RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index

## KLASIFIKASI BERAS LOKAL DI KARAWANG BERBASIS ELECTRONIC NOSE MENGGUNAKAN LARIK SENSOR MQ
Najmudin Fauji, Ibrahim, Eri Widianto, Vita Efelina, Rizal Hanifi Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Korespondensi: najmudin.fauji@staff.unsika.ac.id
Abstrak: Masyarakat  hanya  menggunakan  cara  konvensional  untuk  mengklasifikasikan beras-beras yang ada dengan cara melihat tekstur dari beras atau dengan cara mencium aroma yang  dihasilkannya.  Kurangnya  pengawasan  pada  sektor  distribusi  serta  minimnya kepedulian  sebagian  besar  masyarakat  terhadap  kualitas  beras  yang  dibelinya  membuka kesempatan  bagi  oknum-oknum  untuk  meraup  keuntungan  dengan  mencampurkan  beras berkualitas biasa ke dalam beras berkualitas baik. Sehingga perlu dibuat suatu sistem yang dapat  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  aroma  beras  dan  pengecekan  kualitas  dari beras  tersebut. Salah  satu  solusi  dari  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  pembuatan sistem  hidung  elektronik  ( electronic  nose )  yang  secara  efektif  dan  cerdas  dalam mengklasifikasi  jenis  beras. Electronic  nose ( e-nose )  adalah  instrumen  yang  terdiri  dari sensor kimia elektronik dan sistem pengenalan pola yang dapat mengenali aroma sederhana maupun  kompleks.  Sensor  gas  yang  digunakan  untuk  klasifikas  beras  bertipe  MQ  sebagai pengindera, untuk selanjutnya diekstraksi ciri dan dikenali polanya untuk identifikasi. Dalam penelitian ini dibuat alat klasifikasi beras dengan larik sensor gas MQ berbasis Arduino uno. Hasil  yang diperoleh mendapatkan data referensi beras jenis A dan B pada sensor MQ137, MQ135,  MQ3,  MQ8,  MQ7  dan  MQ136.  Beras  jenis  A  dab  B  mendapatkan  hasil  beruntun (688,439,470,485,319,337) dan (704,437,484,459,317,346).
Kata Kunci : Klasifikasi Beras, Electronic Nose, Sensor Gas MQ

## LOCAL RICE CLASSIFICATION IN KARAWANG BASED ON ELECTRONIC NOSE USING MQ SENSOR RANGE
Abstract: People  only  use  conventional  methods  to  classify  existing  rice  by  looking  at  the texture of rice or by smelling the aroma it produces. Lack of supervision in the distribution sector  and  at  least  the  concern  of  the  majority  of  the  community  for  the  quality  of  rice purchased  for  opportunities  for  individuals  to  reap  profits  by  mixing  high  quality  rice  into good quality rice. A system is needed that can classify the aroma of rice and check the quality of  the  rice.  One  solution  to  this  problem  is  the  creation  of  an  effective  and  intelligent electronic nose system (electronic nose) in classifying types of rice. Electronic nose (e-nose) is  an  instrument  consisting  of  electronic  chemical  sensors  and  pattern  recognition  systems that can support simple or complex scents. The gas sensor which is used for the MQ type rice classification  as  a  sensing,  is  then  extracted  features  and  the  pattern  is  identified  for classification. In this research, a rice device with MQ gas sensor based on Arduino uno was made.  The  results  obtained  get  reference  data  for  rice  types  A  and  B  on  sensors  MQ137, MQ135,  MQ3,  MQ8,  MQ7  and  MQ136.  Rice  type  A  and  B  get  successive  results (688,439,470,485,319,337) and (704,437,484,459,317,346).
Keywords: Rice classification, electronic nose, MQ gas sensor
RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index

