Abstrak—Dalam suatu sistem identifikasi gas menggunakan sensor Quartz Crystal Microbalance  (QCM) diperlukan sebuah pencacah frekuensi yang digunakan untuk menghitung perubahan frekuensi dari sensor. Sistem ini digunakan untuk menghasilkan output  berupa perubahan frekuensi yang akan diproses untuk identifikasi gas. Metode ini menggunakan selisih antara frekuensi sensor QCM dan frekuensi referensi. Hasil dari selisih tersebut dibagi dan digunakan untuk mengaktifkan pencacah frekuensi. Semakin besar bilangan pembagi, maka sistem pencacah frekuensi ini semakin stabil dan akurat.  Penelitian  ini menggunakan kristal referensi 20MHz dengan pencacah frekuensi 24 bit. Data hasil pencacahan diakuisisi oleh mikrokontroler dan dikirim ke komputer untuk proses identifikasi menggunakan neural network.  Output  dari  neural network  ini merupakan hasil dari proses identifikasi gas. Dengan metode yang digunakan, perubahan frekuensi yang dapat dideteksi mencapai 0,068 Hz. Dalam pengujian  keseluruhan sistem digunakan 3 bahan uji, yaitu alkohol, amoniak, dan asam asetat (cuka).Untuk sistem identifikasi gas telah dapat mengenali gas uji dengan keberhasilan 90%. Secara keseluruhan, metode ini diharapkan menjadi metode yang baik untuk sistem identifikasi gas.
Kata Kunci—Pencacah frekuensi, QCM,  neural network.

## I. PENDAHULUAN
idung merupakan alat indera manusia yang menanggapi rangsang berupa bau atau zat kimia berupa gas. Dalam sistem penciuman,  hidung dapat dibuat tiruannya dengan menggunakan beberapa sensor gas. Identifikasi gas  ini sangat penting untuk industri makanan dan minuman, yaitu untuk mengetahui adanya gas-gas yang berbahaya untuk  memonitor atau mengontrol kualitas suatu produk.
Pada metode konvensional, cara yang digunakan adalah dengan  menggunakan counter konvensional dengan waktu kurang lebih 1 detik untuk dapat menghitung perubahan frekuensi dari sensor.
Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini adalah dengan merancang  sistem pencacah frekuensi untuk menghitung pergeseran frekuensi yang dihasilkan oleh sensor QCM. Pemasangan sensor secara berderet bertujuan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan menggunakan hanya satu sensor. Perancangan pencacah
Gambar. 1.  Prinsip QCM. frekuensi menggunakan metode recriprocal frequency counter ini dapat melakukan perhitungan perubahan frekuensi dengan cepat  dibandingkan dengan metode konvensional yang membutuhkan waktu 1 detik atau kelipatannya.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Sensor Gas
Sensor gas adalah alat yang dapat menghasilkan sinyal listrik sebagai fungsi interaksinya dengan senyawa kimia, dalam hal ini gas atau uap senyawa organik. Sensor gas yang digunakan  adalah  sensor gas Quartz Crystal Microbalance (QCM) yang terbuat dari kristal kuarsa.
Kristal kuarsa ini memiliki sifat piezo-electric , yaitu mampu menghasilkan tegangan listrik  ketika diberi tekanan mekanik dan dapat berubah bentuk mekaniknya ketika diberikan tegangan listrik. Untuk menghasilkan resonansi listrik mekanik, maka sifat piezo - electric dimaanfaatkan dengan cara memberikan tegangan listrik pada kristal sehingga kristal bergetar pada frekuensi tertentu[1]. Persamaan Sauerbrey menyebutkan  bahwa  adanya  hubungan antara  perubahan massa kristal dengan perubahan frekuensi resonansi kristal[2]. Berikut adalah persamaannya:
(1)
dimana Δm  adalah  perubahan massa pada kristal kuarsa akibat  menempelnya molekul pada permukaan kristal.  C f merupakan konstanta kristal yang digunakan. Persamaan diatas akan menghasilkan perubahan frekuensi (Δf)  yang negatif,  dengan kata lain  frekuensi kristal akan menurun

## Rancang Bangun Sistem Pencacah Frekuensi Untuk Sensor Gas Quartz Crystal Microbalance
Brilianda Adi Wicaksono, Muhammad Rivai, Tasripan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
H

## Gambaran Umum Sistem
Sensor 1 Osilator Kristal Sensor 4 Crystal Referensi Osilator
Kristal Osilator Kristal S E L E K T O R f1
fn Rangkaian Pengurang Frekuensi Rangkaian Pembagi Frekuensi
Rangkaian
Pencacah Frekuensi
MIKROKONTROLER fx fd fd/N PC C fr Hasil Pencacahan (C) Sinyal selek fd Pompa Silica Gel Tabung injeksi
Gambar 2. Diagram Blok Sistem
sebanding dengan banyaknya molekul yang menempel  pada permukaan kristal.

## B. Sistem Mikrokontroler Atmega 16
ATMega16 merupakan mikrokontroler 8-bit CMOS yang memiliki kemampuan tinggi dengan daya  rendah, clock mencapai 16Mhz, 32 port I/O, komunikasi USART full duplex, operasi master-slave dan masih banyak  lagi fitur lainnya[3]. Fitur-fitur yang digunakan dari sistem mikrokontroler adalah kaki input - output dan komunikasi serial USART untuk mengirim data pada personal computer . Inisialisasi kaki input - output pada mikrokontroler digunakan untuk mengakuisisi data dari counter dan digunakan untuk memberikan sinyal selek pada multiplekser.
Komunikasi serial USART sudah umum diimplementasikan dengan menggunakan  IC max232 dan menghubungkan kaki TX dan RX pada mikrokontroler.  Komunikasi  ini  digunakan untuk mengirim data dari proses penghitungan yang dilakukan oleh counter . Proses pengiriman data menggunakan data paket dengan menambahkan 1 start bit , 1 stop bit dan 1 flag untuk menandai data dari sensor ke berapa yang dikirim.
Pada sistem identifikasi gas ini, sensor  yang digunakan adalah  QCM yang frekuensinya dibangkitkan menggunakan rangkaian osilator kristal. Udara kering yang dilewatkan silica gel adalah referensi udara bersih untuk me-nol kan Δf  dari sensor.  Gas yang diinjeksikan dan didorong untuk melewati sensor akan merubah frekuensi sensor. Deret QCM  dipilih bergantian  melalui mikrokontroler untuk diproses  datanya. Setiap data sensor diolah dengan mengurangkan frekuensinya dengan frekuensi referensi.  Hasilnya kemudian dibagi untuk mendapatkan Δt  sehingga  mengaktifkan counter untuk memulai penghitungan. Hasil dari penghitungan diakuisisi oleh mikrokontroler ATMega 16 dan dikirimkan ke PC/komputer  dengan menambahkan 1 start bit untuk tanda pengiriman data dimulai, 1 penanda untuk sensor dan 1 stop bit untuk penanda pengiriman data paket selesai dilakukan. Pengiriman data ke PC dilakukan dengan menggunakan komunikasi serial USART.

## C. Perancangan Hardware
Perancangan hardware terdiri dari rangkaian  osilator, rangkaian pengurang  frekuensi, rangkaian pembagi  frekuensi dan sistem minimum ATMega 16.
Implementasi  identifikasi gas menggunakan sensor QCM dengan  sistem pencacah frekuensi untuk menghitung perubahan frekuensi dari sensor. Pola perubahan frekuensinya digunakan untuk mengidentifikasi gas.
Gambar 3. Rangkaian osilator pierce
Tabel 1. Hasil Osilator Nilai Kristal (MHz) Frekuensi (MHz) Error ( 0 / 00 ) 16 16,0016 0.05 20 19,9981 0.095 16 15,9974 0.1625 20 19,9979 0.105 20 20,0061 0.305 Tabel 2. Hasil Pengurangan No Frekuensi Referensi (Mhz) Frekuensi Sensor (MHz) Hasil (Hz) Error Output (%) Pengukuran Perhitungan 1 20,0061 20,0253 21,730 19,200 11.64289 2 20,0061 20,0231 17,840 17,000 4.70852 3 20,0061 19,9819 27,230 24,200 11.12743 4 20,0061 20,0284 23,220 22,300 3.962102
Gambar 4. Grafik Hasil Pengurangan Frekuensi
QCM membutuhkan sebuah rangkaian osilator untuk menghasilkan frekuensi osilasi dari kristal di  dalamnya. Pada sistem digunakan osilator pierce yang memiliki osilasi yang stabil.  Nilai C1 dan C2 pada rangkaian osilator pierce menentukan besarnya tegangan balik. Osilator juga digunakan untuk membangkitkan frekuensi kristal referensi. Dari hasil pengujian rangkaian osilator dengan menggunakan kristal fix (bukan sensor) didapatkan error rata- rata kurang dari 0,2 0 / 00 . Pengujian tersebut menyimpulkan bahwa rangkaian osilator dapat bekerja dengan sangat baik. Pengujian rangkaian pengurang dilakukan dengan memasukkan frekuensi referensi dan frekuensi sensor pada D- flip-flop di bagian kaki input dan clk . Pengurangan dilakukan
Tabel 3. Error dari rangkaian pembagi frekuensi Pembagian
Error rata-rata (%)
Error pengurangan tidak diabaikan Error pengurangan diabaikan 2 11.4971198 4.188322595 4 15.08773481 7.996111159 8 11.55000255 4.204063443 16 11.64204121 4.308230109 32 11.63022918 4.279268973 64 12.10228372 4.807779481 128 12.10228372 4.807779481 256 9.359994594 7.565071109 Tabel 4. Hasil Pembagian Input (Hz) Hasil (Hz) Error (%) Pengukuran Perhitungan 21730 80 84,8828 6.103516 17840 60 69,6875 16.14583 27230 100 106,3671 6.367188 23220 80 90,7031 13.37891
Gambar 5. Grafik Hasil Pembagian Frekuensi
untuk  mendapatkan selisih antara frekuensi referensi dan frekuensi sensor. Dari tabel 2 dapat dilihat hasil pengujian dan error yang dihasilkan.
Hasil dari pengurangan frekuensi dimasukkan ke dalam rangkaian pembagi frekuensi. Pembagian frekuensi dirancang untuk men dapatkan  Δt  yang  berasal  dari  periode  hasil pembagian  frekuensi.  Δt  digunakan  untuk  mengaktifkan pencacah  frekuensi.  Nilai pembagian ini didapatkan melalui percobaan  yang berulang dengan memilih  nilai pembagi dan melakukan perhitungan frekuensi.
Dari percobaan yang dilakukan,  disimpulkan  bahwa semakin besar pembagi maka error perhitungan semakin kecil dan  sistem  semakin stabil, namun error pembagian semakin besar.  Hal ini berbanding terbalik jika dibandingkan dengan perhitungan yang sebenarnya ( error pengurang diabaikan). Pertimbangan lain untuk pemilihan nilai pembagian adalah waktu yang digunakan untuk perhitungan, semakin besar pembagi  semakin lama proses perhitungan yang dilakukan. Berikut adalah nilai pengujian pembagian 256 yang dinilai sudah stabil.
Mulai Comport Open? Terima Data Selesai T Kirim Sinyal ke ATMega Neural Network Selesai Output Y Gambar 6. Diagram Alir pada Personal Computer
` Layer input Hidden layer 1 Hidden layer 2 Layer output OV-101 PEG-6000 OV-17 PEG-1540 Alkohol Amoniak Asam Asetat
Gambar 7. Topologi Neural network
Dari pengujian yang dilakukan terhadap rangkaian pembagi frekuensi,  didapatkan  error  rata-rata  sebesar  13%.  Error tersebut  dimungkinkan akibat pergeseran phasa pada rangkaian pembagi frekuensi.

## D. Perancangan Software
Software yang dirancang ada dua, yaitu software yang ada pada mikrokontroler ATMega 16 dan pada personal computer(PC) . Software pada mikrokontroler dirancang untuk mengakuisisi data dari counter , memberikan sinyal selek untuk multiplekser dan pengiriman data ke PC menggunakan komunikasi serial USART.
Sedangkan Software pada PC dirancang untuk mengambil data dari mikrokontroler ATMega 16 melalui  komunikasi serial menggunakan data paket, mengolah data sehingga dapat mendeteksi  perubahan frekuensi dan  proses neural network untuk identifikasi gas uji.
Topologi neural network dapat dilihat pada gambar 7. Topologi neural network yang digunakan terdiri dari 200 node input , 100 node pada hidden layer 1 dan 50 node pada hidden layer 2. Sedangkan pada layer output digunakan 3 node untuk pengidentifikasian gas uji.

## III. PENGUJIAN
A. Pengujian Keseluruhan Sistem
Gambar 7. Pola perubahan frekuensi sensor terhadap alkohol
Gambar 8. Pola perubahan frekuensi sensor terhadap amoniak
Gambar 9. Pola perubahan frekuensi sensor terhadap asam asetat
Pengujian dilakukan dengan menggunakan sensor QCM berderet yang dilapisi polimer dengan polaritas yang berbeda berdasarkan ketetapan McReynold nya, yaitu OV-101, OV-17, PEG-6000 dan PEG-1540[5].  Ketiga grafik diatas merupakan pola perubahan frekuensi sensor terhadap gas uji yaitu alkohol, amoniak dan asam asetat.
Pada  alkohol perubahan frekuensi sensor lebih  rendah dibandingkan dengan gas uji yang lainnya. Hal ini dapat disebabkan  karena  alkohol memiliki aroma yang tidak menyengat. Berbeda dengan amoniak dan asam asetat yang
Gambar 10. Error Pada Proses Pelatihan Data
Tabel 5. Hasil Pengujian Error pada gas- Nilai Error Alkohol 70% 4,32*10 -5 Amoniak 6,23*10 -10 Asam asetat 9,99*10 -5

