Laga, Sinarring Azi (2019) Pengaruh Suhu Terhadap Klasifikasi Kemurnian Daging Sapi Berbasis Electronic Nose. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
09211750054001-Master_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Tingginya tingkat permintaan serta tingginya harga bahan baku pangan seperti daging banyak dimanfaatkkan oleh penjual daging pada pasar tradisional untuk melakukan kecurangan demi meraup keuntungan yang lebih. Kecurangan tersebut berupa praktik pencampuran daging sapi dengan daging babi atau yang lebih dikenal dengan daging oplosan. Hal ini menjadi isu keamanan pangan yang marak terjadi beberapa tahun belakangan di Indonesia. Keamanan dan penjaminan pangan terdiri dari beberapa aspek mencakup kesehatan, higienitas dan labelitas halal. Isu-isu keamanan pangan tersebut dapat diantisipasi melalui bau nya. Dengan menggunakan electronic nose yang telah dirakit menggunakan sensor elektrokimia dan sensor udara baik temperatur, tekanan, maupun kelembapan udara dapat mendeteksi kemurnian daging sapi atau daging sapi campuran. Sensor tersebut dapat mendeteksi gas sesuai selektivitasnya dengan menghasilkan arus kecil yang diakibatkan dari reaksi kimia antara oksigen di dalam sensor dengan gas. Pada penelitian ini menerapkan metode klasifikasi k-NN, SVM, Naïve Bayes, dan Random Forest pada 5 variasi daging dengan perbandingan 0%, 10%, 50%, 90%, dan 100% dengan 3 suhu yang berbeda untuk mengetahui suhu yang paling optimal untuk klasifikasi kemurnian daging sapi. Adapun suhu yang digunakan pada penelitian ini yaitu -22 C, suhu ruang, dan 55 C. Hasil penelitian menunjukan adanya pengaruh suhu terhadap peningkatan akurasi, yaitu pada suhu -22 C. Karena semakin rendah suhu maka semakin stabil pula nilai yang didapatkan oleh electronic nose. Pada suhu -22 C, metode yang menghasilkan akurasi tertinggi adalah metode Random Forest.
=================================================================================================================================
The higher level of demand and price of groceries, especially beef make many sellers at traditional market cheating to making a profit. The fraud is mixing beef with pork. In this time become a food security issue that has been rampant in recent years in Indonesia. Food guaranty and food security consist of several aspect including health, hygine,and halal label. These food safety issues can be distinguished by their smell. By using electronic nose that has been assembled using electrochemical sensors and air sensors for temperature, pressure, and humidity can detect the purity of beef or beef mixture. That sensors can detect the selectifity gas by producing a small current which result from a chemical reaction between oxygen in sensors with gas. In this study, applying k-NN, SVM, Naïve Bayes, and Random Forest as methods for classification with 5 variations of meat with ratio 0%, 10%, 50%, 90%, 100% and 3 different temperatures to find out the most optimal temperature for the classification of purity of beef. The temperature used in this study is : -22 C, Room temperature, and 55 C. The results showed the influence of temperature on increasing accuracy, ie at -22 C. Because the lower the temperature the more stable the value obtained by electronic nose is. At -22 C temperature the best method to calculate accuration is random forest.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTMT 681.2 Lag p-1 2019 |
| Uncontrolled Keywords: | Electronic nose, Klasifikasi, k-NN, SVM, Naïve Bayes, Random Forest |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.9.D343 Data mining. Querying (Computer science) |
| Divisions: | Faculty of Business and Management Technology > Management Technology > 61101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Sinarring Azi Laga |
| Date Deposited: | 04 Dec 2024 07:36 |
| Last Modified: | 04 Dec 2024 07:36 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/66589 |
Actions (login required)
 |
View Item |