## IDENTIFIKASI DAN PENGUKURAN GAS SO ₂ AREA SA (SULPHURIC ACID) DI PT PETROKIMIA GRESIK MENGGUNAKAN SENSOR GAS DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Yahya Abdul Ghofur 1) ,Misbah 2) , Yoedo Ageng Suryo 3)
1,) Jurusan Teknik Elektro– Universitas Muhammadiyah Gresik 1 Yahyachelsea17@gmail.com , 2 misbah@umg.ac.id , 3 mryoedo@gmail.com JL. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur

## ABSTRAK
Unit  SA  (Sulphuric  Acid),  dengan  bahan  baku  belerang  (S)  serta  udara  kering  merupakan  produk dari  PT  Petrokimia  Gresik  Dengan  kapasitas  produksi  1800  ton/hari,  dan  menghasilkan  produk utama  berupa  Asam  Sulfat  (H 2 SO 4 ).  Meskipun  sudah  dibuang  melalui  stack,  operator  tidak mengetahui  bahwa  disekitar  unit  asam  sulfat  tersebut  masih  ada  sisa  pembuangan  gas  SO 2 yang berbahaya  bagi  kesehatan  terutama  pada  pernapasan.  Untuk  mengatisipasi  hal  tersebut,  dibuatlah alat  yang  dapat  mendeteksi  Gas  SO 2 dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation dengan  mikrokontroler  Arduino.  Dari  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  alat  yang  telah dibuat  dapat  mengidentifikasi  dan  mengukur  Gas  SO 2 pada  Area  SA  (Sulphuric  Acid)  di  PT Petrokimia Gresik menggunakan sensor gas dan Jaringan Syaraf Tiruan dengan akurasi 97%.
Kata-kata kunci: Gas SO 2, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,Arduino.

## ABSTRACT
Unit SA (Sulfuric Acid), with sulfur (S) as raw  material and dry air is a product of PT Petrokimia Gresik  with  a  production  capacity  of  1800  tons  /  day,  and  the  main  product  is  sulfuric  acid (H2SO4). Even though  it has been discharged through the stack, the operator does not  know that around the sulfuric acid unit there is still residual SO2 gas exhaust which is dangerous for health, especially  in  breathing.  To  anticipate  this,  a  tool  that  can  detect  SO2  gas  was  made  using  the Backpropagation Neural Network Method with an Arduino microcontroller. From the test results it can  be  concluded  that  the  tool  that  has  been  made  can  identify  and  measure  SO2  Gas  in  the  SA (Sulfuric Acid) Area at PT Petrokimia Gresik using gas sensors and Artificial Neural Networks.
Key words: SO2 gas, Backpropagation Neural Network, Arduino.

## 1. PENDAHULUAN
Polusi udara saat ini menjadi salah satu masalah  bagi  kehidupan  makhluk  hidup terutama  kesehatan  manusia  [1].  Kali  ini penulis  membahas  tentang  gas  berbahaya yang ada di unit asam sulfat yang terletak di
pabrik 3 PT Petrokimia Gresik. Unit ini lebih dikenal  dengan  unit  SA  (Sulphuric  Acid), dengan  bahan  baku  belerang  (S)  serta  udara kering.  Dengan  kapasitas  produksi  1800 ton/hari,  dan  menghasilkan  produk  utama berupa Asam  Sulfat  (H 2 SO 4 )  98,5%.
Pengolahan  tersebut  juga  menghasilkan
limbah  berbahaya  berupa  gas  (SO 2 )  yang dibuang ke udara bebas melalui stack [2].
Unit  Asam  Sulfat  tersebut  setiap harinya  mengeluarkan  gas  SO 2 dan  dapat membahayakan  operator  dan  karyawan  di sekitar  unit  dan  terkadang  terjadi  kebocoran sewaktu  –  waktu.  Karena  minimnya  alat yang  dimiliki  oleh  perusahaan  untuk identifikasi gas, sehingga karyawan disekitar acuh terhadap bau gas SO 2 . Oleh karena itu, perlu  adanya  suatu  sistem  untuk  monitoring dan  identifikasi  gas  SO 2 untuk  mengetahui titik radius yang aman dalam jarak beberapa meter dari unit SA (Sulphuric Acid) plant [3].
Dari  latar  belakang  diatas  maka
disusunlah
penelitian yang berjudul “ Identifikasi  dan  pengukuran  Gas  SO 2
Area SA (Sulphuric Acid) di PT Petrokimia
Gresik  menggunakan  sensor  gas  dan
Jaringan Syaraf Tiruan ” Dengan
menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  metode perambatan  balik  ( backpropagation )  Alat pendeteksi  udara  ini  menggunakan  4  buah sensor,  yaitu  sensor  MQ-136,  sensor  MQ- 135,  sensor  MQ-02  dan  sensor  MQ-07 untuk  mengukur  kadar  sulfur  dioksida  [4]. Pada  sistem  ini  LCD  digunakan  untuk menampilkan  hasil  pembacaan  dua  sensor tersebut.  Modul  ARDUINO  yang  berfungsi sebagai system control atau pengendali.

