## IDENTIFIKASI KOPI BUBUK BERDASAR BAHAN CAMPURAN MENGGUNAKAN SENSOR GAS DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
M. Amirul Prihatama P 1) .,Misbah 2) , Yoedo Ageng Suryo 3)
1,2,3) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik
1) amirulprihatama@gmail.com , 2) misbah@umg.ac.id, 3) mryoedo@gmail.com Jl. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur, Indonesia

## ABSTRAK
Era  globalisasi  sekarang  ini  konsumsi  kopi  dalam  kehidupan  sehari-hari  terlihat  sangat wajar. Dari situlah ada beberapa oknum penjual kopi atau produsen kopi bubuk yang dengan sengaja mencampur  dengan  beberapa  bahan  tersebut  untuk  mendapatkan  keuntungan  lebih  banyak.Pada penelitian ini akan dibahas suatu alat dan sistem identifkasi bau dengan metode JST (Jaringan Saraf Tiruan ) LVQ yang diharapkan dapat mendeteksi keaslian komposisi dan jenis campuran kopi yang dijual  dipasaran.  Hasil  pembuatan  alat  dan  sistem  identifkasi  bau  dengan  metode  JST  (Jaringan Saraf Tiruan ) LVQ didapatkan hasil bahwa JST mampu untuk mengidentifikasi dan membedakan antara kopi asli, kopi jagung, kopi beras dan kopi kedelai dengan tingkat keakuratan 95,92 % dan tingkat eror 4,08 %.

## 1. PENDAHULUAN
Kopi  (Coffea  sp.)  adalah  spesies tanaman  yang  termasuk  dalam  famili Rubiaceae dan  genus Coffea .  Tanaman  kopi terdiri  dari  jenis  Coffea  robusta,  Coffea arabica, dan Coffea liberica. Kopi merupakan komoditas  ekspor  dunia  dengan  nilai ekonomis  yang  relatif  tinggi  di  pasaran, Indonesia  kopi  juga  merupakan  salah  satu komoditas  ekspor  unggulan  yang  terus dikembangkan [11][15]. Nilai ekonomis yang tinggi tersebut,  saat ini selain bubuk kopi asli yang  dijual  di  pasaran  terdapat  juga  bubuk kopi  campuran  yang  didalamnnya  ada macam-macam campuran yang ditambahkan ke dalam bubuk kopi asli untuk mendapatkan sensasi  atau  rasa  yang  baru  Disamping  itu adanya kopi campuran bercampur biji kedelai dikhawatirkan  akan  menimbulkan  gejala pada  orang  yang  alergi  dengan  kedelai. Penelitian  yang  serupa  menggunakan  sensor gas  sebatas  pada  mengidentifikasi  jenis bubuk  kopi  arabika  dan  kopi  robusta  dan
metode
JST
Backpropagation .[12]. Berdasarkan kasus dan data diatas, penelitian ini  diharapkan  dapat  melengkapi  data  riset yang sudah ada . agar dapat melengkapi data riset  yang  sudah  ada.  Keperluan  komponen elektrik yang dibutuhkan sistem ini antaralain    Mikrokontroler  Arduino  Uno, LCD 16 x 2, Power Suplly (AC-DC) 12V;3A, Sensor  DHT-11,  dan  empat jenis  sensor gas yaitu  MQ-2,  MQ-7,  MQ-136  dan  MQ-137. Pertimbangan  pemilihan  keempat  jenis sensor gas diatas berkaitan dengan pendeteksian  gas  SO 2 ,  CH 4 ,  CO  dan  NO 2 . Gambar 11 menunjukkan salah satu penampang sensor gas yang digunakan
.
Kata kunci : sensor gas, bubuk kopi asli, JST

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian  berisi  tentang  cara  perancangan prototipe, perancangan aplikasi, dan implementasi sistem.
2.1. Pembuatan Sistem Pembuatan  sistem  meliputi  pembuatan hardware  dan  software  .  Agar  lebih memahami  kinerja  pada  sistem  ini  maka dibuat  skema  kerja  keseluruhan  sistem  ini ditunjukkan pada gambar 2.1. berikut ini
Gambar 2.1. Skema kerja sistem

## 2.2. Pembuatan Hardware
Pembuatan  hardware    dibagi  menjadi dua; pertama merancang beberapa komponen elektrik  yang  dibutuhkan  menjadi  satu kesatuan rangkaian, kedua membuat mekanik alat  yaitu:  cover,  base,  dan  box  sampling.. Berikut gambaran dari alat yang sudah jadi
Gambar 2.2. Kotak sampling bubuk kopi