## PENDAHULUAN
Padi  atau  beras  diasumsikan  telah  ada  lebih  dari  8000  tahun  yang  lalu.  Beras merupakan  jenis  biji-bijian  atau  rumput,  seperti  gandum,  millet,  atau  barley,  yang mengandung  karbohidrat.  Di  Indonesia  terdapat  beberapa  jenis  beras  aromatik  yang digolongkan  berdasarkan  asal  daerah  penghasilnya,  jenis  atau  varietasnya,  serta  cara pemrosesannya.  Kabupaten  Karawang  berada  di  bagian  utara  Provinsi Jawa  Barat  dengan luas  wilayah  1.753,27  km 2 atau  3,73  persen  dari  luas  Provinsi  Jawa  Barat.  Karawang merupakan salah satu daerah yang memiliki lahan subur di Jawa Barat, sehingga sebagian besar  lahannya  digunakan  untuk  pertanian.  Luas  lahan  sawah  di  Kabupaten  Karawang sekitar  95.906  Ha.  Pada  tahun  2016,  luas  panen  padi  sawah  seluas  186.983,60  Ha, sementara luas panen padi ladang sebesar 1.569 Ha (Sari, Permana, Trihandoko, Jamaludin, & Umaidah, 2017).
Hasil  panen  padi  yang  melimpah  tentunya  menghasilkan  jenis  beras  yang bermacam-macam.  Banyaknya  varietas  beras  yang  ada,  masing-masing  beras  memiliki aroma  yang  berbeda.  Masyarakat  sampai  saat  ini  hanya  menggunakan  cara  konvensional untuk mengklasifikasikan  beras  (Penelitian  &  Pengabdian,  2013).  Untuk  mengetahui  baik atau buruknya kualitas beras, masyarakat melihat tekstur atau dengan cara mencium aroma yang  dihasilkannya.  Hal  ini  menyebabkan  faktor  manusia  dapat  mempengaruhi  penilaian baik  atau  buruknya  kualitas  beras.  Kurangnya  pengawasan  pada  sektor  distribusi  serta minimnya  kepedulian  sebagian  besar  masyarakat  terhadap  kualitas  beras  yang  dibelinya, membuka kesempatan bagi oknum-oknum untuk meraup keuntungan. Salah satunya dengan mencampurkan  beras  berkualitas  biasa  ke  dalam  beras  berkualitas  baik.  Sehingga  perlu dibuat suatu sistem klasifikasi beras berdasarkan aroma beras dan pengecekan kualitas dari beras  tersebut.  Seiring  dengan  perkembangan  IPTEK,  telah  ditemukan  sistem  yang berfungsi seperti indra penciuman manusia yang disebut electronic nose . Electronic nose diciptakan pada tahun 1988 oleh Gardner dan Bartlett yang terdiri dari  larik  sensor-sensor  kimia  elektronik  dengan  spesifitas  parsial  dan  sistem  pengenalan pola  yang  tepat,  yang  mampu  mengenali  bau  sederhana  maupun  kompleks  (Matondang, Rochima, & Kurniawati, 2015). Electronic nose tersusun dari larik sensor gas  yang dapat membentuk  pola  karakteristik  gas  yang  terdeteksi  dari  perubahan  tegangan  pada  masing- masing sensor. Kinerja dari sistem electronic nose sangat bergantung pada kinerja dari larik sensor yang digunakan, dimana larik sensor adalah elemen utama. Sensor yang digunakan yaitu  sensor  kondutivitas,  sensor piezoelectric ,  MOSFET,  sensor  optik,  dan  metode berbasis  spektometri.  Terdapat  dua  jenis  sensor  konduktif  yaitu  metal oxide dan  polimer, keduanya  menunjukkan  perubahan  hambatan  saat  terpapar  senyawa  organik  yang  mudah menguap.  Dari  kedua  jenis  sensor  tersebut,  sensor  jenis  semikonduktor  metal oxide telah digunakan secara lebih luas dalam instrumen electronic nose dan telah tersedia secara luas di  pasaran  (Cortez,  2015)  Rouse  (2011)  mengatakan  bahwa  awalnya electronic  nose digunakan  untuk  aplikasi  kontrol  kualitas  makanan,  minuman  dan  kosmetik  (Yue  et  al., 2017)
Electronic  nose banyak  dimanfaatkan  sebagai  instrumen  untuk  identifikasi  dan klasifikasi.  Pemanfaatan  electronic  nose  saat  ini  meliputi  deteksi  bau  spesifik  dari  suatu penyakit  untuk  diagnosis  medis,  deteksi  polutan  dan  kebocoran  gas.  Penelitian  ini  akan difokuskan  pada  klasifikasi  beberapa  jenis  beras  lokal  di  Kabupaten  Karawang menggunakan  electronic  nose.  Untuk  dapat  mengklasifikasi  pola-pola  aroma  yang  ada, electronic  nose  harus  melalui  serangkaian  proses  pengujian  untuk  menghasilkan  tingkat keakurasian yang tinggi. Sistem hidung elektronik dibuat menggunakan sistem larik sensor gas MQ berbasis Adruino uno (Nasution, Asrosa, & Nainggolan, 2018) .
RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index

## METODE
Bahan  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi:  sampel  2  jenis  beras (A=IR64  dan  B=Rojolele)  masing-masing  30  ml.  Peralatan  penelitian  yang  digunakan meliputi:  Sensor  gas  MQ  (tipe  137,135,3,8,7,136),  Arduino  uno,  dan  kabel  jumper. E-nose kemudian diuji keluarannya untuk beras A dan B selama 23 menit. Perancangan chamber yang terdiri dari 3 ruang, yaitu ruang sensor, ruang instrumen dan ruang sampel. Pada ruang sensor terdapat sensor gas MQ, dan kipas kecil yang berfungsi untuk  mengalirkan  udara  bersih  ke  dalam  ruang  sensor.  Ruang  instrumen  terdapat  arduino sebagai  kontrol  sistem  dan  LCD  sebagai  data  keluaran.  Ruang  sampel  menggunakan beker glass berukuran  50  ml  yang  nantinya  dipanaskan  agar  bersifat  lebih volatile .  Secara  jelas ruang sensor, ruang instrumen dan ruang sampel pada e-nose ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Rancangan chamber a) ruang sensor, b) ruang instrumen dan c)ruang sampel

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Hasil penelitian yang diperoleh berupa chamber (ruang sensor, ruang instrumen dan ruang  sampel)  yang  dibuat  dengan  bahan  akrilik,  MDF  dan  beker  glass.  Pengujian e-nose dilakukan untuk mengetahui respon sensor pada beras A, dan B.
Chamber yang dibuat pada penelitian ini terdiri dari 3 ruang yaitu ruang sensor, ruang instrumen dan ruang sampel. Ruang sensor dan ruang instrument dibuat menggunakan bahan
Arduino Layar display b) Larik Sensor MQ Kipas DC napple masukan sampel pengujian a) Beker  glass 50ml napple c) Kabel USB
RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index
akrilik dan alasnya dari bahan MDF. Ruang sampel dibuat dengan beker glass 50ml tutupnya dibuat dengan akrilik. Sensor gas MQ ditempatkan pada ruang sensor yang bertujuan untuk mendapatkan data input dari aroma sampel yang melewati ruang sensor(Heyasa & Galarpe, 2017).  Napple  pada  ruang  sensor  dan  sampel  dihubungkan  untuk  mengalirkan  aroma  yang sudah dipanaskan pada ruang sampel.  seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Chamber a)ruang sensor, b)ruang instrument dan c)ruang sampel
Pengujian  alat  dilakukan  dengan  2  sampel  yaitu  beras  A  dan  B.  Sampel  diletakan dalam ruang sensor kemudian dipanaskan untuk mengalirkan aroma.  Gambar 3 merupakan proses pengujian.

## Gambar 3. Proses pengujian alat e-nose
Hasil akhir pengujian ditampilkan dalam beberapa  grafik hubungan jenis sensor, waktu dan  nilai  ADC,  6  jenis  sensor  ditampilkan  dengan  garis-garis  dengan  warna  yang  berbeda tiap variasi jenis sensornya. pengujian dilakukan  selama  rentang waktu 23 menit, rata-rata kemunculan  data  setiap  5  detik  dan  diperoleh  280  data  majemuk.  Grafik  hasil  uji  sampel beras A dan B menggunakan e-nose ditampilkan  pada Gambar 4 dan 5  Berikut ini:
c) b) a)
RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index
Gambar 4. Grafik ADC vs waktu beras tipe A

## Gambar 5. Grafik ADC vs waktu beras tipe B
Berdasarkan  Gambar  4  dan  5  terlihat  nilai  ADC  sensor  MQ  membutuhkan waktu  respon  yang lama untuk dapat nilai karakteristik dari beras A dan B. Beras jenis A dan B mendapatkan hasil setelah 20 menit terlihat pada Tabel 1
Tabel 1. Keluaran sensor MQ pada beras A dan B Jenis beras MQ137 MQ135 MQ3 MQ8 MQ7 MQ136 A 688 439 470 485 319 337 B 704 437 484 459 317 346
RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index
Gambar 6. Karakteristik grafik ADC beras tipe A dan B

