Identifikasi Jenis Bubuk Kopi menggunakan Electronic Nose dengan Metode Pembelajaran Backpropagation

Rabersyah, Desti; Firdaus, .; Derisma, .

doi:10.20449/jnte.v5i3.305

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…E-nose terdiri dari deretan beberapa sensor gas yang dirancang khusus dengan penerapan metode pengenalan pola atau sistem cerdas [4,5,6]. Adapun sensor gas yang sering digunakan umumnya tipe metal oxide semiconductor, salah satunya MQ.…”

Section: Electronic Noseunclassified

Implementasi Electrinic Nose Dan Support Vector Machine Pada Aplikasi Olfactory Mobile Robot Dalam Mengenali Gas

Rendyansyah

Prasetyo

Exaudi

2018

JNTE

View full text Add to dashboard Cite

Abstrak-Aroma gas dapat dirasakan oleh indra penciuman manusia. Adanya aroma karena berasal dari sumber gas itu sendiri atau gas bocor melalui cela-cela seperti katup atau sambungan pipa. Aroma gas tertentu (gas dengan aroma yang menyengat) dapat mengganggu sistem saraf dan hidung manusia. Oleh karena itu perlu alat yang dapat meniru indra penciuman yaitu electronic nose (disingkat e-nose). E-nose merupakan kumpulan dari dua sensor gas atau lebih. Dalam situasi pencarian sumber aroma gas maka pada penelitian ini dikembangkan e-nose kedalam bentuk aplikasi olfactory mobile robot untuk deteksi dan identifikasi. Pada penelitian ini sistem dirancang untuk mengenali gas etanol, benzene dan thiner. Pengenalan pola sinyal dari e-nose menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang sudah diprogram di dalam komputer. Secara ilustrasi aroma gas yang dideteksi oleh e-nose menghasilkan pola sinyal elektrik yang ditransfer via wireless ke komputer dan diproses untuk dikenali. Hasil percobaan menunjukkan bahwa olfactory mobile robot dapat diaplikasikan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi jenis gas dengan akurasi yang baik, yaitu di atas 97% untuk pemilihan kernel γ = 100 dan γ = 1000. Kata Kunci : E-nose, Olfactory Mobile Robot, Support Vector MachineAbstract-The aroma of gas can be perceived by the human sense of smell. The presence of the scent comes from the gas source itself or the gas leaks through cracks such as valves or pipe connections. The smell of certain gases (gas with a stinging smell) can disrupt the human nervous system and nose. Hence, it is required a tool that can mimic the sense of smell which is called the electronic nose (abbreviated to enose). E-nose is a combination of two or more gas sensors. In a situation of searching the source of the gas scent, the e-nose was developed into a mobile robotic olfactory application for detection and identification process. In this study, the system was designed to recognize ethanol, benzene and thinner gases. The signal pattern recognition of e-nose uses the Support Vector Machine (SVM) programmed into the computer. Illustration of gas scent detected by e-nose produces a pattern of electrical signals that are wirelessly transferred to a computer and processed to be recognizable. The experimental results show that olfactory mobile robots can be applied to detect and identify types of gas with good accuracy, according to the value above 97% for kernel selection γ = 100 and γ = 1000.

show abstract

Section: Electronic Noseunclassified

Implementasi Electrinic Nose Dan Support Vector Machine Pada Aplikasi Olfactory Mobile Robot Dalam Mengenali Gas

Rendyansyah

Prasetyo

Exaudi

2018

JNTE

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Several studies have been used E-Nose such as, E-Nose was used to detect changes in the aroma profile of Expresso coffee after grinding using the sensor array αFOX system [7]. Identification of Arabica and Robusta coffee powder using 5 MOS sensors using the back propagation learning method [8].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Low Cost Electronic Nose System for Classification of Gayo Arabica Coffee Roasting Levels Using Stepwise Linear Discriminant and K-Nearest Neighbor

