Diterima Redaksi : 07-12-2020 | Selesai Revisi : 17-07-2021 | Diterbitkan Online : 22-07-2021

## DETEKSI KUALITAS TEMBAKAU BERDASARKAN AROMA BERBASIS ELECTRONIC NOSE
Misbah, M. Nurul Arif, Yoedo A.S. Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik Jl.Sumatera No. 101 GKB, Gresik
E-mail: misbah@umg.ac.id

## ABSTRAK
Tembakau mempunyai aroma khas, yang dihasilkan dari bahan organik yang mudah menguap dan yang tidak mudah menguap. Kualitas tembakau ditentukan dari proses  fermentasi dan pengeringan. Pada industri rokok, penentuan  kualitas  tembakau  dilakukan  oleh  tenaga  ahli  dengan  mengandalkan  indra  penciuman.  Hal  ini berpotensi  menghasilkan  tingkat  kesalahan  yang  tinggi.  Electronic  nose  dapat  dijadikan  salah  satu  solusi dalam menentukan kualitas tembakau. Electronic nose terdiri dari beberapa sensor gas dan unit pengolah data. Sensor  gas  yang  dipakai  adalah  MQ4,  MQ7,  MQ  135  dan  MQ137.    Sedangkan  pada  unit  pengolah  data terdapat algoritma kecerdasan buatan menggunakan neural network. Neural network terdiri dari 4 neuron pada input layer, 25 neuron pada hidden layer dan 2 neuron pada output layer dengan fungsi aktivasi TanSig. Dari hasil  pengujian  sistem  ini  dapat  mengidentifikasi  tembakau  yang  baik,  sedang  dan  jelek  dengan  tingkat keakurasiaan 95%.
Kata kunci: Electronic nose, sensor gas, tembakau.

## ABSTRACK
Tobacco  has  a  distinctive  aroma,  which  is  produced  from  volatile  and  non-volatile  organic  materials. Tobacco  quality  is  determined  by  the  fermentation  and  drying  processes.  In  the  cigarette  industry,  tobacco quality  is  determined  by  experts  by  relying  on  the  sense  of  smell.  This  has  the  potential  to  result  in  a  high error  rate.  Electronic  nose  can  be  used  as  a  solution  in  determining  the  quality  of  tobacco.  The  electronic nose consists of several  gas  sensors and a data  processing  unit. The gas sensors used  are MQ4, MQ7, MQ 135 and MQ137. While in the data processing unit there is an artificial intelligence algorithm using a neural network. The neural  network consists of 4 neurons in  the input layer, 25 neurons in  the hidden layer and 2 neurons  in  the  output  layer  with  the  TanSig  activation function.  From  the  results  of  testing  this  system  can identify tobacco that is good, moderate and bad with an accuracy rate of 95%.
Keywords: Electronic nose, gas sensor, tobacco.
Diterima Redaksi : 07-12-2020 | Selesai Revisi : 17-07-2021 | Diterbitkan Online : 22-07-2021

## I. PENDAHULUAN
Tembakau  merupakan  bahan  baku  utama  dalam industri pembuatan rokok. Beberapa negara, seperti Brazil, America, Europe, Zimbabwe, China, India, Malawi, Russia dan Indonesia, tembakau merupakan komoditi perkebunan yang mempunyai nilai tinggi [1].
Bahan  baku  utama pada  industri rokok  adalah tembakau,  oleh  karena  itu  kualitasnya  harus  tetap dijaga.  Salah  satu  parameter  dalam  menentukan kualitas tembakau adalah aroma.  Aroma tembakau didapat  darizat  yang  terkandung  didalamnya.  Ada yang  bersifat volatile dan nonvolatile [2].  Aroma tembakau dipengaruhi oleh lama proses pengeringan dan fermentasi.
Ada  beberapa  literatur  yang  menggunakan metode  gas  kromatografi  untuk  menganalisa  zat- zat  kimia  yang  terkandung  dalam  tembakau. Metode  ini  memerlukan  peralatan  yang  kompleks dan  butuh  pengkondisian  dalam  melakukan pengujian,  sehingga  membutuhkan  waktu  yang lama [3][4].
Untuk menentukan kualitas tembakau dibutuhkan  pengujian  yang  cepat  dan  akurat. Teknologi electronic  nose merupakan  salah  satu solusi  yang  dapat  digunakan  dalam  menentukan kualitas tembakau. Electronic nose telah digunakan secara  luas  baik  untuk  monitoring  lingkungan [5][6],  perpaduan electronic  nose dengan neural
network digunakan  untuk  identifikasi,  antara  lain deteksibahan  beracun  [7],  menentukan  kualitas ikan [8] dan deteksi kualitas tembakau [9][10].
Penelitian  sebelumnya  telah  dibuat  sistem electronic  nose untuk  menentukan  kualitas tembakau  dengan  menggunakan  metode learning vector  quantization (LVQ).  Hasil  klasifikasinya sebesar 93% [11].
Pembahasan  pada  makalah  ini  adalah  untuk memperbaiki  penelitian  sebelumnya.  Metode neural  network digunakan  dalam  menentukan kualitas  tembakau  berdasarkan  aroma  yang dihasilkan selama proses fermentasi. Ada tiga kelas yang akan dideteksi, yaitu kelas 1 saat difermentasi selama  3  minggu,  kelas  2  selama  4  minggu  dan kelas 3 selama  8  minggu.  Tembakau  yang dipakai pada  industri  rokok  adalah  yang  difermentasi selama 8 minggu.

## II. METODE
Electronic  nose terdiri  dari  beberapa  sensor gas  dan  unit  pengolah  data.  unit  pengolah  data terdapat  algoritma  kecerdasan  buatan  yaitu neural network.

## Sensor Gas
Tembakau  mengandung komponen  volatile sebanyak  300  macam  yang  berperan  dalam
Diterima Redaksi : 07-12-2020 | Selesai Revisi : 17-07-2021 | Diterbitkan Online : 22-07-2021
memberikan aroma khas pada tembakau. Beberapa komponen volatile adalah  protein,  nikotin,  pati, polypenol,  magnesium  (Mg),  calcium  (Ca), phosphor  (P),  Zn,  potassium,  Cu  dan  lainnya [12].Tabel  1 m enunjukkan  sensor  gas  yang  dipilih beserta keterangannya.
Tabel1 . Sensor yang digunakan pada electronic
nose. Sensor Respon MQ4 Methane MQ7 Karbon Monoksida (CO) MQ135 NH 3 , Benzene , Smoke
MQ137 Ammonia (NH 3 ), Ethanol

## Neural Network
Arsitektur neural  network yang  digunakan adalah multilayer perceptron dengan 3 layer , yaitu input  layer,  hidden  layer, dan output  layer seperti pada  Gambar  4.  Pada input  layer terdapat  4 node yang  menerima input dari  4  sensor.  Pada hidden layer terdapat  25 neuron dan  pada output  layer terdapat 1 neuron . Output yang dihasilkan berupa 3 kelas.  Proses  kalkulasi  dari  dinyatakan  sebagai berikut:
{𝑥 1 , 𝑡 1 }, {𝑥 2 , 𝑡 2 }, … , {𝑥 𝑛 , 𝑡 𝑛 } (6)
dimana x merupakan input dan t adalah nilai target.
𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 =   ∑ 𝑣 𝑖𝑗 . 𝑥 𝑗 + 𝑣 0𝑗 𝑘 𝑗=1 (7)
dimana 𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑖 adalah neuron i, k neuron maksimal dari neuron j, 𝑣 𝑖𝑗 adalah  bobotdari neuron i  hingga j, 𝑥 𝑗 adalah data input pada neuron j, dan 𝑣 0𝑗 adalah bias pada neuron i.
𝑧 𝑗 = 𝑓 1 (𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 1 1+𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡𝑗 (8)
dimana 𝑧 𝑗 adalah  output  dari neuron pada hidden layer dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid.
𝑦 𝑘 = 𝑓 2 (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = 1 1+𝑒 −𝑦_𝑛𝑒𝑡𝑘 (9)
𝑒 𝑘 =   𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 (10)
𝑒 = 1 2 ∑ (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 2 𝑖 𝑗=1 (11)
dimana e k adalah error pada  output, 𝑡 𝑘 adalah output target  pada neuron k, 𝑦 𝑘 adalah output  pada neuron k, e adalah root mean square error.
𝑓 2 ̇ (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = 𝑓 2 (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 )[1 − 𝑓 2 (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 )] (12)
dimana 𝑓 2 ̇ (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) adalah transfer  function dari turunan sigmoid dan 𝑓(𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) merupakan transfer function dari sigmoid.
Diterima Redaksi : 07-12-2020 | Selesai Revisi : 17-07-2021 | Diterbitkan Online : 22-07-2021
𝛿 𝑘 =   𝑒 𝑗 (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 )𝑓 2 ̇ (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) (13)
𝛿𝑛𝑒𝑡 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (14)
𝛿 𝑗 =   𝛿𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑓 1 ̇ (𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 𝛿𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (15)
dimana 𝛿 𝑘 merupakan gradien dari neuron k.
∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑛) = 𝛼𝛿 𝑘 (𝑛) + 𝜑∆𝑤(𝑛 − 1)𝑧 𝑗
(16)
𝑤 𝑗𝑘 (𝑛 + 1) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑛) + ∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑛) (17)
∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑛) = 𝛼𝛿 𝑗 (𝑛) + 𝜑∆𝑣(𝑛 − 1)𝑥 𝑖 (18)
𝑣 𝑖𝑗 (𝑛 + 1) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑛) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑛) (19)
dimana 𝑤 𝑗𝑘 (𝑛 + 1), ∆𝑤 𝑗𝑘 (𝑛) adalah nilai perubahan weight . ∆𝑤(𝑛 − 1) adalah nilai perubahan weight iterasi  sebelumnya, 𝛿(𝑛) adalah gradien  dari  layer  sebelumnya,  dimana 𝜑 adalah nilai  momentum, 𝛼 adalah learning  rate dan 𝑧 𝑗 nilai layer.
∆𝑏(𝑛) = 𝛼𝛿(𝑛) + 𝜑∆𝑏(𝑛 − 1) (20)
𝑏(𝑛 + 1) = 𝑏(𝑛) + ∆𝑏(𝑛)
(21)
dimana 𝑏(𝑛 + 1) adalah bias yang  baru  dan 𝑏(𝑛)
merupakan bias awal.
Gambar 1 . Arsitektur Neural Network . Perancangan sistem electronic
nose inimenggunakan  sensor  gas  dengan  metode pengenalan pola neural network . Bagian perangkat keras  terdiri  dari  modul  Arduino  Uno  versi  R3, modul  Bluetooth  HC-05,  Modul  LCD  16  x  2, sensor  suhu  dan  kelembapan  DHT-11,  4  Modul sensor gas yang berbeda  yaitu MQ-4, MQ-7, MQ- 135  dan  MQ-137  juga  beberapa  perangkat penunjang  seperti fan DC5v  sebagai exhaust dankotak  sampel . Desain  alat  untuk  percobaan seperti  terlihat  pada  Gambar  2.  Sedangkan hubungan  antar  komponen  perangkat  keras  pada electronic nose terlihat pada Gambar 3.