## 2. DASAR TEORI

## Belerang dan Asam Sulfat
Belerang atau sulfur adalah unsur kimia  dalam tabel  periodik yang  memliki lambang S.  Belerang  merupakan  unsur  non- logam  yang  tidak  berasa.  Asam  sulfat  atau sulphuric  acid  adalah  asam  mineral  kuat tak berwarna dengan sifat korosif yang tinggi [5].

## Indeks Standart Pencemaran Udara
Indeks  Standar  Pencemar  Udara (ISPU) (bahasa Inggris:  Air Pollution Index, disingkat API) adalah laporan kualitas udara kepada  masyarakat  untuk  menerangkan seberapa  bersih  atau  tercemarnya  kualitas udara  kita  dan  bagaimana  dampaknya terhadap  kesehatan  kita  setelah  menghirup udara tersebut selama beberapa jam atau hari.

## Pedoman Teknis Perhitungan ISPU
Berdasarkan  keputusan  kepala  badan pengendalian  terhadap  dampak  lingkungan dan  pedoman  teknis  perhitungan  serta informasi  indeks  standar  pencemar  udara dapat dijelaskan dengan table 1
Tabel 1. Indeks Standar Pencemaran Udara
ISPU 8 jam SO2 ug/m3 8 jam CO ug/m3 1 jam NH3 ug/m3 1 jam O2 ug/m3 50 80 5 120 0 100 365 10 253 0
200
800 17 400 1130 300 1600 34 800 2260 400 2100 46 1000 3000 500 2620 57,5 1200 3750

## Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan  saraf  tiruan  (JST)   (Bahasa
Inggris: artificial  neural  network  (ANN))
adalah  jaringan  dari  sekelompok  unit
pemroses
kecil
yang
dimodelkan berdasarkan  sistem  saraf  manusia  [6].
Tujuan  utama  dalam  pengembangan  model neural network adalah untuk mencari sebuah himpunan optimal dari parameter weight dan bias sehingga  fungsi dari  neural  network
dapat mendekati atau mewakili perilaku dari permasalahan yang aslinya.

## Arduino Uno
Arduino  Uno  adalah  papan  sirkuit berbasis  mikrokontroler  ATmega328.  IC ( integrated circuit ) ini memiliki 14
input/output digital (6 output untuk PWM), 6
analog  input,  resonator  kristal  keramik  16 MHz,  Koneksi  USB,  soket  adaptor,  pin header  ICSP,  dan  tombol  reset  seperti ditunjukkan pada gambar 1 [7].

## Gambar 1. Bentuk Fisik Arduino

## Spesifikasi Arduino
1. Dua  8-bit  Timer/Penghitung  dengan
Prescaler yang  terpisah  dan  mode perbandingan.
2. Satu 16-bit Timer/Penghitung dengan
Prescaler yang  terpisah  dengan,
Compare Mode , dan Capture  Mode.
3. Real Time Counter dengan Oscillator yang terpisah
4. Memiliki 6 channel PWM..
5. 8 -channel 10-bit ADC dengan TQFP dan QFN/MLF package. .
6. Memiliki 6-channel 10-bit ADC pada PDIP Package .
7. Programmable Serial USART .
8. Master/Slave SPI Serial Interface.
9. Byte-oriented  2-wire  Serial  Interface (Philips I2 C compatible).
10. Programmable Watchdog Timer with Separate On-chip Oscillator.
11. On-chip Analog Comparator.

