Abstrak —  Pencacahan  frekuensi  yang  sering  digunakan oleh kebanyakan orang di era ini bermetode konvensional, dimana metode itu melakukan pencacahan dengan periode satu detik.  Saat ini telah berkembang  metode pencacahan frekuensi  dengan  periode  yang  dapat  ditentukan  yang disebut  dengan  metode reciprocal .  Salah  satu  sensor  gas yang  dapat  digunakan  untuk  mengaplikasikan  metode  ini adalah Quartz  Crystal  Microbalance (QCM).  QCM merupakan  salah  satu  sensor  gas  resonator  kuarsa  yang dapat  digunakan  untuk  mengukur  suatu  massa  yang sangat  kecil  dengan  luaran  berupa  frekuensi.  Beberapa aplikasi  QCM  digunakan  pada  sistem  identifikasi  gas. Pada  penelitian  ini  telah  dirancang  sistem  pencacah frekuensi metode reciprocal . Sistem ini berbasis komponen digital  yang  tersusun  atas  rangkaian frequency  difference , pembagi frekuensi, dan pencacah. Sistem digital direalisasikan  menggunakan Field  Programmable  Gate Array (FPGA). Data dari pencacahan dikirim ke komputer untuk  proses  identifikasi  menggunakan neural  network . Pada  pengujian  identifikasi  gas  menunjukkan  bahwa sistem ini dapat mengenali gas uji sebesar 80%.
Kata Kunci — FPGA, Pencacahan frekuensi reciprocal, QCM.

## I. PENDAHULUAN
roses  pencacahan  frekuensi  pada  umumnya  memerlukan waktu  selama  satu  detik . Pada  tahun  80-an  ditemukan sebuah metode yang dapat mencacah frekuensi selama periode yang  diinginkan.  Metode  ini  disebut  dengan reciprocal frequency counter .
Salah  satu  sensor  gas  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  suatu  massa  yang  sangat  kecil  dengan  data  luaran berupa frekuensi adalah Quartz Crystal Microbalance (QCM). QCM  memiliki  kelebihan-kelebihan  dibandingkan  dengan sensor  gas  lainnya.  Sensor  ini  mempunyai  sensitivitas  yang tinggi  dan  stabil  dalam  suhu  yang  tinggi.  QCM  digunakan untuk  menerima  gas  yang  ditiupkan  dan  akan  menghasilkan perubahan  frekuensi  yang  berbeda  untuk  tiap  gas  yang berbeda.
Pada penelitian ini sistem digital direalisasikan menggunakan FPGA, yang mana memiliki banyak keunggulan dibanding  mikrokontroler.  Di  dalam  FPGA  dapat  digunakan
untuk  implementasi  rangkaian  logika  yang  sangat  kompleks pada  chip  tunggal  tanpa  harus  mendesain  rangkaian  secara kasar  yang  menghabiskan  banyak  waktu.  Apabila  terdapat kesalahan  proses  desain  pada  FPGA  dapat  diulang  secara cepat tanpa harus mengubah perangkat kerasnya. Terlebih lagi bila  ingin  menambah  jumlah  sensor  yang  akan  digunakan, maka  hanya  perlu  memodifikasi  program  pada  FPGA.  Hasil pencacahan  frekuensi  akan  diproses  dengan  menggunakan software yang menggunakan  algoritma artificial neural network pada  komputer  untuk  mengenali  jenis  gas  yang dialirkan pada sensor.

## II. DASAR TEORI

## A. Reciprocal Frequency Counter
Frequency counter adalah pencacahan banyaknya siklus frekuensi  per  lama  waktu  yang  digunakan  dalam  mencacah, dimana hal ini seperti ditunjukkan pada persamaan (1).
(1)
Metode Reciprocal membutuhkan  dua  register  pencacah, register pertama untuk mencacah banyaknya siklus input, dan yang  kedua  untuk  mencacah  banyaknya  pulsa clock, untuk mengukur durasi waktu. Berbeda dengan metode konvensional,  pada  metode  ini  waktu  pengukuran  didapatkan melalui besar periode yang dibutuhkan untuk satu siklus clock . Sedangkan  pada  metode  konvensional, waktu  pengukuran sudah ditentukan yaitu selama satu detik [1].

## B. Resonator Kuarsa
Pada  tahun  1959,  Sauerbrey  memperkenalkan  resonator kuarsa  pertama  kali.  Dia  menunjukkan  penemuan  tentang karakteristik  kristal  kuarsa.  Kristal  ini  memiliki  sifat  yang dapat  menghasilkan  tegangan  listrik  ketika  diberi  tegangan mekanikal dan juga sebaliknya berubah bentuk  mekanikalnya ketika  diberi  tegangan  listrik.  Sifat  ini  disebut  dengan  sifat piezoelectric [2]. Dengan adanya sifat piezoelectric maka resonator kuarsa dapat  digunakan  sebagai  sensor  kimiawi.    Resonator  kuarsa yang  memiliki  membran  yang  sensitif  terhadap  gas  dapat digunakan  untuk  pendeteksian  gas.  Molekul  gas  yang ditiupkan dan menempel pada membran yang sensitif ini akan

## Metode Pencacahan Frekuensi Reciprocal untuk Sensor Gas Resonator Kuarsa yang Diimplementasikan pada Field Programmable Gate Array
Reza Barkah Harjunadi, Muhammad Rivai, Rudy Dikairono Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
P
menyebabkan  perubahan  pada  massa  membran  yang  akan mengakibatkan perubahan frekuensi resonansinya.
Gambar 1. Sensor QCM [3]
Namun  ketika  melokul  gas  ini  telah  lepas  dari  membran, frekuensi  resonator  ini  akan  kembali  pada  frekuensi  awalnya. Hal  ini  biasa  disebut  dengan  nama mass  loading  effect [3]. Perubahan  frekuensi  yang  terjadi  pada  resonator  kuarsa  ini dirumuskan oleh Sauerbrey pada persamaan (2).
(2)
Keterangan: adalah perubahan frekuensi yang diamati (Hz). adalah frekuensi resonansi dasar (Hz).
adalah perubahan massa per unit area (kg). adalah kerapatan kristal (kg/m 3 ). adalah kecepatan propagasi akustik pada kristal (m/s). adalah luas elektroda (m 2 ).
Dari persaaman diatas dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan  kuarsa  resonator  yang  telah  ditentukan,  besar dari  kerapatan  kristal  ( ),  kecepatan  propagasi  akustik  kristal ( ), dan luas elektroda ( tidak akan berubah. Semakin besar perubahan  massa  ( )  akibat  menempelnya  molekul  gas, akan  mengakibatkan  perubahan  frekuensi  ( )  semakin rendah.  Semakin  besar  nilai  frekuensi  resonansi  dasar  ( maka perbuahan frekuensinya ( akan semakin besar [4]. QCM  adalah  salah  satu  resonator  kuarsa  yang  memiliki membran  yang  sensitif  yang  dapat  digunakan  sebagai  sensor elektronik  serta  mempunyai  fungsi  seperti  indera  penciuman. Pengembangan  QCM  yang  digunakan  untuk  gas  membuka dunia  baru  dalam  hal  aplikasi,  termasuk  elektrokimia.  Wujud sensor QCM dapat dilihat pada gambar 1 [5].
Frekuensi  resonansi  dasar  pada  QCM  ditentukan  oleh potongan dan dimensi keping kristal yang digunakan pada saat pembuatan.  Struktur  dari  sensor  QCM  adalah  kristal  yang terdapat  lapisan  SiO 2 dan  diapit  oleh  dua  elektrode  sehingga dapat  menghasilkan  potensial  listrik  sebagai  respon  terhadap tekanan mekanik yang diberikan [6].
C. Field Programmable Gate Array
Field  Programmable  Gate  Array (FPGA)  merupakan  sebuah IC  yang  terdiri  dari  blok-blok  logika  yang  interkoneksinya dapat  diprogram.  Struktur  elektrikal  konfigurasinya  yang terinterkoneksi    memperbolehkan  aplikasi  rangkaian  yang
kompleks untuk dibuat pada beberapa sel yang  tersedia dalam FPGA [7].
Gambar 2. Board FPGA Spartan 3E
Secara  umum  FPGA  terdiri  dari logic  block dan  blok input/ouput. Semua blok didalamnya dapat diprogram sampai pada  skala  tertentu.  Untuk  generasi  FPGA  terbaru  memiliki kemampuan  yang  tinggi  dalam  proses  logika  dengan konfigurasi mencapai 550MHz, dibandingkan dengan mikrokontroler yang hanya mampu sampi 24 Mhz [8].
Modul FPGA yang digunakan pada penelitian ini adalah Spartan-3E dengan chip XC3S250E-4TQ144, memiliki sistem gerbang  250  ribu,  612  total  CLB  dan    2.448 slice .  Untuk supply dari FPGA ini sendiri hanya manggunakan supply dari port  USB.  Dibanding  FPGA  pendahulunya,  modul  ini  lebih berukuran minimalis.

