Electronic Nose Sebagai Sistem Deteksi Pada Alat Blending Kopi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan

MASYHURI, RIDHO (2018) Electronic Nose Sebagai Sistem Deteksi Pada Alat Blending Kopi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Other thesis, Politeknik Negeri Padang.

Full text not available from this repository.

Official URL: http://polinpdg.ac.id

Abstract

Tugas akhir ini bertujuan untuk membuat sebuah alat blending kopi yang memiliki electronic nose sebagai identifikasi jenis aroma biji kopi yang akan di blending menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation. Pengujian aroma biji kopi menggunakan sistem sensor electronic nose yang terdiri dari 4 buah sensor yaitu TGS 2611, TGS 2620, TGS 2610 dan TGS 2602. Monitoring aroma biji kopi, pengambilan data dan pengendalian mesin blending pada sistem ini menggunakan software LabVIEW sebagai instrumentasi virtual. Proses identifikasi dilakukan menggunakan software Matlab. Arsitektur backpropagation dibentuk dengan 3 lapisan yang terdiri dari 1 lapisan input dengan 4 sel syaraf masukan, 1 lapisan tersembunyi dengan 8 sel saraf dan 2 lapisan output dengan menerapkan algoritma pelatihan backpropagation. Data pelatihan yang di gunakan untuk identifikasi adalah sebanyak 60 sampel data masing-masing keadaan kopi dengan 3 kali pengujian. Hasil pelatihan dan pengujian menunjukkan bahwa backpropagation yang dibentuk dapat mengidentifikasi dan membedakan bubuk kopi sesuai dengan input yang diberikan. Hasil identifikasi yang dapat mengendalikan mesin blending merupakan identifikasi biji kopi robusta dan biji kopi arabika.

Item Type:Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:Biji Kopi, Aroma, Robusta, Arabika, Electronic Nose, Sensor Gas, LabVIEW, Matlab dan Back propagation
Subjects:G Technology > GI Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:Jurusan Teknik Elektro > Prog.Studi Teknik Elektronika Industri-D4 > Final Project
ID Code:3623
Deposited By:E. Pustaka1 PNP
Deposited On:22 Oct 2018 10:20
Last Modified:22 Oct 2018 10:20

Repository Staff Only: item control page