BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kata tahu berasal dari bahasa Cina yaitu tao-hu, teu-hu/tokwa. Kata tao/teu berarti kacang untuk membuat tahu, orang menggunakan kacang kedele kuning yang disebut wong-teu (wong = kuning). Hu/kwa itu artinya rusak, lumat, hancur, menjadi bubur. Kedua istilah itu digabungkan menjadi tahu (Fatmawati, 2013). Tahu merupakan makanan yang digemari masyarakat dan salah satu jenis makanan yang bergizi tinggi, murah dan sering dijumpai di Indonesia. Menurut Sarwono (2001), sekitar 38% kedelai di Indonesia dikonsumsi dalam bentuk tahu, sehingga banyak pedagang yang menjajakan tahu sebagai daganganya, bahkan tahu menjadi salah satu makanan wajib yang dijual di toko, pasar, maupun supermarket. Menurut Sarwono dan Saragih (2004), protein tahu lebih tinggi dibandingkan protein kedelai, dimana tahu mengandung protein 0,49 gram, sedangkan kedelai mengandung protein 0,39 gram. Selain berprotein tinggi tahu memiliki kadar air mencapai 85%, akibatnya umur simpan tahu tidak dapat bertahan lama yaitu berkisar antara 1-2 hari. Umur simpan yang pendek ini menyebabkan berbagai metode telah digunakan untuk memperpanjang umur simpan tahu diantaranya dengan penyimpanan di ruang pendingin, dicampur dengan bubuk kunyit (Mulyadi 1997), kayu manis (Lianti, 2014) sebagai pengawet alami dsb. Namun tidak jarang untuk memperpanjang umur simpan tahu, beberapa industri tahu telah menggunakan pengawet kimia yang berbahaya diantaranya seperti formalin. Sebagai contoh survey tahun 2015 yang dilakukan oleh Yayasan Lembaga Konsumen Indonesia (YLKI) Tangerang kasus tahu berformalin ini disinyalir masih beredar luas di sejumlah pasar tradisional di kota Tangerang Selatan (Tangsel), seperti di pasar Ciputat terdapat 50 persen dan pasar Serpong sekitar 20 persen tahu menggunakan formalin. 1

2 2 Formalin merupakan bahan beracun dan berbahaya bagi kesehatan manusia. Formalin dapat bereaksi secara kimia dengan hampir semua zat di dalam sel tubuh sehingga menekan fungsi sel dan menyebabkan kematian sel. Kandungan formalin yang tinggi di dalam tubuh dapat menyebabkan iritasi lambung, alergi, diare bercampur darah, kencing bercampur darah, dan kematian yang disebabkan adanya kegagalan peredaran darah (Sari, 2014). Sedangkan di udara bebas formalin menguap dan bercampur di udara berupa gas yang tidak berwarna dengan bau yang tajam menyesakkan sehingga merangsang hidung, tenggorokan, dan mata. Maraknya kasus tahu berformalin yang beredar di pasaran tentu meresahkan masyarakat, oleh karena sulit membedakan antara tahu murni dan tahu berformalin. Cara yang biasa dilakukan untuk mengidentifikasi tahu berformalin dengan uji sensori menggunakan indera manusia dengan melihat ciri fisik tahu. Secara fisik ciri tahu yang telah diberi formalin menjadi lebih keras, kenyal, tidak mudah hancur dan tahan terhadap mikroorganisme, awet dan dapat bertahan hingga tujuh hari (Saptarini dkk, 2011). Adapun uji kualitatif dilakukan dengan pereaksi asam kromotropat. Uji kuantitatif ini menggunakan metode spektrofotometer sinar tampak pada 410,2 nm setelah penambahan pereaksi Nash. Namun metode uji sensori ini bersifat subyektif, sedangkan metode spektrometer walaupun memberikan hasil yang baik namun dibutuhkan tenaga ahli untuk menganalisisnya. Untuk itu digunakakan sebuah instrumen yang dapat mengidentifikasi tahu murni dengan tahu yang mengandung formalin berdasarkan aromanya. Electronic nose (e-nose) merupakan instrumen berbasis larik sensor gas dengan selektivitas global. Sensor-sensor gas tersebut bersifat umum oleh karena dapat digunakan untuk mendeteksi berbagai aroma sensitif dari bahan biologi atau kimia. Oleh sebab itu di dalam sensor aroma ini tidak menggunakan sensor yang sifatnya selektif hanya untuk sebuah unsur atau senyawa saja. Hal ini disebabkan karena aroma terdiri ratusan unsur dan senyawa sehingga pola sinyal yang ditangkap oleh sensor gas bersifat tumpang tindih (overlapping) (Lelono, 2014). Dengan larik sensor gas tersebut, e-nose telah meniru struktur larik syaraf penciuman dalam olfaktori manusia, oleh karena keluaran e-nose berupa pola-pola yang mewakili

3 3 masing-masing aroma sehingga dapat diterapkan untuk aplikasi identifikasi, perbandingan, kuantifikasi dan klasifikasi berdasarkan aroma (Triyana dkk, 2012). Pada e-nose terdapat suatu proses komputasi untuk mendapatkan hasil identifikasi atau klasifikasi. Agar mendapat hasil sesuai yang diharapkan tentu memerlukan komputasi yang handal. Berbagai metode komputasi telah digunakan untuk berbagai tujuan. Pada komputasi tersebut dapat meliputi proses preprocessing, ekstraksi ciri, dan pengenalan pola dengan berbagai metode yang ada seperti JST (Jaringan Syaraf Tiruan), SVM (Support Vector Machine), PCA (Principal Component Analysis, k-nn (k-nearest Neighbor), MLP (Multy Layer Perceptron), LDA (Linear Discriminant Analysis) dan lain-lain. Pada beberapa tahun belakangan ini penggunaan analisis multivarian untuk mendapatkan ciri dari sampel e-nose telah banyak dilakukan dan diperoleh hasilhasil yang telah dipubliksikan di jurnal internasional, diantaranya untuk mengklasifikasi kualitas Colombian coffee menggunakan metode PCA dan MLP (Rodríguez dkk, 2010), dan mengidentifikasi susu yang tercemar menggunakan metode PCA dan LDA (Yu, 2007). Secara umum penggunaan beberapa metode pengenalan pola untuk menganalisis pengukuran yang dilakukan dengan menggunakan e-nose telah banyak dilakukan oleh beberapa peneliti, salah satu tujuannya adalah untuk mencari metode yang paling baik pada sampel yang digunakan. Seperti dalam mengklasifikasi kualitas teh hitam beberapa metode digunakan seperti incremenntal fuzzy classification dan incremental RBF neural network (Tudu dkk, 2009), PCA, PNN, BP-MLP (Bhattacharyya dkk, 2008). Selama ini klasifikasi dan identifikasi tahu murni dan tahu berformalin telah dilakukan. Iswanto (2015) telah berhasil mengimplementasikan e-nose berbasis 5 sensor gas untuk mengklasifikasi tahu murni dan tahu berformalin dengan kadar bervariasi (0,5%, 1%, 2% dan 3%,) menggunakan metode PCA. Sedangkan Astuti (2015) telah berhasil mengidentifikasi tahu murni dan tahu berformalin dengan kadar 2% menggunakan metode JST backpropogation. Namun identifikasi ini belum dilakukan untuk kadar formalin yang bervariasi, padahal kondisi di lapangan

4 4 tahu berformalin biasanya memiliki kadar formalin yang bervariasi. Sedangkan kelemahan pada JST BP adalah tidak mudah dalam beradaptasi dengan data jenis baru, artinya apabila ada penambahan kelas baru seperti variasi formalin dibutuhkan proses pelatihan yang baru untuk beradaptasi, dan jika proses adaptasi terjadi berulang ulang maka hal ini sangat menyusahkan oleh karena itu untuk menutupi kelemahan tersebut dibutuhkan pengenalan pola lain yang lebih fleksibel dalam beradaptaasi dengan data/kelas yang baru. Untuk itu di dalam menganalisis identifikasi tahu berformalin dan tak berformalin diperlukan juga penelitian tentang metode pengenalan pola yang dapat diterapkan pada sampel tersebut. Salah satu metode pengenalan pola yang diterapkan untuk sampel e-nose di dalam mengidentifikasi tahu berformalin dan tak berformalin adalah algoritma k-nearest Neighbor (k-nn). Algoritma k-nn ini memiliki kelebihan diantaranya mudah beradaptasi, baik untuk data latih yang banyak maupun sedikit, serta tangguh terhadap jumlah data uji yang besar. Cara kerja algoritma ini adalah menempatkan objek baru pada kelas yang ada berdasarkan hasil voting kedekatan objek dengan kelas disekitarnya. Demikian pula penerapan algoritma k-nn banyak diimplementasikan untuk berbagai tujuan seperti identifikasi produk kayu (Fuentealba dkk, 2004), identifikasi tipe kaca (Aldayel, 2013). Selain itu algoritma k-nn juga telah diterapkan pada e-nose seperti untuk klasifikasi konsentrasi n-butanol (Atasoy, 2011) dan menaksir kesegaran makarel (Güney, 2012). 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas, maka rumusan masalah dari penelitian ini adalah belum adanya penelitian untuk mengidentifikasi tahu murni dan tahu berformalin dengan variasi kadar formalin 0,5%-7% terhadap air. 1.3 Batasan Masalah Batasan masalah dalam penelitian ini adalah:

5 5 1. Instrumen yang digunakan pada penelitian ini adalah electronic nose yang terdiri dari 5 sensor gas yaitu, TGS 2610, TGS 2602, TGS 2620, TGS 2600, TGS 2611 yang telah dibuat oleh Iswanto (2014). 2. Tahu berformalin yang digunakan adalah tahu dengan variasi kadar formalin 0,5%-7% terhadap air. 3. Instrumen yang digunakan adalah electronic nose dengan sistem udara terbuka berbasi larik TGS (Taguchi Gas Sensor). 4. Semua sampel yang diuji tidak divalidasi dengan instrumen analitik standar seperti GC (gas chromatography). 5. Kelembapan dianggap tetap. 6. Aplikasi yang dibangun berbasis visual. 1.4 Tujuan Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan algoritma k- nearest neighbor yang dapat digunakan untuk identifikasi tahu murni dan tahu berformalin berdasarkan pola aroma yang dihasilkan electronic nose. I.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah untuk membantu mengidentifikasi tahu berformalin dengan mudah dan praktis. I.6 Metodologi Penelitian Metodologi yang digunakan dalam melakukan penelitian ini adalah: 1. Melakukan identifikasi masalah dari tema yang dilatar belakangi oleh keadaan dan permasalahan dari sistem deteksi dan pengenalan pola dengan mengamati kondisi saat ini, menganalisis berbagai permasalahan yang masih ada, dan mencari solusi atas masalah yang ditemukan. 2. Merumuskan tujuan dari penelitian. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan algoritma k-nearest neighbor pada e-nose untuk identifikasi tahu berformalin. 3. Melakukan pembelajaran lebih lanjut tentang sistem yang dibahas pada penelitian ini dengan metode :

6 6 a. Studi literatur, yang diperoleh referensi jurnal, buku, laporan maupun sumber referensi lainya yang berkaitan dengan penelitian ini mengenai cara kerja e-nose, dan metode analisis yang bisa digunakan untuk identifikasi tahu berformalin yaitu algoritma k-nearest Neighbor (k- NN). b. Studi konsultasi dengan dosen pembimbing mengenai meode yang digunakan dalam penelitian ini. 4. Membuat perancangan sistem software menggunalan LabVIEW yang dapat melakukan pemrosesan sinyal sehingga perangkat mampu mengidentifikasi tahu berformalin melalui pengolahan data. 5. Analisis terhadap sistem yang telah dibuat dengan cara mencocokkan hasil identifikasi tahu dari program identifikasi tahu tersebut. Dari proses ini dapat dilakukan evaluasi dan ditarik kesimpulan dari hasil penelitian yang dilakukan. I.7 Sistematika Penulisan Laporan penelitian ini terdiri dari tujuh bab, dimana isi dari setiap bab adalah BAB I: PENDAHULUAN Bab ini berisi penguraian tentang latar belakang masalah yang diteliti, batasan masalah pada penelitian, tujuan penelitian, metodologi penelitian yang dilakukan serta sistematika penulisan laporan penelitian. BAB II: TINJAUAN PUSTAKA Bab ini berisi penjelasan mengenai penelitian yang sesuai bidang yang telah diterapkan sebelumnya, serta menghubungkannya dengan penelitian yang dilakukan. BAB III: LANDASAN TEORI Bab ini berisi tentang penjelasan dan dasar teori yang meliputi : electronic nose, formalin, preprocessing, machine learning, metode k-nn, dan LabVIEW. BAB IV: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

7 7 Bab ini berisi tentang prosedur atau cara yang ditempuh untuk mencapai tujuan tertentu. Dan terdapat teknik penelitian yaitu cara yang spesifik dalam memecahkan masalah tertentu yang ditemukan dalam melaksanakan prosedur. BAB V: IMPLEMENTASI Bab ini berisi implementasi dari rancangan pada perangkat lunak. Implementasi sistem meliputi penggunaan k-nn yang dibuat dengan LabVIEW. BAB VI: HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab ini berisi pengujian dari sistem yang telah dibuat dan dilakukan pembahasan secara terperinci dari proses pengujian tersebut. Hasil dari pengujian ini akan didukung dengan gambar saat sistem dijalankan. BAB VII: KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi kesimpulan atas penelitian yang telah dilakukan, serta memberikan saran untuk pengembangan sistem lebih lanjut.