DOI: 10.29303/jrpb.v9i2.241 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## IDENTIFIKASI JENIS KOPI MENGGUNAKAN SENSOR E-NOSE DENGAN METODE PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Identification of Coffee Types using E-Nose Sensor with Backpropagation

## Artificial Neural Network Learning Method
Dwi Dian Novita 1*) , Akhmad Bangsawan Sesunan 1 , Mareli Telaumbanua 1 , Sugeng Triyono 1 , Tri Wahyu Saputra 2
1 Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung Jl. Prof. Dr. Ir. Sumantri Brojonegoro, Bandar Lampung, Lampung, Indonesia
2 Jurusan Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Jember Jember, Jawa Timur, Indonesia
Email *) : dwi.diannovita@fp.unila.ac.id atau ddnovita.08@gmail.com
Diterima: Juli 2021 Disetujui: September 2021

## ABSTRACT
Electronic Nose is a tool that can imitate the workings of the human nose. Coffee has several types  including  robusta coffee,  arabica  coffee  and  luwak  coffee.  Each  type  of  coffee  has  its own distinctive aroma, so a tool is needed to differentiate it quickly and precisely. This study aims to identify the types of coffee based on the different aromas contained. This study used Lampung's  natural  robusta  coffee  beans  (coffee  1),  natural  robusta  (coffee  2),  semi-wash robusta (coffee 3), natural arabica (coffee 4), fullwash arabica (coffee 5). The research used JST backpropagation method with a network architecture of 1 input, 2 hidden layers, and 1 Output. The best activation function in the JST model training is logsig-logsig-tansig with an RMSE value of 0.003602368 and R 2 of 0.991. The classification results of coffee types using the E-Nose sensor with the JST Backpropagation method showed the percentage of successful identification  of  5  types  of  coffee,  that  is:  100%  natural  robusta  Lampung  coffee,  100% natural  robusta  coffee,  72%  semiwash  robusta  coffee,  100%  natural  arabica  coffee,  and coffee arabica fullwash 100%.
Keywords: E-Nose; Artificial Neural Network; coffee; microcontroller

## ABSTRAK
Electronic  Nose merupakan  sebuah  alat  yang  dapat  menirukan  cara  kerja  hidung  manusia. Kopi memiliki beberapa jenis  antara lain kopi  robusta, kopi  arabika dan  kopi  luwak. Setiap jenis  kopi  memiliki  aroma  khas  tersendiri  sehingga  dibutuhkan  suatu  alat  untuk  dapat membedakannya secara cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis –  jenis  kopi  berdasarkan  perbedaan  aroma  yang  terdapat  didalamnya.  Penelitian  ini menggunakan  biji  kopi  natural  robusta  Lampung  (kopi  1),  robusta  natural  (kopi  2),  robusta semiwash (kopi  3),  natural  arabika  (kopi  4),  arabika fullwash (kopi  5).  Penelitian menggunakan  metode  JST backpropagation dengan  arsitektur  jaringan  1  input,  2 hidden
layer , dan 1 Output . Fungsi aktivasi terbaik pada pelatihan model JST adalah logsig-logsig- tansig dengan nilai RMSE sebesar 0,003602368 dan R 2 sebesar 0,991. Hasil klasifikasi jenis kopi  menggunakan  sensor E-Nose dengan  metode  JST Backpropagation menunjukkan persentase  keberhasilan  identifikasi  5  jenis  kopi,  yaitu:  kopi  natural  robusta  lampung  yaitu 100%,  kopi  natural  robusta  100%,  kopi  robusta semiwash 72%,  kopi  arabika  natural  100%, dan kopi arabika fullwash 100%.
Kata kunci: E-Nose ; Jaringan Syaraf Tiruan; kopi; mikrokontroler

