Abstrak— Banyak  metode yang digunakan untuk mengidentifikasikan  suatu  gas,  salah  satunya adalah  dengan  menggunakan  metode  kroma- tografi. Pada umumnya kromatografi gas memiliki prinsip  kerja  yang  didasari  dari  pemisahan  fisik senyawa  organik  pada  suhu  tertentu,  di  mana senyawa tersebut  dibawa oleh suatu gas pembawa menuju  kolom  partisi.  Setiap  senyawa  akan memiliki  kecepatan  yang  berbeda-beda  dalam melewati  kolom  sesuai  dengan  nilai  kepolaran. Dalam penelitian ini telah dibuat sistem identifikasi gas  yang  menggunakan  kolom  partisi  berbahan dasar  thermon-3000  dan  shicarbona,  serta  gas  uji yaitu  berupa  senyawa  organik  yang  meliputi: acetonitril,  metanol,  dan  benzena.  Sensor surface acoustic  wave digunakan  sebagai  detektor  yang memiliki  prinsip  kerja  yaitu  terjadi  perubahan frekuensi  ketika  menyerap  suatu  gas  tertentu kemudian  menghasilkan  respon  frekuensi  yang berbeda-beda  untuk  setiap  sampel  gas  yang diujikan.  Respon  frekuensi  dihitung  oleh  sebuah device frequency counter untuk diakuisisi datanya, kemudian  data  tersebut  dikirim  ke  PC  menggu- nakan kabel serial RS232. Setiap senyawa organik memiliki  pola  yang  unik.  Sehingga  dengan memanfaatkan  pola  tersebut  telah  dilakukan pengidentifikasian  gas  yang  menggunakan  algo- ritma neural  network ,  di  mana  input  yang digunakan  meliputi:  y  puncak  negatif,  gradien negatif, gradien positif, dan xtotal. Hasil percobaan menunjukkan  bahwa  sistem  ini  mampu  mengi- dentifikasi  jenis  gas  dengan  tingkat  keberhasilan 90%.  Secara keseluruhan  metode ini diharapkan menjadi  metode  yang  baik  untuk  sistem  identi- fikasi gas.
Kata  kunci:  Kromatografi, Neural  Network, Surface Acoustic Wave .

## I. PENDAHULUAN
romatografi  gas  adalah  alat  penganalisis  yang paling  banyak  digunakan  di  dunia[1].    Kolom kapiler  yang  efisien  memiliki  resolusi  yang  tinggi, sebagai contohnya, mampu memisahkan lebih dari 450 komponen  dalam  aroma  kopi,  atau  komponen  pada bahan  alami  seperti  minyak  pepermin.  Keuntungan dari  penggunaan  kromatografi  gas  dalam  pengujian gas  adalah    analisis  yang  cepat,  efisien,  dan  akurat. Alat  kromatografi  gas  umumnya  menggu-  nakan
spectroscopy  untuk  mengetahui  identitas  dari  kurva yang tertera pada recorder. Oleh karena itu, dibuatlah alat  kromatografi  gas  yang  lebih  sederhana menggunakan  sensor surface  acoustic  wave sebagai detektor, dan neural network sebagai  pengidentifikasi gas secara otomatis.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Kromatografi Gas
Kromatografi    gas  merupakan  salah  satu  teknik pemisahan  senyawa berdasarkan  perbedaan  distribusi pergerakan  yang  terjadi  di  antara  fase  gerak  dan  fase diam  untuk  pemisahan  senyawa  yang  berada  pada larutan.  Senyawa  gas  yang  terlarut  dalam  fase  gerak, akan  melewati  kolom  partisi  yang  merupakan  fase diam.  Senyawa  yang  memiliki  kesesuaian  kepolaran dengan  bahan  yang  berada  di  dalam  fase  diam  yang diletakkan  di  dalam  kolom  partisi  akan  cenderung bergerak  lebih  lambat  daripada  senyawa  yang memiliki perbedaan kepolaran dengan bahan yang ada di kolom partisi[1].

## Gambar 1. Sistem Kromatografi Gas[1]

## B. Surface Acoustic Wave(SAW)
SAW memiliki prinsip kerja yaitu setiap perubahan baik fisik maupun kimia yang terjadi pada permukaan pendeteksi yang ditempatkan pada suatu bahan piezo- elektrik  dapat  mempengaruhi    pergerakan  gelombang akustik[2].  Pada  saat  gelombang  akustik  berjalan melalui  suatu    bahan,  setiap  perubahan  karakteristik yang  terjadi  dari  bahan  akan  mempengaruhi kecepatan  dan/  atau  amplituda  dari  gelombang tersebut. Perubahan dalam  kecepatan dapat dimonitor dengan mengukur perubahan frekuensi yang dikaitkan dengan  besaran  fisika  yang  dimiliki  dari  objek  yang diukur[3].

