Judul: Desain Sensor Cerdas Berbasis Near Infrared (NIR) untuk Pemantauan Kadar Rhodinol dalam Fraksi Minyak Sereh Wangi
Abstrak: Pada era modern ini, pengembangan teknologi sensor makin maju dan memberikan kontribusi besar dalam berbagai aplikasi di berbagai bidang. Sensor cerdas berbasis Near Infrared (NIR) telah menjadi area penelitian yang menarik karena kemampuannya dalam analisis non-destruktif, cepat, dan akurat terhadap berbagai komponen kimia dalam sampel. Salah satu potensi penggunaan sensor NIR adalah dalam pemantauan kadar senyawa aromatik seperti rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi. Fraksi minyak sereh wangi mengandung senyawa rhodinol yang berperan penting dalam industri parfum dan kosmetik. Namun, saat ini deteksi kadar rhodinol dalam aliran distilat masih mengandalkan metode konvensional seperti Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) di laboratorium, yang lambat dan mahal. Oleh karena itu, diperlukan solusi cepat dan real-time. Sensor cerdas berbasis NIR hadir sebagai alternatif, menggunakan teknik sensor optik di rentang gelombang NIR untuk mengukur kadar rhodinol dalam aliran distilat minyak sereh wangi. Dengan algoritma machine learning, sensor ini mampu memberikan estimasi kadar rhodinol secara real-time, mendukung pemantauan kualitas produk dalam proses fraksinasi dengan efisien dan biaya lebih rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rancangan sistem sensor cerdas berbasis NIR untuk pemantauan kadar rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi. Beberapa tantangan penelitian yang telah diselesaikan yaitu investigasi dan identifikasi parameter sensor cerdas, formulasi sensor NIR dalam pendeteksian kadar rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi, integrasi blok Cyber-Physical System (CPS) melalui desain arsitektur fungsional, logikal, dan fisikal dalam sebuah prototipe sistem sensor cerdas untuk pemantauan kadar rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi, serta uji coba dan validasi hasil kinerja sensor cerdas yang dijalankan melalui program aplikasi sistem komputasi. Metode yang digunakan menggunakan pendekatan rekayasa sistem berbasis model (MBSE) dengan beberapa tahapan penelitian. Tahap investigasi dan identifikasi parameter sensor cerdas menggunakan pengujian spektra pada berbagai varian konsentrasi rhodinol dalam fraksi minyak sereh wangi. Pengujian spektrum transmitansi dilakukan menggunakan Near Infrared Spectroscopy NIRFLEX liquid N-500 buatan BUCHI. Sebanyak 16 sampel minyak sereh wangi @ 2 ml dipindai sebanyak 1 kali pada bentangan 10.000 cm-1 (1.000 nm) - 4.000 cm-1 (2.500 nm). Selanjutnya, rangkaian modul sensor optik berupa sensor Vis-NIR spektral AS7263 digunakan untuk mendeteksi reflektansi dari emisi energi elektromagnetik yang dilepaskan oleh larutan sampel minyak sereh wangi. Sampel minyak sereh wangi dideteksi pada bentangan panjang gelombang, λ = 600-870 nm dengan 6 near-IR channels: 610 nm, 680 nm, 730 nm, 760 nm, 810 nm dan 860 nm. Emisi yang diubah menjadi data spektral kemudian digunakan untuk menganalisis komposisi kadar rhodinol dalam minyak sereh wangi melalui kurva kalibrasi. Output data NIR berupa nilai tegangan yang tidak memiliki satuan pengukuran atau disebut nilai indeks. Kemudian, integrasi blok CPS melalui desain arsitektur fungsional, arsitektur logikal dan arsitektur fisikal sensor dirancang untuk menunjukkan keterkaitan antara hardware dan software dalam suatu sistem sensor cerdas. Perangkat keras seperti mikrokontroler, array diode, dan sensor terintegrasi dalam satu sistem dan fungsionalitas sistem digambarkan melalui komponen logis dan koneksinya. Komponen fisik sebenarnya dari sistem sensor cerdas yaitu sensor Vis-NIR spektral AS7263 dan mikrokontroler Arduino Uno R3 ATmega2560 digambarkan secara jelas. Dataset hasil pengukuran tegangan oleh sensor diolah menggunakan algoritma machine learning. Parameter proses fraksinasi (suhu, tekanan, waktu) diperoleh berdasarkan pengamatan dan data historis dari penelitian sebelumnya. Analisis pada data binary classification
Keyword: classification, machine learning, prediction, rhodinol, smart sensor