## Sensor Gas MQ- 02
Sensor MQ-02 seperti yang
ditunjukkan  pada  gambar  2  ini  sangat sensitif  terhadap  gas-gas  LPG,  Metana, Hidrogen  dan  Asap.    Material  gas  yang dideteksi  oleh  sensor  gas  MQ  –  02  adalah gas  CH ₃ .Sensor  ini  telah  diaplikasikan dalam penelitian sebelumnya.
Gambar 2. Sensor gas MQ - 02

## Spesifkasi Sensor MQ – 02
1. Dapat mendeteksi gas LPG, i-butana, propana,  metana,  alkohol,  hidrogen
dan asap.
2. Memiliki  dual  signal  output  (analog output, and TTL level output)
3. Range  tegangan  analog  keluaran antara 0~5Vdc
4. mempunyai  kestabilan  pembacaan yang bagus dan stabil
5. Respon cepat dan sensitivitas tinggi
6. Output  dari  sensor  berupa  Analog dan Digital
7. Trigger Level configuration
8. Terdapat Potentiometer
9. Dimensi module 32 x 20 mm

## Sensor Gas MQ- 07
Sensor  MQ-07  seperti  ditunjukkan pada  gambar  3,  sangat  sensitif  terhadap Karbon  Monoksida.  Material  gas  yang dideteksi oleh  sensor gas MQ-07 adalah gas CO.Sensor  ini  telah  diaplikasikan  dalam penelitian monitoring gas CO pada lingkungan kerja [8].
Gambar 3. Sensor gas MQ - 07

## Spesifkasi Sensor MQ – 07
1. Sensitivitas tinggi dengan area deteksi luas
2. Detection  gas :  LPG,  Iso-Butane,
Propane
3. Concentration : 200 - 10000 ppm
4. Circuit Voltage (Vc) : 5V
5. Heating Voltage (Vh) : 1.4V-5V
6. Heating Time Th (High) : 60s
7. Heating Time Th (Low) : 90s
8. Load Resistence (RL) : adjustable
9. Heater resistance (Rh) : 33 ohm
10. Sensing  resistance :  2K  ohm  -  20K
ohm (pada 100 ppm CO)

## Sensor Gas MQ- 135
Sensor  gas  MQ-135  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 4 adalah jenis sensor kimia  yang  sensitif  terhadap  senyawa  NH3,
NOx,  alkohol,  bensol,  asap  (CO),  CO 2 ,  dan lain-lain.  Berikut  ini  adalah  spesifikasi  dari sensor gas MQ- 135 [9]
Gambar 4. Sensor gas MQ – 135

## Tabel 2. Spesifikasi Sensor gas MQ - 135
Parameter Kondisi teknis Keterangan Circuit voltage 5 V ± 0,1 AC atau DC Heating voltage 5 V ± 0,1 AC atau DC Load resistance Bisa menyesuaikan Heater resistance 33 Ω ± 5% Suhu ruangan Heating consumption Kurang dari 800 mW
Jangkauan pengukuran 10 – 300 ppm amonia.
10 – 1000 ppm bensol. 10 – 300 alkohol.

## Sensor Gas MQ- 136
Sensor  MQ-136  seperti  ditunjukkan pada  gambar  5  adalah  suatu  komponen semikonduktor  yang  berfungsi  sebagai pengindera  bau  gas  tin  oksida  (SnO 2 ).  MQ-
136  merupakan  sensor  gas  yang  digunakan dalam peralatan untuk mendeteksi gas Sulfur Dioksida (SO 2 ) [10]
Gambar 5. Sensor gas MQ – 136
Tabel 3. Spesifikasi Sensor gas MQ - 136
Model MQ-136 Sensor type Semiconductor Loop voltage ≤24 VDC Heater voltage 5.OV±0.1 V AC or DC
Heater resistance 15Ω±1Ω (room tem.)
Heating consumption
≤900mW

