Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 2 (2023) 118 – 123 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)

## SmartAgro-Spectral: Teknik Pengukuran Kandungan Nitrit Pada Sarang Burung Walet Berbasis Spektral Menggunakan Metode Regresi Linier
Rida Hudaya 1 , Hepi Ludiyati 2 , Feni Isdaryani 3 , Muhamad Rafhi Rihadatus Syawal 4 , Julian Harith Al Banny Hudaya 5 1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung
5 eFarming Corpora
1 rida_hudaya@polban.ac.id, 2 hepi.ludiyati@polban.ac.id, 3 feni.isdaryani@polban.ac.id ,
4 muhamad.rafhi.tele21@polban.ac.id , 5 julian.hudaya@gmail.com

## Abstract
Indonesia is the largest exporter of edible bird’s nest (EBN) to China, involving many EBN farmers from various regions in Indonesia.  Therefore,  a  portable device  is  needed  to  rapidly  and accurately  measure  the  required quality of SBW  to avoid rejection by Chinese buyers, which could result in significant losses. Consequently, for this purpose, an electronic instrument has  been  developed.  smartAgro-Spectral  is  a  microcontroller-based  electronic  instrument  that  measures  nitrite  content  in edible bird’s nest (EBN) using linear regression method in machine learning calculations. This instrument can measure nitrite content based on the intensity of colors produced by EBN products. The coloring process is carried out by mixing EBW powder with Sulphanilamide solution and N-(1-naphthyl) Ethylenediamine Dihydrochloride (NED) solution. The concentration of EBN solution is normalized to values between 0.2 ppm and 0.7 ppm. The measurement process is carried out by emitting 18 waves of the light spectrum. The intensity of the 18 wavelengths of the measured light spectrum was selected based on the strong correlation between the intensity of the light spectrum and the value of nitrite content in the EBN product. The measurement results show that the intensity of the light spectrum that has a strong linear correlation is at wavelengths of 460 nm, 485 nm, 510 nm, 535 nm, and 610 nm. So, smartAgro-Spectral electronic instruments can be realized based on the intensity relationship of  each  wavelength  through  multiple  linear  regression  analysis,  and  are  able  to  linearly  measure  nitrite  content  in  EBW products with a precision level of 99.85% and an accuracy rate of 99.85%.
Keywords: Nitrite, NED, EBN, light spectrum, linear regression

## Abstrak
Indonesia  adalah  eksportir  sarang  burung  walet  (SBW)  terbesar  ke  China  yang  melibatkan  banyak  petani  SBW  diberbagai wilayah  Indonesia.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  perangkat  portable  yang  dapat  mengukur  kualitas  SBW  yang dipersyaratkan secara cepat dan tepat untuk menghindari penolakan penerimaan dari pihak China yang dapat menimbulkan kerugian yang sangat besar. Oleh karena itu, untuk tujuan tersebut dibuatlah sebuat instrument elektronik. smartAgro-Spectral adalah  instrumen  elektronik  berbasis  mikrokontroler  yang  mengukur  kandungan  nitrit  dalam  sarang  burung  walet  (SBW) dengan menggunakan metode regresi linear dalam perhitungan machine learning . Alat ini dapat mengukur kandungan nitrit berdasarkan intensitas warna yang dihasilkan oleh produk SBW. Proses pewarnaan dilakukan dengan mencampurkan bubuk SBW dan larutan Sulphanilamide serta larutan N-(1-naphthyl) Ethylenediamine Dihydrochloride (NED). Konsentrasi larutan SBW  yang  dinormalisasi  ke  nilai  antara  0,2  ppm  dan  0,7  ppm.  Proses  pengukuran  dilakukan  dengan  memancarkan  18 gelombang spektrum cahaya. Intensitas 18 panjang gelombang spektrum cahaya yang diukur dipilih berdasarkan korelasi kuat antara  intensitas  spektrum  cahaya  dan  nilai  kandungan  nitrit  dalam  produk  SBW.  Hasil  pengukuran  menunjukkan  bahwa intensitas spektrum cahaya yang memiliki korelasi linier kuat berada pada panjang gelombang 460 nm, 485 nm, 510 nm, 535 nm,  dan  610  nm.  Sehingga,  instrumen  elektronik  smartAgro-Spektral  dapat  direalisasikan  berdasarkan  hubungan  intensitas masing-masing panjang gelombang melalui analisis regresi linier berganda, serta mampu mengukur secara linier kandungan nitrit pada produk SBW dengan tingkat presisi 99,85% dan tingkat akurasi 99,85%.
