Abstrak—Identifikasi kandungan gas diperlukan pada banyak bidang aplikasi seperti identifikasi pada lingkungan industri. Dibutuhkan identifikasi yang handal karena adanya beberapa cairan berbahaya yang mudah menguap dengan bau yang khas seperti spirtus, minyak tanah. Tingkat identifikasi masih rendah dikarenakan intensitas uap yang berfluktuatif, identifikasi ini membutuhkan proses yang lama dan prosedur yang komplek serta mahal karena kita perlu mengambil sampel dari lapangan dan menganalisanya di laboratorium. Dengan beberapa kelemahan dari sebuah sistem hidung elektronik yang sudah ada pada umumnya, pada penelitian ini telah dirancang sebuah pengembangan dari sistem hidung elektronik. Dengan menggunakan deret sensor semikonduktor. Sistem mikrokontroler sebagai penerima data analog yang keluar dari deret sensor semikonduktor dan kemudian diolah dalam Analog to Digital Converter (ADC), sedangkan hasil dari pembacaan ADC dikirimkan ke PC Tablet melalui bluetooth. Hasil pengujian sistem ini dapat mengidentifikasi gas Metanol dan gas Minyak Tanah dengan tingkat kesalahan 0%. Dengan hasil tersebut menunjukkan bahwa pengembangan sistem hidung elektronik ini dapat mengidentifikasi kandungan gas dengan tepat.
Kata Kunci—Bluetooth, Deret Sensor Semikonduktor, Mikrokontroler, PC Tablet.
I. PENDAHULUAN
ebuah sistem hidung elektronik merupakan alat elektronik pintar yang umumnya terdiri dari array sensor kimia nonselektif dan sistem pengenalan pola yang cocok terkadang tertanam dalam unit pengolahan (misalnya DSP/FPGA prosesor), dan memiliki kemampuan sederhana diskriminatif atau bau campuran [1]. Perkembangan teknologi mengenai sistem hidung elektronik sudah sangatlah luas dan umum digunakan untuk berbagai bidang. Misalnya, sistem hidung elektronik berdasarkan sensor metal oxide semikonduktor sebagai teknik alternatif untuk klasifikasi tingkat kebusukan dari daging merah [2], pemantauan kesegaran sarden maroko dengan Neural network yang berbasis sistem hidung elektronik [3], sistem hidung elektronik sebagai pemantauan gas jarak jauh, cara membedakan dan mengetahui karakterisasi nafas dari perokok dan non-perokok melalui hidung elektronik dan GC / MS analisis [4], dan masih banyak yang lain.
Sistem hidung elektronik ini dirancang untuk identifikasi kadar dan jenis gas. Pada umumnya, identifikasi ini membutuhkan proses dengan waktu yang relatif lama dan prosedur yang komplek serta mahal karena kita perlu
mengambil sampel gas uji dari lapangan dan menganalisanya di laboratorium.
Dengan beberapa kelemahan dari sebuah sistem hidung elektronik yang sudah ada pada umunya, pada penelitian ini telah dirancang sebuah miniaturisasi dari sistem hidung elektronik, yang bertujuan untuk mengidentifikasi kandungan dalam gas sehingga proses identifikasi ini bisa berlangsung lebih efektif, cepat dan dilakukan di lapangan secara langsung.
II. METODEPENELITIAN A. Sensor Gas
Sensor gas adalah alat yang dapat menghasilkan sinyal listrik sebagai fungsi interaksinya dengan senyawa kimia, dalam hal ini gas atau uap senyawa organik. Sensor gas yang digunakan yaitu sensor gas TGS dan sensor gas MQ.
Gambar 1. Rangkaian dasar sensor gas TGS [5]
Gambar 2. Rangkaian dasar sensor gas MQ [6]
Cara kerja rangkaian dasar kedua jenis sensor tersebut hampir sama, yaitu membutuhkan 2 input tegangan, tegangan pemanas dan tegangan uji. Nilai RL disesuaikan untuk menjaga konsumsi daya tetap dibawah 15mW. Dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Pengembangan Sistem Hidung Elektronik
Menggunakan Komunikasi Serial Bluetooth
pada PC Tablet
Aditya Ciptadi, Muhammad Rivai, Suwito
Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail: muhammad_rivai@ee.its.ac.id
𝑃𝑠 =(𝑉𝑐−𝑉𝑜𝑢𝑡)𝑅𝑠 2 (1) 𝑅𝑠 =𝑉𝑐×𝑅𝐿
𝑉𝑜𝑢𝑡 − 𝑅𝐿 (2)
B. Sistem Mikrokontroler ATMega16
ATMega16 merupakan mikrokontroler 8-bit CMOS yang memiliki kemampuan tinggi dengan daya rendah. Fitur-fitur yang digunakan dari sistem mikrokontroler adalah Analog to Digital Converter (ADC), Receiver Interrupt dan komunikasi serial USART melalui bluetooth.
