Cover Image

Sistem Klasifikasi Bakso Yang Mengandung Boraks Dengan Sensor Warna Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Arduino

Main Author: Saputra, Dimas Dwi
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2020
Subjects:
001.012 Classification
Online Access: http://repository.ub.ac.id/180800/1/Dimas%20Dwi%20Saputra.pdf
http://repository.ub.ac.id/180800/
ctrlnum 180800
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/180800/</relation><title>Sistem Klasifikasi Bakso Yang Mengandung Boraks Dengan Sensor Warna Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Arduino</title><creator>Saputra, Dimas Dwi</creator><subject>001.012 Classification</subject><description>Bakso merupakan makan favorite masyarakat Indonesia dari berbagai kalangan, ada berbagai macam jenis bakso berdasarkan penggunaan daging yang digunakan seperti bakso ayam, bakso sapi, bakso udang ataupun bakso kelinci. Bakso juga merupakan makanan yang mempunyai cita rasa yang lezat serta kandungan gizi, protein, vitamin pada bakso dapat bermanfaat bagi tubuh. Akan tetapi telah banyak beredar bakso dengan kandungan dari zat kimia berbahaya dalam hal ini adalah boraks. Boraks merupakan senyawa kimia untuk digunakan sebagai bahan pemngawet kayu, pembasmi serangga dan bahan pembuatan detergen. Penggunaan bahan boraks pada bakso bertujuan agar bakso yang dijual oleh oknum pedagang curang dapat lebih awet serta mempunyai tekstur dan bentuk yang bagus, sehingga masyarakat dapat tertarik untuk membeli bakso tersebut. Untuk mengatasi tindakan kecurangan tersebut perlu dirancang sebuah sistem untuk melakukan pengklasifikasian bakso mengandung boraks dengan bakso yang tidak mengandung borkas. Agar sistem dapat diimplementasikan maka dalam penerapanya dibutuhkan mikrokontroller Arduino Mega untuk memproses data seerta perhitungan klasifikasi, sensor warna untuk membedakan warna dari objek bakso yang diujikan dan sensor pH untuk mendeteksi kadar pH pada bakso. Supaya sistem ini dapat melakukan klasifikasi, sistem ini akan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K 3,5,7,9,11,13,15,17. Hasil pebedaan nilai K tersebut akan dibandingkan dengan nilai K lainnya untuk mengetahui nilai K mana yang memiliki akurasi tertinggi. Dari pengujian pada sistem, akurasi tertinggi diapatkan sebesar 93,33% dengan menerapkan nilai K 5 pada metode K-Nearest Neighbo</description><date>2020-01-06</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/180800/1/Dimas%20Dwi%20Saputra.pdf</identifier><identifier> Saputra, Dimas Dwi (2020) Sistem Klasifikasi Bakso Yang Mengandung Boraks Dengan Sensor Warna Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Arduino. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FILKOM/2020/85/052003047</relation><recordID>180800</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Saputra, Dimas Dwi
title Sistem Klasifikasi Bakso Yang Mengandung Boraks Dengan Sensor Warna Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Arduino
publishDate 2020
topic 001.012 Classification
url http://repository.ub.ac.id/180800/1/Dimas%20Dwi%20Saputra.pdf
http://repository.ub.ac.id/180800/
contents Bakso merupakan makan favorite masyarakat Indonesia dari berbagai kalangan, ada berbagai macam jenis bakso berdasarkan penggunaan daging yang digunakan seperti bakso ayam, bakso sapi, bakso udang ataupun bakso kelinci. Bakso juga merupakan makanan yang mempunyai cita rasa yang lezat serta kandungan gizi, protein, vitamin pada bakso dapat bermanfaat bagi tubuh. Akan tetapi telah banyak beredar bakso dengan kandungan dari zat kimia berbahaya dalam hal ini adalah boraks. Boraks merupakan senyawa kimia untuk digunakan sebagai bahan pemngawet kayu, pembasmi serangga dan bahan pembuatan detergen. Penggunaan bahan boraks pada bakso bertujuan agar bakso yang dijual oleh oknum pedagang curang dapat lebih awet serta mempunyai tekstur dan bentuk yang bagus, sehingga masyarakat dapat tertarik untuk membeli bakso tersebut. Untuk mengatasi tindakan kecurangan tersebut perlu dirancang sebuah sistem untuk melakukan pengklasifikasian bakso mengandung boraks dengan bakso yang tidak mengandung borkas. Agar sistem dapat diimplementasikan maka dalam penerapanya dibutuhkan mikrokontroller Arduino Mega untuk memproses data seerta perhitungan klasifikasi, sensor warna untuk membedakan warna dari objek bakso yang diujikan dan sensor pH untuk mendeteksi kadar pH pada bakso. Supaya sistem ini dapat melakukan klasifikasi, sistem ini akan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K 3,5,7,9,11,13,15,17. Hasil pebedaan nilai K tersebut akan dibandingkan dengan nilai K lainnya untuk mengetahui nilai K mana yang memiliki akurasi tertinggi. Dari pengujian pada sistem, akurasi tertinggi diapatkan sebesar 93,33% dengan menerapkan nilai K 5 pada metode K-Nearest Neighbo
id IOS4666.180800
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2021-10-28T07:03:34Z
last_indexed 2021-10-28T07:03:34Z
recordtype dc
_version_ 1751453873252335616
score 17.538404

Lihat Juga