Record Details

Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Kualitas Minyak Goreng berdasarkan Warna dan Kejernihan menggunakan Metode Naive Bayes berbasis Arduino Uno

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Kualitas Minyak Goreng berdasarkan Warna dan Kejernihan menggunakan Metode Naive Bayes berbasis Arduino Uno
 
Added Entry - Uncontrolled Name Kustijono, Joan Chandra
Utaminingrum, Fitri
Prasetio, Barlian Henryranu
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Minyak goreng merupakan salah satu kebutuhan pokok masyarakat Indonesia untuk bahan pengolah makanan khususnya proses penggorengan. Minyak goreng jenis sawit paling umum digunakan oleh masyarakat Indonesia karena cocok dengan cita rasa menggoreng masyarakat Indonesia. Dalam penggunaannya, sering kali minyak goreng digunakan berulang untuk penghematan yang diketahui sebagai minyak jelantah. Penggunaan minyak bekas pakai dapat mengakibatkan meningkatnya resiko terhadap beberapa penyakit bagi tubuh, seperti Karsinoma dan diare yang disebabkan dengan menumpuknya bilangan peroksida, serta perubahan warna dan kejernihan pada minyak. Untuk mengetahui kualitas minyak, metode yang digunakan saat ini adalah melakukan uji bilangan peroksida pada laboratorium. Namun metode ini membutuhkan waktu yang lebih lama dan harga yang tidak murah. Sehingga diciptakan sistem yang dapat mendeteksi kualitas minyak goreng berdasarkan warna dan kejernihan menggunakan metode Naive Bayes untuk mempersingkat waktu dengan harga yang lebih murah. Penelitian ini menggunakan sensor TCS3200 untuk mendeteksi perubahan warna, dan sensor LDR untuk mendeteksi kejernihan minyak. Terdapat 2 kelas yang digunakan, yaitu kelas Layak untuk menyatakan bahwa minyak masih layak digunakan dan kelas Tidak Layak untuk menyatakan bahwa minyak sudah tidak layak digunakan. Pada hasil penelitian, didapatkan akurasi sensor TCS3200 sebesar 95,15%, akurasi metode Naive Bayes sebesar 87,5%, dan akurasi keseluruhan sistem sebesar 87,5%.
 
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/11436
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 8 (2022): Agustus 2022
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com