## Alat Pendeteksi Formalin Menggunakan Deret Sensor HCHO dan MQ-7 dengan Logika Fuzzy
Cyntiya Laxmi Haura 1 , Indri Yanti 2 , Muh Pauzan 3
1,2,3 Program Studi Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Wiralodra, Indramayu, 45213 INDONESIA, (tel.: 0234-275946; fax: 0234-273040, 1 cyntiya93@gmail.com,
2 indriyanti.ft@unwir.ac.id, 3 muhpauzan.ft@unwir.ac.id) [Diterima: 9 Maret 2023, Revisi: 4 Mei 2023] Corresponding Author : Indri Yanti
INTISARI — Formalin merupakan zat kimia berbahaya yang memiliki bau menyengat, tidak memiliki warna atau jernih, dan mudah terbakar. Formalin, yang seharusnya digunakan untuk bahan pengawet mayat, banyak disalahgunakan oleh oknum pedagang,  salah  satunya  untuk  mengawetkan  makanan.  Formalin  memiliki  efek  berbahaya  jika  masuk  ke  dalam  tubuh manusia. Oleh karena itu, dibutuhkan alat praktis yang dapat mendeteksi keberadaan formalin dalam makanan. Pembuatan alat  pendeteksi  formalin  menggunakan  sistem  inferensi fuzzy metode  Mamdani  sangat  bermanfaat  untuk  mendeteksi formalin dan tingkat keamanan makanan secara cepat dan ekonomis. Alat pendeteksi formalin ini menggunakan deret sensor, yaitu sensor HCHO dan sensor MQ-7, yang dipadukan dengan sistem pakar, yaitu logika fuzzy . Sensor HCHO bekerja seperti indra  pencium  untuk  mendeteksi  formalin  pada  makanan,  sedangkan  sensor  MQ-7  digunakan  untuk  mendeteksi  karbon monoksida  (CO).  Pada  proses  pengujian,  dibutuhkan  pemanas  ( heater )  untuk  membuat  sampel  makanan  mengalami penguapan. Uap inilah yang dideteksi oleh kedua sensor gas tersebut dan diposes dengan logika fuzzy metode Mamdani. Untuk mengetahui akurasi alat, hasil pengujian menggunakan alat dibandingkan dengan pengujian pada kit formalin dan Fuzzy Logic Toolbox pada MATLAB. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kadar formalin yang paling sedikit pada sampel tahu  adalah  sampel  H,  yaitu  sebesar  0,60  ppm,  sedangkan  kadar  formalin  yang  paling  banyak  pada  sampel  tahu  adalah sampel E, yaitu sebesar 13,64 ppm. Kadar formalin yang paling sedikit pada ikan asin adalah sampel P, sebesar 7,14 ppm, sedangkan  kadar  formalin  yang  paling  banyak  pada  sampel  ikan  asin  adalah  sampel  T,  yaitu  sebesar  193,81  ppm.  Jika dibandingkan dengan hasil dari kit formalin, dari pengujian sebanyak dua puluh sampel, diperoleh nilai akurasi sebesar 95%. Keluaran yang dihasilkan oleh alat hampir sama dengan yang dihasilkan MATLAB, yaitu 85% memiliki selisih 0,01 dan 15% memiliki selisih 0,02. Rata-rata error antara keluaran alat dan MATLAB adalah 0,77%.
KATA KUNCI — Logika Fuzzy, Mamdani, Formalin, Sensor HCHO, Sensor MQ-7.

## I. PENDAHULUAN
Formalin  merupakan  zat  kimia  yang  memiliki  ciri  di antaranya bau menyengat dan tidak memiliki warna atau jernih [1].  Formalin  termasuk  zat  kimia  berbahaya  yang  biasanya digunakan untuk mengawetkan mayat, sebagai disinfektan, dan perekat  kayu.  Namun,  formalin  banyak  disalahgunakan  oleh oknum pedagang untuk mengawetkan makanan. Permenkes RI No.  033  tahun  2012  tentang  bahan  tambahan  pangan menyatakan  larangan  penggunaan  formalin  sebagai  bahan tambahan makanan. Kontaminasi makanan oleh formaldehida dapat  membahayakan  tubuh  [2].  Dalam  jangka  pendek, formalin  yang  masuk  ke  dalam  tubuh  dapat  mengakibatkan sakit perut, mual, muntah, dan diare, sedangkan dalam jangka panjang, formalin dapat memicu kanker [3]. Salah satu alasan penyalahgunaan  formalin  adalah  mudahnya  beberapa  jenis bahan makanan mengalami pembusukan.
Pemakaian formalin sebagai pengawet dalam makanan sulit untuk  diidentifikasi  secara  kasat  mata.  Pengujian  yang  biasa digunakan  untuk  melihat  kandungan  formalin  dalam  bahan makanan adalah dengan uji kit formalin atau uji laboratorium. Kekurangan dari uji kit formalin yaitu hanya sekali pakai dan tidak  ada  keterangan  tambahan  terkait  kadar  formalin  yang terkandung  dalam  makanan.  Sementara  itu,  uji  laboratorium memerlukan  biaya  yang  cukup  mahal.  Maka,  diperlukan penerapan teknologi untuk mengatasi permasalahan tersebut.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  penelitian  terkait identifikasi  kadar  formalin  pada  bahan  makanan  telah dilakukan,  salah  satunya  dengan  memanfaatkan  sensor  gas sebagai  penciuman  elektronik  ( e-nose ).  Sebuah  penelitian menggunakan sensor MQ-138 untuk mendeteksi formalin dan sensor  fotodiode  untuk  mendeteksi rhodamine [4].  Hasilnya
menunjukkan  bahwa  terdapat  kandungan  formalin  dalam beberapa  makanan,  seperti  mi,  ikan  asin,  bakso,  dan  tahu. Penelitian tersebut memiliki error pengujian sebesar 7% ˗ 17% untuk formalin dan 24% ˗ 27% untuk rhodamine [4].
