## IDENTIFIKASI  PENYAKIT GAGAL GINJAL MELALUI BAU URINE MENGGUNAKAN SENSOR GAS DAN JARINGAN SARAF TIRUAN
Ahmad Muhazir 1) , Misbah 2) , Rini Puji Astutik 3)
1) Jurusan Teknik Elektro– Universitas
Muhammadiyah Gresik 1 Ahmadmuhazir1704@gmail.com , 2 misbah@umg.ac.id ,
3 Astutik_rpa@umg.ac.id
JL. Sumatra No 101, Gresik 61121,

## Jawa Timur

## ABSTRAK
Penyakit ginjal kronik (PGK) merupakan suatu proses patofisiologi dengan etiologi beragam, mengakibatkan penurunan  fungsi ginjal  yang progresif dan pada umumnya  berakhir dengan gagal  ginjal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  suatu  alat  deteksi  gagal  ginjal  yang handal dan ekonomis, dengan mengidentifikasi penderita ginjal kronik (gagal ginjal)  melalui kadar  urea  menggunakan  reagen  diasetilmonoksim  akan  diserap  oleh  urine.  Hal  itu  dapat menimbulkan  warna  kuning  yang  mana  akan  dicek  kadarnya  dengan  spektometer.  Metode yang digunakan diawali dengan studi kepustakaan, metode perancangan, metode pengujian, dan  analisa  data.  Penggunaan  sensor  gas      diharapkan      efektif  dalam  mengidentifikasi penderita penyakit gagal ginjal. Untuk pengidentifikasian bau urine sakit gagal ginjal dan non sakit  gagal  ginjal  sebelumnya  dilakukan  proses  training  data  dan  identifikasi  menggunakan backpropagation  yang  terdapat  pasang data  dan  pola  untuk  mewakili  karakterisasi  bau urine diabetes  dan  non  diabetes.  Kepekaan  sensor  gas  pada  alat  pendeteksi  urinee  menggunakan modul sensor Gas MQ-2, MQ-4, MQ-7 dan MQ-135 yang sudah dilatihkan pada system dengan memiliki akurasi  96,80% dan  sensor  yang  lebih  mendominasi  ada pada  MQ-2,  MQ-4  untuk orang  sakit  dan  sehat.  Sehingga  sistem      mampu      membedakan      mana      jenis  urine  orang terkena  penyakit  ginjal  atau urine orang yang sehat.
Kata Kunci : Penyakit Ginjal kronik , Sensor Gas MQ, Jaringan Saraf Tiruan

## ABSTRACT
Chronic  kidney  disease  (CKD)  is  a  pathophysiological  process  with  various  etiologies, resulting in a progressive decline in kidney function and generally ending in kidney failure. At this time the identification of patients with chronic kidney disease (kidney failure) through the  level  of  urea  using  diacetylmonoxime  reagent  will  be  absorbed  by  the  urine.  This  can cause a yellow color which  will be checked with a spectrometer. The use of gas sensors is expected  to  be  effective  in  identifying  patients  with  kidney failure. To  identify  the  smell  of urine with kidney failure and non-kidney failure, a training data and identification process was  carried  out  using  backpropagation  which  contained  pairs  of  data  and  patterns  to represent the characterization of the smell of diabetic and non-diabetic urine. The sensitivity of the gas sensor on the urine detector uses the MQ-2, MQ-4, MQ-7 and MQ-135 Gas sensor modules that have been trained in the system  with an accuracy of 96.80% and the sensors that dominate are on the MQ-2, MQ -4 for sick and healthy people. So the system is able to distinguish which type of urine of people with kidney disease or urine of healthy people. Keywords: Chronic Kidney Disease, MQ Gas Sensor, Artificial Neural Network
Jurnal Teknik Elektro dan Informatika

