@misc{eprints87094,
           month = {Juni},
           title = {IDENTIFIKASI KEASLIAN KOPI ROBUSTA LAMPUNG
MENGGUNAKAN SISTEM ELECTRONIC NOSE JARINGAN SYARAF
TIRUAN DENGAN METODE BACK PROPAGATION},
          author = {Mujahidah 	 	Saadah },
         address = {UNIVERSITAS LAMPUNG },
       publisher = {MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM },
            year = {2024},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/87094/},
        abstract = {Research on detection of the aroma system for native Lampung robusta coffee with
a mixture of rice and corn using an electronic nose (e-nose) consisting of 5 sensors,
namely MQ-3, TGS-2602, TGS-2611, TGS-2600, and TGS-822. The purpose of
this research is to be able to develop a system based on an Artificial Neural Network
(ANN) using the backpropagation method. The hidden layer variations used show
that the ANN parameters will be maximized in hidden layers 4 with the same
average parameter value of 94\% and an error value of 5.3\%. Grouping samples with
Principal Component Analysis (PCA) has also been able to identify data on coffee
sample types.
keyword : Electronic nose, e-nose, Robusta coffee, back propagation, PCA
Penelitian mengenai sistem deteksi aroma kopi Lampung robusta asli dan campuran
beras maupun jagung dengan menggunakan electronic nose (e-nose) yang terdiri
dari 5 sensor yaitu MQ-3, TGS-2602, TGS-2611, TGS-2600, dan TGS-822. Tujuan
penelitian ini adalah mampu mengembangkan sistem berbasis Jaringan Saraf
Tiruan (JST) dengan metode backpropagation. Variasi hidden layer yang
digunakan menunjukkan bahwa parameter JST akan maksimal pada hidden layer 4
dengan rata-rata nilai parameter yang sama yaitu sebesar 94\% dan error value
sebesar 5,3\%. Pengelompokkan sampel dengan Principal Component Analysis
(PCA) juga telah mampu mengidentifikasi data jenis sampel kopi.

Kata kunci : Electronic nose, e-nose, kopi robusta, back propagation, PCA}
}