Artikel Ilmiah : A1C018073 a.n. AULIYYA AINI

Kembali Update Delete

NIMA1C018073
NamamhsAULIYYA AINI
Judul ArtikelESTIMASI SIFAT FISIKOKIMIA GULA KELAPA KRISTAL DENGAN
PENAMBAHAN GULA PASIR SECARA NON-DESTRUKTIF
MENGGUNAKAN PORTABLE SPECTROMETER DENGAN MULTI-SPECTRAL SENSOR AS7265X
Abstrak (Bhs. Indonesia)Suatu tantangan yang dihadapi para pengepul gula kelapa kristal yaitu
permasalahan para petani yang menambahkan gula pasir untuk mempercepat hasil
produksi sehingga tidak sesuai kualitas ekspor. Penelitian ini menguji coba alat
Portable Vis-NIR dengan sensor AS7265x sebagai solusi dari masalah tersebut
untuk mengestimasi karakteristik fisikokimia dari gula kelapa kristal
menggunakan variasi penambahan gula pasir sebanyak 0-5% (w/v) yang
digunakan untuk pengambilan nilai respons spektral dalam penggunaan Portable
Vis-NIR dengan sensor AS7265x. Karakteristik fisikokimia yang diuji dengan uji
laboratorium antara lain: kadar air (MC), kadar abu (AC), bahan tak larut air (IM),
kadar sukrosa (SC), dan gula reduksi (RS). Data nilai respons spektral dan
karakteristik fisikokimia aktual gula kelapa kristal digunakan untuk mengestimasi
parameter-parameter fisikokimia sesuai standar SNI 3743:2021 dengan Artificial
Neural Network (ANN)-PCA serta regresi linear berganda (MLR)-PCA yang
dirancang melalui bahasa pemrograman Python berdasarkan nilai evaluasi Mean
Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan koefisien korelasi.
Hasil estimasi karakteristik fisikokimia gula kelapa kristal menggunakan ANN
dan MLR diperoleh metode ANN memiliki nilai evaluasi yang lebih minimum
daripada metode MLR, sehingga metode ANN merupakan metode terbaik pada
penelitian ini didasarkan pada nilai error MSE pada kadar air, bahan tak larut air,
dan gula reduksi secara berturut-turut 0,128; 0,097; 0105. Nilai RMSE metode
ANN pada kadar air, bahan tak larut air, dan gula reduksi berturut-turut sebesar
0,357; 0,312; 0,324. Berdasarkan nilai evaluasi yang dihasilkan alat Portable Vis-NIR dengan sensor AS7265x mampu mengestimasi karakteristik fisikokimia gula
kelapa kristal.
Abtrak (Bhs. Inggris)One of challenge faced by granulated coconut sugar collectors is the problem
of farmers adding granulated sugar to speed up production so that it is not of
export quality. This research tested the Portable Vis-NIR tool with the AS7265x
sensor as a solution to this problem to estimate the physicochemical
characteristics of granulated coconut sugar using variations in the addition of
granulated sugar of 0-5% (w/v) which were used to obtain spectral response
values in Portable Vis-NIR with AS7265x sensor. Physicochemical characteristics
tested using laboratory tests include: water content (MC), ash content (AC),
insoluble materials (IM), sucrose content (SC), and reducing sugar (RS). Data on
spectral response values and actual physicochemical characteristics of
granulated coconut sugar are used to estimate physicochemical parameters
according to SNI 3743:2021 standards with Artificial Neural Network (ANN)-
PCA and multiple linear regression (MLR)-PCA designed using the Python
programming language based on evaluation values are Mean Squared Error
(MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and correlation coefficient. The
results of estimating the physicochemical characteristics of granulated coconut
sugar using ANN and MLR obtained ANN method have a minimum evaluation
value than the MLR method, so the ANN method is the best method in this
research based on the value error MSE are moisture content, insoluble materials,
and reducing sugars values of respectively 0.128; 0,097; 0.105. The RMSE value
of the ANN method are moisture content, insoluble materials, and reducing sugars
values of respectively 0.357; 0.312; 0.324. Based on the evaluation value
produced by the Portable Vis-NIR with the AS7265x sensor is able to estimate the
physicochemical characteristics of granulated coconut sugar.
Kata kunciPortable Vis-NIR Spectrometer, Gula Kelapa Kristal, ANN-PCA, MLR-PCA
Pembimbing 1Susanto Budi Sulistyo, S.TP., M.Si., Ph.D.
Pembimbing 2Dr. Pepita Haryanti, S.TP., M.Sc.
Pembimbing 3
Tahun2024
Jumlah Halaman16
Tgl. Entri2024-03-29 13:18:54.126414
Cetak Bukti Unggah
© Universitas Jenderal Soedirman 2026 All rights reserved.