Kata kunci: Nitrit, NED, SBW, spektrum cahaya, regresi linier

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan eksportir produk SBW terbesar di dunia  ke  China.  Jadi,  sektor  ini  melibatkan  banyak
petani  SBW  di  berbagai  wilayah  Indonesia  dengan kualitas  produk  yang  sangat  beragam.  Gambar  1 menunjukkan  beberapa  contoh  kualitas  produk  SBW setelah  dipanen.  Berdasarkan  posisi  Indonesia  sebagai
produsen produk SBW terbesar di dunia dan berdasarkan data  IQFAST  dari  Badan  Karantina  Pertanian  tahun 2020, jumlah ekspor SBW Indonesia sebesar 1.250 ton dengan nilai hampir Rp25 triliun. Ada 28 negara tujuan ekspor  SBW  Indonesia  dan  negara  tujuan  ekspor terbesar  adalah  Hong  Kong  dan  China.  Negara  tujuan utama  produk  SBW  menerapkan  berbagai  persyaratan kualitas yang ketat, antara lain kandungan nitrit, ukuran dan bentuk, tingkat kebersihan, identitas asal panen, dan kualitas warna. Batas maksimum kandungan nitrit dalam SBW  merupakan  persyaratan  penting.  Nitrit  di  sarang burung  adalah  senyawa  yang terbentuk dari  kotoran di kandang atau di SBW itu sendiri. Nitrit yang berlebihan pada bahan makanan dapat menjadi racun dan berbahaya karena dapat menyebabkan methemoglobinemia , sehingga  mengakibatkan  gangguan  aliran  oksigen  dan kesulitan  bernapas  [1],  sedangkan  pada  bayi  dapat menyebabkan  sindrom  bayi  biru  [2].  Oleh  karena  itu, pemerintah  China  dan  negara  tujuan  ekspor  lainnya sangat memperhatikan kandungan nitrit yang terdapat di SBW.
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  latar  belakang  di  atas, dilakukan  penelitian  untuk  mengembangkan  alat instrumentasi elektronika yang dapat dengan cepat dan mudah  mendeteksi  dan  mengukur  kadar  nitrit  yang terkandung dalam produk SBW yang dapat dimasukkan dalam  proses  inspeksi  pada  lini  produksi  pengolahan SBW [3][4].
Warna merupakan atribut penting yang dapat digunakan sebagai indikator kualitas pangan dan juga berkaitan erat dengan  penerimaan  konsumen  [5][6].  Nitrit  adalah senyawa anorganik yang secara alami ada di lingkungan, seperti air dan tanah. Nitrit umumnya digunakan dalam industri  makanan  sebagai  pengawet  makanan  untuk mencegah  pembusukan  dan  untuk  mempertahankan warna  daging  dan  produk  daging  seperti  bacon,  ham, makan siang, daging kornet, hamburger, dan ikan asap [7].  Namun,  ada  kekhawatiran  tentang  hubungan kandungan nitrit dengan kanker. Nitrit dapat berbahaya bagi  kesehatan  manusia  ketika  bereaksi  dengan  amina sekunder  dan  amida  dalam  saluran  pencernaan  untuk membentuk  N-nitrosamin  karsinogenik,  yang  dapat menyebabkan kanker lambung [8]. Sebuah laporan dari Komite  Ahli  Bersama  FAO  /  WHO  tentang  Bahan Tambahan  Makanan  (JECFA)  pada  tahun  2002 menyarankan  bahwa  asupan  nitrit  harian  yang  dapat diterima untuk manusia tidak boleh melebihi 0,07 mg/kg berat  badan.  Air  dan  banyak  sayuran,  seperti  bayam, terong, selada, lobak, dan bit, adalah sumber utama nitrat dalam makanan karena mereka adalah konstituen alami tanaman [7]. Asupan nitrat yang tinggi dapat berbahaya bagi  kesehatan  karena  nitrat  merupakan  sumber potensial  nitrit  yang  berkerja  mengurangi  bakteri  atau mikroba. Nitrit lebih beracun daripada nitrat karena nitrit berinteraksi  dengan  pigmen  darah  untuk  menghasilkan methemoglobinemia , yang menyebabkan kelainan darah dan kesulitan bernapas pada manusia [7][8].
SBW dari gua berwarna lebih gelap dan merah memiliki kandungan nitrit yang lebih tinggi dibandingkan dengan SBW dari rumah yang lebih terang dan lebih kuning. Ini bisa menyiratkan bahwa kandungan nitrit terkait dengan warna  SBW.  Studi  korelasi  menunjukkan  bahwa kandungan  nitrit  sangat  berkorelasi  dengan  parameter warna.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  warna  SBW dapat digunakan untuk mengukur kontaminasi nitrit [9].
