Post on 07-Mar-2019
Aditya Ciptadi 2209 100 103
Dosen Pembimbing 1 : Dr. Muhammad Rivai, ST., MT. Dosen Pembimbing 2 : Suwito, ST., MT.
Latar Belakang Identifikasi kadar dan jenis gas merupakan hal yang
sangat penting untuk kebutuhan industri, khususnya pada perusahaan yang berkonsentrasi pada bidang ini. Pada umumnya, identifikasi ini membutuhkan proses yang lama dan prosedur yang komplek serta mahal karena kita perlu mengambil sampel dari lapangan dan menganalisanya di laboratorium.
Tujuan Memahami proses akuisisi data dengan menggunakan
gas yang didapatkan dari gas pelarut yang diuji. Menampilkan data dari mikrokontroler ke PC Tablet
dan mempelajari kandungan yang terdapat pada gas uji.
Dapat memproses data sehingga kandungan gas dapat diketahui dengan efektif, cepat dan akurat.
Rumusan Masalah Bagaimana proses meng-akuisisi data dari gas pelarut
yang diujikan Bagaimana proses pengolahan data sehingga
kandungan dalam gas dapat diketahui dengan cepat Bagaimana menampilkan data ADC dari
mikrokontroler ke PC Tablet
Batasan Masalah Gas uij yang digunakan adalah gas pelarut PC Tablet hanya menampilkan data ADC dari
mikrokontroler Pengiriman data ADC ke PC Tablet menggunakan
komunikasi serial Bluetooth
Dasar Teori Gas
Benda-benda biasa umumnya berbentuk sebagai padatan, cairan, atau gas. Pengamatan ini hampir tidak memerlukan perhatian, hal ini dapat dipahami secara intuisi. Keadaan gas adalah keadaan yang paling sederhana untuk dipahami dari ketiga bentuk itu.
Sensor Gas Sensor gas adalah alat yang dapat menghasilkan sinyal
listrik sebagai fungsi interaksinya dengan senyawa kimia, dalam hal ini gas atau uap senyawa organik.
Bahan aktif pada sensor gas dapat berupa logam, oksida logam, polimer komposit maupun polimer konduktif.
Pada sistem hidung elektronik ini menggunakan 7 jenis sensor gas, terdiri dari 4 sensor gas TGS dan 3 sensor gas MQ.
Sensor Gas Elemen sensor terdiri dari lapisan oksida logam
semikonduktor dibentuk pada substrat alumina dari chip sensor bersama-sama dengan pemanas yang terintegrasi. Dengan adanya gas yang terdeteksi, konduktivitas sensor meningkat tergantung pada konsentrasi gas di udara. Sebuah rangkaian sederhana dapat mengkonversi perubahan konduktivitas untuk sinyal output yang sesuai dengan konsentrasi gas.
Fitur-fitur yang terdapat pada sensor gas figaro : Konsumsi daya rendah Tahan lama dan murah Menggunakan rangkaian sederhana Ukuran chip kecil
Sensor Gas Jenis Sensor Gas Gas yang dideteksi
TGS 2600 Hidrogen, karbon monoksida
TGS 2602 Amonia, hidrogen sulfida
TGS 2611 Etanol, metana
TGS 2620 Uap volatile, karbon monoksida
MQ 7 Karbon monoksida, hidrogen, metana
MQ 137 Amonia, amine
MQ 138 Toluena, aseton, etanol
Sistem Mikrokontroler ATMega16 ATMega16 merupakan mikrokontroler 8-bit CMOS
yang memiliki kemampuan tinggi dengan daya rendah. Fitur-fitur yang digunakan untuk penelitian ini adalah Analog to Digital Converter (ADC), Receiver Interrupt dan komunikasi serial USART melalui Bluetooth.
Analog to Digital Converter dan Rx Interrupt
Proses inisialisasi ADC meliputi penentuan clock, tegangan referensi, format output data dan mode pembacaan. Karena yang digunakan adalah ADC 8 bit, maka formula yang digunakan adalah :
Receiver Interrupt adalah proses komunikasi dua arah,
yaitu menerima sebuah interrupt berupa perintah dari PC Tablet yang kemudian di jalankan pada sistem mikrokontroler dan datanya langsung dikirimkan kembali lagi ke PC Tablet.
Komunikasi Serial USART Komunikasi serial USART melalui Bluetooth,
prosesnya sama dengan proses komunikasi serial USART yang menggunakan IC MAX 232, namun dengan memanfaatkan kemajuan teknologi komunikasi tanpa kabel (wireless), disini hanya memasang modul Bluetooth dengan tipe HC-05 yang langsung bisa digunakan untuk komunikasi.
Bluetooth Bluetooth adalah produk industri komunikasi yang
diperuntukkan bagi Personal Area Network (PAN). Pemanfaatan teknologi bluetooth tidak membutuhkan kondisi line of sight antara perangkat komunikasi terpenuhi, hal ini disebabkan karena frekuensi yang digunakan tidak terlalu tinggi sehingga dapat memantul dinding dan permukaan lain, asalkan perangkat komunikasi tersebut masih dalam jangkauan.
PC Tablet Berbasis Android Android merupakan sebuah sistem operasi untuk
perangkat mobile berbasis linux yang mencaku sistem operasi, middleware dan aplikasi. Android menyediakan platform yang terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi mereka masing-masing.
