SIMULASI DAN ANALISIS SENSITIVITAS SENSOR MOS PADA ELECTRONIC NOSEUNTUK PENDETEKSIAN KESEGARAN DAGING DENGAN METODE NEURAL NETWORK

SATRIO UTOMO, GINANJAR (2018) SIMULASI DAN ANALISIS SENSITIVITAS SENSOR MOS PADA ELECTRONIC NOSEUNTUK PENDETEKSIAN KESEGARAN DAGING DENGAN METODE NEURAL NETWORK. Skripsi Sarjana thesis, Universitas Muria Kudus.

[img]
Tinjau ulang
PDF (hal judul) - Accepted Version
Download (1MB) | Tinjau ulang
[img] PDF (bab 1) - Accepted Version
Restricted to Hanya untuk pengguna terdaftar

Download (108kB) | Request a copy
[img] PDF (bab 2) - Accepted Version
Restricted to Hanya untuk pengguna terdaftar

Download (573kB) | Request a copy
[img] PDF (bab 3) - Accepted Version
Restricted to Hanya untuk pengguna terdaftar

Download (652kB) | Request a copy
[img] PDF (bab 4) - Accepted Version
Restricted to Hanya untuk pengguna terdaftar

Download (1MB) | Request a copy
[img] PDF (bab 5) - Accepted Version
Restricted to Hanya untuk pengguna terdaftar

Download (94kB) | Request a copy
[img]
Tinjau ulang
PDF (daftar pustaka) - Accepted Version
Download (271kB) | Tinjau ulang
[img] PDF (lampiran) - Accepted Version
Restricted to Hanya untuk pengguna terdaftar

Download (378kB) | Request a copy
Official URL: http://eprints.umk.ac.id

Abstrak

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh sensitivitas sensor yang selama ini hanya digunakan untuk mengetahui adanya perubahan nilai keluaran sensor dibandingkan dengan unit perubahan nilai masukan pada sensor dan belum adanya penelitian terkait sensitivitas sensor MOS yang digunakan untuk pendeteksian kesegaran daging terutama daging sapi potong. Tujuan dari tugas akhir ini adalah menguji dan menganalisis sensitivitas sensor MOS pada electronic nose dengan metode neural network menggunakan pemrograman Matlab untuk menghasilkan sebuah rekomendasi jumlah neuron mana yang paling tepat untuk digunakan pada instrumen pendeteksi kesegaran daging sapi. Sensitivitas sensor MOS yang digunakan terdiri dari 5 sensor yaitu TGS2600, TGS2602, TGS2620, MQ135, TGS813. Metode penelitian yang digunakan meliputi, 1) Preparasi alat dan bahan, 2) Menentukan kode target dengan kode [1;0] untuk daging segar dan [0;1] untuk tidak segar, 3) Mengukur aroma sampel daging sapi saat kondisi masih segar dan kondisi tidak segar yaitu mendapatkan perbandingan resistansi sensor, 4) Hitung sensitivitas kelima sensor dari rata – rata pengukuran aroma daging sebagai input pelatihan yang disusun matrik berupa data latih/uji dan target, 5) Analisis identifikasi dilakukan dengan pelatihan 22 data latih menggunakan formasi 5 – 1 – 2 ( 2 input, 1 lapis hidden layer, 2 output) dengan memberi variasi jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 4, 8, 16, 6) Mensimulasikan hasil identifikasi dari variasi tersebut menggunakan tampilan GUI yang dibuat pada software Matlab. Penggunaan metode neuralnetwork dalam sistem yang dibangun mampu mendeteksi tingkat kesegaran daging sapi dengan variasi 4 neuron pada hiddenlayer diperoleh tingkat keberhasilan 90%, variasi 8 neuron pada hiddenlayer diperoleh tingkat keberhasilan 90%, dan variasi 16 neuron pada hiddenlayer diperoleh tingkat keberhasilan 80%.

Tipe dokumen: Skripsi (Skripsi Sarjana)
Additional Information: Budi Gunawan, S.T., M.T.
Uncontrolled Keywords: Matlab, electronic nose, neural network, daging, backpropagation
Subjects: Pendidikan > Teori dan praktek pendidikan
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User: UPT Perpustakaan UMK
Tanggal Deposit: 02 Jan 2019 01:22
Last Modified: 02 Jan 2019 01:22
URI: http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/9686

Actions (login required)

View Item View Item