## PENDAHULUAN
Kopi merupakan salah satu komoditas  hasil  perkebunan  yang  banyak dinikmati  di  kalangan  masyarakat.  Produk yang terbuat dari kopi sangat diminati oleh masyarakat sehingga semakin banyak usaha masyarakat  yang  menyediakan  produk olahan  kopi.  Kopi  memiliki  beberapa  jenis antara  lain  kopi  robusta,  kopi  arabika  dan kopi  luwak.  Kafein  merupakan  salah  satu kandungan  senyawa  dalam  kopi.  Senyawa ini  pada  kondisi  tubuh  yang  normal memiliki  beberapa  khasiat  salah  satunya yaitu  merupakan  obat  analgetik  yang mampu menurunkan rasa sakit dan mengurangi  demam  (Arwangga, et  al. , 2016).  Kandungan  gas  amonia,  hidrogen sulfida,  dan  karbonmonoksida  pada  kopi arabika  lebih  tinggi  dibandingkan  kopi robusta  (Rabersyah,  2016).  Untuk  dapat mengenali  jenis  kopi  perlu  diketahui perbedaan pada setiap jenis kopi yang ingin diketahui seperti warna, tekstur, aroma dan juga  kualitas  rasanya  (Toko,  2000). Terdapat  tiga  jenis  pemalsuan  pada  kopi yaitu,  pemalsuan  dengan  mencampur  kopi dengan  sekam  kopi,  jerami,  jagung  dan kedelai, sehingga dibutuhkan suatu teknologi  yang  dapat  mengenali  kopi (Briandet, et al. , 1996).
Berdasarkan  permasalahan  tersebut maka  dibutuhkan  teknologi  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  jenis  kopi secara  cepat  dan  akurat  yang  akan diperjualbelikan sehingga mengurangi peluang terjadinya penipuan serta mempermudah mengidentifikasi kopi tersebut. E-Nose dengan  metode  JST backpropagation merupakan salah satu cara untuk  mengidentifikasi  jenis  kopi  secara
cepat  dan  lebih  efisien  karena  bentuknya yang  dirancang portable sehingga  dapat membantu  dalam  mengidentifikasi  jenis- jenis kopi yang ada di pasaran.
Pengembangan E-Nose umumnya menggunakan mikrokontroler sebagai pengolah  informasi  digital  dan  analog. Penggunaan mikrokontroler dalam rancangbangun  sistem E-Nose disebabkan karena  kecepatan  akusisi  dan  pengolahan informasi  yang  unggul  dan  stabil.  Saat  ini, banyak  tipe  mikrokontroler  yang  tersemat dalam board arduino.  Mikrokontroler  pada board Arduino  berfungsi  sebagai  pusat pengolah data atau Central Proccesing Unit (CPU),  yang  memiliki  tugas  mengolah semua data masuk dan data keluar.  Bagian ini  bertugas  memeriksa input dari keypad berupa  kode  dan  memberikan  perintah  ke bagian  LED,  dan relay (Guntoro  & Somantri,  2013) . Kelebihan  yang  lainnya mikrokontroler  dapat  mengkonversi  sinyal analog  menjadi  digital  (ADC)  (Lelono  & Chairiawan, 2013).
Electronic  Nose ( E-Nose )  merupakan sebuah  alat  yang  meniru  cara  kerja  hidung manusia. Electronic  Nose disusun  oleh beberapa  sensor  gas  yang  memiliki  fungsi mendeteksi bau/aroma yang meniru struktur  larik  syaraf  penciuman  dalam olfaktori  manusia.  Keluaran E-Nose dapat berupa  pola-pola  yang  mewakili  masing- masing bau/aroma sehingga dapat diterapkan untuk identifikasi,
perbandingan,  kuantifikasi  dan  klasifikasi berdasarkan  aroma  (Telaumbanua, et  al. , 2021;  Baskara, et  al. ,  2016).    Berbagai reseptor yang dapat mengidentifikasi aroma bau  terdapat  di  dalamnya.  Reseptor  ini fungsinya  digantikan  oleh  sensor  pada teknologi E-Nose . Setiap reseptor
memberikan  respon  yang  berbeda  dari  uap aroma  yang  sama  (Kusumadewi,  2004). Perangkat  ini  telah  mengalami  banyak pengembangan  serta  digunakan  untuk memenuhi  kebutuhan  industri  dan  lain-lain (Sitohang, 2012).
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia ( human cognition )  yang  didasarkan  atas  asumsi bahwa  pemrosesan  informasi  terjadi  pada elemen  sederhana  yang  disebut  neuron. Isyarat  mengalir  di  antara  sel  saraf  atau neuron melalui suatu sambungan penghubung.    Sambungan  penghubung memiliki bobot yang bersesuaian.  Sel saraf merupakan  fungsi  aktivasi  terhadap  isyarat hasil  penjumlahan  berbobot  yang  masuk kepadanya untuk menentukan isyarat keluarannya  (Wuryandari  &  Afrianto, 2012).  JST  merupakan  salah  satu  teknik yang  banyak  digunakan  untuk  masalah pengenalan karakter dan merupakan classifier yang kuat karena tingkat perhitungan dan keakuratannya yang tinggi (Matondang,  2013).  JST  tidak  diprogram untuk  menghasilkan  keluaran  tetentu. Semua  keluaran  atau  kesimpulan  yang dihasilkan  oleh  jaringan  berdasarkan  pada pengalaman  selama  proses  pembelajaran (Puspitaningrum, 2006). JST mampu melakukan  pengenalan  kegiatan  berbasis data  masa  lalu.  Data  masa  lalu  akan dipelajari  oleh  JST  dan  menghasilkan kemampuan  untuk  memberikan  keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari (Fitryadi & Sutikno, 2016).

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian    ini  adalah chamber ,  sensor TGS826 (sensor 1), sensor MQ136 (sensor 2),  sensor  TGS813  (sensor  3),  sensor TGS2602 (sensor 4), Mikrokontroler Atmega 2560, LCD Karakter 16 x 2, Power Supply ,  kamera,  kipas  angin  dan  alat  tulis. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah  biji  kopi  natural  robusta  Lampung
(kopi  1),  robusta  natural  (kopi  2),  robusta semiwash (kopi 3), natural arabika (kopi 4), arabika fullwash (kopi 5).

