TA: Penerapan Algoritma Perceptron untuk Identifikasi Gas Menggunakan Field Programmable Analog Array (FPAA).

PROGRAMMABLE ANALOG ARRAY (FPAA)

TUGAS AKHIR

Nama : Muqsith Muqtadir NIM : 08.41020.0085 Program : S1 (Strata Satu) Jurusan : Sistem Komputer

SEKOLAH TINGGI

MANAJEMEN INFORMATIKA & TEKNIK KOMPUTER SURABAYA

xviii

Penggunaan sensor gas telah berkembang dengan pesat sehingga mendorong dilakukannya berbagai macam penelitian yang berkaitan dengan pemanfaatan sensor gas pada berbagai bidang, diantaranya untuk aplikasi medis, industri, dan militer. Dalam mayoritas penelitian tersebut, data sensor diolah menggunakan Komputer atau microcontroller yang bersifat digital, sehingga proses konversi input sensor dari tegangan analog menjadi data digital menyebabkan terjadinya error konversi.

FPAA memiliki kemampuan sebagai sistem kendali yang memiliki kemampuan dalam mengolah data secara analog. Karena semua data diproses dalam level tegangan analog, proses dapat berjalan dengan relatif lebih cepat. Selain itu juga lebih akurat karena tidak perlu dilakukan konversi data dari tegangan analog menjadi data digital.

Dengan menggunakan komponen-komponen yang terdpapat pada FPAA, dapat dirancang suatu jaringan saraf tiruan yang diproses dengan level tegangan

analog. Neuron yang dirancang adalah model perceptron dengan input-nya adalah gas-gas yang memiliki sifat mudah terbakar, seperti solar, bensin, metanol, dan spiritus. Gas-gas tersebut dideteksi menggunakan sensor gas yang dipasang secara

array terdiri dari TGS 2610, TGS 2611, dan TGS 2612. Sensor tersebut mampu mendeteksi kandungan senyawa kimia yang berbeda-beda dalam gas tersebut.

Pada percobaan menggunakan simulasi dengan data dari pola input, didapatkan hasil 100% gas teridentifikasi dengan benar, tetapi pada percobaan dengan volume ruangan 7x7x7 cm dan volume cairan 0,75 ml tingkat keberhasilan mencapai 95%. Hal ini dikarenakan perbedaan pengambilan data saat pengambilan pola input yang dihasilkan sensor dengan range tegangan terbesar 0,82 volt terhadap sampling data saat pengujian pola input diakibatkan perbedaan temperatur, kelembapan dan tekanan udara pada ruang sensor. Sehingga untuk mengembangkan sistem ini, sebaik dirancang sistem yang dapat mengatur temperatur, kelembapan dan tekanan udara pada ruang sensor sesuai dengan karakteristiknya.

viii

HALAMAN JUDUL ... i

HALAMAN MOTTO ... iii

HALAMAN PERSEMBAHAN ... iv

HALAMAN PENGESAHAN ... v

HALAMAN PERNYATAAN ... vi

KATA PENGANTAR ... vii

DAFTAR ISI ... viii

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR GAMBAR ... xiii

ABSTRAK ... xviii

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1. Latar Belakang Masalah ... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 2

1.3. Pembatasan Masalah ... 3

1.4. Tujuan ... 3

1.5. Kontribusi ... 3

1.6. Sistematika Penulisan ... 4

BAB II LANDASAN TEORI ... 6

2.1. FPAA (Field Programmable Analog Array) ... 6

2.1.1. AN231K04-DVLP3 ... 8

2.1.2. Layout ... 10

2.2.1. Prinsip Pengoprasian ... 11

2.2.2. Struktur Sensor ... 13

2.3. Microcontroller ATmega8 ... 14

2.3.1. Fungsi-fungsi Pin pada ATmega8 ... 16

2.3.2. Downloader Minimum system ATmega8 ... 18

2.3.3. USART ... 20

2.4. Konsep dasar jaringan saraf tiruan ... 22

2.4.1. Struktur dasar jaringan Biologi ... 22

2.4.2. Konsep dasar pemodelan JST ... 24

2.4.3. Aktifasi jaringan saraf tiruan ... 25

2.4.4. Metode Perceptron... 27

2.5. Jenis Gas ... 30

2.5.1. Metanol ... 30

2.5.2. Bensin ... 32

2.5.3. Spirtus ... 33

2.5.4. Solar ... 34

BAB III METODE PENELITIAN ... 36

3.1. Diagram Blok ... 37

3.2. Perancangan perangkat keras ... 38

3.2.1. Rangkaian array sensor TGS ... 38

3.2.2. Minimumsystem ... 41

3.2.3. Interface RS232 ... 46

3.2.4. Konfigurasi FPAA AN231K04 ... 47

3.3.1. Perancangan program pada microcontroller ... 49

3.3.2. Perancangan program VisualBasic 6 pada komputer 51 3.3.3. Rancangan Neuron Network pada FPAA ... 66

3.4. Perancangan model sistem ... 73

BAB IV PENGUJIAN DAN EVALUASI SISTEM ... 76

4.1. Pengujian program pengambilan dan penyimpanan data ke dalam database... 76

4.1.1. Tujuan ... 76

4.1.2. Alat yang Digunakan... 76

4.1.3. Prosedur Pengujian ... 77

4.1.4. Hasil Pengujian ... 77

4.2. Pengujian pelatihan jaringan saraf tiruan ... 83

4.2.1. Tujuan ... 83

4.2.2. Alat yang digunakan ... 83

4.2.3. Prosedur Pengujian ... 83

4.2.4. Hasil Pengujian ... 84

4.3. Pengujian jaringan saraf tiruan pada AnadigmDesigner®2 ... 85

4.3.1. Tujuan ... 85

4.3.2. Alat yang Digunakan... 85

4.3.3. Prosedur Pengujian ... 85

4.3.4. Hasil Pengujian ... 86

4.4. Pengujian jaringan saraf tiruan AN231K04 ... 90

4.4.1. Tujuan ... 90

4.4.3. Prosedur Pengujian ... 91

4.4.4. Hasil Pengujian ... 91

4.5. Pengujian jaringan saraf tiruan pada AN231K04 dengan potensiometer ... 98

4.5.1. Tujuan ... 98

4.5.2. Alat yang digunakan ... 98

4.5.3. Prosedur Pengujian ... 99

4.5.4. Hasil Pengujian ... 101

BAB V PENUTUP ... 102

5.1. Kesimpulan ... 102

5.2. Saran ... 103

DAFTAR PUSTAKA ... 104

xii

Tabel 2.1. Fungsi alternatif Port B... 17

Tabel 2.2. Fungsi alternatif Port D ... 17

Tabel 2.3. Karakteristik gas metanol... 31

Tabel 2.4. Karakteristik benzena salah satu kandungan pada bensin ... 33

Tabel 3.1. Alokasi port I/O pada microcontroller ... 42

Tabel 3.2. Alokasi port I/O pada FPAA ... 47

Tabel 4.1. Hasil pengambilan data sebanyak 6 siklus pada solar ... 78

Tabel 4.2. Hasil pengambilan data sebanyak 6 siklus pada bensin ... 79

Tabel 4.3. Hasil pengambilan data sebanyak 6 siklus pada metanol ... 80

Tabel 4.4. Hasil pengambilan data sebanyak 6 siklus pada spiritus ... 81

Tabel 4.5. Target pada setiap pola input ... 83

Tabel 4.6. Nilai bobot dan bias yang diperoleh dari pengujian ... 84

Tabel 4.7. Nilai bobot dan bias dari pembagian angka tiga puluh ... 87

Tabel 4.8. Simulasi nilai input dan target solar ... 88

Tabel 4.9. Hasil simulasi gas solar, bensin, metanol dan spiritus ... 90

Tabel 4.10. Hasil output pada FPAA AN231K04... 92

Tabel 4.11. Hasil sampling data sebanyak 6 siklus pada solar ... 93

Tabel 4.12. Hasil sampling data sebanyak 6 siklus pada bensin ... 94

Tabel 4.13. Hasil sampling data sebanyak 6 siklus pada metanol ... 95

Tabel 4.14. Hasil sampling data sebanyak 6 siklus pada spirtus ... 96

Tabel 4.15. Hasil output LED indikator pada FPAA AN231K04 berdasarkan input potensiometer ... 101

xiii

Gambar 2.1. Diagram Generic FPAA ... 6

Gambar 2.2. Arsitektur komponen FPAA AN231K04 ... 7

Gambar 2.3. AN231K04-DVLP3 AnadigmApex Development Board ... 9

Gambar 2.4. Software AnadigmDesigner®2 ... 10

Gambar 2.5. Layout AN231K04 ... 11

Gambar 2.6. Intergrain Potential Barrier ... 12

Gambar 2.7. Struktur sensor... 12

Gambar 2.8. Diagram rangkaian ... 13

Gambar 2.9. Konfigurasi pin ATmega 8 ... 16

Gambar 2.10. Koneksi AVCC dengan VCC melalui low-pass filter ... 18

Gambar 2.11. Rangkaian kabel downloader pada port LPT1 ... 19

Gambar 2.12. Tampilan codevision AVR ... 20

Gambar 2.13. Arah komunikasi serial... 21

Gambar 2.14. Pinout konektor DB25 ... 22

Gambar 2.15. Pinout konektor DB9 ... 22

Gambar 2.16. Struktur dasar jaringan saraf tiruan dan struktur sederhana sebuah neuron ... 23

Gambar 2.17. Model tiruan sebuah neuron ... 24

Gambar 2.18. Fungsi pengaktif ... 25

Gambar 2.19. Fungsi sigmoid unipolar ... 26

Gambar 2.20. Fungisi sigmoid bipolar ... 27

Gambar 3.1. Blok diagram sistem ... 37

Gambar 3.2. Rangkaian modul sensor array TGS ... 39

Gambar 3.3. Rangkaian sensor dengan RS = 0,68 k... 39

Gambar 3.4. Rangkaian sensor dengan RS = 6,8 k... 40

Gambar 3.5. Minimumsystem ATmega 8 ... 41

Gambar 3.6. Tampilan dialog Create New File ... 42

Gambar 3.7. Tampilan dialog AVR Chip Type ... 43

Gambar 3.8. Tampilan dialog CodeWizardAVR –untitled.cwp.. ... 43

Gambar 3.9. Tampilan setting ADC ... . 43

Gambar 3.10. Tampilan setting USART.. ... 44

Gambar 3.11. Tampilan kode program ... 44

Gambar 3.12. Setting downloaderKanda System STK200+/300 ... 45

Gambar 3.13. Tampilan Dialog Configure Project ... 45

Gambar 3.14. Tampilan dialog Information ... 46

Gambar 3.15. Rangkaian Interface RS232 ... 47

Gambar 3.16. Konfigurasi Jumper Serial RS232 dan USB ... 48

Gambar 3.17. Tampilan setting COM Port pada AnadigmDesigner®2 ... 48

Gambar 3.18. Tampilan setting COM Port pada device manager ... 49

Gambar 3.19. Flowchart program pada microcontroller ... 50

Gambar 3.20. Flowchart pengambilan dan penyimpanan data dalam database 52 Gambar 3.21. Komponen Microsoft comm control 6.0 ... 53

Gambar 3.22. Toolbox general... 53

Gambar 3.24. Komponen MSComm muncul pada toolbox general ... 54

Gambar 3.25. Pengaturan parameter komponen MSComm ... 55

Gambar 3.26. Komponen Adodc dan DataGrid ... 56

Gambar 3.27. Dialog componentsMicrosoft ADO Data dan Data Bound Grid 56 Gambar 3.28. Design view ... 57

Gambar 3.29. Datasheet view ... 57

Gambar 3.30. Setting Microsoft Access Driver pada Control Panel ... 58

Gambar 3.31. Tampilan ODBC Microsoft Access Setup ... 58

Gambar 3.32. Select Database ... 58

Gambar 3.33. ADODC Property Pages ... 59

Gambar 3.34. Record Source ADODC ... 59

Gambar 3.35. Pengaturan Adodc1 dan Retrive fields ... 60

Gambar 3.36. Use Connection String ... 61

Gambar 3.37. Pengaturan Data Link Properties ... 61

Gambar 3.38. Koneksi data sukses ... 61

Gambar 3.39. Program pengambilan dan database ... 62

Gambar 3.40. Rancangan Neuron Layer ... 63

Gambar 3.41. Flowchart pelatihan perceptron ... 64

Gambar 3.42. Tampilan Program Pelatihan JST dengan metode perceptron ... 66

Gambar 3.43. IO cell dengan bypass mode ... 67

Gambar 3.44. Pengaturan chip FPAA ... 67

Gambar 3.45. Insert New CAM ... 68

Gambar 3.46. Pemilihan komponen SumDiff ... 68

Gambar 3.48. Beberapa konfigurasi pada comparator ... 69

Gambar 3.49. Konfigurasi single-ended digital pada outputcell ... 70

Gambar 3.50. Ilustrasi jaringan saraf tiruan ... 70

Gambar 3.51. Contoh rangkaian JST untuk disimulasikan ... 71

Gambar 3.52. Oscilloscope probe ... 71

Gambar 3.53. Begin simulation ... 72

Gambar 3.54. Oscilloscope ... 72

Gambar 3.55. Download Program dari AnadigmDesigner®2 ke FPAA ... 72

Gambar 3.56. Rancangan arsitektur sistem ... 73

Gambar 3.57. Rancangan elektronika ... 74

Gambar 3.58. Rancangan modul sensor array TGS ... 75

Gambar 3.59. Injeksi jenis gas modul sensor array TGS ... 75

Gambar 4.1. Capture program pengambilan data ... 77

Gambar 4.2. Grafik gas solar ... 82

Gambar 4.3. Grafik gas bensin ... 82

Gambar 4.4. Grafik gas metanol ... 82

Gambar 4.5. Grafik gas spiritus ... 83

Gambar 4.6. Program berhasil mengenali pola ... 84

Gambar 4.7. Range parameter pada FPAA ... 85

Gambar 4.8. Jaringan saraf tiruan yang dirancang pada Anadigm Designer .... 86

Gambar 4.9. Sinyal input sebagai simulasi pengganti tegangan input sensor array TGS ... 86

Gambar 4.10. Rangkaian sinyal input dan jaringan saraf tiruan ... 87

Gambar 4.12. Simulasi tegangan input dari gas solar ... 88

Gambar 4.13. Output simulasi dari pengujian gas solar ... 89

Gambar 4.14. Pengujian gas besin pada FPAA AN31K01 ... 92

Gambar 4.15. Grafik gas solar ... 97

Gambar 4.16. Grafik gas bensin ... 97

Gambar 4.17. Grafik gas metanol ... 97

Gambar 4.18. Grafik gas spiritus ... 98

Gambar 4.19. Potensiometer sebagai pengganti sensor array TGS ... 99

Gambar 4.20. Jalur pada switch manual... 99

Gambar 4.21. Switch manual pada hardware ... 100

1

1.1. Latar Belakang Masalah

Penggunaan sensor gas telah berkembang dengan pesat, dimulai dengan pendeteksian keberadaan gas yang berada di lingkungan sekitar kita, seperti karbon dioksida, karbon monoksida, etanol, metana, dan oksigen. Penemuan sensor gas yang beraneka ragam ini mendorong dilakukannya berbagai macam penelitian yang berkaitan dengan pemanfaatan sensor gas pada berbagai bidang, diantaranya untuk aplikasi medis, industri, dan militer.

Aplikasi sensor gas pada bidang militer biasanya digunakan untuk mendeteksi keberadaan bahan peledak (pada benda yang memiliki sifat vapour) dan mendeteksi gas beracun. Perangkat pendeteksi gas diletakkan pada robot demi keamanan dan keselamatan operator. Perangkat pendeteksi gas yang didesain sedemikian rupa hingga menyerupai kemampuan hidung manusia disebut bio electronic nose.

Bio electronic nose didesain seperti halnya struktur rongga hidung manusia (Zhang, 2008). Dalam penelitiannya, Zhang merancang setiap sensor gas untuk menanggapi secara spesifik terhadap gas tertentu. Dalam pelaksanaannya sensor gas yang dipasang secara array ini akan mendapatkan masalah apabila gas yang dideteksi memiliki sifat kimia yang hampir sama. Kemungkinan terjadinya kesalahan pendeteksian akan semakin besar.

Untuk meminimalisasi kesalahan dalam pendeteksian gas diperlukan suatu algoritma tertentu. Penelitian Lino Marques yang berjudul “ olfaction-based

mobile robot navigation”, penerapan electronic nose based navigation algorithm menghasilkan respon yang sangat lambat (Marques, 2002), Marques menyarankan untuk penggunaan algoritma yang kompleks hendaknya didukung dengan sistem komputasi yang baik.

Personal computer merupakan sarana yang baik untuk menyelesaikan masalah komputasi, akan tetapi memiliki kekurangan dalam hal ukuran, fleksibilitas, dan catu daya yang besar sehingga tidak mungkin untuk diterapkan pada robot yang dirancang dengan ukurannya kecil untuk alasan fleksibilitas (Widyantara, 2008). Alternatif untuk menyelesaikan masalah komputasi adalah menggunakan Field Programable Analog Array (FPAA). FPAA memiliki kemampuan melakukan pemrosesan data secara analog sehingga proses komputasi dapat berjalan lebih cepat karena tidak diperlukan konversi data ke dalam bentuk digital. Selain itu FPAA memiliki ukuran yang kecil, kebutuhan catu daya yang rendah, serta dapat diprogram dengan mudah.

1.2. Perumusan Masalah

Dari latar belakang yang telah diuraikan, dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut:

1. Bagaimana merancang dan membuat modul sensor array TGS yang menyerupai konsep dari bionic electronic nose, sehingga gas dapat terdeteksi dengan baik.

2. Bagaimana merancang algoritma dan jaringan saraf tiruan pada FPAA, yang dapat mengidentifikasi jenis gas-gas tertentu.

1.3. Pembatasan Masalah

Dalam perancangan dan pembuatan perangkat terdapat beberapa pembatasan masalah, yaitu obyek yang diidentifikasi merupakan benda yang dapat menguapkan aroma gas kimia, yaitu solar, bensin, metanol, dan spiritus.

1.4. Tujuan

Tujuan dari perancangan dan pembuatan system ini adalah sebagai berikut: 1. Merancang dan membuat modul sensor array TGS yang menyerupai konsep

dari bionic electronic nose, sehingga gas dapat terdeteksi dengan baik.

2. Merancang algoritma dan jaringan saraf tiruan pada FPAA, yang dapat mengidentifikasi jenis gas-gas tertentu.

1.5. Kontribusi

Pada penelitian sebelumnya, telah ditemukan beberapa konsep yang mirip dengan penelitian ini yaitu mendeteksi suatu gas, tetapi hanya gas yang sejenis seperti LPG dan CO2. Penggunaan sensor hanya satu saja untuk gas tertentu.

Sedangkan dalam pengolahan data, menggunakan microcontroller dan komputer. Pada konversi dari sinyal analog yang dihasilkan sensor menjadi sinyal digital, dapat menimbulkan adanya error dalam proses konversi. Dalam tugas akhir ini penulis membuat sebuah sistem yang memiliki sensor array, sensor array yang dimaksud adalah sensor yang terdiri dari beberapa transduser sensor. Sensor

array tersebut digunakan untuk mengidentifikasikan beberapa gas. Pengolahan data menggunakan FPAA yang mampu mengolah data secara analog.

1.6. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan buku tugas akhir ini terdiri dari lima bab, yang secara ringkas dapat diuraikan sebagai berikut :

BAB I : Pendahuluan

Pada BAB I dijelaskan tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan, kontribusi dan sistematika penulisan buku tugas akhir.

BAB II : Landasan Teori

Pada BAB II menjelaskan tentang jaringan saraf tiruan dengan metode perceptron, sensor array TGS dan hardware FPAA AN231K04.

BAB III : Metode Penelitian

Pada BAB III dibahas tentang perangkat-perangkat yang digunakan dalam membuat tugas akhir ini, baik perangkat keras (hardware) maupun perangkat lunak (software) diantaranya flowchart,

rancangan jaringan saraf tiruan serta komponen pendukung seperti rancangan minimumsystem dan pemrograman pada Visual Basic 6.

BAB IV : Pengujian dan Evaluasi Sistem

Pada BAB IV membahas tentang pengujian sistem meliputi, pengujian pengambilan data dan penyimpanan pada database sensor

array TGS, pelatihan jaringan saraf tiruan, serta pengujian pada FPAA AN231K04.

BAB V : Penutup

Pada BAB V merupakan bagian akhir dari laporan penelitian tugas akhir ini yang menguraikan kesimpulan-kesimpulan yang diperoleh dari proses penelitian serta saran-saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

6

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. FPAA (Field Programmable Analog Array)

FPAA (Field Programmable Analog Array) adalah sebuah rangkaian terintegrasi yang dapat dikonfigurasi untuk membuat beberapa fungsi analog

menggunakan beberapa CAB (Configurable Analog Block) dan interconection network untuk menghubungkan antara CAB satu dengan yang lainnya dan dilengkapi dengan I/O (input–output) dan media penyimpan (memory) jenis RAM

(Random Access Memory).

FPAA hadir memiliki kemampuan sebagai sistem kendali yang memiliki kemampuan dalam mengolah data secara analog, dan karena semua data diproses dalam level tegangan maka proses dapat berjalan dengan cepat, selain itu juga tidak perlu dilakukan konversi data dari tegangan analog menjadi digital. Diagram Konseptual FPAA ditunjukkan pada Gambar 2.1.

Gambar 2.1. Diagram Generic FPAA (Vincent Gaudet, 2000)

Dari Gambar 2.1 menunjukkan bahwa masing-masing CAB dapat mengimplementasikan beberapa fungsi pemrosesan sinyal analog seperti

amplifier, integrator, differensiator, adder, substraction, multiplication,

Teknologi dasar dari FPAA menggunakan teknologi switched capasitor

yaitu suatu teknik design yang mengimplementasikan suatu hambatan setara dengan memilih masukan percabangan suatu kapasitor secara berurutan dan diagram generic FPAA terdapat beberapa bit data yang dapat digunakan untuk memprogram masing-masing CAB (Anadigm,2008).

Device FPAA yang digunakan dalam penelitian ini adalah yaitu seri AN231K04, dimana device ini mempunyai arsitektur seperti pada Gambar 2.2.

Gambar 2.2. Arsitektur komponen FPAAAN231K04

Arsitektur pada Gambar 2.2 dapat dijelaskan bahwa device AN231K04 mempunyai beberapa bagian yaitu: CAB (Configurable Analog Blocks) yang berfungsi untuk mengimplementasikan beberapa komponen analog seperti

amplifer, integrator, differensiator, adder, substraction, multiplication,

comparator dan sebagainya, Programmable Interconection Networks berfungsi untuk menghubungkan antara CAB 1 dengan CAB 2, sehingga akan dapat

membuat rangkaian bertingkat (cascade). Configurable input/output, berfungsi untuk menyediakan masuknya data (port input) dan untuk keluaran data (port output). RAM (Random Access Memory) adalah memory yang dapat ditulis dan dibaca namun data dalam RAM akan hilang bila catu daya dihilangkan. LUT (Look Up Table) adalah bagian yang berfungsi untuk proses linier sinyal.

2.1.1. AN231K04-DVLP3

AnadigmApex development board adalah suatu alat yang digunakan untuk mengawali implementasi percobaan suatu desain analog. Perangkat ini dapat menerapkan beberapa model AnadigmApex seperti AN131E04 dan AN231E04, kemudian dengan software AnadigmDesigner®2 digunakan sebagai desain program dari perangkat yang di rancang.

AnadigmApex development board memiliki beberapa fitur dan spesifikasi sebagai berikut:

a. Minimalis footprint– 4.8 x 3.8 inci persegi.

b. Breadboard area yang luas pada area perangkat AN231E04. c. Pin header untuk semua I/O perangkat FPAA.

d. 2 jalur footprints digunakan untuk mengatur Rauch filter, single diff converters, level shifrers dan sebagainya.

e. Daisy chain yaitu kemampuan yang memungkinkan beberapa board dapat dihubungkan menjadi multi-chip sistem.

f. Standart USB serial interface untuk mendownload file-file sirkuit dari AnadigmDesigner®2.

h. Kemampuan untuk menulis dan kemudian boot dari EEPROM, tetapi menggunakan external EEPROM.

Gambar 2.3 adalah perangkat dari AN231K04-DVLP3 AnadigmApex Development Board.

Gambar 2.3. AN231K04-DVLP3 AnadigmApex Development Board

Program bantu yang terintegrasi untuk merancang rangkaian sekaligus menlakukan download program adalah AnadigmDesigner®2. Merupakan perangkat lunak khusus yang digunakan untuk membuat rangkaian analog seperti

amplifer, integrator, differensiator, comparator, adder dalam suatu chip IC. AnadigmDesigner®2 dibuat oleh Anadigm Inc pada tahun 2004 dengan versi 2.2.7 (Anadigm inc, 2004:56). Dan yang akan digunakan adalah Anadigm Designer Ver. 2.7.0.1. Perangkat lunak ini mempunyai kelebihan antara lain:

1. Mampu membuat beberapa rangkaian analog yang kompleks dengan cepat dan mudah.

2. Mampu untuk mengkonversi program menjadi bahasa C yang akhirnya dapat digunakan untuk keperluan program pada mikroprocessor.

3. Mampu mensimulasikan keluaran rangkaian analog yang telah dibuat, sehingga program yang akan di transfer ke device FPAA benar – benar sesuai dengan yang dirancang.

4. Mampu membuat sistem filter dan PID (Proportional Integrator dan

differensiator) dengan mudah dan cepat. Tampilan awal AnadigmDesigner®2 ditunjukkan pada Gambar 2.4.

Gambar 2.4. Software AnadigmDesigner®2

2.1.2. Layout

Gambar 2.5 menunjukkan Layout dari semua komponen, konektor catu daya dan jumper.

Gambar 2.5. Layout AN231K04

2.2. Tin Oxide Gas Sensor

Sensor yang digunakan adalah Tin Oxide Gas Sensor (TGS) yang diproduksi oleh Figaro Engineering Inc. Ada bermacam-macam sensor gas tin oxide yang tersedia secara komersial dan sensor jenis ini yang paling banyak digunakan dalam industri. Sensor jenis ini relatif murah, ringkas dan mempunyai sensitivitas yang bagus namun mempunyai kelemahan ketergantungan terhadap temperatur, kelembapan dan tekanan udara. Sensor-sensor ini aktif pada temperatur yang cukup tinggi dan untuk memenuhi persyaratan ini dibutuhkan sumber energi yang besar.

2.2.1. Prinsip Pengoperasian

Elemen utama dari TGS sensor adalah sebuah metal oxide semiconductor.

TGS sensor mempunyai sebuah tahanan sensor yang nilainya bergantung pada konsentrasi oksigen yang bersentuhan dengan metal oxide semiconductor.

Perubahan intergrain potential barrier dari tin oxide gas sensor diperlihatkan pada Gambar 2.6. Bagian (A) memperlihatkan perubahan yang terjadi tanpa adanya zat kimia lain, sedangkan Gambar 2.6 bagian (B) memperlihatkan perubahan yang terjadi jika terdapat zat kimia lain. Keberadaan oksigen meningkatkan level potential barrier yang juga meningkatkan tahanan sensor. Jika ada zat kimia lain yang dihembuskan pada sensor, maka hal ini menyebabkan pengurangan konsentrasi oksigen pada permukaan tin oxide. Fenomena ini menyebabkan pengurangan konsentrasi oksigen pada permukaan tin oxide.

Fenomena ini menyebabkan menurunnya intergrain potential barrier seperti diperlihatkan pada Gambar 2.6 bagian (B), dan menyebabkan penurunan tahanan sensor.

Gambar 2.6. Intergrain Potential Barrier (FIGARO, 2011)

Rumusan antara hambatan sensor dan konsentrasi dari gas yang terdeteksi dapat diperlihatkan pada persamaan berikut:

R = A [C]-α (2.1)

R adalah hambatan dari metal-oxide sensor, C adalah konsentrasi gas, A adalah koefisien respon untuk gas-gas tertentu, dan α adalah sensitivitas. Konstanta A

2.2.2. Struktur Sensor

TGS sensor mempunyai 2 bagian utama. Bagian pertama yaitu tin dioxide

(SnO2) yang berhubungan dengan pin nomor 2 dan 3. Bagian Kedua adalah

pemanas yang dihubungkan dengan pin 1 dan 4, yang memanaskan material sensor. Gambar 2.7 memperlihatkan struktur dari TGS 26XX.

Gambar 2.7. Struktur sensor (FIGARO, 2011)

Sedangkan Gambar 2.8 merupakan diagram rangkaian sensor dengan sebuah beban dihubungkan dengan pin 2 dimana nantinya tegangan beban ini akan digunakan untuk mengukur konsentrasi bau yang masuk. Sensor memerlukan tegangan circuit yaitu Vc dan juga sebuah pemanas yang memerlukan tegangan input (VH) pada nomor satu dan empat.

2.3. Microcontroller ATmega8

Microcontroller dan microprocessor mempunyai beberapa perbedaan.

Microprocessor yang terdapat pada komputer seperti Intel Pentium, hanya dapat bekerja apabila terdapat komponen pendukung seperti RAM (Random Access Memory), hard disk, motherboard, perangkat I/O, dan sebagainya. Komponen-komponen tersebut diperlukan karena microprocessor hanya dapat melakukan pengolahan data, namun tidak dapat menyimpan data, menyimpan program, menerima masukan dari user secara langsung, ataupun menyampaikan data hasil pemrosesan ke keluaran. Berbeda dengan microprocessor, microcontroller sudah dilengkapi dengan komponen-komponen yang dikemas dalam satu chip seperti memori, perangkat I/O, timer, ADC (Analog to Digital Converter), dll. Hal ini membuat microcontroller lebih tepat untuk digunakan pada aplikasi embedded system.

Microcontroller yang digunakan pada proyek ini adalah microcontroller

keluarga AVR yang mempunyai arsitektur 8-bit RISC (Reduce Instruction Set Compute) produksi ATMEL yaitu ATmega8. Salah satu kelebihan arsitektur RISC dari arsitektur CISC (Complex Instruction Set Compute) adalah kecepatan waktu eksekusi tiap instruksi. Sebagian besar instruksi RISC dieksekusi dalam waktu satu clock cycle, sedangkan pada CISC sebagian besar instruksi dieksekusi dalam waktu dua belas clock cycle.

Beberapa fitur yang dimiliki ATmega8 adalah sebagai berikut (ATMEL, 2008): a. Mempunyai kinerja tinggi dengan konsumsi daya yang rendah

c. Kinerja mencapai 16 MIPS (Millions Instruction per Seconds) pada osilator dengan nilai frekuensi 16 MHz

d. Memiliki kapasitas memori Flash sebesar 8 kByte, EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) sebesar 512 Byte, dan SRAM (Static Random-Access Memory) sebesar 1 kByte

e. Memiliki 23 jalur I/O

f. Memiliki 2 buah Timer/Counter 8-bit dan 1 buah Timer/Counter 16-bit g. Memiliki 3 kanal PWM (Pulse Width Modulation)

h. Memiliki 8 kanal ADC 10-bit

i. Memiliki interface: Two-wire Serial Interface, USART (Universal Synchronous Asynchronous Receiver/Transmitter), SPI (Serial Peripheral InterfaceBus)

j. Memiliki Watchdog Timer denganosilator internalyang terpisah k. Memiliki Comparator tegangan analog

l. Memiliki unit interupsi eksternal dan internal

m. Bekerja pada tegangan 4.5 V – 5.5 V dengan konsumsi arus maksimal 15 mA (dengan osilator 8 MHz, tegangan 5 V dan suhu pada rentang -40 °C - 85 °C). Proses pemrograman ATmega8 dilakukan menggunakan fitur ISP (In-System Programmable) melalui antarmuka SPI (Serial Peripheral Interface). Fitur ISP memungkinkan untuk melakukan proses download program ke dalam

microcontroller tanpa bantuan microcontroller master seperti proses download

program pada microcontroller AT89C51. File dengan ekstensi “.hex”, yaitu kode

program yang telah di-compile akan dikirimkan secara serial ke microcontroller

Slave Out), MOSI (Master Out Slave In), dan SCK (Serial Clock) yang digunakan sebagai sinyal sinkronisasi komunikasi. Konfigurasi pin ATmega8 terdapat pada Gambar 2.9.

