## Implementasi Electronic Nose dan Support Vector Machine pada Aplikasi Olfactory Mobile Robot dalam Mengenali Gas

## Rendyansyah*, Aditya P.P. Prasetyo dan Kemahyanto Exaudi
Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya
* Corresponding author, e-mail: rendyansyah@ilkom.unsri.ac.id
Abstrak — Aroma gas dapat dirasakan oleh indra penciuman manusia. Adanya aroma karena berasal dari sumber  gas  itu  sendiri  atau  gas  bocor  melalui  cela-cela  seperti  katup  atau  sambungan  pipa.  Aroma  gas tertentu (gas dengan aroma yang menyengat) dapat mengganggu sistem saraf dan hidung manusia. Oleh karena itu perlu alat yang dapat meniru indra penciuman yaitu electronic nose (disingkat e-nose ). E-nose merupakan  kumpulan  dari  dua  sensor  gas  atau  lebih.  Dalam  situasi  pencarian  sumber  aroma  gas  maka pada  penelitian  ini  dikembangkan e-nose kedalam  bentuk  aplikasi olfactory  mobile  robot untuk  deteksi dan  identifikasi.  Pada  penelitian  ini  sistem  dirancang  untuk  mengenali  gas  etanol,  benzene  dan  thiner. Pengenalan pola sinyal dari e-nose menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang sudah diprogram di  dalam  komputer.  Secara  ilustrasi  aroma  gas  yang  dideteksi  oleh e-nose menghasilkan  pola  sinyal elektrik  yang  ditransfer via  wireless ke  komputer  dan  diproses  untuk  dikenali.  Hasil  percobaan menunjukkan  bahwa olfactory  mobile  robot dapat  diaplikasikan  untuk  mendeteksi  dan  mengidentifikasi jenis gas dengan akurasi yang baik, yaitu di atas 97% untuk pemilihan kernel γ = 100 dan γ = 1000 .
Kata Kunci : E-nose, Olfactory Mobile Robot, Support Vector Machine
Abstract — The aroma of gas can be perceived by the human sense of smell. The presence of the scent comes from the gas source itself or the gas leaks through cracks such as valves or pipe connections. The smell of certain gases (gas with a stinging smell) can disrupt the human nervous system and nose. Hence, it is required a tool that can mimic the sense of smell which is called the electronic nose (abbreviated to e- nose). E-nose is a combination of two or more gas sensors. In a  situation of searching the source of the gas  scent,  the  e-nose  was  developed  into  a  mobile  robotic  olfactory  application  for  detection  and identification process. In this  study, the system  was designed to recognize ethanol, benzene and thinner gases. The signal pattern recognition of e-nose uses the Support Vector Machine (SVM) programmed into the computer. Illustration of gas scent detected by e-nose produces a pattern of electrical signals that are wirelessly transferred to a computer and processed to be recognizable. The experimental results show that olfactory mobile robots can be applied to detect and identify types of gas with good accuracy, according to the value above 97% for kernel selection γ = 100 and γ = 1000.
Keywords : E-nose, Olfactory Mobile Robot, Support Vector Machine

## 1. Pendahuluan
Kebocoran  gas  akan  menjadi  masalah  jika tidak  ditangani  secara  langsung,  misalnya pencemaran  udara.  Kebocoran  gas  dalam industri  dapat  terjadi  akibat  katup  bocor, sambungan  pipa  atau  korosi  pada  pipa. Pencarian aroma gas dapat dirasakan oleh indra penciuman manusia.  Namun  aroma gas berbahan  kimia  dapat  menyebabkan  iritasi  atau gangguan  pada  sistem  saraf  pernapasan.  Oleh karena  itu,  pada  zaman  modern  ini  banyak dikembangkan  teknologi  yang  dapat  meniru dalam  pencarian  aroma  gas  pada  area kebocoran,  yaitu electronic  nose atau  disingkat e-nose .
Dalam  mempermudah  situasi  pencarian
sumber  aroma  gas  maka  telah  berkembang teknologi  yang  dapat  membantu  manusia  yaitu salah  satunya  robot  [1].  Robot  sangat membantu  dalam  pekerjaan  yang  rumit  seperti mengamati  suatu  objek  yang  dicurigai  [2],  dan pencarian  target  aroma  gas  [2,  3].  Oleh  karena itu,  penggunaan  robot  dapat  mencegah  resiko yang ditimbulkan akibat kelalaian dan kecelakaan, karena alasan utama untuk keselamatan kerja.
Pada  penelitian  ini mobile  robot dirancang untuk  bertindak  sesuai  keinginan  pengguna yaitu  menggunakan  teknik guide .  Teknik gerakan  ini  dikontrol  secara  manual,  namun robot  sudah  dilengkapi  dengan  kamera  dan e- nose yang terintegrasi menjadi olfactory mobile
robot untuk  tujuan  identifikasi  atau  klasifikasi aroma. Adapun motivasinya didasarkan meniru cara  orang  dalam  menginspeksi  keadaan  atau tempat  yang  diduga  target  kebocoran  gas menggunakan mata dan hidung.
Adanya  identifikasi  jenis  aroma  gas  karena terbentuk  pola  sinyal  elektrik  yang  dihasilkan oleh  sensor-sensor  gas  seperti  yang  pernah dilakukan oleh Frianto dan Rivai [4], dan Hasan dkk  [5].  Mereka  mengelompokkan  pola  sinyal tersebut  untuk  dilatih  menggunakan  metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) Bacpropagation dan Support  Vector  Machine (SVM),  dan hasilnya diuji satu persatu untuk di-identifikasi. Metode  JST  dan  SVM  memiliki  kesamaan untuk  klasifikasi  [4,  5],  namun  teknik  SVM memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik. Sehingga pada penelitian ini digunakan metode SVM  untuk  klasifikasi  aroma  gas.  Alasan menggunakan  SVM  karena  proses  pelatihan yang  cepat  dan  akurasi  yang  baik  untuk  data yang bersifat non-linear . Adapun sistem e-nose , SVM dan mobile robot ini dapat mempermudah dalam pencarian dan identifikasi aroma gas.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Electronic Nose
Electronic  nose atau  disingkat e-nose merupakan  penciuman  elektronik  yang  dapat menirukan  sistem  indra  penciuman  manusia untuk  mengenali  suatu  aroma. E-nose terdiri dari  deretan  beberapa  sensor  gas  yang dirancang  khusus  dengan  penerapan  metode pengenalan  pola  atau  sistem  cerdas  [4,  5,  6]. Adapun  sensor  gas  yang  sering  digunakan umumnya tipe metal oxide semiconductor , salah satunya MQ. Penggunaan sensor perlu disesuaikan  dengan  jenis  gas  yang  akan dideteksi.  Gambar  1  menunjukkan  contoh modul sensor gas tipe MQ. Adapun jenis sensor gas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu tipe  MQ  2,  MQ  4  dan  MQ  135  yang  terdapat pada Tabel 1.
Gambar 1. Modul sensor gas MQ.
Tabel 1. Sensor gas MQ dan kegunaannya [7].
Sensor gas MQ Kegunaan MQ2 Deteksi gas mudah yang mudah terbakar, contoh butane , LPG, Propane , dll MQ4 Deteksi Gas Natural, metana dan gas mudah terbakar MQ135 Air quality control (Benzena, NH 3 , Alcohol, Smoke )
Berdasarkan kegunaan masing-masing sensor  gas  pada  Tabel  1,  maka  dibangun  deret sensor berupa e-nose . Adapun contoh konsep e- nose menurut  rancangan  yang  diusulkan  oleh Frianto dan Rivai [4] seperti pada Gambar 2.
Gambar  2.  Contoh  konsep  rancangan e-nose [4].

## 2.2 Support Vector Machine
Support  vector  machine disingkat  SVM merupakan  metode  pembelajaran  yang  didasari pada teori statistik yang dikombinasikan dengan teori-teori  belajar  yang  telah  ada  seperti kernel trick dan metode optimasi [8,  9]. SVM mampu mengklasifikasi  data  baik linear maupun non- linear , dimana teknik ini selalu berusaha untuk mencari  bidang  pemisah  atau hyperplane terbaik untuk memisahkan data sesuai kelas [8]. Salah  satu  contoh  bidang  pemisah hyperplane
untuk  kasus  dua  kelas  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar  3.  Bidang  pemisah hyperplane untuk kasus dua kelas [8].
Adapun  untuk  kasus  klasifikasi  lebih  dari dua kelas dapat digunakan metode one vs other [10]. Gambar 4 memperlihatkan arsitektur SVM one  vs  other yang  diimplementasikan  pada e- nose .
Gambar  4.  Arsitektur  SVM one  vs  other yang diimplementasikan pada e-nose [10].
Dari  arsitektur  pada  Gambar  4  diketahui bahwa  masing-masing  SVM  akan  menentukan target  yang  diinginkan.  Proses  SVM  yaitu menghitung Quadrating  Programming bentuk ganda  seperti  pada  Persamaan  (1)  sampai  (3) untuk  menghasilkan  nilai support  vector ( 0   ).
l l l k i j i j i j a k=1 i=1 j=1 1 max a - a a y y K x ,x 2   (1) 1 : 0 l i i i subject to y     (2) 0 , 1,..., i C i l     (3)
Adapun  solusi  pada  Persamaan  (1)  sampai
(3) dapat diselesaikan dengan metode
sequential SVM [11], sebagai berikut : 1. Inisialisasi nilai 0 i   . 2. Menghitung matrik D ij .   2 , ij i j i j D y y K x x    (4)
untuk i, j = 1… l , dan l banyaknya data, dan paramater λ yaitu konstanta.
3. Setiap  pola  yang  akan  diklasifikasi  dihitung menggunakan  Persamaan  (5)  sampai  (7), dimana data pelatihan dari i = 1 sampai l .
1 l i j ij j E D     (5)     1 , , i i i i min max E C             (6)
i i i      (7)
Adapun  merupakan learning rate .
4. Jika  selama  proses  pelatihan  sudah  terlihat konvergen  maka  proses  tersebut  dihentikan. Sebaliknya  jika  belum  konvergen  maka ulangi  lagi  proses  pada  Persamaan  (5) sampai  (7).  Indikator  tercapai  konvergen apabila  tingkat  perubahan  nilai i  kecil hampir mendekati nol.
Algoritma  ini  akan  menghasilkan  nilai lagrange α yang  optimal  untuk  data  yang  akan di- cluster ,  dimana  data  input  diubah  ke  fitur berdimensi  tinggi  menggunakan  fungsi  kernel, salah satunya kernel Radial Basis Function [10] seperti pada Persamaan (8). Untuk  merupakan parameter kernel dengan nilai yang ditentukan.
    2 , exp K x y x y     r r r r (8)
Dari  hasil  proses  pelatihan  tersebut  maka dilakukan  pengujian  data  untuk  diklasifikasi. Adapun tahap pengujian sebagai berikut :
1. Menentukan  jumlah  kelas  pada  masing- masing SVM yaitu cluster +1 dan -1.
2. Memetahkan  data  input x ke  dalam  bentuk feature  space menggunakan  kernel  RBF pada Persamaan (8).
3. Menghitung  fungsi  pengambilan  keputusan terakhir  [11],  menggunakan  Persamaan  (9) dan (10).
  2 ( ) , i i i i i i SV f x sign y K x x y              (9)
1 ; 0
( ) 1 ; 0 k sign k k        (10)
Nilai  SV  merupakan  banyaknya support vector , dan sign(k) untuk menentukan cluster .
2.3 Olfactory Mobile Robot
Mobile  robot dengan  fungsi  mencari  target kebocoran gas umumnya dikenal dengan istilah olfactory  mobile  robot . Mobile  robot tersebut dilengkapi  dengan  berbagai  jenis  sensor  gas atau e-nose dan  bahkan  ditambahkan  juga kamera  vision  sebagai  pelengkap  [1,  12]. Adapun  contoh olfactory  mobile  robot untuk deteksi gas seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Tujuan olfactory  mobile  robot yaitu  membantu sensor gas atau e-nose agar lebih leluasa dalam pencarian  target  aroma  gas  dan  identifikasi, karena  prinsipnya  meniru  prilaku  makhluk hidup ketika sedang mencari sumber aroma.
Gambar  5.  Contoh  fisik olfactory  mobile  robot pencari target aroma [12].

## 3. Metoda
3.1 Perancangan E-Nose
Pada penelian ini e-nose dirancang menggunakan tiga buah sensor gas metal oxide semiconductor tipe MQ. Sensor-sensor tersebut yaitu  MQ2,  MQ4  dan  MQ135  yang  memiliki kemampuan  untuk sensing jenis  gas  yang berbeda,  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1. Namun  jenis  gas  yang  akan  diidentifikasi  yaitu gas etanol, benzena dan thiner. Secara ilustrasi,
sampel  aroma  gas  tersebut  didekatkan  pada depan  robot  dengan  bantuan  pompa  supaya diperoleh  pola  respon  tegangan  masing-masing sensor.
Respon  tersebut  akan  dikonversi  oleh mikrokontroler  ATMega  menjadi  data digital supaya  dapat  ditrasfer  ke  komputer via transceiver .  Di  dalam  komputer,  pola  data tersebut  diproses  untuk  dikenali  menggunakan metode Support  Vector  Machine .    Untuk  lebih jelas, Gambar 6 menunjukkan suatu konsep alur dari skematik hardware pada e-nose.
Gambar 6. Alur dari skematik hardware pada e- nose .
(a)                                  (b) Gambar  7. Olfactory  mobile  robot ,  (a)  tampak atas, dan (b) tampak samping.
Gambar 8. Skematik hardware pada olfactory mobile robot .
SVM 1 SVM 2 SVM 3 MQ 2 MQ 4 MQ 135 Gas Etanol Gas Benzena Gas Thiner Gas Etanol Gas Bezena Gas Thiner Deret sensor gas Jenis gas Klasifikasi SVM Output
Gambar  9.  Arsitektur  SVM  konsep one  vs other .
3.2 Perancangan Olfactory Mobile Robot
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan mobile robot yang  terintegrasi  dengan e-nose . Mobile robot juga  dilengkapi  kamera wireless sebagai navigator  guide secara  manual  berbasis komputer.  Adapun mobile  robot ini  dirancang dengan  bentuk  segi  delapan.  Gambar  7 menunjukkan  bentuk  fisik olfactory  mobile robot .  Adapun  skematik hardware pada
olfactory  mobile  robot ditunjukkan  pada Gambar 8. Berdasarkan ilustrasi skematik pada Gambar  8,  ditunjukkan  bahwa  robot  memiliki satu  kontroler.  Kontroler  tersebut  digunakan untuk  memproses  data  dari  sensor  gas  ( e-nose ) yang  ditransfer  ke  komputer  dan  juga  untuk mengontrol  gerak  robot  berdasarkan  masukkan guide  manual dari  komputer. Guide  manual merupakan  kontrol  yang  diberikan  oleh pengguna melalui monitoring berbasis komputer dengan bantuan kamera sebagai mata pengguna.

## 3.3 Perancangan  algoritma  Support  Vector Machine
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan algoritma SVM. SVM ini akan dilatih dan diuji didalam  komputer.  Data  pelatihan  SVM  yaitu pola  dari  keluaran  sensor e-nose saat  deteksi gas.  Adapun  data  pengujian  yaitu  data  pola secara random atau  gas  yang  diuji  secara langsung. Dalam pelatihan dan pengujian perlu dirancang juga arsitektur SVM. Arsitektur SVM dibangun  berdasarkan  konsep one  vs  other seperti pada Gambar 9.
Gambar 10. Implementasi SVM pada olfactory mobile robot .
Gambar 11. Arena percobaan untuk robot.
Berdasarkan  arsitektur  pada  Gambar  9, ditunjukkan  bahwa  SVM  pertama  berfungsi untuk  mengenali  gas  etanol  terhadap  gas lainnya, begitu juga untuk SVM kedua maupun ketiga.  Dengan  kata  lain,  SVM  ini  umumnya hanya  untuk  meng- cluster dua  kelas,  yaitu  +1 dan  -1.  Modul  SVM  satu  sampai  tiga  ini memiliki  data hyperplane yang  berbeda. Adapun alur implementasi SVM pada olfactory mobile robot dapat dilihat pada Gambar 10.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Pengujian  kontrol  manual  untuk  gerak robot
Pada percobaan ini, mobile robot dijalankan dalam arena skala laboratorium yang berukuran 240cm x 360cm. Arena ini merupakan ilustrasi saat terjadi kebocoran gas. Adapun target bocor berupa objek kotak yang telah dirancang khusus dan  bisa  memompakan  aroma  gas.  Aroma  gas tersebut  yaitu  etanol,  benzene  dan  thiner,  yang pengujiannya  dilakukan  secara  bergantian.
Mobile robot ini diuji untuk menuju target yang dikendalikan  secara  manual  seperti  pada Gambar  11.  Kendali  manual  dapat  dilakukan dengan  meng- click button (“maju”,  “mundur”, “kiri”  dan  “kanan”)  pada  tampilan visual ,  atau dengan  menekan keyboard tanda  panah. Adapun  tampilan monitoring berbasis  visual untuk  menggerakan mobile  robot seperti  pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan monitoring untuk kontrol manual.
Cara  pengujian  ini  dilakukan  tanpa  ada halangan  antara receiver pada  robot  dengan transmitter pada  komputer.  Adapun  hasil pengujian  kendali  manual perintah  gerak  untuk mobile  robot ditunjukan  pada  Tabel  2.  Pada pengujian ini dimulai pada jarak 2m, berikutnya 5m, 10m, 20m dan 30m antar pengguna dengan robot.  Pada  jarak  30m,  robot  masih  mampu menerima respon perintah gerak dari komputer, dimana  robot  tersebut  masih  terlihat  oleh pengguna.
Tabel  2.  Hasil  pengujian  perintah  gerak
berbasis komputer. No Perintah Gerak Robot Respon Hasil Pergerakan 1 Tombol maju ( logic = 1) Robot bergerak maju 2 Tombol kiri ( logic = 2) Robot bergerak ke kiri 3 Tombol kanan ( logic = 3) Robot bergerak ke kanan 4 Tombol mundur ( logic = 4) Robot bergerak mundur
Ketika  robot  sudah  mendekat  dengan  target maka  sensor e-nose diaktifkan,  dan  informasi ditrasfer ke komputer. Gambar 13 menunjukkan posisi  robot  ketika  sudah  mendekati  target sumber  gas.  Jika  robot  belum  memberikan informasi  hasil  deteksi  dan  identifikasi  maka robot  dikendalikan  untuk  bergerak  mengitari objek  selama  satu  putaran.  Sementara  Gambar 14  menunjukkan  respon  sensor  gas  ketika diujikan dengan gas metanol.
Gambar  13.  Posisi  robot  ketika  sudah mendekati target sumber gas.
Gambar  14.  Respon  sensor  gas  ketika  diujikan dengan jenis gas etanol.

## 4.2 Pengujian  olfactory  mobile  robot  untuk identifikasi gas
Adapun  pengujian  ini  seperti  ilustrasi  yang ditunjukkan  pada  Gambar  13.  Pertama  kali dilakukan  uji  coba  untuk  mengetahui  respon sinyal  dari  sensor-sensor  gas.  Pengujian tersebut  dilakukan  sebanyak  dua  kali  untuk spesifik  gas  etanol,  benzena  dan  thiner  pada posisi jarak  robot  dengan  target  gas  yaitu  3cm, 6cm,  9cm,  12cm  dan  15cm.  Masing-masing jenis gas tidak diberi pengaruh terhadap gas lain, dengan  kata  lain  kondisi  udara  di  dalam ruangan bebas aroma. Pengujian ini memerlukan  pompa  untuk  mengilustrasikan adanya  kebocoran  dengan  debit  aliran  yang tetap yaitu ± 2400 ml per menit.