Sumber:  hargaburung.id,  itpc-busan.kr,  www.goodnewsfromindonesia.id,  lifepal.co.id, fjb.kaskus.co.id, alimustikasari.com, www.bukalapak.com

## Gambar 1. Contoh berbagai produk SBW berkualitas yang dipanen.
Telah  terjadi  peningkatan  kesadaran  masyarakat  akan tingginya  kadar  nitrit  di  SBW  setelah  kejadian  bahwa produk SBW dilarang selama ekspor. Kontaminasi nitrit pada  SBW  disebabkan  oleh  proses  fermentasi  tanah burung  dan guano serta  sumber  daya  alam  lingkungan seperti udara, air, dan tanah. Tingkat nitrit dalam SBW harus  dikontrol  secara  ketat  untuk  memastikan keamanannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kandungan  nitrit  SBW  yang  diperoleh  dari  rumah  dan gua.  SBW  rumah  tangga  adalah  sarang  kegiatan pemeliharaan  burung  di  mana  burung  walet  tertarik untuk  membangun  sarang  mereka  dalam  struktur  yang meniru gua dalam struktur buatan manusia menggunakan  suara burung walet  yang  direkam.  SBW gua  berasal  dari  aktivitas  alami  burung  walet  yang bersarang. Warna SBW juga diukur untuk mengevaluasi korelasi dengan kandungan nitrit.
SBW  dibentuk  oleh  tujuh  spesies Aerodramus dan Collocalia ( Apodidae ),  menggunakan  sekresi  kelenjar ludah  dicampur  dengan  bulu  atau  rumput  selama berkembang  biak.  Nilai  gizinya  yang  kaya  untuk aktivitas anti-penuaan, imunomodulator, dan antioksidan  telah  membuatnya  sangat  dicari  oleh konsumen.  Ini  juga  menimbulkan  pemalsuan,  yang mengarah  pada  masalah  keamanan  pangan.  Sehingga menuntut  kajian  SBW  secara  mendalam  dalam  semua aspek, seperti komposisi, aktivitas biologis, identifikasi keasliannya, pengendalian mutu, ketertelusuran, klasifikasi,  situasi  industri,  komposisi  gizi,  tindakan farmakologis, identifikasi, pemeriksaan, dan penentuan kandungan  [6][10].  Pembahasan  tersebut  merupakan arah prospek penelitian ke depan dari SBW.
Beberapa  kajian  teknis  terkait  kualitas  produk  SBW telah dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, salah  satunya  adalah  penggunaan  teknik image processing dan data  mining ,  atau  lebih  khusus  lagi,
penggunaan machine  learning [11].  Studi  tentang pengembangan  penggunaan  sistem  cerdas  untuk identifikasi  dan  kuantifikasi  SBW  dapat  dibangun menggunakan colorimetric  sensor  array (CSA), smartphone ,  dan  model  jaringan  berlapis-lapis.  CSA digunakan  untuk  mengumpulkan  karakter  bau,  dan tanggapan sinyal CSA ditangkap  oleh sistem smartphone.  Analisis  komponen  utama  (PCA)  dan hierarchical  cluster  analysis (HCA)  digunakan  untuk menyelidiki  SBW  asli  dan  palsu.  Model  jaringan berlapis-lapis  dibangun  untuk  menganalisis  pemalsuan SBW. Dalam model ini, perbedaan antara SBW asli dan palsu  diwujudkan  menggunakan  algoritma  B ack- propagation  neural  networks (BPNN).  Kemudian, model  lain  berbasis  BPNN  dikembangkan  untuk mengidentifikasi  jenis-jenis  polutan  pada  SBW campuran.  Akhirnya,  model  prediksi  persentase  palsu untuk  setiap  jenis  SBW  palsu  dibuat  menggunakan metode partial  least  square (PLS).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  tingkat pengenalan  SBW  asli  dan palsu adalah 90% [12].
