hasil  analisis  ragam  pada Tabel  5  menunjukkan  bahwa  model kuadratik signifikan dengan nilai F 22,39. Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  p  yang kurang  dari  0,05  (0,0004<0,05).  Model kuadratik  memiliki  nilai  F lack  of  fit sebesar  0,85  dan  nilai  p  nya  sebesar 53,41% yang menunjukkan
ketidaktepatan  model  tidak  signifikan (model  telah  sesuai).  Nilai Adjusted R 2 model  kuadratik  yang  diperoleh  sebesar 0,8991  yang  mendekati  nilai  R 2 yaitu sebesar  0,9412,  selisih  antara  Adj  R 2 dan Pred  R 2 yang  kecil,  serta  nilai Adeq
precision 14,187  (>4)  menunjukkan bahwa model dapat diaplikasikan dalam pemodelan rancangan penelitian (Effendi, 2009). Tabel 5 . Analisis Ragam ANOVA Source Sum of Df Mean F p-value Square Square Value Prob>F Model 0,011 5 2,234E-003 22,39 0,0004 Significant A-Frekuensi 9,267E-003 1 9,267E-003 92,89 <0,0001 Significant B-Waktu 9.288E-005 1 9,288E-005 0,93 0,3668 AB 1,651E-004 1 1,651E-004 1,66 0,2392 A 2 1,581E-003 1 1,581E-003 15,85 0,0053 Significant B 2 1,739E-005 1 1,739E-005 1,74 0,2283 Residual 6,984E-004 7 9,977E-005 Lack of Fit 2,721E-004 3 9,070E-005 0,85 0,5341 not significant Pure Error 4,263E-004 4 1,066E-005 Cor Total 0,012 12 Std. Dev. 9,988E-003 R-Squared 0,9412 Mean 0,12 Adj R-Squared 0,8991 C.V.% 8,66 Pred R-Squared 0,7809 PRESS 2,601E-003 Adeq Precision 14,187 Sumber: Hasil Pengolahan Data DX 7.0.0 Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat bahwa  hanya  variabel  frekuensi  (A)  dan kuadratik  dari  frekuensi  (A²)  yang memiliki  pengaruh  terhadap  respon tekstur  buah  tomat.  Model  kuadratik memiliki  tingkat  signifikan  terhadap respon yang baik
Dari hasil pengolahan data menggunakan  program Design  Expert 7.0.0 Trial  Version diperoleh  persamaan polinomial orde
kedua (kuadratik) sebagai berikut:
Y = +0,017700 + 0,17322 𝑋 1 +1,64809E-003 𝑋 2 -7,13889E -005 𝑋 1 𝑋 2 -1,67500E-003 𝑋 1 ² - 5,55556E-006 𝑋 2 ² .......................... 1)
Persamaan kuadratik yang diperoleh  dalam  metode  permukaan respon
dapat digunakan untuk memprediksi  respon  tekstur  buah  tomat
terhadap  variabel  frekuensi  dan  waktu penggetaran.
Analisis Karakteristik Permukaan Respon Tekstur Buah Tomat Berdasarkan perhitungan dari akar-akar  ciri  matriks  B,  diperoleh  akar cirinya  (nilai  eigen  dari  matriks)  yaitu 𝜆 1 =  -0,02554  dan 𝜆 2 =  -0,00132.  Nilai eigen  yang  diperoleh  keduanya  bernilai negatif  sehingga  dapat disimpulkan bahwa permukaan respon yang dihasilkan berupa  maksimum.  Nilai  respon  di  titik stasioner  yang  diperoleh  merupakan  nilai maksimum. Model yang diperoleh kemudian  ditampilkan  dalam  bentuk grafik  kontur  permukaan  dan  juga  dalam permukaan  tiga  dimensi  seperti  yang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1 . Kurva Permukaan Respon Frekuensi dan Waktu Penggetaran  terhadap Respon Tekstur Buah Tomat Contour Plot
Gambar 2. Kurva Permukaan Respon Frekuensi dan Waktu Penggetaran  terhadap
Respon Tekstur Buah Tomat Grafik 3D
Pada  Gambar  2.  terlihat  bahwa dengan semakin kecilnya frekuensi getaran yang digunakan, maka perubahan tekstur (penurunan) dari buah tomat akan lebih  lambat  terjadi  (memiliki  nilai tekstur  yang  tinggi),  yang  berarti  tekstur dari  buah  tomat  dapat  dipertahankan, sehingga  buah  tidak  cepat  mengalami proses pelunakan.

