## KLASIFIKASI AROMA TEMBAKAU MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR

## QUANTIZATION
M. Nurul Arif , Misbah , Yoedo Ageng Surya.
Universitas Muhammadiyah Gresik
Jl.Sumatera No. 101 GKB, gresik
E-mail:arifwidiyanto750@gmail.com, misbah@domain, mryoedo@gmail.com

## ABSTRAK
Aroma  tembakau  ditentukan  oleh  kandungan  gas-gas  atau  jumlah  campuran  bahan  organik  yang  mudah menguap dan tidak mudah menguap. Proses penentuan sebelumnya telah di lakukan dengan metode analistis konvensional, yang  melibatkan  kombinasi  antara  manusia  dan  instrumentasi  sekala  besar.  Metode ini  sangat mahal dalam kaitannya dengan waktu dan tenaga kerja, karena membutuhkan peralatan yang sangat komplek dan  tingkat  ketelitian  dari  analisa  yang  di  lakukan  oleh  ahli  tembakau  pada  saat  tertentu,  karena  indra penciuman ahli tembakau menjadi sangat rendah pada saat tertentu. karena indra penciuman manusia sangat tergantung pada kelembaban, suhu dan kondisi fisik. Oleh sebab itu di buatlah alat yang dapat mendekati dari hasil  penciuman  para  ahli  tembakau.  Dengan  mengalirkan  gas  yang  di  hasilkan  tembakau  ke  sensor  untuk dideteksi dan di lakukan proses sinyal analog menjadi sinyal digital (ADC). Setelah proses ADC, data akan di kirim  ke  pc  melalui  komunikasi  serial  untuk  di  lakukan  proses  pelatihan neural  network menggunakan learning  vector  quantization  untuk  menentukan  bobot  dari  jaringan neural  network kemudian  hasil  dari pelatihan  digunakan  untuk  klasifikasi  tembakau  yang  diterima  dan  ditolak.  Dari  hasil  pengujian  sistem  ini dapat  mengidentifikasi  tembakau  yang  diterima  dan  tembakau  yang  ditolak  dengan  tingkat  ke  akuratan 93,3%.

## Kata kunci: klasifikasi tembakau menggunakan learning vector quantization

## I. PENDAHULUAN
Tembakau  merupakan  bahan  baku  utama untuk  pembuatan  rokok.  Sehingga  kualitas  dari tembakau  tersebut  sangat  berpengaruh  langsung pada  kualitas  rokok  tersebut.  Salah  satu  dari penentuan  kualitas  tembakau  itu  dari  aroma. Dalam  aroma  tembakau  banyak  terkandung berbagai  macam  zat  kimia  yang  bersifat volatile dan non  volatile .  Untuk  mengetahui  zat  kimia tersebut biasanya menggunakan teknologi krimatografi gas.
Petani  banyak  yang  belum  bisa  menentukan kualitas  tembakau  sehingga  para  petani  ini menyetorkan  hasil  panennya  ke  pengepul, kemudian  dari  pengepul  menguji  tembakau tersebut.  Setelah  di  uji  kemudian  tembakau diseleksi, tidak jarang hasil panen mereka banyak yang  dikembalikan  sehingga  berdampak  kerugian bagi  spetani  pada  transpotasi  dan  biaya  kuli panggul untuk menyetorkan tembakau.
Maka  dalam  penelitian  ini  diambil  judul “Klasifikasi  Aroma  Tembakau  Menggunakan LearninVector  Quantization”.  Pada  alat  ini menggunakan sensor gas MQ4, MQ7, MQ135 dan MQ137  untuk  mendeteksi  kandungan  tembakau learning vector quantization mengenalkan mikrokontroler  terhadap  klasifikasi  aroma  dari tembakau.

## II. LANDASAN TEORI TEMBAKAU
Tembakau  adalah  produk  pertanian  yang diproses  dari  daun  tanaman.  Pada  umumnya tembakau  di  buat    menjadi  rokok,  tembakau kunyah  dan  juga  dapat  di  gunakan  sebagai  obat dalam bentuk nikotin tartrat. Selain itu terbakau di bidang  pertanian  di  buat  menjadi  pestisida. Tembakau  telah  lama  di  gunakan  sebagi entheogen  di  amerika.  Kedatangan  bangsa  eropa ke  amerika  utara  mempopulerkan  perdagangan tembakau  sebagai  obat  penenang.  Tembakau mengandung  komponen  volatile  sebanyak  300
macam  yang  berperan  dalam  memberikan  cita aroma  khas  pada  tembakau.  Diantaranya  adalah protein,  nikotin,  pati,  polypenol,  magnesium (Mg), calcium (Ca), phosphor (P), Zn, potassium, Cu dan lainnya (Rivai, 2011). Tanaman tembakau merupakan  salah  satu  tanaman  tropis  amerika,  di mana  bangsa  pribumi  menggunakannya  dalam upacara  adat  dan  untuk  pengonbatan  (Basyir, 2006).
Sensor MQ (MQ4, MQ7, MQ135, MQ137)
Tabel`1 sensor yang digunakan sensor Sensivity to MQ4 Natural gas, Methane

## MQ7
Karbon Monoksida (CO) MQ135 Air Quality Control (NH3,Benzene,Alcohol,Smoke) MQ137 Ammonia Learning Vector Quantization (LVQ) Suatu
metode untuk melakukan pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  yang terawasi.  Suatu  lapisan  kompetitif  akan  secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor- vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil  dari  lapisan  kompetitif  ini  hanya  tergantung pada  jarak  antara  vektor-vektor  input.  Jika  dua vektor  input  mendekati  sama,  maka  lapisan kompetitif  akan  meletakkan  kedua  vektor  input tersebut ke dalam kelas yang sama. (Kusumadewi,2003). Pada gambar      ditunjukkan arsitektur  LVQ  yang  digunakan  pada  penelitian ini.
Gambar 1 Arsitektur Jaringan LVQ Pada  jaringan  LVQ,  pembelajaran  atau  pelatihan jaringan harus dilakukan terlebih dahulu. Pembelajaran akan menyesuaikan bobot denganpola-pola  yang  dipelajari  dari  data. Algoritma  pembelajaran  LVQ  dapat  dilihat sebagaiberikut (Kusumadewi,2003) :
0. Tetapkan :
a. Bobot  awal  variable  input  ke-j menuju kekelas (cluster) ke-i:
Wij,  dengani=1,2,..,K  ;  dan j=1,2,..,m.
b. Maksimum epoh: MaxEpoh.
c. Parameter learning rate: α.
d. Pengurangan learning
rate :Decα.
e. Minimal  learning  rate  yang diperbolehkan: Min . 𝛼 .
1. Masukkan: a. Data input :Xij; dengani=1,2,..,n; dan j=1,2,..,m.
b. Target berupakelas : Tk; dengan k=1,2,..,n.
2. Tetapkan kondisi awal: epoh=0
3. Kerjakan jika: (epoh ≤ MaxEpoh) dan ( 𝛼 ≥ Min . 𝛼 )
a. Epoh =epoh+1;
b. Kerjakan untuk i=1 sampai n
a) Tentukan J sedemikian hingga |Xi-Wj| minimum; dengan j=1,2,..,K. b) Perbaiki Wj dengan ketentuan :
Jika  T  =  Cj,  maka  Wj= Wj(lama) + 𝛼 (Xi-Wj)   (2.1) Jika  T  ≠  Cj,  maka  Wj= Wj(lama) - 𝛼 (Xi-Wj)  (2.2) c. Kurangi  nilaiα . (Pengurangan α bisa  dilakukan  dengan  : α = α - Dec α ; atau α =  α ∗ Decα ).
4. Tes kondisi berhenti dengan, X, vektor-vektor pelatihan (X1,…Xi,…Xn). T,  kategori  atau  kelas  yg  benar  untuk vektor-vektor pelatihan  Wj,  vektor bobot pada unit keluaran ke-j (W1j,…Wij,…,Wnj). Cj, kategori atau kelas yang merepresentasikan oleh unit keluaran ke- j. ||x-wj||,  jarak    Euclidean  antara vektor  masukan  dan  vektor  bobot untuk unit keluaran ke-j.
Setelah dilakukan pelatihan akan diperoleh bobot- bobot akhir (W) yang mana akan digunakan untuk simulasi atau pengujian.

## III. METODE

## Pembuatan Sistem
Perancangan  sistem  klasifikasi  aroma tembakau berdasar bahan campuran menggunakan sensor  gas  dan  metode  jaringan  syaraftiruan learning  vector  quantization dibagi  menjadi  dua bagian yaitu  perancangan  perangkat  keras (hardware) dan  perancangan  perangkat  lunak ( software) .

## Perancangan Hardware
Perangkat  keras  terdiri  dari  modul Arduino  Uno  versi  R3,  modul  Bluetooth  HC-05, Modul  LCD 16 x 2, sensor suhu dan kelembapan DHT-11,  4  Modul  sensor  gas  yang  berbeda  yaitu MQ-4,  MQ-7,  MQ-135  dan  MQ-137  juga beberapa  perangkat  penunjang  seperti fan DC5v sebagai exhaust, rangkaian  pembagi  tegangan ( VCC )  serta  rangka  (cover)  yang  melindungi seluruh  komponen  elektrik.  Berikut  skema  kerja sistem:

## Gambar 2 Rangkaian Sensor Gas dan Sensor Kelembapan
Gambar 3 Rangkaian Keseluruhan Sistem
Pada  rangkaian  sensor  gas  dan  sensor kelembapan  udara  (DHT-11)  ,  pin-pin  yang digunakan  dari  setiap  sensor  hampir  sama  ,  yaitu pin  tegangan  (Vcc)  yang  mana  diberikan  5V  dan arus  3A  yang  cukup  besar  untuk  aktivasi  sensor ( Heating )  , Ground (Gnd)  dan Digital  Output
(DO)  .  Untuk  menghubungkan  antara  sensor  ke mikrokontroler Arduino Uno maka pin ouput dari sensor  dihubungkan  ke  pin  digital  pada  arduino
uno  yaitu  pin  digital  nomer  (2-6)  seperti  gambar rangkaian  diatas.  Penggunaan mini  fan DC  5  V untuk  menyedot  gas  sampling  disambungkan power  (Vcc)  dan  Ground  (GND)  dari  rangkaian sensor ini. Penambahan komponen heat sink pada rangkaian  ini  perlu  dilakukan  agar  mencegah pemanasan  yang  berlebih  dari power  supply melalui regulator.
Perancangan Software Pada pembuatan perangkat lunak menggunakan  aplikasi  Arduino  IDE  1.8.5,  yang berfungsi  sebagai  aplikasi  programming  atau koding  dariArduino  Uno.  Program  akan  bekerja dengan  menganalisa  data  hasil  uji  coba    dan pemrosesan  jaringan  saraf  tiruan  dan  menyimpan dalam  memori  untuk  diolah  dan  diukur  pada aplikasi Matlab dan Delphi di PC .
Pada perancangan software sistem pengukur kandungan aroma tembakau ini menggunakan  bahasa  C  sebagai compiler pada Arduino  1.8.5  IDE  dan MATLAB  2013 untuk pembuatan software pada  PC.  Bahasa  C (Coding) pada  aplikasi  Arduino  IDE  digunakan  untuk membuat  program  pada  flowchart  pemrograman mampu  mengatur kinerja dari hardware sehingga dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Contoh Sampling Tembakau
Gamabar 4 Sampling Sinyal ADC

## Pengambilan Data Tiap Sensor
Dalam  percobaan  pengambilan  data sampel dari alat sampling, di peroleh besaran nilai yang  berbeda  dari  tiap  sensor,  setiap  kelas tembakau  di  lakukan  15  kali  pengujian  dan  rata- rata waktu yang di butuhkan untuk mendapat data nilai  yang  stabil  adalah  10  menit  ataupun  dari program Delphi tersebut lebih dari 130 data.kemudian  di  catat  sehingga  di  dapatkan
pembacaastabil  sensor  yang  akan  di  catat  pada ms.exel dan akan di olah pada matlab.

## Pengujian alat dengan sampel tembakau
Berikut  adalah  pendeteksian  aroma  dari tembakau  yang  di  uji.  Respon  pada  nilai  yang keluar  setelah  hasil  pendeteksian  tembakau setelah setabil, maka dapat di tampilkan tembakau kelas 1, kelas 2 dan kelas 3 pada tabel 2.
Tabel 2 Data rata-rata keseluruhan saat stabil

## Pelatihan data latih
Berikut  hasil  data  latih  aroma  dari  tembakau yang  di  uji.  Respon  pada  hasil  pendeteksian tembakau pada tabel 3 :
Tabel 3 data latih
Data  tersebut  nantinya  akan  di  gunakan untuk  ditrening  dengan  menggunakan  learning vector  quantization  seperti  pada  tabel  3.  dari semua data masing masing jenis tembakau di rata- rata  dengan  polanya  di  gabungkan  terlihat  terjadi perbedaan  pola  anatara  tembakau  berumur  3 minggu,  4  minggu  dan  8  minggu.  Seperti  pada gambar 4.
Gamabar 5 pola gabungan tembakau
Tabel 4 data uji tembakau

