Juli 2021

## Teknik Sortir Produk Pangan menggunakan Teknik Bio-impedansi
A SOFWAN F ALQAP 1 , JUNAS HAIDI 2 , ADHADI KURNIAWAN 2 , SHINTIA VERONICA 2 , NURULIMAN SUPARDI 1
1 Teknik Mesin Universitas Bengkulu, Indonesia 2 Teknik Elektro Universitas Bengkulu, Indonesia Email: mao.moe@gmail.com, sofwan.alqap@unib.ac.id
Received 6 Desember 2020 | Revised 8 Februari 2021 | Accepted 22 Februari 2021

## ABSTRAK
Karakterisasi untuk memisahkan mutu-mutu yang berbeda dalam aplikasi industri dapat  dipenuhi  dengan  menggunakan  alat  dengan  kemampuan  yang  terbatas. Teknik sortir memanfaatkan sistem papan evaluasi Eval AD5933 EBZ berakurasi 0,5%  dilakukan  terhadap  pisang  kepok  (musa  spp)  hasil  perkebunan  di  Pulau Enggano,  Provinsi  Bengkulu.  Sistem  dinyalakan  dengan  sambungan  listrik bertegangan 2,7 V – 5,5 V mengeksitasi gelombang dari frekuensi 4000 Hz sampai 100.000  Hz  kepada  tiga  sampel,  masing-masing  tiga  kali  sapuan.  Tanpa  ada modifikasi  yang  diberikan,  sistem  mampu  membedakan  impedansi  musa  spp antara jenis-jenis mutu mentah, mengkal dan masak melalui diagram Argand yang digambar  dari  data  impedansi  masing-masing.  Diagram  Argand  yang  dihasilkan menunjukkan jenis mutu masak dari musa spp lebih besar (dalam Ohm) dari jenis- jenis mutu di bawahnya. Sistem ini dapat membantu industri pembuatan tepung pisang yang memerlukan pemilahan jenis bahan baku bermutu tertentu.
Kata kunci : sortir, mutu, buah pisang kepok, impedansi

## ABSTRACT
Characterization  to  sortir  different  qualities  in  industrial  applications  can  be fulfilled by using a tool with limited capability. Sorting technique using a 0.5% accuracy  Eval  AD5933  EBZ  evaluation  board  system  has  been  carried  out  on kepok  banana  (musa  spp)  from  the  plantation  of  Enggano  Island,  Bengkulu province. The system powered by a 2.7 V – 5.5 V DC low-voltage excited waves from 4000 Hz to 100,000 Hz frequencies to three samples, three sweeps of each. Without any modification, the system has been able to segregate different quality types of unripe, almost ripe and ripe from their Argand diagram drawn from their impedance  data.  The  Argand  diagram  characterizes  that  the  quality  type  of banana ripe is more expanded (in Ohm) than the other quality types of below. The system is applicable for a banana flour manufacturing industry that requires the sorting of certain types of quality raw materials.
Keywords : sorting, quality, musa banana, impedance

## 1. PENDAHULUAN
Teknik sortir dikenal sebagai cara yang dipakai dalam sebuah operasi memisahkan objek-objek kepada kelompok-kelompok menurut kriterianya masing-masing dengan mengevaluasi atau melakukan karakterisasi terhadap masing-masing objek terlebih dahulu. Keperluan alat untuk sortir mutu dalam aplikasi industri untuk objek tertentu seringkali dapat diselesaikan dengan menggunakan alat yang sederhana dan dengan kemampuan yang terbatas.
Dalam  karakterisasi  yang  memanfaatkan  sifat  listrik,  tahanan  bahan  ( resistance)  dan  sifat kapasitan  bahan  ( capacitance)  adalah dua  sifat yang berhubungan  erat dengan sifat  dasar material. Dua karakter yang saling berkaitan ini selalu diberikan secara unik dari material dalam kondisi-kondisi atau fasa-fasa yang berbeda. Kerapatan adalah rasio antara bagian ruang yang terisi  dengan  jumlah  luas  atau  volume  yang  terisi  dan  tidak  terisi  dalam  ruang  dimaksud. Ruang tidak terisi tersebut, sering disebut membran, memiliki muatan dielectric senilai udara atau kehampaan ( vacuum) yang dapat mengisinya. Nilai ini disebut juga dengan permittivitas. Dielektrik hampa ( vacuum) bernilai 1 Farad per meter (F/m). Harga 1 dimaksudkan sebagai jumlah muatan listrik yang dapat dimuat sebesar satu kali. Semakin berkurang kehampaan nilai semakin besar. Dielektrik udara kering 1.0059. Konstanta dielektrik air ~80. Ruang kosong memiliki konstanta dielektrik 8.85 x 10-12 F/m. Kapasitan dari sebuah sistem adalah produk dari konstanta dielektrik ruang kosong, konstanta dielektrik dari jenis bahan yang digunakan dan  besar  luas  per  tebal  atau  gap  yang  membentuknya.  Kapasitan  dipandang  sebagai kemampuan menyimpan muatan. Kapasitan dapat dihitung sebagai produk beda potensial dan muatan.
Ruang terisi dimaksud di sini adalah bagian dimana kristalin mengambil ruang secara kontinyu. Meskipun kontinyu, tidak semua kristalin bersifat penghantar muatan listrik. Kuantitas muatan dalam sebuah sistem dinyatakan dalam Coulomb (C). Muatan sebuah elektron adalah 1.602 x 10-19 C. Gerakan muatan elektron melalui media disebut sebagai arus, dinyatakan sebagai coulomb  per  satuan  waktu.  Coulomb  per  detik  disebut  sebagai  ampere.  Derajat  kesulitan muatan menembus media disebut sebagai tahanan atau resistan.
Kristalin  yang  memiliki  ikatan  logam  memiliki  sifat  menghantar  listrik  yang  baik  sehingga memiliki resistan kurang dari 0.1 ohm, dengan begitu sering dianggap sebagai memiliki nol resistan. Sedangkan kristalin bukan ikatan logam memilikinya yang lemah. Polimer memiliki resistan sangat tinggi, lebih besar dari 50 mega ohm, dengan begitu sering diabaikan dalam analisis sambungan listrik. Dua karakter yang berbeda secara berlawanan ini membuat resistan adalah resiprok dari konduktan pada suatu jenis bahan.
Pada  material  nyata  resistan  (R)  dibedakan  dari  tahanan  spesifik  atau  resistivitas  ( rho). Resistan dari sebuah bahan ditentukan oleh rasio panjang dan luas penampangnya. Dengan kata lain, resistan adalah jumlah muatan listrik yang dapat dialirkan per satuan panjang. Tentu saja  ini  juga  akan  berbeda  dengan  jenis  bahan  yang  berbeda.  Karena  itu  resistan  adalah produk dari tahanan spesifik dari jenis bahan dan rasio panjang per luas penampang.
Kompleksitas  dari  model-model  susunan  sistem  bahan,  sifat  resistan  dan  sistem  kapasitan yang  terbentuk  memberi  respon  kepada  sifat  listrik  yang  berbeda.  Sebuah  informasi  yang menyatakan  dua  informasi  sekaligus,  tahanan  atau  resistan  R  dan  kapasitan  C,  adalah impedansi Z. Hubungan impedansi Z dengan arus I dan tegangan V seperti hubungan resistan R  dengan  keduanya  (I  dan  V),  yaitu  Z  =  V/I,  sementara  pada  sistem  yang  murni  resistor berlaku R = V/I. Kuantitas fisik impedansi diupayakan melalui karakterisasi percobaan.
Material yang bebas kapasitan dan induktan di alam nyata itu tidak ada. Bahkan yang ideal keduanya  perlu  dipertimbangkan  secara  bersama-sama.  Karena  itu  harga  impedansi  (Z) dimunculkan. Misal bahan dengan harga resistor (R) 106 ohm dan memiliki kapasitor (C) 10 -6 Farad, pada plot real-Z lawan imaginer-Z, dikenal dengan plot Nyquist, untuk sebuah resistor (R) akan diberikan harga imaginer-Z nol untuk semua harga real-Z yang ada, sementara plot Nyquist untuk kapasitor (C) akan diberikan harga real-Z nol untuk semua harga imaginer-Z yang ada. Ketika keduanya, resistor dan kapasitor, dipadukan maka plot Nyquist akan memberi kurva setengah lingkaran di mana masing-masing harga berpasangan secara harmonis. Plot ini  dikenal  juga  dengan  diagram  Argand.  Fenomena  keduanya  memberi  petunjuk  tentang adanya informasi yang saling melengkapi untuk suatu obyek yang diamati. Karena resistan dan  kapasitan  dimiliki  oleh  semua  sistem  bahan,  diharapkan  model  pendekatan  ini  dapat dipakai dalam aplikasi yang luas.
Dalam sistem material biologi (Alberts, dkk, 2015) , badan terdiri atas banyak sistem organ. Organ tersusun dari tissue-tissue yang berbeda. Sebuah tissue terbentuk dari berbagai sel. Sebuah  sel  terbentuk  dari  senyawa-senyawa.  Sel  berjejaring  disebut  sellular.  Bagian  luar disebut Extra-Cellular  Fluid  (ECF)  dan  bagian  dalamnya,  Intra-Cellular  Fluid  (ICF),  disebut protoplasma. Kedua sistem ini membentuk membran sel. Pada sistem tumbuhan, membran sel dibungkus lagi dengan dinding sel. Keadaan sistem dan perbedaan satu dengan yang lain membedakan respon mereka kepada listrik (Bera, dkk, 2016) (Grossi & Ricco, 2017) .
Bagian intra sellular dan ekstra sellular memiliki karakter resistan, tetapi ada bagian membran memberi  karakter  kapasitan (Damez, dkk, 2007) (Azzarello,  dkk,  2012) (Ando, dkk, 2014) .  Keadaan  ini  melukiskan  tissu  biologi  sebagai  rangkaian  listrik  yang  komplek (Damijan, dkk, 2006) (Bera' & Nagaraju, 2009) . Kompleksitas yang beragam sebagai fungsi  dari  komposisi,  anatomi,  dan  kesehatan.  Selain  daripada  itu  juga  oleh  perbedaan parameter evaluasi yang digunakan seperti frekuensi yang diberikan pada evaluasi impedansi listrik (Arpaia,  dkk,  2008) (Berra  &  Nagarraju,  2011)  (Santos,  dkk,  2014)
(Bouchaala, dkk, 2015) . Tissue biologi sangat sensitif terhadap perubahan. Radang, infeksi dan penyakit memengaruhi sifat tissue. Karena itu setiap perubahan akan memberi respon listrik  yang  berbeda (Koziol,  dkk,  2014)  (Azevedo,  dkk,  2016)  (Chakraborty,  dkk, 2015) (Ruiz, dkk, 2014) .
Perubahan identitas biologi (Lelievre, dkk, 1997) , misalnya dari mentah ke masak, terjadi karena  ada  perubahan  biokimia  akibat  proses  alami  ataupun  bukan  alami  dengan  disertai beberapa  perubahan  fisiologi.  Proses  alami  seperti  buah  masih  di  pohon (Burg  &  Burg, 1965) (Hopkins & Huner, 1995) . Proses non alami dilakukan dengan melibatkan proses termal atau kimiawi (Herath, dkk, 1998) (Vasquez-Caicedo, dkk, 2007) (Golding, dkk, 1998) .
Banyak  jenis  buah  yang  kaya  mineral  dan  vitamin  yang  baik  bagi  kesehatan  manusia. Pengujian  mutu  pada  buah-buahan  selain  seringkali  melibatkan  metoda  merusak,  seperti metoda kimia dan biokimia (Hossain, dkk 2014) , juga memerlukan keahlian dan memakan waktu.  Karena  itu  model  pengujian  tanpa  merusak  diperlukan.  Pengujian  impedansi dilangsungkan dengan mengalirkan arus listrik pada frekuensi tertentu tanpa perlu merusak. Frekuensi berapa yang feasible atau cukup representatif untuk evaluasi benda biologi yang berbeda membuat  evaluasi di  rentang frekuensi yang  lebar  diperlukan. Mengingat  karakter fisiologi benda biologi dipengaruhi oleh lingkungan di mana dia tumbuh.
Material  biologi  yang dijadikan sebagai  objek  penelitian metoda sortir  adalah pisang  kepok (Musa paradisiaca spp) asal pulau Enggano. Pulau ini terletak di Samudera Indonesia pada 05°31'13  Lintang  Selatan  dan  102°16'00  Bujur  Timur.  Kapal  feri  penyeberangan  ke  sana
memerlukan  waktu  tempuh  paling  cepat  12  jam  dari  Pelabuhan  Laut  Pulau  Baai  di  Kota Bengkulu, meskipun keduanya berjarak 156 km atau 90 mil laut. Ia bagian dari Kabupaten Bengkulu Utara Provinsi Bengkulu. Dalam laporan yang ditulis tahun 1854 (Maryanto, dkk, 2017) pisang kepok Enggano sudah dipasarkan di Batavia (Jakarta sekarang). Diperkirakan per satu pekan pisang kepok yang diangkut dari Enggano ke Kota Bengkulu lebih dari 500 ton. Petani  yang  berkebun  pisang  kepok  dapat  meraih  pendapatan  sekitar  sembilanbelas  juta rupiah per hektar per tahun (Sinaga, Apri, & Satria, 2019) . Komoditi pisang kepok adalah hasil utama perkebunan rakyat Enggano diikuti dengan melinjo ( Gnetum gnemon) dan kakao ( Cacao).
Teknik sortir memisahkan satu jenis mutu kepada jenis mutu yang lain berdasarkan kepada perbedaan  mutu-mutu  dari  objek  yang  dikarakterisasi (Vangelisti,  dkk,  2017)  (Li,  dkk, 2014)  (Gonzalez,  2019) .  Kemampuan  karakterisasi  ini  diharapkan  dapat  membantu produsen  tepung  pisang  untuk  sortir  bahan  baku  ketika  mutu  produk  yang  diinginkan ditentukan  oleh  parameter  yang  spesifik.  Di  sini  dilaporkan  alat  yang  murah  yang  dapat membedakan jenis pisang  dalam  tiga mutu yang berbeda.  Faktor-faktor yang  berpengaruh terhadap mutu menutup bagian diskusi dari laporan ini.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Impedansi
Karakterisasi impedansi diperoleh dengan mengamati: plot magnitude-Z lawan frekuensi, plot fasa-Z  lawan  frekuensi,  dan  plot imaginer-Z  lawan  real-Z.  Tetapi  plot  ketiga  biasa  dipakai dalam melaporkan evaluasi impedansi biologi. Karakter atau plot ini diperoleh dari mengalirkan arus listrik dengan besar tegangan tertentu pada lebar daerah frekuensi tertentu. Magnitude- Z  dan  fasa  (θ)  berhubungan  dengan  resistan  (R)  dan  reaktan  (X),  masing-masing  sebagai fungsi dari frekuensi f, ditunjukkan pada Persamaan (1) dan (2).
Z(f) = R(f) − jX(f) (1) θ(f) =   −𝑡𝑎𝑛 (2)
Di mana j adalah bilangan komplek √(-1). Dalam kasus bahan yang bersifat magnet, bagian reaktan di sebelah kanan, yaitu X, terdiri dari unsur induktif XL dan kapasitif XC. Yaitu (+jX L - jX C ). Pada kasus material biologi pada frekuensi rendah unsur induktif amat sangat kecil, atau diabaikan (Bera,  dkk,  2016)  (Maxwell,  1892)  (Lasia,  2014) .  Hubungan  induktif  X L dengan induktan L dan kapasitif X C dengan kapasitan C ditentukan dari definisi X L = 2πfL dan X C = 1/(2πfC), atau X L = ωL dan X C = 1/(ωC), di mana ω = 2πf.
Harga R(f) dan X(f) dari impedansi Z(f) dapat dihitung secara langsung dengan Persamaan (3) dan (4).
R(f) = |Z(f)|cos(θ(f)) (3) X(f) = |Z(f)|sin(θ(f)) (4)
Teori  hukum  Ohm  tegangan  bolak-balik  menyatakan  impedansi  Z(f)  adalah  fungsi  transfer yang dapat dihitung dari tegangan V(f) dibagi arus yang masuk I(f).
Plot jenis ketiga, yaitu imaginer-Z lawan real-Z, membentuk diagram setengah lingkaran, atau dikenal  diagram  Argand.  Hubungannya  dengan  model  rangkaian  listrik  paralel  ekivalen dijelaskan  pada  Gambar  1.  Penjelasan  tentang  diagram  dan  model  masing-masing  yang
berbeda dijelaskan di bawah keterangan gambar. Bentuk setengah lingkaran tersebut memiliki pusat di sekitar sumbu ordinat. Besar dan kecil dari harga jari-jarinya berhubungan dengan besar  dan  kecil  harga  impedansi  listrik  dari  obyek.  Dalam  karakterisasi,  analisis  terkadang dihadapkan  kepada  fenomena  diagram  Argand  yang  terbuka.  Ini  disebabkan  kehadiran impedansi Warburg (Lasia, 2014) , yaitu besaran di luar harga resistan dan reaktan dari obyek yang dievaluasi.
Gambar 1. Model Rangkaian Elemen Listrik Paralel dan Grafik Setengah Lingkaran Diagram Argand untuk Plot Bagian Imaginer (-X) Lawan Bagian Real (R) (Uygun & Ertuğrul Uygun, 2014)
Diagram Argand memiliki titik potong antara garis absis dan ordinat pada nilai 0 (nol) ohm. Gambar 1 (a): model rangkaian paralel murni, di mana RP adalah unsur resistan dan CP adalah unsur kapasitan yang keduanya terpasang secara paralel, RP || CP. Bagian sebelah kiri dari diagram Argand merapat ke harga 0 ohm.  Gambar 1(b): model rangkaian paralel (RP || CP) yang berhubungan seri dengan r, yaitu harga resistan kontribusi dari sistem alat ukur. Dengan ada kontribusi ini, diagram Argand digeser sejauh r dari titik nol ohm ke arah kanan R. Gambar 1 (c): model rangkaian seri antara RP dan W (RP–W), keduanya berhubungan paralel dengan CP (RP –W || CP), beserta kontribusi r adalah dari alat ukur, sedangkan W adalah impedansi Warburg sebagai kontribusi dari ketidakmurnian dalam sistem obyek yang dievaluasi.

## 2.2  Perangkat
Perangkat percobaan terdiri dari tiga unsur utama (lihat Gambar 2): papan evaluasi – objek evaluasi – PC (komputer). Papan evaluasi Eval AD5933 EBZ dari Analog Devices Inc. tersedia di pasar lengkap dengan software. Penjelasan lengkap dari sistem ini dapat diakses dari web pembuat (Analog Devices Inc, 2015). Sistem sedia dikalibrasi dengan resistor dan kapasitor yang sesuai. Catu daya disediakan melalui USB disambungkan ke PC. Objek evaluasi, yaitu pisang  kepok,  dihubungkan  ke  papan  evaluasi  melalui  dua  kabel  dan  dua dispossable electrode.  Data  hasil  evaluasi,  yaitu  frequency,  impedance,  phase,  real,  imaginer,  dan magnitude per satu kali percobaan disediakan oleh sistem dalam folder AD5933 dalam file csv yang siap olah di aplikasi pengolah spreadsheet.
Gambar 2. Percobaan Melibatkan Papan Evaluasi, Objek Evaluasi dan PC (Komputer) di Ujung USB
Gambar 3. Panel Interaktif untuk Pengaturan Eval AD5933 EBZ
Fitur dan fungsi utama. Di sini dua kelompok fitur dan fungsi akan dijelaskan, yang terkait dengan sistem perangkat keras pada papan evaluasi (Gambar 2) dan yang terdapat pada panel interaktif dari perangkat lunak (Gambar 3). Perangkas keras AD5933 memuat elemen-elemen utama:  MCLK,  DDS,  DAC/ADC,  LPF, register,  I 2 C,  DFT  dan  sensor  temperatur.  Gambar rangkaian perangkat keras dijelaskan dengan rinci pada situs pembuat.
MCLK  atau maximum  clock  adalah  elemen  jam  sistem  yang  menghasilkan  pulsa-pulsa.  Ia berupa osilator kuarsa, dipilih dengan signal timing yang tinggi, sehingga ketika dikenai aliran listrik dia bergetar dengan kecepatan di atas waktu terlama yang diperlukan agar setiap sinyal dapat disebarkan ke seluruh sirkuit untuk menyinkronkan semua komponen di papan. Sistem ini  mencegah  sinyal  datang  sebelum  sinyal  lain  siap,  dengan  demikian  semuanya  dijaga tersinkronisasi.  Kapasitas  frekuensi  bawaan  sebesar  16.766  MHz,  atau  ditulis  di default 16.000.000.  PLF  atau low  pass  filter  digunakan  untuk  memperoleh  hasil  yang  bersih  dari fluktuasi rentang pendek, atau noise, dan menyisakan fluktuasi rentang panjang. PLF jenis aktif  dipilih  dengan  memberi  penguat operational  amplifier  (op  amp)  dan  Gain,  untuk menentukan batasan respon frekuensi maksimum.
Pulsa-pulsa dari MCLK diterima, dikumpulkan dan diolah menjadi peta digital gelombang sinus di  DDS  ( direct  digital  synthesizer)  27  bit.  Selanjutnya  sampel  sinus  digubah  dari  digital  ke analog  atau  sebaliknya  di  DAC/ADC  ( digital  -  analog  conventer)  12  bit,  lalu  diolah  di  LPF. Luarannya diperkuat dengan Gain. Impedansi untuk setiap titik frekuensi dihitung pada DFT
( discrete Fourier transform) setelah digandakan sebanyak 1024 sampel per satu titik frekuensi. Hasilnya disimpan dalam 2 buah register masing-masing 16 bit untuk Real dan Imaginer. Dua register  ini  disambungkan  dengan  inter-integrated  circuit  (I 2 C)  sebagai interface  ke microcontroller.  Bagian-bagian  dari  panel  interaktif  pada  sistem  perangkat  lunak  dijelaskan berikut ini.
Sweep  parameter.  Sebelum  mengeksekusi  sistem,  ada  tiga  parameter  sweep  (sapu)  yang diperlukan untuk diberikan. Yaitu Start Frequency (Hz), Delta Frequency (Hz) dan Number of Increment. Jika tertulis 30000 pada Start Frequency, 2 pada Delta of Increment dan 100 pada Number  of  Increment,  maka  proses  sweep  akan  mengalirkan  gelombang  listrik  secara bertahap  dari  frekuensi  30.000  Hz  sebagai Start  Frequency  (frequensi  mula),  lalu  30.002, 30.004,  ...,  30.100,  30.102,  ...,  sampai  30.200,  sehingga  ada  101  data  frekuensi  yang disapukan, dan berhenti pada 30.200 sebagai Stop Frequency (frekuensi akhir). Yakni Stop Frequency  =  Start  Frequency  +  (Delta  Frequency  x  Number  of  Increment).  Number  of increment dibatasi sampai 511. Jika sistem ingin dipakai pada rentang frekuensi dari 50 Hz sampai 2 MHz, yaitu daerah evaluasi banyak peneliti melakukan sweep untuk obyek biologi (Chowdury, Bera, Ghoshal, & Chakraborty, 2017) , maka diberi 50 di Start Frequency, 500  di Number  of  Increment  dan  4000  di  Delta  of  Increment.  Begitu  harapan.  Tetapi kemampuan sistem hanya sampai di bawah 500 kHz atau 500.000 Hz, sehingga hanya bisa dipasang di Start Frequency, Delta of Increment dan Number of Increment sebagai 50, 800, 500 secara berurutan.
Ketika nilai-nilai sudah diberikan untuk frekuensi mula, delta frekuensi dan banyak kenaikan yang  diregister,  berikutnya  adalah  kegiatan  mengkalibrasi  AD5933  dengan  menyediakan impedansi yang diketahui (Z known) yang sekiranya terletak di titik tengah kisaran impedansi yang  tidak  diketahui  (Z unknown).  Impedansi  kalibrasi  yang  diketahui  memberi  besar  kode digital pada titik frekuensi kalibrasi. Kedua data ini digunakan untuk kalibrasi. Besaran kode digital  yang  diberikan  setelah  setiap  sapuan  frekuensi  kemudian  dikalikan  dengan  faktor penguatan ( Gain Factor) untuk menghasilkan nilai Admittance. Impedance adalah kebalikan dari nilai admitansi ini.
Output  Exitation.  Bagian  ini,  misal  dipilih  range  1:  2Vp-p  dengan  PGA  control:  Gain  X1, menunjukkan  bahwa  impedansi  kalibrasi  (Z known)  dan  impedansi  yang  tidak  diketahui (Z unknown) sesudahnya akan dieksitasi dengan sinusoid 2Vp-p dan akan diperoleh nilai x1 sebelum  diambil  sampelnya  oleh  ADC.  Nilai  tegangan  eksitasi  keluaran  dan Gain  PGA ( programmable Gain amplifier, penguat Gain yang terprogram) dipilih sampai rentang dinamis optimal ditampilkan ke depan dan ke ADC tanpa menjenuhkan saluran masukan ADC. Gain di sekitar penguat trans impedansi diberikan oleh RFB / Z unknown. Di mana RFB adalah nilai resistansi feedback yang diketahui nilainya, dan Zunknown adalah impedansi yang diuji.
Setelah tiga nilai parameter sweep dipasang dan kondisi kalibrasi sistem yang optimal dipilih, kemudian  tombol  " Program  Device  Register"  ditekan  untuk  mengirimkan  data  input  dan memprogram AD5933. Dengan nilai impedansi kalibrasi dimasukkan, Gain Factor akan dihitung oleh PC setelah tombol " Calculated Gain Factor" ditekan. Gain Factor digunakan untuk sweep berikutnya  ketika  pengguna  menekan  tombol  " Start  Sweep".  Jika  profil kalibrasi  impedansi teoritik dari topologi kalibrasi yang dipilih ingin dilihat, maka centang kotak “ view theoritical impedance profile” sebelum menekan tombol “Start Sweep”. Kedua profil dibedakan antara garis kalibrasi yang terukur (garis hitam) dan yang ideal (biru). Jika hasil kalibrasi dianggap cukup, maka ganti impedansi kalibrasi dengan impedansi yang ingin diketahui (Z unknown), hapus  centang  “ view  theoritical  impedance  profile"  dan  tekan  kembali  "Start  Sweep", setelahnya  profil  impedansi  Z unknown  yang  diukur  akan  ditampilkan.  Profil  impedansi ( Impedansi  absolut  |Z|)  untuk  kalibrasi  (Zknown)  atau  impedansi  yang  diukur  (Zunknown)
ditampilkan di panel depan pada tab "Impedansi |Z|". Untuk menampilkan profil Impedansi Fasa (θ) yang diukur, aktifkan tab " Fase Impedance". Data impedansi absolut |Z| dan fasa θ yang diukur dapat dikeluarkan dengan menekan tombol "Download Data". Data tersebut siap disimpan ke dalam file berekstensi csv.
Menghitung Magnitude Impedansi. Tahap pertama dalam menghitung impedansi untuk setiap titik  frekuensi  adalah  menghitung magnitude  DFT  (discrete  Fourier  transform)  pada  titik tersebut. Algoritma DFT dibuat untuk memberikan sebuah data real (R) dan imaginer (I) pada setiap  frekuensi  luaran  selama  proses sweep  berlangsung.  Yaitu  dengan 𝑋(𝑓) = ∑ (𝑥(𝑛)𝑐𝑜𝑠𝑛 − 𝐽𝑠𝑖𝑛(𝑛))) di mana X(f) adalah power pada sinyal di titik frekuensi f, x(n) adalah luaran ADC, cos(n) dan sin(n) adalah vektor tes sampel yang diberikan DDS pada titik frekuensi f. Penggandaan diakumulasikan per 1024 sampel per satu titik frekuensi. Hasilnya disimpan dalam 2 kali rekaman atau register 16 bit masing-masing untuk real dan imaginer. Magnitude dihitung sebagai √(R² + I²) sedangkan fasa sebagai tanˉ¹(I/R). Contoh register data Real  sebesar  907  desimal  dan  register  data  Imaginer  sebesar  516  decimal  maka Magnitude  =  √(907²  +  516²)  =  1043.506.  Untuk  mengubah  ini  ke  impedansi  maka  perlu dikalikan faktor skala yang disebut Gain Factor. Gain factor dihitung ketika sistem dikalibrasi dengan impedansi yang diketahui (Z known) dipasang di pin-pin VOUT dan VIN.
Contoh. Output Excitation dipilih Range 1: 2 Vp-p, PGA Control dipilih Gain = x1, Calibration Impedance dipilih Resistor only R1, Resistor value R1 diisikan 200E3 atau 200000 (200 kΩ), yang  lain  dibiarkan  apa  adanya.  Ditekan  tombol  “ Program  Device  Registers”.  Lalu  ditekan “ Calculate Gain Factor”. Maka pada frekuensi kalibrasi 30 kHz akan diberi register data Real (R) = -3996 desimal, register data Imaginer (I) = +8830 desimal, Magnitude dihitung dengan rumus √((-3996)² + 8830²) = 9692.106. Maka Gain Factor dihitung dengan Gain Factor = Admittance/Magnitude=((1/Impedance)/Magnitude) = 200 kΩ/9692.106 = 515.819 x 10ˉ 12 . Untuk  menghitung  Impedansi,  rumus  ini  diubah  menjadi Impedance  =  1/(Gain  Factor  x Magnitude).  Register  kalibrasi  200  kΩ  pada  frekuensi  30  kHz  tersebut  sudah  memberikan harga Gain Factor, harga ini akan digunakan untuk pengukuran impedansi yang ingin diukur (yakni Z unknwon). Misal Zunknown itu adalah 510 kΩ maka pengukurannya pada frekuensi 30 kHz akan dihitung sebagai Impedansi = 1/(515.819 x 10ˉ 12 x Magnitude). Magnitude ini akan  diberikan  ketika  obyek  evaluasi  dipasang  dan  tombol Start  Sweep  ditekan.  Nilai Impedansi yang diberikan mesti ada error, untuk memperkecil error ini opsi Calibration Gain Factor diberikan, apakah menggunakan nilai tengah, opsi Mid-Point Frequency calibration, atau menggunakan nilai rata-rata, opsi Multi-Point Frequency calibration.
Opsi kalibrasi nilai tengah. Misal frekuensi pengukuran dari 55 kHz (f 1 ) sampai 65 kHz (f 2 ). Gain  Factor  yang  dihitung  pada  55  kHz  adalah  1.031224  x  10ˉ 9 dan  pada  65  kHz  adalah 1.035682 x 10ˉ 9 . Maka selisih dari dua Gain Factor ini (ΔGF = GF(f 2 ) – GF(f 1 )) adalah 4.458000 x 10ˉ 12 dari selisih frekuensi bawah dan atas, atau lebar frekuensi (Δf = f 2 –f 1 ), sebesar 10 kHz.  Bila Gain  Factor  (GF)  pada  poin  frekuensi  tertentu  (fp)  ingin  dihitung  maka  dihitung dengan model ektrapolasi, yaitu GF(fp) =  ΔGF • (fp – f 1 )/ Δf + GF(f 1 ). Jika fp itu pada 60 kHz maka GF pada 60 kHz adalah = 4.458000 x 10ˉ 12 x 5/10 + 1.031224 x 10ˉ 9 = 1.033453 x 10ˉ 9 .
PGA Control. Apakah memilih x1 atau x5 akan menentukan Gain voltase, cara menentukannya adalah dengan rumus = Resistor Kalibrasi / Z unknown x PGA Gain. Jika diambil 200 kΩ sebagai kalibrasi dan PGA Gain dipilih x1 berarti ini untuk Zunknown berharga di sekitar 200 kΩ agar ADC input 2 V p-p ( Range 1) dapat menerimanya. Bila dipilih x5, voltase yang dikirim akan membuat jenuh ADC, sehingga sistem terganggu.
Pengukuran Fasa Impedansi. Pengukuran fasa impedansi (Zθ) ada dua tahap. Tahap pertama melibatkan  AD5933 menghitung  fasa  sistem  dari resistor  kalibrasi  (θ known) yang dipasang pada pin-pin VOUT dan VIN. Dengan resistor dipasang tidak ada fasa yang maju ( lead) atau tertinggal ( lag) yang ditambahkan kepada sinyal AD5933. Fasa yang dihasilkan murni akibat kutub-kutub internal dari AD5933. Ini fasa internal sistem, Ƨsistem.
Pada  tahap  kedua,  ketika  obyek  yang  ingin  diketahui  (θ unknown)  dipasang,  misal  sebuah kapasitor dipasang pada pin-pin VIN dan VOUT, dan sistem dieksekusi, maka dihitung fasa impedansi  (Zθ)  =  θunknown  –  Ƨsistem.  Contoh.  Pasang  sebuah  resistor  220  kΩ  (resistor feedback) di RFB, pilih PGA x1, lakukan eksekusi sistem. Kemudian pasang kapasitor 10pF, lakukan eksekusi. Plot fasa sistem (dalam derajat) lawan frekuensi untuk kedua obyek: resistor dan kapasitor. Lalu plot Zθ = θ unknown – Ƨsistem (dalam derajat).
Yang perlu diperhatikan untuk menghitung fasa adalah fungsi arctangen yang hanya bekerja pada  angka  positif,  yakni  baik Real  dan  Imaginer  keduanya  positif,  atau  pada  kuadran pertama. jika Real positif dan Imaginer negatif data berada pada kuadran kedua, ketika ini arctangen  memberi  sudut  negatif,  karena  itu  perlu  ditambah  180  derajat  agar  arctangen memberi harga yang benar. Begitu juga ketika keduanya berharga negatif, yakni di kuadran ketiga, arctangen akan memberi harga positif, maka perlu ditambah 180 derajat agar memberi harga yang benar. Ketika bagian Real positif dan bagian Imaginer negatif, yakni di kuadran keempat, arctangen memberi harga negatif, maka perlu ditambah 360 derajat untuk mendapat harga fasa yang benar.
Jika magnitude  impedansi  |Z| dan  fasa  impedansi  Zθ  (dalam  radian) sudah betul  dihitung, maka  dimungkinkan  untuk  menghitung magnitude  resistif  (Real)  dan  magnitude  reaktif ( Imaginer) kepada impedansi obyek yang ingin diketahui (Zunknown) menggunakan proyeksi vektor magnitude impedansi kepada bagian Real dan Imaginer dengan Persamaan (5) dan (6).
|Z𝑅𝑒𝑎𝑙|   =   |Z| x cos Zθ (5) |Z𝐼𝑚𝑎𝑔𝑖𝑛𝑒𝑟|   =   |Z| x sin Zθ (6)

## 2.3  Prosedur Percobaan
Prosedur  pengoperasian  papan  evaluasi  Eval  AD5933  EBZ  adalah  menurut  urutan  sebagai berikut: (1) Koneksi Papan ke PC melalui kabel USB, (2) Koneksi dua kabel (VIN, VOUT) ke dua sisi RFB untuk memasang kalibrasi Z known, (3) Koneksi dua kabel (VIN, VOUT) ke dua sisi Z untuk memasang kalibrasi Z unknown, (4) Aktifkan PC, (5) Aktifkan software AD5933 Eval, (6) Isi Sweep Parameter, (7) Pilih dan isi kalibrasi ZKnown yang sesuai, (8) Opsi A untuk kalibrasi dan Opsi B untuk pengukuran. Pasang Z known di kabel RFB (Opsi A) dan/atau pasang
Z Unknown di Z (Opsi B) (9) Klik Register, (10) Klik Calculate Gain Factor, (11) Klik Measure temperature, (12) Klik Enable continous sweap (jika data luaran diinginkan), (13) Klik Start Sweap, (14) Tunggu sistem mengeksekusi hingga selesai. Klik Download Data. File csv tersedia di folder AD5933.
Prosedur pengolahan data untuk tujuan sortir mutu dilakukan kepada tiga tahap. Pertama, file csv dibuka dalam pengolah spreadsheet, lalu data pada kolom Frequency, kolom Real, dan kolom Imaginary  dipisahkan.  Kedua,  pengujian  Standar Deviasi  (SD) untuk melihat apakah percobaan  yang  dijalankan  memberi  data  yang valid.  Bagian  ini  dijelaskan  dalam  diskusi. Ketiga,  pengolahan  grafik  untuk  membat  diagram  Argand.  Kunci  keberhasilan  percobaan ditentukan oleh tiga aspek: aspek parameter, aspek koneksi, dan aspek fisik objek evaluasi. Aspek parameter yaitu pada pemilihan kalibrasi dan pemilihan rentang frekuensi yang tepat
ukur bagi benda yang menjadi objek evaluasi. Pada percobaan ini digunakan kalibrasi resistor 3000 Ohm dan rentang frekuensi dari 4000 Hz sampai 100.000 Hz. Aspek koneksi tertentu pada koneksi kabel ke pin-pin pada papan evaluasi dan cekaman dispossable electrode pada objek evaluasi. Aspek fisik objek evaluasi terkait dengan keadaan fisik, baik pada permukaan kulit pisang (datar/ tidak datar) maupun pada kondisi di bawah kulit (utuh/ busuk).

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pisang  kepok  Enggano  dalam  tiga  jenis  mutu  yang  berbeda,  yaitu:  mentah,  mengkal  dan masak ( P , P , dan P ) dijadikan obyek evaluasi dari percobaan Eval AD5933 EBZ. Untuk satu obyek mutu diambil tiga buah pisang dari kelompoknya (sisir atau sikat). Ketiga kriteria dipilih menurut warna kulit pisang-pisang yang dominan dalam satu sikat. Tiga pisang mentah diambil dari  satu  sikat  pisang  kepok  dengan  warna  kulit  yang  semuanya  hijau  cerah.  Tiga  pisang mengkal diambil dari yang semua kulitnya berwarna hijau tua, dengan ada kesan warna kuning akan  muncul.  Tiga  pisang  masak  diambil  dari  yang  semua  kulitnya  berwarna  kemerahan, warna merah lebih dominan dari warna kuning. Masing-masing dilakukan percobaan tiga kali ( P , P , dan P , begitu juga dengan P dan P ). Harga rata-rata dari tiga data ( P , P , dan P ) untuk masing-masing Real dan Imaginary diplot menjadi diagram Argand (lihat Gambar 4). Dari tangga 4000 Hz ke tangga 100.000 Hz diperoleh 500 buah data per satu kali percobaan untuk  masing-masing P , P ,  dan P (misal P , ).  Validasi  statistik  dilakukan  dengan menghitung standar deviasi (SD) per tangga frekuensi dari tiga kali percobaan per satu buah pisang,  sehingga  didapat  SD  dari P , , P , ,  dan P , ,  SD  dari P , , P , ,  dan P , ,  begitu seterusnya sampai SD dari P , , P , , dan P , , kemudian nilai SD rata-rata dihitung. Nilai SD rata-rata yang didapat antara 3 dan 10 menunjukkan bahwa sistem ini cukup akurat. Sesuai dengan pernyataan dari pembuat bahwa alatnya memiliki tingkat akurasi 0,5%. Apabila SD rata-rata  yang  diberikan  bernilai  puluhan  atau  bahkan  ratusan  berarti  ada  masalah  dalam sistem  sambungan  atau  pisang  sudah  rusak  atau  busuk.  Visualisasi  diagram  Argand  hasil sweep parameter dari 4000 Hz sampai 100.000 Hz dengan kenaikan frekuensi sebanyak 500 kali telah berhasil membedakan tiga jenis mutu yang berbeda dari kelompok-kelompok pisang kepok sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 4.
Analisis Local Operating Model (LOM) terhadap data luaran evaluasi pisang kepok digunakan aplikasi Electrochemical Impedance System milik Bondanrenko dan Ragoisha (Bondarenko & Ragoisha, 2005) berdasarkan model dari Vladikova dan Stanov (Vladikova & Stoynov, 2004) . Hasilnya menunjukkan bahwa data sesuai dengan model di Gambar 1.
Pola diagram Argand berubah dari impedansi reaktan yang rendah pada jenis mutu pisang mentah kepada impedansi reaktan yang tinggi pada jenis mutu pisang masak. Perbedaan ini mungkin  terkait  dengan  kadar  glukosa,  percobaan  AboBakr et  al (AboBakr,  dkk,  2019) menunjukkan bahwa semakin banyak kadar glukosa yang diberikan akan semakin besar harga impedansi.  Faktor  lain  yang  mungkin  berpengaruh  terhadap  perubahan  impedansi  adalah kadar air. Kertesz et al (Kertesz, dkk, 2015) menguji pada wortel dan Islam et al (Islam, dkk, 2015) pada bawang, dengan semakin berkurang kadar air semakin besar impedansi. Tetapi  tidak  demikian  halnya  pada  pisang.  Jenis  mutu  pisang  yang  lewat  masak  akan mengeluarkan cairan dalam penyimpanan. Selain pengaruh kandungan air, pengaruh mineral yang dikandung juga meningkat pada pisang musa spp dari jenis mutu mentah kepada jenis mutu masak (Adeyemi & Oladiji, 2009) .