Studi  lain  adalah  penggunaan  sensor  warna  untuk mendeteksi kualitas produk menggunakan dua metode. Pertama,  penggunaan  kamera  pengolah  video  dan mikrokontroler. Kedua, penggunaan sumber cahaya dan LDR,  atau  fototransistor,  Sensor  warna  sederhana diperoleh  dengan  menggunakan  sumber  cahaya  putih dan  tiga  LDR  yang  dilapisi  dengan  film  warna  merah, hijau,  dan  biru  [3].  Pemilihan  mutu  juga  dapat diwujudkan  dengan  metode Weighted  Product (WP) untuk  mempertimbangkan  kriteria  dan  bobot  mutu SBW.  Metode  ini  menggunakan  persamaan  untuk menghubungkan  atribut  dan  hanya  menghasilkan  nilai terbesar  yang  akan  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik untuk menghasilkan hasil pemeringkatan dengan tingkat akurasi 100% [13]. Teknik penyortiran dan gradasi dapat dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  pengolahan gambar  secara  otomatis  berdasarkan  fitur  ukuran  dan warna. Teknik ini memberikan keuntungan karena tidak merusak  produk  yang  diteliti  dan  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi, kecepatan tinggi, dan biaya rendah [14].  Parameter  mutu  juga  dapat  ditentukan  melalui hubungan sifat fisikokimia dengan nilai variabel indeks hijau (G) dan variabel intensitas (I). Sedangkan variabel Red-Blue (RB)  dan hue  saturation (HS)  tidak memberikan  perbedaan  yang  signifikan  [15].  Teknik pengolahan  citra  seperti image  thresholding , operating morphology,  lump  detection, dan color  analysis telah digunakan  dalam  proses grading daun  tembakau  dan dapat  mengklasifikasikannya  dengan  sangat  baik  [16]. Penggunaan automatic  color  sensor  and  sorting machine (ACSSM)  dalam  otomatisasi  pengukuran  dan pemisahan  produk  berdasarkan  warna.  Sistem  yang diterapkan didasarkan pada deteksi warna, deteksi objek, dan ejeksi untuk mencapai penyortiran [17].
Penambangan data dalam pembelajaran mesin memainkan peran besar dalam hal data eksperimen dan
perhitungan  kompleks  untuk  interpretasi  [18][19]. Penggabungan machine learning dalam pengembangan pengetahuan  masa  depan  melalui  interpretasi  data otomatis  dengan  bantuan  berbagai  model  seperti klasifikasi,  regresi,  pengelompokan,  dan  lainnya [20][21]. Ada juga strategi untuk menerapkan fitur-fitur baru seperti (1) portabilitas  level berganda dari tingkat sistem  ke  tingkat  aplikasi,  (2)  pengembangan  dan perluasan  perangkat  lunak  yang  fleksibel  dan  dinamis, dan  (3)  penyebaran  terukur  yang  kompatibel  [22]. Realisasi sistem berbasis mikrokontroler dapat diterapkan  untuk  memilah  produk  berdasarkan  warna. Penyortiran dapat dilakukan dengan banyak cara sesuai dimensi, warna, dan berat menggunakan machine vision ( image  processing )  [23].  Pelaksanaan  uji  terapan merupakan  proses  evaluasi  penerapan  alat  uji  di lapangan yang akan dilakukan oleh petugas pemeriksa. Desain  dan  pengembangan  perangkat  elektronik portabel  harus  memiliki  jumlah  minimum  sensor  dan komponen  periferal.  Semua  akuisisi,  pemrosesan, penyimpanan, dan tampilan sinyal dilakukan oleh sistem elektronik tertanam, sehingga menghindari penggunaan komputer dan periferal eksternal [24][25].
Beberapa pertimbangan terkait penerapan alat ukur yang hemat  biaya,  kemudahan  proses  pengujian  yang diterapkan, dan pertimbangan keakuratan hasil pengukuran, serta portabilitas perangkat keras alat ukur, telah dikembangkan melalui teknik preparasi sederhana dan penggunaan  beberapa  berkas  cahaya  yang panjang gelombangnya  telah  ditentukan.  Pengukuran  kualitas produk  SBW  diperoleh  dengan  mengukur  intensitas spektrum tertentu, yang dianalisis menggunakan metode regresi linier berganda. Penggunaan sistem warna telah dikembangkan  untuk  mendapatkan  kestabilan  hasil pengukuran kandungan nitrit pada sarang burung walet [26]. Penelitian ini adalah dasar dari metode dan teknik yang dikembangkan dalam artikel ini.

## 2. Metode Penelitian
Pembahasan dalam artikel ini merupakan pengembangan  dari  salah  satu  hasil  penelitian sebelumnya  di  bidang  gelombang  spektrum  cahaya dengan  menggunakan  sensor  spektral  (Hudaya  et  al., 2021). Desain struktur perangkat keras yang ditunjukkan pada  Gambar  2  terdiri  dari  (1)  Sensor  VIS  yang dilengkapi  dengan  koneksi  Bluetooth,  (2)  Aplikasi Perangkat Seluler yang dilengkapi dengan koneksi Wi- Fi,  (3)  Cloud  Server,  dan  (4)  Mikrokontroler  yang dilengkapi dengan koneksi Bluetooth. Pembahasan pada artikel  ini  akan  menjelaskan  pemilihan  panjang gelombang  spektrum  cahaya  pada  sensor  spektral. Pilihan  yang  tepat  akan  membuat  proses  pembuatan perangkat  instrumen  presisi  menjadi  sederhana  dan murah.