Gambar 2 . Desain sistem untuk percobaan
Diterima Redaksi : 07-12-2020 | Selesai Revisi : 17-07-2021 | Diterbitkan Online : 22-07-2021
Gambar 3 . Perangkat keras sistem E-nose.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambilan data diperoleh dari respon tiap sensor  untuk  3  kelas  tembakau.  Pada  tiap  kelas tembakau  dilakukan  15  kali  pengujian.  Rata-rata waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mendapat  data dimulai  dari  respon  pertama  sampai  kondisi  stabil adalah  160  detik.  Nilai  yang  tersimpan  pada komputer  masih  dalam  nilai  ADC.  Resolusi  ADC yang digunakan sebesar 10 bit. Respon sensor saat ada paparan uap tembakau terlihat pada Gambar 4.
Data  yang  tersimpan  berupa  data  ADC sebanyak  160  titik  untuk  masing-masing  sensor. Kemudian  diambil  rata-ratanya  untuk  dijadikan masukan,  baik  sebagai  data  latih  maupun  data  uji pada algoritma neural network . Tabel 2 menunjukkan data latih untuk tembakau kelas 1 (3 minggu),  kelas  2  (4  minggu)  dan  kelas  3  (8 minggu) .
Gambar 4. Respon sensor saat terpapar bau tembakau
Tabel 2.Data latih pada masing-masing kelas
Gambar  5  menunjukkan  pola  respon  pada sensor untuk tembakau kelas 1, kelas 2 dan kelas 3 terhadap  nilai  ADC.  Dari  respon  tersebut  dapat dijelaskan  bahwa  nilai  ADC  pada  sensor  MQ7 (karbon  monoksida)  dan  MQ4  untuk  masing- masing  kelas  memiliki  nilai  hampir  sama  (140  - 150).Sedangkan  pada  sensor  MQ135  dan  MQ137 mempunyai  nilai  ADC  antara  400  –  700.  Nilai kedua sensor ini tinggi disebabkan adanya senyawa alkohol  yang dihasilkan dari proses  fermentasi zat pati pada tembakau.
MQ135 MQ4 MQ7 MQ137 MQ135 MQ4 MQ7 MQ137 MQ135 MQ4 MQ7 MQ137 400 142 143 573 373 144 145 567 445 143 141 610
394 141 141 572 390 141 142 563 524 156 143 704
456 153 151 615 383 139 142 554 480 149 141 672
431 148 149 582 375 142 144 551 562 170 166 792
438 141 141 612 366 141 144 510 455 149 144 645
429 141 143 582 368 142 139 500 451 142 139 645 400 153 151 612 383 142 142 489 442 134 142 700
Kel a s  1
Kel a s  2
Kel a s  3
Diterima Redaksi : 07-12-2020 | Selesai Revisi : 17-07-2021 | Diterbitkan Online : 22-07-2021
Gambar 5 . Pola respon sensor gas untuk masing-
masing kelas Tabel 3. Data uji ternormalisasi Data Uji Sensor MQ135 MQ4 MQ7 MQ137 1 0.508861  0.177215  0.177215  0.721519 2 0.502532  0.181013  0.182278  0.726582 3 0.573418  0.189873  0.193671  0.779747 4 0.548101 0.18481  0.186076  0.734177 5 0.551899  0.181013  0.179747  0.772152 6 0.565823  0.179747  0.178481  0.734177 7 0.508861  0.194937  0.193671  0.772152 8 0.506329  0.179747  0.178481  0.722785 9 0.501266  0.179747  0.181013  0.725316 10 0.544304  0.187342  0.189873  0.789873 11 0.507595  0.177215  0.181013  0.721519 12 0.550633  0.182278  0.178481 0.76962 13 0.564557  0.177215  0.179747  0.737975 14 0.503797  0.179747  0.178481 0.73038 15 0.553165  0.182278  0.183544  0.774684 16 0.473418  0.186076  0.187342  0.713924 17 0.496203  0.179747  0.181013  0.711392 18 0.486076  0.177215  0.178481 0.7 19 0.475949  0.178481  0.183544  0.696203 20 0.460759  0.179747  0.183544  0.646835 21 0.464557  0.181013  0.177215  0.635443 22 0.482278  0.178481  0.181013  0.617722
23 0.472152 0.18481  0.186076  0.717722 24 0.497468  0.181013  0.182278  0.712658 25 0.487342  0.178481  0.179747  0.701266 26 0.486076  0.179747  0.181013  0.698734 27 0.48481  0.178481  0.179747 0.7 28 0.462025  0.182278  0.181013  0.648101 29 0.464557  0.182278  0.179747  0.649367 30 0.494937  0.178481  0.182278  0.708861 31 0.564557  0.182278  0.179747  0.774684 32 0.664557  0.194937  0.182278  0.892405 33 0.608861  0.189873  0.181013  0.851899 34 0.710127  0.216456  0.207595 1 35 0.572152  0.186076  0.179747  0.813924 36 0.572152  0.181013  0.177215  0.817722 37 0.562025  0.172152  0.182278  0.888608 38 0.565823  0.183544  0.181013  0.775949 39 0.665823  0.196203  0.183544  0.893671 40 0.610127  0.191139  0.182278  0.853165 41 0.567089  0.183544  0.181013  0.778481 42 0.662025  0.192405  0.179747  0.887342 43 0.611392  0.194937  0.182278 0.85443 44 0.558228  0.170886  0.179747  0.887342 45 0.567089 0.18481  0.183544  0.777215
Proses learning pada  neural  network menggunakan  21  data  latih.  Proses  tersebut dilakukan  di  komputer  dengan  jumlah  iterasi sebanyak  5.000  dan  nilai error yang  dihasilkan adalah 0.001. Pada proses ini, nilai weight dan bias terbaik akan digunakan untuk melakukan identifikasi.  Proses  validasi  pada neural  network dilakukan dengan 45data diluar data latih, masing- masing kelas terdiri dari 15  data seperti tercantum pada  Tabel  3.  Secara  berturut-turut  data  kelas  1 dari nomer 1-15, kelas 2  nomer 16-30 dan kelas  3 nomer 31-45. Setelah dilakukan pengujian
Diterima Redaksi : 07-12-2020 | Selesai Revisi : 17-07-2021 | Diterbitkan Online : 22-07-2021
terhadap  45  data  diperoleh  hasil  43  data teridentifikasi  dan  2  terjadi  kesalahan,  seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data keseluruhan pengujian Data Uji Hasil Pengujian Kelas Keterangan 1 2 3 1 ˅ Benar 2 ˅ Benar 3 ˅ Benar 4 ˅ Benar 5 ˅ Benar 6 ˅ Benar 7 ˅ Benar 8 ˅ Benar 9 ˅ Benar 10 ˅ Benar 11 ˅ Benar 12 ˅ Benar 13 ˅ Benar 14 ˅ Benar 15 ˅ Benar 16 ˅ Benar 17 ˅ Benar 18 ˅ Benar 19 ˅ Salah 20 ˅ Benar 21 ˅ Benar 22 ˅ Benar 23 ˅ Benar 24 ˅ Salah 25 ˅ Benar 26 ˅ Benar 27 ˅ Benar 28 ˅ Benar 29 ˅ Benar 30 ˅ Benar 31 ˅ Benar 32 ˅ Benar 33 ˅ Benar
34 ˅ Benar 35 ˅ Benar 36 ˅ Benar 37 ˅ Benar 38 ˅ Benar 39 ˅ Benar 40 ˅ Benar 41 ˅ Benar 42 ˅ Benar 43 ˅ Benar 44 ˅ Benar 45 ˅ Benar
Dari  pengujian  yang  tertera  pada  tabel  4, menunjukkan bahwasistem electronic nose dengan algoritma pengenalan pola neural network memiliki tingkat keakuratan 95%.