Dari percobaan ini diperoleh respon masing- masing  sensor  gas  dan  diambil  polanya. Adapun  respon  sensor-sensor  gas  ketika  diuji pada  satu  sampel  jarak  ±  6cm  untuk  tiap  jenis gas  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  14,
Gambar  15  dan  Gambar  16.  Berdasarkan Gambar  14,  Gambar  15  dan  Gambar  16,  data tersebut diambil ketika keluaran respon sensor- sensor  gas  dalam  keadaan  stabil  dan  tidak  ada perubahan  secara  signifikan.  Sehingga  dapat dikatakan  sensor  mampu  mendeteksi  dan membaca pola dari tiga jenis gas tersebut.
Gambar  15.  Respon  sensor  gas  ketika  diujikan dengan jenis gas benzena.
Gambar  16.  Respon  sensor  gas  ketika  diujikan dengan jenis gas thiner.
Dari  pengukuran  tersebut  diperoleh  pola tegangan  dari  masing-masing  sensor,  dan  pola tersebut  dilatih  kemudian  diuji.  Adapun tanggapan  respon e-nose sebagai  data  pola untuk  gas  etanol,  benzene  dan  thiner.  Adapun pola  tersebut  diambil  nilai  rata-rata  dari keseluruhan  data  percobaan  pada  setiap  jenis sampel  gas  untuk  masing-masing  jarak  yang telah ditentukan seperti ditunjukkan pada Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel  3.  Pola  respon e-nose saat  deteksi  gas etanol. Jarak (cm) Tegangan (Volt) Sensor MQ2 Sensor MQ4 Sensor MQ135 3 3.68 3.24 4.66 6 2.72 2.54 4.34 9 2.4 2.33 4.10 12 2.16 2.22 3.82 15 1.93 1.99 3.15 Tabel  4.  Pola  respon e-nose saat  deteksi  gas benzena. Jarak (cm) Tegangan (Volt) Sensor MQ2 Sensor MQ4 Sensor MQ135 3 3.60 4.47 4.64 6 3.21 4.25 4.31 9 2.48 3.34 3.77 12 2.30 3.11 3.35 15 2.28 2.95 3.09
Tabel  5.  Pola  respon e-nose saat  deteksi  gas thiner. Jarak (cm) Tegangan (Volt) Sensor MQ2 Sensor MQ4 Sensor MQ135 3 3.75 4.67 4.36 6 3.17 4.35 4.05 9 2.99 4.09 3.62 12 2.49 3.31 3.06 15 2.37 3.20 2.68
Untuk  memudahkan  proses  pelatihan,  data pola  pada  Tabel  3,  Tabel  4  dan  Tabel  5 dinormalisasi  yaitu  respon  sinyal  keluaran  dari setiap  sensor  dibagi  dengan  nilai  sepuluh. Adapun  bentuk  pola  untuk  jenis  gas  etanol, benzene  dan thiner  yang  dinormalisasi  masing- masing  seperti  yang  ditunjukan  pada  Gambar 17, Gambar 18 dan Gambar 19.
Gambar 17. Pola gas etanol.
Gambar 18. Pola gas benzena.
Gambar 19. Pola gas thiner.
Berdasarkan  arsitektur  pada  Gambar  9, untuk  kelas  pertama  yaitu  kelas  gas  etanol terhadap  kelas  gas  lainnya.  Kelas  dua  yaitu kelas  gas  benzena  terhadap  kelas  gas  lainnya, dan  kelas  tiga  yaitu  kelas  gas  thiner  terhadap gas lainnya. Pada saat gas etanol tidak dikenali maka  SVM  membandingkan  dengan  kelas  dua maupun kelas tiga, dan begitu juga untuk kelas pada  gas  benzene  dan  thiner.  Namun  jika  data tersebut  tidak  termasuk  di  dalam  kelas  satu sampai  tiga  maka  indikatornya “Bukan  Gas Yang Dikenali” .
Pada  program  SVM  yang  telah  dirancang terdapat  parameter C dan  kernel γ yang digunakan  saat  proses  pelatihan  dan  pengujian. Oleh karena itu perlu ditentukan nilai parameter yang  tepat  sehingga  diperoleh  tingkat  akurasi dari keberhasilan metode SVM untuk klasifikasi.  Karena  belum  diketahui  nilai parameter  tersebut  maka  untuk  menentukannya terasa  sulit,  sehingga  pada  pengujian  ini parameter  kernel γ ditentukan  nilai  yang bervariasi dalam  menemukan hyperplane yang baik.  Adapun  untuk  nilai  parameter C=10
bersifat tetap. Hasil pengujian identifikasi untuk tiga jenis  gas  menggunakan  SVM one  vs  other ditunjukan pada Tabel 6.
Tabel  6.  Pengujian  identifikasi  untuk  tiga  jenis gas menggunakan SVM one vs other .
Jarak (cm) Parameter Kernel (  ) Jumlah sampel data Akurasi Pengenalan Pola (%) Etanol Bensin Tiner 3 1 150 68 0 0 10 150 100 0 100 100 150 100 90.67 100 1000 150 91.33 90 100 10000 150 23.33 42 90.67 6 1 150 100 0 0 10 150 100 0 100 100 150 100 100 100 1000 150 100 100 100 10000 150 83.33 90 57.33 9 1 150 100 0 0 10 150 100 0 100 100 150 100 98 100 1000 150 100 98 100 10000 150 80 72.67 60 12 1 150 100 0 0 10 150 100 0 100 100 150 100 100 100 1000 150 100 98.67 100 10000 150 40 19.33 60 15 1 150 100 0 0 10 150 100 0 99.33 100 150 100 100 98.67 1000 150 96.67 91.33 98.67 10000 150 37.33 28.67 33.33
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  6, menunjukkan  bahwa  teknik  SVM  mampu mengenali  tiga  jenis  gas  dan  telah  diuji  dari jarak  3cm  sampai  15cm  antar  robot  dengan target  sumber  gas.  Adapun  hasil  terbaiknya mencapai akurasi rata-rata 99.15% yaitu dengan menentukan  nilai  parameter  kernel γ=100 . Begitu  juga  untuk  parameter  kernel γ=1000 dengan  akurasi  rata-rata  97.64%.  Oleh  karena itu  kernel γ=100 dan γ=1000 digunakan  untuk proses  pelatihan  dan  pengujian  di  dalam program  SVM.  Kesalahan  yang  terjadi  dalam pengenalan  pola  karena  kemungkinan  masih terdapat  sisa  gas  sebelumnya  yang  masih menempel di dalam membran sensor.

## 5. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan mobile  robot yang  terintegrasi  dengan e-nose menjadi olfactory mobile robot untuk mendeteksi  dan  mengenali  gas. Olfactory mobile  robot di- guide secara  manual  berbasis monitoring komputer  untuk  menuju  target sumber  gas.  Jenis  gas  dideteksi  oleh e-nose
kemudian  ditransfer  ke  komputer  via  wireless kemudian data diolah di dalam komputer untuk diklasifikasi menggunakan metode SVM. Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan, olfactory  mobile  robot mampu  mendeteksi  dan mengenali  gas  etanol,  benzena  dan  thiner dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  di  atas  97% untuk  pemilihan  nilai  kernel  100  dan  1000. Adapun  pengembangan  penelitian  selanjutnya dapat  di- embedd kontrol  gerak  otomatis berbasis kontrol cerdas atau komputer vision.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas  Sriwijaya  yang  telah  mendanai penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Ishida,  H.,  Ushiku,  T.,  Toyama,  S., Taniguchi,  H.  dan  Moriizum,  T., Mobile Robot  Path  Planning  Using  Vision  and Olfaction  to  Search  for  a  Gas  Source , Sensors, Hal. 1112-115, (2005).
[2] Loutfi,  A.,  Broxvall,  M.,  Coradeschi,  S., and  Karlsson,  L., Object  Recognition:  a New  Application  for  Smelling  Robots .
Robotics and Autonomous Systems. Vol. 52, Issue 4. Hal. 272-289, (2005).
