Perangkat Keras Terbuka, sebuah enabler pembelajaran Technopreneurship: Dari alat pengering produk herbal berbasis Arduino Hingga Integrasi Kurikulum Anton Rahmadi1*, Ary Santoso2, Herry Setiawan3, Yuliana Sabarina3, Wiwit Murdianto1, dan
Fahrul Agus4
1) Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Mulawarman. 2) Alumni Jurusan Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Mulawarman
3) Mahasiswa Program Sarjana, Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Universitas Mulawarman 4) Jurusan Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Mulawarman.
*) Lead Investigator, alamat korespondensi: arahmadi@unmul.ac.id
Accepted For Oral Presentation AT KNIT 2015. http://ramp.ipb.ac.id/news/detail/141
Abstrak
Keterbatasan dan kustomasi instrumen bukan lagi merupakan faktor pembatas bagi kreasi dan inovasi di Perguruan Tinggi. Arduino sebagai salah satu platform perangkat keras terbuka mampu menjadi sebuah alternatif solusi pembelajaran technopreneurship, yaitu memecahkan masalah secara mandiri berbasiskan teknologi. Desain alat pengering berbasis Arduino dimulai dengan melakukan pembandingan antar sensor, penyaringan data yang diperoleh dari sensor, uji coba performa pengering untuk produk herbal simplisia daun pandan, dan perluasan pemanfaatan platform Arduino dalam materi kuliah maupun praktikum. Dua tipe sensor digunakan untuk dibandingkan satu dan lainnya, yaitu DHT11 dan DHT22, menberikan hasil bahwa sensor yang akan digunakan sebaiknya diperiksa kelayakan, dan apabila perlu dikalibrasi untuk pengukuran yang lebih tepat. Data yang diperoleh sensor dengan teknik rerata nilai tengah, cumulative average, Savitsky-Golay, dan pembacaan tunggal ternyata cenderung tidak jauh berbeda, sehingga keempat metode ini dapat digunakan secara subtitutif untuk sensor DHT11 dan DHT22. Performa alat pengering dipengaruhi oleh sumber energi yang digunakan, dalam hal ini matahari menghasilkan waktu pengeringan yang tercepat diikuti dengan lampu pijar 2x 100 watt. Berdasarkan pengalaman ini, pemanfaatan platform Arduino kemudian diintegrasikan ke dalam kurikulum melalui pembelajaran dan praktikum penggunaan Arduino dalam perancangan alat uji kecukupan panas untuk produk pangan secara konvektif.
Pendahuluan
Penggunaan perangkat keras terbuka memungkinkan pengukuran berbagai parameter yang sebelumnya hanya dapat dilakukan oleh instrumen buatan pabrik. Dalam hal ini, platform Arduino berpotensi untuk digunakan dalam aplikasi instrumentasi terkait bidang teknologi hasil pertanian, lingkungan, fisika, dan kimia. Rahmadi et al (2014) mempresentasikan kalibrasi dan penggunaan berbagai sensor pengukur suhu yang dapat digunakan untuk proses pengeringan, pemanggangan, pengukusan dan penggorengan produk pangan.
Pengeringan dengan sinar matahari merupakan salah satu cara yang paling efektif dan murah. Akan tetapi terdapat tantangan akan fluktuasi suhu pengeringan yang tinggi akibat perubahan cuaca. Sebagai akibatnya, proses pengeringan produk pertanian cenderung lambat dan rentan mengalami degradasi mutu. Hasil yang kurang maksimal membawa bahaya mikrobiologis tersendiri, misalnya pertumbuhan jamur (Rahmadi dan Fleet, 2008).
Makalah ini bertujuan untuk memberikan evidence terhadap potensi perangkat keras terbuka yang menjadi sebuah enabler dari proses penyelesaian masalah terkait kebutuhan instrumentasi, dalam hal ini adalah alat pengering produk herbal yang kemudian hasilnya diterapkan secara integratif ke dalam kurikulum mata kuliah Pemrograman Berbasis Komputer dan praktikum Termobakteriologi.
Bahan dan Metode
Pemilihan Sensor
Dua tipe sensor panas dan kelembaban, yaitu DHT11 dan DHT22 dibandingkan satu dan lainnya untuk ketepatan pengukuran suhu dan kelembaban dalam alat pengering. Sensor lain yang digunakan adalah termokopel tipe K dengan amplifier MAX 6675 untuk pengukuran temperatur pada proses uji kecukupan panas.
Penyaringan Data Sensor
Cumulative average (CA) digunakan dengan cara mengambil data sampel pembacaan sejumlah tertentu lalu mengambil nilai rata-rata sebanyak n tersebut. Metode CA dapat dirumuskan sebagai berikut:
Rerata nilai tengah (AMV) dihitung dalam dua tahap. Langkah awal adalah mengambil sampel
pembacaan sejumlah j, dimana j adalah bilangan ganjil. Kemudian array diurutkan dari nilai
terendah hingga tertinggi. Rerata nilai tengah kemudian dihitung berdasarkan nilai n, dimana
n adalah j/2+1. Formula yang digunakan adalah:
𝐴𝑀𝑉𝑛 = 𝑥𝑛−2+ 𝑥𝑛−1+ 𝑥5𝑛+ 𝑥𝑛−1+ 𝑥𝑛+2
Savitsky-Golay (SG) dihitung dalam dua tahap. Langkah awal adalah mengambil sampel
pembacaan sejumlah i, dimana i adalah bilangan ganjil. Selanjutnya, array diurutkan dari nilai
terendah hingga tertinggi. Apabila diasumsikan data yang diperoleh bersifat polinomial, maka
untuk menghaluskan lima titik polinomial kuadrat dari titik tengah nilai j, dimana j adalah
i/2+1, diperlukan perhitungan berdasarkan formula berikut:
𝑌𝑗 =35 ( −3 × 𝑦1 (𝑗−2) + 12 × 𝑦(𝑗−1)+ 17𝑦𝑗+ 12 × 𝑦(𝑗+1) − 3 × 𝑦(𝑗+2)
Uji coba performa alat pengering
Desain alat pengering berbentuk kotak (Gambar 1) dengan dinding bagian samping dan bawah
terdiri dari tiga lapisan, yaitu aluminium pada bagian dalam, plastik penahan panas pada bagian
tengah, dan kayu pada bagian luar. Bagian atas alat pengering terbuat dari kaca. Terdapat enam
buah kipas di bagian bawah dengan arah putaran udara ke luar alat pengering.
Performa alat pengering diujikan di bawah sinar matahari dengan produk yang dikeringkan
adalah daun pandan sebanyak 200 g. Diukur temperatur dan kelembaban relatif selama proses
pengeringan dengan menggunakan pencatatan melalui log di komputer yang secara otomatis
diperbaharui oleh Arduino setiap 5 detik. Pengujian dilakukan lagi untuk sumber panas lampu
pijar 2x 100 W.
Pengintegrasian ke dalam kurikulum
Uji coba pengintegrasian pemanfaatan perangkat keras terbuka dilakukan pada praktikum uji
kecukupan panas menggunakan dua buah termokopel tipe K komersial dimana salah satu
termokopel ditempatkan di titik terdingin dari produk (sepertiga dari bagian atas kaleng) dan
sensor yang lain diletakan di media pemanas, yaitu air. Kenaikan suhu media dan produk
Hasil dan Pembahasan
Desain alat pengering
Desain alat pengering telah dilakukan oleh Santoso (2014) dan Setiawan (2015) sebagai bagian
dari tugas akhir yang bersifat multidisiplin. Mahasiswa dengan latar belakang pendidikan yang
beragam dilibatkan sesuai dengan keahlian masing-masing. Dalam hal ini kerjasama antara
Jurusan Ilmu Komputer yang membidangi pemrograman dan Jurusan Teknologi Hasil
Pertanian yang membidangi pengolahan produk-produk pertanian dilakukan.
Santoso (2014) merancang alat pengering kabinet dengan sumber panas sinar matahari sebagai
yang utama dan lampu pijar 2 x 200 W sebagai alternatif pada kondisi cuaca yang tidak
memungkinkan. Untuk menyebarkan panas, digunakan lapisan tips aluminium yang
membungkus dasar sertar dinding alat pengering. Sebagai penahan panas, ditambahkan
insulator berupa plastik diantara kerangka kayu dan penyebar panas. Kontrol suhu dilakukan
dengan menggunakan enam buah kipas, dimana aliran udara adalah keluar alat pengering
(Gambar 1).
Pada awal desain, diujicoba dua jenis sensor generik pengukur suhu dan kelembaban relatif,
yaitu DHT11 dan DHT22. Perbedaan dari DHT11 dan DHT22 terletak pada spesifikasi dan
ketelitian yang direkomendasikan (Allan dan Bradford, 2013). DHT11 direkomendasikan
bekerja maksimum pada suhu 50°C dengan ketelitian pengukuran ±2°C untuk suhu dan ±5% untuk kelembaban. DHT22 direkomendasikan bekerja maksimum pada suhu 80 °C dengan ketelitian pengukuran ±1°C untuk suhu dan ±5% untuk kelembaban. Pada tes performa, diperoleh hasil bahwa kedua sensor mengukur suhu secara cukup tepat, akan tetapi pengukuran
kelembaban relatif perlu dikalibrasi lebih lanjut.
Penyaringan data sensor
Pengukuran menggunakan sensor elektronik baik analog maupun digital rentan terhadap
gangguan fluktuasi mikro-voltase maupun gangguan interferensi sinyal akibat pengkabelan.
Untuk mengurangi hal tersebut, perlu dilakukan penyaringan data sampling sensor dengan
beberapa metode yang dipilih, yaitu cumulative average, rerata nilai tengah, dan
Savitsky-Golay, yang hasilnya dibandingkan dengan nilai pembacaan tunggal. Dalam uji coba
didapatkan hasil yang nyaris identik, dimana penyaringan sampling data terlihat kurang
yang baik telah mampu menurunkan gangguan interferensi sinyal secara efektif (Bell, 2014; Malloch et al, 2014).
Dalam kasus yang lain, penyaringan data sampling sensor dapat efektif menurunkan noise. Chen et al (2004) meyebutkan bahwa Savitsky-Golay berguna untuk merekonstruksi indeks perubahan vegetasi yang dilakukan secara time series. Pemanfaatan lain dari filter Savitsky-Golay adalah pada phase imaging, dimana data yang yang diterima diperhalus secara algoritma dengan menetapkan pembobotan pada kurva polinomial yang diperoleh (Zuo et al, 2013). Dari hasil pemanfaatan sensor DHT11, didapatkan bahwa pemanfaatan filter akan meningkatkan cost pembacaan (ms) secara signifikan, misalnya sebesar 2292±1 ms untuk SG dan 5063±1 ms untuk CA dan AMV. Ini berarti 17-33 kali lebih lama dibandingkan pembacaan tunggal. Sedangkan untuk sampling data kelembaban relatif terjadi peningkatan cost pembacaan sebesar 17 kali dibandingkan dengan pembacaan tunggal. Ini disebabkan sensor DHT memiliki resolusi yang rendah dalam pembacaan berulang (Allan dan Bradford, 2013). Oleh karena itu, filter yang berbasis algoritma sebaiknya dilakukan setelah upaya regulasi mikro-voltase dan pengkabelan yang baik diterapkan.
Uji coba alat pengering
menit, atau lebih dari tiga kali lipat waktu pengeringan dengan sinar matahari. Salah satu
sebabnya adalah, lampu pijar 2 x 200 W tidak mampu mencapai suhu kerja 50°C. Persentase penurunan kadar air adalah 61.25% (Santoso, 2014), dengan penurunan kelembaban relatif
mengikuti kurva polinomial (gambar 6). Analisis terhadap kurva dilakukan secara terpisah dari
makalah ini.
Pengintegrasian ke dalam kurikulum
Berbagai hasil tugas akhir di kurun waktu 2014-2015, dan penelitian yang dilakukan oleh
Rahmadi et al (2014) membuktikan bahwa Arduino sebagai platform perangkat keras terbuka,
layak untuk dikembangkan ke dalam kurikulum berbasis technopreneurship. Pemanfaatan
awal dari perangkat keras terbuka ini adalah mendesain alat-alat yang dibutuhkan di
laboratorium seperti inkubator (Rahmadi, 2014) dan alat pengering (Santoso, 2014; Setiawan,
2015).
Penggunaan selanjutnya adalah desain alat uji kecukupan panas. Mahasiswa-mahasiswa yang
mengambil mata kuliah Pemrograman Berbasis Komputer diperkenalkan dengan perangkat
keras terbuka seperti Arduino dan dilatih untuk menciptakan alat-alat berbasis platform ini.
Utilisasi dari perangkat tersebut (Gambar 7) dalam praktikum uji kecukupan panas
membuktikan dasar teori pertukaran panas secara konvektif, selain juga untuk mengukur
kecukupan panas dalam proses pasteurisasi jus kaleng.
Kesimpulan
Perangkat keras terbuka merupakan sebuah enabler pembelajaran technopreneurship, dimana
kebutuhan instrumen elektronik bagi perguruan tinggi dapat dikustomasi sesuai dengan
kebutuhan. Desain alat pengering berhasil dilakukan menfaatkan platform Arduino dan
sensor-sensor generik yang mendukung perangkat keras terbuka. Penyaringan data sampling dapat
dilakukan dengan berbagai teknik setelah pengaturan mikro-voltase dan pengkabelan
dilakukan dengan baik. Cumulative average, Savitsky-Golay, dan rerata nilai tengah dapat
diimplementasikan dengan kompensasi waktu pembacaan yang lebih lama. Kontrol suhu pada
alat pengering dapat dilakukan secara efektif, baik menggunakan sumber energi matahari,
maupun lampu pijar. Pemanfaatan perangkat keras terbuka diimplementasikan untuk di
praktikum untuk menguji kecukupan panas dari produk jus yang pertukaran panasnya terjadi
secara konvektif.
