## IDENTIFIKASI JENIS BUBUK KOPI MENGGUNAKAN ELECTRONIC NOSE DENGAN METODE PEMBELAJARAN BACKPROPAGATION
Desti Rabersyah 1* , Firdaus 2 , Derisma 3
1,3 Sistem Komputer Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas
2 Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang
* Corresponding author, e-mail: derisma@fti.unand.ac.id
Abstrak —  Perkembangan  teknologi  memungkinkan  penciptaan  sebuah  sistem  dengan  cara  kerja menyerupai  hidung,  yaitu electronic  nose (e-nose).  E-nose  dapat  dimanfaatkan  dalam  berbagai  bidang aplikasi, salah satunya untuk membedakan jenis kopi. Terdapat dua jenis utama kopi, yaitu kopi arabika (Coffea Arabica) dan kopi robusta (Coffea Robusta). Kopi memiliki karakteristik yang berbeda dan unik untuk masing – masing jenisnya. Karakteristik kopi dapat ditentukan berdasarkan kandungan gas pada kopi menggunakan e-nose. Perangkat ini terdiri dari 5 unit sensor gas yaitu TGS 2610, TGS 2611, TGS 2602, TGS  2620 dan  TGS  822. Pola  data  diperoleh  dari  perubahan  resistansi  masing  –  masing  sensor  apabila mendeteksi  aroma  kopi  yang  mengakibatkan  perubahan  tegangan.  Pola  data  tersebut  akan  diolah menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  (JST)  backpropagation.  Arsitektur  JST  backpropagation  yang digunakan dibentuk dari 5 node input, 6 node hidden dan 2 node output. Hasil output JST backpropagation yang diharapkan dapat membedakan kopi arabika dan robusta serta mampu mengenali keadaan udara bebas (tanpa kopi). Hasil pengujian memperlihatkan JST backpropagation mampu melakukan identifikasi dengan tingkat keberhasilan 40 % untuk arabika, 100 % untuk robusta dan 100 % untuk udara bebas (tanpa kopi).

## Kata Kunci : Electronic Nose,  Jaringan saraf tiruan, JST backpropagation
Abstract — The development of technology allows the creation of a system in a manner resembling a nose job, the electronic nose (e-nose). E-nose can be utilized in various application fields, one of which is to distinguish the type of coffee. There are two main types of coffee, Arabica (Coffea arabica) and robusta (Coffea Robusta). Coffee has different characteristics and unique for its kind. Characteristics of coffee can be determined based on the gas content of coffee using e-nose. This device consists of 5 units of gas sensors that  TGS  2610, TGS  2611, TGS  2602, TGS  and  TGS  2620  822. The  pattern  of  data  obtained  from  the respective resistance change, if the sensors detect coffee that resulted in a change in voltage. Pattern data will be processed using backpropagation neural network. Backpropagation architecture used is formed from the  5  input  nodes,  6  hidden  nodes  and  2  output  nodes.  The  result    are  expected  to  distinguish  between arabica  and  robusta  and  be  able  to  recognize  the  state  of  free  air  (without  coffee).  The  test  showed backpropagation NN able to identify with a success rate of 40% for arabica, robusta and 100% to 100% for free air (without coffee).
Keywords : Electronic nose, Neural Network, Backpropagation
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Hidung  merupakan  indera  yang  merespon terhadap  rangsangan  berupa  bau.  Hidung mampu  mendeteksi,  mengenal  dan  juga membedakan berbagai macam bau.
Perkembangan
teknologi memungkinkan
penciptaan  sebuah  sistem  dengan  cara  kerja
menyerupai  hidung,  yaitu  electronic  nose  (e- nose).  E-nose  dapat  dimanfaatkan  dalam berbagai  bidang  aplikasi,  diantaranya  untuk mengukur  dan  menentukan  kualitas  makanan, memonitor pencemaran udara, serta pendeteksian berbagai macam gas dan racun. Di dalam  aplikasi  industri  makanan  dan  minuman e-nose  telah  digunakan  pada  berbagai  macam
jenis  makanan  dan  minuman,  seperti;  daging, biji-bijian,  bir,  jamur,  keju,  gula,  ikan,  buah- buahan, jus, minuman berakhohol dan kopi [1].
Kopi  (Coffea  sp.)  adalah  spesies  tanaman yang  termasuk  dalam  famili  Rubiaceae  dan genus  Coffea.  Tanaman  kopi  terdiri  dari  jenis Coffea  robusta,  Coffea  arabica,  dan  Coffea liberica.  Kopi  merupakan  komoditas  ekspor dunia dengan nilai ekonomis yang relatif tinggi di  pasaran,  di  Indonesia  kopi  juga  merupakan salah satu komoditas ekspor unggulan yang terus dikembangkan[2][3].
Pada  penelitian  ini,  akan  dikembangkan sebuah  sistem  Identifikasi  Jenis  Bubuk  Kopi Menggunakan  Electronic  Nose  dengan  Metode Pembelajaran  JST  Backpropagation  sebagai model dari hidung manusia yang merepresentasikan aplikasi yang mampu mengidentifikasi jenis bubuk kopi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kopi
Tumbuhan  kopi  diperkirakan  berasal  dari hutan-hutan  tropis  di  kawasan  Afrika.  Kopi arabika berasal dari kawasan pegunungan tinggi di  Barat  Ethiopia  maupun  di  kawasan  utara Kenya,  kopi  Robusta  di  Ivory  Coast  dan Republik  Afrika  Tengah.  Hal  ini  membuktikan bahwa  tumbuhan  kopi  mudah  beradaptasi dengan lingkungan tumbuhnya[4].
Gambar 1. Biji Dan Bubuk Kopi
Dari  sekian  banyak  jenis  biji  kopi  yang dijual di pasaran, hanya terdapat dua jenis spesis utama, yaitu kopi arabika (Coffea Arabica) dan Robusta (Coffea Robusta). Masing-masing jenis kopi  ini  memiliki  keunikannya  masing-masing. Adapun komposisi kimia dari biji kopi sebelum dan setelah disangrai dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini [5]:
Tabel 1.  Komposisi Kimia Biji dan Bubuk Kopi

## 2.2. Sensor Gas
Sensor  gas  adalah  alat  yang  dapat menghasilkan  sinyal  listrik  sebagai  fungsi interaksinya dengan senyawa kimia, seperti gas atau  uap  senyawa  organik.  Bahan  detektor  gas dari  sensor  gas  semikonduktor  adalah  metal oksida, khususnya senyawa SnO2 [6].
Gambar 2. Struktur Sensor Gas

## 1. Sensor TGS 2610
Gambar 3. TGS 2610
TGS 2610 adalah suatu jenis semikonduktor oksida logam film tebal yang dapat mendeteksi adanya  kebocoran  gas  LPG,  beroperasi  dengan konsumsi  arus  yang  rendah  dan  memiliki  daya tahan yang lama dalam penggunaannya.
2.  Sensor TGS 2611
Sensor gas TGS 2611 adalah sensor gas yang memiliki  sensitifitas  tinggi  terhadap  adanya konsentrasi gas metana disekitar sensor tersebut. Sensor  gas  TGS2611  memiliki  konsumsi  arus yang  rendah  sehinga  dapat  digunakan  dalam waktu  yang  lama.  TGS  2611  membutuhkan 56mA untuk konsumsi arus.
Gambar 4. TGS 2611
3. Sensor TGS 2602
Sensor TGS 2602 memiliki tingkat
sensitivitas yang baik terhadap konsentrasi kecil zat  berbau  seperti  amonia  dan  H2S  ynag dihasilkan dari material buangan pada lingkungan  kantor  atau  rumah.  TGS  2602  juga memiliki  sensitivitas  yang  tinggi  terhadap konsentrasi  kecil  VOCs  seperti  toluena  yang dipancarkan  dari  proses  penghalusan  kayu  dan produk konstruksi.
Gambar 5. TGS 2602
4. Sensor TGS 2620 Sensor TGS 2620 memiliki sensitivitas yang tinggi  terhadap  uap  larutan  organik  dan  uap lainya.  Selain  itu  TGS  2620  juga  sensitif  pada gas  yang  mudah  terbakar  seperti  karbon monoksida.  Sehingga  TGS  2620  sangat  baik dijadikan sebagai general purpose gas sensor.
Gambar 6. TGS 2620
5. Sensor TGS 822 TGS  822  memiliki  sensitivitas  yang  tinggi terhadap  uap  pelarut  organik  dan  uap  lainya. TGS  822  juga  memiliki  kepekaan  terhadap berbagai gas yang mudah terbakar seperti karbon monoksida.
Gambar 7. TGS 822

## 2.3. Electronic Nose
E-nose  memiliki  serangkaian  sensor  gas yang  masing-masing  akan  memberikan  reaksi terhadap perubahan bau atau aroma. Aroma atau odor akan memberikan reaksi berupa perubahan tahanan pada setiap gas sensor. Dengan adanya perubahan tahanan dari setiap gas sensor ini akan mengakibatkan  timbulnya  perubahan  voltase. Data  yang  diperoleh  dari  perubahan  voltase  ini berupa data digital komputer. Untuk selanjutnya, data tersebut akan diolah dengan menggunakan metode neural network[7].
Prinsip  kerja  e-nose  menirukan  fungsi hidung  manusia,  yang  mana  di  dalamnya dijumpai  berbagai  reseptor  pengidentifikasi aroma.  Reseptor  -  reseptor  ini  fungsinya digantikan oleh sensor pada e-nose, tiap reseptor yang ada akan memberikan respon yang berbeda dari uap aroma yang sama[1].

## 2.4. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan
jaringan syaraf biologi.Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan  untuk  mengenali  pola  yang  digunakan selama  pelatihan,  serta  kemampuan  jaringan untuk  memberikan  respon  yang  benar  terhadap pola  masukan  yang  serupa  (tapi  tidak  sama) dengan  pola  yang  dipakai  selama  pelatihan. Backpropagation memiliki lapisan input, lapisan output  dan  beberapa  lapisan  tersembunyi  yang maing – masing terdiri dari beberapa unit[8].
Gambar 8. Arsitektur JST Backpropagation[6]
Pelatihan backpropagation meliputi 3 fase. Fase  pertama  adalah  fase  maju.  Pola  masukan menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  ditentukan. Fase  kedua  adalah  fase  mundur.  Selisih  antara keluaran jaringan dengan target yang diinginkan merupakan  kesalahan  yang  terjadi.  Kesalahan tersebut dipropagasi mundur, dimulai dari garis yang berhubungan langsung dengan unit-unit di lapisan keluaran. Fase ketiga adalah modifikasi bobot untuk menurunkan kesalahan yang terjadi. Setelah  pelatihan  selesai  dilakukan,  jaringan dapat dipakai untuk pengenalan pola[8].

## 3. METODOLOGI
Sistem  yang  akan  dibangun  pada  penelitian ini  akan  menggunakan  beberapa  set  sensor, arduino dan PC, seperti Gambar 9.
Gambar 9. Rancangan Sistem
Sitem  akan  menerima  input  sinyal  dari beberapa set sensor gas, yaitu; TGS 2610, TGS 2611,  TGS  2602,  TGS  2620,  dan  TGS  822. Ketika sensor mendeteksi adanya unsur gas dari aroma  bubuk  kopi  maka  resistansi  dari  sensor akan berubah sehingga mengakibatkan
perubahan  voltase.  Resistansi  sensor  akan menurun  tergantung  konsentrasi  zat  yang terdeteksi,  semakin  kuat  konsentrasi  zat  yang terdeteksi maka semakin rendah resistansi sensor. Sinyal  ini  akan  diproses  oleh  rangkaian pengkondisi sinyal untuk diteruskan ke rangkaian analog digital converter (ADC) untuk dikonversi ke dalam bentuk digital. Sinyal dalam bentuk digital inilah yang akan diteruskan ke PC untuk diolah menggunakan JST backpropagation.
JST  Backpropagation  yang  akan  digunakan dibangun dengan arsitektur 1 input layer 5 node,
1 hidden layer 6 node, dan 1 output layer 2 node, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Rancangan Struktur JST Backpropagation
Pengolahan  data  akan  dilakukan  dengan melakukan  pelatihan  JST  backpropagation  dan identifikasi
forward-propagation. Proses pelatihan dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar  11.  Rancangan  Proses  Training Backpropagation
Setelah  proses  training  diatas  terpenuhi maka nilai bobot telah diperoleh untuk masing– masing  sampel,  selanjutnya  proses  identifikasi telah  dapat  dilakukan.  Proses  ini  hampir  sama dengan  proses  pembelajaran,  hanya  saja  pada proses  identifikasi  tidak  ditujukan  untuk memperoleh bobot karena sistem telah memiliki nilai  bobot  hasil  dari  proses  pembelajaran. Proses  pengidentifikasian  yang  dapat  dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Proses Identifikasi
Berikutnya akan diperoleh hasil keputusan dari  data  input  yang  dideteksi  oleh  sensor  gas setelah  diproses  menggunakan  metode  JST Backpropagation. Hasil yang diharapkan adalah mampu  membedakan  dan  mengidentifikasi bubuk kopi berdasarkan jenisnya masing-masing.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  13  menampilkan  Implementasi  dari E-Nose. Selanjutnya pengujian dilakukan untuk
mengetahui  bahwa  sistem  yang  dibuat  dapat berjalan dengan baik dan stabil.

