creators_name: Larasati Handayani, 1717041083
creators_id: larasatihandayani@gmail.com
type: other
datestamp: 2022-06-17 02:23:40
lastmod: 2022-06-17 02:23:40
metadata_visibility: show
title: DETEKSI REMPAH-REMPAH MENGGUNAKAN ELECTRONIC NOSE
BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)
DENGAN METODE BACKPROPAGATION
ispublished: pub
subjects: 000
full_text_status: restricted
abstract: Rempah-rempah adalah bagian tumbuhan yang berasal dari batang, daun, kulit
batang, umbi, rimpang, akar, biji, bunga, atau bagian tubuh tumbuhan lainnya.
Rempah-rempah memiliki banyak ragam yang bentuknya mirip. Rempah-rempah
dapat dikenali dari tampilan, rasa, bahkan sifat aromanya. Salah satu teknik
mengenali aroma rempah-rempah adalah indera penciuman dengan menggunakan
hidung. Namun tidak semua orang memiliki indra penciuman yang baik. Ada
orang yang tidak bisa mencium sama sekali (anosmia) dan ada yang terlalu
banyak mencium (hyperosmia). Akibat beberapa gangguan indra penciuman,
sehingga perlu untuk melakukan penelitian mengenai deteksi rempah-rempah
menggunakan electronic nose untuk membedakan beberapa rempah-rempah.
Penelitian ini menggunakan rempah-rempah yaitu jahe, kencur, kunyit dan
lengkuas. Tahap penelitian meliputi pengambilan data, pelatihan jaringan syaraf
tiruan, pengujian jaringan syaraf tiruan dan analisis jaringan syaraf tiruan. Sistem
e-nose menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode back propagation
mampu mendeteksi jahe, kencur, kunyit dan lengkuas. Arsitektur jaringan syaraf
tiruan dengan jumlah neuron hidden layer 9 merupakan jaringan syaraf tiruan
dengan akurasi terbaik yang dihasilkan dari proses pelatihan. Arsitektur jaringan
syaraf tiruan tersebut mampu mengidentifikasi data sampel rempah-rempah
sebesar 98,75% dengan nilai standar deviasi sebesar 0,388718 dan nilai
ketidakpastian relatifnya sebesar 13,2%.

Kata kunci : Backpropagation, e-nose, jaringan syaraf tiruan, neuron hidden layer, rempah-rempah





ABSTRACT

Spices are plant parts derived from stems, leaves, bark, tubers, rhizomes, roots,
seeds, flowers, or other plant body parts. Spices have many varieties that look
similar. Spices can be recognized by their appearance, taste, and even scent. One
technique to recognize the scent of spices is the sense of smell by using the nose.
But not everyone has a good sense of smell. Some people can't smell at all
(anosmia) and some people smell too much (hyperosmia). Due to some
disturbances in the sense of smell, it is necessary to conduct research on spice
detection using an electronic nose to distinguish some spices. This research uses
spices, namely ginger, kaempferia galanga, turmeric and galangal. The research
phase includes data collection, training of artificial neural networks, testing of
artificial neural networks and analysis of artificial neural networks. The e-nose
system using an artificial neural network with back propagation method is able to
detect ginger, kaempferia galanga, turmeric and galangal. The artificial neural
network architecture with the number of hidden layer 9 neurons is an artificial
neural network with the best accuracy resulting from the training process. The
artificial neural network architecture is able to identify spice sample data of
98.75% with a standard deviation value of 0.388718 and a relative uncertainty
value of 13.2%.

keyword : Backpropagation, e-nose, artificial neural network, neuron hidden layer, spices
date: 2022-06-08
date_type: published
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM 
place_of_pub: UNIVERSITAS LAMPUNG
id_number: 1717041083
citation:   Larasati Handayani, 1717041083  (2022) DETEKSI REMPAH-REMPAH MENGGUNAKAN ELECTRONIC NOSE BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) DENGAN METODE BACKPROPAGATION.  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.     
document_url: http://digilib.unila.ac.id/63163/1/ABSTRAK.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/63163/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/63163/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf