Identifikasi Parameter Kualitas Bahan Pangan dengan Metode Entropy-Based Subset Selection (E-SS) (Studi Kasus: Minuman Anggur) - Tjen, jimmy (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah algoritma yang dapat mengidentifikasi parameter dari bahan pangan yang mempengaruhi kualitas dari bahan makanan tersebut menggunakan algoritma pemilihan himpunan bagian berbasis entropi dan metode pohon klasifikasi dari pembelajaran pohon keputusan. Metode pemilihan himpunan bagian berbasis entropi secara khusus merupakan sebuah algoritma yang bertujuan untuk memilih sekumpulan dari parameter yang memiliki hubungan entropi yang baik satu sama lain, sehingga dapat menghasilkan model prediktif yang optimal. Untuk memvalidasi performa dari algoritma yang digagas, penelitian ini mengambil sampel dari minuman anggur merah dan putih yang berasal dari negara Portugal. Berdasarkan pada percobaan yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa algoritma yang digagas dapat memprediksi kualitas dari anggur putih dengan akurasi hingga 97,8 % dan 96,25% untuk kualitas anggur merah. Dimana, nilai ini lebih tinggi dari metode pohon klasifikasi klasik, dan algortima yang digagas hanya membutuhkan jumlah parameter yang lebih sedikit ( hanya 2 hingga 5 dari total 11 parameter input yang ada) jika dibandingkan dengan metode klasik. Lebih lanjut, berdasarkan pada percobaan yang telah dilakukan, diperoleh temuan bahwa parameter yang paling menentukan kualitas dari anggur putih adalah tingkat keasaman, kadar alkohol, pH dan kandungan klorit. Sedangkan untuk anggur merah, kualitas secara dominan ditentukan oleh kandungan sisa gula, densitas minuman dan kandungan dari sulfur oksida.