Berikut keunggulan yang ditawarkan oleh android : Lengkap (Complete Platform) Terbuka (Open Source Platform) Free Platform
PC Tablet (Android) Ada empat jenis komponen pada aplikasi android, yaitu : Activities Suatu activity akan menyajikan user interface (UI) kepada
pengguna, sehingga pengguna dapat melakukan interaksi. Service Service tidak memiliki Graphic User Interface (GUI), tetapi
service berjalan secara background. Broadcast Receiver Broadcast Receiver berfungsi menerima dan bereaksi untuk
menyampaikan notifikasi. Content Provider Komponen ini membuat kumpulan aplikasi data secara
spesifik sehingga bisa digunakan oleh aplikasi lain.
Neural Network Struktur Neural Network : 1. Input, berfungsi sebagai dendrite 2. Output, berfungsi sebagai akson 3. Fungsi aktivasi, berfungsi seperti sinapsi
Perancangan Sistem
Perangkat lunak (Tablet) Perangkat lunak (Laptop)
1. Komunikasi Serial 2. Kirim data (Rx
Interrupt) 3. Penerimaan data ADC 4. User Interface
1. Komunikasi serial 2. Rx Interrupt 3. Penerimaan data ADC 4. User Interface 5. Proses Neural
Network
Perangkat keras : 1. Modul sensor 2. Sistem mikrokontroler 3. Perakitan sistem keseluruhan
Rangkaian dasar sensor gas Sensor Gas TGS Sensor Gas MQ
Modul sensor gas
Sistem mikrokontroler
Sistem mikrokontroler
Perakitan perangkat keras
Perancangan Perangkat Lunak (PC Tablet)
private void connectToDevice() {final TextView statusUpdate =TextView)findViewById(R.id.result); Set<BluetoothDevice> pairedDevices = btAdapter.getBondedDevices(); if(pairedDevices.size() > 0) { for(BluetoothDevice pairedDevice : pairedDevices) {if(pairedDevice.getName().equals("USB"))//20:13:02:27:03:82 {btDevice = pairedDevice; UUID uuid = UUID.fromString("00001101-0000-1000-8000-
00805F9B34FB");
Komunikasi Serial
Perancangan Perangkat Lunak (PC Tablet)
private void write(byte dataWrite) { try { outputStream.write(dataWrite); outputStream.flush();} catch(Exception writeException) { } } Gas.setOnClickListener(new OnClickListener() { public void onClick(View v) { write((byte)49);// Data ‘1‘ } }); Bersih.setOnClickListener(new OnClickListener() { public void onClick(View v) { write((byte)50);// Data ‘2‘ } });
Kirim Data (Rx Interrupt)
Perancangan Perangkat Lunak (PC Tablet)
public static char read() { char dataRead = 0 ; try { dataRead = (char) inputStream.read(); Log.i("read", ""+dataRead); } catch(IOException readException) { }; return dataRead; }
Penerima Data ADC
Perancangan Perangkat Lunak (PC Tablet)
User Interface
Perangkat lunak (Laptop)
Proses Neural Network
Proses neural network terdiri dari : 1. Satu layer masukan 2. Dua layer tersembunyi 3. Satu layer luaran
Pengujian ADC
1 2 3 4 5 6 7 V supply 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 ADC 0.196 0.392 0.607 0.803 1 1.196 1.411 Error 2% 2% 1.16% -0.38% 0% 0.33% -0.78%
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
Vol
t
Pengujian ADC
Pengujian Komunikasi Serial
1 2 3 4 5 6 7 AVO 1.29 2.71 3.07 2.29 2.67 1.78 4.94 Laptop 1.31372 2.74509 3.09803 2.31372 2.68627 1.84313 5 Android 1.28376 2.72313 3.07325 2.29521 2.64533 1.82839 4.94054 Error 6.24% -1.13% -0.33% -0.55% 2.47% -4.84% 5.95%
-1
0
1
2
3
4
5
6
Vol
t
Pengujian Komunikasi Serial
Etanol (Alkohol)
Asetil Asetat
Heksana
Metanol
Pengujian Neural Network Data masukan Kesalahan
Hasil Pengujian Neural Network
Gas uji Uji ke- Hasil threshold Pembacaan
Alkohol 1000
1 0110 Tidak Dikenali
2 0010 Heksana
3 0100 Asetil Asetat
4 1000 Alkohol
5 1100 Tidak Dikenali
6 0001 Metanol
7 1000 Alkohol
Alkohol
Hasil Pengujian Neural Network
Gas uji Uji ke- Hasil threshold Pembacaan
Asetil Asetat 0100
1 0100 Asetil Asetat
2 0101 Tidak dikenali
3 0010 Heksana
4 0101 Tidak dikenali
5 0100 Asetil Asetat
6 0100 Asetil Asetat
7 0100 Asetil Asetat
Asetil Asetat
Hasil Pengujian Neural Network
Gas uji Uji ke- Hasil threshold Pembacaan
Heksana 0010
1 1000 Alkohol
2 0010 Heksana
3 0010 Heksana
4 0001 Metanol
5 0001 Metanol
6 0010 Heksana
7 0011 Tidak dikenali
Alkohol
Hasil Pengujian Neural Network
Gas uji Uji ke- Hasil threshold Pembacaan
Metanol 0001
1 0001 Metanol
2 0001 Metanol
3 1010 Tidak dikenali
4 0010 Heksana
5 0100 Asetil Asetat
6 0101 Tidak dikenali
7 0010 Heksana
Alkohol
Terima Kasih