## Prosedur Kerja
Metode yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan  model Backpropagation .  Prosedur penelitian  dimulai  dengan  mencari  sumber pustaka  tentang  identifikasi  jenis  kopi menggunakan E-Nose .  Proses  pengambilan data kopi yaitu dengan meletakan kopi pada chamber yang telah disiapkan, aroma yang akan  keluar  akan  ditangkap  menggunakan sensor E-Nose dan  diteruskan  ke  dalam mikrokontroler menjadi  sinyal analog  yang dikonversi menjadi sinyal digital (Telaumbanua, et al ., 2021). Beberapa jenis kopi  yang  digunakan  antara  lain  kopi robusta  natural,  robusta semiwash ,  arabika natural,  arabika fullwash ,  dan  robusta natural Lampung. JST dapat mengolah data yang telah didapat yang berupa sinyal ADC pada setiap jenis kopi.
Prosedur kerja alat ini, yaitu biji kopi dimasukkan pada wadah pengujian. Setelah  alat  diaktifkan,  sensor  pada  wadah pengujian  akan  melakukan  identifikasi aroma  biji  kopi.  Empat  unit  sensor  gas dipasang  di  dalam  wadah  pengujian  yang berguna untuk  mendeteksi  aroma biji  kopi. Sensor akan terus memonitoring perubahan bau  yang  terjadi  pada  wadah  pengujian tersebut.    Data  sensor  yang  termonitoring kemudian disimpan ke dalam PC pengguna dalam  bentuk  format  .txt.  Data  tersebut digunakan  untuk  menjadi  data  input  untuk proses  identifikasi  menggunakan  jaringan saraf  tiruan  pada  software  Matlab.  Hasil pembelajaran  akan  terus  dilakukan  pada proses  identifikasi  hingga  sistem  dapat mendeteksi bau kopi yang sesuai berdasarkan  input  kopi  yang  diuji.  Proses tersebut  berakhir  saat  hasil  identifikasi sesuai  dengan  target  yang  diinginkan ( Output =  Target).  Proses  ini  akan  terus menerus berulang hingga didapatkan identifikasi  jenis  kopi  berdasarkan  tingkat aroma yang dikeluarkan kopi tersebut yang berhasil dideteksi oleh sensor.
JST  dirancang  dengan  mengganti nilai node dan  fungsi  aktifasi  untuk mendapatkan  komposisi  terbaik  dengan melihat  R 2 terbesar  dan  RMSE  terkecil. Bobot  dan  bias  akan  didapatkan  setelah mendapatkan  nilai  R 2 dan  RMSE  dari proses  JST.  Bobot  dan  bias  digunakan sebagai konstanta perhitungan untuk membuat  model  matematika  yang  akan diintegrasi ke dalam program arduino untuk melakukan  validasi.  Validasi  merupakan tahap akhir dari penelitian ini yaitu dengan melakukan  pengambilan  data  kembali dengan  menggunakan  program  yang  telah didapat  dari  hasil  JST  untuk  mengetahui tingkat  keberhasilan alat dalam mendeteksi kopi.

## Nilai Analog to Digital Converter (ADC)
Sensor  analog  adalah  sensor  yang menghasilkan  sinyal Output analog  yang kontinu  atau  berkelanjutan.  Sinyal  analog adalah sinyal data dalam bentuk gelombang kontinyu, yang memiliki parameter amplitudo  dan  frekuensi.  Frekuensi  adalah jumlah getaran putaran ulang sinyal analog dalam satu siklus lengkap per satuan detik. Nilai  ADC  adalah  nilai  sinyal  analog  yang didapat dari pengubahan nilai masukan data tegangan listrik atau sinyal lainnya menjadi nilai  keluaran  sinyal  digital  (angka).  ADC banyak  digunakan  sebagai  pengatur  proses industri,  komunikasi  digital,  rangkaian pengukuran  dan  pengujian.  Biasanya  ADC digunakan  untuk  perantara  antara  sensor analog  dengan  sistem  komputer  seperti sensor  suhu,  tekanan,  cahaya,  berat,  atau yang  lainnya,  kemudian  diukur  dengan menggunakan  sistem  digital  komputer (Ikhsan, 2018).

## Perancangan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)
Pada perancangan software dirancang gambaran  pemograman  sistem  dan  desain aplikasi  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  perintah-perintah  tertentu  agar Output sistem  dapat  bekerja  sesuai  dengan program  yang  telah  dibuat.  Perancangan program ini menggunakan software Matlab.
Jaringan Syaraf Tiruan disusun dengan  menentukan  arsitektur  jaringan terlebih  dahulu,  sebagai  langkah  untuk mempermudah proses kalibrasi dan validasi identifikasi  jenis  kopi.  Arsitektur  jaringan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram arsitektur jaringan
Perancangan  JST  terdapat  dua proses  yang  harus  dilakukan  yaitu  proses pelatihan  dan  proses  pengujian.  Proses Backpropagation terdiri  dari  beberapa proses  yang  dapat  di  lihat  pada  Gambar  2 tentang diagram alir dari Backpropagation .
Gambar 2. Diagram Prosedur Penelitian
X 1 X 3 X 2 A3 A2 A1 Y 1 Input Hidden Layer 1 Output X 3 B3 B2 B1 Hidden Layer 2 Bias A2 Bias A3 Bias A1 Bias B2 Bias B3 Bias B1
Setelah  perancangan  struktur  JST
Backpropagation
selesai dirancang, langkah  selanjutnya  adalah  perancangan proses pembelajaran JST Backpropagation . Proses pembelajaran dimulai dari perancangan proses training seperti diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses training backpropagation
Setelah  proses training di  atas terselesaikan,  didapatkan  nilai  bobot  input, nilai  bobot hidden, dan nilai  bobot Output . Proses training dapat  membutuhkan  waktu yang  banyak  karena  perancangan  sistem yang harus mencapai target yang diberikan.
Tahapan  selanjutnya  adalah  proses identifikasi setiap jenis kopi. Pada penelitian ini digunakan 5 jenis  kopi  yaitu: kopi  natural  robusta  Lampung  (kopi  1), robusta natural (kopi 2), robusta semi wash (kopi  3),  natural  arabika  (kopi  4),  arabika full  wash (kopi  5).    Proses  ini  dilakukan dengan  mendeteksi  aroma  tiap  jenis  kopi sehingga  mendapatkan  kriteria  nilai  sensor yang  akan  menjadi  bantuan  untuk  JST dalam mengidentifikasi jenis kopi.