Gambar 2.9. Konfigurasi pinATmega8 (ATMEL, 2011)

2.3.1. Fungsi–fungsi Pinpada ATmega8

a. VCC : Sumber tegangan +5V DC (Direct Current). (pin7)

b. GND : Pin yang dihubungkan dengan ground sebagai referensi untuk VCC. (pin8 dan pin22)

c. Port C (PC0..PC5) merupakan pin I/O dua arah dan pin masukan tegangan

analog untuk ADC dan PortC6 sebagai reset input.

d. Port B (PB0..PB7) merupakan pin I/O dua arah dengan fungsi alternatif, seperti yang terlihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1. Fungsi alternatif Port B

Pin Alternate Functions

PB7 XTAL2 (Chip Clock Oscillator pin 2) TOSC2 (Timer Oscillator pin 2)

PB6 XTAL1 (Chip Clock Oscillator pin 1 or External clock input) TOSC1 (Timer Oscillator pin 1)

PB5 SCK (SPI Bus Serial Clock)

PB4 MISO (SPI Bus Master Input/Slave Output) PB3 MOSI (SPI Bus Master Output/Slave Input)

OC2 (Timer/Counter2 Output Compare Match Output) PB2 (SS(SPI Slave Select Input)

OC1B (Timer/Counter2 Output Compare Match B Output) PB1 OC1A (Timer/Counter2 Output Compare Match A Output) PB0 ICP1 (Timer/Counter1 Input Capture Pin)

Sumber: ATMEL (2011)

e. Port D (PD0..PD7) merupakan pin I/O dua arah dengan fungsi alternatif, seperti yang terlihat pada Tabel 2.2.

Tabel 2.2 Fungsi alternatif Port D

Pin Alternate Functions

PD7 AIN1 (Analog Comparator Negative Input)

PD6 AIN0 (Analog Comparator Positive Input)

PD5 T1 (Timer/Counter 1 External Counter Input) PD4 XCK/T0 (USART Ecternal Clock Input/Output

Timer/Counter 0 External Counter Input)

PD3 INT1 (External Interrupt 1 Input) PD2 INT0 (External Interrupt 0 Input) PD1 TXD (USART Output Pin) PD0 RXD (USART Input Pin) Sumber: ATMEL (2011)

f. : Masukan untuk reset (active low). Jika diberikan kondisi low

paling tidak selama 1.5 µS akan menghasilkan kondisi reset pada

microcontroller meskipun microcontroller tidak mendapat clock

dari osilator. (pin 9)

g. XTAL1 : Masukan ke penguat osilator. Pin ini dihubungkan dengan kristal atau sumber osilator yang lain. (pin 9)

h. XTAL2 : Keluaran dari penguat osilator. Pin ini dihubungkan dengan

kristal atau ground. (pin 10)

i. AVCC : Pin yang digunakan untuk memberikan sumber tegangan untuk pengubah ADC. Pin ini harus tetap dihubungkan dengan VCC meskipun fitur ADC tidak digunakan. Apabila fitur ADC digunakan, maka pin AVCC harus dihubungkan dengan VCC melalui low-pass filter seperti yang terlihat pada Gambar 2.10 (pin 7).

j. AREF : Pin yang digunakan sebagai masukan tegangan referensi untuk ADC 8 bit dengan tegangan 5 Volt (pin 21).

Gambar 2.10. Koneksi AVCC dengan VCC melalui low-pass filter (ATMEL, 2011)

2.3.2. DowloaderMinimumsystem ATmega8

Untuk melakukan proses downloading program dari komputer ke dalam memori program internal microcontroller, digunakan kabel downloader dengan

interface DB25 yang dihubungkan pada port LPT1 pada komputer dengan konfigurasi seperti pada Gambar 2.11. Pin 5 dihubungkan dengan resistor sebesar 4,7 k dan tegangan sebesar 5 volt secara seri. Pin 25 dihubungkan dengan ground. Pin 6, 7, 9, dan 10 berturut-turut dihubungkan dengan pin SCK, MOSI,

RESET, dan MISO pada microcontroller. Sedangkan pin 2 dan 12 saling terhubung untuk lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 2.11 (Khan, 2004).

Gambar 2.11. Rangkaian kabel downloader pada port LPT1

Program bantu yang terintegrasi untuk menulis sekaligus debug aplikasi

microcontroller AVR adalah CodeVision AVR Version 2.05.0 Professional yang support dengan windows 9x/Me/NT/2000/XP/7. CodeVision C Compiler (CVAVR) merupakan kompiler bahasa C untuk AVR. Kompiler ini cukup memadai untuk belajar AVR, karena selain mudah penggunaannya juga didukung berbagai fitur yang sangat membantu dalam pembuatan software untuk keperluan pemrograman AVR. Tampilan codevision AVR dapat dilihat pada Gambar 2.12.

Gambar 2.12. Tampilan codevision AVR

2.3.3. USART

Menurut Winoto (2008) USART dapat difungsikan sebagai transmisi data sinkron dan asinkron. Sinkron berarti transmitter dan receiver mempunyai satu sumber clock yang sama. Sedangkan asinkron berarti transmitter dan receiver

yang mempunyai sumber clock yang berbeda.

Menurut Mazidi (2000) transmisi data secara serial adalah transmisi data dimana data tersebut akan dikirimkan sebanyak satu bit dalam satu satuan waktu. Terdapat dua cara dalam mentransmisikan data secara serial, yaitu secara

synchronous dan asynchronous. Perbedaan dari kedua cara tersebut adalah sinyal

clock yang dipakai sebagai sinkronisasi pengiriman data.

Transmisi secara synchronous yaitu pengiriman data serial yang disertai dengan sinyal clock, sedangkan asynchronous yaitu pengiriman data serial yang tidak disertai sinyal clock sehingga receiver harus membangkitkan sinyal clock

Pengiriman data secara serial dapat dibagi menjadi tiga menurut arah datanya, yaitu Simplex, Half-Duplex dan Full-Duplex. Ketiga mode tersebut diilustrasikan pada Gambar 2.13. (Mazidi, 2000)

Gambar 2.13. Arah komunikasi serial. (Lohala, 2011)

Satuan kecepatan transfer data (baud rate) pada komunikasi serial adalah bps (bits per second). Untuk menjaga kompatibilitas dari beberapa peralatan komunikasi data yang dibuat oleh beberapa pabrik, pada tahun 1960 EIA (Electronics Industries Association) melakukan standarisasi antarmuka serial dengan nama RS232. Keluaran yang dihasilkan oleh RS232 tidak sesuai dengan keluaran TTL (Transistor-Transistor Logic) yang sudah ada. Dalam RS232, logika 1 direpresentasikan dengan tegangan -3 V sampai dengan -25 V sedangkan logika 0 direpresentasikan dengan tegangan +3 V sampai dengan +25 V. Hasil tak terdefinisi jika berada diantara tegangan -3 V sampai dengan +3 V. IBM PC atau komputer yang berbasis x86 (8086, 286, 386, 486, dan Pentium) secara umum

konektor jenis RS232 yaitu DB25 dan DB9. Ilustrasi DB25 dan keterangan

pinout-nya terdapat pada Gambar 2.14, sedangkan ilustrasi DB9 dan keterangan

pinout-nya terdapat pada Gambar 2.15.

Gambar 2.14. Pinout konektor DB25

Gambar 2.15 Pinout konektor DB9

2.4 Konsep dasar jaringan saraf tiruan 2.4.1. Struktur dasar jaringan Biologi

Pembuatan struktur jaringan saraf tiruan diilhami oleh struktur jaringan biologi, khususnya jaringan otak manusia. Untuk lebih mengenal asal-usul serta bagaimana suatu struktur jaringan saraf tiruan dibuat dan dapat dipakai sebagai suatu alat penghitung, berikut ini akan diulas sedikit istilah yang secara umum digunakan. Neuron adalah suatu unit pemrosesan terkecil pada otak, bentuk

sederhana sebuah neuron yang oleh para ahli dianggap sebagai satuan unit pemroses tersebut dan terlihat pada Gambar 2.16.

Gambar 2.16. Struktur dasar jaringan saraf tiruan dan struktur sederhana sebuah neuron. (Politeknik Elekrtonika Negari Surabaya, 2005)

Struktur pada Gambar 2.16 tersebut adalah bentuk dasar satuan unit jaringan otak manusia yang telah disederhanakan. Bentuk standard ini mungkin dikemudian hari akan berubah bila ada ilmuwan yang dapat menciptakan bentuk standard yang lebih baik ataupun memperbaiki bentuk standard yang digunakan saat ini. Jaringan otak manusia tersusun tidak kurang dari 1013 buah neuron yang masing-masing terhubung oleh sekitar 1015 buah dendrite. Fungsi dendrite adalah sebagai penyampai sinyal dari neuron tersebut ke neuron yang terhubung dengannya. Sebagai keluaran, setiap neuron memiliki axon, sedangkan bagian penerima sinyal disebut synapse. Penjelasan lebih rinci tentang hal ini dapat diperoleh pada disiplin ilmu biology molecular. Secara umum jaringan saraf terbentuk dari jutaan struktur dasar neuron yang terinterkoneksi dan terintegrasi antara satu dengan

yang lain sehingga dapat melaksanakan aktifitas secara teratur dan terus menerus sesuai dengan kebutuhan.

2.4.2. Konsep dasar pemodelan jaringan saraf tiruan

Tiruan neuron dalam struktur jaringan saraf tiruan adalah sebagai elemen pemroses seperti pada Gambar 2.17 yang dapat berfungsi seperti halnya sebuah neuron. Sejumlah sinyal masukan a dikalikan dangan mesing-masing penimbang yang bersesuaian w. Kemudian dilakukan penjumlahan dari seluruh hasil perkalian tersebut dan keluaran yang dihasilkan, dilanjutkan ke dalam fungsi pengaktif untuk mendapatkan tingkat derajat sinyal keluarannya F(a,w).

Walaupun masih jauh dari sempurna, namun kinerja dari tiruan neuron ini identik dengan kinerja dari sel biologi yang kita kenal saat ini.

Gambar 2.17. Model tiruan sebuah neuron. (Politeknik Elekrtonika Negari Surabaya ,2005)

aj : Nilai aktivasi dari unit j

wj,i : Bobot dari unit j ke unit i

ini : Penjumlahan bobot dan masukan ke unit i

g : Fungsi aktivasi

misalkan ada n buah sinyal masukan dan n buah penimbang, fungsi keluaran dari neuron adalah seperti persamaan (2.2).

ini = (2.2) Kumpulan dari neuron dibuat menjadi sebuah jaringan yang akan berfungsi sebagai alat komputasi. Jumlah neuron dan struktur jaringan untuk setiap permasalahan yang akan diselesaikan adalah berbeda.

2.4.3. Aktifasi jaringan saraf tiruan

Mengaktifkan jaringan saraf tiruan berarti mengaktifkan setiap neuron yang dipakai pada jaringan tersebut. Banyak fungsi yang dapat dipakai sebagai pengaktif, seperti fungsi-fungsi goniometri dan hiperboliknya, fungsi unit step, impulse, sigmoid, dan lain sebagainya seperti pada Gambar 2.18, tetapi yang lazim digunakan adalah fungsi sigmoid, karena dianggap lebih mendekati kinerja sinyal pada otak.

Gambar 2.18. Fungsi pengaktif

1. Step f(x) = 1 if x>=t else 0 2. Sign f(x) = +1 if x>=0 else -1 3. Sigmoid f(x) = 1/(1+e-x)

Ada dua jenis fungsi sigmoid unipolar dan bipolar. Fungsi sigmoid unipolar dituliskan pada persamaan (2.3) dan grafiknya ditunjukan pada Gambar 2.19.

y =

(2.3)

Gambar 2.19. Fungsi sigmoid unipolar

Sedangkan fungsi pengaktif bipolar adalah persamaan (2.4) atau (2.5). Persamaan (2.4) disebut juga sebagai persamaan tangen hiperbolik dan bentuk grafik fungsinya seperti pada Gambar 2.20.

(2.4)

Gambar 2.20. Fungisi sigmoid bipolar (Politeknik Elekrtonika Negari Surabaya, 2005)

2.4.4. Metode Perceptron

Model jaringan perceptron ditemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Minsky – Papert (1969). Model tersebut merupakan model yang memiliki aplikasi dan pelatihan yang paling baik pada era tersebut.

a. Arsitektur Jaringan

Arsitektur jaringan perceptron mirip dengan arsitektur jaringan Hebb. Jaringan terdiri dari beberapa unit masukan (ditambah sebuah bias), dan memiliki sebuah unit keluaran seperti pada Gambar 2.21. Fungsi aktivasi bukan merupakan fungsi biner (atau bipolar), tetapi memiliki kemungkinan nilai -1,0 atau 1.

1

Y X1

X2

Xn ...

b

W1

W2

Wn

Untuk suatu harga thresholdθ yang ditentukan :

Secara geometris, fungsi aktivasi membentuk 2 garis sekaligus, masing-masing dengan persamaan :

W1X1 + W2X2 + ... + WnXn + b = θ (2.7)

dan

W1X1 + W2X2 + ... + WnXn + b = - θ (2.8)

b. Pelatihan Perceptron

Misalkan :

s adalah vektor masukan dan t adalah terget keluaran.

α adalah laju pemahaman (learning rate) yang ditentukan.

θ adalah threshold yang ditentukan.

Algoritma pelatihan perceptron adalah sebagai berikut :

1. Inisialisasi semua bobot dan bias (umumnya Wi=b=0), tentukan laju

pemahaman (=α). Untuk penyederhanaan, biasanya α diberi nilai =1.

2. Selama ada elemen vektor masukan yang respon unit keluarannya tidak sama dengan target, lakukan :

a. Set aktivasi unit masukan Xi = Si (i=1,...,n) (2.9) b. Hitung respon unit keluaran : (2.10)

c. Perbaiki bobot pola yang mengandung kesalahan (y ≠ t ) menurut persamaan :

Wi (baru) = Wi (lama) + ∆ W (i=1,...,n) dengan ∆ W = α t Xi (2.11)

Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam algoritma tersebut :

a. Iterasi dilakukan terus hingga semua pola memiliki keluaran jaringan yang sama dengan targetnya (jaringan sudah memahami pola). Iterasi tidak berhenti setelah semua pola dimasukkan seperti yang terjadi pada model

Hebb.

b. Pada langkah 2(c), perubahan bobot hanya dilakukan pada pola yang

mengandung kesalahan (keluaran jaringan ≠ target). Perubahan tersebut

merupakan hasil kali unit masukan dengan target dan laju pemahaman.

Perubahan bobot hanya akan terjadi kalau unit masukan ≠ 0.

c. Kecepatan iterasi ditentukan pula oleh laju pemahaman (=α dengan 0 ≤ α ≤ 1)

yang dipakai. Semakin besar harga α, semakin sedikit iterasi yang diperlukan. Akan tetapi jika α terlalu besar, maka akan merusak pola yang sudah benar

sehingga pemahaman menjadi lambat.

Algoritma pelatihan perceptron lebih baik dibandingkan model Hebb karena : 1. Setiap kali sebuah pola dimasukkan, hasil keluaran jaringan dibandingkan

dengan target yang sesungguhnya. Jika terdapat perbedaan, maka bobot akan dimodifikasi. Jadi tidak semua bobot selalu dimodifikasi dalam setiap iterasinya.

2. Modifikasi bobot tidak hanya ditentukan oleh perkalian antara terget dengan masukan, tetapi juga melibatkan suatu laju pemahaman (learning rate) yang besarnya bisa diatur.

3. Pelatihan dilakukan berulang-ulang untuk semua kemungkinan pola yang ada hingga jaringan dapat mengerti polanya (ditandai dengan samanya semua keluaran jaringan dengan target keluaran yang diinginkan). Satu siklus

pelatihan yang melibatkan semua pola disebut epoch. Dalam jaringan Hebb, pelatihan hanya dilakukan dalam satu epoch saja. Teorema konvergensi perceptron menyatakan bahwa apabila ada bobot yang tepat, maka proses pelatihan akan konvergen ke bobot yang tepat tersebut.

Sumber : Siang (2009)

2.5.Jenis Gas

Pengujian gas yang dilakukan terdiri dari beberapa jenis, antara lain metanol, bensin, spiritus dan solar.

2.5.1. Metanol

Metanol, juga dikenal sebagai metil alkohol, wood alcohol atau

Hidroksimetana, adalah senyawa kimia dengan rumus kimia CH3OH. Ia

merupakan bentuk alkohol paling sederhana. Pada "keadaan atmosfer" ia berbentuk cairan yang ringan, mudah menguap, tidak berwarna, mudah terbakar, dan beracun dengan bau yang khas (berbau lebih ringan daripada etanol). Ia digunakan sebagai bahan pendingin anti beku, pelarut, bahan bakar dan sebagai bahan additif bagi etanol industri. Metanol diproduksi secara alami oleh metabolisme anaerobik oleh bakteri. Hasil proses tersebut adalah uap metanol (dalam jumlah kecil) di udara. Setelah beberapa hari, uap metanol tersebut akan teroksidasi oleh oksigen dengan bantuan sinar matahari menjadi karbon dioksida dan air.

Reaksi kimia metanol yang terbakar di udara dan membentuk karbon dioksida dan air adalah sebagai berikut:

Api dari metanol biasanya tidak berwarna. Oleh karena itu, kita harus berhati-hati bila berada dekat metanol yang terbakar untuk mencegah cedera akibat api yang tak terlihat. Karena sifatnya yang beracun, metanol sering digunakan sebagai bahan additif bagi pembuatan alkohol untuk penggunaan industri. Saat ini metanol dihasilkan melului proses multi tahap. Secara singkat, gas alam dan uap air dibakar dalam tungku untuk membentuk gas hidrogen dan karbon monoksida. Kemudian, gas hidrogen dan karbon monoksida ini bereaksi dalam tekanan tinggi dengan bantuan katalis untuk menghasilkan metanol. Tahap pembentukannya adalah endotermik dan tahap sintesisnya adalah eksotermik. Keterangan dan karakteristik tambahan dari gas metanol tersusun pada Tabel 2.3.

Tabel 2.3. Karakteristik gas metanol

2.5.2. Bensin

Bensin, atau petrol (biasa disebut gasoline di Amerika Serikat dan Kanada) adalah cairan bening, agak kekuning-kuningan, dan berasal dari pengolahan minyak bumi yang sebagian besar digunakan sebagai bahan bakar di mesin pembakaran dalam. Bensin juga dapat digunakan sebagai pelarut, terutama karena kemampuannya yang dapat melarutkan cat. Sebagian besar bensin tersusun dari

hidrokarbon alifatik yang diperkaya dengan iso-oktana atau benzena untuk menaikkan nilai oktan. Kadang-kadang, bensin juga dicampur dengan etanol

sebagai bahan bakar alternatif. Benzena dikenal dengan rumus kimia C6H6, PhH.

Benzol adalah senyawa kimia organik yang merupakan cairan tak berwarna dan mudah terbakar serta mempunyai bau yang manis. Benzena terdiri dari 6 atom karbon yang membentuk cincin, dengan 1 atom hidrogen berikatan pada setiap 1 atom karbon. Benzena merupakan salah satu jenis hidrokarbon aromatik siklik dengan ikatan pi yang tetap. Benzena adalah salah satu komponen dalam minyak bumi, dan merupakan salah satu bahan petrokimia yang paling dasar serta pelarut yang penting dalam dunia industri. Karena memiliki bilangan oktan yang tinggi, maka benzena juga salah satu campuran penting pada bensin. Benzena juga bahan dasar dalam produksi obat-obatan, plastik, bensin, karet buatan, dan pewarna. Selain itu, benzena adalah kandungan alami dalam minyak bumi, namun biasanya diperoleh dari senyawa lainnya yang terdapat dalam minyak bumi. Bensin yang digunakan dalam pengujian merupakan Premium, produksi Pertamina yang memiliki Oktan 88. Keterangan dan karakteristik tambahan dari benzena tersusun pada Tabel 2.4.

Tabel 2.4. Karakteristik benzena salah satu kandungan pada bensin

Sumber : Collins (2007).

2.5.3. Spiritus

Spiritus merupakan jenis lain dari alkohol yang juga dikenal dengan nama

etil alkohol yang mengandung 96% C2H5OH dan 4% H2O, sedangkan alkohol

dalam perdagangan terbagi dalam tiga macam yaitu alkohol prima dengan konsentrasi 95 – 96%, alkohol teknis dengan konsentrasi 94 – 95%, dan alkohol premium dengan kadar 96%. Alkohol prima dan premium dianggap murni karena jumlah impuritas (zat-zat pengotor) yang terkandung di dalamnya relatif kecil. Impuritas yang ada biasanya berupa minyak fusel, methanol, aldehid, asam asetat, dan zat-zat pereduksi lain. Alkohol teknis mempunyai impuritas (zat-zat pengotor) yang relatif lebih banyak. Alkohol teknis ini dimanfaatkan sebagai bahan pembuatan spiritus dengan penambahan bahan-bahan lain dan penambahan zat pewarna yaitu metanol, minyak tanah, dan pewarna metylen blue. Spiritus

adalah alkohol yang mempunyai konsentrasi 94 – 95% yang digunakan sebagai pelarut dan bahan bakar (fuel oil) pengganti bahan bakar minyak yang tidak menimbulkan jelaga. Nopiyan (2010)

2.5.4. Solar

Solar adalah hasil dari proses perengkahan minyak bumi di refinery, merupakan campuran yang sangat kompleks dari senyawa-senyawa hidrokarbon alifatik, olefinik dan aromatik. Komposisi dari masing-masing senyawa sangat tergantung dari sumber minyak dan proses pengolahan yang dilakukan di kilang, jadi tergantung pula pada manufacturer.Perbedaan dari bensin (gasoline), minyak tanah (kerosene) dan solar (diesel oil) adalah kandungan senyawa hidrokarbon yang dominan.

Gasoline adalah campuran senyawa hidrokarbon C5-C12 (beberapa sumber mencantumkan C4-C10) sedangkan premium adalah bensin murni plus (TEL) aditif tetra etil lead untuk menaikkan nilai oktan, yang kandungan timbalnya berbahaya jika residu yaitu saat keluar dari knalpot kendaraan dan terhisap oleh kita. Premix adalah premium plus zat aditif sekitar 10% MTBE yang lebih ramah bagi lingkungan. Super TT (tanpa timbal), hanya bensin murni plus MTBE/ETBE. sedangkan avtur, bahan utamanya juga gasoline murni, tapi diolah lebih lanjut dan ditambah aditif lainnya disesuaikan dengan mesin pesawat.

Kerosene adalah senyawa hidrokarbon dengan jumlah karbon lebih banyak (C10-C18), dan biasanya mengandung senyawa aromatik cukup tinggi. Diesel oil

adalah senyawa hidrokarbon C12 atau lebih besar, biasanya kandungan bahan pengotornya lebih besar, karena berada pada fraksi minyak bumi yang lebih rendah. (Adityasari, 2002).

Diesel oil atau biodiesel merupakan nama yang diberikan untuk bahan bakar yang terdiri dari mono-alkyl ester yang dapat terbakar dangan bersih, berasal dari berbagai minyak tumbuhan atau lemak hewan, biasanya berupa metil ester atau

etil ester dari asam lemak. Nama biodesel telah disetujui oleh DOE (Departemen of Energy), EPA (Environmental Protection Agency) dan ASTM (America Scocity of Testing Material) sebagai industri energi alternatif. Berasal dari asam lemak yang sumbernya renewable limit, dikenal sebagai bahan bakar yang ramah lingkungan dan menghasilkan emisi gas buang yang relatif lebih bersih dibandingkan bahan bakar konvensional. Biodiesel tidak beracun, bebas dari belerang, aplikasinya sederhana dan berbau harum. Biodesel dapat ditulis sebagai B100. B100 menunjukan bahwa biodesel tersebut murni 100% terdiri atas mono-alkyl ester. Biodesel campuran ditandai seperti “BXX”, dimana “XX” menyatakan

prosentase komposisi biodiesel yang terdapat di campur tersebut, dengan kata lain B20 adalah 20% biodiesel, 80% minyak solar (Zuhdi dkk, 2003).

Biodiesel termasuk golongan alkohol dengan nama kimia alkil ester, bersifat sama seperti solar bahkan lebih baik nilai cetanenya. Biodesel dibuat lewat reaksi antar SVO (Straight Vegetable Oil) atau WVO (Waste Vegetable Oil) dengan metanol atau etanol dengan bantuan katalisator soda api (caustic-soda atau NaOH) atau KOH. Hasil adalah metil ester (biodiesel) dengan produk samping yaitu gliserin (Prihandana & Hendroko 2008).

36

BAB III

METODE PENELITIAN

Metode penelitian yang digunakan pada pembuatan perangkat keras dan perangkat lunak yaitu dengan studi kepustakaan. Dengan cara ini penulis berusaha untuk mendapatkan dan mengumpulkan data-data, informasi, konsep-konsep yang bersifat teoritis dari buku bahan-bahan kuliah dan referensi dari internet yang berkaitan dengan permasalahan.

Dari data-data yang diperoleh maka dilakukan perencanaan rangkaian perangkat keras. Dalam perangkat keras ini, penulis akan melakukan pengujian perangkat keras dengan program-program yang telah dibuat, Pembuatan perangkat lunak adalah tahap selanjutnya. Terakhir adalah penggabungan perangkar keras dengan kerja perangkat lunak yang telah selesai dibuat.

Pada BAB III dibahas mengenai masalah yang timbul dalam perencanaan dan pembuatan perangkat keras (hardware) maupun perangkat lunak (software). Dari kedua bagian tersebut akan dipadukan agar dapat bekerja sama untuk menjalankan sistem yang baik.

Perencanaan ini diperlukan sebelum proses pembuatan system tersebut, Perancangan ini berguna agar pengerjaan tahapan selanjutnya berjalan dengan lancar. Tahapan-tahapannya meliputi tahap pembuatan perangkat keras, perangkat lunak dan menggabungkan keduanya.

3.1. Diagram Blok

Dalam pembahasan tentang proses keseluruhan yang dapat di jelaskan pada diagram blok seperti Gambar 3.1.

Gambar 3.1. Blok diagram sistem

Dari blok diagram pada Gambar 3.1. Gambar bagian (A) memperlihatkan blok pelatihan jaringan saraf tiruan, sedangkan Gambar bagian (B) memperlihatkan pengujiaan jaringan saraf tiruan. Sistem ini yang terdiri dari berbagai modul antara lain modul sensor array, modul minimum system

ATmega8, pemrograman yang terdapat pada komputer, modul FPAA AN231K04. Proses pertama sensor array TGS menerima input berupa gas-gas kimia. Kemudian output dari sensor array TGS berupa data analog akan diterima

microcontroller dan dikelola sesuai program yang ada hingga mengirimkan data digital kepada komputer melalui komunikasi serial (UART). Data-data yang

diterima komputer akan disimpan dalam database dan diproses oleh program jaringan saraf tiruan hingga mendapatkan nilai bobot dan bias yang sesuai, nilai bobot dan bias yang didapatkan dari proses pelatihan akan digunakan sebagai parameter bobot dan bias pada jaringan saraf tiruan di FPAA. Data dari sensor

array TGS akan diujikan pada jaringa saraf tiruan di modul FPAA sehingga menghasilkan output tentang jenis gas yang telah terdeteksi. Indikator hasil keputusan FPAA disajikan dalam bentuk LED.

3.2 Perancangan perangkat keras 3.2.1. Rangkaian array sensor TGS

Dalam tugas akhir ini digunakan 3 buah sensor TGS dari Figaro yaitu TGS 2610, 2611, dan 2612 yang memiliki karakteristik hampir mirip antara yang satu dengan lainnya. Sesuai dengan datasheet, karakteristik gas yang dapat terdeteksi yaitu gas-gas yang mengandung ethanol, methane, iso-butane dan propane.

Agar dapat bekerja dengan baik sensor ini membutuhkan dua tegangan masukan. Heater Voltage (VH) digunakan sebagai tegangan heater dan Circuit Voltage (Vc) merupakan tegangan supply rangkaian, keduanya diberikan catu daya sebasar 5 volt DC. Nilai resistor beban (RL) dapat dipilih atau di-adjust untuk

mengoptimasikan nilai alarm threshold, menjaga power dissipation (Ps)

semikonduktor di bawah batas 15mW. Power dissipation (PS) akan menjadi

sangat tinggi ketika nilai RS adalah sama dengan nilai RL. Nilai power dissipation

(PS) dan hambatan sensor (RS) dapat dihitung dengan persamaan (3.1) dan (3.1).

Untuk mengatur VH dan pengambilan data analog yang dihasilkan VRL digunakan

rangkaian yang terdiri dari relay, transistor, resistor, serta dioda sehingga dirancang pula modul sensor array TGS seperti Gambar 3.2.

Gambar 3.2. Rangkaian modul sensor array TGS

Pada Gambar 3.2, satu relay yang digunakan untuk memilih tegangan VC dan VH dan dua relay yang digunakan untuk memilih output dari TGS, yaitu untuk

diarahkan ke microcontroller atau ke FPAA. Resistansi yang digunakan pada nilai

resistor beban (RL) adalah 10 kΩ sedangkan nilai hambatan sensor (RS) pada

datasheet rata-rata 0,68 kΩ sampai 6,8 kΩ. Gambar 3.3 adalah ilustrasi rangkaian saat TGS menghasilkan nilai RS minimal yaitu 0,68

Gambar 3.3. Rangkaian sensor dengan RS = 0,68 k

PD3 JP2 TGS2611 1 2 3 4 JP3 TGS2612 1 2 3 4 R5 10k R2 10k 5 V JP1 TGS2610 1 2 3 4 2610 R3 10k

FPAA1 ADC0 LS2

T85N-DPDT 9 1 5 12 4 8 13 14 2610 FPAA2 LS3 T90N-SPDT 3 5 4 1 2 2611 2611 J7 Serial 1 2 3 FPAA1 R1 10k 2612 Q3 TIP31 ADC1 Q3 TIP31 FPAA2 D2 1N5402 D2 1N5402 2612 PD4 R5 10k 5 V ADC2 D2 1N5402 FPAA3 Q3 TIP31 PD2 5 V FPAA3 LS2 T85N-DPDT 9 1 5 12 4 8 13 14 R5 10k VRL RL 10 k Rs 0.68 k 5 V

Perhitungan rangkaian pada Gambar 3.3 adalah sebagai berikut:

Perhitungan diatas menghasilkan nilai PS = 1,4871 x 10-4 sehingga masih di

bawah 15 mW, kemudian rangkaian saat RS max terlihat pada Gambar 3.4.

Gambar 3.4. Rangkaian sensor dengan RS = 6,8 k

Perhitungan rangkaian pada Gambar 3.4 adalah sebagai berikut:

VRL

RL 10 k Rs

6.8 k

Perhitungan diatas menghasilkan nilai PS = 6,0232 x 10-4 sehingga masih dibawah

15 mW dan dapat disimpulkan dengan resistor beban (RL) = 10 kΩ adalah cukup

optimal.

3.2.2. Minimumsystem

Minimum system ini dirancang untuk microcontroller ATmega8(L), dalam perancangannya ini memerlukan beberapa komponen pendukung seperti kristal, resistor dan variabel resistor, dan kapasitor. Rangkaian ini dalam istilah lainnya disebut minimum system ATmega8(L). Microcontroller berfungsi untuk mengatur pengambilan data analog dari sensor array TGS menuju personal komputer maupun FPAA. Di dalam microcontroller ATmega8 sudah dilengkapi dengan ADC yang terletak di pin PC0 – PC5, pin yang digunakan untuk membaca hasil keluaran dari sensor array TGS. Gambar

minimum system ATmega8 dapat dilihat pada Gambar 3.5, sedangkan Tabel 3.1 adalah rincian alokasi pemakaian port-port I/O.

Gambar 3.5. Minimumsystem ATmega8

C4 10uF/16v C2 30 pF PD1 5 V SW1 reset ADC0 PD0 R8 100 ADC1 C3 100u PD1 C7 10u/16v ADC2 D4 LED R9 10k SW1 reset IC1 ATmega8-DIL28 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 PC6 (RESET) PD0 (RxD) PD1 (TxD) PD2 (INT0) PD3 (INT1) PD4 (XCK/T0) VCC GND PB6 (XT1/TOSC1) PB7 (XT2/TOSC2) PD5 (T1) PD6 (AIN0) PD7 (AIN1)

PB0 (ICP) (OC1A) PB1 (SS/OC1B) PB2 (OC2/MOSI) PB3 (MISO) PB4 (SCK) PB5 AVCC AREF AGND (ADC0) PC0 (ADC1) PC1 (ADC2) PC2 (ADC3) PC3 (SDA/ADC4) PC4 (SCL/ADC5) PC5 5 V C8 10u/16v RST C10 10u/16v 5 V RST J1 Downloader 1 2 3 4 5 6 Y 1 8 Mhz R7 220 C11 10u/16v RX SW1 reset C1 30 pF PD2 RST SW1 reset PD3 TX U5 MAX232 13 8 11 10 1 3 4 5 2 6 12 9 14 7 16 15 R1IN R2IN T1IN T2IN C+ C1-C2+ C2-V+ V-R1OUT R2OUT T1OUT T2OUT VC C GN D PD4 J7 Serial 1 2 3 PD0

Tabel 3.1. Alokasi port I/O pada microcontroller

Port Alokasi

PC0-PC2 Jalur ADC channel 0 sampai channel 2

untuk pembacaan sensor array TGS PD0 dan

PD1

Jalur pengiriman data serial (RX danTX) yang disalurkan ke PC PD2,3 dan 4 Jalur untuk mengontrol relay PD5,6 dan

PB 1

Jalur input tombol

Pin VCC diberi masukan tegangan operasi berkisar antara 4,5 volt

sampai dengan 5,5 volt. Pin RESET berfungsi untuk masukan reset program secara otomatis atau manual. Sedangkan pin MOSI, MISO, dan SCK digunakan untuk keperluan pemrograman microcontroller. Nilai kapasitor yang digunakan adalah 30 pF. Frekuensi kristal yang dipakai adalah 8 MHz. a. Setting software codevision AVR

Sebelum menggunakan software codevision AVR sebagai downloader, pertama-tama harus melakukan penyetelan pada software ini. Berikut adalah langkah-langkahnya:

1. Pada tampilan awal software terdapat menu bar pada bagian atas.

2. Pilih file => new, selanjutnya akan muncul dialog Create New File, pilih project => OK. Dialog Create New File dapat dilihat pada Gambar 3.6. Kemudian akan muncul dialog AVR Chip Type dengan dua pilihan seperti yang terlihat pada Gambar 3.7, lalu pilih ATMega karena sesuai dengan jenis yang digunakan dalam tugas akhir ini.