## B. Proses Identifikasi
Tabel 6. Hasil Pengujian Uji ke - Gas uji Hasil Identifikasi 1 Amoniak Amoniak 2 Amoniak Amoniak 3 Alkohol Alkohol 4 Alkohol Alkohol 5 Asam asetat Amoniak 6 Asam asetat Asam asetat 7 Amoniak Amoniak 8 Amoniak Amoniak 9 Asam asetat Amoniak 10 Asam asetat Asam asetat 11 Alkohol Alkohol 12 Alkohol Alkohol 13 Alkohol Alkohol 14 Asam asetat Asam asetat 15 Asam asetat Asam asetat 16 Asam asetat Asam asetat 17 Amoniak Amoniak 18 Amoniak Amoniak 19 Alkohol Alkohol 20 Alkohol Alkohol 21 Amoniak Amoniak 22 Amoniak Amoniak 23 Amoniak Amoniak 24 Alkohol Alkohol 25 Alkohol Alkohol 26 Amoniak Amoniak 27 Asam asetat Amoniak 28 Asam asetat Asam asetat 29 Alkohol Alkohol 30 Asam asetat Asam asetat
memiliki aroma yang sangat menyengat.  Hasil tersebut juga dimungkinkan akibat selektivitas dari sensor terhadap gas uji.
Pengujian dilakukan sebanyak 3 kali untuk mendapatkan sampel dari masing-masing sensor. Ketiga pengujian mendapatkan pola yang sama untuk masing-masing gas uji. Sampel yang telah didapatkan digunakan untuk melakukan
pembelajaran pada neural network yang telah didesain sebelumnya.

## C. Neural network
Menurut  Kevin Gurney, sebuah neural network adalah pertemuan  yang  saling berhubungan dari elemen pemrosesan sederhana, unit atau node , yang fungsi secara bebas didasarkan pada neuron hewan. Pengolahan  dari  kemampuan jaringan disimpan dalam antar-satuan sambungan, atau bobot, diperoleh dengan proses adaptasi  atau belajar dari  satu set pelatihan pola[6].
Pada gambar 10  dapat dilihat grafik error pada saat pelatihan data. Grafik berwarna merah menunjukkan error pada alkohol, grafik berwarna hijau menunjukkan error pada amoniak  grafik berwarna biru  menunjukkan error pada  asam asetat.
Dari proses pelatihan yang telah dilakukan,  nilai bobot dan nilai ambang didapatkan ketika error dari masing masing gas uji sudah memenuhi syarat yang ditentukan. Dari tabel 5 dapat dilihat error yang didapatkan setelah melakukan pembelajaran.
Pada hasil pengujian di tabel 6, proses identifikasi bahan uji alkohol  dan amoniak memiliki tingkat keberhasilan  sebesar 100%, sedangkan pada bahan uji asam asetat sebesar  70%. Secara keseluruhan,  tingkat keberhasilan identifikasi gas uji pada sistem yang telah dirancang mencapai 90%.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil perancangan  dan pengujian alat pada penelitian ini  dapat disimpulkan bahwa  sistem  yang dirancang telah mampu mendeteksi perubahan  frekuensi  sensor  terhadap gas uji.
Kesalahan yang didapatkan dari rangkaian pengurang dan pembagi frekuensi dimungkinkan karena pergeseran phase dari hasil flip-flop . Sistem yang diintegrasikan dengan neural network juga telah mampu mengenali gas uji yaitu alkohol, amoniak dan asam asetat. Tingkat keberhasilan sistem  dalam 30 kali percobaan secara acak terhadap gas uji mencapai 90%. Parameter dalam pengujian keseluruhan sistem  adalah suhu, kelembaban ruangan dan  kecepatan penetrasi gas ke dalam sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saldiro Doni, (2009), “Mengenal Komponen Dasar Kristal”, Majalah Elektronika Online
[2] Jic Han, 2006. “Technical Background, applications and implementation of quartz crystal microbalance sistems”. University of Jyvaskyla Departement of Physics.Saleha Bano, Dr. Talat Altaf, and Sunila Akbar, “Microcontrolled Based Spectrophotometer  using compact disc as diffraction grid”, IEEE, 2010
[3] Adrianto Heri, “ Pemrograman Mikrokontroler AVR ATMEGA16 Menggunakan Bahasa C (CodeVisionAVR) ” Informatika Bandung. Bab
1, 2008.
[4] Ogawa Shigeki, Seyama Michiko, Kuwano Hiroki.  2010  “ Detecting
Frequency of  Quartz Crystal Microbalance Sensor with High Resolution ” IEEJ Transactions on Sensors and Micromachines, Volume 130, Issue 9, pp. 431-436.
[5] Rivai, M., Juwono, H., dan Mujiono T., 2008.”prototype sistem penciuman elektronik menggunakan deret Kristal SiO 2 terlapis polimer dan Neural network ”. ITS-research.
[6] Gurney, K., “Neural Nets by Kevin Gurney” <URL: http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/index.html>, 1999.