RANCANG BANGUN ALAT IDENTIFIKASI KEMURNIAN AROMA BUBUK KOPI BLENDING KOPI LUWAK DAN KOPI ARABIKA DENGAN ELECTRONIC NOSE MENGGUNAKAN METODE JST BACKPROPAGATION

Riantika , Fitri (2024) RANCANG BANGUN ALAT IDENTIFIKASI KEMURNIAN AROMA BUBUK KOPI BLENDING KOPI LUWAK DAN KOPI ARABIKA DENGAN ELECTRONIC NOSE MENGGUNAKAN METODE JST BACKPROPAGATION. FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS LAMPUNG .

Preview	File PDF ABSTRACT - Riantika Fitri.pdf Download (8Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL TANPA LAMPIRAN - Riantika Fitri.pdf Restricted to Hanya staf Download (3174Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI FULL TANPA LAMPIRAN - Riantika Fitri.pdf Download (3174Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Coffee is one of the important plantation commodities in the economy, serving as a source of foreign exchange for the country. With the increasing coffee consumption in society, particularly due to lifestyle changes and technology, the quality of coffee is gaining more attention. Aroma is a crucial attribute in assessing coffee quality. This study aims to build an architecture of Artificial Neural Networks (ANN) to identify the purity of the aroma of luwak and arabica coffee powder, and to integrate it into a purity identification tool based on aroma. The method used is an e-nose sensor with pattern recognition through ANN. The samples analyzed include 100% luwak coffee powder, 100% arabica, and various mixtures (50%-50%, 75%-25%, and 25%-75%). The research results show purity predictions: the 100% mixture reached 98%, 75% was 75%, 50% was 64%, 25% was 69%, and the 0% mixture was 98%. These results demonstrate the potential of ANN in identifying the purity of coffee aromas. This result shows that the e- nose sensor can detect the purity of coffee powder with an accuracy of up to 98% within 0 to 20 minutes. Keywords: coffee, sensor, artificial neural networks Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan yang penting dalam perekonomian, berperan sebagai penghasil devisa negara. Dengan meningkatnya konsumsi kopi di masyarakat, terutama karena gaya hidup dan teknologi, kualitas kopi semakin diperhatikan. Aroma merupakan salah satu sifat penting dalam menilai kualitas kopi. Penelitian ini bertujuan membangun arsitektur Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk mengidentifikasi kemurniaan aroma bubuk kopi luwak dan arabika, serta mengintegrasikannya ke dalam alat identifikasi kemurnian kopi berdasarkan aroma. Metode yang digunakan adalah sensor e-nose dengan pengenalan pola JST. Sampel yang dianalisis meliputi bubuk kopi luwak 100%, arabika 100%, serta variasi campuran (50%-50%, 75%-25%, dan 25%-75%). Hasil penelitian menunjukkan prediksi kemurnian: campuran 100% mencapai 98%, 75% sebesar 75%, 50% sebesar 64%, 25% sebesar 69%, dan campuran 0% sebesar 98%. Hasil ini menunjukkan bahwa sensor e-nose mampu mendeteksi kemurnian bubuk kopi dengan akurasi sampai dengan 98% dalam waktu 0 sampai dengan 20 menit. Kata kunci: kopi, sensor, jaringan saraf tiruan

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	600 Teknologi (ilmu terapan) > 630 Pertanian dan teknologi yang berkaitan
Program Studi:	Fakultas Pertanian dan Pascasarjana > Prodi Teknik Pertanian
Pengguna Deposit:	. . Yulianti
Date Deposited:	05 Feb 2025 04:22
Terakhir diubah:	05 Feb 2025 04:22
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/82113

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir