Abstrak —Identifikasi  kandungan  gas  atau  uap  diperlukan  pada banyak  bidang  aplikasi  terutama  pada  industri  pengolahan minyak  dan  gas.  Sistim  identifikasi  diperlukan  karena  adanya beberapa  cairan  berbahaya  yang  mudah  menguap  dengan  bau yang  khas  seperti  minyak  bahan  bakar  dan  alkohol.  Pada umumnya  proses  identifikasi  gas  membutuhkan  proses  yang lama,  kompleks  serta  mahal  karena  diperlukan  sampel  dari lapangan  dan  analisa  di  laboratorium.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  alat  pengidentifikasian  gas  yang  dapat  dipantau dimana saja secara real time . Pada penelitian ini telah dirancang dan  dibuat  sebuah  pengembangan  dari  sistem  electronic  nose yang ditempatkan di lingkungan industri. Sistem ini menggunakan  deret  sensor  semikonduktor  yang  berbeda  yaitu MQ-2,  MQ-9  dan  MQ-135.  Peralatan  ini  dilengkapi  teknologi yang  berbasis internet  of  things dengan  menggunakan single board  computer Raspberry  Pi  3.  Hasil  pengujian  menunjukan bahwa  sistem  ini  dapat  mengidenifikasi  alkohol,  minyak  tanah dan  bensin  dengan  tingkat  kesalahan  10%.  Sistem  ini diharapakan  dapat  mengurangi  resiko  kebaran,  ledakan, gangguan kesehatan dan pencemaran lingkungan .
Kata  Kunci —Deret  Sensor  Semikonduktor ,  Internet  of  Things , Raspberry Pi.

## I. PENDAHULUAN
DENTIFIKASI  jenis  gas  atau  uap  berbahaya  sangat diperlukan  pada  banyak  bidang  seperti  di  industri pengolahan  minyak  dan  gas  maupun  rumah  tangga.  Hal  ini dibutuhkan  karena  adanya  beberapa  cairan  berbahaya  yang mudah  menguap  dengan  bau  yang  khas  seperti  bensin,  solar, minyak  tanah,  dan  alkohol.  Biasanya  proses  identifikasi  gas membutuhkan  proses  yang  lama  dan  kompleks  serta  mahal karena  diperlukan  pengambilan  sampel  dari  lapangan  dan menganalisanya  di  laboratorium.  Metode  ini  akan  memakan waktu  yang  cukup  lama  terutama  untuk  mengidentifikasi kebocoran  gas.  Selain  berbahaya  karena  dapat  menyebabkan kebakaran, beberapa cairan seperti alkohol, minyak tanah dan premium  juga  berbahaya  bagi  kesehatan.  Jika  gas  tersebut terhirup  dengan  jangka  waktu  yang  lama  dapat  menyebabkan iritasi pada saluran pernapasan dan menyebabkan kanker.
Saat  ini  sudah  berkembang  juga  robot  yang  dapat mengidentifikasi  gas  yang  dapat  menginspeksi  adanya  gas. Namun robot  menemui kesulitan untuk melewati medan yang berkondisi berat. Maka dari itu dibutuhkan alat pengidentifikasi  jenis  gas  yang  dapat  dipantau  dimana  saja secara real time .
Perkembangan  teknologi  mengenai  sistem  electronic  nose sudah  sangat  luas  dan  umum  digunakan  untuk  berbagai bidang. Sistem electronic nose berdasarkan sensor metal oxide
semiconductor  digunakan  sebagai  teknik  alternatif  untuk klasifikasi  tingkat  kebusukan  dari  daging  merah  [1], pemantauan kesegaran sarden maroko dengan neural network yang  berbasis  sistem  electronic  nose  [2].  Berbagai  jenis electronic nose nirkabel telah dikembangkan oleh para peneliti dalam  sepuluh  tahun  terakhir  [3].  Pada  penelitian  ini  telah dirancang  sebuah  prototip  dari  sebuah  electronic  nose berbasiskan  teknologi internet  of  things dan single  board computer .

## II. DASAR TEORI

## A. Gas
Bahan kimia mudah terbakar merupakan bahan yang mudah bereaksi  dengan  oksigen  dan  dapat  menimbulkan  kebakaran yang  sangat  besar.  Reaksi  kebakaran  yang  cepat  juga  dapat menghasilkan  suatu  ledakan.  Bahan  cair  dinyatakan  mudah terbakar  bila  titik  nyala  lebih  dari  21  C  dan  55  C  pada tekanan 1 atm dan dinyatakan sangat mudah terbakar jika titik didih kurang dari 20  C pada tekanan 1 atm.
Tabel 1. Karakter Beberapa Bahan Organik Mudah Terbakar
No. Pelarut Daerah kons % mudah terbakar Titik didih o C Titik Nyala o C Titik nyala o C W cairan W uap 1. Aseton 3-13 55 -18 538 0.79 2.0 2. Benzena L4-8 80 -11 562 0.88 2.8 3. Bensin 14-7.6 38- 204 -43 280- 456 0.8 3.04 4. Etil alkohol 13-19 79 12 432 0.79 1.59 5. Etil eter 1.84-48 34 -45 180 0.71 2.55 6. Heksena LP7.5 68 -22 261 0.66 2.97 7. Karbon sulfida 1-44 46 -30 100 1.26 2.6 8. Metanol 6-36.5 65 12 464 0.79 1.1 9. Metil etil keton 2-10 80 -7 515 01.81 2.5 10. petroleuin 1-6 30-60 -57 288 0.6 2.5

## B. Sensor Gas
Sensor gas semikonduktor terdiri dari elemen sensor, dasar sensor dan tudung sensor [4]. Elemen sensor terdiri dari bahan sensor  dan  bahan  pemanas.  Elemen  sensor  menggunakan bahan  seperti  timah  (IV)  oksida  S n O 2 ,  wolfram  (VI)  oksida WO 3 , dan lainnya. Bila suatu kristal oksida logam seperti S n O 2 dipanaskan  pada  suhu  tinggi  tertentu  di  udara,  oksigen  akan teradsorpsi  pada  permukaan  kristal  dengan  muatan  negative yang diakibatkan oleh adanya elektron donor pada permukaan kristal  yang  ditransfer  ke  oksigen  teradsorpsi.  Hal  ini  akan menghasilkan  suatu  potensial  permukaan  yang  dapat

## Rancang Bangun Wireless Electronic Nose Berbasis Teknologi Internet of Things
Dwita Mido Gumelar, Muhammad Rivai, Tasripan Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
I
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2  (2017),  2337-3520 (2301-928X Print)                                A679
menghambat  aliran  elektron  yang  memunculkan  tahanan listrik.

## C. Single Board Computer
Single  Board  Computer (SBC)  adalah  sebuah  komputer lengkap  yang  dibangun  di  atas  sebuah  papan  sirkuit  tunggal dengan  mikroprosesor,  memori,  input  /  output  (I/O)  dan  fitur lain  yang  dibutuhkan  dari  sebuah  komputer  fungsional.  SBC didasarkan  pada  hampir  semua  mikroprosesor  yang  tersedia, dan  dapat  dibangun  dari  logika  diskrit  atau  programmable logic.  Berbeda  dengan  desktop  dan  komputer  pribadi,  SBC tidak  bergantung  pada  slot  ekspansi  untuk  fungsi  perifer  atau ekspansi dan sebagai pengganti telah disedialkan pin General- purpose input/output (GPIO).
Raspberry  Pi  (atau  Raspi)  adalah  sebuah  SBC  berukuran kartu  kredit  yang  dihubungkan  ke  TV  via  HDMI  dan keyboard. Sebagai Internet of Things (IoT), komputer kecil ini mampu  digunakan  untuk  menjalankan  spreadsheet,  pengolah kata dan permainan, terutama untuk memainkan video definisi tinggi.
Desain  Raspi  didasarkan  seputar  System-on-a-chip  (SoC) Broadcom BCM2835, yang telah tertanam prosesor ARM1176JZF-S  dengan  kecepatan  700  MHz,  VideoCore  IV GPU, dan 256 Megabyte RAM (model B). Penyimpanan data didisain  tidak  untuk  menggunakan hard  disk atau solid-state drive ,  melainkan  mengandalkan  kartu  SD  untuk  booting  dan penyimpanan  jangka  panjang.  Raspi  utamanya  menjalankan sistem operasi berbasis kernel Linux.
Sistem  operasi  utama  Raspi  menggunakan  Debian GNU/Linux,  mengemas Iceweasel, kaligrafi  Suite dan bahasa pemrograman  Python.  Sejumlah  distro  lainnya,  termasuk distro  buatan  Indonesia  BlankOn  Linux  yang  juga  telah menyediakan  versi  arstektur  ARM  dan  bisa  dijalankan  di Raspi. Hardware Raspberry Pi tidak memiliki real-time clock , sehingga  OS  harus  memanfaatkan  timer  jaringan server sebagai pengganti. Namun komputer yang mudah dikembangkan ini dapat ditambahkan dengan fungsi real-time (seperti  DS1307)  dan  banyak  lainnya  melalui  saluran  GPIO via antarmuka Inter-Integrated Circuit (I²C).
GPIO merupakan suatu modul pin pada sirkuit terpadu yang perilakunya dapat di kontrol melalui software. Pin GPIO tidak ditetapkan  untuk  tujuan  khusus  dan  secara  default  tidak digunakan.  Ide  dibalik  GPIO  adalah  untuk  memenuhi  sistem integrator dalam memperluas dan membangun sistem lengkap yang  membutuhkan  pin  tambahan  dari  chip  berupa  sinyal kontrol ataupun data. Adanya konektor (pin) yang tersedia dari chip  dapat  menghemat  kerumitan  saat  mengatur  sirkuit tambahan
Analog to Digital Converter (ADC) adalah pengubah input analog  menjadi  kode  digital.  ADC  banyak  digunakan  sebagai pengatur  proses  industri,  komunikasi  digital  dan  rangkaian pengukuran.  Umumnya  ADC  digunakan  sebagai  perantara antara  sensor  yang  kebanyakan  analog  dengan  sistim komputer.

## D. Komunikasi SPI
Serial  Peripheral  In terface  (SPI)  merupakan  salah  satu mode  komunikasi  serial  synchrounous.  Komunikasi  SPI membutuhkan  3  jalur  yaitu  MOSI,  MISO,  dan  SCK.  Melalui komunikasi  ini  data  dapat  saling  dikirimkan  baik  antar
mikrokontroller  maupun  antara  mikrokontroller  dengan peripheral lain.