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pelatihan dilakukan dengan mengamati keluaran sinyal analog pada sensor gas secara beruruan dimana data ADC acak yang timbul dicatat  pada  setiap  percobaan  hingga mencapai  data  stabil.  Dalam  percobaan pengambilan  data  sampel  diperoleh  besaran nilai  yang  berbeda  dari  tiap  sensor  yang bergantung  pada  bubuk  kopi  yang  diujikan. Setiap  jenis bubuk kopi dilakukan 15 kali uji
coba  dan    rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan mencapai posisi stabil tiap sampel adalah 10 hingga  15  menit.  Sehingga  di  dapatkan pembacaan  stabilisasi  sensor  yang  akan dicatat  pada  MS.Excel  dan    diolah  pada Matlab. Berikut  contoh  gambar  grafik  yang stabil pada gambar 3.1.
Gambar 3.1. Contoh Grafik Sampling

## 3.1.  Pengambilan  data  uji  dan  data  latih Matlab
Data  output  Delphi  disimpan  dan disusun  berdasarkan  percobaan  yang  sudah dilakukan. Gambar 3.2 dan Gambar 3.3
Gambar 3.2 . Data rata-rata stabil bubuk kopi dengan perbandingan 10:30 dan 30:10
Gambar 3.3. Data rata-rata stabil bubuk kopi dengan perbandingan 30:10
Lalu  pilih  secara  acak  data  tersebut  untuk dijadikan data latih dan data uji seperti pada gambar 3.4. dan 3.5.
Ruang Mikrokontrol Ruang Sensor Ruang sample

## Gambar 3.4. Data latih bubuk kopi dengan
perbandingan 10:30
Gambar 3.5 . Data latih bubuk kopi dengan perbandingan 30:10
Gambar 3.6 . Grafik perbedaan tiap bubuk kopi pada data latih bubuk kopi perbandingan 10:30
Gambar 3.7. Grafik perbedaan tiap bubuk kopi pada data latih bubuk kopi perbandingan 30:10
Terlihat dari grafik diatas ada perbedaan  pada  hasil  sampling  kopi  kedelai dan kopi beras. Lalu pilih data uji berdasarkan tabel  data  stabil  sebagai  data  yang  akan dipakai  pada  Matlab.  Berikut  data  uji perbandingan kopi 10:30 pada gambar 3.8.
Gambar 3.8. Data uji bubuk kopi perbandingan 10:30
Gambar 3.9. Data uji pada perbandingan kopi 30:10
dan data uji bubuk kopi dengan perbandingan 30:10 pada gambar 3.9.
Setelah data latih dan data uji didapat maka, langkah selanjutnya adalah memasukkan data latih ke dalam kodingan Matlab dan  jalankan program tersebut dengan penyesuaian parameter  Matlab    hingga  sesuai  harapan yaitu berhasil menunjukkan setiap kelas dari jenis bubuk kopi.

## 3.2. Pengujian dan Penentuan Kelas
Dalam  pengujian  dan  penentuan  kelas dilakukan  pemasukkan  data  latih  dari  tiap bubuk  kopi  pada  program  LVQ  Matlab. Dalam penelitian ini telah dilakukan beberapa kali  percobaan  penggantian hidden  layer yang dipakai dengan nilai inputan data uji dan epoch  yang  tetap  dalam  rumusan  Matlab. Berikut  contoh proses pencarian hidden layer.
0 100 200 300 400 500 600 kopi asli kopi kedelai kopi jagung kopi beras Grafik perbedaan bubuk kopi mq-136 mq-137 mq-7 mq-2
Proses  tersebut  dilakukan  terus  menerus hingga menemukan jumlah hidden layer yang sesuai.  Gambar  3.11  menunjukkan  hasil  uji coba pencarian nilai hidden layer
Gambar 3.11 data percobaan pencarian
hidden layer
Data  gambar  3.11,  penggunaan hidden layer 59 pada bagian performance menunjukkan nilai mendekati 0 atau < 0,375 bisa  diterapkan  pada  data  uji  yang  lain. Gambar  3.12  menunjukkan contoh  tampilan proses Matlab menggunakan hidden layer 59 yang sesuai kriteria pada gambar 3.12.
Gambar 3.12. Contoh performance yang sudah sesuai kriteria pada hidden layer 59.

