Penentuan Tingkat Fermentasi Adonan Roti Dengan Electronic Nose

Handoko, Agno Salvatious Ishankinandia (2024) Penentuan Tingkat Fermentasi Adonan Roti Dengan Electronic Nose. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6022221003-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Roti merupakan salah satu hasil produksi dari industri makanan. Proses pembuatan roti dimulai dengan mencampurkan bahan menjadi adonan, fermentasi, dan pemanggangan. Hal ini perlu dilakukan karena proses fermentasi mempengaruhi struktur roti. Semakin lama waktu fermentasi, maka struktur roti menjadi tidak kokoh dan sebaliknya. Oleh karena itu, penelitian ini membuat alat untuk menentukan tingkat fermentasi adonan roti dengan menggunakan electronic nose. Eksperimen ini menggunakan sampel white bread untuk menganalisis tingkat fermentasi adonan roti. Sistem ini melibatkan deret sensor gas semikonduktor untuk mendeteksi gas fermentasi. Mikrokontroler Arduino Nano digunakan untuk mengonversi sinyal analog sensor menjadi data digital yang dikirimkan ke komputer. Metode backpropagation neural network (BPNN) dan convolution neural network (CNN) diterapkan untuk menentukan tingkat fermentasi yang terdiri dari belum, setengah, sudah terfermentasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa setiap tingkat fermentasi memberikan pola respons sensor yang berbeda. Sistem ini dapat mengklasifikasi tingkat fermentasi dengan akurasi sebesar 80% secara realtime.
=================================================================================================================================
Bread is one of the products of the food industry. Making bread includes mixing ingredients into dough, fermentation, and baking. This needs to be done because the fermentation process affects the bread structure. The longer the fermentation time, the less sturdy the bread becomes, and vice versa. Therefore, this research developed a system to determine the fermentation level of bread dough using an electronic nose. This experiment used white bread samples to analyze the fermentation level of bread dough. This system involves semiconductor gas sensors array to detect the fermentation. The Arduino Nano microcontroller is used to convert analog sensor signals into digital data sent to the computer. The backpropagation neural network (BPNN) and convolution neural network (CNN) method is applied to determine the level of fermentation, which consists of unfermented, half-fermented and fermented. Experimental results show that each fermentation level provides a different sensor response pattern. This system can classify each level of fermentation with accuracy 100% in realtime.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	electronic nose, gas sensor, bread dough fermentation, food, sensor gas, CNN, fermentasi adonan roti, makanan
Subjects:	T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1573 Detectors. Sensors T Technology > TP Chemical technology > TP370 Food processing and manufacture
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Agno Salvatious Ishankinandia Handoko
Date Deposited:	26 Jul 2024 02:39
Last Modified:	26 Jul 2024 02:39
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/109089

Actions (login required)

View Item