Penelitian berikutnya memanfaatkan sensor gas TGS2600 untuk mendeteksi karbon monoksida (CO) dan TGS2611 untuk mendeteksi gas metana [5]. Penelitian ini tidak secara spesifik langsung mendeteksi gas formalin [5].
Penelitian  lain  memanfaatkan  sensor  HCHO  sebagai pendeteksi formalin [6]. Sensor HCHO merupakan sensor gas volatile organic compounds (VOC) semikonduktor. Konduktivitas  pada  sensor  HCHO  akan  berubah  sesuai konsentrasi gas VOC di udara [6].
Berdasarkan  hal-hal  tersebut,  dibutuhkan  penelitian lanjutan  untuk  mendapatkan  alat  pendeteksi  formalin  yang lebih  baik  dari  segi  akurasi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini berupaya untuk membuat alat pendeteksi formalin menggunakan  deret  sensor,  yaitu  sensor  HCHO  dan  sensor MQ7,  dengan  menggunakan  logika fuzzy metode  Mamdani. Sensor HCHO bekerja seperti indra pencium untuk mendeteksi formalin  pada  makanan,  sedangkan  sensor  MQ-7  digunakan untuk mendeteksi CO. Sensor HCHO dan sensor MQ-7 dapat juga disebut sebagai e-nose . Sensor HCHO merupakan sensor yang  dapat  mendeteksi  formaldehida  (formalin),  benzena, toluena, dan alkohol.  Karena HCHO tidak hanya mendeteksi gas formalin, dibutuhkan sensor lain yang mampu menguatkan bahwa yang dideteksi memang gas formalin, bukan gas lainnya. Oleh karena itu, digunakan sensor MQ-7 untuk mendeteksi CO karena pemanasan pada suhu di atas 96 o C (titik didih formalin) akan  menyebabkan  formalin  terurai  menjadi  CO  dan  karbon dioksida CO 2 [7].
Arduino  Mega  2560  bekerja  untuk  mengendalikan komponen  lainnya.  Hasil  percobaan  ditampilkan  pada  LCD I2C  dan  aplikasi  Android  MIT  App  Inventor  untuk memasukkan data pada sistem dengan memanfaatkan koneksi Bluetooth.  Data  yang  dimasukkan  akan  tersimpan  pada SD card .  Pengujian  makanan  hanya  berfokus  pada  ikan  asin  dan tahu.  Tahu  dan  ikan  asin  dipilih  sebagai  bahan  uji  karena termasuk lauk-pauk yang terjangkau oleh masyarakat, sehingga banyak dikonsumsi. Oleh karena itu, penelitian ini bermaksud mendeteksi  keberadaan  formalin  dalam  tahu  dan  ikan  asin dengan  suatu  indikator  keamanan  makanan  berupa  kondisi aman, waspada, dan bahaya. Alat ini didesain dengan ukuran yang kecil agar mudah dibawa dan dipindahkan.

## II. METODOLOGI
Proses pembuatan alat pendeteksi formalin dimulai dengan membaca  artikel-artikel  ilmiah  untuk  menganalisis  kelebihan dan kekurangan penelitian-penelitian sebelumnya. Untuk dapat merancang  alat  pendeteksi  formalin,  dibutuhkan  beberapa tahapan.  Alur  penelitian  yang  dilakukan  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## A. PERANCANGAN PERANGKAT KERAS
Pada  tahap  perancangan  perangkat  keras,  dibuat  skema rangkaian  antara  Arduino  Mega  2560  dengan  sensor  HCHO, sensor  MQ-7,  sensor  suhu  DS18B20,  I2C  LCD  16×2,  modul Bluetooth HC-05, modul micro SD , dan buzzer . Koneksi tiap komponen  terhadap  Arduino  Mega  2560  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Arduino  Mega  2560  berperan  sebagai  otak  dari  alat pendeteksi  formalin  dan  tempat  pemrosesan  logika fuzzy . Sensor  HCHO  berfungsi  untuk  mendeteksi  formalin, sedangkan sensor MQ-7 berfungsi mendeteksi CO. Suhu saat proses  pengujian  dideteksi  oleh  sensor  DS18B20.  LCD digunakan  untuk  menampilkan  karakter  hasil  pemrosesan Arduino.  Pada  penelitian  ini,  selain  ditampilkan  pada  layar LCD,  data  juga  disimpan  dalam SD card .  Sarana  yang digunakan  untuk  komunikasi  antara SD card dan  Arduino adalah modul micro SD [8].

## B. PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
Aplikasi di Android dibuat menggunakan aplikasi MIT App Inventor.  MIT  App  Inventor  merupakan  sistem    untuk membuat  aplikasi  Android  berbasis  website  [9].  MIT  App Inventor  merupakan platform untuk  memudahkan  proses pembuatan  aplikasi  sederhana  dengan  menggunakan code block . MIT App Inventor digunakan untuk mendesain aplikasi Android  sesuai  keinginan  dengan  menggunakan  berbagai macam layout dan komponen yang tersedia.
Terdapat dua halaman utama pada MIT App Inventor, yaitu halaman designer dan halaman blocks . Desain aplikasi Android di  MIT  App  Inventor  ditunjukkan  oleh  Gambar  3.  Setelah proses desain aplikasi di halaman designer selesai, selanjutnya dibuat code  blocks dengan  melakukan drag  and  drop pada halaman blocks . Code  blocks yang  telah  dibuat  ditunjukkan pada Gambar 4. Aplikasi yang telah selesai dibuat di MIT App Inventor dapat dipasang dengan melakukan build Android App ( .apk ) melalui penulisan kode enam karakter atau scan QR code
Gambar 1. Alur penelitian.
Gambar 2. Skema rangkaian.
di MIT AI2 Companion yang sebelumnya sudah terpasang di ponsel.
Gambar 4 menunjukkan code blocks yang digunakan dalam membuat aplikasi melalui website MIT App Inventor. Arti dari code blocks tersebut adalah sebagai berikut. Pertama, koneksi Bluetooth terlebih  dahulu  diperiksa  dan  pilih  Bluetooth yang sesuai.  Jika  sudah  terkoneksi,  karakter  dimasukkan  ke  dalam TextBox1,  TextBox2,  dan  TextBox3,  yang  merupakan identitas  dari  uji  sampel,  kemudian  tombol  Button1  atau tombol  kirim  ditekan.  Proses  pengiriman  data  sampel  dari aplikasi  di  Android  ke  Arduino  menjadi  pembuka  proses pengujian sampel.

## C. PERANCANGAN LOGIKA FUZZY
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Mamdani,  yaitu  dengan  menggunakan  operasi min-max [10], [11].  Kelebihan  logika fuzzy adalah  dapat  menoleransi  data yang kurang  tepat dan  umumnya dapat  digunakan untuk aksi dalam  suatu  sistem  [12],  sedangkan  kelebihan  dari  metode Mamdani dibandingkan metode sistem inferensi fuzzy yang lain adalah sifatnya yang intuitif, mencakup bidang yang luas, dan sesuai dengan proses masukan informasi manusia [13], [14].
Kata fuzzy didefinisikan  sebagai  suatu  kondisi  yang  tidak hanya benar atau salah, tetapi berdasarkan derajat keanggotaan yang berkisar antara nol dan satu [15]. Selain itu, logika fuzzy dianggap  sebagai  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  ruang masukan  (input)  ke  dalam  ruang  keluaran  ( output ).  Ruang masukan dan keluaran dapat berupa variabel linguistik sebagai pengganti  penghitungan  menggunakan  angka  [16].  Pada penelitian  ini,  terdapat  dua  variabel  masukan,  yaitu  kadar formalin  dan  kadar  CO,  keduanya  dalam  satuan part  per million (ppm).    Sementara  itu,  variabel  keluaran  berupa indikator  keamanan  makanan.  Tahapan-tahapan  pada  setiap proses fuzzy meliputi fuzzification , inferensi, dan defuzzification .  Pada  penelitian  ini,  logika fuzzy digunakan untuk menentukan adanya kandungan formalin dan CO dalam tahu  dan  ikan  asin.  Sistem  inferensi  yang  digunakan  pada
penelitian ini adalah metode Mamdani. Rancangan logika fuzzy pada alat pendeteksi formalin ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 dibuat menggunakan perangkat lunak MATLAB. MATLAB  digunakan  untuk  visualisasi  perancangan  logika fuzzy. Hanya  ada  dua  jenis  metode  yang  ada  dalam toolbox fuzzy di MATLAB, yaitu Mamdani dan Sugeno.

## 1) FUZZIFICATION
Fuzzification merupakan  tahapan  mengubah  masukan sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas  ( crisp )  menjadi  variabel linguistik  dengan  memanfaatkan  fungsi  keanggotaan  yang disimpan  pada  basis  pengetahuan  [17] . Fuzzification merupakan  tahap  awal  dalam  logika fuzzy di  semua  jenis metode. Masukan bersifat tegas, yang bermakna nilainya tidak samar atau dapat dikatakan bernilai high dan low .
Menurut  International  Programme  on  Chemical  Safety (IPCS),  secara  umum  ambang  batas  formalin  di  dalam  tubuh adalah  1  ppm  [18].  National  Institute  of  Safety  and  Health (NIOSH)  menyatakan  bahwa  formaldehida  berbahaya  bagi kesehatan  pada  kadar  20  ppm  [19],  sedangkan  ambang  batas formalin yang masih dapat ditoleransi adalah 1,5˗14 ppm [20]. Fungsi keanggotaan, 𝜇(𝑥) , untuk formalin ditunjukkan oleh (1) sampai (3).
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) = { 0,   𝑥 ≥ 14 14−𝑥 14−1 ,   1 ≤ 𝑥 ≤ 14 1,     𝑥 ≤ 1
(1)
𝜇 𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝 (𝑥) =   { 0,   𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 20
𝑥−1
14−1 , 1  ≤ 𝑥 ≤ 350 20−𝑥 20−14 ,   14 ≤ 𝑥 ≤ 20
(2) 𝜇 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) = { 0,   𝑥 ≤ 14 𝑥−14 20−14 ,   14 ≤ 𝑥 ≤ 20 1,     𝑥 ≥  20 . (3)
Gambar 3. Desain aplikasi pada MIT App Inventor.
Gambar 4. Code block yang dibuat pada MIT App Inventor. Gambar 5. Perancangan logika fuzzy .
