| NIM | A1H014028 |
|---|
| Namamhs | NIKEN SRI WAHYUNINGSIH |
|---|
| Judul Artikel | IDENTIFIKASI KONSENTRASI PATCHOULI ALCOHOL PADA MINYAK NILAM MENGGUNAKAN DERET SENSOR GAS MOS DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Penentuan kualitas minyak nilam menggunakan metode Gas Chromatography - Mass Spectrometry (GC-MS) secara laboratorium tidak memungkinkan dilakukan oleh Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Untuk itu, perlu ada suatu alat dan analisis yang dapat mengidentifikasi minyak nilam yang lebih sederhana dan murah yaitu menggunakan Alat Ukur Aroma dan Volatil Berbasis Sensor Gas. Penelitian ini menggunakan jenis sensor gas Metal Oxide Semiconductor (MOS) yang terdiri dari 9 deret sensor gas MOS dan sistem akuisisi data. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui respon sensitifitas individu sensor gas terhadap konsentrasi patchouli alcohol pada minyak nilam, (2) mengetahui tingkat keberhasilan sensor gas dengan perbedaan frekuensi dan duty cycle dalam mengklasifikasi konsentrasi patchouli alcohol pada minyak nilam menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation. Variabel pada penelitian ini adalah keluaran 9 sensor gas MOS (TGS 2600, TGS 2602, TGS 2620, MQ 3, MQ 135, MQ 137, F AQ1, F SB30, dan FIS 12A). Berdasarkan penelitian, sensor TGS2602 memberikan respon sensitifitas paling tinggi. Modulasi terbaik selama pengukuran yaitu pada frekuensi 0,25Hz duty cycle 75% pada 9 neuron hidden layer menghasilkan akurasi pelatihan 98,6% dan akurasi pengujian 81,9%. Rata-rata akurasi sistem identifikasi ini adalah 90,3%. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Determination of quality of patchouli oil using Gas Chromatography - Mass Spectrometry (GC-MS) method in a laboratory does not allow done by Micro Small and Medium Enterprises (MSMEs). Therefore, it is necessary to develop a tool and analysis that can identify patchouli oil that is simpler and cheaper using Aroma and Volatile based Gas Sensors. In this research, 9 series of Metal Oxide Semiconductor (MOS) gas sensors and data acquisition systems were utilized. This research aims to (1) study the response of individual sensitivity of gas sensors to patchouli alcohol concentration in patchouli oil, (2) determine the success rate of gas sensors with the difference in frequency and duty cycle in classifying patchouli alcohol concentration in patchouli oil using backpropagation artificial neural network method. The variables used as inputs of the developed neural network are output signals of 9 MOS gas sensors (TGS 2600, TGS 2602, TGS 2620, MQ 3, MQ 135, MQ 137, F AQ1, F SB30, and FIS 12A). Based on the experiment, TGS 2602 gas sensor gives the highest response sensitivity. The best modulation during measurement is at a frequency of 0,25Hz and duty cycle of 75% using neural network with 9 hidden layer neurons which produces 98,6% training accuracy and 81,9% testing accuracy. Thus, the average accuracy of this identification system is 90,3%. |
|---|
| Kata kunci | Minyak nilam, sensor gas MOS, sensitivitas, Jaringan Syaraf Tiruan, akurasi |
|---|
| Pembimbing 1 | Arief Sudarmaji, S.T., M.T., Ph.D. |
|---|
| Pembimbing 2 | Susanto Budi Sulistyo, S.TP., M.Si., Ph.D. |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2019 |
|---|
| Jumlah Halaman | 10 |
|---|
| Tgl. Entri | 2019-01-18 19:18:47.488372 |
|---|