## DELPHI
Aplikasi Delphi pada dasarnya sama dengan MATLAB, tetapi dalam penggunaanya fitur- fitur  pada  aplikasi  Delphi  lebih  mudah  dan aplikatif  dalam  pembuatan  suatu  aplikasi yang  dapat  menyesuaikan  kebutuhan.  Pada penulisan  ini,  aplikasi  delphi  digunakan dalam  pelengkap  koding  dengan  membuat suatu aplikasi yang dapat menampilkan hasil pengukuran sistem pengukur kandungan gas beracun  pada  obat  anti  nyamuk  dengan sensor gas dan jaringan syaraf tiruan [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  upaya  pembuatan  proposal skripsi dengan judul
“Identifikasi  dan  Pengukuran  Gas
SO 2 Area  SA  (Sulphuric  Acid)  di  PT
Petrokimia Gresik  menggunakan sensor Gas dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan”    secara  garis besar  metode  penelitian    diawali  dengan studi  kepustakaan,  metode  perancangan, metode pengujian, dan analisa data.
Gambar 7. Skema Hardware

## Prinsip kerja Gambar 7 Skema Hardware
1. Power  Supply berasal  dari  AC  220  V dirubah  menggunakan  adaptor  dengan output tegangan  DC  5V  untuk  power mikrokontroler  dan  sumber  tegangan (VCC)  untuk  modul  sensor  gas  dan
modul Bluetooth.
2. Sensor  gas  bekerja  pada  tegangan  DC
antara 3 - 5V, dan mendeteksi udara (gas) yang  akan  dikonversikan  menjadi  sinyal
digital  dan  dikirim  ke  IC  mikrokontroler
arduino  uno  yang  mana  harus  dikalibrasi dahulu.
3. Arduino  uno  versi  R3    berfungsi  sebagai pengolah  data  utama (Prosessor) yang mana  bekerja  pada  tegangan  max  5  V .disini  IC  arduino  uno  merubah  sinyal ADC dari sensor suara dan menghasilkan output berupa sinyal digital untuk dikirim ke modul mikrokontroler dan ditampilkan data setiap proses pada LCD 16 x 2.
4. LCD 16 x 2 berfungsi untuk menampilkan  data  setiap  proses  dari sinyal  ADC  yang  masuk  dan  yang dikelola  oleh  mikrokontroler  arduino  uno yang bekerja pada tegangan DC 5V.
5. Modul  Bluetooth  HC-05  bekerja  untuk mengirim  data  yang  diolah  arduino  uno pada  aplikasi  penerima  (receiver)  pada PC yang telah dibuat.
6. Blower berfungsi sebagai menghisap atau memindahkan  udara  dari  box  1  ke  box  2 untuk pengambilan sampling.
7. Kotak  panel  pengendali  sebagai  tempat
(casing) pelindung mikrokontroller dan piranti  elektronik  lainnya  serta  tempat sampling udara.
Jaringgan Syaraf Tiruan Backpropagation
Pelatihan  ini  menggunakan  aplikasi MATLAB  2013  dengan  fitur  Implementasi
NN (Neural Network) Suhu 0 C Mikrokontroller ARDUINO UNO Versi R3 LCD 16X2 Rangkaian Sensor Gas Adapter 5V MQ-135 MQ-136 Sinyal Arduino DHT-11 Komputer
dan Matlab
Sampling Kelembapan H2O MQ-7 MQ-2
nntool (neural  network  tool)) MATLAB
berikut cara mengaktifkannya.
1.) Masukan  pada command “ nntool ”  dan
Run maka  akan  keluar  nntool  manager,
setelah  itu  masukkan (import) file  input  dan target  yang  telah  disiapkan,  dan  juga  buat network file  di  pilihan new dengan  men setting  jumlah layer dan neuron sesuai  data yg kita inputkan.sehingga akan muncul pada nntool manager sebagai berikut
Gambar 8. Halaman workspace nntool manager
2.) Tahap berikutnya adalah melatih jaringan
saraf tiruan dengan memasukan parameter yang  ditentukan  pada network yang
dibuat,Yaitu antaralain,
- Nilai epoch = 1000
- Nilai validation check = 10
- Nilai goals  = 0,001
- Time = inf (tidak dibatasi)
- Hidden layer = 2
- Neuron = 125 (jml data)
- Jenis algoritma = Tansig
Pada sheet train , simulate serta adapt perlu ditentukan file input dan targetnya
Gambar 9. Arsitektur network Backpropagation
3.) Setelah  parameter  ditentukan  maka  klik tombol  “ Train  Network ”  sehingga        akan muncul tampilan yang menunjukan Performance,Training
state dan
regresi,dengan hasil,
- Nilai performance = 0,00189
- best validation = 0,27275
- gradient          = 1.56
- epoch             = 6

