Karakteristik Deret Sensor Gas Mos dalam Pengukuran Gas dan Volatil Minyak Nilam Dengan Perlakuan Jenis dan Kadar
Daftar Isi:
- Tanaman nilam (Pogostemon coblln Renth) merupakan salah satu tanaman penghasil minyak atsiri yang cukup penting sebagai komoditi ekspor Indonesia. penanganan basil setelah produksi belum dilakukan secara maksimal. Danyaknya permintan dan sedikitnya pasokan membuat minyak nilam rawan kecurangan. Penyuling tradisional sengaja mencampurkan minyak nilam dengan minyak sayur, minynk solar maupun campuran lain. Salah satu cara untuk mendeteksi adanya campuran dalam minyak nilam tersebut adalah dengan alat pengukuran volatil dengan deret sensor MOS. Dcret sensor yang digunakan dalam penelitian ini adalah TOS 2600, TOS 2602, TGS 2620, MQ 5, MQ 135, MQ 138, FIS AQl, FIS 5830, FIS 12A. mctode PCA (rnnctpte Component Analysis) digunakan dalam klasifikasi kadar kandungan minyak tercampur pada minyak nilam. Penelitian ini bertujuan untuk: ( I} Mengetahui kemarnpuan sensor TOS-2600, TGS-2602, TGS- 2620, MQ-5, MQ-135, MQ-138, F!S-AQ l, FlS-SB30, dan FIS-S 12A. (2} Mengetahui rcspon individu sensor gas dalam mengidentifikasi kosentrasi minyak nilam tanpa campuran, minyak nilarn tercarnpur minyak sayur, dan minyak nilam tercampur solar serta sensor tcrbaik dalarn pcngidentifikasian (3) Mengetahui akurasi individu sensor gas dalam membedakan jenis minyak nilarn dengan mctode Principle Component Analysis (PCA}. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah minyak sayur (sawit) dan minyak solar (dextralite} sebagai carnpuran minyak nilam, Enarn jenis minyak nilam dan lima jenis minyak pengotor (carnpuran), kosenrrasi sebesar 26,94%, 29,02%, 92,52%, 31,07%, 33,08% dan 30,0%. Ha.sit pengukuran didapatkan data baseline measurment dan atsiri mea.,urment, data terse but digunakan dalarn menentukan sensitifitas sensor dengan mencari ratio dart setiap sensor. Respon sensitifitas sensor dapat terlihat dalam grafik radar. Sementara persebaran data didapatkan dari grafik boxp/ot. Klassifikasi dilakukan dengan analisis 2DPCA pada perangkat lunak Matlab R2016b dengan mengujikan data uji ke data latih dan mcnghasilkan output bcrupa klasifikasi dan akurasi. Sensor TGS-2600, TGS-2602, TOS-2620, MQ-5, MQ-135, MQ-138, FIS AQl, FlS-SB30 dan FIS-Sl2A sudah mampu mendeteksi bau, namun masih belum mampu membedakan dengan nyata, masih tidak adanya jarak nyata di antara setiap kadar yang terlihat jelas, serta banyak data yang mengalami tum pang tindih data. Sensor TGS I'acthouli series dan MQ series yaitu sensor TGS-2600, TGS-2602, TGS-2620, MQ-5, MQ-135, dan MQ-138 memiliki sensitifitas yang lebih baik dibandingkan dengan sensor lainnya, sementara sensor dengan sensitifitas tertinggi dalam mengidentifikasi minyak nilam adalah TGS-2602. Metode Principle Component Analysis menunjukkan hasil akurasi yang cukup baik dengan basil terbaiknya yakni 83,33%.