## Sistem Identifikasi Gas Menggunakan Sensor Surface Acoustic Wave dan Metoda Kromatografi
Anifatul Faricha, Muhammad Rivai, Suwito Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
K
Sebuah  sensor  berbasis surface  acoustic  wave didasari  atas  persamaan  efek  piezoelektrik.  Acuan teori  yang  menyatakan  hubungan  antara  perubahan masa  dengan  perubahan  frekuensi  resonansi  pada SAW    didasari  persamaan  Sauerbrey,  sebagai  berikut [4]:
(1) keterangan:
Perubahan Frekuensi (Hz) Perubahan massa per unit area (g/cm 2 ) Konstanta Kristal yang digunakan (Hz µg 1 cm 2 ).

## C. Rangkaian Osilator SAW
Pada  penelitian  menggunakan  rangkaian  osilator miller  dengan  menggunakan  komponen  Operational Transconductance  OPA660  yang  mampu  melewatkan frekuensi  tinggi.  Rangkaian  osilator  ini  terdiri  dari  3 bagian  utama  yaitu Resonator yang berfungsi sebagai penghasil  frekuensi  resonansi  yakni  SAW,  LC  Filter yang  berfungsi  sebagai  rangkaian  selektif,  Wide- Bandwidth Transistor yang berfungsi sebagai penguat.

## Gambar 3. Rangkaian osilator SAW

## D. Neural Network (NN)
Model  saraf  tiruan  sederhana  memiliki  banyak nama  seperti  model  koneksionis,  model  pengolahan distribusi parallel, dan sistem neuromorphic[5]. Tiruan neuron dalam  struktur neural  network adalah  elemen pemroses  yang  dapat  berfungsi  seperti  halnya  sebuah neuron[6].  Sejumlah  sinyal  masukan x dikalikan dengan  masing-masing  bobot  yang  bersesuaian W [7]. Kemudian  dilakukan  penjumlahan  dari  seluruh  hasil perkalian  tersebut  dan  keluaran  yang  dihasilkan dilakukan  ke  dalam  fungsi  pengaktif  untuk mendapatkan  tingkatan  derajat  sinyal  keluaran Fx ( W )[8].
Menurut  Haykin, Artificial neural network adalah 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[9].

## E. Gambaran Umum Sistem

## Gambar 6. Diagram Blok Sistem
Pada  sistem  ini,  sensor  yang  digunakan  adalah sensor surface  acoustic  wave yang  berguna  untuk mendeteksi gas yang  diuji, di mana setiap perubahan baik fisik maupun kimia yang terjadi pada permukaan SAW  yang  ditempatkan  pada  suatu  bahan piezoelektrik  dapat  mempengaruhi    pergerakan gelombang  akustik.  Pada  saat  gelombang  akustik berjalan  melalui  suatu    bahan,  setiap  perubahan karakteristik yang  terjadi  dari  bahan  akan mempengaruhi  perubahan  frekuensi.  Frekuensi  yang dihasilkan  SAW  dikirimkan  ke  sebuah  modul  yaitu device  frequency  counter untuk  diakuisisi  datanya. Data tersebut dikirim ke komputer melalui komunikasi serial RS232.

## F. Perancangan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  pada  sistem    ini  terbagi  menjadi dua,  yaitu  perangkat  lunak  yang  terdapat  pada device frequency  counter dan  perangkat  lunak  yang  terdapat pada  PC.  Perangkat  lunak  yang  terdapat  pada device frequency  counter meliputi  program  pembacaan  nilai frekuensi  yang  dihasilkan  oleh  sensor  SAW  dan kontrol  driver  pompa,  serta  komunikasi  serial  ke  PC. Sedangkan  perangkat  lunak  yang  terdapat  pada  PC digunakan  sebagai interface dengan device  frequency counter .  Selain  itu  juga  digunakan  untuk  melakukan proses neural network . Pada  penelitian  ini, device  frequency  counter digunakan  untuk  membaca  nilai  dari  frekuensi resonansi  yang  dihasilkan  oleh  sensor  SAW,  terdapat proses  interrupt  yang  digunakan  untuk  menyalakan dan  mematikan  pompa  pompa,  selain  itu    terdapat kabel  serial  yang  dikomunikasikan  dengan  PC  untuk memudahkan monitoring dan pengontrolan keseluruhan sistem.
Perangkat  lunak  yang  terdapat  pada  PC  berfungsi untuk  mengambil  data  dari device  frequency  counter dan  juga  sebagai training data  yang  menggunakan algoritma neural  network untuk  proses  identifikasi gas  uji.  Untuk  parameter  yang  digunakan  sebagai masukan neural network terdiri dari 4 parameter yaitu:

## Gambar 7. Input NN
1. Y puncak negatif
Y  puncak  negatif  menyatakan  frekuensi  minimum yang  dihasilkan  oleh  suatu  gas  pada  waktu  tertentu (xpuncak)  yang  pada  gambar  di  atas  dinyatakan dengan ypuncak.
2. Gradien negatif
Untuk mendapatkan gradient negatif adalah dengan cara  menentukan  dahulu  xpuncak.  Gradien  negatif terjadi  sebelum  y  puncak  negatif,  sehingga  xturun terletak  disebelah  kiri  y  puncak  negatif.  Dari  gambar di  atas  gradien  negatif  dapat  dicari  dengan  rumus sebagai berikut.
(2)
3. Gradien positif
Seperti mencari gradien negatif, untuk mendapatkan gradient  positif  adalah  dengan  cara  menentukan dahulu  xpuncak  Gradien  positif  terjadi  setelah  y puncak  negatif,  sehingga  xnaik  terletak  disebelah kanan  y  puncak  negatif.  Dari  gambar  di  atas  gradien positif dapat dicari dengan rumus sebagai berikut.
(3)
4. Xtotal
Untuk  mendapatkan  parameter  xtotal  adalah dengan  cara  mengurangkan  nilai  koordinat  x  dari waktu naik dan waktu turun.
Pada penelitian ini digunakan 1 input layer dengan 4  node  masukan  parameter,  2  hidden  layer  dengan neuron pada hidden layer pertama adalah 100 neuron, sedangkan neuron pada hidden layer ke dua adalah 50 neuron.  Layer  terakhir  adalah  output  layer  dengan neuron  tiga  buah  yang  terdiri  dari  metanol  (1,0,0), acetonitril (0,1,0), dan ben zena (0,0,1).
Gambar 8. Input dan Output NN
III. HASIL PENGUJIAN & ANALISIS
Frekuensi  yang  dihasilkan  oleh  SAW  dapat dimonitoring  melalui  grafik  yang  menampilkan
perubahan  frekuensi  terhadap  waktu.  Di  mana perubahan frekuensi adalah:
 f(t) = data(t)  –  ref                            (4)
ref    = (f[1]+ f[2]+ f[3]+ f[4]+ f[5]+ f[6]+ f[7]+
f[8]+ f[9]+ f[10])/10                      (5)
keterangan:
 f                   =  Perubahan frekuensi (Hz) data                =  Frekuensi yang dihasilkan SAW (Hz) f [1] s.d f [10] =  Frekuensi yang dihasilkan oleh SAW pada    detik      pertama  sampai  detik kesepuluh   (Hz).

## A. Pengaruh Tekanan Pompa Terhadap SAW
Pada  pengujian  ini  dilakukan  analisis  tentang pengaruh  dari  perubahan  tekanan  pompa  terhadap hasil  parameter  yang  didapatkan  dari  respon  yang diberikan oleh sensor SAW, di mana naiknya tekanan pompa  sebanding  dengan  naiknya  tegangan  yang digunakan oleh pompa. Pada penelitian ini volume gas dan suhu yang digunakan dalam ruang pemanas dibuat tetap  yakni 20  ml dan 80 0 C.  Berikut ini adalah  tabel dan  analisis  dari  pengujian  gas  acetonitril,  metanol, dan  benzena  pada  volume  sebesar  20  ml  dan  suhu sebesar 80 0 C  dengan perubahan tekanan pompa yang ditandai  adanya  perubahan  tegangan  yang  digunakan oleh pompa.

## Tabel 1. Parameter dari Pengujian tekanan pompa
pada tegangan 5v Parameter Tegangan Pompa 5 V Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 297 300 309 Y puncak negatif -2997 -1690 -626 Gradien - -124 -12 -10 Gradien + 34 11 6 xtotal 25 43 86 Tabel 2.Parameter dari Pengujian tekanan pompa pada tegangan  7.2 V Parameter Tegangan Pompa  7.2 V Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 250 276 294 Y puncak negatif -2633 -1388 -508 Gradien - -107 -12 -14 Gradien + 43 2 12 xtotal 25 50 55 Tabel 3. Parameter dari Pengujian tekanan pompa pada tegangan  8 V Parameter Tegangan Pompa 8 V Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 238 245 247 Y puncak negatif -3000 -1597 -481 Gradien - -120 -30 -11 Gradien + 37 17 10 xtotal 25 27 38
Dari ketiga percobaan di atas secara umum terdapat keteraturan waktu retensi antara gas-gas tersebut pada pengujian  gas  ketika  menggunakan  tekanan  pompa pada  tegangan  5volt,  7.2  volt,  dan  8  volt,  yakni benzena  selalu  memiliki  waktu  retensi  yang  lebih lama,  selanjutnya  acetonitril,  dan  yang  terakhir metanol.
Tekanan  pompa  sangatlah  berpengaruh  terhadap penelitian  ini,  karena  jika  mengubah  tekanan  pompa maka  akan  dihasilkan  parameter  yang  berbeda  pula. Maka  dari  itu  perlu  digunakan  tekanan  pompa  yang stabil agar menghasilkan parameter yang akurat.

## B. Pengaruh Volume Gas Terhadap Sensor  SAW
Pada pengujian dilakukan analisis tentang pengaruh dari perubahan volume gas uji dalam satuajn mili liter terhadap hasil parameter  yang didapatkan dari respon yang diberikan oleh sensor SAW, di mana volume gas uji ini diukur melalui wadah suntikan yang digunakan dalam penelitian. Berikut ini adalah tabel dan analisis dari  pengujian  gas  acetonitril,  metanol,  dan  benzene dengan  perubahan  volume  pada  suhu  ruang  pemanas sebesar  80 0 C  dan  tegangan  yang  dipakai  pompa sebesar 8 volt.
Tabel 4. Parameter dari pengujian gas pada volume 5 ml
Parameter Volume gas (5 ml) Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 240 247 252 Y puncak negatif -1652 -866 -299 Gradien - -35 -19 -120 Gradien + 37 8 6 xtotal 26 31 30 Tabel 5. Parameter dari pengujian gas pada volume 10 ml Parameter Volume gas (10 ml) Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 242 248 252 Y puncak negatif -2893 -1050 -321 Gradien - -24 -15 -112 Gradien + 40 16 7 xtotal 28 29 30 Tabel 6. Parameter dari pengujian gas pada volume 20 ml Parameter Volume gas (20 ml) Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 245 250 253 Y puncak negatif -3000 -1675 -338 Gradien - -22 -23 -116 Gradien + 49 13 6 xtotal 31 28 30
Dari ketiga percobaan di atas secara umum terdapat keteraturan waktu retensi antara gas-gas tersebut pada pengujian  ketika  volume  gas  uji  sebesar  5ml,  10  ml, dan  20ml.  Yakni    benzena  selalu  memiliki  waktu retensi  yang  lebih  lama,  selanjutnya  acetonitril,  dan yang terakhir metanol.
Volume  gas  uji  yang  digunakan  sangatlah  penting dalam penelitian ini, karena jika menggunakan volume yang  berbeda-beda  maka  akan  dihasilkan  y  puncak negatif  yang  memiliki  perbedaan  secara  signifikan pula.  Maka  dari  itu  volume  gas  uji  harus  ditentukan besarnya agar dihasilkan parameter akurat.

## C. Pengaruh  Suhu Terhadap Sensor  SAW
Pada pengujian dilakukan analisis tentang pengaruh dari perubahan suhu pada ruang pemanas dalam satuan celcius terhadap hasil parameter yang didapatkan dari respon  yang  diberikan  oleh  sensor Surface  Acoustic Wave ,  di  mana  suhu  dari  runag  pemanas  tersebut ditampilkan pada LCD.
Berikut ini adalah  tabel dan analisis dari pengujian gas  acetonitril,  metanol,  dan  benzene  dengan perubahan  suhu  pada  ruang  pemanas  dan  tegangan yang dipakai pompa sebesar 7.6 volt serta volume gas sebesar 20 mili liter.
Tabel 7. Parameter dari pengujian gas pada suhu 70 0 C
Parameter
Suhu 70 0 C Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 238 244 249 Y puncak negatif -2893 -1695 -299 Gradien - -77 -20 -86 Gradien + 55 17 6 xtotal 25 27 36 Tabel 8. Parameter dari pengujian gas pada suhu 75 0 C Parameter Suhu 75 0 C Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 231 247 252 Y puncak negatif -2997 -1503 -371 Gradien - -74 -29 -65 Gradien + 34 15 7 xtotal 25 26 36 Tabel 9. Parameter dari pengujian gas pada suhu 80 0 C Parameter Suhu 80 0 C Metanol Acetonitril Benzena Waktu retensi 236 243 249 Y puncak negatif -2009 -1562 -338 Gradien - -70 -21 -83 Gradien + 29 16 6 xtotal 25 27 36
Dari ketiga percobaan di atas secara umum terdapat keteraturan waktu retensi antara gas-gas tersebut pada pengujian  ketika  suhu  ruang  pemanas  sebesar  70 0 C, 75 0 C,  dan  80 0 C.  Benzena  selalu  memiliki  waktu retensi  yang  lebih  lama,  selanjutnya  acetonitril,  dan yang terakhir metanol.
Pengaturan  suhu  pada  ruang  pemanas  ini  juga penting  dalam  penelitian  ini,  karena  jika  mengubah temperatur  ruang  pemanas  maka  akan  dihasilkan perbedaan parameter.

## D. Perbandingan Laju Ketiga  Gas Uji
Pengujian  ini  menganalisis  mengenai  perban- dingan dari laju pengujian tiga gas uji, yaitu  metanol, acetonitril,  dan  benzena.  Gambar  8  menunjukkan perubahan  frekuensi  SAW  terhadap  masing-masing gas  uji.  Waktu  yang  diperlukan  oleh  gas    untuk melewati kolom partisi dipengaruhi oleh jenis gas dan jenis  bahan  yang  mengisi  kolom  partisi.  Jika polaritasnya  sama  maka  gas  akan  lambat  keluar  dari kolom  partisi,  tapi  jika  berbeda  polaritas  maka  gas akan cepat keluar dari kolom partisi.
.

## Gambar 8. Perbandingan waktu   retensi
Benzena  lebih  cepat  stabil  dibandingkan dengan  alkohol  dan  acetonitril,  hal  ini  disebabkan karena benzena adalah jenis pelarut nonpolar sehingga lebih  mudah  dibawa  oleh  gas  dorong  menuju indikator,  sehingga  perubahan  frekuensi  yang dihasilkan  lebih  cepat  kembali  ke  keadaan  semula. Sedangkan  untuk  acetonitril  dan  metanol  akan menempel terlebih dahulu pada dinding kolom partisi karena masing-masing merupakan bahan polar aprotik dan  polar  protik.  Pada  penelitian  ini  digunakan metanol  90%,  di  mana  kadar  90%  pada  metanol memiliki elution strength yang  lebih  besar  daripada acetonitril.  Ini  sebabnya  grafik  perubahan  frekuensi yang  dihasilkan  metanol  lebih  cepat  stabil dibandingkan acetonitril.
Dari  pengujian  ini  benzena  memiliki  waktu retensi  yang  lebih  lama,  selanjutnya  acetonitril,  dan yang  terakhir  metanol.  Berikut  ini  adalah  tabel  data parameter yang didapatkan dari 3 kali pengujian pada suhu 75 0 C, volume gas uji 20 ml, dan tekanan pompa yang  menggunakan  tegangan  pompa  sebesar  7.6  volt pada pengujian ketiga gas uji.
Tabel 10. Parameter yang digunakan input neural network Jenis Gas Uji Y Puncak negatif (Hz) Gradien Negatif (Hz/detik) Gradien Positif (Hz/detik) X Total (detik) Metanol -2009 -2069 -2893 -70 -79 -77 29 38 32 25 25 25 Acetonitril -1695 -1562 -1303 -20 -21 -29 17 16 15 27 27 26 Benzena -338 -510 -299 -11 -18 -10 6 8 6 64 64 64 E. Pengidentifikasian gas menggunakan NN
Nilai error pada  pelatihan  NN digunakan  untuk mendapatkan weight dan threshold, ditunujukkan pada gambar 9.

## Gambar 9.  Nilai error
Nilai error didapatkan  setelah  dilakukan  pelatihan sampai  iterasi  ke  1963.  Berikut  ini  hasil  identifikasi yang  dilakukan  terhadap  dua  puluh  sampel  secara acak.
Tabel 11.Hasil Pengujian Gas Uji Menggunakan Neural Network Pengujian Ke- Gas Uji Hasil Identifikasi 1 Metanol Metanol 2 Acetonitril Acetonitril 3 Acetonitril Acetonitril 4 Benzena Benzena 5 Metanol Metanol 6 Benzena Benzena 7 Metanol Acetonitril 8 Benzena Benzena 9 Acetonitril Acetonitril 10 Metanol Metanol 11 Benzena Benzena 12 Acetonitril Acetonitril 13 Metanol Metanol 14 Metanol Metanol 15 Benzena Benzena 16 Acetonitril Acetonitril 17 Benzena Benzena 18 Metanol Acetonitril 19 Benzena Benzena 20 Acetonitril Acetonitril Dari hasil dua puluh pengujian dengan menggunakan neural  network secara  acak,  keselu- ruhan  sistem  yang  dirancang  mempunyai  tingkat keberhasilan  sebesar  90  %. Error yang  dihasilkan dapat  disebabkan  oleh  tekanan  pompa  yang  tidak stabil  serta  senyawa  dari  udara  di  sekitar  yang digunakan sebagai gas dorong dalam pengujian ini.

## IV. KESIMPULAN
Pada  sistem  ini  tekanan  pompa  pendorong, suhu  kolom  partisi,  dan  volume  gas  uji  merupakan faktor  yang  berperan  penting,  sehingga  harus ditetapkan  terlebih  dahulu  ketiga  faktor  di  atas  agar didapatkan hasil yang akurat.
Benzena  memiliki  waktu  retensi  yang  lebih lama  yaitu  pada  detik  ke-294,  selanjutnya  acetonitril, dan yang terakhir adalah metanol.
-3000 -2500 -2000 -1500 -1000 -500 0 500 1 84 167 250 333 416 499 582 665 748 831 914 acetonitril benzena methanol t (detik)  f(Hz)
Hasil  pengidentifikasian  gas  dengan  menggu- nakan  algoritma neural  network telah  mencapai tingkat keberhasilan sebesar  90%.
Keunggulan  sistem  ini  dibandingkan  dengan sistem  yang  dibuat  sebelumnya  adalah  menggunakan sensor  SAW,  di  mana  sensor  ini  sangat  sensitif sehingga  senyawa  dari  gas  uji  lebih  cepat  terdeteksi dan  menghasilkan  perbedaan  waktu  retensi  yang paling  tinggi  dalam  pengujian  antara  senyawa  polar (metanol) dan nonpolar (benzena) sebesar 44 detik.
Kelemahan  dalam  sistem  ini  adalah  menggu- nakan  udara  sekitar sebagai gas dorong sehingga  jika terdapat  suatu  senyawa  tertentu  dimana  sensor  SAW sangat peka terhadap jenis senyawa ini  maka pemba- caan  frekuensi  tidak  terlalu  akurat  dan  membutuhkan waktu yang lama untuk pembersihan kolom partisi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.A.Eiceman, Instrumentation of Gas Chromatography”, Encyclopedia of Analytical Chemistry, pp. 10671–10679,2000.
[2] Side, F., Ramli, N.A., Nordin, A.N., Voiculescu, I., “ Design and fabrication  of  Surface  Acoustic  Wave  resonators  on  Lithium Niobate ”. Research and Development (SCOReD), IEEE , 2010 .
[3]  A  derson  Hendrik,  et  al,  (2006),“Quartz  crystal  microbalance sensor  design  1. Experimental  study  on  sensor  response  and performance”,  Sensors  and  Actuators Elsevier  B.  Vol  123. issue 1.p.21-26.
[4] Rivai, M., Juwono, H., dan Mujiono T., 2008.”prototype system penciuman elektronik menggunakan deret Kristal SiO2 terlapis
[5] Hermawan, A., "Jaringan Syaraf Tiruan Teori dan Aplikasi", Andi Offset, Yogyakarta, 2006.
[6] Puspaningrum, D., "Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan", Andi
Offset, Yogyakarta, 2006.
[7] Lippmann, R. P. An introduction to computing with neural nets. IEEE ASS Magazine, 4-22,1987.
[8] M.H.Purnomo, A.Kurniawan, “Supervised Neural Network dan aplikasinya”, Graha Ilmu , 2006.
[9] Gurney, K., “Neural Nets by Kevin Gurney” <URL: http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/index.html>, 1999. [10] Haykin, S., “Neural networks: a comprehensive fundation”, Prentice Hall, New Jersey, 1999.