## Pembahasan Perancangan Sistem
Secara  umum,  sistem  terdiri  atas  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Perangkat keras dari sistem berupa blok modul sensor, minimum sistem Arduino uno, valve dan pompa udara,  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Sedangkan  perangkat  lunak  terdiri  atas  program pembacaan  ADC,  pengaturan  valve  dan  sistem neural  network .  Deret  sensor  gas dihubungkan ke Single Board Computer dengan perantara serial sebagai piranti ADC melalui Arduino. Data sensor yang nantinya akan dianalisis lebih lanjut dengan NN untuk identifikasi jenis gas yang diujikan. Gambar 7 menunjukkan diagram blok dari sistem e-nose
Gambar 7. Diagram Blok Sisitem
Rancangan Chamber Rancangan chamber pada Electronic  nose ( E-nose )  yang  telah  dibuat,  dirancang kedap udara. Oleh sebab itu, chamber berbahan kaca akrilik, chamber sensor biasanya terbuat dari teflon atau kaca untuk menghindari adsorpsi uap ke dinding internal (“Chamber Sensor Electronic  Nose  Flow  System,”  2015).  jenis chamber yang  telah  dibuat  meletakkan  ruang sensor  tersekat  dengan  ruang  instrumen  dan  terpisah  dengan    ruang  sampel.  Sensor  yang
RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index
digunakan  ada  6  sensor  yaitu  MQ  137  (Sensor  1),  MQ135  (Sensor  2), MQ3 (Sensor  3), MQ8  (Sensor  4),  MQ  7  (Sensor  5),  dan  MQ  136  (Sensor  6).  Penambahan  pompa  mini diafragma dimaksudkan agar udara yang dihantarkan lebih stabil pada chamber tersebut. Gambar  1  menjelaskan  bahwa  sampel  diidentifikasi  menggunakan  beberapa  sensor gas yang terdapat pada array sensor dengan karakteristik sensor yang berbeda-beda. Sensor diletakkan pada ruang sensor dan dipanaskan pada suhu tertentu. Aroma yang dihasilkan oleh sampel  kemudian  dialirkan  ke  ruang  sensor  oleh  kipas    dan  akan  dideteksi  oleh  sensor. Sensor kemudian akan menghasilkan sinyal analog yang dikirimkan ke mikrokontroler. ADC pada mikrokontroler akan merubah sinyal analog yang dikirimkan dari sensor menjadi sinyal digital. Mikrokontroler kemudian akan membaca nilai tegangan output dari sensor. Data lalu dikirimkan  melalui  USB  Serial  ke  komputer.  Selanjutnya  data  yang  diterima  akan ditampilkan dalam bentuk grafik pada perangkat (Aini, Siddiquee, & Ampon, 2016).
E- Nose Electronic  Nose (EN  atau  biasa  disebut E - Nose )  merupakan  instrumen atau  alat  ukur yang terbuat dari sensor-sensor  kimiawi  yang  dikombinasikan  dengan  sistem pengenalan pola. Fungsi    utama    dari    EN    adalah    meniru  indera  penciuman  manusia.  Reseptor  EN  memiliki beberapa  sensor  kimiawi  yang  memproduksi  sinyal  listrik.  Sinyal-sinyal  listrik  ini  kemudian dianalisis  dengan software pengenalan pola. Software pengenalan  pola  ini  terhubung  dengan otak yang mampu mengklasifikasi dan mengingat aroma atau bau.
E-Nose yang  dipakai  dalam  penelitian  ini    memakai    enam  sensor.    Keenam  sensor terdebut  adalah  sensor  MQ  137  (Sensor  1),  MQ135  (Sensor  2), MQ3 (Sensor  3),    MQ8 (Sensor  4),  MQ  7  (Sensor  5),  dan  MQ  136.  Masing-masing  sensor  memiliki  kepekaan terrhadap  jenis  gas  tertentu  seperti  yang  ditunjukkan  di  tabel  2.  Ketika  berinteraksi  dengan senyawa volatil dari suatu sampel, keenam sensor ini akan memberikan respon berupa  tegangan keluaran  yang  berbeda-beda  yang  akan  membentuk  pola  unik  untuk  setiap  sampel  yang dideteksi.

## Praprosessing  Data Dengan  Integral  Numerik
Tabel  1 di data hasil menunjukkan nilai luasan rata-rata dari  kurva  data collecting tiap sensor pada saat pengambilan data. Terdapat data  dari beras jenis A dan beras jenis B    yang masing-masing pengambilan data dilakukan satu kali selama 23 menit. Dari data di atas  diperoleh data  sebanyak 280 data. Dari  280  data  tersebut  ditabelkan data pada menit ke 20, setelah grafik terlihat stabil.
Data yang diperoleh oleh sensor E-Nose berupa   data yang  belum  bisa  diolah. Hal   ini dikarenakan data  tersebut  adalah  data     majemuk   berupa kumpulan  data sinyal output tiap sensor. Agar  data  dapat  diolah  dibutuhkan   nilai   tunggal   yang dapat  mensifati  keseluruhan data. Dalam  penelitian  ini  menggunakan   integral   numerik   untuk   memperoleh    data    tunggal. Integral numerik   menghitung   luas   daerah   di bawah   kurva untuk   memperoleh data tunggal.

