Institute of Research and Publication Indonesia MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal Homepage: https://journal.
id/index.
php/malcom Vol.
1 Iss.
1 April 2021, pp: 65-72
P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575
The Design Of Dehydration And Liver Disorder Detection System Based On Fuzzy Perancangan Sistem Pendeteksi Dehidrasi Dan Gangguan Hati Berbasis Fuzzy Mutiara Mayangsari Putri Aditya1.
Sumardi2.
Satryo Budi Utomo3
1,2,3
Jurusan Teknik Elektro.
Fakultas Teknik.
Universitas Jember E-Mail: 1mayangsariaditya@gmail.
com, 2mardimalik86@gmail.
com, 3satryo@unej.
Received May 05th 2021.
Revised May 19th 2021.
Accepted May 23th 2021 Corresponding Author: Mutiara Mayangsari Putri Aditya Abstract The condition of the body that is not enough to get back the lost body fluids is called dehydration.
Dehydration that is considered trivial can have a bad effect on the body.
One way that can be done easily to determine the condition of the body is by looking at the color of urine.
Dark urine color not only indicates severe dehydration but can also indicate a person has liver problems.
Often people do not know that the body is dehydrated, but the body immediately decreases its work function.
The purpose of this study was to design a system for indicating the level of dehydration and liver disorders based on urine color.
This study uses Fuzzy Logic method with a TCS3200 color sensor and an Arduino Mega 2560 There are five conditions that will result from sensor readings, namely normal, mild dehydration, moderate dehydration, severe dehindration, and indications of liver disorders.
In fuzzy control testing on RGB color sensor readings, the average percent error of the overall test results is 1.
The Fuzzy control system used has good stability in reading urine samples.
The results of Fuzzy control decisions on the 10 samples used produce conditions that are in accordance with the laboratory results Keyword: Arduino Mega 2560.
Fuzzy Logic.
Liver Disorder.
TCS3200.
Urine Abstrak Kondisi tubuh tidak cukup mendapatkan kembali cairan tubuh yang hilang maka disebut dehidrasi.
Dehidrasi yang dianggap sepele dapat mengakibatkan pengaruh buruk bagi tubuh.
Salah satu cara yang dapat dilakukan dengan mudah untuk mengetahui kondisi tubuh yakni dengan melihat warna urin.
Warna urin gelap tidak hanya menandakan indikasi dehidrasi berat namun juga dapat mengindikasikan seseorang mengalami gangguan hati.
Seringkali orang tidak mengetahui bahwa kondisi tubuh dalam keadaan dehidrasi namun tubuh langsung mengalami penurunan fungsi kerja.
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem indikasi tingkat dehidrasi dan gangguan hati berdasarkan warna urin.
Pada Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Logic dengan sensor warna TCS3200 dan Mikrokontroller Arduino Mega 2560.
Terdapat lima hasil kondisi yang akan dihasilkan dari pembacaan sensor yakni normal, dehidrasi ringan, dehidrasi sedang, dehindrasi berat ,dan indikasi gangguan hati.
Dalam pengujian kontrol fuzzy pada pembacaan sensor warna RGB menghasilkan rata-rata eror persen hasil pengujian secara keseluruhan sebesar 1,766%.
Sistem kontrol Fuzzy yang digunakan memiliki kestabilan yang baik dalam melakukan pembacaan sampel urin.
Hasil keputusan kontrol Fuzzy pada 10 sampel yang digunakan menghasilkan kondisi yang sesuai dengan hasil laboratorium.
Keyword: Arduino Mega 2560.
Gangguan Hati.
Logika Fuzzy.
TCS3200.
Urin
PENDAHULUAN
Urin merupakan cairan hasil metabolisme tubuh yang dikeluarkan oleh ginjal kemudian dibuang oleh tubuh .
Kehilangan cairan pada tubuh harus diisi kembali agar keseimbangan cairan tubuh tidak terganggu.
Kondisi tubuh yang tidak cukup mendapatkan kembali cairan tubuh yang hilang maka disebut dehidrasi.
Tingkat dehidrasi tubuh dapat dibedakan sesuai dengan warna urin yang dihasilkan.
Dehidrasi yang dianggap sepele dapat mengakibatkan pengaruh buruk bagi tubuh.
Dehidrasi yang dianggap sepele dapat mengakibatkan pengaruh buruk bagi tubuh.
Bahaya dehidrasi diantaranya menurunnya kemampuan kognitif karena konsentrasi menurun dan risiko infeksi saluran kemih .
Pengaruh dehidrasi pada Link: https://journal.
id/index.
php/malcom/article/view/80 MALCOM-1.
: 65-72 tingkat yang parah dapat terjadi penurunan kesadaran dan koma .
Warna urin gelap tidak hanya menandakan indikasi dehidrasi berat namun juga dapat mengindikasikan seseorang mengalami gangguan hati.
Gangguan hati memiliki dua indikasi warna urin diantaranya kuning kecoklatan dan gelap atau coklat .
Seringkali orang tidak mengetahui bahwa kondisi tubuh dalam keadaan dehidrasi namun tubuh langsung mengalami penurunan fungsi kerja.
Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengetahui kondisi tubuh yakni dengan melihat warna urin.
Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem indikasi tingkat dehidrasi dan gangguan hati berdasarkan warna urin.
Pengujian warna urin dibutuhkan untuk mengetahui kondisi dehidrasi dan terdapat adanya gangguan hati yang dialami tubuh, sehingga diperlukan alat pendeteksi warna urin sesuai tingkat dehidrasi dan gangguan hati.
Pada penelitian sebelumnya mengenai tingkat dehidrasi berdasarkan warna urin yang dilakukan oleh Nasyarudin Latif dengan judul AuPengembangan Alat Deteksi Tingkat Dehidrasi Berdasarkan Warna Urine Menggunakan Led dan FotodiodaAy yang mana menggunakan led dan photodioda untuk membaca warna urin serta menggunakan mikrokontroller ATMega8 .
Penelitian tersebut menggunakan tiga kondisi urin yakni normal, kondisi dehidrasi rendah dan dehidrasi berat.
Pada penelitian lain yang dilakukan oleh Isman Halis dengan judul AuRancang Bangun Sistem Informasi Kondisi Dehidrasi Tubuh Melalui Warna Urin(Smart Toile.
Ay yang mana menggunakan sensor tcs3200 dan miktrokontroller Arduino Uno .
Penelitian tersebut menggunakan tiga kondisi urin yakni kondisi normal, dehidrasi sedang, dan dehidrasi berat.
Dalam penelitian ini, dilakukan pengembangan pada sistem indikasi tingkat warna urin sehingga dapat mendeteksi tingkat warna yang lebih beragam dan efisien.
Warna urin yang akan dideteksi yakni pada kondisi normal, dehidrasi ringan, dehidrasi sedang, dehidrasi berat dan gangguan hati.
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah kontrol Fuzzy Logic serta menggunakan sensor warna TCS3200 dan mikrontroller Arduino Mega2560.
Kata-kata yang digunakan dalam fuzzy logic memang tidak sepresisi bilangan, namun kata-kata jauh lebih dekat dengan intuisi manusia .
BAHAN DAN METODE
Pada penelitian ini dilakukan beberapa tahapan yang akan digunakan diantaranya studi literatur , perancangan perangkat keras, perancangan perangkat lunak, pengambilan dan pengujian data , analisa dan pembahasan , dan yang terakhir kesimpulan.
Tahapan metode penelitian tersebut dapat dilihat pada gambar Pada tahapan pertama yakni mempelajari dan memahami teori-teori yang bersangkutan yang diperoleh dari beberapa jurnal , artikel, dan buku sehingga penulis dapat mengerti dan memahami konsep dan mendapatkan sumber referensi dalam penelitian yang dilakukan.
Pada tahapan kedua yakni melakukan perancangan perangkat keras dari alat dan bahan yang digunakan.
Pada tahapan ketiga yakni melakukan perancangan perangkat lunak pada alat yang akan dibuat dengan merancang logika fuzzy mamdani dengan melakukan penentuan nilai R G B untuk menentukan fungsi keanggotaan himpunan fuzzy.
Pada tahapan keempat yakni melakukan pengambilan data dan pengujian data pembacaan sensor dengan logika fuzzy mamdani dengan menggunakan beberapa sampel urin.
Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari alat yang dibuat dengan beberapa pengujian.
Pada tahapan kelima yakni melakukan analisa dan pembahasan mengenai hasil dari pengujian dan pengambilan data yang telah dilakukan pada tahap Pada tahapan keenam yang merupakan tahapan terakhir dalam penelitian ini yakni membuat kesimpulan dari pengujian dan analis data yang telah dilakukan.
Studi Literatur Perancangan Perangkat Keras Perancangan Perangkat Lunak Kesimpulan Analisa dan Pembahsan Pengambilan dan Pengujian Data Gambar 1.
Tahapan Metode Penelitian Perancangan Perangkat Keras Pada penelitian ini menggunakan sensor warna TCS3200 sebagai sensor pembaca warna RGB dan menggunakan Arduino Mega 2560 sebagai mikrokontroller.
Arduino Mega2560 dapat diprogram dengan menggunakan Arduino Soffware(IDE) .
Hasil pembacaan sensor warna TCS3200 yang telah diproses akan ditampilkan di LCD untuk mengetahui hasil kondisi urin.
Diagram blok perangkat keras dapat dilihat pada Indication System of Dehydration Level.
(Aditya et al, 2.
ISSN(P): 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575
Arduino Mega 2560
TCS3200
Sensor Warna
TCS3200
LCD
Gambar 2.
Diagram Blok Perangkat Keras Perancangan Perangkat Lunak Pada penelitian yang dilakukan ini menggunakan fuzzy mamdani.
Metode mamdani biasanya juga dikenal dengan sebutan metode Max-Min .
Logika fuzzy bisa benar atau salah pada saat yang sama .
Pada fuzzy mamdani relasi input dan output berbentuk Auif-thenAy.
Logika fuzzy dapat mendefinisikan pernyataan yang samar menjadi sebuah pernyataan yang logis.
Logika fuzzy memiliki nilai derajat keanggotaan antara 0 Salah satu kelebihan logika fuzzy yakni dalam perancangan kontrolnya dapat diinterpretasi secara Perancangan perangkat lunak menggunakan algoritma logika fuzzy dengan beberapa tahap yakni fuzzyfikasi, interference, dan defuzzyfikasi yang dapat dilihat pada gambar 3.
RGB
Rule Base Fuzzyfikasi Defuzzifikasi Indikasi Kesesuaian nilai RGB Gambar 3.
Diagram Blok Logika Fuzzy Pada tahapan fuzzyfikasi dilakukan pembentukaan fungsi keanggotaan.
embership functio.
yang dapat dilihat pada tabel 2.
Fungsi keanggotaan berfungsi memetakan input dan output nilai yang dihasilkan dari proses pembacan sensor.
Variabel masukan fuzzy yang digunakan terdiri dari warna RGB dengan masing-masing himpunan.
Pemodelan sistem warna RGB ditentukan oleh nilai dari tiga komponen diantaranya merah, hijau , dan biru yang kemudian dilakukan berbagai cara sehingga menghasilkan bermacam-macam warna.
Tabel 1.
Himpunan Logika Fuzzy Fungsi Variabel Masukan Keluaran Indikasi Himpunan Fuzzy Rendah Sedang Tinggi Rendah Sedang Tinggi Rendah Sedang Tinggi Normal Dehidrasi Ringan Dehidrasi Sedang Dehidrasi Berat Gangguan Hati Semesta Pembacaan .
Ae .
Ae .
Pada tahahapan interference dilakukan pembentukan aturan.
ule bas.
dari logika fuzzy.
Aturan yang digunakan berasal dari keanggotaan pada tiap-tiap variabel yang telah ditentukan pada tahapan fuzzyfikasi.
Hasil dari tahapan interferensi menghasilkan aturan dasar yang sesuai dengan masukan fuzzy.
Pada tahapan defuzzyfikasi merupakan tahapan terakhir dalam logika fuzzy yang menghasilkan sebuah keputusan dari logika Input dari tahapan defuzzifikasi berasal dari komposisi aturan fuzzy yang kemudian menghasilkan output keputusan .
Defuzzifikasi dapat dinyatakan dengan Z*.
Untuk menentukan hasil defuzzyfikasi, dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode COA (Center Of Are.
atau disebut juga centroid.
Ocycu ycsyaycCya = Ocyc=1 ycu c(A)jAj yc=1 c(A)j .
= banyak nilai linguistik = nilai numerik ke j MALCOM - Vol.
1 Iss.
1 April 2021, pp: 65-72 MALCOM-1.
: 65-72
yuNyca.
yc = derajat keanggotaan Aj Pengujian Sistem Pengujian dilakukan dengan menggunakan beberapa sampel urin yang memiliki tingkat warna yang Pertama, dilakukan pengujian pembacaan sensor warna RGB yang dibandikan dengan hasil pembacaan warna RGB oleh sensor kemudian menghasilkan eror persen.
Kedua, dilakukan pengujian metode fuzzy dengan membandingkan hasil defuzzyfikasi antara hasil metode fuzzy dengan hasil perhitungan kemudian menghasilkan eror persen.
Ketiga, dilakukan pengujian kestabilan hasil defuzzyfikasi dengan membuat grafik hasil defuzzyfikasi perhitungan fuzzy dari 10 kali percobaan dalam masing-masing sampel urin yang digunakan.
Keempat, dilakukan pengujian kesesuaian hasil kondisi urin antara keputusan logika fuzzy dengan hasil laboratorium.
Pada pengujian sampel urin hasil laboratorium selanjutnya akan dilakukan pembacaan oleh dokter untuk mengetahui bagaimana kondisi urin.
Pada pengujian yang keempat maka pengujian kesesuaian hasil kondisi urin untuk kondisi normal, dehidrasi ringan, dehidrasi sedang, dehidrasi berat dan gangguan hati hasil laboratorium.
HASIL DAN ANALISIS
Pengujian Pembacaan Sensor Warna TCS3200 Pengujian pembacaan sensor warna tcs3200 bertujuan untuk mengetahui kestabilan sensor dalam melakukan pembacaan warna urin.
Selain itu, tujuan dari pengujian pembacaan sensor yakni dapat mengetahui apakah sensor dapat melakukan pembacaan dengan baik atau tidak.
Tabel 2.
Pengujian Nilai RGB Pembacaan Sensor TCS3200 Terhadap Pembacaan Aplikasi
Percobaan Ke1
Defuzzy Sensor
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
Defuzzy Hitung
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
Kondisi Eror (%) Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Berdasarkan hasil dari pengujian nilai RGB dari beberapa sampel yang digunakan menghsilkan nilai eror persen tertinggi sebesar 2,78 % dan dari keseluruhan sampel yang digunakan memiliki rata-rata eror persen secara keseluruhan sebesar 1,766 % .
Pengujian Kesesuaian Hasil Defuzzyfikasi Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil defuzzifikasi yang dihasilkan oleh sensor dengan hasil defuzzyfikasi perhitungan.
Perhitungan nilai eror pembacaan dilakukan secara matematis menggunakan rumus sebagai 2 berikut:
yaycycycuyc (%) = | yaycI Oe yaycE | ycu 100% yaycE Error (%) : Nilai error pembacaan sensor dalam satuan persen.
: Nilai hasil pembacaan sensor.
: Nilai hasil pembacaan aplikasi.
Nilai RGB yang digunakan yakni merupakan nilai RGB hasil pembacaan oleh sensor.
Pengujian bertujuan untuk mengetahui apakah hasil defuzzy oleh sensor menghasilkan nilai yang sama dan sesuai dengan hasil defuzzyfikasi perhitungan.
Tabel 3.
Pengujian Antara Hasil Defuzzy oleh Sensor dengan Hasil Defuzzy Perhitungan pada Sampel Ke-3 Sampel Ke1 Pembacaan Sensor Decimal Indication System of Dehydration Level.
(Aditya et al, 2.
Pembacaan Aplikasi Decimal Eror (%) 0,78 2,74 ISSN(P): 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575 Sampel Ke3 Pembacaan Sensor Decimal Pembacaan Aplikasi Decimal Eror (%) 2,78 0,96 1,97 1,95 1,77 2,09 0,47 2,76 Pada tabel 3 dapat diketahui bahwa nilai RGB tersebut menghasilkan hasil defuzzy sebesar 73 dalam 10 kali percobaan.
Kemudian pengujian juga dilakukan dengan melakukan perhitungan secara manual dan dihasilkan nilai defuzzy sebesar 73.
Hasil kedua pengujian tersebut sama-sama menghasilkan nilai yang sama yakni sebesar 73 dengan rata-rata eror persen sebesar 0.
Dari sampel tersebut maka diketahui bahwa hasil nilai defuzzy yang dihasilkan antara keputusan sensor sesuai dengan hasil perhitungan secara manual.
Oleh karena itu, baik sensor maupun program dengan metode fuzzy dapat digunakan dalam penelitian ini dan bekerja dengan baik.
Pengujian Kestabilan Hasil Defuzzyfikasi Pengujian kestabilan hasil defuzzyfikasi juga dilakukan pada 10 sampel yang digunakan.
Pengujian bertujuan untuk mengetahui apakah hasil defuzzyfikasi yang dihasilkan dalam keadaan stabil atau tidak.
Keadaan hasil defuzzy yang stabil akan menghasilkan hasil keputusan kondisi yang stabil pula.
Pengujian kestabilan hasil defuzzyfikasi ini menggunakan nilai defuzzyfikasi sensor.
Dari 10 kali percobaan dalam 10 sampel yang digunakan menghasilkan grafik yang dapat dilihat pada gambar 4.
Defuzzyfikasi
Grafik Kestabilan Hasil Defuzzyfikasi Sensor Sampel Ke-1 Hingga Ke-5
140,00
135,00
130,00
125,00
120,00
115,00
110,00
105,00
100,00
95,00
90,00
85,00
80,00
75,00
70,00
65,00
60,00
55,00
50,00
45,00
40,00
35,00
30,00
25,00
20,00
15,00
10,00
5,00
0,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
45,81
45,81
45,81
45,81
45,81
45,81
45,81
45,81
45,81
45,81
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
Percobaan Ke- Sampel ke-1 Sampel ke-2 Sampel ke-3 Sampel ke-4 Sampel ke-5 .
MALCOM - Vol.
1 Iss.
1 April 2021, pp: 65-72 MALCOM-1.
: 65-72
Defuzzyfikasi
Grafik Kestabilan Hasil Defuzzyfikasi Sensor Sampel Ke-6 Hingga Ke-10
140,00
135,00
130,00
125,00
120,00
115,00
110,00
105,00
100,00
95,00
90,00
85,00
80,00
75,00
70,00
65,00
60,00
55,00
50,00
45,00
40,00
35,00
30,00
25,00
20,00
15,00
10,00
5,00
0,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
133,00
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
117,97
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
73,00
42,57
42,57
42,57
42,57
42,75
42,78
42,75
42,75
42,57
42,57
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
15,00
Percobaan KeSampel ke-6 Sampel ke-7 Sampel ke-8 Sampel ke-9 Sampel ke-10 .
Gambar 4.
Grafik kestabilan hasil defuzzyfikasi sensor .
sampel ke-1 hingga ke-5 dan .
sampel ke 6 hingga ke-10 Dari gambar 4 grafik kestabilan hasil defuzzyfikasi dapat dilihat bahwa pengujian kestabilan hasil defuzzyfikasi 9 sampel yang diujikan memiliki kondisi yang stabil dan 1 sampel memiliki hasil desimal defuzzyfikasi yang bervarian yakni sebesar 42,57 , 42,75 , dan 42,78 pada sampel ketujuh.
Namun 1 sampel yang memiliki nilai desimal hasil defuzzyfikasi yang bervarian tersebut masih dapat juga dikatakan dalam keadaan stabil sebab nilai yang dihasilkan memiliki selisih yang kecil.
Pengujian Kesesuaian Indikasi Kondisi Urin Menggunakan Logika Fuzzy Pengujian kesesuaian indikasi kondisi warna urin dengan menggunaan logika fuzzy ini dilakukan dengan membandingkan hasil indikasi pembacaan oleh sensor dengan hasil pengujian laboratorium.
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah hasil keputusan pembacaan kondisi warna urin sesuai dengan hasil pengujian laboratorium.
Tabel 4.
Pengujian Kesesuaian Indikasi Kondisi Urin Antara Keputusan Logika Fuzzy Terhadap Hasil Pengujian Laboratorium Sampel Ke1 Hasil Pengujian Logika Fuzzy Klinis Normal Normal Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Gangguan Hati Gangguan Hati Normal Normal Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Gangguan Hati Gangguan Hati Indication System of Dehydration Level.
(Aditya et al, 2.
Keterangan Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai ISSN(P): 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575 Pada tabel 4 dapat dilihat bahwa dalam 10 sampel yang digunakan menghasilkan pembacaan yang sesuai antara indikasi hasil keputusan logika fuzzy dengan hasil laboraotium.
Penentuan kondisi urin pada kondisi dehidrasi dan gangguan hati memperhatikan hasil laboratorium yang kemudian dianalisa oleh dokter.
Gambar 5 merupakan salah satu hasil pengujian laboratorium sampel urin yang digunakan .
Gambar 5.
Hasil Pengujian Laboratorium
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian-pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian tersebut, maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem kontrol logika fuzzy dapat digunakan dalam menentukan indikasi tingkat dehidrasi dan gangguan hati berdasarkan warna urin.
Hasil pengujian pembacaan sensor warna RGB menunjukkan rata-rata eror persen hasil pengujian secara keseluruhan sebesar 1,766%.
Kemudian sistem kontrol fuzzy yang digunakan memiliki kestabilan yang baik dalam melakukan pembacaan sampel urin.
Hal tersebut dapat diamati pada gambar 4.
4 grafik kestabilan hasil defuzzyfikasi sensor yang menghasilkan grafik stabil dalam 10 sampel yang digunakan dengan 10 kali pembacaan pada masing-masing sampel yakni 9 sample urin menghasilakan nilai defuzzy yang stabil dan 1 sampel menghasilkan nilai defuzzy yang berbeda diantaranya sebesar 42,57 , 42,75 , dan 42,78 .
Dan hasil keputusan kontrol fuzzy pada 10 sampel yang digunakan menghasilkan kondisi yang sesuai dengan hasil laboratorium.
Hasil menunjukkan dari 10 sampel yang digunakan menghasilkan kondisi yang sama dengan hasil laboratorium yang terlampir.
REFERENSI