Yogyakarta — Keandalan sistem pengukuran menjadi salah satu aspek penting dalam pengembangan teknologi sensor cerdas, khususnya untuk aplikasi identifikasi dan pengujian karakteristik produk pangan. Kondisi lingkungan, seperti suhu dan kelembapan, dapat memengaruhi respons sensor gas sehingga perlu diperhatikan agar informasi yang dihasilkan dapat dianalisis secara konsisten.
Menjawab tantangan tersebut, Budi Sumanto, dosen Program Studi Teknologi Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol (TRIK), Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM), bersama tim peneliti mengkaji pendekatan pengolahan sinyal untuk mempertimbangkan pengaruh suhu dan kelembapan pada sistem electronic nose (e-nose) berbasis kecerdasan buatan.
Penelitian ini melibatkan kolaborasi peneliti dari beberapa perguruan tinggi, yaitu Budi Sumanto, Galih Setyawan, Ganjar Alfian, Dzulkifli Daeng Syauqi, dan Ariesta Martiningtyas Handayani dari Universitas Gadjah Mada; Ummi Kaltsum dari Universitas PGRI Semarang; serta Kombo Othman Kombo dari Mbeya University of Science and Technology, Tanzania. Kolaborasi lintas institusi tersebut mendukung pelaksanaan penelitian dan penyusunan publikasi ilmiah di bidang teknologi sensor cerdas.
Penelitian menggunakan karakteristik aroma empat jenis teh, yaitu teh hijau, teh kuning, teh merah, dan teh hitam, sebagai objek kajian untuk mengevaluasi kemampuan sistem sensor gas dalam mengenali perbedaan jenis produk pangan. Teknologi e-nose bekerja dengan menangkap pola respons sensor terhadap senyawa volatil yang dihasilkan sampel, kemudian mengolah informasi tersebut menggunakan metode machine learning untuk mendukung proses identifikasi.
Gambar 1. Ilustrasi pengembangan sistem electronic nose untuk klasifikasi empat jenis teh, meliputi pengukuran menggunakan sensor gas, pengolahan sinyal dengan mempertimbangkan pengaruh suhu dan kelembapan, serta analisis berbasis kecerdasan buatan. Penelitian ini mendukung SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur) dan memiliki relevansi dengan SDG 12 (Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab).
Salah satu tantangan penggunaan sensor gas adalah perubahan respons yang dapat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan pengukuran. Oleh karena itu, penelitian ini mengevaluasi beberapa pendekatan pengolahan data, mulai dari pemanfaatan informasi sensor gas, pengintegrasian parameter suhu dan kelembapan, hingga penerapan kompensasi sinyal berdasarkan kedua parameter lingkungan tersebut. Pendekatan ini bertujuan untuk mengurangi pengaruh variasi kondisi pengukuran terhadap informasi yang digunakan dalam proses klasifikasi.
Melalui kajian tersebut, tim peneliti menunjukkan pentingnya mempertimbangkan parameter lingkungan dalam pengembangan metode analisis berbasis sensor gas. Hasil penelitian memberikan dasar bagi pengembangan sistem pengukuran yang lebih andal dan berpotensi diterapkan pada identifikasi karakteristik produk pangan maupun komoditas pertanian lainnya. Pengujian lebih lanjut pada kondisi lingkungan dan objek yang lebih beragam tetap diperlukan untuk memperluas penerapannya.
Dari perspektif pembangunan berkelanjutan, penelitian ini berkontribusi terhadap Sustainable Development Goals (SDGs) tujuan ke-9, yaitu Industri, Inovasi, dan Infrastruktur, melalui pengembangan metode pengolahan sinyal dan teknologi instrumentasi berbasis sensor cerdas. Penelitian ini juga memiliki relevansi dengan SDG 12, yaitu Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab, melalui potensi pengembangan teknologi identifikasi produk pangan yang lebih terukur dan berbasis data.
Melalui penelitian ini, Program Studi Teknologi Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol, Sekolah Vokasi UGM, terus memperkuat kontribusi riset terapan di bidang instrumentasi, pengolahan sinyal, dan kecerdasan buatan. Pengembangan tersebut diharapkan dapat menjadi landasan bagi inovasi teknologi pengukuran yang semakin relevan dengan kebutuhan industri, sekaligus mendukung pembangunan berkelanjutan.