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  alat  dan  hasil  analisa  dapat disimpulkan bahwa electronic nose dengan metode kecerdasan buatan neural network dapat digunakan untuk  mendeteksi  tembakau berumur 3 minggu, 4 minggu  dan  8  minggu,  dengan  tingkat  keakuratan 95%.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  S.  Guru,  P.  B.  Mallikarjuna,  S.
Manjunath,  and  M.  M.  Shenoi,  “Machine Vision  Based  Classification  Of  Tobacco Leaves  For  Automatic  Harvesting,” Intell. Autom. Soft Comput. , vol. 18, no. 5, pp. 581–
590, 2012, doi: 10.1080/10798587.2012.10643267. [2]   C. Gong, Y. Zhou, H. Yang,“Introduction for three stage curing of ﬂue-cured tobacco,” Beijing: Science Press .
[3] T.  Miyake  and  T.  Shibamoto,  “Quantitative
analysis  by  gas  chromatography  of  volatile carbonyl  compounds  in  cigarette  smoke,”  J. Chromatogr. A, vol. 693, no. 2, pp. 376–381,
Feb. 1995, doi: 10.1016/0021-
9673(94)01179-I.
[4]   L.  Kim  and  P.  J.  Marriott,  “Preparative  gas chromatography,”  in  Gas  Chromatography,
Elsevier, 2021, pp. 487–504.
[5]    Misbah,  R.  P.  Astutik,  Eliyani,  H.  A.
Winarno,  A.  Muklish  and  D.  Andesta,
"Communication System on Wireless Sensor
Networks  using  Raspberry  Pi  and  Arduino for  Monitoring  Gas  of  Air  Pollution,"  in
International Seminar on Intelligent Technology  and  Its  Applications  (ISITIA) , 2018, pp. 27-32, doi: 10.1109/ISITIA.2018.8711371.
[6] F. Ardiansyah, Misbah, and P. P. S. Saputra, “Sistem  Monitoring  Debu  Dan  Karbon
Monoksida Pada Lingkungan Kerja Boiler Di Pt. Karunia Alam Segar,” IKRA-ITH Teknol. J.  Sains  Teknol. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  62–71, 2018, [Online]. Available: https://journals.upi- yai.ac.id/index.php/ikraith- teknologi/article/view/333 . [7] Misbah,  M.  Rivai,  and  F.  Kurniawan, “Quartz crystal microbalance based electronic nose system implemented on Field Programmable  Gate  Array,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  370–376,  2019,
doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v17i1.10133.
[8] M.  Rivai,  Misbah,  M.  Attamimi,  M.  Hamka Firdaus, Tasripan, and Tukadi, “Fish Quality Recognition  using  Electrochemical  Gas Sensor  Array  and  Neural  Network,”  in International Conference of Computer Engineering, Network, and Intelligent
Multimedia , 2019, pp. 29–33.
[9] Y. Sari and R. A. Pramunendar, “Classification Quality of Tobacco Leaves as Cigarette  Raw  Material  Based  on  Artificial Neural  Networks,” Int.  J.  Comput.  Trends Technol. ,  vol.  50,  no.  3,  pp.  147–150,  2017, doi: 10.14445/22312803/ijctt-v50p126.
[10]  M. Rivai, “Klasifikasi
Tembakau
Menggunakan  Deret  Sensor  Tin-Oxide  dan Neural Network,” JAVA Journal of Electronics Engineering , Vol. 9, No.2, 2011.
[11]  M. Arif, Misbah, and
Y. A. Surya,“Klasifikasi Aroma Tembakau Menggunakan Learning Vector
Quantization,” E-Link:  Jurnal  Teknik  Elektro dan  Informatika,  14 (2),  pp.  90-95,  2019.
doi:10.30587/e-link.v14i2.1198
[12]  Tirtosastro,  Samsuri,  A.  S.  Murdiyati,.
“Kandungan Kimia Tembakau dan
Rokok,” Buletin  Tanaman  Tembakau,  Serat dan  Minyak  Industri 2  (1).  33-34,  2010,
ISSN 2085-6717.