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  bekerja  atau tidaknya  perangkat  yang  telah  dibuat harus dilakukan suatu pengujian. Dimana suatu  sistem  dinyatakan  bekerja  dengan baik  jika  sistem  tersebut  bekerja  sesuai dengan tujuan awal perancangan.

## Pengujian Sensor MQ – 136
Konversi  nilai  ADC  ke  bentuk  tegangan dirumuskan sebagai berikut :
Tabel 4. Pengujian sensor MQ-136
Sampling SO ₂ Nilai ADC Vout Nilai PPM 1 151 0,74 29,898 2 108 0,53 21,384
3 100 0,49 19,8 4 98 0,48 19,404 5 297 1,45 58,806 6 134 0,65 26,532 7 267 1,30 52,866 8 136 0,66 26,928 9 138 0,67 27,324 10 141 0,69 27,918
Tabel 4 menyajikan pengujian sensor MQ- 136 hingga didapatkan nilai PPM nya.
Tabel 5. Data sinyal ADC Gas SO ₂

## NO
Sampling  MQ- 07 MQ
135 MQ 136 MQ
-02
Gas
1 SO ₂ 96 43 151 63 2 SO ₂ 98 37 108 57 3 SO ₂ 100 33 100 52 4 SO ₂ 150 32 98 55 5 SO ₂ 240 144 96 347
Konversi  data  ADC  ke  satuan  PPM  seperti yang disajijan pada tabel 5 dan tabel 6, harus memperhatikan datasheet sensor  yang  mana
pada setiap sensor memiliki tingkat kesensitifan  yang  berbeda-beda  terhadap jenis  gas  tertentu  yang  dinyatakan  dalam satuan range ,
Tabel 6. Data sheet MQ-136 MQ - 136 RANGE 99 BIT 1024 Vin 2,5 Vreff 5 X 0,09668 ADC 512
Tabel 7. Nilai Vout dan PPM pada SO ₂ Sampling Gas PPM Vout 1 29,90 0,74 2 21,38 0,53 3 19,80 0,49 4 19,40 0,38 5 58,81 1,45 6 26,53 0,65 7 52,87 1,30 8 26,93 0,66 9 27,32 0,67 10 27,92 0,69
Tabel pengujian  seperti pada tabel 7 meliputi  nilai  Min  Vout = 0,38 dengan  nilai PPM= 19,40 hingga  nilai  Max  Vout = 1,45 dengan nilai PPM= 58,81

