Deteksi Kandungan Formalin Pada Tahu Menggunakan Sensor Gas Dengan Metode Pembelajaran Learning Vector Quantization (LVQ)

Norpi, Fristhio and -, Andrizal and Rahmadya, Budi and -, Derisma (2015) Deteksi Kandungan Formalin Pada Tahu Menggunakan Sensor Gas Dengan Metode Pembelajaran Learning Vector Quantization (LVQ). Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan, - (-). pp. 251-255. ISSN 979-26-0280-1

[img]
Preview
PDF
1448Kb

Official URL: http://www.dinus.ac.id

Abstract

Abstrak Tahu adalah salah satu makanan pokok yang banyak dijual di pasar dengan harga terjangkau, namun tahu itu sendiri banyak mengandung zat kimia berbahaya, salah satunya adalah formalin. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi gas yang berasal dari tahu apakah tahu mengandung formalin atau tidak. Gas Formaldehyde merupakan gas yang akan dijadikan penelitian. Sistem yang dirancang menggunakan sensor gas MQ-138 yang berfungsi untuk mendeteksi gas Formaldehyde yang terkandung pada tahu. Untuk pembuatan pola data gas, sistem ini menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT) Pembuatan pola data nantinya dapat dijadikan identifikasi dengan menggunakan metode Jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) Setelah dilakukan pengujian, hasil yang diperoleh untuk masingmasing sampel tahu berbeda-beda, untuk tahu yang tidak mengandung formalin dideteksi dengan tingkat keberhasilan 100%, tahu mengandung formalin 2 ml 75%, tahu mengandung formalin 4 ml 100%, tahu mengandung formalin 6 ml 75%, tahu mengandung formalin 8 ml 100%, dan tahu mengandung formalin 10 ml 100%. Sedangkan untuk sampel acak yang didapat dari 9 pedagang berbeda, diperoleh hasil 9 sampel tahu yang tercampur formalin dan 0 sampel tahu tidak mengandung formalin dengan kadar formalin yang berbeda. Kata Kunci : Fast Fourier Transform, Formaldehdye, Formalin, Learning Vector Quantization, MQ-138, Sensor Gas.

Item Type:Article
Subjects:G Technology > GM Information Technology
Divisions:Jurusan Teknik Elektro > Prog.Studi Teknik Elektronika-D3 > Journal, Proceeding
ID Code:4470
Deposited By:Mr. OP Repo-1 Puskom
Deposited On:25 Apr 2019 07:45
Last Modified:25 Apr 2019 07:45

Repository Staff Only: item control page