## Pembentukan  Persamaan  Matematika dari Model JST yang Dihasilkan
Pembentukan persamaan model matematika  dilakukan  dengan  menghitung ulang bobot dan bias yang telah didapatkan dari fungsi aktivasi terbaik dengan ketentuan perhitungan sebagai berikut:
1. Persamaan  fungsi  aktivasi logsig adalah
y = 1/(1+exp(-x))  .......................... (1)
2. Persamaan fungsi aktivasi tansig: y = (1-exp(-2x))/(1+exp(-2x)) ....... (2)
3. Persamaan  fungsi  aktivasi  purelin
adalah:
y = x  .............................................. (3)
Penginputan Model

## Persamaan

## Matematika Ke dalam Mikrokontroler
Model  persamaan  matematika  yang telah  dihitung  akan  dimasukkan  ke  dalam
mikrokontroler  untuk  melakukan  validasi aktual  terhadap  setiap jenis  kopi.  Di  dalam program  arduino  dibuat  klasifikasi  setiap jenis  kopi  berdasarkan  nilai  JST  yang didapatkan  sehingga  dapat  mempermudah pengelompokan setiap jenis kopi.

## Rancangan Pengambilan Data
Tahapan  pengambilan  data  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Prosedur Penelitian
Backpropagation Training
Bobot Aroma Kopi

## Analisis Data
Data  yang  didapatkan  dari  hasil penelitian  akan  dianalisis  untuk  melihat Koefesien Determinan (R 2 ) dan Root Mean Square Error (RMSE).
Koefisien Determinan (R 2 ) Besarnya  kontribusi  variabel  bebas terhadap variabel terikat ditentukan menggunakan Koefisien Determinasi. Nilai determinasi  terletak diantara 0 dan 1. Nilai  koefesien  determinasi  mendekati  1 saat  semua  nilai  obesevasi  terletak  sangat dekat  dengan  garis  regresi.  Nilai  koefesien determinasi  semakin  kecil  saat  nilai observasi  semakin  menjauh  dan  berpencar. Untuk  mengetahui  seberapa  besar  nilai koefesien determinasi maka perlu dilakukan pengeplotan grafik antara jenis – jenis  kopi  menggunakan  nilai  prediksi sebagai  variabel  tergantung  (Y)  dengan nilai  validasi  sebagai  variabel  bebas  (X) dengan  menggunakan  software  Microsoft Excel (Dewangga & Laksito, 2015).

## Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE adalah metode alternatif untuk mengevaluasi teknik peramalan yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi hasil  prakiraan  suatu  model.  RMSE merupakan  nilai  rata-rata  dari  jumlah kuadrat  kesalahan,  yang  juga  menyatakan ukuran besarnya kesalahan yang dihasilkan oleh  suatu  model  prakiraan.  Nilai  RMSE rendah  menunjukkan  bahwa  variasi  nilai yang  dihasilkan  oleh  suatu  model  prediksi mendekati  variasi  nilai  obeservasinya. Akar  kesalahan  kuadrat  rata-rata  ( Root Mean  Square  Error )  merupakan  suatu ukuran  kesalahan  yang  didasarkan  pada selisih  antara  dua  nilai  yang  didefinisikan pada persamaan 4.
RMSE = |∑ ∑ √ (𝑇̂ 𝑖𝑑 − 𝑇 𝑖𝑑 ) 2 𝑁.(𝑁−1) 𝑑 𝑖 | .............. (4)
(untuk i  ≠  d)
Perhitungan  deviasi  standar  dari selisih  kedua  nilai  tersebut  didefinisikan pada persamaan 5.
𝜎 = |∑ ∑ √ (𝑇̂ 𝑖𝑑 − 𝑇 𝑖𝑑 ) 2 𝑁.(𝑁−1)−1 𝑑 𝑖 | ................... ( 5)
(untuk i  ≠  d)
Dapat  dilihat  bahwa  untuk  nilai  N yang  besar,  persamaan  kedua  rumus  akan menghasilkan  nilai  yang  bisa  dikatakan sama.  RMSE  bisa  disebut  sebagai  deviasi standar (σ) atau sebaliknya.
Indikator  RMSE  dan  σ  tidak  dapat membandingkan  sebuah  model  yang  sama jika  diterapkan  pada  kajian  yang  berbeda, karena nilai-nilainya tergantung pada ukuran besarnya matriks, T dan sebagainya. Persentase dari akar kesalahan kuadrat rata- rata  (%  RMSE)  dapat  didefinisikan  sesuai persamaan  6.
%RMSE = RMSE 𝑇 1 × 100% ................... (6)
Dalam  bentuk  yang  identik  koefisien variasi  Cv  ( coefficient  of  variation ) didefenisikan melalui persamaan 7 dan 8.
𝐶 𝑣 = 𝜎 𝑇 1 × 100% ................................. (7)
𝑇 1 = 1 𝑁.(𝑁−1) ∑ ∑ 𝑇 𝑖𝑑 𝑑 𝑖 untuk i  ≠  d .......  (8)
Semakin kecil nilai RMSE, %RMSE, σ, dan Cv berarti hasil estimasi model yang dihasilkan semakin tinggi saat dibandingkan dengan pengamatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Perancangan Sensor E-Nose
Hasil dari perancangan sensor E-Nose yaitu  berupa  sensor  gas  yang  diletakkan  di dalam  kotak  akrilik  dengan  ukuran  15  cm dan ruang chamber dengan ukuran 15 cm x 15 cm x 22 cm.
Gambar 5. Ruang Kendali dan chamber sensor
electronic nose
Hubungan  antara  nilai  sensor  dan  jenis kopi Hubungan  nilai  sensor  dengan  jenis kopi dapat dilihat pada Gambar 6. Hasil ini menampilkan  perbandingan  antara  nilai sensor  (ADC)  dengan  jenis-jenis  kopi. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan  empat  jenis  sensor  yang diletakkan  di  dalam  kotak  kaca  di  sekitar biji  kopi  pengamatan.    Terdapat  perbedaan rentang  nilai  pada  empat  jenis  sensor  dari setiap jenis kopi.
Gambar 6. Hubungan nilai sensor ADC (sumbu y) dengan jenis kopi (sumbu x)
Pada jenis kopi pertama rentang nilai sensor  ADC  1  antara  389-474,  ADC  2 antara  202-301,  ADC  3  antara  235-332, ADC  4  471-551.  Pada  jenis  kopi  kedua rentang nilai sensor ADC 1 antara 442-547, ADC 2 antara 217-394, ADC 3 antara 233- 351,  ADC  4  antara  532  –  607.  Pada  jenis kopi  ketiga  rentang  nilai  sensor  ADC  1 antara  386-520,  ADC  2  antara  200-249, ADC 3 antara 298-399, ADC 4 antara 529- 617. Pada jenis kopi ke-empat rentang nilai sensor  ADC  1  antara  500-597,  ADC  2 antara  356-521,  ADC  3  antara  267-364, ADC 4 antara 553-637. Pada jenis kopi ke- lima  rentang  nilai  sensor  ADC  1  antara 520-636,  ADC  2  antara  297-506,  ADC  3 antara 304-431, ADC 4 antara 587-670.