Peneliti pertama dan kelima mengucapkan terima kasih kepada Dikti atas pembiayaan
penelitian hibah fundamental dengan nomor kontrak: 197/UN17.16/PG/2015.
Daftar Pustaka
Allan, A., Bradford, K. 2013. Distributed Network Data. O’Reilly Media, CA, USA.
Bell, C. 2014. Introduction to Sensor Networks. Beginning Sensor Networks with Arduino and Raspberry Pi, pp 1-17. DOI: 10.1007/978-1-4302-5825-4
Chen, J., Joensson, P., Tamura, M., Gu, Z., Matsushita, B., Eklundh, L. 2004. A simple method for reconstructing a high quality NDVI time-series data set based on the Savitsky-Golay filter. Remote Sensing of Environment 91(3-4): 332-344. DOI:10.1016/j.rse.2004.03.014.
Kandrsmith, R. 2014. Compare DHT22, DHT11, and Sensirion SHT71. Artikel Online. Diakses: 15 April 2015. http://goo.gl/vpmdPs
Malloch, J., Sinclair, S., Wanderley, M.M. 2014. Distributed tools for interactive design of heterogeneous signal networks. Multimedia Tools and Applications. DOI: 10.1007/s11042-014-1878-5.
Rahmadi, A., Fleet, G.H. 2008. The Occurrence of Mycotoxigenic Fungi in Cocoa Beans From Indonesia and Queensland, Australia. Oral Presentation (FMB-10). Proceeding of International Seminar on Food Science, University of Soegiyapranata, Semarang.
Rahmadi, A. 2014. DHT11 incubator with I2C (part 1 dan part 2). Artikel Online. Diakses: 14 April 2015. http://teknologi.arahmadi.net.
Rahmadi, A., Hajar, S., Santoso, A., Agus, F., Saragih, B. 2014. Assessments of Arduino as an Inexpensive Open Source Hardware Platform To Stream Thermal Changes in Food Processing. Lead Presentation. Emerging Technology, Food Ingredient Asia, 15-16 October 2014. Jakarta.
Santoso, A. 2014. Desain dan Implementasi Sistem Kontrol Alat Pengering Produk Herbal Menggunakan Mikrokontroller Berbasis Open Source. Skripsi. FMIPA, Universitas Mulawarman. Samarinda.
Setiawan, H. 2015. Desain Alat Pengering Produk Pertanian Menggunakan Mikrokontroller Berbasis Open Source. Skripsi. Faperta, Universitas Mulawarman. Samarinda.
Zuo, C., Chen, Q., Yu, Y., Asundi, A. 2013. Transport-of-intensity phase imaging using Savitsky-Golay differentiation filter – theory and applications. Optic Express 21(5): 53467-5362. DOI: 10.1364/OE.21.005346.
Gambar 1. Sketsa alat pengering prototipe pertama
Gambar 2. Pemanfaatan filter data yang diperoleh dari sensor untuk parameter temperatur.
CA = rerata kumulatif, AMV = rerata nilai tengah, SG = Savitsky-Golay, SR = pembacaan
tunggal
38 40 42 44 46 48
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
S
u
h
u
(°
C)
Waktu pengamatan (detik)
CA AMV SG SR
Kipas untuk udara keluar Pemanas tambahan
daya: 2 x 100 W
Tabel 1. Waktu Pembacaan Sensor
CA = rerata kumulatif, AMV = rerata nilai tengah, SG = Savitsky-Golay, SR = pembacaan tunggal
Gambar 3. Perubahan suhu selama proses pengeringan pandan dengan sumber energi panas sinar matahari
Gambar 4. Penurunan RH pada pengeringan daun pandan dengan sumber energi panas sinar matahari
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
su
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
Gambar 5. Perubahan suhu pengeringan daun pandan dengan sumber energi panas lampu pijar 2x 100 W
Gambar 6. Perubahan kelembaban relatif pengeringan daun pandan dengan sumber energi panas lampu pijar 2x 100 W
Gambar 7. Pemanfaatan Arduino dan sensor panas dalam praktikum uji kecukupan panas
