DOI: 10.29303/jrpb.v8i2.191 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI LAJU PENGERINGAN PADA IRISAN
WORTEL ( Daucus carota ) BERBASIS REGRESI LINIER BERGANDA (RLB) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)
Dry Rate Prediction Model of Carrot Slices (Daucus carota) based on Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Networks (ANN)
Tri Wahyu Saputra 1,*) , Sri Waluyo 2 , Andrie Septiawan 2 , Suci Ristiyana 1
1 Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Jember Jl. Kalimantan No. 37 Jember 68121, Indonesia
2 Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung Jl. Prof. Dr. Sumantri Brojonegoro No. 1, Bandar Lampung 35145, Indonesia
Email *) : tw.saputra@unej.ac.id
Diterima: Juni 2020 Disetujui: September 2020

## ABSTRACT
Drying is a process of reducing water content as a result of heat transfer and water mass. Carrots (Daucus carota) are one of the ingredients that are often dried for additional instant food serving and their drying rate is an essential part to be studied. This research conducted to analyze the effect of thickness variations of carrot slices and developed prediction models for dry rate. The samples were fresh carrot slices at a thickness of 2 mm, 4 mm, and 6 mm with a water content of 90.72%. The measurement time was every 0.5 hours for 5.5 hours of drying with  three  replications.  The  one-way  ANOVA  test  and  DMRT  resulted  in  a  significant difference of each carrot slices thickness to dry rate with a significance level of 99%. Two prediction models were developed, namely the Multiple Linear Regression model (MLR) and the Artificial Neural Network model (ANN). Training and validation of the RLB model resulted in RMSE values of 10.622 and 10.409, then R 2 values of 0.66 and 0.64. While training and validation of the ANN model resulted in RMSE values of 1.237 and 2.099 then R 2 values of 0.996 and 0.992.
Keywords: artificial neural networks ; dry rate; multiple linear regression; carrot

## ABSTRAK
Pengeringan merupakan proses pengurangan kadar air akibat dari perpindahan panas dan massa air.  Wortel  ( Daucus  carota )  merupakan  salah  satu  bahan  yang  sering  dikeringkan  untuk tambahan sajian makanan instan dan laju pengeringan nya menjadi bagian penting untuk dikaji. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh variasi ketebalan irisan wortel dan mengembangkan model prediksi terhadap laju pengeringan. Sampel penelitian berupa irisan wortel segar pada ketebalan 2 mm, 4 mm, dan 6 mm dengan kadar air sebesar 90,72%. Waktu pengukuran setiap 0,5 jam selama 5,5 jam pengeringan dengan tiga kali ulangan. Hasil uji sidik ragam  satu  arah  dan  DMRT  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang  signifikan  pada  tiap
ketebalan irisan wortel terhadap laju pengeringan dengan tingkat signifikansi 99%. Terdapat dua model prediksi yang dikembangkan, yaitu model regresi linier berganda (RLB) dan model jaringan  syaraf  tiruan  (JST).  Pelatihan  dan  validasi  model  RLB  menghasilkan  nilai  RMSE sebesar 10,622 dan 10,409 kemudian nilai R 2 sebesar 0,660 dan 0,640. Sedangkan pelatihan dan validasi model JST menghasilkan nilai RMSE sebesar 1,237 dan 2,099 kemudian nilai R 2 sebesar 0,996 dan 0,992.
Kata kunci: jaringan syaraf tiruan; laju pengeringan; regresi linier berganda; wortel