## Pengembangan  Model  Jaringan  Syaraf Tiruan
Pengembangan  model  JST  dilakukan dengan melakukan 2 langkah yaitu pelatihan  dan  pengujian.  Pelatihan  model JST  merupakan  salah  satu  langkah  dalam melakukan  pengembangan  model  JST. Pelatihan  ini  merupakan  tahapan  proses kalibrasi  sensor  untuk  menentukan  model JST.    Pelatihan  model  JST  dilakukan dengan cara menggunakan Software Matlab.    Hal  pertama  yang  dilakukan adalah  melakukan  input  data  dari  hasil pengamatan  untuk  diolah  menggunakan JST.
Pelatihan  model  JST  yang  dilakukan menggunakan  dua hidden  layer dengan node 3-3-1,  learning  rate  0,001,  dan  tipe pelatihan tranlm. Proses pelatihan
dilakukan  menggunakan  27  variasi  fungsi
0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 1 2 3 4 5 A D C ( V ol t) Penomoran Jenis Kopi sensor 1 sensor 2 sensor 3 sensor 4
aktivasi  dari  varian  rumus  matematika logsig, tansig,  purelin.  Setelah  pelaksanaan input  data,  tahap  selanjutnya  adalah memasukkan  variasi  fungsi  aktivasi  ke dalam  software  MATLAB  dan  menekan tombol running pada software.
Nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang tinggi  dan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  yang  rendah  mengindikasikan bahwa  model  tersebut  merupakan  model terbaik.  Pada JST, nilai R 2 yang tinggi dan RMSE  yang  kecil  yang  menjadi  pilihan. Hasil  proses  pelatihan  model  JST  yang telah  dilakukan.  fungsi  aktivasi  logsig, logsig,  tansig  menunjukkan  nilai  RMSE yang kecil dan nilai R 2 yang mendekati 1. Pengujian  model  JST  merupakan  hal selanjutnya yang dilakukan setelah pelatihan model JST.  Pengujian model JST dilakukan  sama  halnya  dengan  pelatihan model  JST.  Data  prediksi  merupakan keluaran  yang  dihasilkan  oleh  pengujian model JST.  Fungsi aktivasi terbaik diambil berdasarkan  nilai  RMSE  terkecil  dan koefesien  determinasi  (R 2 )  terbesar  pada pengujian model JST. Hasil data pengujian memiliki  model  yang  akurat  dengan  nilai R 2 yang didapatkan adalah 0,991, sedangkan nilai RMSE yang didapat adalah 0,003602368 dengan fungsi aktivasi logsig, logsig,  tansig.    Hal  tersebut  menunjukkan bahwa  model  prediksi  tersebut  akurat dalam memprediksi jenis – jenis kopi.
Persamaan Matematika dari Pengembangan  Model  Jaringan  Syaraf Tiruan
Salah satu tujuan penelitian ini adalah mendapatkan persamaan model matematika yang  dihasilkan  dari  proses  pengembangan model JST. Nilai bobot dan bias diperlukan untuk  mendapatkan  persamaan  model matematika.  Nilai  bobot  dan  bias  didapat dari  hasil  menjalankan  fungsi  aktivasi terbaik  di  dalam  JST.    Persamaan  model matematika  dicari  dengan  menggunakan bobot  dan  bias  yang  telah  terekam  setelah pengembangan model JST. Sebelum menggunakan  persamaan  matematika  dari
bobot dan bias, harus dilakukan normalisasi nilai input tiap sensor terlebih dahulu.
Normalisasi  merupakan  penskalaan terhadap  nilai-nilai  input  dan  target  hingga nilai-nilai  tersebut  masuk  dalam  suatu range  tertentu  yang  disebut preprocessing atau  normalisasi  data  (Chandra, et  al. ,
2016).  Proses  perhitungan  normalisasi didapat  dengan  cara  membagi  nilai  Xi (input) dengan nilai input yang paling besar (Xb).
Nilai  input  yang  telah  dinormalisasi kemudian dimasukkan ke dalam persamaan model  matematika  yang  telah  didapatkan dari pengembangan model JST. Tabel 1, 2, dan  3  menunjukkan  persamaan  model matematika  yang  didapat  dari  hasil  bobot dan bias setelah melakukan pengembangan model JST.
Tabel 1. Persamaan Hidden Layer 1
Persamaan Hidden Layer 1 Per sa m aan M at em at ika a. Y1 = 41,048512*(x1)
- 30,44243*(x2)      -9,7968371*(x3) +  36,658894*(x4)    -37,970218 b. Y2
= 24,033112*(x1) +
38,932876* (x2) + 9,7773412*(x3) – 139,71404 *(x4) + 70,593521
c. Y3 = -13,926055*(x1) + 11,388524* (x2) - 2,9738792*(x3) +  8,6389223* (x4) - 0,061823729 d. Y4 = 1/(1+exp(-y1))
e. Y5 = 1/(1+exp(-y2)) f. Y6 = 1/(1+exp(-y3)) B obot H 1 a. 4,1048512e+001 -3,0442430e+001 -9,7968371e+000  3,6658894e+001 b. 2,4033112e+001 3,8932876e+001 9,7773412e+000 -1,3971404e+002
c. -1,3926055e+001 1,1388524e+001 -2,9738792e+000  8,6389223e+000
B ias H 1 a. -3,7970218e+001
b. 7,0593521e+001 c. -6,1823729e-002
Pada  Tabel  1,  fungsi  aktivasi  yang
digunakan adalah logsig, sehingga didapatkan  perubahan  nilai  Y4  hingga  Y6 mengikuti y=1/(1+exp(-x)). Persamaan pada  Tabel  2  fungsi  aktivasinya  adalah logsig,  sehingga  terjadi  perubahan  nilai Y10 - Y12 mengikuti persamaan y=1/(1+exp(-x)).  Persamaan  pada  Tabel  3 memiliki  fungsi  tansig,  sehingga  terdapat perubahan  pada  nilai  Y13  dan  Y14 mengikuti rumus y = (1-exp(-2x))/(1+exp(- 2x)).
Tabel 2. Persamaan Hidden Layer 1-2 Persamaan Hidden Layer 1-2 Per sa m aan M at em at ika a. Y7  = 153,44313*(y4) +
100,26152 * (y5) + 39,321225*(y6) - 177,94293 b. Y8  = 12,348554*(y4) +
3,3155519* (y5) +
53,723096*(y6) - 53,115088
c. Y9 = 23,973155*(y4) +
80,165*(y5) +  39,091537*(y6) - 43,732103 d. Y10 = 1/(1+exp(-y7))
e. Y11 = 1/(1+exp(-y8))
f. Y12 = 1/(1+exp(-y9)) B obot H 1 -H2 a. 1,5344313e+002 1,0026152e+002
3,9321225e+001
b. 1,2348554e+001 3,3155519e+000 5,3723096e+001
c. 2,3973155e+001 8,0165000e+001 3,9091537e+001 B ias H 1 -H2 a. -1,7794293e+002
b. -5,3115088e+001 c. -4,3732103e+001
Tabel 3. Persamaan Hidden Layer 2 Persamaan Hidden Layer 2 Per sa m aan Ma tem at ika a. Y13 = 37,398977*(B13)  +
0,95055342 *(B14) – 0,49542024
*(B15) + 0,69859456 b. Y14 = (1-exp(-2*y13))/(1+exp(-2 *
y13))
B obot H2 3,7398977e+001 9,5055342e-001
-4,9542024e-001
B ias H2 6,9859456e-001
Setelah  mendapatkan  Y14  atau  nilai akhir  (Ya),  langkah  selanjutnya  adalah mengembalikan nilai-nilai yang ternormalisasi  terlebih  dahulu  ke  nilai aslinya untuk mendapatkan nilai pada range yang  sebenarnya  (denormalisasi).    Proses perhitungan denormalisasi didapatkan dengan  cara  pengalian  antara  nilai  akhir dengan  nilai Output paling  besar  (Yb). Sebagai contoh, Output dalam penelitian ini ialah  jenis-jenis  kopi,  dan  nilai Output paling besar ialah 5.
Setelah  dilakukan  normalisasi  nilai dari  hasil  keseluruhan  model  matematika, maka  nilai  dan  persamaan  inilah  yang diinput  ke  dalam  mikrokontroller  melalui program Arduino.
Klasifikasi  jenis  kopi  dan  Integrasi Model JST Ke dalam Mikrokontroller
Setelah  didapatkan  hasil  pelatihan dan pengujian terbaik dengan
menggunakan  model  JST  dan  Software Matlab  maka  langkah  selanjutnya  yaitu mengklasifikasi tiap jenis kopi berdasarkan hasil JST yang telah didapat, yaitu:
1. Nilai  0-1  untuk  jenis  kopi  1  (natural robusta Lampung)
2. Nilai 1,01-2 untuk jenis kopi 2 (natural robusta)
3. Nilai 2,01-3 untuk jenis kopi 3 (robusta semiwash )
4. Nilai 3,01-4 untuk jenis kopi 4 (natural arabika)
5. Nilai 4,01-5 untuk jenis kopi 5 (arabika
fullwash )
Integrasi Model JST dengan mikrokontroller  dilakukan  dengan  cara memasukkan  rumus  model  matematika yang telah didapatkan ke dalam mikrokontroller  dengan  bantuan  software arduino.    Proses  pemrograman  yang digunakan pada arduino untuk pemasukkan rumus  model  matematika  menggunakan pemrograman  bahasa  C  sederhana.  Nilai akhir  dari  rumus  model  matematika  perlu dilakukan  juga  proses  normalisasi  kembali yaitu  dengan  pengalian  nilai  tertinggi  dari nilai Output . Setelah proses input model matematika,  tekan  tombol verify dan uploading di dalam Arduino untuk mengetahui bahwa bahasa C yang digunakan tidak memiliki kesalahan. Headline berwarna  kuning/merah  akan muncul  apabila  terjadi  kesalahan  pada proses  tersebut  yang  menunjukan  adanya error pada proses pemrograman.
Pemeriksaan  pada taskbar  tools pada Software  Arduino  perlu  dilakukan  untuk memastikan port dan board pada  Arduino telah  terpasang  dan  terkoneksi  dengan komputer.  Hal  ini  untuk  meminalisir kesalahan dalam proses upload .