## E. Neural Network
Neural network (NN) merupakan salah satu metoda penting dalam artificial  intelligence (AI)  yang  meniru  kinerja  otak manusia  yang  sudah  diaplikasikan  di  berbagai  bidang  [5]. Menurut  Haykin,  NN  merupakan  sejumlah  besar  prosesor yang  terdistribusi  secara  pararel  dan  terdiri  dari  unit pemrosesan  sederhana,  dimana  masing-masing  unit  memiliki kecenderungan  untuk  menyimpan  pengetahuan  yang  dialami dan dapat digunakan kembali [6].
Menurut  Kevin  Gurney,  sebuah  NN  merupakan  pertemuan saling  berhubungan  dari  elemen  pemrosesan  sederhana,  unit atau  node,  yang  fungsinya  didasarkan  pada  neuron  hewan. Pengolahan kemampuan jaringan disimpan dalam antar-satuan kekuatan sambungan atau bobot yang diperoleh dengan proses adaptasi atau belajar dari satu set pelatihan pola [7]. Gambar 1 menunjukkan  model  sebuah  neuron.  Fungsi  sigmoid  biner sering  digunakan  untuk  menentukan  keputusan  akhir  sebuah neuron yang dinyatakan:
(1)
Gambar 1. Model sebuah neuron
F. Internet of Things
Gambar 2. Internet of Things
Internet of things (IoT) adalah sebuah sistem dimana benda- benda di dunia fisik dapat dihubungkan ke internet oleh sensor [8],  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  IoT  mengacu  pada penggunaan  perangkat  dan  sistem  cerdas  yang  terhubung untuk  memanfaatkan  data  yang  dikumpulkan  oleh  sensor  dan actuator  yang  tertanam  di  mesin  dan  benda  fisik  lainnya. Manusia  tidak  akan  perlu  lagi  mengatur  mesin  saat menggunakannya,  tetapi  mesin  tersebut  dapat  mengatur dirinya sendiri dan berinteraksi dengan mesin lain yang dapat berkolaborasi dengannya.
Pada IoT setiap benda harus memiliki sebuah IP address . IP address adalah sebuah identitas dalam jaringan yang membuat benda  tersebut  bisa  diperintahkan  dari  peralatan  lain  dalam
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2  (2017),  2337-3520 (2301-928X Print)                                A680
jaringan yang sama. IP address dalam setiap peralatan tersebut akan dikoneksikan ke jaringan internet.

## III. PERANCANGAN SISTEM
Secara  umum,  sistem  terdiri  atas  perangkat  keras  dan perangkat  lunak.  Perangkat  keras  dari  sistem  berupa  blok modul  sensor,  minimum  sistem  Raspberry  Pi,  valve  dan pompa  udara,  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Sedangkan perangkat  lunak  terdiri  atas  program  pembacaan  ADC, pengaturan  valve  dan  sistem neural  network .  Gambar  4 menunjukkan diagram blok dari system yang dibuat.
Deret  sensor  gas  dihubungkan  ke Single  Board  Computer dengan  perantara  IC  MCP3008  sebagai  piranti  ADC  melalui pin  GPIO  Raspberry  Pi.  Data  sensor  akan  dianalisis  lebih lanjut  dengan  NN  untuk  identifikasi  jenis  gas  yang  diujikan. Hasil tersebut akan ditampilkan secara langsung  melalui GUI pada Raspberry Pi dalam bentuk grafik.
Gambar 3. Sistem Electronic Nose
Gambar 4. Diagram blok sistem .
Gambar 5. Struktur Neural Network
Untuk  struktur neural  network yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  gas  dapat  dilihat  pada  gambar  5. Terdapat  3 node  input  yang  digunakan,  2 hidden  layer yang  masing masing terdapat 5 neuron dan 1 neuron output.

## IV. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
Udara  dipompa  masuk  ke  dalam  silica  gel  untuk memperoleh  udara  yang  bebas  dari  uap  air.  Kemudian  udara bersih  tersebut  dilewatkan  ke  dalam  tabung  sensor  sehingga setiap  sensor  menghasilkan  respon  yang  stabil,  ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 7 menunjukkan pengujian sensor gas terhadap  uap bensin. Terlihat bahwa sensor gas MQ-2 memiliki respon yang paling cepat dibandingkan dengan sensor MQ-9 dan MQ-135. Sensor  MQ-2  juga  memiliki  nilai  tegangan  maximum  yang paling  besar.  Pada  pengujian  ini  dibutuhkan  waktu  20  detik untuk dapat mendeteksi gas premium dengan jarak sumber gas 10  cm.  Pada  percobaan  ini  dibutuhkan  waktu  pengosongan  1 menit 57 detik agar dapat dilakukan pengujian terhadap gas uji yang  lain.  Pengujian  uap  minyak  tanah  dan  alkohoh  masing- masing ditunjukkan pada Gambar 8 dan 9.
Gambar 6. Hasil Pengujian Udara Bersih
Gambar 7. Hasil pengujian uap bensin
Gambar 8. Hasil pengujian uap minyak tanah

## Gambar 9. Hasil pengujian uap alkohol
Pada  proses  pelatihan  NN  menggunakan  sebaran  masukan gas  uji  yang  digunakan,  ditunjukkan  pada  Tabel  2  sampai Tabel 5. Data yang digunakan untuk pembelajaran terdapat 40 data  input  dan  data  target.  Nilai  error  saat  pelatihan  adalah sebesar  0,00001.  Proses  pembelajaran  dilakukan  di  komputer pribadi.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mempercepat  proses  untuk mendapatkan weight dan bias yang  dibutuhkan  untuk klasifikasi.  Gambar  10  menunjukkan  grafik  dari  hasil pembelajaran . Hasil  pelatihan  ini  menunjukkan  bahwa  data target dan hasil aktual tidak jauh berbeda. Error pembelajaran dapat  dilihat  pada  Gambar  11  yang  mana  nilai  rata-rata  dari error  pembelajaran  NN  adalah  -0.000168077.  Tabel  6 menunjukkan hasil klasifikasi jenis gas dari 10 kali pengujian secara acak pada setiap jenis gas uji.
Tabel 2. Nilai input NN udara bersih Target No Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3 1 Data Input 1 2.58648 1.76979 2.06692 1 Data Input 2 2.57916 1.76391 2.06355 1 Data Input 3 2.55179 1.75901 2.03516 1 Data Input 4 2.54837 1.75656 2.03565 1 Data Input 5 2.5367 1.75316 2.02398 1 Data Input 6 2.53278 1.75171 2.02638 1 Data Input 7 2.52788 1.74734 2.01712 1 Data Input 8 2.52494 1.74831 2.01762 1 Data Input 9 2.5171 1.75316 2.01811 1 Data Input 10 2.5171 1.75316 2.01566 Tabel 3. Nilai input NN uap bensin Target No Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3 3 Data Input 1 2.68867 2.28544 2.3475 3 Data Input 2 2.73316 2.32552 2.41303
3 Data Input 3 2.76003 2.06986 2.2928 3 Data Input 4 2.78884 2.1163 2.3656 3 Data Input 5 2.74386 1.9844 2.25026 3 Data Input 6 2.77514 2.0137 2.32307 3 Data Input 7 2.7468 1.94672 2.219 3 Data Input 8 2.77466 1.9746 2.28593 3 Data Input 9 2.74386 1.93501 2.20626 3 Data Input 10 2.7659 1.95696 2.26394 Tabel 4. Nilai input NN uap minyak tanah Target No Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3 2 Data Input 1 2.51122 1.80056 1.95892 2 Data Input 2 2.51857 1.80546 1.9648 2 Data Input 3 2.51122 1.77224 1.94526 2 Data Input 4 2.5171 1.78204 1.95256 2 Data Input 5 2.51759 1.76832 1.94867 2 Data Input 6 2.52494 1.77567 1.94864 2 Data Input 7 2.50632 1.7693 1.93844 2 Data Input 8 2.51122 1.77714 1.94624 2 Data Input 9 2.5269 1.76097 1.94138 2 Data Input 10 2.52886 1.7693 1.94674 Tabel 5. Nilai input NN uap alkohol Target No Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3 1 Data Input 1 2.74288 2.42569 2.347 1 Data Input 2 2.80794 2.48633 2.42131 1 Data Input 3 2.86606 2.8788 2.66762 1 Data Input 4 2.91006 2.93546 2.73024 1 Data Input 5 2.89056 2.69307 2.53618 1 Data Input 6 2.9277 2.7468 2.5948 1 Data Input 7 2.89154 2.53424 2.39784 1 Data Input 8 2.92427 2.58991 2.45456 1 Data Input 9 2.84705 2.40813 2.29132 1 Data Input 10 2.8886 2.45359 2.34116
Gambar 10. Hasil pembelajaran NN
Gambar 11. Error pada pembelajaran NN
Tabel 6. Hasil pengujian proses Neural Network No  Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3 Gas Yang Diuji Hasil 1 2.0235 1.4272 1.5494 Minyak Tanah Alkohol 2 2.4242 1.5591 1.6129 Bensin Bensin 3 2.6442 1.5885 1.7429 Bensin Bensin 4 2.9619 2.1701 2.678 Alkohol Alkohol 5 2.1087 1.4956 1.6178 Minyak Tanah Minyak Tanah 6 2.8935 3.1638 2.1017 Alkohol Alkohol 7 2.0723 1.4956 1.608 Minyak Tanah Minyak Tanah 8 2.6532 1.5621 1.7422 Bensin Bensin 9 2.6689 2.0479 1.9648 Alkohol Alkohol 10 2.1845 1.4603 1.5885 Minyak Tanah Minyak Tanah
Gambar 12. Tampilan web untuk respon sensor dan hasil klasifikasi NN
Gambar 12 menunjukkan tampilan web untuk respon sensor dan hasil klasifikasi NN. Pada tampilan  web terdapat 10 data sensor terbaru yang berupa grafik.  Hasil identifikasi  jenis  gas oleh NN mempunyai nilai tingkat kesuksesannya adalah 90%.

