Pengenalan pola fisis keluaran sistem penciuman elektronik menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk identifikasi jenis teh hitam

SUWARDI, Dr. Kuwat Triyadi

2008 | Tesis | S2 Ilmu Fisika

Telah dilakukan pengenalan pola-pola fisis keluaran sistem penciuman elektronik (ENose) menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik untuk identifikasi jenis teh hitam. Sistem penciuman elektronik merupakan seperangkat instrumen cerdas yang didesain untuk mendeteksi dan membedakan aroma dengan menggunakan larik sensor gas. Metode kontrol kualitas teh berdasarkan aroma menggunakan E-Nose saat ini terus dikembangkan sebagai metode alternatif selain taster manusia yang tingkat subyektivitasnya relatif tinggi. Enam jenis teh hitam yang digunakan sebagai sampel yaitu BP 1, Dust 1, BP 2, Dust 2, BT 2 dan BBL. Sampel dalam kondisi kering dideteksi aromanya menggunakan sistem penciuman elektronik yang menggunakan larik sensor gas sebagai penginderanya. Keluaran larik sensor gas ini digunakan untuk membangun jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Data dibagi dua kelompok, yaitu data pelatihan dan data uji. Jaringan syaraf tiruan sebagai program pengenalan pola dibangun menggunakan algoritma propagasi balik terdiri dari lapisan masukan, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran. Jumlah node lapisan masukan empat buah dan node lapisan keluaran enam buah. Jumlah node lapisan tersembunyi paling optimal ditentukan dengan cara mensimulasikan konfigurasi sistem, dengan parameter simulasi adalah jumlah node lapisan tersembunyi, laju belajar dan momentum. Pada toleransi error 0,01, tingkat optimal yang diperoleh adalah jaringan syaraf tiruan yang memiliki jumlah node layar tersembunyi 20 node, laju belajar optimal 1,00 dan momentum optimalnya 0,50. Selanjutnya dilakukan otimasi lanjutan dengan memperkecil toleransi error menjadi 0,001 dengan hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi jaringan dalam mengenal polapola yang dilatihkan 100% dan 91% untuk pola-pola yang tidak dilatihkan.

Physical patterns of electronic nose output have been recognized use back propagation artificial neural network to identify kinds of black tea. Electronic nose is a set of smart instruments designed to detect and differ aroma using gas sensor array. Controlling method of tea quality based an aroma using electronic nose continous to develop as an alternative method beside human taster of which subjectivity level is relatively high, today. The six kinds of black tea used as sample are BP 1, Dust 1, BP 2, Dust 2, BT 2 and BBL. The samples are dry are detected using electronic nose. The output of this instrument is used to develop back propagation artificial neural network. The data is devide into two groups, training data and testing data. Artificial neural network as patern recognition program is developed use back propagation algoritm, consisting of input layer, hidden layer and output layer. The number node input layer are four nodes and six nodes for output layer. The number node hidden layer is optimally determined by configuration network simulation. Parameters simulation are variation number node hidden layer, momentum constanta and learning rate. At error tolerance 0,01, the optimal configuration neural network has 20 nodes hidden layer, learning rate 1,0 and momentum 0,3. Then extended optimation which reduce error tolerance to 0,001 is done. The testing result of neural network shows that accuration 100% for recognition patterns trained and 91% for patterns untrained.

Kata Kunci : E,nose,Aroma teh,Jaringan syaraf tiruan propagasi balik,electronic nose,tea aroma,back propagation neural network