## Gambar 12. Pengujian Alat

## Hasil Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian keseluruhan sistem yaitu  menggabungkan  antara  software (koding)  dengan  hardware  yang  telah diuji  keduanya  dan  memiliki  hasil  yang sesuai  diharapkan  Maka  dapat  diproses data  ADC  menuju  nilai  PPM gas.  Untuk menguji validasi  (keakuratan) maka diperlukan  pengujian  terhadap  data  latih dan  data  uji.  Hasil  pengujian  Data  Latih
dan  Data  Uji  pada  Backpropagation seperti disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. Pelatihan JST Terhadap Data Latih
MQ-
07 MQ 135 MQ 136 MQ -02 TARGET OUTPUT JST AKURASI HASIL 0,40 0,18 0,63 0,26 1,00 0,9837 98,366 SO₂ 0,41 0,15 0,45 0,24 1,00 0,9981 99,805 SO₂ 0,42 0,14 0,42 0,22 1,00 0,9994 99,941 SO₂ 0,62 0,13 0,41 0,23 1,00 1,0000 99,999 SO₂ 1,00 0,60 1,23 1,44 1,00 0,9753 97,527 SO₂ 0,64 0,20 0,60 0,39 1,00 0,9510 95,102 SO₂ 0,69 0,15 0,50 0,54 1,00 0,9286 92,86 SO₂ 0,78 0,20 0,60 1,45 1,00 0,9817 98,168 SO₂ 0,74 0,19 0,58 0,82 1,00 0,8359 83,592 SO₂ 0,71 0,86 1,35 1,41 1,00 0,2539 25,392 SO₂ 0,93 0,81 1,45 1,65 0,00 0,0006 100,000 CO 0,82 0,76 1,30 1,62 0,00 0,0008 100,000 CO 0,99 0,66 1,42 1,69 0,00 0,0165 100,000 CO 0,80 0,39 0,98 1,59 0,00 0,0182 100,000 CO 0,76 0,25 0,81 1,33 0,00 0,0086 100,000 CO 0,92 0,15 0,66 1,13 0,00 0,0053 100,000 CO 0,86 0,15 0,63 1,10 0,00 0,0126 100,000 CO 0,83 0,14 0,61 1,05 0,00 0,0476 100,000 CO 0,81 0,14 0,61 1,06 0,00 0,1160 100,000 CO
Lanjutan Tabel 8. Pelatihan JST Terhadap Data Latih
MQ- 07 MQ 135 MQ 136 MQ - 02
TARGET OUTPUT
JST AKURASI HASIL 0,88 0,15 0,66 1,16 0,00 0,0100 100,000 CO 0,22 0,13 0,46 0,22 0,00 0,0025 100,000 ASAP ROKOK 0,22 0,13 0,42 0,21 0,00 0,0036 100,000 ASAP ROKOK 0,22 0,13 0,37 0,24 0,00 0,0123 100,000 ASAP ROKOK 0,23 0,13 0,39 0,24 0,00 0,0136 100,000 ASAP ROKOK 0,22 0,12 0,37 0,24 0,00 0,0084 100,000 ASAP ROKOK 0,67 0,20 0,56 0,51 0,00 0,1299 100,000 ASAP ROKOK 0,82 0,53 1,11 1,58 0,00 0,0594 100,000 ASAP ROKOK 0,70 0,20 0,56 0,70 0,00 0,1148 100,000 ASAP ROKOK 0,66 0,19 0,57 0,67 0,00 0,2040 100,000 ASAP
ROKOK 0,76 0,18 0,59 0,69 0,00 0,0602 100,000 ASAP ROKOK 0,76 0,25 0,70 1,15 0,00 0,0487 100,000 MINYAK SOLAR 0,76 0,41 1,32 1,52 0,00 0,0004 100,000 MINYAK SOLAR 0,78 0,21 0,75 1,14 0,00 0,0126 100,000 MINYAK SOLAR 0,80 0,21 0,77 1,20 0,00 0,0063 100,000 MINYAK SOLAR 0,83 0,44 0,77 1,24 0,00 0,3280 100,000 MINYAK SOLAR 0,81 0,18 0,71 1,18 0,00 0,0171 100,000 MINYAK SOLAR 0,83 0,19 0,76 1,33 0,00 0,0399 100,000 MINYAK SOLAR 0,83 0,17 0,70 1,18 0,00 0,0159 100,000 MINYAK SOLAR 0,82 0,16 0,69 1,16 0,00 0,0226 100,000 MINYAK SOLAR 0,81 0,17 0,73 1,15 0,00 0,0111 100,000 MINYAK SOLAR KEAKURASIAN 97,269 %
Tabel 9. Pelatihan JST Terhadap Data Uji
MQ-
07 MQ 135 MQ 136
MQ
-02 TARGET OUTPUT JST AKURASI HASIL 0,67 0,82 0,70 0,76 1,00 0,9607 96,070 SO₂ 0,20 0,53 0,20 0,18 1,00 0,9943 99,427 SO₂ 0,56 1,11 0,56 0,59 1,00 1,0000 99,998 SO₂ 0,51 1,58 0,70 0,69 1,00 1,0000 100,000 SO₂ 0,66 0,19 0,57 0,67 1,00 0,9368 93,675 SO₂ 0,22 0,12 0,37 0,24 1,00 0,7669 76,686 SO₂ 0,23 0,13 0,39 0,24 1,00 0,6733 67,334 SO₂ 0,22 0,13 0,42 0,21 1,00 0,5972 59,723 SO₂ 0,22 0,13 0,37 0,24 1,00 0,6863 68,634 SO₂ 0,22 0,13 0,46 0,22 1,00 0,2291 22,913 SO₂ 0,40 0,41 0,42 0,62 0,00 0,0025 100,000 CO 0,18 0,15 0,14 0,13 0,00 0,0145 100,000 CO 0,63 0,45 0,42 0,41 0,00 0,1947 100,000 CO 0,26 0,24 0,22 0,23 0,00 0,0014 100,000 CO 1,00 0,60 1,23 1,44 0,00 0,0000 100,000 CO 0,71 0,86 1,35 1,41 0,00 0,0002 100,000 CO 0,64 0,69 0,78 0,74 0,00 0,0229 100,000 CO 0,20 0,15 0,20 0,19 0,00 0,0123 100,000 CO 0,60 0,50 0,60 0,58 0,00 0,0015 100,000 CO 0,39 0,54 1,45 0,82 0,00 0,1502 100,000 CO 0,88 0,15 0,66 1,16 0,00 0,0035 100,000 ASAP ROKOK
MQ-
07 MQ 135 MQ
136 MQ -02 TARGET OUTPUT JST AKURASI HASIL 0,81 0,14 0,61 1,06 0,00 0,0198 100,000 ASAP ROKOK 0,83 0,14 0,61 1,05 0,00 0,0116 100,000 ASAP ROKOK 0,86 0,15 0,63 1,10 0,00 0,0045 100,000 ASAP ROKOK 0,92 0,15 0,66 1,13 0,00 0,0026 100,000 ASAP ROKOK 0,93 0,81 1,45 1,65 0,00 0,0001 100,000 ASAP ROKOK 0,82 0,99 0,80 0,76 0,00 0,0212 100,000 ASAP ROKOK 0,76 0,66 0,39 0,25 0,00 0,2970 100,000 ASAP ROKOK 1,30 1,42 0,98 0,81 0,00 0,3069 100,000 ASAP ROKOK 1,62 1,69 1,59 1,33 0,00 0,0093 100,000 ASAP ROKOK 0,87 0,15 0,65 1,16 0,00 0,0031 100,000 MINYAK SOLAR 1,01 0,14 0,72 1,23 0,00 0,0027 100,000 MINYAK SOLAR 0,89 0,14 0,69 1,16 0,00 0,0070 100,000 MINYAK SOLAR 0,85 0,13 0,64 1,12 0,00 0,0048 100,000 MINYAK SOLAR 0,82 0,13 0,61 1,05 0,00 0,0148 100,000 MINYAK SOLAR 0,23 0,13 0,37 0,24 0,00 0,6537 100,000 MINYAK SOLAR 0,22 0,13 0,41 0,24 0,00 0,0050 100,000 MINYAK SOLAR 0,22 0,13 0,40 0,24 0,00 0,0073 100,000 MINYAK SOLAR 0,22 0,13 0,41 0,24 0,00 0,0628 100,000 MINYAK SOLAR 0,22 0,13 0,40 0,24 0,00 0,0080 100,000 MINYAK SOLAR KEAKURASIAN 94,612 %