## Gambar 4. Analisis Bioimpedansi pada Tiga Jenis Mutu Pisang yang Berbeda
Pada perusahaan dengan area bisnis dengan produk tertentu, karakter produk akan menjadi lebih  spesifik,  memerlukan  rentang  area  evaluasi  yang  terbatas  dan  memberikan  karakter model  yang  khas.  Oleh  karena  itu,  alat  yang  digunakan  untuk  sortir  tidak  perlu  memiliki rentang kemampuan yang lebar.  Untuk keperluan yang terbatas, alat  yang  murah  tersedia dengan tingkat akurasi yang memadai.

## 4. KESIMPULAN
Karakterisasi sortir produk untuk memisahkan satu jenis mutu dari jenis mutu yang berbeda telah berhasil dilakukan menggunakan papan evaluasi Eval AD5933 EBZ. Dibandingkan dengan LCR- meter  komersial  yang  biasanya  memiliki  keterbatasan  pada  rentang  frekuensi  yang disediakan, tidak menyediakan opsi model-model ekivalen sirkuit RC untuk sel, dan meminta harga tambahan untuk perangkat lunak pengolah data, Eval AD5933 EBZ tidak hanya murah melainkan  sudah  menyediakan  item-item  yang  tidak  ditawarkan  oleh  LCR- meter  sehingga sistem ini sedia dikembangkan sebagai alat bantu pada bagian pengujian mutu terkait objek biologi. Bila sistem yang ada diterima apa adanya, tanpa dilakukan modifikasi, keterbatasan alat dalam bidang aplikasi dapat diatasi dengan mencermati karakteristik nilai standar deviasi. Pola diagram Argand berkembang atau menyusut seiring dengan perbedaan jenis-jenis mutu pisang kepok di atas sesuai dengan laporan penelitian lain pada buah pisang pada umumnya. Penelitian ini berhasil memanfaatkan sistem sedia jadi Eval AD5933 EBZ untuk teknik sortasi antara tiga jenis mutu pisang kepok, yaitu mentah, mengkal dan matang. Analisis dari standar deviasi  terhadap  data  yang  diberikan  dapat  menjelaskan  kebaikan  fisik  buah  dan  koneksi wiring.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pembiayaan kegiatan penelitian bersumber dari dana Hibah Penelitian Unggulan Universitas di bawah  pengaturan  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM)  Universitas Bengkulu  tahun  2020.  Kegiatan  penelitian  sangat  tertolong  oleh  kerja  rekan-rekan  Fadiyah Nahdah  Abrar  dan  Kiang  Santan  di  Laboratorium  Elektronika  dan  Telekomunikasi  Fakultas Teknik Universitas Bengkulu.

## DAFTAR RUJUKAN
AboBakr, A., Mohsen,  M.,  Said, L.  A., Madian,  A.  H.,  Elwakil,  A.  S., &  Radwan,  A.  G. (2019).
Banana  Ripening  and  Corresponding  Variations  in  Bio-Impedance  and  Glucose  Levels.
Proceedings of Novel Intelligent and Leading Emerging Sciences Conference, (pp. 130 - 133). Giza, Egypt: IEEE.
Adeyemi,  O.  S.,  &  Oladiji,  A.  T.  (2009).  Compositional  Changes  in  Banana  (Musa  ssp.)  Fruits
During Ripening. African Journal of Biotechnology, 8(5), 858 - 859.
Alberts, B., Johnson, A., Lewis, J., Raff, M., Roberts, K., & Walter, P. (2015). Molecular Biology of the Cell (6th ed.). New York: Garland Science.
Analog Devices Inc. (2015). Evaluation Board for the 1 Msps 12-bit Impedance Converter Network Analyzer. Analog Devces Inc. Norwood: Analog Devces Inc.
Ando, Y., Mizutani, K., & Wakatsuki, N. (2014). Electrical Impedance Analysis of Potato Tissues During Drying. Journal of Food Engineering, 121(1), 24 - 31.
Arpaia, P., Clemente, F., & Romanucci, C. (2008). An Instrument For Prosthesis Oseointegration Assessment By Electrochemical Impedance Spectrum Measurement. Measurement, 41(9),
1040 - 1044.
Azevedo,  E.  B.,  Alonso,  K.  C.,  &  Cliquet  Jr,  A.  (2016).  Body  Composition  Assessment  By
Bioelectrical Impedance Analysis And Body Mass Index In Individuals With Chronic Spinal Cord Injury. Journal of Electrical Bioimpedance, 7(1), 2 - 5.
Azzarello, E., Masi, E., & Mancuso, S. (2012). Electrochemical Impedance Spectroscopy. Dalam Plant Electrophysiology, (pp. 205 - 223). Berlin: Springer.
Bera',  T.  K.,  &  Nagaraju,  J.  (2009).  A  Study  Of  Practical  Biological  Phantoms  With  Simple
Instrumentation For Electrical Impedance Tomography (EIT). IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, (pp. 511 - 516).
Bera,  T.  K.,  Jampana,  N.,  &  Lubineau,  G.  (2016).  A  Labview-Based  Electrical  Bioimpedance
Spectroscopic Data Interpreter (LEBISDI) For Biological Tissue Impedance Analysis And
Equivalent Circuit Modelling. Journal of Electrical Bioimpedance, 7(1), 35 - 54.
Berra, T. K., & Nagarraju, J. (2011). Electrical Impedance Spectroscopic Study of Broiler Chicken Tissues Suitable for The Development of Practical Phantoms in Multifrequency EIT. Journal of Electrical Bioimpedance, 2(1), 48 - 63.
Bondarenko,  A.  S.,  &  Ragoisha,  G.  A.  (2005).  Variable  Mott-Schottky  plots  acquisition  by potentiodynamic  electrochemical  impedance  spectroscopy. Journal  of  Solid  State Electrochemistry, 9(12), 845 - 849.
Bouchaala, D., Kanoun, O., & Derbel, N. (2015). High Accurate And Wideband Current Excitation For Bioimpedance Health Monitoring Systems. Measurement, 79(1), 339 - 348.
Burg, S. P., & Burg, E. A. (1965). Ethylene Action And The Ripening Of Fruits Ethylene Inﬂuences
The  Growth  And  Development  Of  Plants  And  Is  The  Hormone  Which  Initiates  Fruit
Ripening. Science, 148(3674), 1190 - 1196.
Chakraborty,  S.,  Das,  C.,  Saha,  R.,  Das,  A.,  Bera,  N.  K.,  Chattopadhyay,  D., et  al.  (2015).