Gambar 3.7. Tampilan dialog AVR Chip Type

3. Kemudian tampak dialog CodeWizardAVR – untitled.cwp. Dialog CodeWizardAVR –untitled.cwp dapat dilihat pada Gambar 3.8.

4. Ubah bagian tab Chip, pilih seri microcontroller yang sesuai dengan yang digunakan, ATmega8L. Nilai Clock (komponen kristal) yang digunakan 8.000000 MHZ.

Gambar 3.8. Tampilan dialog CodeWizardAVR –untitled.cwp

5. Untuk mengaktifkan ADC pada tab ADC pilih ADC Enabled dan Use 8 bits. Volt. Ref => AREF pin. ADC Clock => 1000.00 KHz. Berikut adalah tampilan setting ADC pada Gambar 3.9.

6. Karena menggunakan komunikasi serial maka buka tab USART, lalu pilih

receiver dan transmitter kemudian setting baudrate 9600, komunikasi parameter 8 Data, 1 Stop, No Parity lalu mode Asynchronous. Berikut adalah tampilan setting ADC pada Gambar 3.10.

Gambar 3.10. Tampilan setting USART

7. Pada menu bar pilih Program, pilih Generate, Save and exit. Ketiga-tiganya simpan dengan nama yang sama.

8. Selanjutnya tampak kode program pada software codevision AVR. Dapat dilihat pada Gambar 3.11.

b. Download program dari komputer ke microcontroller

Sebelum download program dari komputer, lakukan setting pada

software CVAVR dengan cara sebagai berikut: 1. Pilih menu Setting => Programmer.

2. Tampak kotak dialog Programmer Setting. Ubah tipe pada AVR Chip Programmer Type untuk microcontroller AVR ATmega8 (L) ”Kanda System STK200+/300”, kemudian OK, tampilan Programmer Setting

dapat dilihat pada Gambar 3.12.

Gambar 3.12. Setting downloaderKanda System STK200+/300

3. Pilih menu Project => Configure => Tab After Build => pilih Program the Chip => OK. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.13.

4. Pilih menu Project => Build (Shift+F9), tampil dialog Information => pilih Program, dialog information dapat dilihat pada Gambar 3.14.

Gambar 3.14. Tampilan dialog Information

3.2.3. Interface RS232

Interface RS232 merupakan suatu jembatan dalam metode komunikasi serial. Dalam perancangannya komponen yang digunakan adalah IC MAX232 dimana komponen pendukungnya lima buah kapasitor dengan nilai 10uF yang terhubung pada pin C1, C2, V+, V-. Penggunaan komponen ini dimaksudkan untuk komunikasi serial antara rangkaian demodulasi FSK dengan komputer. MAX232 ini akan mengubah level tegangan TTL data serial RX dan TX. Rangkaian Interface RS232 dapat dilihat pada Gambar 3.15.

Gambar 3.15. Rangkaian Interface RS232

3.2.4. Konfigurasi FPAA AN231K04

Alokasi port I/O pada FPAA tersusun pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2. Alokasi port I/O pada FPAA

Port Alokasi

I1P Jalur Input dari sensor TGS 2610 I2P Jalur Input dari sensor TGS 2610 I3P Jalur Input dari sensor TGS 2610 IO5P/O5P Jalur Output Indikator LED satu IO6P/O5P Jalur Output Indikator LED dua

Pin VCC diberi masukan tegangan minimal 4 volt sampai dengan maksimal 12,5 volt dan tegangan optimal sekitar 5 volt. Untuk melakukan proses

downloading program dari komputer ke dalam memori program internal FPAA, dapat memilih antara Interface USB dan Serial RS232. Caranya dengan menghubungkan jumper pin atas dengan pin tengah jika menggunakan serial RS232 dan jumper pin tengah dan pin bawah untuk menggunakan USB , pada Gambar 3.16 merupakan jumper yang dipasang untuk mengaktifkan Interface

serial RS232. 5 V C7 10u/16v C8 10u/16v C10 10u/16v C11 10u/16v RX TX U5 MAX232 13 8 11 10 1 3 4 5 2 6 12 9 14 7 16 15 R1IN R2IN T1IN T2IN C+ C1-C2+ C2-V+ V-R1OUT R2OUT T1OUT T2OUT V C C GN D J7 Serial 1 2 3

Gambar 3.16. Konfigurasi Jumper Serial RS232 dan USB

Selain merancang, program AnadigmDesigner®2 juga dapat disimulasikan sebelum di download kedalam Hardware FPAA. dengan cara pilih menu

Simulate => Begin Simulation, atau tekan F5. Kemudian sebelum download

program, pastikan FPAA sudah terhubung dengan interface PC/Laptop. Dan samakan setting COM Port pada AnadigmDesigner®2 dengan COM Port pada

device manager. Untuk AnadigmDesigner®2 dengan cara pilih menu Setting => Preferences => Port. Pada Gambar 3.17 tampilan pengaturan COM pada AnadigmDesigner®2dan Gambar 3.18 device manager pada PC/Laptop.

Gambar 3.17. Tampilan setting COM Port pada AnadigmDesigner®2.

Gambar 3.18. Tampilan setting COM Port pada device manager.

3.3. Perancangan perangkat lunak

Selain hardware yang diperlukan pada perancangan dan pembuatan alat ini, juga diperlukan software/ program pada microcontroller, komputer dan juga FPAA untuk dapat bekerja sesuai dengan fungsinya. Perancangan perangkat lunak pada microcontroller dirancang agar dapat mengatur proses pengambilan data dari sensor array TGS menuju komputer dan juga pengujian jaringan saraf tiruan pada FPAA.

3.3.1. Perancangan program pada microcontroller

Flowchart untuk program pada microcontroller dapat dilihat pada Gambar 3.19.

START

CAIRAN GAS DIMASUKKAN

0.7 ml SENSOR TGS ON

DELAY_S(120)

T

READ_ADC AKTIF & SERIAL USART

DIBUKA

DATA ANALOG SENSOR ARRAY TGS

JUMLAH DATA TERKIRIM == 10

T

STOP

Gambar 3.19. Flowchart program pada microcontroller

Adapun penjelasan dari bagan alir di atas adalah sebagai berikut:

1. Proses awal dimulai dengan mengaktifkan sensor array TGS selama 120 detik untuk proses pemanasan sensor.

2. Setelah sensor sudah panas, gas dimasukan pada tabung yang telah disediakan, kemudian program akan mengaktifkan fungsi ADC pada

3. Data dari sensor array TGS diambil sebanyak 10 data berturut-turut kemudian dikirim secara serial menuju PC/laptop.

3.3.2. Perancangan program Visual Basic 6 pada komputer

Dalam tugas akhir ini dirancang dua buah program visual, yang pertama program dirancang agar dapat menerima data yang telah dikirim secara serial oleh

microcontroller kemudian disimpan ke dalam database. Program kedua merupakan pelatihan jaringan saraf tiruan yang menggunakan metode perceptron. Program dirancang agar dapat mengenali pola sesuai masukan sensor dan keluaran yang telah ditentukan sebelumnya sehingga menghasilkan nilai bobot dan bias yang sesuai dan selanjutan nilai-nilai tersebut digunakan pada FPAA. a. Program pengambilan dan penyimpanan data ke dalam database

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, pada sub ini adalah program pertama yang difungsikan untuk mengambil data. dan pada Gambar 3.20 adalah

START

TEKAN TOMBOL ON

COM SERIAL AKTIF

T

TERIMA DATA SERIAL

INISIALISASI VARIABEL; PORT SERIAL;

TIMER;

SIMPAN DALAM DATABASE

STOP

KONVERSI DATA KE VOLT X1 = (xxx / 255) * 5

Gambar 3.20. Flowchart pengambilan dan penyimpanan data ke dalam database

Proses awal adalah proses inisialisasi PORT serial pada komputer sebagai

input, tujuannya agar microcontroller dapat berkomunikasi dengan baik dengan komputer. Selanjutnya apabila ada penekanan tombol ON maka yang dilakukan pertama kali adalah mengaktifkan jalur COM serial, terima data dari sensor, data bilangan bulat 0 – 255 dikonversi menjadi 0 – 5 seperti

tegangan ADC dalam format tipe data string, kemudian data disimpan kedalam

database untuk selanjutnya digunakan dalam pelatihan jaringan saraf tiruan. Berikut ini adalah langkah pembuatan program pada komputer dengan menggunakan program visual basic 6:

i. Inisialisasi komunikasi serial

Pada saat melakukan inisialisasi komunikasi serial di pemrograman visual khususnya program VB ada komponen yang harus digunakan adalah komponen Microsoft comm control 6.0. lebih jelasnya lihat Gambar 3.21 perlu diketahui bahwa komponen ini masih tersimpan di dalam data base komponen program VB. Untuk memunculkannya yang harus dilakukan adalah: 1. Pilih kanan pada Toolbox general (lihat Gambar 3.22), pilih component

kemudian akan muncul dialog components lihat Gambar 3.23. pada tab control pilih Microsoft comm control 6.0. Kemudian pilih apply dan close.

Gambar 3.21. Komponen Microsoft comm control 6.0.

Gambar 3.23. Dialog components Microsoft comm control 6.0.

2. Setelah itu komponen Microsoft comm control 6.0. ini akan muncul pada Toolbox general lihat Gambar 3.24.

Gambar 3.24. Komponen MSComm muncul pada toolbox general

3. Penulisan intruksi ke dalam program

'''''''''''''''''''''''' MSComm1.PortOpen = True ''''''''''''''''''''''''

Maksudnya komponen MSComm telah aktif dan siap melakukan komunikasi dengan aplikasi dari luar. Selanjutnya pengaturan parameter dari MSComm, dalam hal pengaturan parameter harus mengerti beberapa hal yang harus disesuaiakan dengan hardware yang digunakan misalnya kebutuhan akan nilai dari baudrate yang digunakan, jumlah bit dalam satu paket data, parity check dan stop bit yang digunakan. Parameter serial yang digunakan adalah baudrate 9600bps, 8 bit data, no parity check dan menggunakan 1 stop bit yang telah disesuaikan dengan modul

microcontroller, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.25.

Gambar 3.25. Pengaturan parameter komponen MSComm

4. Pengaturan pada proses penerimaan data menggunakan MSComm berikut adalah potongan programnya.

''''''''''''''''''''''''''' data = MSComm1.Input

'''''''''''''''''''''''''''

Maksud dari potongan program tersebut adalah jalur MSComm pada jalur

input mempersilahkan data yang masuk untuk diterima kemudian disimpan pada variabel data.

ii. Membuat Database

Pada saat melakukan inisialisasi komunikasi serial di pemrograman visual

khususnya program VB ada komponen yang harus digunakan adalah komponen Adodc dan DataGrid untuk lebih jelasnya lihat Gambar 3.26 perlu diketahui bahwa komponen ini masih tersimpan di dalam database komponen program VB maka dari itu untuk memunculkannya dilakukan cara yang sama seperti pada komponen Microsoft comm control 6.0.

Gambar 3.26. Komponen Adodc dan DataGrid

Gambar 3.27. Adalah daftar komponen yang dipilih.

Gambar 3.27. Dialog componentsMicrosoft ADO Data dan Data Bound Grid

Langkah selanjutnya yaitu membuat database dalam bentuk tabel, dan dalam membuat tampilan tabel dengan menggunakan fasilitas dari Microsoft Office Access yang di-load ke dalam program, untuk proses pembuatannya adalah pertama merancang design view, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.28 dan Gambar 3.29 merupakan datasheet view.

Gambar 3.28. Design view

Gambar 3.29. Datasheet view

file.accdb dari Micrsoft office access disimpan dengan nama Database1, file dipindahkan ke folder program, pada control panel => Administrative Tools => Data Sources (ODBC) => Add => Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb) =>

Gambar 3.30. Setting Microsoft Access Driver pada Control Panel

Setelah selesai akan muncul jendela ODBC Microsoft Access Setup seperti pada Gambar 3.31, pilih Select untuk mencari file .accdb yang telah dibuat dan disimpan pada directori tertentu. Pilih file tersebut lalu pilih OK, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.32 pada jendela sebelumnya pilih OK pada menu bar.

Gambar 3.31. Tampilan ODBC Microsoft Access Setup

Setelah pengaturan pada control panel, dilanjutkan pada program visual basic 6 yaitu pada komponen Adodc1, dengan menekan tombol kanan pada mouse

=> ADODC properties. Pilih Use ODBC Data Source Name dan pilih nama file

yang telah dibuat. Pada Gambar 3.33 dipilih karena database1 tersebut yang dibuat oleh penulis, lalu tekan tombol OK. Selanjutnya pilih Tab RecordSource

pada properties Adodc dan akan membuka jendela seperti pada Gambar 3.34, pada command type dipilih 2-adCmd Table pada Table or Stored Procedure Name

dipilih table1.

Gambar 3.33. ADODC Property Pages

Gambar 3.34. Record Source ADODC

Langkah selanjutnya setelah pengaturan ADODC adalah pengaturan pada

DataGrid. Pada DataSource yang terdapat pada propeties dari DataGrid dipilih

Gambar 4.21. Switch manual pada hardware

NC merupakan singkatan dari no conection yang artinya swich tidak mengarah ke sumber manapun yang sengaja dirancang penulis agar tidak terjadi tabrakan sinyal saat memilih jenis gas yang akan diuji. Pada potensiometer 1 terdapat pilihan sensor pada nomor 1 yang digunakan saat pengujian gas yang sebenarnya.

4. Menguji gas solar yaitu dengan mengarahkan ke nomor 2 pada potensiometer satu, pada potensiometer 2 dan 3 diarahkan ke NC lalu amati LED indikator. 5. Menguji gas bensin yaitu dengan mengarahkan ke nomor 1 pada

potensiometer dua, pada potensiometer 1 dan 3 diarahkan ke NC lalu amati LED indikator.

6. Menguji gas metanol yaitu dengan mengarahkan ke nomor 2 pada potensiometer dua, pada potensiometer 1 dan 3 diarahkan ke NC lalu amati LED indikator.

7. Menguji gas spiritus yaitu dengan mengarahkan ke nomor 2 pada potensiometer tiga, pada potensiometer 1 dan 2 diarahkan ke NC lalu amati LED indikator.

101

4.5.4. Hasil pengujian

Hasilnya dari pengujian kedua yaitu potensiometer 1 dengan pilihan bensin terlihat pada Gambar 4.22.

Gambar 4.22. Pengujian potensiometer 1 dengan pilihan bensin

Terlihat pada Gambar 4.22. Percobaan potensiometer 1 dengan pilihan bensin, hal yang serupa juga dilakukan lainnya sesuai pada prosedur pengujian. Hasil output LED indikator pada FPAA AN231K04 tersusun pada Tabel 4.15.

Tabel 4.15. Hasil output LED indikator pada FPAA AN231K04 berdasarkan input potensiometer

Jenis Gas Input

Target Hasil Output

Y1 Y2 LED1 LED2

Solar 0 0 OFF OFF

Bensin 0 1 OFF ON

Metanol 1 0 ON OFF

102

Berdasarkan pengujian pada hardware dan software yang dipergunakan, maka dapat diambil kesimpulan dan saran-saran dari hasil yang telah diperoleh. 5.1. Kesimpulan

Adapun kesimpulan yang dapat dituliskan setelah melakukan analisa dari hasil sistem yang telah dibuat antara lain sebagai berikut:

1. Pada percobaan menggunakan simulasi dengan data dari pola input, didapatkan hasil 100% gas teridentifikasi dengan benar, tetapi pada percobaan dengan volume ruangan 7x7x7cm dan volume cairan 0,75 ml tingkat keberhasilan mencapai 95%. Hal ini diakibatkan perbedaan pengambilan data saat pengambilan pola input yang dihasilkan sensor dengan range tegangan terbesar 0,82 volt terhadap sampling data saat pengujian pola input diakibatkan perbedaan temperatur, kelembapan dan tekanan udara pada ruang sensor.

2. Program pelatihan jaringan saraf tiruan dengan metode perceptron, dapat menghasilkan nilai bobot dan bias dari iterasi sebanyak 1549 epoch sebagai parameter pada FPAA AN231K04 yang sesuai, sehingga pada percobaan simulasi menggunakan AnadigmDesigner®2 pola input dapat dikenali dan menghasilkan output yang sesuai dengan target.

Selain itu, dari penelitian ini juga didapatkan simpulan-simpulan lain, yaitu: 1. Terdapat kegagalan dalam pengujian jaringan saraf tiruan pada hardware

103

pelatihan jaringan saraf tiruan berbeda dengan pola input saat pengujian, sehingga digunakan beberapa potensio yang dapat menggantikan sensor array TGS dalam membentuk tegangan sesuai pola input. Dalam pengujiannya, hardware FPAA AN231K04 berhasil mengenali pola input dengan potensiometer.

5.2. Saran

Saran yang dapat diberikan untuk mengembangkan sistem ini sebagai berikut:

1. Dalam perancangan modul sensor array TGS, dapat ditambahkan jenis sensor TGS yang lain sehingga jenis gas yang terdeteksi dapat lebih banyak, dan juga dilengkapi dengan pengaturan temperatur, kelebaban serta tekanan dan sirkulasi udara sehingga kenerja dari sensor tersebut dapat maksimal sesuai dengan datasheet sensor.

2. Terdapat beberapa cara yang mungkin bisa dicoba saat memberian kapasitas gas yang diujikan karena dapat mempengaruhi hasilnya.

3. Agar dapat mengenali pola yang banyak dan variatif, disarankan untuk mencoba metode lain selain perceptron seperti multilayer perceptron, backpropogation dan lain sebagainya.

4. Keterbatasan fasilitas yang dimiliki oleh hardware FPAA AN231K04 dapat diatasi dengan menambah jumlah FPAA atau mengantinya dengan jenis FPAA lainnya.

5. Membuat program Visual Basic 6 lebih fleksibel terhadap jumlah input, target dan beberapa metode jaringan saraf tiruan yang digunakan, serta user interface yang lebih user friendly.

104

Andrianto, Heri. (2008). Pemrograman Mikrokontroler AVR ATmega16 menggunakan Bahasa C CodeVision AVR. Bandung : Informatika. Anadigm, Inc. (2008). AnadigmApex dpASP Family User Manual. (Online),

(http://www.anadigm.com, diakses Oktober 2011).

ATMEL Corporation. (2011). ATMEGA8. (Online),

(http://www.alldatasheet.com/datasheetpdf/pdf/78532/ATMEL/ATMEA

8.html ,diakses Oktober 2011).

Collins, Chris (2007). Implementing Phytoremediation of Petroleum Hydrocarbons. Methods in Biotechnology.

Figaro USA, Inc (2011). Datasheet TGS 2610. (Online). (http://digi-ware.com/img/d/tgs2610.pdf diakses Oktober 2011, diakses Oktober 2011).

Figaro USA, Inc (2011). Datasheet TGS 2611. (Online). (http://digi-ware.com/img/d/tgs2611.pdf diakses Oktober 2011, diakses Oktober 2011).

Figaro USA, Inc (2011). Datasheet TGS 2612. (Online). (http://digi-ware.com/img/d/tgs2612.pdf diakses Oktober 2011, diakses Oktober 2011).

Lohala. (2011). Simplex, Half Duplex, and Full Duplex. (Online). (http://www.mystudyroom.com.np/classnotes.php?nan=89&fire=4&cak= 26&sun=6&rnd=2387829974d3e5ee26be055.39465877, diakses Oktober 2011).

Marques, Lino. (2002). Olfaction-based Mobile Robot Navigation. University of Coimbra. (Online),(http://www.elsevier.com/locate/tsf, diakses Oktober 2011)

Politeknik Elekrtonika Negari Surabaya (2005). Jaringan Syaraf Tiruan (neural network).(Online),(http://lecturer.eepisits.edu/~entin/Kecerdasan%20Bua

tan/Buku/Bab%208%20Jaringan%20Syaraf%20Tiruan.pdf, diakses

Oktober 2011).

Siang, Jong Jek. 2009. Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya menggunakan Matlab. Yogyakarta : Andi.

The Methanol Institute (2008). Methanol Basics. (Online). ( http://www.methanol.org/Methanol-Basics.aspx, diakses Oktober 2011).

105 Vincent, Gaudet, (2000), FPAA ( Field Programmable ananlog Array )

Architecture", Ualberta Electrical ).

Widyantara, Helmy. (2008). Design on motor control DC Traction using Fuzzy Logic Based Field Programmable Gate Array (FPGA). STIKOM

Surabaya. (Online),

(http://digilib.stikom.edu/detil.php?id=2281&q=FPGA, diakses Oktober

2011).

Zhang, Xiaojun. (2008). Design of a Bionic Electronic Nose for Robot. IEEE

Computer Society. (Online),

(http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4609777,