Nasution¹,

Delima²,

Zaidiyah³

et al. 2022

MMEP

View full text Add to dashboard Cite

A low-cost electronic nose (E-Nose) system using metal oxide sensor (MOS) was developed for Gayo arabica coffee roasting level. The developed electronic nose was designed to have a simple, rapid detection, as wells as provides reliable results. The E-Nose system is equipped with MOS sensors, sensor chamber, microcontroller, computer, and data acquisition system. The level of coffee roasting was monitored by read the data from the sensors continuously in real time every second. The sensor signals were recorded in Excel file using data acquisition system and analysed using both stepwise linear discrimination and k-nearest neighbor classifiers. A high percentage (91.67%) of accuracy was obtained using stepwise linear discrimination method. Furthermore, k-nearest neighbor classifier using city block distance demonstrated higher accuracy than stepwise linear discrimination classifier. The results showed that the electronic nose system has a potential for assessing Gayo arabica coffee roasting level. The study confirmed that the proposed electronic nose equipped with at least two MOS sensors was suitable for monitoring the level of coffee roasting level. The result could be used for evaluating other varieties of roasted coffee.

show abstract

“…Senyawa ini pada kondisi tubuh yang normal memiliki beberapa khasiat salah satunya yaitu merupakan obat analgetik yang mampu menurunkan rasa sakit dan mengurangi demam (Arwangga, et al, 2016). Kandungan gas amonia, hidrogen sulfida, dan karbonmonoksida pada kopi arabika lebih tinggi dibandingkan kopi robusta (Rabersyah, 2016). Untuk dapat mengenali jenis kopi perlu diketahui perbedaan pada setiap jenis kopi yang ingin diketahui seperti warna, tekstur, aroma dan juga kualitas rasanya (Toko, 2000).…”

unclassified

Identifikasi Jenis Kopi Menggunakan Sensor E-Nose Dengan Metode Pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Novita¹,

Sesunan²,

Telaumbanua³

et al. 2021

JRPB

View full text Add to dashboard Cite

Electronic Nose merupakan sebuah alat yang dapat menirukan cara kerja hidung manusia. Kopi memiliki beberapa jenis antara lain kopi robusta, kopi arabika dan kopi luwak. Setiap jenis kopi memiliki aroma khas tersendiri sehingga dibutuhkan suatu alat untuk dapat membedakannya secara cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis – jenis kopi berdasarkan perbedaan aroma yang terdapat didalamnya. Penelitian ini menggunakan biji kopi natural robusta Lampung (kopi 1), robusta natural (kopi 2), robusta semiwash (kopi 3), natural arabika (kopi 4), arabika fullwash (kopi 5). Penelitian menggunakan metode JST backpropagation dengan arsitektur jaringan 1 input, 2 hidden layer, dan 1 Output. Fungsi aktivasi terbaik pada pelatihan model JST adalah logsig-logsig-tansig dengan nilai RMSE sebesar 0,003602368 dan R2 sebesar 0,991. Hasil klasifikasi jenis kopi menggunakan sensor E-Nose dengan metode JST Backpropagation menunjukkan persentase keberhasilan identifikasi 5 jenis kopi, yaitu: kopi natural robusta lampung yaitu 100%, kopi natural robusta 100%, kopi robusta semiwash 72%, kopi arabika natural 100%, dan kopi arabika fullwash 100%.

show abstract

Identifikasi Jenis Bubuk Kopi menggunakan Electronic Nose dengan Metode Pembelajaran Backpropagation

Cited by 3 publications

References 0 publications

Implementasi Electrinic Nose Dan Support Vector Machine Pada Aplikasi Olfactory Mobile Robot Dalam Mengenali Gas

Implementasi Electrinic Nose Dan Support Vector Machine Pada Aplikasi Olfactory Mobile Robot Dalam Mengenali Gas

A Low Cost Electronic Nose System for Classification of Gayo Arabica Coffee Roasting Levels Using Stepwise Linear Discriminant and K-Nearest Neighbor

Identifikasi Jenis Kopi Menggunakan Sensor E-Nose Dengan Metode Pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Contact Info

Product

Resources

About