Fungsi keanggotaan formalin ada tiga, yaitu sedikit, cukup, dan  banyak,  dengan  batas-batas  yang  telah  ditentukan  dalam fungsi  masing-masing.  Kadar  CO  dinyatakan  dengan  nilai 0˗1.000 ppm dengan 0˗70 ppm adalah rendah, 350 ppm adalah sedang,  dan  600˗1000  ppm  adalah  tinggi  [21].  Fungsi keanggotaan untuk gas CO ditunjukkan dalam (4) sampai (6).
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = {
0,   𝑥 ≥ 350 350−𝑥 350−70 ,   70 ≤ 𝑥 ≤ 350 1,     𝑥 ≤ 70 (4)
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) =   { 0,   𝑥 ≤ 70 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 600 𝑥−70 350−70 ,70  ≤ 𝑥 ≤ 350
600−𝑥 600−350 ,   350 ≤ 𝑥 ≤ 600
(5) 𝜇 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) = { 0,   𝑥 ≤ 350
𝑥−350 600−350 ,   350 ≤ 𝑥 ≤ 600 1,   𝑥 ≥ 600 . (6)
Fungsi keanggotaan dari CO ada tiga, yaitu rendah, sedang, dan tinggi, dengan batas-batas yang telah ditentukan dalam fungsi masing-masing.
Sama  halnya  dengan  kedua  masukan,  keluaran  juga memiliki  fungsi  keanggotaan  berdasarkan  basis  pengetahuan. Fungsi keanggotaan indikator keamanan makanan ditunjukkan oleh (7) sampai (9).
𝜇 𝑎𝑚𝑎𝑛 (𝑧) = { 0,   𝑧 ≥ 14 2−𝑧 2−1,5 ,   1,5 ≤ 𝑥 ≤ 2 1,     𝑧 ≤ 1,5
(7)
𝜇 𝑤𝑎𝑠𝑎𝑑𝑎 (𝑧) = { 0,   𝑧 ≤ 1,5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 2,5 𝑧−1,5 2−1,5 , 1,5  ≤ 𝑥 ≤ 2 2,5−𝑧 2,5−2 ,   2 ≤ 𝑧 ≤ 2,5 (8)
𝜇 𝑏𝑎ℎ𝑎𝑦𝑎 (𝑧)𝑎 = { 0, 𝑧  ≤ 2 𝑧−2
2,5−2 ,   2 ≤ 𝑧 ≤ 2,5 1,     𝑧 ≥  2,5 . (9)
Fungsi keanggotaan  indikator  ada  tiga,  yaitu  aman,  waspada, dan  bahaya,  dengan  batas-batas  yang  telah  ditentukan  dalam fungsi masing-masing.

## 2)  INFERENSI
Pada  tahap  ini  dirancang rule  base untuk  menentukan indikator  formalin  yang  terdapat  pada  ikan  asin  dan  tahu menggunakan  inferensi Mamdani max-min .  Aturan  logika ini diperoleh  dari  kombinasi  masukan  HCHO  dan  MQ-7  serta keluaran  indikator  makanan.  Jumlah  fungsi  keanggotaan  dari tiap variabel masukan dan keluaran masing-masing adalah tiga, sehingga rule base yang diperoleh berjumlah sembilan buah.
3) DEFUZZIFICATION
Tahap defuzzification merupakan  tahap  menghitung keluaran fuzzy menjadi  nilai  keluaran  tegas.  Sistem  inferensi yag  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sistem  inferensi Mamdani,  yaitu  menggunakan  metode center  of  area (CoA) atau centroid . Secara matematis, CoA ditunjukkan oleh (10).
𝑧 ∗ = ∫ 𝜇(𝑧) 𝑧 𝑑𝑧 ∫ 𝜇(𝑧) 𝑑𝑧 = 𝑀𝑜𝑚𝑒𝑛 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑑𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ (10)
dengan 𝑧 ∗ adalah  CoA, 𝜇(𝑧) adalah  fungsi  keanggotaan  dari keluaran, dan 𝑧 adalah nilai variabel keluaran.

## D. PERAKITAN ALAT
Tahapan penelitian setelah perancangan alat (skema) adalah perakitan  alat,  yang  meliputi  pembuatan footprint dan  desain printed  circuit  board (PCB)  menggunakan  perangkat  lunak KiCad.  Setelah  proses  desain  selesai,  dilakukan  pencetakan PCB. Selain pembuatan PCB, juga dilakukan pembuatan kotak pelindung  ( casing )  tiga  dimensi.  Pembuatan  kotak  pelindung untuk PCB dilakukan menggunakan printer tiga dimensi (3D) dengan bahan plastik polylactic acid (PLA), yang merupakan jenis  bahan  bioplastik  atau  plastik  organik  yang  terbuat  dari minyak nabati, pati jagung, pati kacang polong, dan microbiota . Sementara itu, kotak pelindung untuk pemanas ( heater ) dibuat menggunakan  akrilik.  Akrilik  mempunyai  titik  leleh  ( melting point )  sekitar  105 o C  [22].  Akrilik  dipilih  karena karakteristiknya  sesuai  dengan  kebutuhan  pengujian.  Suhu pengujian  maksimal  hanya  sampai  100 o C,  sehingga  tidak mencapai  titik  leleh  akrilik.  Selain  itu,  akrilik  bersifat transparan,  sehingga  proses  pengujian  sampel  dapat  terlihat dengan jelas. Gambar 6 memperlihatkan alat yang telah selesai dibuat.

