Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS Jurnal Sains dan Teknologi CEMARA Journal of Environment and Sustainability Journal of Applied Food Technology Jurnal Mutu Pangan : Indonesian Journal of Food Quality Jurnal Nasional Teknologi Terapan Jurnal Pengabdian dan Pengembangan Masyarakat Agroindustrial Journal
Iman Sabarisman
Universitas Gadjah Mada
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Public Health Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Pembelajaran Mesin Berbasis E-nose Untuk Klasifikasi Daging Pada Produk Sosis Sumanto, Budi; Abelta Mika Setiarini; Alfonzo Aruga Paripurna Barus; Iman Sabarisman; Muhammad Arrofiq
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 13 No. 1 (2024): April
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jstundiksha.v13i1.70307

Abstract

Sosis adalah produk olahan daging yang digemari masyarakat namun terdapat permasalahan terkait identifikasi jenis daging yang digunakan dalam produk sosis. Hal ini menjadi penting, terutama bagi masyarakat muslim yang perlu memastikan kehalalan suatu produk sebelum dikonsumsi. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan electronic nose (e-nose) yang tersusun dari enam sensor gas berbasis metal oxide semiconductor (MOS) dalam mendeteksi aroma dari sosis berbahan daging babi, sapi, dan ayam serta menganalisis sinyal respon sensor tersebut dengan metode pembelajaran mesin untuk mengklasifikasi jenis sosis berdasarkan jenis dagingnya. Percobaan dilakukan dengan setiap sampel jenis sosis seberat 2 gram dan pengukuran dilakukan sebanyak 100 kali perulangan untuk tiap sampel menggunakan e-snose. Hasil respon sensor diekstraksi menggunakan ciri maksimum, median, skewnes, kurtosis, standar deviasi, dan varians. Analisis yang dilakukan menggunakan principal component analysis (PCA) sebagai metode pengelompokan sedangkan metode klasifikasi menggunakan metode Linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbor (k-NN), Quadratic Discriminant Analysis (QDA), Logistic Regresi (LR), dan Classification and Regression Trees (CART). Metode LDA memperoleh hasil yang paling akurat yaitu dengan akurasi internal mencapai 100% dan eksternal sebesar 98,3%. Pengelompokan dengan PCA mampu memisahkan sosis berdasarkan jenis dagingnya dan juga menunjukkan adanya tumpang tindih data antara sosis ayam dan sapi serta sosis babi dan sosis sapi yang mengindikasikan ketiga sampel memiliki kesamaan profil aroma yang hampir sama. Hasil ini menunjukkan bahwa e-nose dapat diterapkan sebagai instrumen untuk mendeteksi dan pengujian dalam mengidentifikasi produk makanan berupa olahan sosis berdasarkan jenis daging yang digunakan.
Co-Authors Abelta Mika Setiarini Aditya Haradito Alfonzo Aruga Paripurna Barus Ambarwati Galih Anjar Kistia Purwaditya Anjar Ruspita Sari Budi Sumanto Diklusari Isnarosi Norsita Fahim Muchammad Taqi Hasyim, Fuad Ika Restu Revulaningtyas Jumeri Wikarta Mohammad Affan Fajar Falah Muhammad Arrofiq Muhammad Rivai Nugraha Edhi Suyatma Nurwulan Purnasari Ratih Hardiyanti Sari, Anjar Ruspita Satria Bhirawa Anoraga Satria Bhirawa Anoraga Sri Wijanarti Sri Wijanarti Sri Wijanarti Titisari Juwitangtyas Usman Ahmad Wijanarti Sri Wildan Fajar Bachtiar Yundari, Yundari