## 3.3. Pengujian Keseluruhan
Tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap sistem identifikasi bubuk kopi  oleh  sensor  gas  dengan  berbagai  jenis sampel yang ada yang dicatat pada MS.Excel untuk  mencari  dan  memilih  data  saat  grafik stabil.  Setelah  data  didapat  kemudian dijadikan menjadi data latih dan data uji pada penulisan  program  Matlab.  Berikut  adalah hasil dari tes seluruh data uji ditunjukkan oleh tabel  3.1.  menunjukkan  hasil  tes  dari keseluruhan  data  uji  pada  bubuk  kopi perbandingan 10:30 dan 30:10.
Tabel 3.1 . Pengujian data uji bubuk kopi perbandingan 10:30 dan 30:10 dengan hidden layer 59
Berdasarkan  data  percobaan  tersebut diperoleh  nilai  benar  keseluruhan  adalah  47 nilai dari total 49 kali percobaan maka untuk mengetahui tingkat akurasi ketepatan jaringan  syaraf  tiruan  LVQ,  bisa  dihitung dengn  cara  (data  uji  benar/jumlah  data  uji keseluruhan)  x  100  %.    Nilai  akurasi  JST yang  diharapkan  adalah  >  85%.  Berikut perhitungan akurasi diatas :
( nilai benar / jumlah data uji ) x 100 % = ( 47 /  49  )  x  100%  =  95,92  %  (  sesuai  harapan >85  %  )  dengan  tingkat  errornya  adalah 100 % - 95,92 %  = 4,08 %.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa pengunaan  rangkaian  sensor  semikonduktor dapat  meningkatkan  kehandalan  dari  sistem karena  memiliki  selektifitas  yang  lebih banyak.  Waktu  yang  dibutuhkan  alat  ini untuk proses sampling berkisar 10 hingga 15 menit.  Metode learning  vector  quantization terbukti dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis bubuk kopi antara kopi asli, kopi jagung, kopi kedelai dan kopi beras dengan percobaan sebanyak 15 kali masing- masing sampel menghasilkan tingkat keakuratan 95,92 % dan tingkat eror 4,08 %.
5. DAFTAR PUSTAKA [1]  Adam  Faroqi.    2017.  Perancangan  Alat Pendeteksi Kadar Polusi Udara Menggunakan  Sensor  Gas  MQ-7  Dengan Teknologi Wireless HC-05. Jurnal Volume 3 No.X. Bandung : Fakultas Sains Dan Teknologi, Teknik Elektro. Universitas Teknologi Bandung.
[2]  Andriansayah,  Fendi,  Misbah,  P.S.S., Pressa,  2018.  Sistem  Monitoring  Debu Dan Karbon Monoksida Pada Lingkungan Kerja Boiler Di PT. Karunia Alam Segar. Jurnal  IKRA-ITH  Teknologi  Volume  2
Nomor 3. IKRA-ITH.
[3]  Clarke,  R.J.,  R.Macrae.  1985.  Coffee Volume  I  :  Chemistry.  Elsevier  Applied. Science Publishers, London.
[4]  Fausett,  L.,  1994,  Fundamentals  of Neural Network:
Architectures,
Algorithms,  and  Applications,  Prentice-
Hall,Inc.,New Jersey.
[5]  Figaro.  2004,“General  Information  for TGS Sensor”, figarosensor.com
[6]  Hanwei  Electronics  Co  .,  Ltd  .Technical
Data MQ-2 Gas Sensor. http://www.hwsensor.com
[7]  Hanwei  Electronics  Co  .,  Ltd  .Technical Data MQ-136 Gas Sensor. http://www.hwsensor.com [8]  Hanwei  Electronics  Co  .,  Ltd  .Technical Data MQ-137 Gas Sensor. http://www.hwsensor.com [9]  Hari  Santoso,  2017,  Buku  Monster Arduino,  Belajar  Konsep  Dasar  Arduino Volume 3, Bab (1-4), Jakarta : Elang Sakti [10] Kusumadewi, S.,2003. Artificial Intellegence  (Teknik  dan  Aplikasinya), Graha Ilmu,Yogyakarta.
[11]  Najiyati,  S.  Danarti,  1997.  Budidaya Kopi  dan  Pengolahan  Pasca  Panen. Penebar Swadaya, Jakarta.
[12]  Rabersyah,  Desti,  Firdaus,  Derisma, 2016.  Identifikasi  Jenis  Bubuk  Kopi Menggunakan  Electronic  Nose  Dengan Metode  Pembelajaraan  Backpropagation. Volume  5  Nomor  3.  Jurnal  Nasional Teknik Elektro.
[13]  Rahardjo,  Pudji.  2012.  Panduan Budidaya  dan  Pengolahan  Kopi  Arabika dan Robusta. Penebar Swadaya. Jakarta.
[14]  Siswoputranto,  P.S.,  1992.  Kopi Internasional  dan  Indonesia.  Kanisius, Yogyakarta.
[15]  Spillane,J.J.,  1990.  Komoditi  Kopi Peranannya Dalam Perekonomian
Indonesia. Kanisius, Yogyakarta