## V. KESIMPULAN
Pada penilitian ini telah dilakukan rancang bangun wireless electronic  nose  berbasis  teknologi  Internet  of  Things.  Sistem ini  terdiri  dari  3  sensor  semikonduktor  yang  berbeda  yaitu MQ-2,  MQ-9  dan  MQ-135  serta single  board  computer Raspberry  Pi  3.  Proses  identifikasi  jenis  gas  menggunakan neural  network yang  dibuat  terdiri  dari  3  node  pada  input layer,  5  neuron  pada  hidden  layer  pertama,  5  neuron  pada hidden  layer  kedua  dan  1  neuron  pada  output  layer.  Hasil pengujian  menunjukan  bahwa  sistim  dapat  mendeteksi  dan mengenali  uap  bensin,  minyak  tanah  dan  akohol  dengan tingkat  keberhasilan  90%.  Sistem  ini  diharapakan  dapat mengurangi resiko kebaran, ledakan, gangguan kesehatan dan pencemaran lingkungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Barbri, Noureddine El; Llobet, Eduard; Bari, Nezha El; Correig, Xavier;  Bouchikhi,  “Electronic  Nose  Based  on  Metal  Oxide Semiconductor  Sensors  as  an  Alternative  Technique  for  the Spoilage  Classification  of  Red  Meat,” IEEE  Sensors ,  pp.  142–156, 2008.
[2]
B. Amari, Aziz; Barbri, Noureddine El; Llobet, Eduard; Bari, Nezha El;  Correig,  Xavier;  Bouchikhi,  “Monitoring  the  Freshness  of Moroccan Sardines with a Neural-Network Based Electronic Nose,”
IEEE Sensors , pp. 1209–1223, 2006.
[3] K. S. Kuncoro C.B.D, Armansyah, Saad N. H. , Jaffar .A, Low Y.C, “Wireless  e-Nose  Sensor  Node:  Start  of  the  Art.  International Symposium of Robotics and Intelligent Sensors,” 2012.
[4] M. Pinem, “Analisa Kemurnian Premium Dengan Sensor Gas TGS 2620,” Universitas Sumatra Utara, 2010. [5] Q.  He,  “Neural  Network  and  Its  Application  in  IR,”  University  of Illinois, 1999. [6] H. S, “Neural Network: A Comprehensive Foundation,” p. 12, 1998.
[7] G. K, “An Introduction to Neural Networks,” p. 13, 1997.
[8] A. Kevin, “That ‘Internet of Things’ Thing,” RFID J. , 2009.