## PREDIKSI KONSENTRASI INOKULUM DAN UMUR FERMENTASI PADA TEMPE MENGGUNAKAN LARIK SENSOR GAS DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN
Kamirul 1) , Boni Pahlanop Lapanporo 1) , dan Andi Ihwan 1)
1) Program Studi Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura Pontianak, Indonesia Email : mirulvka@gmail.com

## Abstrak
Telah  dilakukan  penelitian  tentang  prediksi  konsentrasi  inokulum  dan  umur  fermentasi  pada  tempe menggunakan sistem larik sensor gas. Sistem larik sensor gas terdiri dari 3 subsistem yaitu pengindera, elektronik, dan pengolahan data. Subsistem pengindera dirancang menggunakan sensor MQ-3, MQ-4, dan MG-811 yang masing-masing peka terhadap perubahan kadar gas alkohol, metana, dan karbondioksida. Sebagai  subsistem  elektronik  digunakan  mikrokontroler  ATMega328P  yang  berfungsi  sebagai  elemen pemroses  data  keluaran  dari  sensor  gas.  Sedangkan  sebagai  subsistem  pengolahan  data  digunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  propagasi  balik  sebagai  salah  satu  metode  prediksi  yang  akurat.  Hasil simulasi  menunjukkan  bahwa  model  mampu  mengikuti  pola  keluaran  konsentrasi  inokulum  dan  umur fermentasi  tempe  dengan  korelasi  yang  sama  yaitu  0,99,  dengan  MSE  (Mean  Squared  Error)  sebesar 1,78.10 -4 dan    8,83.10 -4 .  Nilai  korelasi  konsentrasi  inokulum  dan  umur  fermentasi  menggunakan  data pengujian masing-masing sebesar 0,98 dan 0,99 dengan MSE 8,92.10 -5 dan 2,31. 10 -3 .
Kata kunci : inokulum, fermentasi, sensor gas, JST

## 1. Pendahuluan
Sebagai  bahan  makanan  tradisional  dan menjadi  ciri  khas  bagi  masyarakat  Indonesia, tempe harus memiliki standar mutu dan kualitas tertentu  agar  memberikan  manfaat  kesehatan yang  besar.  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Kumalasari  (2012)  kualitas  fisik dan  kimia  yang  optimal  didapatkan  dengan konsentrasi  inokulum  0,15  %  w/w  (setiap  100 gram  kedelai  dicampur  dengan  0,15  gram inokulum). Selain itu, kualitas tempe juga sangat ditentukan oleh umur fermentasi.
Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  umur fermentasi tempe adalah dengan memanfaatkan salah  satu  sifat  fisik  tempe  yaitu  aroma.  Aroma yang  dihasilkan  selama  fermentasi  dapat dideteksi dengan sistem larik sensor gas. Prinsip kerja  dari  sistem  larik  sensor  gas  mirip  dengan sistem  penciuman  manusia  dimana  uji  kualitas tempe  dilakukan  berdasarkan  aroma  yang dihasilkan selama proses fermentasi tempe.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk    merancang dan  membuat  sistem  pengindera  yang  terdiri dari  3  buah  sensor  gas.  Selanjutnya  data keluaran  sensor  gas  tersebut  dijadikan  data masukan  untuk  membangun  JST  yang  mampu memprediksi  konsentrasi  inokulum  dan  umur fermentasi pada tempe. Hasil dari penelitian ini diharapkan  dapat  dijadikan  alat  pengontrol kualitas  tempe.  Hal  ini  dirasakan  perlu  karena tempe  dengan  konsentrasi  inokulum  yang  tidak seimbang  dan  umur  fermentasi  yang  terlalu lama tidak aman untuk dikonsumsi.

## 2. Landasan Teori
2.1 Inokulum dan Fermentasi Tempe Tempe merupakan produk hasil fermentasi kedelai  yang  sudah  lama  dikenal  di  Indonesia. Faktor  terpenting  dalam  pembuatan  tempe adalah  inokulum  atau  laru  yang  mengandung kapang. Inokulum pada tempe berfungsi sebagai agensia pengubah kedelai yang telah mengalami proses  perendaman  dan  perebusan  menjadi tempe.  Jenis  kapang  yang  berperan  dalam fermentasi  tempe  adalah  Rhizopus  oligosporus, Rhizopus  stolonifer,  dan  Rhizopus  arrhizus (Kasmidjo, 1990).
Aroma  spesifik  pada  tempe  terbentuk akibat adanya senyawa-senyawa volatil dan non- volatil  yang  terkandung  di  dalamnya.  Senyawa- senyawa  volatil  tersebut  antara  lain  adalah metana,  etana,  n-heksana,  2-propanon,  2- heptanol,    dan  2,4  dekadiena.  Sedangkan senyawa  non-volatil  terdiri  dari  ester  karbonil dan asam karbonilat (Dewi, 2010).
2.2 Sensor Gas Semikonduktor Sensor  secara  umum  didefinisikan  sebagai alat  yang  mampu  menangkap  fenomena  kimia atau  fisika,  kemudian  mengubahnya  menjadi sinyal listrik baik arus listrik ataupun tegangan. Sedangkan  sensor  gas  semikondutor  adalah sejumlah komponen elektronik yang menggunakan sifat-sifat
material
semikonduktor,  diantaranya  Timah  oksida, Silikon, Germanium, dan Gallium arsenide. Pada dasarnya  elemen  sensor  yang  digunakan  dalam
pembuatan  sensor  gas  semikonduktor  adalah material  Timah  oksida.  Hal  ini  dikarenakan material Timah oksida memiliki sensitifitas yang tinggi,  bobot  yang  ringan,  serta  sudah  tersedia luas dipasaran (Oktorizal, 2010).

## 2.3 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan kecerdasan  buatan  yang  memiliki  karakteristik mirip  dengan  jaringan  syaraf  biologis.  JST dibangun  dengan  prinsip  dasar  perambatan sinyal-sinyal  impuls  yang  dilatih  terus-menerus dengan  algoritma  tertentu  sehingga  dapat mengenal  pola  masukan  yang  diberikan (Kusumadewi, 2004).
Gambar  1.  Susunan  syaraf  pada  otak    manusia (Kusumadewi, 2004)
Gambar 1 menunjukkan komponen- komponen  yang  terdapat  pada  jaringan  syaraf biologis.  Setiap  sel  syaraf  memiliki  satu  inti  sel (nucleus) yang berperan sebagai pusat pemroses. Setiap informasi yang masuk diterima oleh  rambut-rambut  sel  (dendrit),  kemudian dijumlahkan  di  dalam  nucleus  dan  dikirim melalui batang sel (axon) ke dendrit  akhir yang bersentuhan  dengan  dendrit  dari  neuron  yang lain (Kusumadewi, 2004).
Proses  pengenalan  pola  oleh  Jaringan Syaraf  Tiruan  diilustrasikan  pada  Gambar  2. Sinyal  masukan  yang  dinotasikan  dengan  x 1 , x 2 ,...,x n dikalikan  dengan  sejumlah  bobot  w  dan dijumlahkan  dengan  bobot  bias  b.  Hasil perkalian  dan  penjumlahan  a  akan  diaktifkan menggunakan  fungsi  aktivasi  F  tertentu  untuk mendapatkan  keluaran  jaringan  Y.  Pemilihan fungsi  aktivasi  disesuaikan  dengan  tujuan  dan tipe data keluaran yang diinginkan (Dhaneswara, 2004).
Gambar 2.  Model JST sebagai tiruan dari neuron biologis (Dhaneswara, 2004)

## 3 Metodologi
Secara umum cara kerja sistem larik sensor gas  adalah  mengukur  tegangan  sampel  gas kemudian  data  tersebut  disimpan  ke  dalam  SD Card  tiap  selang  waktu  10  menit.  Tahap perancangan  larik  sensor  gas    menggunakan beberapa  komponen  elektronik  diantaranya sensor gas MQ-3, MQ-4, MG-811, mikrokontroler ATMega328P,  dan  RTC  (Real  Time  Clock). Diagram  blok  sistem  larik  sensor  gas  secara keseluruhan ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram blok sistem sensor gas
Perancangan  JST  dilakukan  untuk  memilih arsitektur  JST  yang  sesuai  serta  menentukan jumlah  lapisan,  bobot  awal  tiap  lapisan,  serta parameter  pelatihan.  Sampel  yang  digunakan dalam  penilitian  ini  adalah  kedelai  yang difermentasi  dengan  kadar  inokulum  masing- masing 0,1 % w/w, 0,15 w/w, 0,20 % w/w, 0,25 %  w/w,  dan  0,30%  w/w.  Tahapan  akuisisi  data dilakukan  untuk  mengukur  tegangan  keluaran masing-masing  sampel  tempe  selama  proses fermentasi.  Pada  penelitian  ini  akuisisi  data dilakukan  selama  3  hari  untuk  tiap  sampel dengan  selang  pengambilan  data  adalah  10 menit.  Pengolahan  data  dilakukan  untuk mengenali  dan  mempelajari  pola  keluaran  larik sensor  gas  dengan  metode  JST.    Selanjutnya, jaringan  yang  sudah  terlatih  dapat  digunakan untuk    memprediksi  kadar  inokulum  dan  umur fermentasi sampel tempe.

## 4. Hasil dan Diskusi
Larik  sensor  gas  dirancang  terpisah menjadi  2  bagian  yaitu  bagian  pengindera  dan bagian  pengontrol.  Bagian  pengindera  dan bagian  pengontrol  ditunjukkan  pada  Gambar  4
dan Gambar 5.
Gambar 4. Bagian pengindera sensor gas
Bagian pengindera terdiri dari 3 buah sensor gas yaitu  MQ-3,  MQ-4,  dan  MG-811  yang  berfungsi untuk  mengukur  tegangan  sampel  gas  alkohol, metana,  dan  karbondioksida.  Sedangkan  bagian kedua  merupakan  bagian  pengontrol  yang berfungsi  untuk  mengoperasikan  larik  sensor gas.  Bagian  pengontrol  terdiri  dari  komponen RTC,  IC  regulator,  modul  SD  Card,  dan  tombol reset.

## Gambar 5. Bagian pengontrol larik sensor gas

## 4.1 Uji Kestabilan Sensor
Uji  kestabilan  sensor  dilakukan agar  dapat mengetahui  kapan  waktu  yang  tepat  untuk melakukan  akuisisi  data.  Teknis  uji  kestabilan sensor adalah dengan mengukur tegangan pada ruang  sensor  dalam  keadaan  tertutup  rapat sehingga  tegangan  yang  terukur  oleh  larik sensor  gas  merupakan  tegangan  udara  tanpa adanya  sampel.  Proses  uji  stabilitas  sensor diperlihatkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses uji stabilitas larik sensor gas
Hasil uji stabilitas sensor ditunjukkan pada Gambar  7.  Sensor  dikatakan  stabil  apabila  nilai tegangan  yang  terukur  tidak  berubah-ubah, karena  pada  ruang  tertutup  tidak  ada  sirkulasi udara  (gas)  sehingga  tidak  memungkinkan terjadinya  perubahan  konsentrasi  gas.  Grafik hasil  uji  kestabilan  sensor  menunjukkan  bahwa sensor mulai stabil setelah dinyalakan selama 32 menit.
Gambar  7.  Grafik  hasil  pengujian  kestabilan sensor
Proses  akuisisi  data  ditunjukkan  pada Gambar  8.  Akuisisi  data  merupakan  proses pngukuran  tegangan  gas  yang  dihasilkan  oleh sampel  tempe  yang  dilakukan  selama  3  hari dengan  selang  pengambilan  data  adalah  10 menit.  Kemudian  data  tersebut  disimpan  ke  SD Card  untuk  selanjutnya  digunakan  sebagai  data masukan  untuk  membangun  Jaringan  Syaraf Tiruan.

## Gambar 8. Proses akuisisi data sampel

## 4.2 Pengenalan Pola Keluaran Sensor dengan Metode JST
Pengenalan  pola  keluaran  larik  sensor  gas terdiri  dari  dua  tahap.  Tahap  pertama  adalah pelatihan,  sedangkan  tahap  kedua  adalah prediksi. Pelatihan merupakan proses mengenal pola dari data masukan yang diberikan, yaitu set data  pelatihan.  Data  pelatihan  menggunakan 70%  dari  total  2160  set  data.  Sisanya,  30% digunakan sebagai data pengujian. Pelatihan JST dilakukan untuk menyesuaikan nilai bobot yang ditetapkan  di  awal  pelatihan  supaya  dihasilkan jaringan  terlatih  dengan  bobot  akhir  yang optimal. Dalam penelitian ini arsitektur JST yang digunakan adalah [50 25 20 10 2].
Simulasi model menggunakan data pelatihan  menghasilkan  korelasi  yang  sama untuk konsentrasi inokulum dan umur fermentasi  tempe  yaitu  sebesar  0,99.  Simulasi hasil pelatihan di tampilkan pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Gambar  9. Hasil  simulasi antara  T  dan  Y  untuk konsentrasi  inokulum  pada  data pelatihan
32 menit
Gambar 10.  Hasil simulasi antara T dan Y untuk
umur fermentasi pada data pelatihan
Simulasi  antara  data  target  (T)  dan keluaran  jaringan  (Y)  ditampilkan  untuk melihat  seberapa  dekat  nilai  kedua  data tersebut.  Dari  hasil  simulasi,  nilai  MSE masing- masing  untuk  konsentrasi  inokulum  dan  umur fermentasi  adalah  sebesar  1,78.10 -4 dan 8,83.10 -4 .  Hal  ini  menunjukkan  jaringan  hasil pelatihan  mampu  mengikuti  pola  data  target yang diberikan di awal pelatihan dengan sangat baik.  Sedangkan  hasil  simulasi  menggunakan data  uji  ditampilkan  pada  Gambar  11  dan Gambar 12.
Gambar 11.   Hasil simulasi antara T dan Y untuk konsentrasi inokulum pada data uji
Gambar 12.   Hasil simulasi antara T dan Y untuk umur fermentasi pada data uji
Simulasi antara T dan Y menunjukkan nilai MSE masing-masing untuk konsentrasi inokulum  dan  umur  fermentasi  tempe  adalah sebesar 8,92.10 -5 dan 2,31.10 -3 . Secara keseluruhan  jaringan  hasil  pelatihan  mampu
menghasilkan  nilai  korelasi  yang  mendekati  1 dengan MSE yang kecil, oleh karena itu jaringan hasil  pelatihan  dapat  digunakan  untuk  proses prediksi.

## 4.3 Prediksi Konsentrasi Inokulum dan Umur Fermentasi Tempe
Tahapan  prediksi  adalah  tahapan  dimana jaringan  terlatih  yang  sudah  teruji  digunakan untuk  memprediksi  secara  langsung  data lapangan.  Hasil  prediksi  menggunakan  JST terlatih ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil prediksi menggunakan JST terlatih.
Sampel MQ-3 (volt) MQ-4 (volt) MG-811 (volt) Konsentrasi Inokulum (%) Umur Fermentasi (Hari) 1 3,13 3,96 0,47 0,15 2 2,99 3,95 0,47 0,15 2 2,98 3,94 0,47 0,15 2 2,96 3,93 0,47 0,15 2 2,95 3,92 0,47 0,15 2 2 2,92 3,9 0,47 0,15 2 2,88 3,89 0,42 0,16 2 2,86 3,88 0,47 0,17 2 2,82 3,87 0,42 0,24 2 2,84 3,87 0,47 0,18 2 3 2,73 3,86 0,45 0,29 1 2,72 3,86 0,47 0,24 2 2,8 3,85 0,45 0,15 2 2,78 3,84 0,45 0,15 2 2,77 3,83 0,45 0,15 2 4 2,75 3,82 0,42 0,22 2 2,74 3,81 0,42 0,21 2 2,73 3,80 0,42 0,19 2 2,72 3,80 0,42 0,22 2 2,71 3,80 0,42 0,24 2 5 2,28 3,43 0,81 0,15 3 2,29 3,45 0,81 0,15 3 2,25 3,45 0,81 0,15 3 2,29 3,45 0,76 0,13 3 2,30 3,46 0,77 0,13 3
Hasil  prediksi  menggunakan  model  JST terlatih  memiliki  rentang  nilai  dari  0,13  % hingga  0,29  %  untuk  konsentrasi  inokulum, Sedangkan  untuk  prediksi  umur  fermentasi, 76%  hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa  umur sampel  tempe  adalah  2  hari.  Ini  menunjukkan sampel  tempe  yang  didapatkan  dari  pasaran masih  berada  pada  rentang  umur  yang  layak konsumsi  dan  dibuat  dengan  konsentrasi inokulum yang sesuai.
4.4 Desain Aplikasi Perangkat Lunak
Desain aplikasi perangkat lunak dimaksudkan  agar  mempermudah  pengguna untuk  mengetahui  konsentrasi  inokulum  dan umur  fermentasi  dari  sampel  tempe.  Perangkat lunak  didesain  dengan  mengimplementasikan JST  yang  sudah  terlatih  dan  sudah  dilakukan pengujian  sehingga  memiliki  nilai  kesalahan
yang  kecil.  Tampilan  halaman  masukan  pada perangkat lunak dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar  13.  Tampilan  halaman  masukan    pada perangkat lunak
Halaman  masukan  berfungsi  sebagai  kolom masukan  berupa  nilai  tegangan  masing-masing sensor  gas.  Selanjutnya,  hasil  prediksi  akan ditampilkan  pada  halaman  prediksi.  Tampilan halaman  hasil  prediksi  dapat  dilihat  pada Gambar 14.
Gambar  14.    Tampilan  halaman  hasil  prediksi pada perangkat lunak
Hasil  yang  ditampilkan  pada  halaman  ini merupakan keluaran jaringan terlatih yaitu nilai konsentrasi  inokulum  dalam  satuan  persentase (%) dan umur fermentasi dalam satuan hari.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa larik sensor gas  dapat  dirancang  menggunakan  3  buah komponen  sensor  gas  dan  dapat  diintegrasikan dengan  JST  sebagai  sistem  pengolahan  data unntuk  memprediksi  konsentrasi  inokulum  dan umur fermentasi pada tempe. Agar hasil prediksi lebih  akurat,  maka  perlu  dilakukan  proses pelatihan pada JST. Pada penelitian ini pelatihan JST menghasilkan nilai korelasi yang sama untuk prediksi  konsentrasi  inokulum  dan  umur fermentasi  yaitu  0,99,  serta  MSE  1,78.10 -4 dan 8,83.10 -4 .  Pengujian  JST  menghasilkan  korelasi masing-masing  0,98  dan  0,99  dengan  MSE 8,92.10 -5 dan 2,31. 10 -3 .

## Daftar Pustaka
Bishop,  Christopher  M.,  1995,  Neural  Networks for  Pattern  Recognition,  University  Science Books, Clarendon Press, Oxford.
Buyan,  Stephanus,  2011,  Prediksi  Debit  Aliran
Sungai  di  Kecamaatan  Air  Besar  (Serimbu) Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Metode  Propagasi  Balik,  Skripsi,  Jurusan Fisika Universitas Tanjungpura.
Dewi, 2010, Karakteristik Sensoris, Nilai Gizi dan Aktivitas  Antioksidan  Tempe  Kacang  Gude (Cajanus  Cajan  (L,)  Millsp,)  dan  Tempe Kacang  Tunggak  (Vigna  Unguiculata  (L,) Walp,)  dengan  Berbagai  Variasi  Waktu Fermentasi, Skripsi, Program Studi
Teknologi  Hasil  Pertanian  Universitas Sebelas Maret.
Dhaneswara,  G.,  dan  Moertini,  V.  W.,  2004, Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik untuk Klasifikasi Data, Jurnal Integral Vol. 9, FMIPA Universitas Katolik Parahyangan.
2004 Kumalasari, R., 2012, Pengaruh Konsentrasi Inokulum  Terhadap  Kualitas  Tempe  Kedelai (Glycine  max  (L,)  Merr)  Var,  Grobogan, Skripsi,  Jurusan  Kimia  Universitas  Kristen Satya Lencana, Salatiga.
Kusumadewi,  Sri.,  2004,  Membangun  Jaringan Syaraf  Tiruan  Menggunakan  MATLAB  & EXCEL LINK, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Ilmu  Nugroho,  J.,  2008,  Aplikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan  untuk  Identifikasi  Aroma  Teh Menggunakan  Electronic  Nose,  Seminar Nasional Teknik Pertanian UGM.
Oktorizal,  A.,  2010,  Studi  Sensor  Gas  Berbasis Surface  Acoustic  Wave  untuk  Penerapan pada  Sistem  Identifikasi  Gas,  Skripsi, Departemen  Teknik  Elektro  Universitas Indonesia.
Rusnur,  R.,  2012,  Rancang  Bangun  Alat Pendeteksi  Gas  LPG  dengan  Sensor  TGS, Skripsi, Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas Gunadarma.
Siang,  2004,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemogramannya  Menggunakan  Matlab, ANDI, Yogyakarta.
Suprihatin,  2010,  Teknologi  Fermentasi,  ISBN:
978-602-8915-50-2, UNESA University
Press, Surabaya.