Putri, Nieke Kharisma (2017) Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Sifat Biolistrik untuk Pendugaan Kandungan Kadar Alkohol Vodka pada Minuman Sari Buah Jeruk. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Seiring perkembangan industri pangan, banyak terdapat inovasi pangan (baik berupa makanan dan minuman) yang dalam proses pembuatannya, ditambah dengan alkohol. Salah satu contoh minuman yang sering dicampur dengan alkohol adalah minuman sari buah. Minuman sari buah yang sering digunakan adalah jeruk, lemon maupun berry sedangkan alkohol yang digunakan adalah vodka plain. Mayoritas masyarakat Indonesia adalah muslim, sehingga dari segi kehalalan, minuman yang mengandung alkohol tersebut termasuk khamr. Diperlukan teknik deteksi untuk menduga kandungan alkohol dalam minuman sari buah. Metode deteksi yang digunakan banyak berbasis chromatography maupun spectrum. Metode tersebut memiliki kelemahan yaitu: harga relatif mahal serta dibutuhkan tenaga ahli. Kelemahan metode berbasis chromatography maupun spectrum memberikan peluang untuk mengembangkan metode yang lebih terjangkau dan fleksibel, yaitu metode dielektrik. Sifat biolistrik bahan diukur menggunakan LCR meter dan rangkaian plat kapasitor. Data biolistrik diolah menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST). Penelitian ini bertujuan untuk menduga kadar alkohol vodka pada minuman sari buah jeruk yang telah dibuat berdasar pemodelan. Proporsi vodka yang ditambahkan pada minuman sari buah, yaitu: 0%:100%; 5%:95%; 10%:90%; 15%:85%; 20%:80%; 25%:75%; dan 100%:0%. Pengukuran sifat biolistrik dilakukan dengan frekuensi, yaitu: 100, 120, 1000, dan 10000 Hz. Parameter input yang digunakan adalah data biolistrik dan output berupa pengukuran kadar alkohol, pH, dan brix. Hasil penelitian menunjukkan nilai induktansi meningkat seiring peningkatan frekuensi. Nilai kapasitansi, resistansi, dan impedansi menurun seiring peningkatan frekuensi. Penambahan vodka pada minuman sari buah jeruk memberikan pengaruh terhadap kadar alkohol, pH, dan brix. Topologi Jaringan Saraf Tiruan terbaik untuk pendugaan kadar alkohol vodka pada minuman sari buah jeruk adalah 4-30-20-3 (4 node input, 30 node hidden layer 1, 20 node hidden layer 2, dan 3 node output) dengan fungsi aktivasi tansig untuk hidden layer 1 dan 2, purelin untuk output layer, fungsi pembelajaran trainlm, dengan 0.1 learning rate dan 0.9 momentum; goal 0.001. Topologi Jaringan Saraf Tiruan terbaik memberikan nilai MSE training 8.9150E-04, R training 0.99897, MSE validasi 9.8666E-04, dan R validasi 9.8666E-04 dengan waktu 1 detik dan 9 iterasi. Metode dielektrik dan Jaringan Saraf Tiruan dapat diimplementasikan sebagai metode pendugaan kadar alkohol yang mudah serta biaya yang lebih terjangkau dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi.
English Abstract
At the same time as the development of the food industry, there are many food innovations (both food and beverages) in the process of making it, those are added by alcohol. The example of a drink that often mixed with alcohol is citrus, lemon, and berry juice drink, while the alcohol used is plain vodka. The majority of Indonesian people are Muslim, so in terms of halal, drinks that containing alcohol is classified khamr. Detection techniques are required to estimate the alcohol level in Citrus juice drink. The detection methods are used mostly based of chromatography or spectrum. These methods have weakness, namely: the price is relatively expensive and needed experts. The weakness of chromatography and spectrum-based methods provide an opportunity to develop more affordable and flexible methods, namely the dielectric method. The properties of the bioelectrical of the material are measured by an LCR meter and a series of capacitor plates. The bioelectrical data is processed by Artificial Neural Network (ANN). This study aims to estimate the alcohol level of vodka in Citrus juice drink that has been made based on modeling. The proportions of vodka added to fruit juice are: 0%: 100%; 5%: 95%; 10%: 90%; 15%: 85%; 20%: 80%; 25%: 75%; and 100%: 0%. Measurement of bioelectrical properties is done by the frequency, namely: 100, 120, 1000, and 10000 Hz. The input parameters are used bioelectrical and output data in the form of measurement of alcohol, pH, and brix.The results of the research showed that the value of inductance increases at the same time as increasing frequency. The value of capacitance, resistance, and impedance decreases with increasing frequency. The addition of vodka in Citrus juice drink has an effect on alcohol level, pH, and brix. The best Neural Network Topologies for estimating vodka alcohol level in Citrus juice drink are 4-30-20-3 (4 node input, 30 node hidden layer 1, 20 node hidden layer 2, dan 3 node output) with the tansig activation function for Hidden layer 1 and 2, purelin for output layer, trainlm learning function, with 0.1 learning rate and 0.9 momentum; Goal 0.001. The best Neural Network Topology gives the value of MSE training 8.9150E-04, R training 0.99897, MSE validation 9.8666E-04, and R validation 9.8666E-04 in 1 second and 9 iteration. The Dielectric Method and Artificial Neural Networks can be implemented as a convenient method of estimating alcohol level and more affordable cost with a high degree of accurac
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTP/2017/454/051709302 |
| Uncontrolled Keywords: | backpropagation, biolistrik, Jaringan Saraf Tiruan, kadar alkohol, minuman sari buah, vodka. |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 634 Orchards, fruits, forestry > 634.3 Citrus and moraceous fruits > 634.31 Oranges |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Pertanian > Teknologi Industri Pertanian |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 17 Oct 2017 02:09 |
| Last Modified: | 04 Sep 2020 06:28 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/3773 |
Actions (login required)
 |
View Item |