Marofi, M Nuzulul (2017) Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Frekuensi Penggunaan Minyak Goreng Dengan Menggunakan Metode Bayes. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penggunaan minyak goreng secara berulang melebihi batas wajar dapat menimbulkan berbagai macam penyakit yang sangat berbahaya bagi kesehatan manusia, seperti gagal jantung, berisiko tinggi terkena penyakit diabetes, jantung koroner, dan lain-lain. Namun, saat ini penggunaan minyak goreng secara berulang masih tinggi. Hal itu ditunjukkan oleh hasil penelitian di Kota Maskassar menunjukkan masyarakat miskin dan tidak miskin menggunakan minyak goreng yang sama untuk menggoreng dua kali sebanyak 61,2 persen, tiga kali sebanyak 19,6 persen, dan empat kali sebanyak 5,4 persen. Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan sistem otomatisasi untuk mengklasifikasi frekuensi penggunaan minyak goreng sehingga dapat digunakan untuk klasifikasi frekuensi penggunaan minyak goreng yang telah digunakan beberapa kali secara akurat. Pada penelitian kali ini, parameter yang digunakan adalah warna dan tingkat kekeruhan minyak goreng. Penentuan klasifikasi minyak goreng berdasarkan warna dan tingkat kekeruhan minyak goreng diperoleh dari hasil pembacaan sensor warna TCS3200 dan sensor fotodioda oleh mikrokontroler Arduino uno dengan menggunakan metode Bayes, karena metode ini merupakan salah satu metode klasifikasi yang cukup sederhana, mudah dipahami, dan memunyai kecepatan komputasi yang tinggi. Dari hasil pengujian yang dilakukan, diketahui persentase error pembacaan sensor warna TCS3200 adalah sebesar 1,9% dan sensor fotodioda dapat bekerja dengan baik. Terlihat apabila minyak goreng keadaannya semakin keruh, maka nilai dari sensor fotodioda semakin kecil. Selanjutnya, pada pengujian sistem menggunakan metode Bayes dengan jumlah data latih sebanyak 65 data dan data uji sebanyak 35 data, diperoleh akurasi sebesar 71,42% dengan waktu komputasi sistem rata-rata selama 13,144 detik.
English Abstract
The use of cooking oil repeatedly and beyond the normal limits (waste cooking oil) can cause variety of dangerous diseases to human health such as heart failure, high risk of diabetes, coronary heart disease, and others. However, the use of waste cooking oil is still high today. This is shown from the results of research in Makassar which is poor and rich people use the same cooking oil for frying as much as 61.2 percent use it twice, 19.6 percent use it three times, and 5.4 percent use it as four time. Based on the problem, it is necessary to have an automation system for classifying the frequency of the using cooking oil, so it can be used for the frequency classification of the use of cooking oil that has been used several times (waste cooking oil) accurately. In this study, the parameters used are the color and turbidity level of cooking oil. Determination of cooking oil classification is based on color and turbidity level of oil obtained from TCS3200 color sensor readings and sensor photodiode by Arduino Uno microcontroller by using Bayes methods. This method is chosen because it is one of the classification method that is quite simple, easy to understand, and has high computing speed. From the results of the tests performed, it is known the percentage error reading TCS3200 color sensor is 1.9% and photodiode sensor can work well. So, if the cooking oil is more turbid, the value of the photodiode sensor is smaller. Furthermore, the test system using Bayes methods with the amount of training data is 65 data and test data is 35 data obtained an accuracy of 71.42% with a system of computing time on average over 13.144 seconds.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/277/051705243 |
| Uncontrolled Keywords: | Minyak Goreng, Sensor, Klasifikasi, Bayes |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.4 Computer pattern recognition |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 27 Jul 2017 08:07 |
| Last Modified: | 20 Oct 2020 06:25 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/730 |
![[thumbnail of Bagian Depan.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Bagian Depan.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB I.pdf Download (754kB) |
|
Text
BAB II.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB III.pdf Download (707kB) |
|
Text
BAB IV.pdf Download (756kB) |
|
Text
BAB V.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB VI.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB VII.pdf Download (691kB) |
Preview |
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (715kB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |