Pengembangan E-NOSE (Electronic Nose) untuk mendeteksi campuran daging sapi dan daging babi dengan metode Random Forest menggunakan Rasberry Pi 4

Zaman, Muhammad Fauzi Badru (2024) Pengembangan E-NOSE (Electronic Nose) untuk mendeteksi campuran daging sapi dan daging babi dengan metode Random Forest menggunakan Rasberry Pi 4. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (255kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (119kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (116kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB 1)
4_bab1.pdf

Download (116kB) | Preview
[img] Text (BAB 2)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (8MB) | Request a copy
[img]
Preview
Text (BAB 4)
7_bab4.pdf

Download (782kB) | Preview
[img] Text (BAB 5)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (104kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf

Download (159kB) | Preview

Abstract

Sebagai negara dengan populasi Muslim terbesar, Indonesia telah mendorong adopsi yang luas terhadap gaya hidup halal, termasuk dalam aspek makanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi antara daging sapi dan daging babi, baik secara tunggal maupun ketika dikombinasikan, menggunakan sistem E-Nose. Sistem E-Nose ini menggunakan 16 sensor gas (MQ2, MQ3, MQ4, MQ5, MQ6, MQ7, MQ8, MQ9, MQ131, MQ135, MQ136, MQ137, MQS2, TGS813, TGS822, TGS 2611) untuk mengukur tingkat gas yang umumnya terdapat dalam proses mengidentifikasi daging sapi dan daging babi. Gas yang terdeteksi dalam daging sapi dan babi diubah menjadi sinyal ADC oleh Arduino, dan kemudian dikonversi menjadi PPM. Nilai PPM yang diuji disimpan dalam sebuah database yang terletak di Raspberry Pi 4. Daging sapi dan babi diklasifikasikan menggunakan metode Random Forest, dan evaluasi analisis meliputi akurasi, presisi, recall F1-score, confusion matrix, dan PCA. Prediksi dari metode Random Forest menunjukkan kesesuaian dengan data pelatihan. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan mampu membedakan antara daging sapi dan daging babi secara efektif, baik dalam bentuk murni maupun ketika dikombinasikan, sehingga individu dapat menghindari konsumsi makanan yang diharamkan (haram) dan mengatasi praktik penipuan yang dilakukan oleh pedagang.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Electronic Nose; Makanan Halal dan Haram; Random Forest; Raspberry Pi 4; Arduino Mega
Subjects: Data Processing, Computer Science
Technology, Applied Sciences
Applied Physics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Fisika
Depositing User: Muhammad Fauzi Badru Zaman
Date Deposited: 05 Jun 2024 06:12
Last Modified: 05 Jun 2024 06:12
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/88420

Actions (login required)

View Item View Item