PENERAPAN METODE EKSTRAKSI CIRI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT UNTUK MENINGKATKAN UNJUK KERJA ELECTRONIC NOSE

Author: 
Kuwat Triyana
Dyah Kurniawati Agustika
Fajar Hardoyono
Chotimah
Abstrak: 

Sistem olfaktori elektronik atau electronic nose (eNose)  sederhana telah berhasil dibangun menggunakan larik enam macam sensor gas seri TGS. Empat macam teh (teh hitam, teh wangi, teh hijau dan teh vanilla) yang diperoleh dari pasar lokal Yogyakarta digunakan sebagai sampel aroma. Metode sensing dari eNose ini adalah statis, dimana larik sensor gas langsung berhubungan dengan sampel teh karena keduanya dalam wadah yang sama secara tertutup. Respon sensor dicatat saat sinyal sudah stabil. Dengan sistem semacam ini maka reprodusibilitas respon setiap sensor kurang konsisten dari waktu ke waktu. Hal ini kemungkinan besar diakibatkan oleh masih adanya residu aroma pada permukaan sensor gas, yang mengakibatka n klasifikasi keempat teh berdasarkan perbedaan aroma menjadi tidak akurat. Untuk mengatasi hal tersebut maka dalam penelitian ini diterapkan manipulasi baseline dan metode ekstraksi ciri berbasis tranformasi wavelet diskret (DWT). Principle component analysis (PCA) digunakan untuk klasifikasi data secara statistik. Hasilnya, klasifikasi data pola tanpa ekstraksi ciri menghasilkan tumpang tindih data, yang mengisyaratkan  bahwa eNose tidak mampu membedakan keempa t sampel teh. Sebaliknya, penerapan metode ekstraksi ciri berbasis DWT menghasilkan klasifikasi yang sangat baik, yang ditunjukkan oleh memisahnya kelompok data sebagai wakilan dari masing-masing sampel teh.