## Data Respon Sensor Selama Pengujian
Untuk  mengetahui    kontribusi    setiap    sensor    dalam    mensensing  bau,  dilakukan penghitungan  nilai  rata-rata  luasan  sensor  selama  23 menit. Dari nilai rata-rata dan grafik yang dihasilkan, menunjukkan bahwa pada saat pensensingan sampel nilai  dari  tiap  sensor  cenderung tidak  stabil. Sensor MQ 137 memiliki nilai respon yang tinggi pada kedua sampel,  pada  saat mensensing beras jenis A dan B nilai MQ  137  selalu  lebih  tinggi  bila dibandingkan dengan nilai sensor  yang  lain, dengan nilai untuk sampel beras A dan B berturut-turut adalah 688 dan  704.
RELATIVITAS: Jurnal Riset Inovasi Pembelajaran Fisika http://ojs.unimal.ac.id/index.php/relativitas/index

## Pengolahan Data
Untuk mengetahui respon sensor lebih lanjut, maka perlu dilakukan metode PCA dan score plot (Nasir, 2016). Principle Component  Analysis (PCA)  adalah  metode  yang  digunakan untuk mereduksi banyaknya data ketika terjadi korelasi. Maksudnya adalah untuk mencari bagian dasar yang  kombinasinya  linier  dari    variabel    asal    (respon    sensor)  yang  menjelaskan  tiap  sensor. Selama proses, set data asli  berkurang, yaitu, dikompresi,  dengan  sedikit  kehilangan  informasi sebanyak  mungkin.

## PENUTUP
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Rancang  bangun  instrumen  E-Nose    yang  di  buat  pada  penelitian  ini  layak  untuk diaplikasikan dalam proses klasifikasi beras.
2. Sensor jenis MQ 137 memiliki nilai yang paling tinggi dibanding sensor jenis lainnya, dengan nilai berturut-turut untuk sampel beras A dan B adalah, 688 dan 704.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Kementrian  Riset  Teknologi  dan  Pendidikan Tinggi  Republik  Indonesia  yang  telah  memberikan  dana  pelaksanaan  penelitian  ini  melalui Program Hibah Penelitian Dosen Pemula (PDP) tahun 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini, B. N., Siddiquee, S., & Ampon, K. (2016). Development of formaldehyde biosensor for determination  of  formalin  in  fish  samples;  malabar  red  snapper  (lutjanus  malabaricus) and longtail tuna (Thunnus tonggol). Biosensors , 6 (3). Chamber Sensor Electronic Nose Flow System. (2015). Ijeis , (March), 24. Cortez,  C.  (2015).  Development  of  Formaldehyde  Detector. International  Journal  of Information and Electronics Engineering , 5 (5), 385–389.
Heyasa, B. B. L., & Galarpe, V. R. K. R. (2017). Preliminary Development and Testing of Microcontroller-MQ2 Gas Sensorfor University Air Quality Monitoring. IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering , 12 (03), 47–53. Matondang, R. A., Rochima, E., & Kurniawati, N. (2015). Studi Kandungan Formalin Dan Zat  Pemutih  Pada  Ikan  Asin  Di  Beberapa  Pasar  Kota  Bandung. Jurnal  Perikanan Kelautan , 6 (2(1)).
Nasir,  M.  (2016).  Monitoring  Perkembangan  Bau  Tahu  Berfolmalin  Dan  Tanpa  Formalin Berbasis E-Nose Menggunakan Metode Principal Component Analysis ( Pca ). Skripsi , 1 .
Nasution, T. I., Asrosa, R., & Nainggolan, I. (2018). Application of MQ-138 Semiconductor Sensor for Breath Acetone Detection. Journal of Physics: Conference Series , 1116 (3). Penelitian,  L.,  &  Pengabdian,  D.  A.  N.  (2013).  Pedoman  penelitian  universitas  dian nuswantoro semarang.
Sari,  B.  N.,  Permana,  H.,  Trihandoko,  K.,  Jamaludin,  A.,  &  Umaidah,  Y.  (2017).  Prediksi Produktivitas Tanaman Padi di Kabupaten Karawang Menggunakan Bayesian Networks. Jurnal Infotel , 9 (4).
Yue,  X.,  Zhang,  Y.,  Xing,  W.,  Chen,  Y.,  Mu,  C.,  Miao,  Z.,  …  Tong,  Z.  (2017).  Research Article Brain Tissues, 2017 .