## Pengujian dan penentuan kelas pada Matlab
Dalam  pengujian  dan  penentuan  kelas dilakukan  dengan  memasuk  kan  data  uji  tiap-tiap jenis  tembakau  kedalam  kodingan  Matlab  pada program  x1  =  [479;    141;        143;  582];  sedang program  y1  =  vec2ind(net(x1))  tidak  dirubah.
0 100 200 300 400 500 600 700 kelas 1 kelas 2 kelas 3
Kemudian  dijalankan  dan  diamati  pada  kolom Command  Window untuk  melihat  hasil  dari program  LVQ  tersebut.  Setiap  percobaan  dicatat dan  dicari  terus  menerus  dengan  merubah parameter hidden  layer sampai  menemui  hasil yang  diharapkan  dan  pastikan  pada  bagian performance menunjukkan  nilai  mendekati  0 atau< 0,375
Gambar 6 performance yang sudah sesuai criteria

## Hasil Pengujian
Hasil pengujian dari alat di jelaskan pada tabel berikut:
Tabel 5 Data keseluruhan pengujian kelas 1 (4 minngu)
Keterangan:   Diterima  = 0    Ditolak    = x
Tabel 6 Data keseluruhan pengujian kelas 2 (3 minngu)
Keterangan:   Diterima  = 0   Ditolak    = x
Tabel 7 Data keseluruhan pengujian kelas 3 (8
minngu)
Keterangan:   Diterima  = 0   Ditolak    = x
Tahap  yang  perlu  dilakukan  adalah  melakukan pengujian  terhadap  sistem  klasifikasi  tembakau oleh  sensor  gas  yang  akan  ditampilkan  pada aplikasi  Delphi  dan  simpan  hasil  nilai  grafik dalam  pada  MS.Excel  untuk  dicari  dan  dipilih data  saat  grafik  stabil  kurang  lebih  selama  10 menit.  Setelah  data  didapat  kemudian  dijadikan data  uji  pada  penulisan  program  Matlab.  Metode learning  vector  quantization memiliki  tingkat keakuratan  93,3%  atau  dengan  tingkat  eror  6.7% dari 45 pengujian.

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  alat  dan  haasil analisa dapat di buat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengunaan  deret  sensor  semikonduktor dapat  meningkatkan  kehandalan  dari system karena  memiliki selektifitas  yang lebih banyak.
2. Metode learning  vector  quantization di gunakan  untuk  mengklasifikasi  aroma tembakau  berumur  3  minggu,  4  minggu dan 8  mingu. Dengan tingkat keakuratan 93,3% atau dengan tingkat eror 6.7% dari 45 pengujian.
3. Untuk  waktu  pengujian  alat  rata  rata  10 menit  untuk  mendapatkan  data  yang stabil.
4. Dari  pengujian alat waktu terbaik untuk pengambilan  data  adalah  di  pagi  hari karena  di  waktu  pagi  aroma  tembakau akan lebih pekat di banding dengan siang hari.
5. Penguji  menggunakan  varietas  tanaman tembakau  berjenis  kelombo  (asli  dari temanggung).

## 5.2 Saran
Beberapa  saran  demi  perbaikan  dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Kesing atau box sensor di sarankan untuk lebih  kecil  agar  pembacaan  gas  lebih merata.
2. Gunakan  udara  referensi  untuk  sebagai base  line agar data  yang di peroleh  lebih setabil.
3. Di  sarankan  pengambilan  data  uji  di waktu pagi , siang dan malam agar untuk data  latihnya  lebih  bisa  menangkap  data yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiansyah  Fendi,  Misbah,  Pressa  P.  S.S. 2018. Sistem Monitoring Debu dan
Karbon  Monoksida  Pada  Lingkungan KerjanBoiler di PT. KARUNIA
ALAM  SEGAR,  Jurnal  IKRA-ITH Teknologi Vol 2 No 3 ISSN 2580-4308.
Fausett,  L.,  1994, Fundamentals  of  Neural Network:Architectures, Algorithms, and  Applications ,Prentice-Hall,Inc.,New Jersey.
Figaro.  2004,  “General  Information  for  TGS 2600”, figarosensor.com
Kusumadewi, S.,2003. ArtificialIntellegence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu,Yogyakarta
QIN  WANG  Zheng-yin  1  and  SHI  Jun- xiong3.2007.” Quality Charracteristics of  Tobacco  Leaves  with  Different Aromatic Styles from Guizhou Prvince,
China ”. Agricultural Sciences  in China
2007. 6(2): 220-226.
Rivai Muhammad, 2011. Klasifikasi Tembakau Menggunakan Deret Sensor Tin-Oxide  dan  Neural  Network,  JAVA
Journal of ElektronicsEngineering, Vol. 9, No.2,2011.
Tirtosastron  Samsuri,  A.  S.  Murdiyati,  2010. Kandungan Kimia Tembakau dan Rokok. Buletin Tanaman tembakau,Serat dan Minyak Industri2 (1). 33- 34 ISSN 2085-6717.