Proses inisialisasi Analog to Digital Converter (ADC) meliputi penentuan clock, tegangan referensi, format output data dan mode pembacaan. Karena yang digunakan adalah ADC 8 bit, maka formula yang digunakan adalah : 𝐴𝐷𝐶 =𝑉𝑖𝑛×256𝑉𝑟𝑒𝑓 (3)
Receiver Interrupt adalah proses komunikasi dua arah, yaitu menerima perintah dari PC Tablet yang kemudian di jalankan pada sistem mikrokontroler dan dikirimkan ke PC Tablet lagi.
Komunikasi serial USART melalui bluetooth, prosesnya sama dengan proses komunikasi serial USART yang menggunakan IC MAX 232, namun dengan memanfaatkan kemajuan teknologi komunikasi tanpa kabel (wireless), disini hanya memasang modul bluetooth yang langsung bisa digunakan untuk komunikasi.
C. Bluetooth
Bluetooth adalah produk industri komunikasi yang diperuntukkan bagi Personal Area Network (PAN). Teknologi yang diharapkan mampu menghubungkan berbagai perangkat komunikasi untuk dapat melakukan pertukaran informasi.
Gelombang radio yang digunakan adalah short-range radio frequency tanpa lisensi. Artinya untuk menggunakan teknologi bluetooth tidak dibutuhkan lisensi khusus untuk pemanfaatan jalur frekuensi. Jarak jangkau dari gelombang radio hanya mencapai antara 1m sampai 100m, karena itu disebut sebagai short-range.
Pemanfaatan teknologi bluetooth tidak membutuhkan kondisi line of sight antara perangkat komunikasi terpenuhi, hal ini disebabkan karena frekuensi yang digunakan tidak terlalu tinggi sehingga dapat memantul dinding dan permukaan lain, asalkan perangkat komunikasi tersebut masih dalam jangkauan. Hal ini tentu saja sangat bergantung pada jumlah daya yang digunakan untuk mentransmisikan gelombang radio [7].
Beberapa spesifikasi tambahan dari bluetooth adalah sebagai berikut :
1. Menggunakan adaptive frequency-hopping (AFH) spread spectrum teknologi untuk mengurangi adanya interferensi gelombang radio.
2. Diratifikasi melalui standar IEEE 802.15.
3. Beroperasi pada frekuensi tidak berlisensi (ISM band) 2.4 - 2.485 GHz. Untuk mengurangi interferensi pada frekuensi ini, bluetooth membagi frekuensi menjadi 79 kanal dengan masing-masing memiliki lebar 1 MHz. Kecepatan pergeseran dari kanal satu ke kanal lainnya adalah 1600 kali per detik.
D. PC Tablet Berbasis Android
Android merupakan sebuah sistem operasi untuk perangkat mobile berbasis linux yang mencakup sistem operasi, middleware dan aplikasi. Android menyediakan platform yang terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi mereka masing-masing.
Pesatnya pertumbuhan android selain faktor tersebut adalah karena android itu sendiri adalah platform yang sangat lengkap baik itu sistem operasinya, aplikasi dan tools pengembangan, market aplikasi android serta dukungan yang sangat tinggi dari komunitas open source di dunia, sehingga android terus berkembang pesat baik dari segi teknologi maupun dari segi jumlah device yang ada di dunia. Berikut keunggulan yang ditawarkan oleh android :
1. Lengkap (Complete Platform) : Android merupakan sistem operasi yang aman dan banyak menyediakan tools dalam membangun software dan memungkinkan untuk peluang pengembangan aplikasi.
2. Terbuka (Open Source Platform) : platform android disediakan melalui lisensi open source. Pengembang dapat dengan bebas untuk mengembangkan aplikasi. 3. Free Platform : Tidak ada lisensi atau biaya royalti untuk
dikembangkan pada platform android. Android dapat didistribusikan dan diperdagangkan dalam bentuk apapun [8].
E. Eclipse
Untuk mengembangkan sebuah aplikasi android maka dibutuhkan sebuah perangkat lunak, Eclipse. Pada penelitian ini pengembangan aplikasi android menggunakan Eclipse karena perangkat lunak ini tidak berbayar dan open source yang berarti semua orang bisa mengakses perangkat lunak ini. Jenis Eclipse yang digunakan pada penelitian ini adalah Eclipse Indigo.