## Gambar 13. Implementasi Sistem

## 4.1.  Pengujian Respon Sensor
Pengukuran  respon  sensor  gas  dilakukan terhadap tiga macam sampel data, yaitu sampel udara  bebas  (tanpa  kopi),  sampel  kopi  arabika, sampel  kopi  robusta.  Sebelum  melakukan pengujian, sensor dipanaskan selama ± 20 menit hingga nilai tegangan pada grafik terlihat stabil. Pengujian dilakukan dengan mengisolasi sampel kopi  di  dalam  wadah  uji  yang  berhubungan langsung dengan sederetan sensor gas. Rangkaian  ini  akan  mengirim  data  ke  Arduino untuk  selanjutnya  akan  dikirimkan  ke  PC menggunakan  kabel  USB  Arduino.  Respon sensor  akan  terlihat  pada  perubahan  garfik program yang ditampilkan pada PC/laptop. Data yang digunakan adalah data pada counter ke-400.
Adapun  respon  sensor  terhadap  masing  – masing sampel adalah sebagai berikut:
Gambar 14. Respon Sensor Tanpa Kopi
Percobaan  pertama  dilakukan  terhadap sampel tanpa kopi. Gambar 14 memperlihatkan pola data pada kondisi udara bebas (tanpa kopi). Data ini akan menjadi acuan untuk kedua jenis sampel kopi.
Gambar 15. Respon Sensor Kopi Arabika
Percobaan kedua dilakukan terhadap sampel  kopi  arabika.  Berdasarkan  gambar  15 terlihat  terjadinya  peningkatan  nilai  ADC  pada sensor TGS 2602, TGS 2620 dan TGS 822. Hal ini  mengindikasikan  terdeteksinya  kandungan hidrogen sulfida, alkhohol serta karbonmonoksida pada sampel kopi arabika.
Gambar 16. Respon Sensor Kopi Robusta
Percobaan  ketiga  dilakukan  terhadap sampel  kopi  robusta.  Berdasarkan  gambar  16 juga  terlihat  terjadinya  peningkatan  nilai  ADC pada sensor TGS 2602, TGS 2620 dan TGS 822. Hal ini mengindikasikan pada kopi robusta juga dideteksi kandungan hidrogen sulfida, alkhohol serta karbonmonoksida.