## D. Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah  salah  satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan digunakan karena neural network atau lebih  dikenal  dengan  jaringan  syaraf  ini  diimplementasikan dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama  proses pembelajaran [9].
Topologi neural  network yang  digunakan  terdiri  dari empat layer yaitu layer input, dua hidden layer, dan satu layer output,  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  3.  Untuk mendapatkan  output  dari  setiap  node  layer  output  adalah dengan  mengurangi  total    dari    setiap weight yang  dikalikan dengan  setiap  node  input  dengan threshold pada  node  layer output [10].
Pada  penelitian  ini,  metode  ANN  digunakan  untuk proses training dan learning dalam  pengidentifikasian  gas. Pada  tahapan training akan  dilakukan  dengan  menggunakan metode backpropagation  neural  network ,  dimana  metode  ini berfungsi untuk mendapatkan nilai weight dan threshold yang akan digunakan untuk  proses identifikasi gas.
`
Gambar 3. Topologi Neural network

## III. PERANCANGAN SISTEM
Pada  perancangan  dan  pembuatan  alat  meliputi perancangan hardware dan  perancangan software. Blok diagram  keseluruhan  sistem  ditunjukkan  pada  gambar  4. Perancangan hardware dari  sistem  ini  terdiri  dari, perancangan  pompa  udara  dan  silica  gel  untuk  mendapatkan udara bersih sebelum masuk ke tabung cairan penguji. Tabung cairan  penguji  akan  memberikan  gas  kepada  deret  sensor QCM.  Sensor  ini  dirancang  berderet  agar  dalam  pengenalan gas didapatkan hasil yang berbeda tiap sensornya. Sensor yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  PEG-1540,  OV-275, Cellulose,  Ap-L.  Foto  keseluruhan  alat  ditunjukkan  pada gambar 5.
Perancangan software dilakukan didalam FPGA menggunakan  bahasa  VHDL  untuk  merancang  setiap  blok yang  diimplementasikan  pada  FPGA.  Setiap  blok  yang dirancang dalam FPGA terdiri dari multiplexer , DFF ( sebagai rangkaian difference frequency), rangkaian pembagi frekuensi (sebagai  rangkaian dividing  frequency ), pencacah  frekuensi , dan interfacing serial sebagai transmitter dan receivernya.
Blok  receiver  akan  memberikan  sinyal  kepada  blok counter untuk  memulai  pencacahan  ketika  blok counter mendapatkan  sinyal  dari  komputer.  Ketika  blok counter selesai  mencacah,  blok  ini  akan  memberikan  sinyal  kepada MUX  untuk  beralih  ke  sensor  selanjutnya  serta  memberikan output  dari  cacahan  ke  transmitter  untuk  diproses  pada komputer. Diagram alir dari blok counter ini ditunjukkan pada gambar  6.  Pada  komputer  dilakukan  perhitungan  untuk mendapatkan  frekuensi  sensor  serta  untuk  pengidentifikasian gas menggunakan metode neural network .
Gambar 4. Blok diagram sistem
Gambar 5. Foto Keseluruhan alat Mulai Pin START logika 1? Mencacah Pin ref rising edge? Pin RST logika 1? Output Selesai T T Y T Y Y Gambar 6. Diagram alir blok counter