## 5. KESIMPULAN
Perbedaaan Data latih dan data uji adalah  dimana data latih (data training ) digunakan  untuk  melatih  algoritma sedangkan  data  uji  atau  disebut  dengan
(testing  data)  dipakai  untuk  mengetahui performa  algoritma  yang  sudah  di  latih sebelumnya ketika menemukan data baru yang belum pernah  dilihat  sebelumya.
Mikrokontroler  Arduino  Uno  Versi R3  berfungsi  sebagai  pengambil  nilai ADC dari 5 jenis sensor yang digunakan dalam  menenliti kandugan gas.. Jaringan saraf  tiruan  yang  digunakan  adalah metode  Backpropagation  yang  berguna untuk  mengajari  sistem  yang  dibuat untuk  membandingkan  hasil  penelitian dengan target yang ditentukan berdasarkan  Tabel  ISPU.  Pada  80 sampling di bagi menjadi dua,40 sebagai data  Uji  ,dan  40  sebagai  data  Latih. Waktu  pengambilan  sampling  adalah  10 menit  dan  pembacaan  Delphi  bisa membaca  200  data  ADC  .  Masing  – masing  mempunyai  Akurasi  berbeda  – beda  untuk  data  Uji  97  %  diambi  dari nilai Rata-Rata kolom akurasi untuk data Latih  94  %  diperoleh  dari  nilai  rata-rata pada kolom akurasi .

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Faroqi, “Perancangan Alat Pendeteksi Kadar Polusi Udara
Menggunakan  Sensor  Gas  MQ-7
Dengan  Teknologi  Wireless  HC-05,” J.  Fak.  Sains  Dan  Teknol.  Tek. Elektro.  Univ.  Teknol.  Bandung. ,  vol.
3, no. X, 2017. [2] A. Liandy, “Rancang Bangun Pemantauan Gas Berbahaya dan Suhu pada Ruangan Melalui Website Berbasis Arduino,” Universitas Teknologi Nasional Malang, 2018. [3] T.  D.  R.  Waningsih,  “Analisa  Risiko
Kebocoran  pada  Sulfur  di  Furnace
Pabrik  Asam  Sulfat  di  Perusahaan Penghasil Pupuk,” J. Tek. Permesinan,
Prodi  Tek.  Keselam.  dan  Kesehat. kerja    Politek.  Perkapalan  Negeri Surabaya , 2018.
[4] H. T. Frianto, “Implementasi Jaringan
Syaraf  Tiruan  Backpropagation  dan
Self  Organizing  Map  Menggunakan
Sensor  Gas  Semikonduktor  Sebagai Identifikasi  Jenis  Gas,”  in Seminar Nasional Informatika UPN “Veteran”
Yogyakarta , 2008.
[5] D.  Pranani,  “Pengaruh  Paparan  Uap
Belerang Terhadap Kejadian Erosi,” J. kedokteran. Semarang Univ. Diponegoro Semarang , 2008. [6] K. Setiawan, Paradigma Sistem
Cerdas ,  3rd  ed.  Surabaya:  Sekolah
Tinggi Teknik Surabaya, 2003.
[7] H.  Santoso, Buku  Monster  Arduino,
Belajar Konsep Dasar Arduino .
Jakarta: Elang Sakti, 2017.

## [8] F.  Ardiansyah,  “Sistem  Monitoring
Debu  dan  Krbon  Monoksida  pada Lingkungan  Kerja  Boiler  di  PT. Karunia  Alam  Segar,” J.  IKRA-ITH Teknol. , vol. 2, no. 3, pp. 62–71, 2018.
[9] S.  Widodo,  “Rancang  Bangun  Alat
Monitoring  Kadar  Udara  Bersih  dan
Gas  Berbahaya  CO,C02,dan  CH4  di Dalam Ruangan Berbasis
Mikrokontroller,” J. Pseudocode, Jur.
Tek. Komput.  Politektik Negeri Sriwij. Palembang. , vol. 4, no. 2, 2017.
[10]  D. I. Kasenda, “Rancang Bangun Alat Ukur Konsentrasi Gas Sulfur dioksida (SO2)  Berbasis  Mikrokontrkoller  dan Sensor  MQ  136,” J.  Manad.    Univ.
Sam Ratulangi. , vol. 8, no. 1, 2019.
[11]  F.  Suharleni,  “Modul  Praktikum : Pengantar  Ilmu  Komputer,”  Malang,
2005.
[12]  A.  Sudarsono,  “Jaringan  Saraf  Tiruan
Untuk Mengendalikan Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Back Propagation,” J. Media Infortama , vol.
12, no. 1, 2016.