Investigating  The  Quasi-Oscillatory  Behavior  Of  Electrical  Parameters  With  The Concentration Of D-Glucose In Its Aqueous Solution At Room Temperature By Employing Impedance Spectroscopy Technique. Journal of Electrical Bioimpedance, 6(1), 10 - 17.
Chowdhury,  A.,  Bera,  T.  K.,  Ghoshal,  D.,  &  Chakraborty,  B.  (2017).  Contact  Impedance
Measurement Using Compound Electrodes From Electrical Impedance Spectroscopy (EIS)
Study During Banana Ripening. Journal of Engineering and Apllied Sciences, 12(10), 8924
- 8935.
Chowdury, A., Bera, T. K., Ghoshal, D., & Chakraborty, B. (2017). Electrical Impedance Variations In Banana Ripening: An Analytical Study With Electrical Impedance Spectroscopy. Journal of Food Process Engineering, 40(2), e12387.
Damez, J. L., Clerjon, S., Abouelkaram, S., & Lepetit, J. (2007). Dielectric Behavior Of Beef Meat In The 1–1500 Khz Range: Simulation With The Fricke/Cole–Cole Model. Meat Science, 77(4), 512 - 519.
Damijan,  M.,  Pavselj,  N.,  &  Hart,  F.  X.  (2006).  Electric  Properties  of  Tissues.  Dalam Wiley
Encyclopedia  of  Biomedical  Engineering  (Wiley  Online  Library  ed.,  hal.  ebs0403).  New York: John Wiley & Sons, Inc.
Golding, J. B., Shearer, D., Wyllie, S. G., & McGlasson, W. B. (1998). Application of 1-MCP and Propylene  to  Identify  Ethylene-Dependent  Ripening  Processes  in  Mature  Banana  Fruit.
Postharvest Biology and Technology, 14(1), 87 - 98.
Gonzalez, M. C. (2019). Using Bioelectrical Impedance Analysis for Body Composition Assessment: Sorting Out Some Misunderstandings. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition, 43(8),
945 - 953.
Grossi, M., & Ricco, B. (2017). Electrical impedance spectroscopy (EIS) for biological analysis and food characterization: a review. Journal of Sensors and Sensor Systems, 6(1), 303 - 325.
Herath, H. W., Bandara, D. C., Selvarajah, S., & Abeysinghe Banda, D. G. (1998). Effect of Pre- Harvest  Calcium  Treatment  on  Post-Harvest  Quality  of  Pineapple. Tropical  Agricultural
Research, 10(1), 214 - 224.
Hopkins, W. G., & Huner, N. P. (1995). Introduction to Plant Physiology (Vol. 355). New York:
Wiley.
Hossain,  M.  A.,  Rana,  M.,  Kimura,  Y.,  &  Roslan,  H.  A.  (2014).  Changes  in  Biochemical
Characteristics And Activities Of Ripening Associated Enzymes In Mango Fruit During The
Storage at Different Temperatures. BioMedical Research International, Article ID 232969.
Islam, M., Wahid, K. A., Dinh, A. V., & Bhowmik, P. (2015). Model of Dehydration and Assessment of Moisture Content on Onion Using EIS. Journal of Food Science and Technology, 56(6),
2814 - 2824.
Kertesz, A., Hlavacova, Z., Vozary, E., & Staranova, L. (2015). Relationship Between Moisture Content  And  Electrical  Impedance  Of  Carrot  Slices  During  Drying. International Agrophysics, 29(1), 61 - 66.
Koziol,  L.,  Pitre  Jr,  J.  J.,  Bull,  J.  L.,  Dodde,  R.  E.,  Kruger,  G.,  Vollmer,  A., et  al.  (2014).  The
Feasibility  Of  Using  Compression  Bioimpedance  Measurements  To  Quantify  Peripheral Edema. Journal of Electrical Bioimpedance, 5(1), 99 - 109.
Lasia, A. (2014). Electrochemical Impedance Spectroscopy and Its Applications. Berlin: Springer.
Lelievre,  J. M.,  Latche, A.,  Jones,  B.,  Bouzayen,  M.,  &  Pech,  J.  C.  (1997).  Ethylene  and  Fruit
Ripening. Physiology Plantarum, 101(1), 727 - 739.
Li, X., Wang, T., Pei, L., Zhu, C., & Xu, B. (2014). A Comparative Study of Sorting Methods for Lithium-ion  Batteries. EEE  Conference  and  Expo  Transportation  Electrification,  Asia- Pacific, (pp. 556 - 561). Beijing: ITEC Asia-Pacific.
Maryanto, I., Hamidy, A., Keim, A. P., Sihotang, V. L., Lupiyaningdyah, P., Irham, M., et al. (2017,
December  30). Ekspedisi  Pulau  Enggano.  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan  Indonesia,
Lembaga Penelitian Biologi. Jakarta: LIPI Press.
Maxwell, J. C. (1892). A Treatise on Electricity & Magnetism. London: Oxford University Press.
Ruiz, G. A., Zamora, M. L., & Felice, C. J. (2014). Impedance Spectroscopy Of Yeast Cells Attached
To Gold Electrodes. Journal of Electrical Bioimpedance, 5(1), 40 - 47.
Santos, J., Janeiro, F. M., & Ramos, P. M. (2014). Impedance Frequency Response Measurements With  Multiharmonic  Stimulus  And  Estimation  Algorithms  In  Embedded  Systems.
Measurement, 48(1), 173 - 182.
Sinaga, E. C., Apri, A., & Satria, P. U. (2019, October 25). Analisis produksi, pendapatan, dan efisiensi  usahatani  pisang  kepok  di  Kecamatan  Enggano  Kabupaten  Bengkulu  Utara.
(Skripsi Sarjana). Kota Bengkulu, Bengkulu, Indonesia: UNIB.
Uygun,  Z.  O.,  &  Ertuğrul  Uygun,  H.  D.  (2014).  A  short  footnote:  Circuit  design  for  faradaic impedimetric sensors and biosensors. Sensors and Actuatators B: Chemical, 202, 448-453.
Vangelisti, A., Amini, S., Smith, M. P., Brown, J., & Marsili, E. (2017). Sorting of Food Items With
Electrical  Impedance  Tomography.  Dalam Patent  Publication  WO  (hal.  Number
WO/2019/089038). Geneva: WIPO.
Vasquez-Caicedo,  A.  L.,  Schilling,  S.,  Carle,  R.,  &  Neidhart,  S.  (2007).  Effects  of  Thermal
Processing  and  Fruit  Matrix  on  B-Carotene  Stability  and  Enzyme  Inactivation  During
Transformation of Mangoes Into Puree and Nectar. Food Chemistry, 102(1), 1172 - 1186.
Vladikova,  D.,  &  Stoynov,  Z.  (2004).  Secondary  Differential  Impedance  Analysis  –  A  Tool  for
Recognition of CPE Behavior. Journal of Electroanalitical Chemistry, 572(2), 377 - 387.