## IV. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
Pada  pengujian  rangkian frequency  difference, pengujian dilakukan  dengan  memberikan  satu  frekuensi  tetap  dan  satu frekuensi yang diubah-ubah. Hasil dari pengujian ditunjukkan pada  tabel  1.  Dari  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan rangkaian frequency difference yang  diimplementasikan  pada FPGA  berfungsi  dengan  baik  untuk  frekuensi  antara  11  Mhz hingga 20 Mhz dengan rerata kesalahan 0,02%.
Pada  pengujian  rangkaian  pembagi  frekuensi,  pengujian dilakukan  dengan  cara  memberikan  nilai  pembagi  yang diubah-ubah.  Hasil  dari  pengujian  ini  ditunjukkan  pada  tabel 2. Dari hasil pengujian dapat  disimpulkan rangkaian pembagi frekuensi  yang  diimplementasikan  pada  FPGA  berfungsi dengan  baik  dengan  rerata  kesalahan  1,88%.  Sesuai  dengan metode reciprocal, dimana  semakin  besar  periodenya  maka pencacahan semakin besar.
Tabel 1. Pengujian rangkaian difference frequency D(Mhz) CLK(Mhz) Out(Mhz) error 20 19 0,99997 0,003% 20 18 1,996 0,050% 20 17 2,999 0,033% 20 16 3,99 0,025% 20 15 4,999 0,020% 20 14 5,999 0,017% 20 13 6,999 0,014% 20 12 7,999 0,013% 20 11 8,999 0,011% 20 10 9,5 5,000% 20 9 8,999 18,191% 20 8 7,999 33,342% 20 7 6,999 46,162% 20 6 5,999 57,150% 20 5 4,999 66,673% 20 4 3,999 75,006%
Pada  pengujian  rangkaian  pencacah  dilakukan  dengan menggunakan  dua  sinyal  frekuensi  yang  berbeda.  Sinyal pertama  sebagai  frekuensinya  dan  sinyal  kedua  sebagai periode  pencacahan.  Hasil  dari  pengujian  ditunjukkan  pada tabel  3.  Dari  hasil  pengujian  pencacahan, dapat  disimpulkan bahwa  pencacahan  berfungsi  dengan  baik  untuk  frekuensi yang  tidak  kurang  dari  setengah  frekuensi  yang  digunakan sebagai periodenya.
Pengujian neural netowork dilakukan dengan memberikan deret  sensor  beberapa  masukan  sampel  gas.  Gas  yang digunakan dalam pengujian sensor adalah minyak kayu putih, amoniak,  dan  thinner.  Pada  saat  proses training , error yang diinginkan  adalah  dibawah  0,0001.  Nilai  batas error pada proses neural network dapat dilihat pada tabel 4.  Apabila nilai error telah  mencapai  yang  diinginkan,  nilai weight dan threshold yang  akan  digunakan  untuk  pengenalan  gas  akan didapatkan.  Hasil  pengujian neural  network pada  gas  uji ditunjukkan  pada  tabel  5.  Dari  30  pengujian  terdapat  6 kesalahan identifikasi gas.
Tabel 2. Pengujian rangkaian pembagi frekuensi input (kHz) dividing by output (Hz) output seharusnya (Hz) error (%) 9,9538 32 310 31,.05625 0,34% 9,9538 64 153 155,528125 1,63% 9,9538 128 78 77,7640625 0,30% 9,9538 256 38 38,88203125 2,27% 9,9538 512 20 19,44101563 2,88% 9,9538 1024 10 9,720507813 2,88% 9,9538 2048 5 4,860253906 2,88%
Tabel 3. Pengujian rangkaian pencacah Sinyal 1 (sebagai frekuensi (Mhz)) Sinyal 2 (sebagai periode pencacahan (µs)) Hasil pencacahan error (%) 20 10 -6 20 0,00% 20 0,5*10 -6 10 0,00% 20 0,33*10 -6 6 0,00% 20 0,25*10 -6 5 0,00% 20 0,2*10 -6 4 0,00% 20 0,166*10 -6 3 0,00% 20 0,143*10 -6 2 0,00% 20 0,125*10 -6 2 0,00% 20 0,11*10 -6 2 0,00% 20 10 -5 1 50,00%
Tabel 4. Nilai error pada proses training neural network amoniak thinner m.kayu putih error 3,995182*10 -5 9,997505*10 -5 7,09260*10 -5
Tabel 5. Pengujian neural network pada gas uji
uji ke- gas yang di uji Hasil pembacaan 1 Amoniak Amoniak 2 Amoniak Amoniak 3 Amoniak Amoniak 4 Amoniak Amoniak 5 Amoniak Amoniak 6 Amoniak Amoniak 7 Amoniak Amoniak 8 Amoniak Amoniak 9 Amoniak Amoniak 10 Amoniak Amoniak 11 Thinner Thinner 12 Thinner Amoniak 13 Thinner M. Kayu Putih 14 Thinner Thinner 15 Thinner M. Kayu Putih 16 Thinner Amoniak 17 Thinner Amoniak 18 Thinner Thinner 19 Thinner Thinner 20 Thinner Thinner 21 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 22 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 23 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 24 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 25 M. Kayu Putih Thinner 26 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 27 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 28 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 29 M. Kayu Putih M. Kayu Putih 30 M. Kayu Putih M. Kayu Putih

## V. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dirancang pencacahan frekuensi dengan  metode  reciprocal  untuk  sensor  gas  resonator  kuarsa yang  diimplementasikan  pada Field  Programmable  Gate Array .  Pada  rangkaian frequency  difference akan  berfungsi dengan  baik  bila  digunakan  pada  frekuensi  antara  11  Mhz hingga  20  Mhz.  Pemilihan  nilai  pembagi  pada  rangkaian pembagi  frekuensi  sangat  mempengaruhi  hasil  dan  lama proses  pencacahan,  semakin  besar  nilai  pembaginya  maka resolusi  pencacahan  akan  semakin  tinggi.  Pada  rangkaian counter, sinyal frekuensi yang digunakan sebagai periode pada proses  pencacahan  tidak  kurang  dari  setengah  frekuensi  yang dicacah.  Proses  identifikasi  gas  uji  menggunakan neural network mampu  mengidentifikasi  gas  uji  dengan  tingkat keberhasilan pada keseluruhan sistem mencapai 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Johansson,  Staffan,  2005,  ”New  Frequency  Counting  Pinciple  Improves Resolution",  Marketing  Manager  at  Pendulum  Instruments  AB, Bromma, Sweden.
[2] Nakamoto,  T.,  dan  Moriizimi,T.,  1998,  ”Odor  Sensor  Using  Quartz Resonator Array dan Neural Network Pattern Recognition”, Proceeding Ultrason.Symp.
[3] Lairan,  Aldi,  2010,  “Perancangan  Sistem  Pengenalan  Jenis  Odor Menggunakan  20Mhz Quartz  Crystal  Microbalance dan  FPGA”, Laporan  Tugas  Akhir.  Jurusan  Teknik  Elektro  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.
[4] Bystrom,  Emil,  “Construction  of  a  Portable  Piezoelectric  Quartz  Crystal Sensor  Array  for  Determination  of  Petroleum  Compounds  in Contaminated Soil”, Umea Universitet, p.7.
[5] Anonim,  2014,  ”QCM100-Quartz  Crystal  Microbalance  Theory  and Calibration”, Standford Research Systems.
[6] Doni  Saldiro,  2009,  ”Mengenal  Komponen  Dasar  Kristal”,  Majalah
Elektronika Online .
[7] Lindenberg,  F.  Mayer,  2009,  “High-Level  FPGA  Programming  through Mapping Process Network to FPGA  Resources”, Institute of Computer Technology, Technical University of Hamburg-Harburg.
[8] Xilinx,  2013,  “Spartan-3E  FPGA  Family:  Introduction  and  Ordering Information”, United States.
[9] Kusumadewi,  Sri,  2004,  “Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan
Menggunakan MATLAB dan EXCEL-LINK”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[10] Ciptadi,  Aditya,  2013,”  Pengembangan  Sistem  Hidung  Elektronik Menggunakan  Kominukasi  Serial  Bluetooth  Pada  PC  Tablet”,  Laporan Tugas  Akhir.  Jurusan  Teknik  Elektro  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.