APLIKASI GRAPHICAL USER INTERFACE UNTUK MEMPREDIKSI KANDUNGAN ASAM LEMAK BEBAS KELAPA SAWIT BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN

I Gede , Krishna Wijaya (2024) APLIKASI GRAPHICAL USER INTERFACE UNTUK MEMPREDIKSI KANDUNGAN ASAM LEMAK BEBAS KELAPA SAWIT BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN. FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK - I gede Krishna wijaya.pdf Download (11Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI - I gede Krishna wijaya.pdf Restricted to Hanya staf Download (2092Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA PEMBAHASAN - I gede Krishna wijaya.pdf Download (1510Kb) | Preview

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

Indonesia merupakan negara produsen minyak kelapa sawit mentah/ Crude Palm Oil (CPO) terbesar di dunia. Luas areal perkebunan kelapa sawit meliputi perkebunan rakyat (PR), perkebunan besar negara (PBN), dan perkebunan besar swasta (PBS). Proses pengolahan kelapa sawit merupakan proses menghasilkan minyak kelapa sawit sebagai produk utamanya. Hasil-hasil lain yang dapat diperoleh meliputi inti sawit, sabut, cangkang, dan tandan kosong. Permasalahan yang sering terjadi pada pabrik CPO adalah penurunan mutu CPO yang disebabkan oleh peningkatan kadar asam lemak bebas (ALB). Kadar ALB yang tinggi menyebabkan ketengikan, perubahan rasa dan warna pada minyak. Penelitian ini bertujuan untuk membuat (GUI) Graphical User Interface Matlab dengan memasukkan model matematika pada desain GUI Matlab yang telah dibuat untuk meengukur kadar Asam Lemak Bebas pada minyak CPO. Jaringan Saraf Tiruan digunakan untuk mendapatkan nilai yang presisi dan mudah digunakan. Penelitian ini menggunakan brondol sawit yang didapatkan dari petani sawit dengan jumlah perlakuan yaitu 4 index penelitian, 3 ulangan dalam 1 index, dan 3 sampel dalam 1 ulangan. Menggunakan 2 input yaitu pH meter dan turbidity, dan memakai 2 hidden layer node 2-2-1 dan 1 output, learning rate 0,001, tipe pelatihan trainlm dan jumlah epoch 1000. Proses pelatihan JST menggunakan 27 aktifasi terbaik yaitu varian logsig-tansig-tansig. Hasil identifikasi latih terbaik yaitu logsig-tansig-tansig, dengan nilai RMSE 0,9571 dan nilai R2 sebesar 0,8447. Sedangkan hasil identifikasi uji terbaik yaitu logsig- tansig-tansig dengan nilai RMSE 0,5892 dan nilai R2 0,9541. Nilai korelasi GUI didapatkan 96,78%, sedangkan nilai perhitungan Microsoft Excel didapatkan nilai sebesar 93,66%, akurasi GUI didapatkan R2 sebesar 99,42%. Kata kunci: JST sawit, GUI Matlab, GUI Asam Lemak Bebas, Asam Lemak Bebas Sawit, Jaringan Saraf Tiruan, pH meter dan Turbidity Indonesia is the world's largest producer of crude palm oil (CPO). The area of oil palm plantations includes smallholder plantations (PR), large state plantations (PBN), and large private plantations (PBS). Palm oil processing is the process of producing palm oil as the main product. Other products include palm kernel, coir, shell, and empty fruit bunch. A problem that often occurs in CPO mills is a decrease in CPO quality caused by an increase in free fatty acid (ALB) levels. High ALB levels cause rancidity, changes in taste and color of the oil. This research aims to create a Matlab Graphical User Interface (GUI) by entering a mathematical model in the Matlab GUI design that has been made to measure Free Fatty Acid levels in CPO oil. Artificial Neural Networks are used to get precise and easy-to-use values. This study uses palm brondol obtained from palm oil farmers with the number of treatments, namely 4 research indexes, 3 replicates in 1 index, and 3 samples in 1 replicate. Using 2 inputs namely pH meter and turbidity, and using 2 hidden layer nodes 2-2-1 and 1 output, learning rate 0.001, training type trainlm and number of epochs 1000. The JST training process uses 27 best activations, namely the logsig-tansig-tansig variant. The best training identification results are logsig-tansig-tansig, with an RMSE value of 0.9571 and an R2 value of 0.8447. While the best test identification results are logsig-tansig- tansig with an RMSE value of 0.5892 and an R2 value of 0.9541. The GUI correlation value is obtained 96.78%, while the Microsoft Excel calculation value is obtained a value of 93.66%, the GUI accuracy is obtained R2 of 99.42%. Keywords: Palm JST, Matlab GUI, Free Fatty Acid GUI, Palm Free Fatty Acid, Artificial Neural Network, pH meter and Turbidity

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	600 Teknologi (ilmu terapan) 600 Teknologi (ilmu terapan) > 630 Pertanian dan teknologi yang berkaitan
Program Studi:	Fakultas Pertanian dan Pascasarjana > Prodi Teknik Pertanian
Pengguna Deposit:	A.Md Cahya Anima Putra .
Date Deposited:	13 Feb 2025 06:09
Terakhir diubah:	13 Feb 2025 06:09
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/83530

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir