METODA PENELITIAN - Cold Chain Optimization and Shipment Schedule for Increasing Vegetables Exp

Waktu dan Tempat Penelitian

Penelitian dilakukan di Unit Prosesing Sayuran dataran rendah di Pekanbaru, Riau dan laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian (TPPHP) Departemen Teknik Pertanian IPB, pada bulan Maret 2010 sampai dengan Mei 2010.

Bahan dan Alat

Bahan utama yang digunakan pada penelitian ini adalah pak choi (xiao bay chay) dan caisin (chay sin) yang dipanen pada umur 28 – 35 hari setelah tanam, plastik kemasan dan karton untuk mengemas produk.

Alat yang digunakan adalah timbangan digital merk ACS type 788, kamera digital merk SONY cyber-shot 12,1 mega pixels dan chromamater ColorTec-PCM^TM untuk mengukur warna, refrigerator untuk menyimpan produk, thermometer untuk mengukur suhu, stopwacth untuk mengukur waktu serta alat pendukung untuk uji organoleptik.

Prosedur Penelitian

Penelitian ini akan dilakukan dalam 3(tiga) tahap yaitu :

Penelitian Pendahuluan/Tahap Pertama (Identifikasi Tahapan Pascapanen, Berlaku Saat Ini)

Penelitian pendahuluan adalah untuk mengidentifikasi suhu, alokasi waktu dan susut untuk tiap tahapan cold chain yang selama ini menjadi standar prosedur yang berlaku di unit prosesing. Penelitian dilakukan dengan mengukur suhu ruang dengan thermometer dan mengukur waktu tiap tahapan dengan menggunakan stopwatch yang akan menjadi acuan dalam penelitian tahap II.

Dari empat jenis sayuran yang ada saat ini maka akan diteliti dua jenis sayuran saja yang memiliki permintaan pasar masing-masing 40% dari total permintaan yang ada. Dua jenis sayuran tersebut adalah xiao bay chay dan chay sin.

Penelitian dimulai dengan mengidentifikasi seluruh tahapan pascapanen yang biasa digunakan pada unit prosesing. Dari hasil identifikasi akan didapat tahapan pascapanen yang yang menjadi standar selama ini. Selanjutnya setelah

teridentifikasi dilanjutkan dengan mengumpulkan informasi terhadap rantai dingin yang terdapat didalam tahapan pascapanen yang ada. Dilanjutkan dengan pengumpulan informasi dan pengukuran langsung terhadap alokasi waktu tiap tahapan dan suhu yang digunakan untuk masing-masing tahapan rantai dingin yang ada. Dari data dan informasi yang terkumpul untuk tahap selanjutnya dilakukan pengukuran terhadap susut bobot yang terjadi selama ini. Seluruh tahapan ditampilkan dalam bentuk diagram alir pada Gambar 3.

Gambar 3. Diagram alir penelitian tahap I.

Penelitian Tahap Kedua (Optimasi Precooling dan Suhu Rantai Dingin Terhadap Susut Sayuran)

Penelitian tahap II adalah untuk menguji kombinasi perlakuan precooling dan suhu rantai dingin optimal pada sayuran dataran rendah jenis caisin dan pak choi terhadap susut bobot dan perubahan warna serta penerimaan konsumen

Identifikasi Rantai Dingin Sayuran Dataran Rendah

Identifikasi Suhu & Alokasi Waktu Rantai Dingin

Rantai Dingin yang ada

Suhu & Alokasi Waktu Tiap Tahapan Identifikasi Tahap

Pascapanen ^{Tahapan Pascapanen}

selama penanganan pascapanen sampai ke tangan konsumen. Penelitian tahap II ini disusun secara Rancangan Acak Lengkap Faktorial dengan 2 faktor, faktor pertama yaitu perlakuan precooling dengan air (hydrocooling) dengan 3 taraf yaitu A1=tanpa perendaman ; A2=dengan menggunakan air dengan suhu 27-29ôC; A3=dengan menggunakan air es pada kisaran suhu 4-6ôC. Faktor kedua adalah perlakuan suhu penyimpanan dengan 2 taraf yaitu B1=4ôC; dan B2=0ôC.

Xiao bay chay(pak choi) dan chay sin(caisin) yang dipanen pada umur 30 – 35 hari setelah tanam dan sesuai standar ekspor diberi perlakuan hydrocooling selama 5 menit. Air dengan suhu 27-29^oC berasal dari air sumur di lokasi panen sayur, sedangkan air es dengan suhu 4-6^oC di dapat dari pencampuran 10 liter air dengan 4 kg es. Selanjutnya dari masing-masing perlakuan diambil sampel secara acak untuk dievaluasi mutu sayuran (warna, bobot dan uji organoleptik). Prosedur penelitian dapat dilihat pada Gambar 4.

Rancangan Percobaan

Rancangan yang digunakan dalam tahap ini adalah:

Rancangan Acak Lengkap (RAL) faktorial dengan 2 faktor dan 3 kali ulangan.