Dalam  perancangan  struktur  hardware,  VIS  Sensor berfungsi  untuk  membaca  18  saluran  intensitas gelombang  cahaya  pada  panjang  gelombang  410  nm,
435 nm, 460 nm, 485 nm, 510 nm, 535 nm, 560 nm, 585 nm, 610 nm, 645 nm, 680 nm, 705 nm, 730 nm, 760 nm, 810 nm, 860 nm, 900 nm,  dan 910 nm. Data intensitas cahaya  yang  dibaca  dikirim  ke  perangkat  selular  dan mikrokontroler. Data yang dikirim ke perangkat seluler kemudian  diteruskan  ke  cloud  untuk  diproses  dan analisis  data,  dan  kemudian  proses  keputusan  untuk menentukan  nilai  tingkat  konsentrasi  nitrit  dilakukan. Proses  pengolahan  dan  analisis  data  yang  sama  serta keputusan untuk menentukan nilai konsentrasi nitrit juga dilakukan  pada  data  yang  dikirim  ke  mikrokontroler. Keputusan  untuk  menentukan  nilai  konsentrasi  nitrit kemudian dikirim ke perangkat seluler dan ditampilkan di layar perangkat.
Langkah-langkah  percobaan  uji  dilakukan  dengan  cara sebagai berikut: (1) Langkah pertama percobaan adalah menyiapkan  produk  sarang  burung  walet  dengan  cara penyerbukan  dan  pewarnaan  menggunakan  larutan sulphanilamide dan larutan N- (1-naphthyl) ethylenediamine  dihydrochloride  (NED);  (2)  Langkah kedua  adalah  mengukur  intensitas  masing-masing  dari 18 saluran gelombang cahaya dengan menyinari produk sarang  burung  walet  menggunakan  cahaya  putih. Pengukuran dilakukan pada beberapa kadar kandungan nitrit yang diketahui mengandung kadar nitrit 0,2 ppm, 0,3  ppm,  0,4  ppm,  0,5  ppm,  0,6  ppm,  dan  0,7  ppm. Pengukuran diulang 10 kali untuk setiap konsentrasi; (3) Langkah  selanjutnya  adalah  pengolahan  data.  Data pengukuran  diolah  untuk  memilih  data  yang  memiliki hubungan  linier  terkuat  dengan  konsentrasi  nitrit  yang terkandung  dalam  sarang  burung  walet;  (4)  Proses pengolahan  data  dilanjutkan  melalui  analisis  statistik regresi  linier  berganda.  Sehingga  diperoleh  model persamaan  linear  yang  menghubungkan  intensitas gelombang  cahaya  dengan  kandungan  nitrit  yang terdapat  pada  sarang  burung  walet;  (5)  Uji  model dilanjutkan  pada  kandungan  kadar  nitrit  yang  tidak diketahui antara nilai 0,2 ppm dan 0,7 ppm.
Sensor  vis  berfungsi  untuk  menangkap  karakteristik spektrum  cahaya  produk  SBW.  Data  yang  diambil kemudian dikirim ke perangkat seluler untuk dikirim ke server  cloud.  Di  server  cloud,  data  diproses, dimanipulasi, diselesaikan, dan divisualisasikan. Namun,  proses  tersebut  juga  dapat  dilakukan  secara lokal  oleh  mikrokontroler  lokal  untuk  mempercepat keputusan  atas  hasil  pengukuran,  yang  merupakan alasan tidak tersedianya jaringan internet.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Intensitas  cahaya  dari  pengukuran  semua  panjang gelombang  yang  diuji  terhadap  larutan  standar ditunjukkan pada Tabel 1 dan Gambar 3. Secara umum, tanggapan  berbagai  panjang  gelombang  menunjukkan bentuk yang hampir serupa. Melalui uji korelasi Pearson dan seleksi outlier, serta analisis regresi linier berganda, kami memperoleh 5 panjang gelombang yang memenuhi kriteria tersebut, yaitu 460 nm, 485 nm, 510 nm, 535 nm,
dan  610  nm.  Hasil  regresi  linier  berganda  untuk  5 panjang  gelombang  ditunjukkan  pada  Tabel  2,  dan intensitas  tanggapan  ditunjukkan  pada  Gambar  4. Berdasarkan  koefisien  dan intercept pada  Tabel  3, persamaan linear berganda diperoleh sebagai berikut,
𝑁 𝑚 = −2.45𝑒 − 05 ∗ 𝑤 1 –  1.73𝑒 − 03 ∗ 𝑤 2 −8.15𝑒 − 05 ∗ 𝑤 3 +  7.99𝑒 − 04 ∗ 𝑤 4
. −7.31𝑒 − 04 ∗ 𝑤 5 +  2.64
(1)
Dengan N m adalah hasil dari nilai nitrit yang diukur oleh sensor spectra, dan w 1 , w 2 , w 3 , w 4 , w 5 adalah hasil dari nilai  intensitas  warna yang  diukur  oleh  masing-masing sensor  spektral  pada  saluran-1,  saluran-2,  saluran-3, saluran-4, dan saluran-5.
Gambar 1. Rancangan struktur perangkat keras Instrument.
Berdasarkan  model  yang  dikembangkan  dari  Tabel  1, yang dinyatakan seperti pada Persamaan (1), pengujian presisi  dan  akurasi  instrumen  pengukuran  isi  nitrit ditunjukkan pada Tabel 2. Hasil pengukuran menunjukkan presisi rata-rata 99,85% dan akurasi rata- rata  99,85%.  Tes  untuk  konsentrasi  nitrit  yang  tidak diketahui  dilakukan  pada  beberapa  konsentrasi  nitrit berbeda  yang  terkandung  dalam  sarang  burung  walet. Grafik  hasil  pengukuran  pada  Gambar  5  menunjukkan tingkat  akurasi  dan  presisi  serta  linearitas  yang  sama seperti yang telah diuji pada hasil yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 1. Intensitas tanggapan sensor terhadap berbagai panjang gelombang spektrum cahaya. PPM terukur 460 485 510 535 610 0,2 3.652 1.019 1.377 1.835 2.645 0,3 3.623 914 1.153 1.507 2.425 0,4 3.422 805 914 1.282 2.332 0,5 3.472 740 965 1.180 2.233 0,6 3.327 678 702 1.079 2.166 0,7 2.725 605 483 940 2.094 PEARSON -0,86 -0,99 -0,97 -0,97 -0,97
Gambar 3. Grafik tanggapan intensitas pada semua panjang gelombang uji.
Tabel 2. Uji kepresisian dan akurasi instrumen.
Nitrit Acuan (ppm) Rerata Nitrit Ukur (ppm) Rerata Kesalaha n Rerata % Kesalaha n % Presi si % Akur asi 0,2 2,00E-01 6,50E-04 0,33% 99,6 8% 99,67 % 0,3 3,00E-01 5,50E-04 0,18% 99,8 2% 99,82 % 0,4 4,00E-01 4,33E-04 0,11% 99,8 9% 99,89 % 0,5 5,00E-01 6,33E-04 0,13% 99,8 7% 99,87 % 0,6 6,00E-01 5,17E-04 0,09% 99,9 1% 99,91 % 0,7 7,00E-01 3,33E-04 0,05% 99,9 5% 99,95 % Rerata 4,50E-01 5,19E-04 0,15% 99,8 5% 99,85 % Deviati on standar d 1,87E-01 % Deviati on 0,12% Avg. of % Precisi on 99,85% Avg. of
%
Accura cy
99,85%
Gambar 4. Grafik tanggapan intensitas pada panjang gelombang yang dipilih.
Tabel 3. Analisis regresi linier berganda tanggapan sensor.
SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 1 R Square 1 Adjusted R Square 65535 Observations 6 ANOVA df SS MS
Regression 14 0.175 0.0125 Residual 0 0 65535 Total 14 0.175 Coefficients Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 2.64E+00 2.64E+00 2.64E+00 2.64E+00 2.64E+00 460 nm -2.45E-05 -2.45E-05 -2.45E-05 -2.45E-05 -2.45E-05 485 nm -1.73E-03 -1.73E-03 -1.73E-03 -1.73E-03 -1.73E-03 510 nm -8.15E-05 -8.15E-05 -8.15E-05 -8.15E-05 -8.15E-05 535 nm 7.99E-04 7.99E-04 7.99E-04 7.99E-04 7.99E-04 610 nm -7.31E-04 -7.31E-04 -7.31E-04 -7.31E-04 -7.31E-04
Gambar 5. Grafik pengujian untuk konsentrasi nitrit yang tidak diketahui.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan percobaan penerapan gelombang spektrum cahaya,  diperoleh  lima  spektrum  dengan  panjang gelombang 460 nm, 485 nm, 510 nm, 535 dan 610 nm. Spektrum  hasil  pengujian  menunjukkan  intensitas panjang gelombang berbanding lurus dengan konsentrasi nitrit yang terkandung dalam produk SBW. Instrumen ini memiliki tingkat presisi dan akurasi yang tinggi,  keduanya  diperoleh  sebesar  99,85%.  Sehingga instrumen  smartAgro-Spectral  menjadi  lebih  mudah direalisasikan sebagai instrumen presisi dan hemat biaya untuk  memantau  kandungan  nitrit  dalam  produk  SBW dengan menggunakan pendekatan spektral.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Tim  Peneliti BUTTMKP  dari  Badan  Karantina  Kementerian Pertanian  Indonesia,  yang  telah  bekerja  sama  untuk melakukan  penelitian  tentang  sensor  untuk  kandungan nitrit  dalam  SBW.  Terima  kasih  juga  disampaikan kepada  Politeknik  Negeri  Bandung  atas  segala dukungannya untuk kegiatan pengembangan laboratorium melalui Kontrak Nomor
B/94.37/PL1.R7/PG.00.03/2023.

## Daftar Rujukan
[1] A. Mudan, D. Repplinger, J. Lebin, J. Lewis, R. Vohra, and C. Smollin,  “Severe  Methemoglobinemia  and  Death  From Intentional Sodium Nitrite Ingestions,” J. Emerg. Med., vol. 59,
no. 3,
pp. e85–e88, 2020,
doi:
10.1016/j.jemermed.2020.06.031.
[2] Ö. Özdestan and A. Üren, “Nitrate and Nitrite Contents of Baby Foods,” Akad. Gıda, vol. 10, no. 4, pp. 11–18, 2012, [Online]. Available: http://www.academicfoodjournal.com.
[3] K. Zengin, C. Atilgan, and E. Çaglarer, “Cost-effective colour sensor construction,” Majlesi J. Electr. Eng., vol. 12, no. 2, pp. 69–71, 2018.
[4] S. Kabeer, P. Veeramani, S. Lakshmanan, and S. S. Nandhini, “Quality Detection of Beverage Using Sensor,” vol. 4, no. 8, pp. 123–127, 2021.
[5] Lawless  HT  and  Heymann  H.,  Sensory  evaluation  of  food: principles and practices, Vol. 2. Newyork: Springer US, 2010.
[6] N. H. Jamalluddin, N. A. Tukiran, N. Ahmad Fadzillah, and S. Fathi, “Overview of edible bird’s nests and their contemporary issues,” Food Control, vol. 104, no. May, pp. 247–255, 2019, doi: 10.1016/j.foodcont.2019.04.042.
[7] G. K. Chan, K. Y. Zhu, D. J. Chou, A. J. Guo, T. T. Dong, and K. W. Tsim, “Surveillance of nitrite level in cubilose: evaluation of  removal  method  and  proposed  origin  of  contamination,” Food Control, vol. 34, no. 2, pp. 637–644, 2013.
[8] Wolff  IA  and  Wasserman  AE,  “Nitrates,  nitrites,  and nitrosamines,”  Science  (80-.  ).,  vol.  177,  no.  4043,  pp.  15–9, 1972.
[9] Z.  C.  F.  Wong,  G. K. L. Chan,  T.  T.  X.  Dong, and K.  W.  K. Tsim, “Origin of Red Color in Edible Bird’s Nests Directed by the  Binding  of  Fe  Ions  to  Acidic  Mammalian  Chitinase-like Protein,” J. Agric. Food Chem., vol. 66, no. 22, pp. 5644–5653, 2018, doi: 10.1021/acs.jafc.8b01500.
[10]  E. K. S. Shim, G. F. Chandra, and S. Y. Lee, “Thermal analysis methods  for  the  rapid  identification  and  authentication  of swiftlet (Aerodramus fuciphagus) edible bird’s nest – A mucin glycoprotein,”  Food  Res.  Int.,  vol.  95,  pp.  9–18,  2017,  doi: 10.1016/j.foodres.2017.02.018.
[11]  H.  Min,  W.  Jia,  X.  F.  Wang,  Y.  Zhao,  and  Y.  T.  Luo,  “A polynomial piecewise constant approximation method based on dual constraint relaxation for segmenting images with intensity inhomogeneity,”  Pattern  Recognit.,  vol.  73,  pp.  15–32,  2018, doi: 10.1016/j.patcog.2017.07.002.
