Implementasi Sensor Gas MQ-136 Dan MQ-137 Untuk Mendeteksi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode Neural Network

Main Article Content

Lailia Rahmawati
Achmad Maulana Hakimuddin
Izzatul Umami

Abstract

Daging sapi merupakan pangan penting dalam budaya dan tradisi makanan di Indonesia, walaupun konsumsi daging sapi relative lebih rendah dibandingkan dengan konsumsi ikan ataupun ayam broiler.  Bahan olahan makanan dari daging sapi haruslah dipilih yang berkualitas baik. Kualitas daging sapi bergantung dengan tingkat kesegaran daging sapi tersebut. Tingkat kesegaran daging sapi ditentukan dari warna, tekstur, rasa dan aroma.  Penelitian ini merancang suatu sistem untuk menentukan tingkat kesegaran daging sapi dengan menggunakan neural network. Sistem ini memanfaatkan electronic nose dengan menggunakan sensor gas dengan jenis MQ-136 dan MQ-137. Data sensor diproses ke mikrokontroler dan mikrokontoler mengirimkan data sensor ke PC yang telah terprogram neural network. Hasil percobaan menunjukkan tingkat keberhasilan 70% dari 3 kali pengujian daging sapi segar dan tingkat keberhasilan terbaik 100% dari 3 kali pengujian daging busuk. Pada sistem ini diharapkan dapat menggantikan indra penciuman manusia dan membantu manusia untuk mendapatkan daging sapi yang segar dan layak konsumsi.

Article Details

How to Cite
Lailia Rahmawati, Achmad Maulana Hakimuddin, & Izzatul Umami. (2020). Implementasi Sensor Gas MQ-136 Dan MQ-137 Untuk Mendeteksi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode Neural Network. Jurnal Intake : Jurnal Penelitian Ilmu Teknik Dan Terapan, 11(2), 71-79. https://doi.org/10.48056/jintake.v11i2.130
Section
Articles
Author Biographies

Lailia Rahmawati, Universitas Darul Ulum

Teknik Informatika, Universitas Darul Ulum

Achmad Maulana Hakimuddin, Universitas Darul Ulum

Teknik Informatika, Universitas Darul Ulum, Jombang

Izzatul Umami, Universitas Darul Ulum

Teknik Informatika, Universitas Darul Ulum

References

Haman Bagus Firmansyah, Dahniel SauqY, Mohammad Hannats Hanafi Ichsan, “Implementasi Sistem Penentuan Kesegaran Daging Sapi Lokal Beradasarkan Warna dan Kadar Amonia engan metode Jaringan syaraf tiruan berbasis Embedde system”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 3, No.5. 2019.

Abdul Kadir, From Zero To A Pro Arduino. Yogyakarta, Andi, 2015

“Arduino Playground, https://playground.arduino.cc/, diakses pada 20 Mei 2019

“Overview”, https://www.spyder-ide.org/, diakses pada 17 Mei 2019

Marc L’Huillier, David Primrose, Hannah Stewart danJillian Harriot.

Tren konsumsi dan preferensi daging sapi di IndonesiaAustralia. 2018

Soeparno.Ilmu dan Teknologi Daging. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. 1992.

Astawan, P. D. (2004, Mei). Pentingnya mengkonsumsi daging. http://peternakantaurus.wordpress.com/2010/07/26/penting nya- mengkonsumsi-daging diakses 17 Mei 2019

Adam, Agus Setiawan, Marzuwarman, “Implementasi Neural network untuk Menentukan Kesegaran Daging Ikan Tongkol” Jurnal Inovtek Polbeng, Vol. 09, No.1, 2019.

Nadya, Ayu dan Nafiasari, “Penganalisisan Kesegaran Daging Sapi Dan Daging Babi Berdasarkan Klasifikasi Warna Dan Kelembaban”, 2018.

Standar Nasional Indonesia. Mutu Karkas Dan Daging Sapi. Jakarta. Badan Standarisasi Nasional 10687 SNI 3932 -2008

Muhammad Rivai, Fajar Budiman, Djoko Purwanto And 4joshwa Simamora, Meat Freshness Identification System Using Gas Sensor Array And Color Sensor In Conjunction With Neural Network Pattern Recognition, Journal of Theoretical and Applied Information Technology . Vol.96. No 12. 2018

Purnama. Benny, Pengantar Machine Learing, Bandung, Informatika, 2019.

E. Risdianto dan M. Wiwit, 43 Trik Cepat Belajar Excel, Jakarta, Halama n Moeka Publishing, 2019