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Pengeringan merupakan proses mengurangi  kadar  air  pada  bahan  pangan akibat dari perpindahan panas dan massa air baik  secara  konduksi,  konveksi  maupun radiasi (Maisnam et al ., 2016). Perkembangan  teknologi  menghasilkan proses  pengeringan  yang  lebih  baik  dan makanan  yang  lebih  berkualitas  baik  dari segi  rasa,  karakteristik  fisik,  maupun efisiensi  penggunaan  energinya  dalam industri  pengolahan  makanan  (Guiné, 2018).
Laju  pengeringan  adalah  jumlah penurunan  kadar  air  berbasis  waktu  pada bahan pangan yang banyak dipengaruhi oleh sifat  fisik  dan  kimia  dari  bahan,  ukuran bahan,  bentuk  bahan,  dan  komposisi  kadar air  bahan  yang  dikeringkan  (Hariyadi, 2018).  Analisis  laju  pengeringan  sangat penting dilakukan untuk mengetahui proses penurunan  kadar  air  yang  terjadi  dari  awal proses pengeringan hingga mencapai kadar air konstan (Ramli et al ., 2018). Pentingnya laju pengeringan menjadi dasar pengembangan model prediksi laju pengeringan.    Model  prediksi  dapat membantu menginterpretasikan hasil
pengeringan tanpa perlu melakukan percobaan nyata di lapangan. Tentunya akan mempercepat proses analisis dengan variasi atau perlakuan yang berbeda.
Salah  satu  cara  untuk  pengembangan model prediksi adalah dengan mencocokkan fitur-fitur  yang  diamati  dan  dikaji menggunakan model regresi (Saputra et al ., 2017).  Model  regresi  merupakan  suatu model  matematis  yang  menggambarkan hubungan  antara  variabel  bebas dengan
variabel  terikat  melalui  analisis  statistik. Jika  hanya  satu  variabel  bebas  yang digunakan  maka  disebut  model  Regresi Linear  Sederhana  (RLS),  sedangkan  jika lebih  dari  satu  variabel  bebas  yang digunakan  maka  disebut  model  Regresi Linier Berganda (RLB) (Meisami-asl et al ., 2010).  Pada  analisis  laju  pengeringan, dijumpai  hubungan  variabel  bebas  dan variabel  terikat  yang  non-linier  antara waktu, karakteristik bahan maupun karakteristik pengeringan dengan penurunan kadar  air  bahan  (Hadi et  al .,  2019). Ketidaklinieran hubungan ini menjadi dasar dalam menggunakan model jaringan syaraf tiruan untuk prediksi laju pengeringan (Bai et al ., 2018). Model prediksi laju pengeringan yang dikembangkan berupa model Regresi Linier Berganda (RLB) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST).  Model  RLB  akan  menghasilkan model  linier  sedangkan  Model  JST  akan menghasilkan  model  non-linier.  Kedua model tersebut perlu dibandingkan, sehingga diketahui model yang paling layak untuk dapat memprediksikan laju pengeringan  pada  irisan  wortel  ( Daucus carota ).

## Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menganalisis  pengaruh  variasi  ketebalan irisan  wortel  terhadap  laju  pengeringan. Pengembangan  model  Regresi  Linier Berganda (RLB) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  untuk  memprediksi  laju  pengeringan juga merupakan target dari penelitian ini.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah alat pengering tipe rak, jangka  sorong,  timbangan  digital,  dan termometer.  Alat  pengering  tipe  rak didesain  menggunakan  bahan  utama  besi dan  kayu  dengan  pemanas elektrik  sebagai daya pemanas nya.  Dimensi alat pengering ini sebesar 50 cm x 50 cm x 15 cm untuk rak dan sebesar 95 cm untuk tinggi rangka besi dengan  suhu  pengeringan  sebesar  40°C – 60°C  selama  6 – 8  jam  sesuai  objek  bahan yang  dikeringkan.  Kipas  yang  dipasang pada  alat  pengering  sebagai  penghembus udara panas berukuran 16 inci dengan daya 18 Watt.
Bahan  yang  digunakan  adalah  wortel segar sebanyak 1.800 gram untuk sembilan kali  pengeringan  atau  200  gram  tiap pengeringan.  Wortel  sebagai  sampel penelitian  adalah  wortel  dengan  varietas Nantes  yang  diperoleh  dari  pasar  dengan bentuk silindris, berujung tumpul, berdiameter sekitar 3-4 cm, dan panjangnya sekitar 16-19 cm.

## Persiapan bahan
Wortel  dikupas  kulit  luarnya  dan dicuci lalu dipotong dengan bentuk persegi berukuran 2×2 cm. Selanjutnya, wortel diiris sesuai dengan tiga variasi ketebalan yaitu 2 mm, 4 mm, dan 6 mm.

## Penentuan kadar air wortel segar
Analisis  laju  pengeringan  dimulai dengan  mencari  kadar  air  total  bahan terlebih  dahulu  menggunakan  metode thermogravimetri.  Metode  ini  dilakukan dengan  cara  memasukkan  sampel  irisan wortel ke dalam oven selama 24 jam dengan suhu  105°C.  Kadar  air  wortel  segar merupakan  kadar  air  basis  basah  yang dihitung dengan Persamaan 1.
0 0 0 W W W M t − = ×100% .............................. (1)
Keterangan:
M 0 =  kadar air wortel segar (%)
W 0 =  berat sebelum pengovenan (gram) W t =  berat setelah pengovenan (gram)

## Pengeringan bahan
Parameter yang diukur dalam penelitian ini adalah bobot irisan wortel (W t ) tiap  waktu  pengukuran  (30  menit). Pengukuran  kelembaban  atau  RH  tidak dilakukan karena proses pengeringan terjadi di  tempat  terbuka  sehingga  nilai  RH mengikuti  nilai  RH  lingkungan  yang cenderung konstan. Irisan wortel dikeringkan  secara  konveksi  paksa  oleh hembusan  udara  panas  dengan  suhu  60°C dan berkecepatan 5 m/detik.  Penimbangan bahan dilakukan setiap setengah jam sekali untuk mengetahui bobot air yang hilang dan berhenti  pada  saat  berat  wortel  kering mencapai  kondisi  konstan  dan  tidak mengalami  penurunan  bobot  atau  dalam penelitian  ini  sampai  5,5  jam.  Pengeringan wortel  dilakukan  sebanyak  sembilan  kali yaitu  tiga  kali  ulangan  pada  tiga  variasi ketebalan irisan.