[12]  X. Huang et al., “A low cost smart system to analyze different types of  edible  Bird’s nest  adulteration based  on  colorimetric sensor array,” J. Food Drug Anal., vol. 27, no. 4, pp. 876–886, 2019, doi: 10.1016/j.jfda.2019.06.004.
[13]  S.  Defit,  G.  W.  Nurcahyo,  P.  Studi,  and  M.  Ilmu,  “Decision Support System in Identification of Swallow ’ s Nest Quality with  Weighted  Product  Method,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  181–192, 2021.
[14]  C. D. Sachi Agrawal, Sakshi Jha, “Grading of Tomatoes Using Digital Image Processing on the Basis of Size,” Int. J. Res. Eng. Technol.,  vol.  05,  no.  10,  pp.  109–111,  2016,  doi: 10.15623/ijret.2016.0510020.
[15]  Y.  Dai,  J.  Cao,  Y.  Wang,  Y.  Chen,  and  L.  Jiang,  “A comprehensive review of edible bird’s nest,” Food Res. Int., vol. 140, no. November, p. 109875,
2021, doi:
10.1016/j.foodres.2020.109875.
[16]  A.  Harjoko,  A.  Prahara,  T.  W.  Supardi,  I.  Candradewi,  R. Pulungan,  and  S.  Hartati,  “Image  processing  approach  for grading tobacco leaf based on color and quality,” Int. J. Smart Sens.  Intell.  Syst.,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–10,  2019,  doi: 10.21307/ijssis-2019-010.
[17]  G. Seiphepi, A. M. Zungeru, J. Gaboitaolelwe, C. Lebekwe, and B. Mtengi, “Automatic bell pepper colour detector and sorting machine,” Int. J. Eng. Res. Technol., vol. 13, no. 11, pp. 3156– 3166, 2020, doi: 10.37624/ijert/13.11.2020.3156-3166.
[18]  Y. Hendrawan et al., “Deep Learning to Detect and Classify the Purity Level of Luwak Coffee Green Beans,” Pertanika J. Sci. Technol., vol. 30, no. 1, pp. 1–18, 2022, doi: 10.47836/pjst.30.1.01.
[19]  N.  J.  Watson  et  al.,  “Intelligent  Sensors  for  Sustainable  Food and Drink Manufacturing,” Front. Sustain. Food Syst., vol. 5, 2021, doi: 10.3389/fsufs.2021.642786.
[20]  N. S. Ayush Pratap, “Machine learning-based image processing in  materials  science  and  engineering:  A  review,”  2022,  doi: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.01.200.
[21]  Y.  H.  Yeo  and  K.  S.  Yen,  “Impurities  Detection  in  Intensity Inhomogeneous Edible Bird’s Nest (EBN) Using a U-Net Deep Learning Model,” Int. J. Eng. Technol. Innov., vol. 11, no. 2, pp. 135–145, 2021, doi: 10.46604/IJETI.2021.6891.
[22]  Y. Huo et al., “Towards Portable Large-Scale Image Processing with High-Performance Computing,” J. Digit. Imaging, vol. 31, no. 3, pp. 304–314, 2018, doi: 10.1007/s10278-018-0080-0.
[23]  K. Molane, M. Kharade, S. Bhavsar, S. Rathod, and S. Mishra, “Microcontroller  Based  Product  Sorting  by  Using  Colour Sensor,” Int. J. Progress. Res. Sci. Eng.    , vol. 1, no. 6, pp. 69– 73,
2020, [Online]. Available:
https://www.journals.grdpublications.com/index.php/ijprse/arti cle/view/183.
[24]  Á.  G.  Estévez-Pedraza,  R.  Martínez-Méndez,  O.  Portillo- Rodríguez,  J.  Rodríguez-Arce,  and  L.  Parra-Rodríguez, “Portable electronic device to assess the human balance using a minimum number of sensors,” Biomed. Phys. Eng. Express, vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.1088/2057-1976/ab6858.
[25]  J. E. Gan and W. K. Lai, “Automated Grading of Edible Birds Nest  Using  Hybrid  Bat  Algorithm  Clustering  Based  on  K- Means,”  2019  IEEE  Int.  Conf.  Autom.  Control  Intell.  Syst. I2CACIS  2019  -  Proc.,  no.  June,  pp.  73–78,  2019,  doi: 10.1109/I2CACIS.2019.8825077.
[26]  R. Hudaya et al., “Development of Spectral Sensors for Nitrite Content in Edible Bird’s Nest,” Proc. 2nd Int. Semin. Sci. Appl. Technol.  (ISSAT  2021),  vol.  207,  no.  Issat,  pp.  88–92,  2021, doi: 10.2991/aer.k.211106.015.