Daftar Isi:
  • Protein merupakan komponen kimia yang menjadi dasar klasifikasi tepung terigu. Pada produksi tepung terigu, pengukuran kadar protein dan komponen kimia lain secara cepat sangat diperlukan. Teknik konvensional tidak dapat diterapkan karena perlu waktu relatif lama dan persiapan sampel. Salah satu metode yang digunakan adalah Near Infrared Spectroscopy (NIRS), namun biaya mahal. Karena itu, perlu dicari alternatif tentang pengukuran lebih murah. Setiap bahan memiliki sifat listrik berbeda sesuai komposisinya. Sifat listrik bahan dapat dilihat dengan mengukur kapasitansi dan resistansi menggunakan LCR meter (Inductance (L), Capacitance (C), and Resistance (R)) yang dirangkai dengan plat kapasitor. Nilai biolistrik tersebut digunakan klasifikasi tepung terigu dengan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST). Penelitian ini menggunakan trial and error variasi fungsi aktivasi, fungsi pembelajaran, jumlah hidden layer, jumlah node per hidden layer serta jumlah epoch. Hasil penelitian menunjukkan ada korelasi kuat antara sifat biolistrik dan kelas protein tepung terigu dengan nilai koefisien korelasi (R) validasi sebesar 0.97743. Topologi JST menghasilkan nilai Mean Square Error (MSE) dan R terbaik yaitu 2-20-50-3 terdiri dari 2 node input (kapasitansi dan resistansi), 20 node hidden layer 1, 50 node hidden layer 2, dan 3 node output (Hard Flour, Medium Flour, dan Soft Flour), fungsi aktivasi tansig pada hidden layer dan output layer, fungsi pembelajaran Trainbr, learning rate 0.1, dan momentum 0.9. Topologi tersebut menghasilkan MSE validasi sebesar 0.0399 sehingga mendukung penggunaan sifat biolistrik dan JST untuk mengklasifikasikan tepung terigu sesuai kadar proteinnya.