Gambar 3. Eclipse Indigo
Sebelum menggunakan perangkat lunak Eclipse untuk mengembangkan android, harus disediakan android SDK (software development kid) manager dan JDK (java development kid). Setelah kedua perangkat tersebut disediakan maka harus meng-install ADT (android development tools) plugin untuk eclipse. Yang terakhir, download SDK tools dan platfrom android yang akan dikembangkan melalui SDK manager.
F. Gambaran Umum Sistem
Gambar 4. Diagram Blok Sistem [9]
Pada sistem identifikasi kadar dan jenis gas ini, sensor yang digunakan adalah 2 macam jenis sensor, yaitu sensor gas TGS dan sensor gas MQ, kemudian terdiri dari 7 macam seri sensor, TGS 2600, TGS 2602, TGS 2611, TGS 2620, MQ 7, MQ 137 dan MQ 138, yang berguna untuk mendeteksi kandungan pada gas yang akan diuji. Sensor-sensor gas tersebut disusun dalam modul sensor yang tegangan output dari modul akan naik jika konsentrasi gas tinggi, begitu juga sebaliknya, tegangan output akan turun jika konsentrasi gas rendah. Hasil pembacaan tegangan output itulah yang dikirimkan ke PC Tablet maupun laptop melalui komunikasi serial USART via bluetooth, pengiriman data dan pembacaan tegangan output dilakukan oleh mikrokontroler ATMega 16. Dengan memanfaatkan ADC 8 bit, pengiriman data dilakukan secara paket yang ditandai oleh start bit ‘A’ dan stop bit ‘Z’. G. Perancangan Perangkat Keras
Perancangan perangkat keras terdiri dari 2 buah adaptor switching yang menghasilkan 12volt-2ampere, regulator tegangan 5 volt, regulator tegangan adjustable, sistem minimum ATMega 16, pompa pneumatik, katup, driver katup dan modul sensor.
Implementasi sistem hidung elektronik menggunakan sensor gas yang digunakan untuk identifikasi kadar dan kandungan gas pelarut. Modul sensor yang berfungsi sebagai tempat untuk masukan gas pelarut yang diujikan, 2 buah adaptor switching disini bertujuan untuk menghilangkan noise yang disebabkan oleh pompa pneumatik yang mengeluarkan induksi medan magnet melalui kabel yang terhubung pada sistem minimum mikrokontroler. Regulator tegangan 5 volt digunakan untuk catu daya sistem minimum mikrokontroler dan modul sensor. Sedangkan regulator tegangan adjustable digunakan untuk mengontrol kecepatan pompa pneumatik.
Katup berfungsi untuk mengatur buka tutup satu katup yang digunakan untuk mengalirkan gas uji dari tempat gas uji ke modul sensor untuk diidentifikasi dan mengatur buka tutup satu katup yang lain untuk mengalirkan udara bersih yang berfungsi sebagai penetralisir modul sensor dari gas uji yang baru diidentifikasi. IC ULN 2003 sebagai driver katup ini digunakan untuk menguatkan arus dari mikrokontroler. Rangkaian driver katup menggunakan IC ULN 2003 pada gambar 5.
Gambar 5. Rangkaian IC ULN 2003
Pada perancangan sistem pengidentifikasian gas uji ini, minimum sistem Atmega16 berfungsi sebagai penghubung antara sistem identifikasi secara keseluruhan dengan laptop atau PC Tablet sebagai pengolah data digital. Atmega16 berfungsi untuk mengkonversi data analog dari hasil pembacaan gas uji menjadi data digital dan kemudian mengirimkan data hasil konversi tersebut ke laptop atau PC Tablet melalui komunikasi serial. Selain itu, minimum sistem ini juga berfungsi untuk mengontrol data yang dikirim berupa nilai logika ‘0’ atau ‘1’ melalui receiver interrupt untuk membuka dan menutup katup.
H. Perancangan Perangkat Lunak
Ada 3 jenis perangkat lunak yang digunakan dalam sistem, yaitu perangkat lunak pada mikrokontroler, perangkat lunak pada PC Tablet dan perangkat lunak pada laptop.
Program pada mikrokontroler ATMega16 merupakan program pembacaan ADC, proses interrupt penerima dan komunikasi serial, maka fungsi-fungsi yang digunakan adalah komunikasi serial (USART), dua PORT untuk proses Rx Interrupt dan ADC.
Gambar 6. Diagram alir mikrokontroler ATMega16
Dalam melakukan proses pembacaan ADC, tegangan referensi yang digunakan adalah AREF, pada AREF didesain agar bekerja pada tegangan 4.7 volt dan diatur dengan menggunakan potensiometer. PORT ADC yang digunakan adalah PORT A, kemudian PORT C digunakan sebagai masukan untuk ULN 2003 berupa nilai logika ‘0’ dan ‘1’.
Program pada PC Tablet merupakan program yang berfungsi untuk menerima hasil pembacaan ADC yang dikirim dari mikrokontroler dan program komunikasi serial USART melalui bluetooth. Program dalam laptop merupakan program yang memiliki fungsi sama dengan PC Tablet, namun
dilengkapi dengan proses neural network, untuk proses identifikasi gas pelarut yang diujikan.
Gambar 7. Neural Network
Jaringan neural network yang digunakan adalah layer masukan, dua layer tersembunyi, dan layer luaran. Masukan untuk neural network adalah hasil pembacaan ADC dari 7 sensor gas yang digunakan. Kemudian dimasukkan ke layer tersembunyi pertama dan kedua yang menggunakan 5 node dan layer luaran berjumlah banyak gas pelarut yang diujikan.
III. HASILPENGUJIAN A. Pengujian Metanol
Pada pengujian sensor gas terhadap gas dari cairan metanol, terlihat pada gambar 8, bahwa sensor gas MQ-138 mempunyai respon yang paling cepat berturut-turut sampai sensor gas TGS 2600 yang mempunyai respon paling lambat. Sampai iterasi ke-350, untuk nilai maksimal, sensor gas MQ-138 memiliki nilai yang paling tinggi, sedangkan sensor gas TGS 2602 memiliki nilai yang paling rendah.
Gambar 8. Pengujian Metanol
Hal tersebut sudah tepat, karena sensor gas MQ-138 memiliki sensitivitas yang tinggi terhadap metanol, sedangkan untuk sensor gas TGS 2602 memiliki sensitivitas yang rendah terhadap metanol. Untuk pengenalan pola pada proses neural network di PC Tablet sudah sesuai dengan gas yang diujikan, hasilnya dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Pengujian Metanol pada proses Neural Network
B. Pengujian Minyak Tanah
Pada pengujian sensor gas terhadap gas dari cairan minyak tanah, terlihat pada gambar 10, bahwa sensor gas MQ-138 mempunyai respon yang paling cepat berturut-turut sampai sensor gas TGS 2602 yang mempunyai respon paling lambat. Sampai iterasi ke-350, sensor gas MQ-7 memiliki nilai yang paling tinggi, sedangkan sensor gas TGS 2602 memiliki nilai yang paling rendah.
Gambar 10. Pengujian Minyak Tanah
Hal tersebut sudah tepat, karena sensor gas MQ-7 memiliki sensitivitas yang tinggi terhadap hidrokarbon yang terkandung pada minyak tanah, sedangkan untuk sensor gas TGS 2602 meiliki sensitivitas yang rendah terhadap hidrokarbon. Untuk pengenalan pola pada proses neural network di PC Tablet sudah sesuai dengan gas yang diujikan, hasilnya dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Pengujian Minyak Tanah pada proses Neural Network
C. Neural Network
Pada gambar 12 dapat dilihat bar diagram dari nilai rata-rata sampel gas uji yang terdapat pada proses Neural Network, yang sampel gas uji diambil sebanyak 3 kali. Pada gambar tersebut, kelompok diagram 1 adalah gas metanol dan kelompok diagram 2 adalah gas minyak tanah.
Gambar 12. Jenis gas uji
Pada gambar 13, terlihat grafik kesalahan pada saat pelatihan data. Grafik merah untuk kesalahan metanol dan grafik hijau untuk kesalahan minyak tanah.
Gambar 13. Kesalahan Pada Proses Pelatihan Data
D. Proses Identifikasi
Tabel 1 Hasil Pengujian
Uji ke- Gas Uji Hasil pembacaan
1 Metanol Metanol
2 Metanol Metanol
3 Minyak Tanah Minyak Tanah 4 Minyak Tanah Minyak Tanah
5 Metanol Metanol
6 Metanol Metanol
7 Minyak Tanah Minyak Tanah 8 Minyak Tanah Minyak Tanah
9 Metanol Metanol
10 Metanol Metanol 11 Minyak Tanah Minyak Tanah 12 Minyak Tanah Minyak Tanah 13 Metanol Metanol 14 Metanol Metanol 15 Minyak Tanah Minyak Tanah 16 Minyak Tanah Minyak Tanah 17 Metanol Metanol 18 Metanol Metanol 19 Minyak Tanah Minyak Tanah 20 Minyak Tanah Minyak Tanah 21 Metanol Metanol 22 Minyak Tanah Minyak Tanah 23 Metanol Metanol 24 Minyak Tanah Minyak Tanah 25 Metanol Metanol 26 Minyak Tanah Minyak Tanah 27 Metanol Metanol 28 Minyak Tanah Minyak Tanah 29 Metanol Metanol 30 Minyak Tanah Minyak Tanah
Untuk hasil pengujian pada pembacaan ADC dan proses pengenalan pola pada neural network, keseluruhan sistem yang dirancang telah berhasil dengan melihat hasil identifikasi proses neural network, hal tersebut dapat dikatakan berhasil karena tingkat kesuksesannya 100%.
IV. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan, pembuatan dan pengujian keseluruhan sistem pada penelitian ini dapat disimpulkan beberapa hal untuk keperluan pengembangan selanjutnya.
Penggunaan 7 deret sensor semikonduktor yaitu TGS 2600, TGS 2602, TGS 2611, TGS 2620, 7, 137 dan MQ-138, dapat mengidentifikasi gas metanol dan gas minyak tanah secara sempurna. Pengujian proses neural network dengan menggunakan 7 input layer, 5 node pada hidden layer pertama, 5 node pada hidden layer kedua dan 2 node pada output layer dapat dikatakan sudah berfungsi sebagaimana mestinya, proses sistem secara keseluruhan sudah mampu mengenali pola dari kedua gas uji, hal ini dapat dilihat dari tingkat kesuksesan dari hasil pengujian yang mencapai 100%.
Pada perancangan, pembuatan dan pengujian alat penelitian ini terdapat beberapa kekurangan dan disarankan untuk pengembangan selanjutnya dapat ditambahkan metode tambahan pada proses neural network, metode fast fourier transform mungkin bisa menambah ketilitian dan membuat hasil identifikasi gas lebih baik dan efisien untuk jenis gas yang mempunyai respon yang hampir sama pada tiap sensor gas semikonduktornya.
DAFTARPUSTAKA
[1] Tian, F.C.; Kadri, C.; Zhang, L.; Feng, J.W.; Juan, L.H; Na, P.L, "A Novel Cost-Effective Portable Electronic Nose for Indoor/In-Car Air Quality Monitoring", College of Electronic and Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing, China, 2012.Wiley, “Encyclopedia of Biomedical Engineering - 6 Vol. Set”, 2006
[2] Barbri, Noureddine El; Llobet, Eduard; Bari, Nezha El; Correig, Xavier; Bouchikhi, Benachir, "Electronic Nose Based on Metal Oxide Semiconductor Sensors as an Alternative Technique for the Spoilage Classification of Red Meat", IEEE Sensors, 8:142-156, 2008Geddes, LA.,Baker, LE., “Principles of Applied Biomedical Instrumentation”, John Wiley & Sons Inc. Canada, 1983, hal 718
[3] Amari, Aziz; Barbri, Noureddine El; Llobet, Eduard; Bari, Nezha El; Correig, Xavier; Bouchikhi, Benachir, "Monitoring the Freshness of Moroccan Sardines with a Neural-Network Based Electronic Nose", IEEE Sensors, 6:1209-1223, 2006.Tao Wang, Jie Deng, Bin He. “Classifying EEG-based motor imagery tasks by means of time– frequency synthesized spatial patterns”. Clinical Neurophysiology 115 (2004) 2744–2753
[4] Witt, Katharina; Reulecke, Sina; Voss, Andreas, "Discrimination and characterization of breath from smokers and non-smokers via electronic nose and GC/MS analysis", 33rd Annual International Conference of the IEEE EMBS, pp.3664-3667, Boston, Massachusetts USA, 30 Agustus – 3 September, 2011
[5] __________, Figaro. <URL: http://www.figaro.co.jp/en/product/>. 25 mei 2013
[6] __________, HWSensor. <URL:http://english.hwsensor.com/English/ Gas-Sensor-and-Module/>. 26 mei 2013
[7] Jusak, "Teknologi Komunikasi Data Modern", Andi Offset, Yogyakarta, 2013
[8] Safaat, H.N., "Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android", Informatika, Bandung, 2011
[9] Barbri, Noureddine El; Llobet, Eduard; Bari, Nezha El; Correig, Xavier; Bouchikhi, Benachir, "Electronic Nose Based on Metal Oxide Semiconductor Sensors as an Alternative Technique for the Spoilage Classification of Red Meat", IEEE Sensors, 8:142-156, 2008
