Record Details

Sistem Klasifikasi Saus Cabai mengandung Formalin dengan Sensor TCS3200 dan Sensor Groove-HCHO menggunakan Metode K-Nearest Neighbor berbasis Arduino

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Sistem Klasifikasi Saus Cabai mengandung Formalin dengan Sensor TCS3200 dan Sensor Groove-HCHO menggunakan Metode K-Nearest Neighbor berbasis Arduino
 
Added Entry - Uncontrolled Name Attamimi, Hamzah
Syauqy, Dahnial
Fitriyah, Hurriyatul
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Saus cabai ataupun saus sambal adalah saus yang dibuat dengan menggunakan bahan utama cabai, yang diolah dengan menambahkan bumbu-bumbu dan bahan makanan yang diizinkan, atau juga tanpa penambahan makanan lain. Namun di Indonesia sendiri terdapat istilah saus palsu yang sering digunakan untuk mendefinisikan saus yang mengandung bahan berbahaya bagi kesehatan tubuh, salah satu bahan berbahaya yang digunakan adalah formalin. Pada dasarnya pengecekan saus cabai mengandung formalin dilakukan oleh tenaga ahli dengan cara mencampurkan sempel saus kedalam tabung reaksi dan diacampukan dengan pereaksi khusus formalin, hasil pemeriksaan juga membutuhkan waktu yang tidak sebentar. Berdasarkan permasalahan tersebut diperlukan untuk merancang sebuah sistem yang dapat memudahkan pengecekkan saus cabai mengandung formalin, dan tidak memakan banyak waktu dalam proses pemeriksaannya. Pada penelitian sistem pendeteksi saus cabai mengandung formalin menggunakan parameter warna dan kadar gas formalin dalam sempel saus. Mikrokontroler Arduino Mega digunakan sebagai pengolah data pada sistem. Sistem akan mengklasifikasikan data Nonformalin dan Berformalin dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Pada penelitian ini menggunakan 20 data uji diterapkan dalam 60 data latih yang digunakan untuk menentukan tingkat akurasi klasifikasi dari penggunaan metode K-Nearest Neighbor dengan nilai K=3 sebesar 85%, K=5 sebesar 85%, dan K=7 sebesar 80%. Sedangkan, untuk rata-rata waktu komputasi yang didapat dari 10 kali pengujian yaitu sebesar 1807.3ms.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10461
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 1 (2022): Januari 2022
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com