## Optimasi Respon Tekstur Buah Tomat
Kriteria  atau  fungsi  tujuan  yang digunakan  untuk  menetapkan  kondisi optimum  disesuaikan  dengan  batasan- batasan ( constraints ) seperti yang disajikan  pada  Tabel  6.  Hasil  optimasi respon  terpilih  disajikan  dalam  bentuk countour  plot dan  bentuk  tiga  dimensi dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4.
Tabel 6. Constraints Respon untuk Optimasi Name Goal Lower Upper Limit Limit Frekuensi (Hz) is in range 1,76 10,24 Waktu (menit) is in range 77,57 162,43 Tekstur (kg/mm²) Maximize 0,047 0,1556
Sumber : Hasil Pengolahan Data DX 7.0.0
Gambar 3. Kurva Permukaan Pengaruh Frekuensi dan Waktu Getaran Terhadap Respon Tekstur Buah Tomat Countour Plot Desirability
Gambar 4. Kurva Permukaan Pengaruh Frekuensi dan Waktu Getaran Terhadap Respon Tekstur Buah Tomat 3D Desirability
Berdasarkan countour  plot dan bentuk tiga dimensi yang dihasilkan pada Gambar  3  dan  4,  maka  didapatkan  2
komposisi formula yang dianggap memberikan  solusi  optimum  dimana dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 7. Solusi Optimal
No Frekuensi (Hz)  Waktu (menit)
Tekstur (kg/mm²) Desirability 1 2,33 133,42 0,147768 0,928 selected 2 2,32 133,59 0,147767 0,928 Sumber : Hasil Pengolahan Data DX 7.0.0 Dari  dua  solusi  optimum  yang ditawarkan,  program  menyarankan  solusi
yang terpilih  adalah  yang  tertera pada no pertama yaitu pada frekuensi getaran 2,33
Hz dan lama waktu 133,42 menit dengan nilai  respon  optimal  untuk  tekstur  yaitu 0,147768  dengan  nilai  desirability  yang cukup  besar  mrncapai  0,928.  Nilai desirability yang  dapat  dicapai  dengan nilai 0,928 menunjukkan formula tersebut akan  menghasilkan  mutu  buah  tomat yang memiliki tekstur optimal dan sesuai dengan  keinginan  atau  kriteria  konsumen sebesar 92,8%.

## KESIMPULAN
Dari hasil optimasi diperoleh
variabel  optimum  frekuensi  getaran  yaitu 2,33  Hz  dan  waktu  simulasi  transportasi 133,42  menit  dengan  nilai  tekstur optimum  buah  tomat    sebesar  0,147768 kg/mm²  dengan  nilai desirability sebesar 0,928.

## DAFTAR PUSTAKA
Effendi,  M.  (2009).  Optimasi  Produksi Etanol  Dari  Sampah  Sisa  Makanan Oleh Aspergillus  niger s  dan
Saccharomyces  cerevisiae NRRL V-132 Menggunakan Response Surface Methodology. Tesis. Universitas Brawijaya. Malang. Hardiana, P., Daulay, B.S., dan Sigalingging,  R.  (2018).  Pengaruh Jenis  Kemasan  Terhadap  Susut Bobot, Kerusakan Fisik dan
Kekerasan Kubis ( Brassicaoleracea L. Var.capitata ) Menggunakan Simulasi  Transportasi  Darat.  Jurnal Reakaya Pangan dan Pertanian Vol.
6 No 2.
Montgomery,  DC.  (2001). Design  and
Analysis  of  Experiments. 5th  ed John Wiley & Sons, Inc. NewYork.pp. 427-510 . Pantastico, ERB. (1989). Fisiologi Pascapanen, Penanganan dan Pemanfaatan Buah-buahan dan Sayur-sayuran Tropika dan Subtropika.  Yogyakarta.  Gadjah Mada Press. Satuhu,  S,  dan  Sunarmani.  (2004). Membuat  Aneka  Dodol  Buah. Jakarta. Penebar Swadaya. Varanita Arrinesia, Z., Tamrin., Haryanto,  A.  (2016).  Jurnal  Teknik Pertanian  Lampung  Vol.  5  No.  2
117-124.
Warti  Jasnia.,  Munir  Putra,  A.,  dan
Sigalingging,  S.  (2018).  Pengaruh Bahan  Pengisi  Kemasan  Keranjang Bambu  pada  Tranportasi  Darat Terhadap Mutu Tomat ( Lycopersicum  Esculentum  Mill ). Jurnal Reakaya Pangan dan Pertanian Vol. 6 No 1.