## 1. PENDAHULUAN
Urea merupakan produk akhir dari metabolisme  asam  amino.  Siklus  urea (siklus ornithine )    adalah    reaksi pengubahan amonia  (        )  menjadi  urea (CO(        )2). Reaksi  kimia  ini  sebagian besar  terjadi  di hati   dan   sedikit   terjadi di      ginjal  [1].      Urea  bersifat    racun sehingga    dapat  membahayakan  tubuh apabila  menumpuk  di  dalam    tubuh. Meningkatnya    urea    dalam  darah  dapat menandakan  adanya  masalah  kelainan dalam  komposisi  darah  atau  urinee  pada ginjal  [2].  Penyakit  ginjal  kronik  (PGK) merupakan  suatu  proses  patofisiologi dengan  etiologi  beragam,  mengakibatkan penurunan  fungsi  ginjal  yang  progresif dan   pada    umumnya     berakhir dengan gagal  ginjal.  Kriteria  penyakit  ginjal kronik    yaitu    kerusakan    ginjal    ( renal damage )  yang  terjadi  lebih  dari  3  bulan, serta  adanya  tanda  kelainan  ginjal, termasuk atau kelainan dalam tes pencitraan  ( imaging  tests )  [3].  Dengan menggunakan  sensor  gas  diharapkan efektif  dalam  mengidentifikasi  penderita penyakit gagal ginjal. Penelitian mengenai gas  hidrokarbon  dengan  sensor gas sudah dilakukan  namun  hanya  terbatas  pada obyek  polusi  udara  [4].  Dan  juga  telah dilakukan  penelitian  kandungan  Amonia pada  kapur  pertanian  dengan  teknologi
sensor    gas    [5].    Penjabaran  dari  latar belakang  diatas  maka  dihasilkan  suatu penelitian  dengan  judul “Identifikasi Penyakit  Gagal  Ginjal  Melalui  Bau Urinee menggunakan   sensor   gas   dan Jaringan  Saraf    tiruan” .    Sistem    ini menggunakan satu sensor gas hidrokarbon, dan dua sensor gas pendukung  yang  menambah  keakuratan pendeteksian  bau    urinee.  Jaringan  saraf tiruan menjadi suatu metode untuk melatih mikrokontroler    untuk    mengidentifikasi bau    dari  Urea.  Hal  itu  dilaukan  untuk mengidentifikasi  penyakit  gagal  ginjal melalui  bau  urine  dengan  sistem  dapat dilakukan.

## 2. DASAR TEORI

## Sensor MQ-2
Sensor  MQ-2  adalah  sensor  yang digunakan  untuk  mendeteksi  konsentrasi gas  yang  mudah  terbakar  di  udara.  Serta asap dan output terbaca sebagai tegangan analog.
Gambar 1. Sensor MQ -2

## 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 MQ-4
Sensor MQ-4 merupakan sensor yang mampu melakukan pendeteksian kadar gas metana serta gas natural yang terdapat pada udara. Modul ini sudah dilengkapi dengan beberapa komponen pendukung seperti resistor pull-up ,      LED indikator      serta jumper yang  ditujukan untuk  memudahkan proses penggunaannya.
Gambar 2. Sensor MQ – 4
Spesifkasi Sensor MQ – 04
1.       Tegangan kerja : 5 VDC.
2. Target   gas   :   metana   (CH4)   dan gas natural.
3. Range deteksi : 200 - 10000 ppm.
4. UART  TTL : 38400  bps, 8-bit  data, 1- bit stop, no parity , no flow control .
5. I2C  :  dapat  di- cascade hingga  8 buah  modul  dalam  satu  jalur komunikasi.
6. Menggunakan        ADC        10-bit untuk  konversi  data  analog  dari sensor.
7. Memiliki output berupa        data digital  dengan  nilai  0  -  1023  (hasil konversi ADC).
8. Terdapat 1 buah variable resistor untuk pengatura nilai threshold
secara manual.
9. Disediakan  beberapa jumper untuk konfigurasi pull-up I2C,  resistor beban, serta variable resistor threshold .
10.    Memiliki  fitur   kendali on/off dengan
2 (dua) mode kerja pilihan yaitu hysteresis dan window .
11.  PinI/Oyangkompatibeldengan level teg angan TTL dan CMOS.
12.  Memiliki     2     buah     LED    sebagai indikator.
13.  Dilengkapi      dengan      rangkaian EMI filter untuk mengurangi
gangguan elektromagnetik.
E – Link P-ISSN 1858-2109 E-ISSN 2656-5676 Jurnal Teknik Elektro dan Informatika
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 10 – 300 ppm Jangkauan amonia. pengukuran 10 – 1000 ppm
bensol. 10 – 300 alkohol.

