PENDUGAAN KANDUNGAN KARBOHIDRAT DAN PROTEIN BIJI BUAH MARKISA MANIS (Passiflora ligularis) MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN (JST) BERDASARKAN SPEKTROSKOPI NEAR INFRARED (NIR)

DIANA, PEBRIANI DAULAY (2019) PENDUGAAN KANDUNGAN KARBOHIDRAT DAN PROTEIN BIJI BUAH MARKISA MANIS (Passiflora ligularis) MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN (JST) BERDASARKAN SPEKTROSKOPI NEAR INFRARED (NIR). Masters thesis, Universitas Andalas.

Preview	Text Cover + Abstrak.pdf - Published Version Download (425kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf - Published Version Download (295kB) | Preview
Preview	Text BAB V.pdf - Published Version Download (269kB) | Preview
Preview	Text Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (429kB) | Preview
	Text Full Text.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Penelitian ini berjudul “Pendugaan Kandungan Karbohidrat dan Protein Biji Buah Markisa Manis (Passiflora ligularis) Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Berdasarkan Spektroskopi Near Infrared (NIR)” dengan tujuan (1) untuk mengembangkan metode jaringan saraf tiruan dalam memprediksi kandungan karbohidrat dan protein biji buah markisa manis dan (2) mempelajari pengaruh hubungan variasi jumlah PC dan variasi jumlah neuron dalam menghasilkan model prediksi terbaik dari tiga tingkat kematangan yaitu 120 HSB, 130 HSB dan 140 HSB. Metode penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan melakukan beberapa tahapan pengambilan data yaitu tahapan pengukuran data spektra NIR dan tahapan pengukuran data kimia biji buah markisa manis di laboratorium. Analisis data kimia hasil di laboratorium menggunakan ANOVA dan uji lanjut Duncan untuk melihat pengaruh tingkat kematangan terhadap parameter, sedangkan analisis komponen utama untuk memperoleh masukan dengan SPSS 19 dan analisis JST untuk memperoleh nilai prediksi menggunakan Matlab R2014a. Penelitian ini menghasilkan model terbaik untuk menduga kandungan karbohidrat dan protein biji buah markisa manis secara berturut-turut (input-neuron-output) yaitu 7 -7 -1 dan 11 - 15 -1 (hijau), 11-15-1 dan 11–9-1 (hijau orange) serta 11-9-1 dan 11-7-1 (orange dan keseluruhan). Selain itu, hubungan variasi jumlah PC dan variasi jumlah neuron menghasilkan prediksi terbaik dari ketiga tingkat kematangan yaitu 11 PC-9 neuron pada tingkat kematangan orange dengan nilai MSE validasi terbaik sebesar 0,034383 (kandungan karbohidrat) dan 11 PC-9 neuron tingkat kematangan hijau orange (kandungan protein) dengan nilai MSE validasi terbaik sebesar 0,028644.

Actions (login required)

View Item