[3] Loutfi,  A.,  Coradeschi,  S.,  Karlsson,  L., and  Broxvall,  M., Putting  Olfaction  into Action:  Using  an  Electronic  Nose  on  a Multi-Sensing  Mobile  robot ,  IEEE/RSJ
International  Conference  on.  Vol.  1.  Hal 337-342, (2004).
[4] Frianto, H.T. dan Rivai, M, Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan  Self  Organizing  Map  Menggunakan Sensor  gas  Semikonduktor  Sebagai Identifikasi  Jenis  Gas ,  Seminar  Nasional Informatika. Hal. 219-228, (2008).
[5] Hasan,  N.,  Ejaz,  N.,  Ejaz,  W.,  and  Kim, H.S., Malicious  Odor  Item  Identification using  an  Electronic  Nose  based  on Support  Vector  Machine  Classification , The  1st  IEEE  Global  Conference  on Consumer  Electronics.  Hal.  399-400, (2012).
[6] Rabersyah,  D.,  Firdaus  dan  Derisma, Identifikasi Jenis Bubuk Kopi
Menggunakan  Electronic  Nose  Dengan Metode  Pembelajaran  Bacpropagation ,
Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro,  Vol.  5,
No. 3, Hal. 332-338, (2016). [7] Rivai,  M.,  Tasripan  dan  Rois,  M., Klasifikasi Aroma Tembakau Menggunakan  Deret  Sensor  Tin-Oxide dan  Neural  Network ,  JAVA  Journal  of Electrical  and  Electronics  Engineering, Vol. 9, No. 2, Hal. 95-100, (2011). [8] Byun,  H.,  and  Lee  S.W, A  Survey  on
Pattern  Recognition  Applications  of Support  Vector  Machines ,  International Journal  of  Pattern  Recognition  and Artificial  Intelligence.  Vol.  17,  No.  3. Hal. 459-486, (2003).
[9] Jiang, P., Zeng, M., Meng, Q., Li, F., dan Li,  Y, A  Novel  Object  Recognition Method  for  Mobile  robot  Localizing  a Single  Odor/Gas  Source  in  Complex Environments . Robotics, Automation and Mechatronics,  IEEE  Conference.  Hal.  1- 5, (2008).
[10] Wang,  X.,  Zhang,  H.R,  dan  Zhang,  C.J, Signal  Recognition  of  Electronic  Nose Based  on  Support  Vector  Machines ,
Proceeding  of  the  Fourth  International Conference  on  Machine  Learning  and Cybernetics. Hal. 3394-3398, (2005).
[11] Vijayakumar,  S  dan  Wu,  S., Sequential Support Vector Classifiers and Regression , Proceeding International Conference on Soft Computing
(SOCO’99). Hal. 610-619, (1999).
[12] Jiang,  P.,  Hong,  X.,  dan  Ge,  A., Mobile Robot Gas Source Localization Based on Behavior  Strategies .  Proceedings  of  the 33rd  Chinese  Control  Conference.  Hal. 8304-8308, (2014).

## Biodata Penulis
Rendyansyah ,  Pendidikan  terakhir  s2-  Teknik Elektro  ITS  lulus  tahun  2015.  Penulis  sebagai tenaga  pengajar  jurusan  Sistem  Komputer Universitas  Sriwijaya  tahun  2016  sampai sekarang.  Adapun  bidang  riset  yang  ditekuni yaitu Sistem Embedded dan Robotika.
Aditya. P. P. Prasetyo , Pendidikan terakhir s2- Teknik  Elektro  ITS  lulus  tahun  2015.  Penulis sebagai  tenaga pengajar  jurusan Sistem Komputer  Universitas  Sriwijaya  tahun  2016 sampai  sekarang.  Adapun  bidang  riset  yang ditekuni yaitu Sistem Embedded dan Robotika.
Kemahyanto  Exaudi ,  Pendidikan  terakhir  s2- Teknik  Elektro  ITS  lulus  tahun  2015.  Penulis sebagai  tenaga pengajar  jurusan Sistem Komputer  Universitas  Sriwijaya  tahun  2016 sampai  sekarang.  Adapun  bidang  riset  yang ditekuni  yaitu  Sistem Embedded dan  Robotika.