## Sensor Gas MQ- 07
Sensor  MQ-07  ini  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.
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  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 [6].
Gambar 4. Sensor gas MQ – 135
Tabel 1. Spesifikasi Sensor gas MQ - 135
Mengimplementasikan JST
Pada

## Arduino
Setelah      melakukan      pelatihan      dan pengujian jaringan saraf backpropagation terakir
adalah mengimplementasikan nilai weight (bobot)  pada  mikrokontroler  arduino uno, nilai    bobot    ini    bisa    didapat    setelah pengujian  sistem  pada  worksheet network [ 7 ] . Nilai   bobot   ini   sangatlah   penting dalam penggunaanya     saat     sistem     ini diberi sampling dengan  kadar  gas  urine.
Pada  tahap  inilah  JST Backpropagation bekerja.  Nilai  bobot  (w eight )  nilai  bias
serta  fungsi  aktivasi      yang      disertakan pada          lembar  lampiran      dimasukkan ke  dalam      program  fungsi  GUI  pada MATLAB dengan tampilan sebagai
berikut :
Gambar 5. Tampilan Gui Pendeteksi Gas
Jaringan  Saraf Tiruan

## Backpropagation
Pelatihan ini
menggunakan aplikasi  MATLAB  2013  dengan  fitur Implementasi 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  yang  kita  inputkan,
sehingga  akan  muncul  pada nntool
manager sebagai berikut,
Gambar 6. Halaman workspace nntool
manager 2.) Tahap  berikutnya  adalah  melatih
jaringan saraf tiruan dengan
memasukan parameter
yang    ditentukan    pada network yang dibuat seperti contoh dibawah ini :
-     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.
Jurnal Teknik Elektro dan Informatika
Gambar 7. 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.) Selanjutnya  kembali  ke  “ nntool manager” dan  pada  kolom output dan error sudah terdapat data hasil
pemrosesan jaringan saraf tiruan Backpropagation [8] .
Untuk
menentukan  keakurasian  hasil  output terhadap  nilai  target  maka  data  harus dibandingkan  dengan microsoft  excel , maka nilai bobot pada sheet “network” bisa dimasukan pada notepad sementara untuk proses pemrograman pada
arduino. Data koding pemrograman ada pada  halaman  lampiran.  Hasil  dari pemrosesan Jaringan Saraf  Tiruan.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian dengan judul
“Identifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal
Melalui Bau Urinee menggunakan Sensor
Gas  dan  Jaringan  Saraf  Tiruan”.  Secara garis
besar menggunakan metode
penelitian
diawali
dengan studi kepustakaan, metode perancangan, metode pengujian, dan analisa data.
Gambar 8. 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.
Komputer (PC)
Data Hasil Proses Jaringan Saraf Tiruan
DISPLAY LCD 16 X 2 Sinya l Kelua ran Rangkaian Sensor Gas DHT-11 MQ-135 MQ-2 MQ-4 Adapter 5V Mikrokontroller ARDUINO UNO Versi R3 Sampling Urine
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  mitrokontroller  arduino uno yang bekerja pada tegangan DC 5 V.
5. Modul Bluetooth HC-05 bekerja untuk mengirim  data  yang  dikelola  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.

## 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 Gas
Pengujian pada sensor gas dilakukan  setelah  sistem  ini  diprogram dengan arduino uno. Pemrograman tersebut berfungsi agar arduino mengenali sensor yang digunakan.

## Gambar 9. Pengujian sensor gas

## Perakitan Hardware
Perakitan Hardware dilakukan setelah  semua  komponen  elektrik  telah diuji coba   dan   dapat   bekerja   dengan baik. Perakitan hardware menggabungkan komponen    elektrik    dan    mekanik
menjadi  satu  agar  satu  kesatuan  sistem dapat bekerja dengan baik saat diprogram nanti.  Berikut  hasil  perakitan Hardware yang telah dilakukan.
Gambar 10. Perakitan Hardware

## Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan
Pelatihan  jaringan  saraf  tiruan dilakukan  setelah  uji  coba  semua komponen  elektrik  sistem  telah  diuji coba, pelatihan dilakukan dengan mengamati keluaran  sinyal  analog pada sensor gas satu persatu dan mencatatnya menggunakan  aplikasi  dari  delphi  yang telah  dibuat.  Pada  pengujian  jaringan saraf  tiruan  ini  diharapkan  sistem dapat mengenali  bau  urea  pada  urine  untuk menentukan  seseorang  teridentifikasi gagal  ginjal  atau  tidak.  Sederhananya agar  sistem  dapat    mengidentifikasi jenis    gas    tertentu  pada  setiap  sensor gas.  Pada  pengujian  ini sampling  yang digunakan    adalah  gas    yang  memiliki tingkat kemurnian tinggi untuk menguji karakteristik pola sinyal output.
Tabel 4.1. Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan
(dalam satuan ppm)
No kategori MQ- 2 MQ- 4 MQ- 7 MQ- 135 TARGET AKURASI % 1 sakit 0,90 0,90 0,18 0,90 1,00 1 100 2 sakit 0,90 0,90 0,15 0,90 1,00 1 100 3 sakit 0,90 0,72 0,10 0,63 1,00 1 100 4 sehat 0,10 0,10 0,90 0,10 0,00 0,0017 100 5 sakit 0,70 0,67 0,90 0,90 1,00 1 100 6 sakit 0,30 0,33 0,55 0,37 1,00 1 100 7 sakit 0,90 0,90 0,41 0,90 1,00 1 100 8 sehat 0,10 0,10 0,10 0,10 0,00 0,2348 100 9 sakit 0,10 0,30 0,90 0,50 1,00 1 100 10 sakit 0,50 0,20 0,10 0,37 1,00 0,9999 99,998 11 sakit 0,10 0,10 0,42 0,10 1,00 1 100 12 sehat 0,90 0,90 0,74 0,90 0,00 0,0151 100 13 sakit 0,10 0,16 0,10 0,18 1,00 0,9999 99,999 14 sakit 0,90 0,90 0,90 0,90 1,00 1 100 15 sakit 0,30 0,28 0,56 0,26 1,00 1 100 16 sehat 0,10 0,10 0,21 0,10 0,00 0,0994 100 17 sakit 0,10 0,63 0,90 0,58 1,00 1 100 18 sakit 0,10 0,10 0,19 0,10 1,00 0,9996 99,969 19 sakit 0,10 0,23 0,10 0,10 1,00 0,9998 99,983 20 sehat 0,90 0,90 0,54 0,90 0,00 0,0054 100 21 sakit 0,90 0,90 0,90 0,90 1,00 1 100 22 sakit 0,10 0,10 0,10 0,10 1,00 0,2348 23,483 23 sakit 0,90 0,37 0,10 0,10 1,00 1 100 24 sehat 0,10 0,90 0,10 0,50 0,00 0,2269 100
Tabel 4.2. Pengujian Keseluruhan Sistem (dalam satuan ppm)
No kategori MQ2 MQ4 MQ7 MQ135 TARGET AKURASI
% Creatinine 1
sakit 0,90 0,37 0,10 0,10 1,00 1 100 12,45 2 sakit 0,10 0,23 0,10 0,10 1,00 0,9999 99,9 8,50 3 sakit 0,30 0,28 0,56 0,26 1,00 1 100 10,70 4 sehat 0,10 0,90 0,10 0,50 0,00 0,0141 100 0,6 5 sakit 0,10 0,10 0,10 0,10 1,00 0,3345 33,4 5,45 6 sakit 0,10 0,10 0,19 0,10 1,00 0,9434 94,3 6,00
7 sakit 0,90 0,90 0,90 0,90 1,00 0,9999 99,9 18,70 8 sehat 0,90 0,90 0,54 0,90 0,00 0,0001 100 0,9
9 sakit 0,90 0,90 0,90 0,90 1,00 0,9999 99,9 19,05 10 sakit 0,10 0,63 0,90 0,58 1,00 1 100
13,60
11 sakit 0,10 0,16 0,10 0,18 1,00 1 100
8,70
12 sehat 0,10 0,10 0,21 0,10 0,00 0,5463 100 0,40
13 sakit 0,10 0,10 0,42 0,10 1,00 1 100
9,00
14 sakit 0,90 0,90 0,41 0,90 1,00 1 100 16,50 15 sakit 0,90 0,72 0,10 0,63 1,00 1 100
13,90
16 sehat 0,90 0,90 0,74 0,90 0,00 0,0233 100 1,1
17 sakit 0,50 0,20 0,10 0,37 1,00
1 100 8,50
18 sakit 0,30 0,33 0,55 0,37 1,00
1 100 4,77
19 sakit 0,90 0,90 0,15 0,90 1,00
1 100
15,80 20 sehat 0,10 0,10 0,10 0,10 0,00 0,3345 100 0,30
21 sakit 0,10 0,30 0,90 0,50 1,00
1 100
14,10 22 sakit 0,70 0,67 0,90 0,90 1,00
1 100 11,25
23 sakit 0,90 0,90 0,18 0,90 1,00
1 100 12,60
24 sehat 0,10 0,10 0,90 0,10 0,00 0,0521 100
0,5 25 sakit 0,90 0,90 0,90 0,90 1,00 0,9999 99,9 20,30 26 sakit 0,10 0,10 0,23 0,50 1,00
1 100 17,00 27 sakit 0,90 0,10 0,10 0,10 1,00
1 100 14,30 28 sehat 0,10 0,90 0,23 0,90 0,00 0,0217 100 0,7
29 sakit 0,90 0,90 0,90 0,90 1,00 0,9999 99,9 19,20 30 sakit 0,37 0,28 0,38 0,39 1,00
1 100 9,77 31 sakit 0,23 0,22 0,18 0,27 1,00 1 100 11,60 32 sehat 0,10 0,10 0,10 0,10 0,00 0,3 100 0,40 33 sakit 0,70 0,67 0,90 0,90 1,00 1 100 16,50 34 sakit 0,90 0,37 0,10 0,10 1,00 1 100 6,40 RATA- RATA 97,88
Berdasarakan data
hasil pengujian keseluruhan sistem seperti yang ditunjukkan pada  tabel  4.1.  dan  4.2  untuk  24  sample urine, didapat hasil bahwa untuk setiap jenis
sampling  urine  memiliki  kadar  gas  (bau) yang berbeda-beda antara satu dan lainnya, yang  menunjukan  perbedaan  pula  bagi urine penderita gagal ginjal dan orang yang sehat. Sistem ini dapat bekerja dengan baik karena  memliki    tingkat    keakurasian J a r i n g a n   S a r a f   T i r u a n     r a t a - r a t a   sebesar 96,80% terhadap target latih.

## 5.   KESIMPULAN
Berdasarkan      hasil      penelitian      yang dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut  :  Mikrokontroler  Arduino Uno  Versi  R3  mampu  berfungsi  sebagai pengendali utama dalam semua proses pada sistem  ini  dengan  baik      mulai      dari menggendalikan LCD, komunikasi menggunakan  ISP,  pengambilan    nilai ADC,  sensor  gas  dan DHT-11,  dan  JST Sensor gas  yang digunakan didalam casing mampu  mendeteksi  satu  jenis  gas  tertentu melalui  pelatihan  dan  algoritma  jaringan saraf tiruan. Sensor DHT-11 hanya menjadi data penyesuaian kondisi sampling
terhadap suhu dan kelembapan udara. Data inputan  tersebut  akan  diproses  oleh  hasil training  JST Backpropagation yang  sudah dilatihkan  pada  sistem  memiliki  akurasi 96,80% dan sensor yang lebih mendominasi ada pada MQ-2, MQ-4 untuk orang  sakit  dan  sehat.  Sehingga  sistem mampu   membedakan   mana    jenis urine orang  terkena   penyakit   ginjal  atau urine orang yang sehat.

## 6.   DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Widihastono,  “Biosensor  Untuk
Analisis  Urea  Berdasarkan  Pada Aplikasi Enzim Urease dan
Elektroda Tungsten,JKT1,”
Puslitbang Kim. Terap. LIPI Bandung , vol. 3, no. 1, 1993.
[2] Irendem  K.A.  Loho,  “Gambaran Kada  Ureum  Pada  Pasien  Penyakit Ginjal  Kronik  Stadium  5  Non Dialisis,” J.  E-Biomedik ,  vol.  4,  no.
2, 2016.
[3] Suwitra  K, Penyakit  Ginjal  Kronik
Buku  Ajar  Ilmu  Penyakit ,  5th  ed.
Jakarta:  Pusat  Penerbitan  Ilmu
Penyakit Dalam, 2010.
[4] 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.
[5]

## Nizam M., “Rancang Bangun Sistem
Deteksi  Kualitas  Kapur  Pertanian Berbasis Fuzzy Logic Pada
Mikrokontroler  STM32F4  Di  Unit ZA II PT.Petrokimia Gresik,” J. Tek. Elektro  dan  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,
2018.
[6] A. Ari, Kimia Organik, Buku Bahan
Ajar Kimia Dasar No. BAK/TBB/SBG201 .
Yogyakarta:
Prodi Teknik Boga UNY, 2008.
[7] H. Santoso, Buku Monster Arduino, Belajar  Konsep  Dasar  Arduino .
Jakarta: Elang Sakti, 2017.
[8] A.  Sudarsono,  “Jaringan  Saraf
Tiruan  Untuk  Mengendalikan  Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Back
Propagation,” J.  Media  Infortama Bengkulu   Fak. Ilmu Komput. Univ. Dahasen  Bengkulu ,  vol.  12,  no.  1, 2017.