Satriawan, Dede (2020) Sistem Klasifikasi Tahu Putih Murni Dan Tahu Putih Mengandung Formalin Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Tahu adalah bahan makan yang dibuat dari endapan kacang kedelai, dan tahu merupakan jenis makanan tidak tahan lama setelah diproduksi. Oleh karena itu beberapa produsen tahu yang tidak bertanggung jawab menambahkan zat kima formalin pada tahu agar tahu lebih tahan lama dan tidak mudah busuk. Bahan makanan yang mengandung formalin jika dikonsumsi oleh tubuh sangat membahayakan kesehatan dalam jangka pendek hingga jangka panjang. Dan jika tubuh terpapar dalam jangka waktu yang panjang, akan menyebabkan kerusakan pada ginjal, limfa, pankreas, hati, jantung, dan mempercepat terjadinya proses penuaan. Untuk mengtasi permasalahan tersebeut perlu untuk mercancang sebuah sistem untuk klasifikasi tahu putih murni dan tahu putih mengandung formalin menggunakan perangkat keras Arduino Mega dengan sensor input dari Grove-HCHO sebagai sensor gas, TCS3200 sebagai sensor warna dan hasil output akan menggunakan LCD. Dan tingkat akurasi sistem akan diuji dengan hasil dengan hasil rata-rata persentase error akurasi yang didapatkan dari sensor input adalah 1,20% untuk sensor TCS3200, 4,26% untuk sensor Grove-HCHO. Untuk klasifikasi dari metode K-Nearest Neighbor persentasi akurasi didapat sebesar 83,33%.
English Abstract
Tofu is a food ingredient made from soybean deposits, and tofu is a type of food that does not last long after it is produced. Therefore, some tofu producers are not responsible for adding formaldehyde chemical to tofu so that tofu is more durable and not easily rot. Food containing formalin if consumed by the body is very dangerous to health in the short to long term. And if the body is exposed for a long period of time, it will cause damage to the kidneys, lymph, pancreas, liver, heart, and accelerate the aging process. To solve this problem it is necessary to design a system for the classification of pure white tofu and white tofu containing formalin using Arduino Mega hardware with input sensor from Grove-HCHO as a gas sensor, TCS3200 as a color sensor and the output will use LCD. And the accuracy of the system will be tested with the results with an average percentage error accuracy obtained from the sensor input is 1.20% for TCS3200 sensors, 4.26% for the Grove-HCHO sensor. For the classification of the K- Nearest Neighbbor method the percentage accuracy obtained is 83.33%.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2020/86/052003048 |
| Uncontrolled Keywords: | K-Nearest Neighbor, Arduino, TCS3200, Grove-HCHO, Formalin, Tahu, K-Nearest Neighbor, Arduino, TCS3200, Grove-HCHO, Formaldehyde, Tofu |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 01 Aug 2020 08:57 |
| Last Modified: | 17 Apr 2023 04:02 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/180801 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Dede Satriawan.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (5MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |