Tag: Machine Learning

PROSIDING B SNAST 2018 || SEMINAR NASIONAL APLIKASI SAINS & TEKNOLOGI
15 September 2018 || ISSN: 1979-911X || e-ISSN: 2541-528X
Penerbit : INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA
Penulis 1: Sagita Rochman
Penulis 2: M Nushron Ali Mukhtar

PDF VERSI CETAK/ASLI

ABSTRACT
Honey is a natural sweet substance produced by bees with nectar flower ingredients containing various
nutrients such as carbohydrates, proteins, amino acids, vitamins, minerals, plant pigments and aromatic
components. Honey consists of water (17%), fructose (38.2%), glucose (31.3%), other disaccharides (5%),
melezitose (<0.1%), erlose (0.8%) , other oligasakarida (3.6%), minerals (0.2%), amino acids (0.3%). It also
contains anti-microbial substances, which can prevent some disease on human. Because it has a high economic value and contains unique substances, honey is often falsified. Honey can be faked in various ways by mixing natural artificial sweetener components or by giving the sugar (sucrose) into the honey, so it is dangerous if given to infants or people suffering from diabetes mellitus. The design of this research used spectrofotometer methode and pattern recognition algorithm (machine learning) system for classifying honey quality. It is based on honey having a chromophore group responsible for absorbance, electronic transition and color giver. We can also knowing the type of honey by using pattern recognition algorithm support vector machine.In this research is used three types of honey to using a spectrophotometer at a wavelength of 500 nm, the absorbance obtained in randu honey type of 0.523-0.654, coffee honey for 0.735-0.824, and rubber honey by 0.947-1.043.
Keywords: Honey Quality, Machine Learning, Single Board Computer, Spectrophotometer.

INTISARI
Madu adalah zat manis alami yang dihasilkan lebah dengan bahan baku nektar bunga yang
mengandung aneka zat gizi seperti karbohidrat, protein, asam amino, vitamin, mineral, pigmen tumbuhan dan
komponen aromatik. Secara Kimiawi madu terdiri dari air (17%), fruktosa (38,2%), glukosa (31,3%), disakarida
lainnya (5%), melezitose (<0,1%), erlose (0,8%), oligasakarida lainnya (3,6%), mineral (0,2%), asam amino
(0,3%). Madu mengandung zat anti mikrobial, yang dapat menghambat penyakit. Karena mempunyai nilai
ekonomis yang cukup tinggi serta mengandung zat-zat yang unik, maka sering terjadi pemalsuan madu. Madu dapat dipalsukan dengan berbagai cara yaitu dengan mencampur komponen-komponen pemanis buatan alami atau dengan memberikan gula pasir (sukrosa) ke dalam madu, sehingga berbahaya bila diberikan pada bayi atau orang yang menderita penyakit diabetes Mellitus. Dalam penelitian ini dilakukan perancangan sistem untuk pengklasifikasian kualitas madu dengan sistem spektofotometer dan algoritma pengenalan pola (machine learning). Hal ini didasarkan pada adanya kandungan gugus kromofor yang menghasilkan absorbansi transisi elektronik dan pemberi warna pada madu. Kualitas jenis madu juga dapat diketahui dengan menggunakan sistem algoritma pengenalan pola support vector machine. Dalam pengujian tiga jenis madu dengan menggunakan spektrofotometer pada panjang gelombang 500 nm, absorbansi yang didapatkan pada jenis madu randu sebesar 0.523-0.654, madu kopi sebesar 0.735-0.824, dan madu karet sebesar 0.947-1.043.
Kata Kunci: Kualitas Madu, Machine Learning, Single Board Computer, Spektrofotometer.