Laporkan Masalah

OPTIMASI MODEL KLASIFIKASI KUALITAS TEH HIJAU BERDASARKAN SELEKSI FITUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

YESSI IDIANINGRUM TW, Budi Sumanto, S.Si., M.Eng

2022 | Tugas Akhir | D4 Teknologi Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol

Teh merupakan salah satu jenis bahan minuman dari pucuk daun teh yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat. Teh juga merupakan salah satu komoditas ekspor yang memberikan hasil besar bagi devisa negara. Teh hijau merupakan salah satu jenis teh yang paling sering dikonsumsi oleh masyarakat karena selain menyegarkan juga memiliki manfaat bagi kesehatan tubuh. Teh hijau memiliki beberapa tingkat jenis kualitas yaitu gunpower, pecco, dan keringan, masing- masing dari kualitas tersebut dihasilkan dari tingkat pengambilan daun tehnya. Pengujian pada aroma oleh manusia tidak menghasilkan hasil yang signifikan, sehingga diperlukan alat yang bekerja secara objektif untuk membantu proses klasifikasi aroma teh hijau tersebut, yaitu e-nose. Pembacaan sensor menghasilkan cukup banyak data yang akan menyebabkan kurangnya keefektifan dan dapat menurunkan kinerja dari model klasifikasi pada proses pengolahan data. Sehingga dilakukan pemilihan fitur yang terbaik sehingga performa model klasifikasinya menghasilkan nilai akurasi, presisi dan sensitivitas yang lebih baik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi terbesar ditunjukkan oleh kombinasi 2 susunan fitur yang terdiri dari kurtosis dan standar deviasi. Penerapan fitur tersebut menghasilkan nilai performa yang lebih baik dengan nilai akurasi sebesar 94,44%, nilai presisinya 95,24%, dan sensitivitasnya sebesar 94,44%.

Tea is one type of beverage material from tea leaf shoots that is widely consumed by the community. Tea is also one of the export commodities that provide large returns for the country's foreign exchange. Green tea is one type of tea that is most often consumed by the public because in addition to refreshing it also has benefits for the health of the body. Green tea has several levels of quality, namely gunpower, pecco, and lightness, each of which is produced from the level of tea leaf extraction. Tests on aroma by humans did not produce significant results, so a tool that works objectively is needed to help the process of classifying the green tea aroma, namely e-nose. Sensor readings produce quite a lot of data which will cause a lack of effectiveness and can reduce the performance of the classification model in the data processing process. So that the best feature is selected so that the performance of the classification model produces better accuracy, precision and sensitivity values. The results of this study indicate that the greatest accuracy is indicated by a combination of 2 feature arrangements consisting of kurtosis and standard deviation. The application of these features resulted in a better performance value with an accuracy value of 94.44%, a precision value of 95.24%, and a sensitivity of 94.44%.

Kata Kunci : Teh Hijau, E-Nose, Seleksi Fitur, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix

  1. D4-2022-460882-abstract.pdf  
  2. D4-2022-460882-bibliography.pdf  
  3. D4-2022-460882-tableofcontent.pdf  
  4. D4-2022-460882-title.pdf