## 4.2.  Pengujian Sistem
4.2.1. Training Backpropagation
Proses  training  akan  dilakukan  terhadap data  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.  Proses training ini menggunakan metode JST backpropagation dengan fungsi aktivasi sigmoid binner, oleh karena itu data yang diperoleh harus
ditranformasikan  terlebih  dahulu  ke  interval keluaran fungsi aktivasi sigmoid binner, dengan menggunakan  metode  normalisasi  data  sebagai berikut:
(1) Keterangan : x   = nilai ADC x’  = nilai setelah transformasi a   = data minimum b   = data maksimum
Proses training dilakukan dengan menggunakan  MATLAB  untuk  menghasilkan nilai  bobot  baru  yang  akan  digunakan  dalam proses  identifikasi.  Pada  proses  training,  nilai mean square error (MSE) yang digunakan adalah 0,0001 dan laju pemahaman (α) sebesar 0,1.
Gambar 17. Performance Proses Training
Gambar 17 memperlihatkan proses training dimana batas nilai MSE = 0.0001 telah dilewati pada epoch ke-33. Berdasarkan gambar 17  proses  training  telah  berhasil  dilakukan  dan mencapai target yang telah ditetapkan.

## 4.2.2. Identifikasi Data Sampel Uji
Proses identifikasi akan dilakukan sebanyak  10  kali  percobaan  untuk  masing masing  sampel.  Pada  tahap  identifikasi  akan digunakan  proses  forward  identification.  Hasil identifikasi  dapat  ditampilkan  pada  layar monitor PC/Laptop.
Setelah  melakukan  pengujian  terhadap sampel uji, maka didapatkan data hasil pengujian sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Identifikasi Sampel Uji

## 5. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  beberapa  kali  pengujian dan  menganalisa  hasil  yang  diperoleh  maka dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Dengan mengimplementasikan jaringan saraf tiruan backpropagation sistem mampu melakukan  identifikasi  jenis  bubuk  kopi dengan  tingkat  keberhasilan  untuk  udara netral  (tanpa  kopi),  kopi  arabika  dan  kopi robusta secara berturut-turut adalah 100%, 40% dan 100%.
2. Sensor  gas  TGS  2602,  TGS  2620  dan  TGS 822  mendeteksi  adanya  kandungan  gas amonia,  hidrogen  sulfida,  alkhohol  dan karbon monoksida pada bubuk kopi sedangkan  sensor  gas  TGS  2610  dan  TGS 2611  tidak  mendeteksi  adanya  kandungan gas butana dan metana pada bubuk kopi.
3. Kandungan gas amonia, hidrogen sulfida dan karbonmonoksida  pada  bubuk  kopi  arabika lebih tinggi dibandingkan bubuk kopi robusta sedangkan  kandungan  alkhohol  pada  bubuk kopi  arabika  lebih  rendah  dibandingkan bubuk kopi robusta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hendrick.  Rivai,  Muhammad.  Tasripan. 2010.  Klasifikasi  Odor  Pada  Ruang Terbuka  dengan  Menggunakan  Short
Time  Fourier  Transform  dan  Neural
Learning  Vector  Quantization.  Digilib
ITS, Surabaya.
[2] Najiyati, S. Danarti, 1997. Budidaya Kopi dan  Pengolahan  Pasca  Panen.  Penebar Swadaya, Jakarta.
[3] Spillane,  J.J.  1990.  Komoditi  Kopi Peranannya Dalam Perekonomian Indonesia. Kanisius, Yogyakarta. [4] Siswoputranto, P.S., 1992. Kopi Internasional  dan  Indonesia.  Kanisius, Yogyakarta. [5] Clarke,  R.J.,  R.Macrae.  1985.  Coffee Volume  I  :  Chemistry.  Elsevier  Applied. Science Publishers, London. [6] Figaro.  2004,  “General  Information  for
TGS Sensor”, figarosensor.com
[7] Rahayoe,  Sri.  dkk.  2007.  Laporan  Hasil Penenlitian  Perancangan    “Hidung Elektronik”  Untuk  Penentuan  Kualitas
Aroma Teh Dengan Menggunakan Sistem
Jaringan Syaraf. FTP UGM, Yogyakarta.
[8] Siang,  Jong  Jek.  2004.  Jaringan  Syaraf tiruan & Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Penerbit Andi, Yogyakarta.

## Biodata Penulis
Derisma adalah  seorang  pengajar  di  Fakultas Teknologi  Informasi  Universitas  Andalas  sejak tahun 2010. Penulis menamatkan pendidikan S1 di  Universitas  Andalas  pada  tahun  2005  dan menamatkan pendidikan S2 di Institut Teknologi Bandung pada tahun 2010.