Kajian Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Untuk Deteksi Bau

Zahri Hasanati; Dwiny Meidelfi

doi:10.52158/jacost.v1i2.113

Kajian Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Untuk Deteksi Bau

Zahri Hasanati Politeknik Negeri Padang
Dwiny Meidelfi Politeknik Negeri Padang

DOI: https://doi.org/10.52158/jacost.v1i2.113
I will put the dimension here

Keywords: bau, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, hidung elektronik, deteksi

Abstract

Perkembangan teknologi yang semakin pesat dan maju sehingga berdampak terciptanya alat atau sistem yang mampu bekerja seperti jaringan manusia, salah satu contohnya adalah sistem yang bekerja mirip dengan cara kerja hidung manusia atau e-nose. Dengan adanya bantuan sistem ini, maka dapat membantu mempermudah manusia dalam mengidentifikasi serta mengklasifikasikan bau yang tidak dapat tercium atau terdeteksi oleh hidung manusia serta dapat juga meningkatkan akurasi dan ketepatan dalam mengenali bau-bau yang ada. Cara kerja atau prinsip dari e-nose dalam mendeteksi bau yaitu dengan memanfaatkan berbagai reseptor-reseptor untuk dapat mengklasifikasikan bau dan masing-masing reseptor akan memberikan hasil respon atau output yang berbeda-beda dari satu jenis bau yang diuji. Pendekatan yang dilakukan pada pembuatan kajian ini adalah pengenalan pola yaitu belajar dari pola-pola atau contoh yang telah dicoba sebelumnya untuk dapat dikenali oleh sistem agar dapat mendapatkan hasil yang diinginkan atau sesuai target. Untuk dapat membuat sistem deteksi ini dibutuhkan metode yang mampu bekerja seperti jaringan manusia, metodenya yang sering digunakan adalah Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network. Metode yang sering dipakai dalam membuat e-nose adalah Jaringan Syaraf Tiruan. Jaringan Syaraf Tiruan adalah cara untuk proses informasi yang kerjanya meniru sistem syaraf biologi manusia mirip dengan kerja otak.. Penelitian ini dilakukan dengan mempelajari dan mendalami penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Hasil studi literatur yang dilakukan menghasilkan kesimpulan bahwa implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation bekerja dengan baik dalam mengenali dan mendeteksi bau. Pada penelitian ini diharapkan dapat membantu mahasiswa, peneliti dan pihak-pihak terkait dalam merancang dan membangun sistem yang menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. S. Yuwono, “Kuantifikasi Bau dan Polusi Bau di Indonesia ( Odour Quantification and Odour Pollution in Indonesia ) Kuantifikasi Bau dan Polusi Bau di Indonesia ( Odour Quantification and Odour Pollution in Indonesia ) Arief Sabdo Yuwono,” no. June, 2016.

O. A. Putra and M. H. Hersyah, “IDENTIFIKASI AROMA TEH DENGAN E-NOSE MENGGUNAKAN,” no. November, 2016.

Y. A. Lesnussa, L. J. Sinay, and M. R. Idah, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue ( DBD ) di Kota Ambon,” vol. 13, no. 2, pp. 63–72, 2017.

R. W. Purnamasari, “BACKPROPAGATION SEBAGAI SISTEM DETEKSI PENYAKIT TUBERCULOSIS ( TBC ),” 2013.

D. L. Chrisal Aji Lintang, Triyogatama Wahyu Widodo, “Rancang Bangun Electronic Nose untuk Mendeteksi Tingkat Kebusukan Ikan Air Tawar 1,” vol. 6, no. 2, pp. 129–140, 2016.

A. S. Budi Gunawan, “Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Sistem E-Nose,” pp. 317–325, 2017.

I. N. Rahmani, D. Lelono, and K. Triyana, “Klasifikasi Kakao Berbasis e-nose dengan Metode Neuro Fuzzy,” vol. 8, no. 1, 2018.

A. F. Hudhori, “DESAIN ELECTRONIC NOSE UNTUK PENGENALAN JENIS KOPI LOKAL BERBASIS SENSOR GAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN MUNDUR.”

M. Ulfa et al., “Desain Sistem Pengenalan dan Klasifikasi Kopi Bubuk Bermerek Dengan Menggunakan Electronic Nose Berbasis Artifical Neural Network,” vol. 1, no. 2, pp. 51–60, 2019.

D. Rabersyah, “IDENTIFIKASI JENIS BUBUK KOPI MENGGUNAKAN ELECTRONIC NOSE,” no. 3, 2016.

Y. B. Widodo, U. Mohammad, H. Thamrin, G. Discent, P. Balik, and S. G. Descent, “Pengenalan angka tulisan tangan menggunakan jaringan syaraf buatan,” vol. 5, no. 1, pp. 51–54, 2019.

W. Astuti, D. Lenono, and F. Faizah, “Identifikasi Tahu Berformalin dengan Electronic Nose Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst., vol. 6, no. 2, p. 211, 2016.

N. ULYA, “IDENTIFIKASI KANDUNGAN MINYAK GORENG MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION,” 2019.

Published

2020-12-16

How to Cite

[1]

Z. Hasanati and Dwiny Meidelfi, “Kajian Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Untuk Deteksi Bau ”, J. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 90 - 95, Dec. 2020.

Download Citation

Issue

Vol 1 No 2 (2020): Desember 2020

Section

Articles

Pernyataan Hak Cipta dan Lisensi

Dengan mengirimkan manuskrip ke Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST), penulis setuju dengan kebijakan ini. Tidak diperlukan persetujuan dokumen khusus.

Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
Penulis mempertahankan semua hak mereka atas karya yang diterbitkan, tak terbatas pada hak-hak yang diatur dalam laman ini.
Penulis mengakui bahwa Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) sebagai yang pertama kali mempublikasikan dengan lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional (CC BY-SA).
Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif dari naskah yang telah terbit di jurnal ini kedalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi kedalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST);
Penulis menjamin bahwa artikel asli, ditulis oleh penulis yang disebutkan, belum pernah dipublikasikan sebelumnya, tidak mengandung pernyataan yang melanggar hukum, tidak melanggar hak orang lain, tunduk pada hak cipta yang secara eksklusif dipegang oleh penulis.
Jika artikel dipersiapkan bersama oleh lebih dari satu penulis, setiap penulis yang mengirimkan naskah menjamin bahwa dia telah diberi wewenang oleh semua penulis bersama untuk menyetujui hak cipta dan pemberitahuan lisensi (perjanjian) atas nama mereka, dan setuju untuk memberi tahu rekan penulis persyaratan kebijakan ini. Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) tidak akan dimintai pertanggungjawaban atas apa pun yang mungkin timbul karena perselisihan internal penulis.

Lisensi :

Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) diterbitkan berdasarkan ketentuan Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional (CC BY-SA). Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk :.

Berbagi — menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun;
Adaptasi — menggubah, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk kepentingan apapun.

Lisensi :

Atribusi — Anda harus mencantumkan nama yang sesuai, mencantumkan tautan terhadap lisensi, dan menyatakan bahwa telah ada perubahan yang dilakukan. Anda dapat melakukan hal ini dengan cara yang sesuai, namun tidak mengisyaratkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
BerbagiSerupa — Apabila Anda menggubah, mengubah, atau membuat turunan dari materi ini, Anda harus menyebarluaskan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama dengan materi asli.