PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI LAJU PENGERINGAN PADA IRISAN WORTEL (Daucus carota) BERBASIS REGRESI LINIER BERGANDA (RLB) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) - Tri Wahyu Saputra; Sri Waluyo; Andrie Septiawan; Suci Ristiyana (Fakultas Teknologi Pangan & Agroindustri (Fatepa) Universitas Mataram dan Perhimpunan Teknik Pertanian (PERTETA), 2020)
Pengeringan merupakan proses pengurangan kadar air akibat dari perpindahan panas dan massa air. Wortel (Daucus carota) merupakan salah satu bahan yang sering dikeringkan untuk tambahan sajian makanan instan dan laju pengeringan nya menjadi bagian penting untuk dikaji. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh variasi ketebalan irisan wortel dan mengembangkan model prediksi terhadap laju pengeringan. Sampel penelitian berupa irisan wortel segar pada ketebalan 2 mm, 4 mm, dan 6 mm dengan kadar air sebesar 90,72%. Waktu pengukuran setiap 0,5 jam selama 5,5 jam pengeringan dengan tiga kali ulangan. Hasil uji sidik ragam satu arah dan DMRT menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan pada tiap ketebalan irisan wortel terhadap laju pengeringan dengan tingkat signifikansi 99%. Terdapat dua model prediksi yang dikembangkan, yaitu model regresi linier berganda (RLB) dan model jaringan syaraf tiruan (JST). Pelatihan dan validasi model RLB menghasilkan nilai RMSE sebesar 10,622 dan 10,409 kemudian nilai R2 sebesar 0,660 dan 0,640. Sedangkan pelatihan dan validasi model JST menghasilkan nilai RMSE sebesar 1,237 dan 2,099 kemudian nilai R2 sebesar 0,996 dan 0,992.