## E. PENGUJIAN SAMPEL
Setelah  perakitan  alat,  tahap  berikutnya  adalah  pengujian sampel berupa ikan asin dan tahu. Pengujian pertama dilakukan menggunakan alat pendeteksi formalin dengan sistem inferensi fuzzy metode Mamdani. Selanjutnya, dilakukan juga pengujian dengan  menggunakan  kit  formalin  untuk  melihat  kandungan formalin dalam  bahan  makanan. Hasil pengujian kit formalin dijadikan  sebagai  acuan  untuk  melihat  akurasi  hasil  yang diperoleh dari alat yang telah dibuat. Selain itu, nilai indikator keamanan  dibandingkan  dengan  nilai  indikator  dari  Fuzzy Logic Toolbox MATLAB.

## F. ANALISIS DATA
Tahap  ini  berisi  proses  analisis  data-data  yang  telah diperoleh  dari pengujian sampel  sebagai  keluaran  dari proses sistem  inferensi fuzzy .  Nilai  keluaran  tersebut  dibandingkan dengan  hasil  kit  formalin  dan  MATLAB.  Perbandingan  nilai keluaran alat  dengan  acuan  dapat  menentukan  nilai  akurasi yang diperoleh alat yang telah dibuat. Kinerja alat yang telah dibuat  dapat  dilihat  dari  persentase  akurasi  berdasarkan  (11) [23].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(%) = Σ𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑁 × 100% (11)
dengan 𝑁 merupakan  jumlah  sampel  yang  diuji.  Selain  nilai akurasi,  besarnya  diskrepansi  ( error pengukuran)  juga  perlu diketahui. Perhitungan persentase nilai error dari perbandingan pembacaan  sensor  dengan  instrumen  pengujian  penting dilakukan untuk melihat kelayakan suatu alat yang telah dibuat. Persentase diskrepansi, 𝑍 , ditunjukkan oleh (12).
(a) (b)
Gambar 6. Alat uji formalin, (a) alat utama, (b) tempat penguapan sampel uji.
𝑍 = |𝑋−𝑋 𝑖 | 𝑋 × 100% (12)
dengan 𝑋 adalah  nilai  acuan  atau  standar  dan 𝑋 𝑖 merupakan nilai yang terukur dari alat yang telah dibuat.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peran  logika fuzzy pada  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan hasil pada saat pengambilan data sampel. Logika fuzzy akan  memutuskan  nilai  indikator  pengujian  untuk  skala aman,  waspada,  dan  bahaya  pada  sampel  uji.  Hasil  keluaran penelitian  ini  adalah  indikator  keamanan,  yang  ditentukan setelah  melalui  serangkaian  proses  dalam  logika fuzzy ,  yaitu fuzzification ,  inferensi,  dan defuzzification menurut  basis pengetahuan atau berdasarkan pakar.
Setelah  alat  pendeteksi  formalin  selesai  dibuat,  tahap berikutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  sepuluh sampel tahu dan  sepuluh  sampel  ikan  asin menggunakan alat tersebut.  Kemudian,  hasilnya  dibandingkan  dengan  data pembanding  hasil  dari  kit  formalin.  Pada  proses  pengujian menggunakan  alat,  sampel  harus  diuapkan  menggunakan pemanas  dan  suhu  dideteksi  oleh  sensor  DS18B20.  Uap  dari sampel  dideteksi  oleh  sensor  HCHO  dan  sensor  MQ-7. Kandungan formalin dan CO diambil ketika suhu di atas 96 o C [7]. Hasil pengujian sampel tahu dan ikan asin ditunjukkan oleh Tabel I dan Tabel II.
Berdasarkan Tabel I, hanya ada satu data dari sampel tahu yang  berbeda  antara  hasil  dari  alat  uji  formalin  dengan  hasil pengujian  kit  formalin,  yaitu  sampel  tahu  E.  Pada  pengujian sampel  tahu  E,  hasil  dari  kit  formalin  adalah  negatif,  tetapi pengujian  dengan  alat  menghasilkan  waspada,  dengan  nilai indikator  alat  (keluaran)  1,88.  Namun,  indikator  waspada  ini berada  di  antara  hasil  aman  dan  bahaya,  sehingga  dapat disimpulkan  nilainya  sudah  mendekati  hasil  dari  uji  kit
formalin.  Hasil  yang  berbeda  ini  kemungkinan  berasal  dari pembacaan  sensor  gas  yang  tidak  tepat.  Nilai  akurasi  dari pengujian sepuluh sampel tahu sebesar 90%.
Berdasarkan Tabel II, semua data dari hasil pengujian ikan asin  menggunakan  alat  sesuai  dengan  data  pengujian menggunakan  kit  formalin,  sehingga  akurasinya  100%.  Jika dilihat  dari  keseluruhan  pengujian,  jumlah  sampel  adalah  20, yaitu  sepuluh  sampel  tahu  dan  sepuluh  sampel  ikan  asin, sehingga  akurasi  keseluruhan  pengujian  sebesar  95%.  Nilai akurasi  ini  sangat  tinggi,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa kinerja alat yang telah dibuat sudah layak dan bagus.
Tabel I dan Tabel II menunjukkan bahwa ketika diperoleh hasil negatif di kit formalin, ada dua kemungkinan kondisi pada alat, yaitu kondisi waspada dan bahaya. Hal ini terjadi karena aturan yang telah  dibuat dalam  sistem inferensi fuzzy metode Mamdani  berdasarkan  nilai  kadar  formalin  dan  CO  yang terdeteksi  pada  alat.  Pengujian  menggunakan  kit  formalin hanya memperlihatkan dua kondisi, yaitu positif dengan warna asli sampel dan negatif dengan indikator warna yang berubah menjadi  ungu.  Ketika  hasil  menunjukkan  negatif,  tingkat kecerahan  dari  warna  ungu  bervariasi,  yaitu  ada  yang  ungu muda  dan  ungu  tua,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  7  dan Gambar 8. Tingkat kecerahan warna ungu menunjukkan kadar formalin yang terkandung dalam sampel. Namun, kit formalin tidak  dapat  menunjukkan  kadar  formalin  dalam  ppm  secara langsung, hanya menunjukkan positif atau negatif kandungan formalin  saja  dengan  melihat  perubahan  warnanya.  Hal berbeda  terjadi  pada  alat  yang  telat  dibuat,  yang  dapat menunjukkan  kadar  formalin,  kadar  CO,  dan  indikator keamanan dari sampel menurut proses inferensi fuzzy metode Mamdani. Oleh karena itu, jika acuannya adalah kit formalin, yang  dapat  dibandingkan  hanya  keberadaan  formalin  dalam sampel  makanan  saja  tanpa  membandingkan  kadar  formalin dalam ppm.
Berdasarkan Gambar  7  dan Gambar  8,  dapat disimpulkan bahwa  makin  tinggi  nilai indikator  keamanan  sampel  uji dari alat yang telah dibuat, makin gelap warna ungu yang diperoleh dari  hasil  kit  formalin.  Tingkat  kepekatan  warna  ungu  yang dihasilkan dari kit formalin menunjukkan konsentrasi formalin dalam  sampel  uji.  Namun,  konsentrasi  formalin  ini  tidak
T ABEL I
H ASIL U JI S AMPEL T AHU
Tahu Formalin (ppm) CO (ppm) Keluaran Indikator Kit Formalin A 11,97 54,50 1,58 Waspada Positif B 5,75 108,37 1,09 Aman Negatif C 0,63 39,27 0,88 Aman Negatif D 10,97 99,58 1,47 Aman Negatif E 13,64 128,97 1,88 Waspada Negatif F 1,34 74,60 0,91 Aman Negatif G 2,14 79,39 0,93 Aman Negatif H 0,60 60,11 0,88 Aman Negatif I 4,32 71,85 1,02 Aman Negatif J 5,89 65,76 1,10 Aman Negatif
T ABEL II H ASIL U JI I KAN A SIN
Ikan Asin Formalin (ppm) CO (ppm) Keluaran Indikator Kit Formalin K 27,59 41,26 3,12 Bahaya Positif L 177,91 55,23 3,12 Bahaya Positif M 8,93 12,08 1,29 Aman Negatif N 30,68 53,44 3,12 Bahaya Positif O 21,18 58,19 3,12 Bahaya Positif P 7,14 32,49 1,18 Aman Negatif Q 18,93 164,80 2,99 Bahaya Positif R 19,18 83,93 3,04 Bahaya Positif S 15,85 62,48 2,63 Bahaya Positif T 193,81 60,11 3,12 Bahaya Positif
(a) (b) Gambar 7. Hasil uji waspada, (a) LCD alat, (b) kit formalin.
(a) (b) Gambar 8. Hasil uji sampel bahaya, (a) LCD alat, (b) kit formalin.
ditunjukkan  dengan  suatu  nilai  dalam  ppm,  hanya  dengan perubahan warna menjadi ungu  saja. Hal tersebut merupakan salah  satu  kekurangan  penggunaan  kit  formalin  karena  kit formalin memang biasanya digunakan untuk pengujian secara cepat.  Indikator  yang  muncul  dari  alat  saat  pengujian  sesuai dengan rule  base fungsi  keanggotaan  dari  variabel  masukan (formalin dan CO) dan variabel keluaran (indikator).
Selain  perbandingan  hasil  kedua  pengujian  tersebut,  nilai keluaran,  yaitu  indikator  keamanan,  dari  alat  juga  dapat dibandingkan  dengan  hasil  simulasi fuzzy metode  Mamdani menggunakan  MATLAB,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 9.
Grafik  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9  merupakan perbandingan antara keluaran yang dihasilkan oleh alat (grafik batang  berwarna  biru)  dengan  keluaran  yang  diperoleh  dari MATLAB  (grafik  batang  berwarna  jingga).  Keluaran  yang dihasilkan  oleh  alat  hampir  sama  dengan  yang  dihasilkan MATLAB,  hanya  berbeda  di  bagian  desimalnya,  yaitu  85% sampel uji memiliki selisih 0,01 dan 15% sampel uji memiliki selisih  0,02.  Salah  satu  penyebab  perbedaan  nilai  tersebut adalah  faktor  pembulatan,  sedangkan  rata-rata error antara keluaran  alat  dan  MATLAB  yaitu  1,15%  atau  0,0115.  Nilai error tersebut masih tergolong kecil. Makin kecil error , makin baik  hasil  pengukuran.  Hal  ini  berarti  alat  yang  telah  dibuat memiliki akurasi pengukuran yang baik.
Pada penelitian ini, kadar formalin dalam ppm tidak dapat dibandingkan  dengan  acuan,  karena  acuan  yang  digunakan hanya  dengan  kit  formalin.  Untuk  mengonfirmasi  kadar formalin, perlu dilakukan pengujian di laboratorium.
Akan tetapi, keluaran alat dapat dibandungkan dengan hasil yang diperoleh dari MATLAB. Perbandingan keluaran dengan hasil  dari  MATLAB  hanya  digunakan  untuk  memvalidasi bahwa program yang telah dibuat dan diunggah pada alat sudah benar karena nilai keluaran yang diperoleh di alat sudah sangat
mendekati  keluaran  di  MATLAB.  Fuzzy  Logic  Toolbox digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  memberikan  data masukan yang sama dengan alat.
Pada  Fuzzy  Logic  Toolbox di  MATLAB  dapat  dilihat tampilan  3D  dari  masukan dan  keluaran.  Grafik  3D  yang menggambarkan  kedua  masukan  dan  sebuah  keluaran  dari MATLAB ditunjukkan pada Gambar 10. Pada grafik tersebut tampak bahwa  makin biru warna  grafik, makin aman kondisi makanan;  makin  kuning  warna  grafik,  makin  berbahaya kondisi  makanan.  Warna  di  antara  biru  dan  kuning menunjukkan kondisi waspada.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  membuat  alat  pendeteksi formalin pada makanan dengan mengimplementasikan  logika fuzzy metode Mamdani. Berdasarkan hasil yang diperoleh, alat yang  dibuat  berhasil  mendeteksi  adanya  formalin  pada makanan, tetapi banyaknya kadar formalin belum teruji karena alat  acuan  hanya  berupa  kit  formalin.  Namun,  keluaran  yang dihasilkan  sudah  sangat  mendekati  hasil  yang  diperoleh menggunakan MATLAB. Kadar formalin yang paling sedikit pada  sampel  tahu  adalah  sampel  H,  yaitu  sebesar  0,60  ppm, sedangkan  kadar  formalin  yang  paling  banyak  pada  sampel tahu adalah sampel E, yaitu sebesar 13,64 ppm. Kadar formalin yang  paling  sedikit  pada  ikan  asin  adalah  sampel  P,  yaitu sebesar  7,14  ppm,  sedangkan  kadar  formalin  yang  paling banyak pada sampel ikan asin adalah sampel T, yaitu sebesar 193,81  ppm.  Nilai  akurasi  dari  keseluruhan  pengujian  dua puluh sampel adalah 95%. Rata-rata error antara keluaran alat dan MATLAB sebesar 1,15%.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat beberapa saran agar hasil yang diperoleh dapat lebih baik lagi. Pertama,  data  pembanding  dalam  mengukur  kadar  formalin sebaiknya diperoleh dengan pengujian formalin di laboratorium,  sehingga  kadar  formalin  dalam  ppm  dari  alat dapat  divalidasi.  Kedua,  sebaiknya  digunakan  sensor  gas tunggal khusus formalin sebagai sensor pendeteksinya agar gas selain formalin tidak ikut terdeteksi.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Semua  penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,    Indri  Yanti;  metodologi,  Indri  Yanti; desain  sistem,  Cyntiya  Laxmi  Haura,  Indri  Yanti,  dan  Muh Pauzan;  perangkat lunak, Cyntiya Laxmi Haura, Indri Yanti, dan Muh Pauzan; analisis, Cyntiya Laxmi Haura, Indri Yanti; penulisan—penyusunan    draf    asli,  Cyntiya  Laxmi  Haura; penulisan—peninjauan    dan    penyuntingan,    Indri  Yanti  dan Muh Pauzan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Program  Studi Teknik  Komputer  Universitas  Wiralodra  yang  telah memberikan fasilitas laboratorium untuk penelitian ini.

## REFERENSI
[1] T. Harmawan dan N. Fadilla, “Pemeriksaan Formalin terhadap Ikan Asin Kepala Batu (Pseudocienna Amovensis) dan Dencis (Sardinella Lemuru) di Daerah Medan Helvetia,” Quimica: J. Kim. Sains, Terap. , Vol. 2, No. 2, hal. 14–17, Okt. 2020, doi: 10.33059/jq.v2i2.2683.
[2] H.  Suryadi,  M.  Kurniadi,  dan  Y.  Melanie,  “Analisis  Formalin  dalam Sampel  Ikan  dan  Udang  Segar  dari  Pasar  Muara  Angke,” Maj.  Ilm. Kefarmasian ,  Vol.  7,  No.  3,  hal.  16–31,  Des.  2010,  doi: 10.7454/psr.v7i3.3458.
Gambar 9. Perbandingan keluaran alat dengan MATLAB.
Gambar 10. Grafik keluaran 3D MATLAB.
[3] A.N. Sari, R. Rahmadani, dan N. Hidayah, “Identifikasi Kadar Formalin pada Tahu Mentah yang Dijual di Pasar Tradisional Kota Banjarmasin,”
J.  Pharm.  Care,  Sci. ,  Vol.  2,  No.  1,  hal.  5–14,  Nov.  2021,  doi: 10.33859/jpcs.v2i1.124.
[4] F. Baskoro dan R. Susanto, “Rancang Bangun Pendeteksi Formalin dan Rhodamin B Berbasis Arduino,” J. Elect. Eng. Comput. (JEECOM) , Vol. 2, No. 2, hal. 31–40, Oct. 2020, doi: 10.33650/jeecom.v2i2.1450.
[5] R. Rendyansyah, R. Passarella, dan R. Eftika, “Implementasi Sensor Gas dan  Fuzzy  Logic  untuk  Mendeteksi  Formalin  pada  Tahu,” Annu.  Res. Semin. , Vol. 4, No. 1, hal. 156–160, 2018.
[6] D. Pratmanto dan E. Nur Khasanah, “Alat Pendeteksi Formalin pada Ikan Segar  Menggunakan  Sensor  HCHO  Berbasis  Arduino,” Conten: Comput.,  Netw.  Technol. ,  Vol.  1,  No.  1,  hal.  1–6,  Jun.  2021,  doi: 10.31294/conten.v1i1.387.