## Validasi Rancangan Alat Sensor
Pada  tahap  validasi  proses  ini dilakukan  dengan  memberikan  pola  data baru yang didapatkan dengan menggunakan program validasi dari hasil proses pelatihan dan pengujian dalam model JST. Perhitungan  dan  grafik  statistik  hasil validasi  dilakukan  dengan  menggunakan Software  Microsoft  Excel  2007.  Pengujian dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  keakuratan  JST  yang  telah  dibuat. Gambar  7-11,  merupakan  grafik  validasi setiap jenis kopi dengan keterangan:
1. Kopi 1 Robusta Lampung memiliki nilai rentang 0,01<y≤1,00
2. Kopi 2 Natural Robusta 1,01<y≤2,00
3. Kopi 3 Robusta Semiwash 2,01<y≤3,00
4. Kopi 4 Natural Arabika 3,01<y≤4,00
5. Kopi 5 Arabika Fullwash 4,01<y≤5,00 Gambar 7 menunjukkan validasi nilai aroma kopi  pertama yaitu robusta lampung selama 25 menit. Nilai validasi menunjukkan  kopi  1  yang  memiliki  arti bahwa  nilai  validasi  sudah  sesuai.  Gambar 8 menunjukkan validasi kopi 2 yaitu natural robusta  dengan  rentang  nilai  validasi berada  diantara  1  dan  2.  Nilai  tersebut sudah  sesuai  dengan  perhitungan  pada  JST dan  membuktikan  bahwa  hasil  validasi tersebut menunjukkan kopi natural robusta.
Gambar 7. Validasi kopi 1 atau kopi robusta
Lampung
Gambar 8. Validasi kopi 2 atau kopi natural robusta 0 1 2 3 4 5 0 10 20 30 N il ai v al idas i ( Jeni s k opi ) Waktu (Menit) 0 1 2 3 4 5 0 10 20 30 N il ai v al idas i (J eni s k opi )
Waktu (Menit)
Gambar 9. Validasi kopi 3 atau kopi robusta
semiwash
Gambar 10. Validasi kopi 4 atau kopi arabika natural
Gambar 11. Validasi kopi 5 atau kopi arabika

## fullwash
Gambar 9 menunjukkan validasi kopi 3,  yaitu  robusta semiwash .  Dilihat  dari Gambar  9,  nilai  kopi  yang  menunjukkan robusta semiwash berada  pada  rentang  15- 25 menit. Gambar 10 menunjukkan validasi kopi  4, yaitu arabika natural ;  nilai  validasi menunjukkan  kopi  arabika natural pada waktu 15-25 menit. Gambar 11
menunjukkan validasi kopi 5, yaitu arabika fullwash ;  dapat  dilihat  rentang  waktu  yang
menunjukkan  nilai  arabika fullwash berada pada  menit  10-25  menit.  Berdasarkan gambar  7-11  waktu  identifikasi  terbaik terletak pada menit ke 15-25.
Berdasarkan  gambar  7-11  dapat disimpulkan  bahwa  rata-rata  persentase keberhasilan identifikasi  5 jenis kopi, yaitu kopi  natural  robusta  lampung  (Kopi  1) yaitu  100%,  kopi  natural  robusta  (Kopi  2) 100%,  kopi  robusta semiwash (Kopi  3) 72%,  kopi  arabika natural (Kopi  4)  100%, dan kopi arabika fullwash (Kopi 5) 100%.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  adalah JST  telah  disusun  menggunakan  arsitektur 4 layer . Layer 1,  yaitu  4  input, layer 2 memiliki  3 node , layer 3  memiliki  3 node , layer 4  memiliki  1 Output (keluaran).
Fungsi  aktivasi  terbaik  ialah  logsig-logsig- tansig dengan nilai RMSE sebesar 0,003602368  dan  R 2 sebesar  0,991.  Nilai ADC  (tegangan  sensor)  terendah  terdapat pada  sensor  MQ  136,  yaitu  202  untuk mendeteksi kopi robusta lampung dan ADC tertinggi  dari  sensor  TGS  2602  yaitu  670 yang  mendeteksi  aroma  kopi  robusta semiwash. Klasifikasi  jenis  kopi  telah dilakukan  menggunakan  sensor E-Nose dengan metode Backpropagation
menunjukkan  hasil  cukup  baik  terutama pada  identifikasi  di  waktu  menit  ke  15-25. Hal  ini  dapat  dilihat  dari  rata-rata persentase  keberhasilan  identifikasi  5  jenis kopi  pada  menit  ke  15-25,  yaitu:  kopi natural  robusta  lampung  (Kopi  1)  100%, kopi  natural  robusta  (Kopi  2)  100%,  kopi robusta semiwash (Kopi  3)  72%,  kopi arabika  natural  (Kopi  4)  100%,  dan  kopi arabika fullwash (Kopi 5) 100%.

## Saran
Perlu  adanya  penelitian  lanjutan  dari hasil  yang  didapat  untuk  mengidentifikasi jenis  kopi  dengan  sensor  lain  yang  lebih peka terhadap kandungan gas yang dikeluarkan oleh biji kopi.  Sehingga dapat
0 1 2 3 4 5 0 10 20 30 N il ai v al idas i (J eni s kopi ) Waktu (Menit) 0 1 2 3 4 5 0 10 20 30 N il ai v al idas i (J eni s k opi ) Waktu (Menit) 0 1 2 3 4 5 6 0 10 20 30 N il ai v al idas i (J eni s k opi ) Waktu (Menit)
dihasilkan  perbandingan  nilai  prediksi  JST dalam sensor yang berbeda.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih Kepada  LPPM  Universitas  Lampung  atas bantuan  pendanaan  penelitian  tentang aplikasi E-Nose pada pendeteksian keaslian kopi luwak yang telah selesai dilaksanakan.

## DAFTAR REFERENSI
Arwangga,  A.  F.,  Asih,  I.  A.  R.  A.,  &
Sudiarta,  I.  W.  (2016).  Analisis
Kandungan Kafein pada Kopi di Desa
Sesaot Narmada menggunakan Spektrofotometri UV-Vis. Jurnal Kimia  (Journal  of  Chemistry) , 10 (1), 110-114.
Baskara,  S.,  Lelono,  D.,  &  Widodo,  T.  W.
(2016). Pengembangan Hidung Elektronik  untuk  Klasifikasi  Mutu Minyak  Goreng  dengan  Metode Principal Component Analysis. IJEIS (Indonesian  Journal  of  Electronics and  Instrumentation  Systems) , 6 (2),
221–230.
Briandet, R., Kemsley, E. K., & Wilson, R.
H. (1996). Discrimination of Arabica and  Robusta  in  instant  coffee  by Fourier transform infrared spectroscopy and chemometrics.
Journal  of  Agricultural  and  Food Chemistry , 44( 1), 170–174.
Chandra,  M.,  Sovia,  R.,  &  Permana,  R.
(2016). Analisis Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Indeks Harga Saham Indofood Sukses Makur TBK. (INDF). Komputer  Teknologi  Informasi , 2 (1), 47-61.
Dewangga,  A.,  &  Laksito,  H.  (2015). Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap audit report lag. Diponegoro Journal of Accounting, 4 (3), 1-8.
Fitryadi,  K.,  &  Sutikno,  S.  (2016).
Pengenalan  Jenis  Golongan  Darah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron. Jurnal Masyarakat Informatika , 7 (1), 1-10.
Guntoro,  H.,  &  Somantri,  Y.  (2013). Rancang  bangun  magnetic  door  lock menggunakan  keypad  dan  solenoid berbasis  mikrokontroler  arduino  uno.
Jurnal Electrans , 12 (1), 39–48. Ikhsan, M. A. (2018). Pendeteksi
Kekeruhan  Air  di  Tandon  Rumah Berbasis  Arduino  Uno. Jurnal  Qua Teknika , 8 (2), 17–29.
Kusumadewi,  S.  (2004). Membangun Jaringan Syaraf Tiruan: Graha Ilmu .
Lelono,  D.,  &  Chairiawan,  M.  A.  (2013).
Karakterisasi  Pola  Aroma  Salak
Pondoh  dengan  E-Nose  Berbasis Sensor
Metal Oksida.
IJEIS (Indonesian  Journal  of  Electronics and  Instrumentation  Systems) , 3 (1),
71–82.
Matondang,  Z.  A.  (2013).  Jaringan  Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation  untuk  penentuan kelulusan sidang skripsi. Pelita Inform. Budi Darma , 4( 1), 84–93.
Puspitaningrum,  D.  (2006). Pengantar jaringan syaraf tiruan .
Rabersyah,  D.  (2016).  Identifikasi  Jenis Bubuk Kopi menggunakan Electronic Nose  dengan  Metode  Pembelajaran Backpropagation. Jurnal  Nasional Teknik Elektro , 5 (3), 333-338.
Sitohang,  M.  E.  (2012).  Analisis  Sinyal
Electronic  Nose  Berbasis  Wavelet Menggunakan Support Vector
Machine untuk  Identifikasi  Jenis  Teh Hitam. Jurnal Sistem Komputer , 2 (2), 47–53.
Telaumbanua,  M.,  Novita,  D.  D.,  Triyono,
S.,  Saragih,  C.  2021.  Tipe chamber dan  posisi  sensor e-nose untuk mendeteksi  aroma  biji  kopi  robusta menggunakan  mikrokontroler. Jurnal Ilmiah  Rekayasa  Pertanian  dan Biosistem , 9 (1), 84-95.
Toko,  K.  (2000). Biomimetic  sensor
technology .  Cambridge  University
Press.
Wuryandari,  M.  D.,  &  Afrianto,  I.  (2012). Perbandingan Metode Jaringan
Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Dan Learning  Vector  Quantization  Pada Pengenalan  Wajah. Jurnal  Komputer Dan  Informatika  (Komputa) , 1 (1), 45-51.