A = Perlakuan Hydrocooling A1 = tanpa perendaman

A2 = menggunakan air sumur

A3 = menggunakan air es dengan kisaran suhu 4-6^oC B = Suhu Cold Chain

B1 = 4^oC B2 = 0^oC

Jumlah satuan percobaan adalah 3 x 2 x 3 = 18 unit. Model rancangan yang digunakan yang dikemukan oleh Aunuddin (2005) adalah :

Yijk =

μ

+ Ai + Bj + (AB)ij +

ε

ijk.

Keterangan :

Yijk = respon tiap parameter yang diamati

μ

= nilai rata-rata umum

Ai = pengaruh perlakuan hydrocooling Bj = pengaruh perlakuan suhu cold chain

(AB)ij = pengaruh interaksi perlakuan precooling dan perlakuan suhu cold chain

ε

ijk = pengaruh galat percobaan

Gambar 4. Diagram alir penelitian tahap II.

Sayuran Dataran Pengumpulan Analisa: 1) Susut bobot 2) Warna daun 3) Uji organoleptik Cold chain Perlakuan:

Suhu rantai dingin 4^oC dan 0^oC

Preecoling:

1) Tanpa Hydrocoling (kontrol)

2) Hydrocooling menggunakan air bersuhu 27-29^oC 3) Hydrocooling menggunakan air es dengan suhu 4-6^oC

Panen

Analisa:

1) Susut bobot 2) Warna daun 3) Uji organoleptik

Pengamatan dan Pengukuran

Parameter yang diamati adalah susut bobot, warna dan uji organoleptik terhadap warna dan kesegaran, kekerasan serta penilaian secara umum.

1. Susut Bobot

Susut bobot dapat dikelompok kepada dua bagian yaitu susut bobot akibat aktivitas fisiologi produk (respirasi, transpirasi, dll) dan susut bobot akibat triming. Kehilangan bobot dapat dihitung dengan menimbang sayur diawal dan akhir setiap tahapan dan mengurangi hasil timbangan akhir dengan hasil timbangan awal.

Untuk menghitung kehilangan bobot digunakan persamaan: KB = Wawal– Wakhir KB(%) = x100% Wawal Wakhir Wawal Dimana: KB : kehilangan bobot, kg Wawal : berat awal, kg Wakhir : berat akhir, kg

Penghitungan susut bobot dilakukan untuk setiap tahapan pasca panen yang dilakukan, khusus pada tahap penyimpanan dilakukan penghitungan setiap hari selama tujuh hari penyimpanan.

2. Warna

Sistem notasi warnanya dinyatakan dengan menggunakan sistem Hunter yang dicirikan dengan 3 parameter yaitu L, a dan b. Nilai L menyatakan kecerahan (cahaya pantul yang menghasilkan warna akromatik putih, abu-abu dan hitam) yang mempunyai nilai dari 0 (hitam) sampai 100 (putih). Nilai a menyatakan warna kromatik campuran merah hijau dengan nilai +a dari 0 sampai 60 untuk warna merah dan –a dari 0 sampai -60 untuk warna hijau. Nilai b menyatakan warna kromatik campuran kuning biru dengan nilai +b dari 0 sampai +60 untuk warna kuning dan nilai –b dari 0 samapai -60 untuk warna biru.

Perubahan warna daun sayuran diukur dengan menggunakan software yang dapat mengonversi warna dari warna foto yang didapat dari kamera digital. Pengambilan foto sampel dilakukan pada sebuah kotak (ukuran 45 cm x 32cm x

30 cm) yang dirancang khusus dengan meminimalkan pengaruh cahaya dari lingkungan. Foto diambil dengan 3 kali ulangan dari contoh yang berbeda dari jarak 30 cm dan fokus 4,5 mm. Hasil L, a dan b yang berasal dari software dilakukan kalibrasi dengan chromameter yang ada. Kalibrasi dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut :

a. Ukur L, a dan b pada sampel dengan alat chromameter sehingga diperoleh nilai L, a dan b.

b. Dengan sampel yang sama dilakukan pemotretan sampel dengan kamera digital sehingga diperoleh foto sampel.

c. Foto yang diperoleh diproses dengan software yang ada sehingga juga diperoleh nilai r,g dan b yang kemudian dimasukkan kedalam rumus untuk mendapatkan nilai L, a dan b.

d. Selanjutnya hasil L, a dan b dari software dikalibrasi dengan hasil L, a dan b yang berasal dari chromameter, sehingga diperoleh persamaan yang akan digunakan untuk mengkonversi seluruh nilai L, a dan b yang keluar dari software.

Pegambilan foto masing-masing sampel dilakukan selama empat kali yaitu pada saat setelah preecooling, hari ke-3, hari ke-5 dan hari ke-7 penyimpanan. Ini dilakukan untuk melihat kecenderungan perubahan warna yang terjadi akibat perlakuan yang berbeda.

3. Uji Organoleptik

Penilaian sensoris yang dilakukan setelah perlakuan precooling dan suhu cold chain meliputi penilaian oleh 15 panelis agak terlatih terhadap warna dan kesegaran, kekerasan dan penilaian umum. Menurut Rahayu dan Nurosiyah (2008), panel agak terlatih dapat dipilih dari kalangan terbatas dengan menguji kepekaannya terlebih dahulu dengan jumlah panel 15-25 orang_.Penilaian warna dan kesegaran dilakukan secara langsung pada sayuran dengan pembanding sayuran yang baru dipanen. Penilaian sensoris dilakukan menggunakan skala 1 sampai 5 dengan kriteria penilaian seperti yang disajikan dalam Tabel 5. Penilaian dilakukan pada sesaat setelah preecooling, hari ke-3, hari ke-5 dan hari ke-7.

Tabel 5. Kriteria penilaian sensoris skala 1 sampai 5

Unsur yang dinilai ‘1’ ‘2’ ^{Arti nilai}‘3’ ‘4’ ‘5’

Warna dan kesegaran ^Tidak suka Agak tidak suka netral Agak suka ^suka Kekerasan ^Tidak suka Agak tidak suka netral Agak suka ^suka Umum ^Tidak suka Agak tidak suka netral Agak suka ^suka

Semua kondisi dengan nilai „1‟ dan „5‟ tersebut ditunjukkan kepada para panelis sebelum mereka melakukan uji sensoris.

Penelitian Tahap Ketiga (Optimasi Penanganan Pascapanen dan Ekspor)

Dalam membuat formulasi model optimasi secara garis besar sistem terbagi dalam dua subsistem yang saling berkaitan satu sama lain, dimana kedua subsistem tersebut adalah :

a. Optimasi penanganan pascapanen yang akan melihat sejauh mana daya dukung pasca panen terhadap sistem secara keseluruhan.

b. Optimasi ekspor yang akan menghasilkan jadwal ekspor produk.

a. Optimasi Penanganan Pascapanen

Pada proses ini memiliki fungsi tujuan untuk memaksimumkan kapasitas penanganan pascapanen pada unit prosesing yang ada.

Maksimisasi (Pb) = Pj. R

Keterangan :

Pb : produksi sayur siap ekspor, ton Fungsi kendala yang ada :

1. Tenaga manusia

Pj. JK ≤ JKTj . K 2. Tenaga mesin/peralatan

Pj . JK ≤ JM . KM 3. Kapasitas cold storage.

Keterangan :

Pj : produksi sayur yang dipanen pada periode j, kg JK : jam kerja, jam

JKTj : jumlah tenaga kerja yang tersedia pada periode panen j, orang

K : kapasitas kerja tenaga kerja tiap satuan berat produk, kg.orang^-1.jam^-1 JM : jumlah mesin/peralatan pascapanen, unit

KM : kapasitas meja pascapanen tiap satuan waktu, kg.unit^-1.jam^-1 KC : kapasitas cold storage, kg

R : rendemen

b. Optimasi Ekspor

Proses optimasi ekspor perlu dilakukan agar optimasi produksi dan optimasi penanganan pascapanen yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya dapat memberikan optimasi kepada sistem secara keseluruhan. Pada subsistem ini jadwal ekspor yang memberikan kuantitas yang maksimum adalah yang menjadi tujuan. Dimana fungsi tujuan dirumuskan sebagai :

Maksimisasi (Pe) : ∑Pbj . JPn .

Keterangan :

Pe : produk sayur siap ekspor, ton

JPn : jumlah perjalanan kapal pada bulan n, perjalanan

Sementara faktor pembatas yang menjadi kendala dirumuskan sebagai fungsi kendala : 1. Kapasitas kapal 9 ≤ KKj ≤ 15 2. Jumlah perjalanan WP . JPn≤ JHBn - PK Keterangan :

KKj : kapasitas angkut kapal pada periode panen j, ton

WP : waktu yang diperlukan kapal untuk mengirim sayur ke Singapura, hari

JHBn : jumlah hari dalam bulan n, hari

Gambar 5. Diagram alir penelitian tahap III.

MULAI

Identifikasi Tahapan Penanganan Pascapanen

Produksi Sayur Siap Ekspor

Optimasi Penanganan Pascapanen

Jadwal Ekspor Optimasi Ekspor

Gambar 6. Diagram optimasi penanganan pasca panen.

Mulai

Data produksi aktual Jumlah tenaga manusia Jumlah peralatan Kapasitas cold storage

Kapasitas kapal

Waktu perjalanan kapal

Penanganan Pascapanen

Optimum untuk

Ekspor ^{Intensitas Ekspor}

Penyimpanan Pasar Lokal Optimum (dengan batas waktu) Optimum Ekspor Ekspor Selesai Ya Tidak Ya Ya Tidak Tidak

Dalam dokumen Cold Chain Optimization and Shipment Schedule for Increasing Vegetables Export (Case Study of Lowland Vegetables Processing Unit in Pekanbaru, Riau) (Halaman 44-54)