[7] N.P.L.  Laksmiani,  I.N.K.  Widjaja,  dan  Sonia,  “Stabilitas  Formalin terhadap Pengaruh Suhu dan Lama Pemanasan,” J. Farm. Udayana , Vol. 4, No. 2, hal. 76–81, Des. 2015.
[8] M. Pauzan dan I. Yanti, “Sistem Absensi Fingerprint Berbasis Arduino dengan Data Penyimpanan di Micro SD,” Gema Wiralodra , Vol. 13, No. 2, hal. 663–679, Okt. 2022, doi: 10.31943/gemawiralodra.v13i2.273.
[9] M. Pauzan dan I. Yanti, “Bel Sekolah Otomatis Berbasis Arduino yang Dikontrol Menggunakan Aplikasi Mobile,” J.  Nas.  Tek.  Elekt.,  Teknol.
Inf. , Vol. 10, No. 2, hal. 163–169, Mei 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1272.
[10] A.  Wanto,  “Analisis  Penerapan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  dengan Metode  Mamdani  pada  Sistem  Prediksi  Mahasiswa  Non  Aktif  (Studi Kasus : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” Pros. Semin. Nas. Inov.,
Teknol. Inf. , 2016, hal. 393–400.
[11] M. Irfan, C.N. Alam, dan D. Tresna, “Implementation of Fuzzy Mamdani Logic Method for Student Drop Out Status Analytics,” J.  Phys.:  Conf. Ser. , Vol. 1363, Nov. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1363/1/012056.
[12] M.  Rivai,  Rendyansyah,  dan  D.  Purwanto,  “Implementation  of  Fuzzy Logic Control in Robot Arm for Searching Location of Gas Leak,” 2015 Int.  Semin.  Intell.  Technol.,  Its  Appl.  (ISITIA) ,  2015,  hal.  69–74,  doi: 10.1109/ISITIA.2015.7219955.
[13] A.  Fathoni,  M.  Mustain,  dan  R.  Wardhani,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penjurusan  Siswa  pada  SMA  Pancamarga  1  Lamongan
Menggunakan Metode Fuzzy,” Joutica: J. Inform. Unisla , Vol. 3, No. 1, hal. 151–158, Apr. 2018, doi: 10.30736/jti.v3i1.202.
[14] P.Y.  Priyono  dan  A.M.  Abadi,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  dalam Pemilihan Smartphone dengan Metode Mamdani Penggandaan,” Semin. Mat., Pendidik. Mat. , 2017,  hal. 187–194.
[15] A.  Patel,  S.K.  Gupta,  Q.  Rehman,  dan  M.K.  Verma,  “Application  of Fuzzy Logic in Biomedical Informatics,” J. Emerg. Trends Comput., Inf. Sci. , Vol. 4, No. 1, hal. 57–62, Jan. 2013.
[16] I. Agus, S.W. Ningsih, dan A.M. Abadi, “Fuzzy Decision Making with Mamdani Method and Its Aplication for Selection of Used Car in Sleman Yogyakarta,” 4th ICRIEMS Proc. , 2017, hal. 35–44.
[17] C.S.S.  Pamungkas,  D.J.  Manehat,  dan  S.D.M.  Mau,  “Aplikasi  Fuzzy Logic  Memprediksi  Intensitas  Cahaya  Lampu  pada  Kandang  Ternak Ayam Broiler,” J. Komput. Terap. , Vol. 5, No. 1, hal. 1–9, Mei 2019, doi: 10.35143/jkt.v5i1.2137.
[18] S. Pertiwi, “Design and Making Formalin Level Detection Tools in Food Using  Archuino  Uno-Based  HCHO  Sensors  with  Notification  Through SMS,” Skripsi, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia, 2019.
[19] V.  Vidiawati,  “Analisis  Kandungan  Formalin  pada  Tahu  di  Gampong Ujung Padang, Puloe Ie Dan Blok 10 Kecamatan Kuala Kabupaten Nagan Raya  Tahun  2013,”  Skripsi,  Universitas  Teuku  Umar,  Aceh  Barat, Indonesia, 2013.
[20] A.T.  Lema  dan  J.M.  Jacob,  “Deteksi  Formalin  dan  Logam  Berat  pada Ikan Segar di Pasar Tradisional Kota Kupang,” J. Kim. (J. Chem.) , Vol.
14, No. 2, hal. 147–152, Jul. 2020, doi:
10.24843/jchem.2020.v14.i02.p07.
[21] A.  Rivanda,  “Pengaruh  Paparan  Karbon  Monoksida  terhadap  Daya Konduksi Trakea,” J. Majority , Vol. 4, No. 8, hal. 153–159, Nov. 2015.
[22] A. Fauzi, A. Hermiati, A. Wardani, dan N. Husodo, “Mesin Roll Bending Plat Akrilik,” Pekan  Ilm.  Mahasiswa  Nas.  Program  Kreativitas  Mhs.  - Teknol. 2014 , 2014, hal. 1–9.
[23] R.A.  Ivory,  N.  Kholis,  N.  Nurhayati,  dan  F.  Baskoro,  “Review Penggunaan  Sensor  Suhu  terhadap  Respon  Pembacaan  Skala  pada Inkubator Bayi,” J. Tek. Elekt. , Vol. 10, No. 1, hal. 185–194, Jan. 2021, doi: 10.26740/jte.v10n1.p185-194.