## Analisis laju pengeringan
Analisis  laju  pengeringan  dilakukan pada  data  berat  irisan  wortel  dalam  proses pengeringan  untuk  mendapatkan  kadar  air bahan. Kadar air bahan dihitung dari kadar air total dikurangi akumulasi kadar air yang hilang seperti pada Persamaan 2.
     
       − − =  = % 100 0 1 0 0 W W W M M n i i t ................... (2) Keterangan:
M t =  kadar air pada waktu tertentu (%) M 0 =  kadar air wortel segar (%)
W 0 =  berat wortel segar (gram) W i =  berat  wortel  pada  waktu  tertentu (gram)

## Analisis statistik
Analisis statistik dilakukan pada nilai rata-rata  dari  penjumlahan  nilai  laju pengeringan  tiap  waktu  pengukuran  (30
menit)  pada  tiga  ulangan  di  tiap  variasi ketebalan  irisan.  Analisis  statistik  yang digunakan adalah uji sidik ragam satu arah dengan  tingkat  signifikansi  99%  dan  akan dilanjutkan  ke  uji Duncan  Multiple  Range Test (DMRT)  apabila  terbukti  berbeda nyata.

## Pengembangan  model  Prediksi  Regresi linier Berganda (RLB)
Pembuatan  model  RLB  dilakukan untuk mendapatkan persamaan linier antara variabel  waktu  pengeringan  dan  ketebalan bahan sebagai variabel bebas dan kadar air sebagai  variabel  terikat.  Persamaan  linier yang dibentuk dari model RLB seperti pada Persamaan 3.
y = 1 ax + 2 bx + k .................................. (3)
Keterangan: y =  nilai kadar air (%)
1 x =  waktu pengeringan (jam)
2 x =  ketebalan irisan wortel (mm)
a =  koefisien dari 1 x
b =  koefisien dari 2 x k  =  konstanta persamaan

## Pengembangan  model  Jaringan  Syaraf Tiruan (JST)
Pembuatan  model  JST  dilakukan untuk  mendapatkan  persamaan  non-linier antara  variabel  waktu  pengeringan  dan ketebalan bahan sebagai variabel bebas dan kadar air sebagai variabel terikat.
Model  JST  yang  dikembangkan seperti pada Gambar 1 merupakan JST tipe backpropagation dengan  metode  pelatihan terawasi  ( supervised  learning ).  Arsitektur jaringan  yang  digunakan  adalah  2-2-2-1 yang  berarti  2 node  input ,  2 node  hidden layer 1, 2 node hidden layer 2, dan 1 node output .  Tipe  pelatihan  jaringan  yang digunakan  adalah trainlm ( Levenberg- Marquardt )  dengan learning  rate jaringan sebesar 0,01 dan iterasi sebesar 1.000 kali.
Variasi  fungsi  aktivasi  merupakan kombinasi  dari  fungsi  aktivasi logsig dan tansig (seperti  pada  Gambar  2)  pada arsitektur JST (Haryanto et al ., 2020). fungsi aktivasi  yang  dilatih  dan  diuji  berjumlah delapan  variasi  yaitu logsig-logsig-logsig , logsig-tansig-logsig , tansig-tansig-logsig , tansig-logsig-logsig , tansig-logsig-tansig , tansig-tansig-tansig , logsig-tansig-tansig dan logsig-logsig-tansig (Wijaya et  al ., 2020).
Gambar 1. Arsitektur JST untuk prediksi laju pengeringan
n e n Logsig a − + = = 1 1 ) ( (a) 1 1 2 ) ( 2 − + = = − n e n Tansig a (b)
Gambar 2. Representasi dari fungsi aktivasi logsig (a) dan tansig (b)

## Validasi Model
Model  RLB  dan  model  JST  diuji keakurasiannya  dengan  nilai Root  Mean Square  Error (RMSE)  dan  nilai  koefisien determinasi  (R 2 ).  Uji Root mean  square error (RMSE)  seperti  pada  Persamaan  4 adalah  uji  untuk  mengukur  kinerja  model dengan  cara  mengukur  besarnya  kesalahan pendugaan antara nilai observasi dan  nilai prediksi. Semakin rendah nilai RMSE maka
model  semakin  akurat  (Chai  &  Draxler, 2014).
2 1 ) ( 1 i n i i P O n RMSE − =  = .......................... (4)
Keterangan: n =  jumlah data O i =  nilai observasi ke-i
P i =  nilai prediksi ke-i
Koefisien determinasi (R 2 ) digunakan untuk  mengukur  besarnya  proporsi  variasi nilai prediksi apabila dibandingkan dengan nilai  observasi.  Rentang  nilai  koefisien determinasi dari 0 sampai 1. Apabila nilai R 2 =  0  atau  R 2 ≈ 0  maka  model  tidak  dapat digunakan  untuk  membuat  perkiraan  nilai yang diprediksi sedangkan jika nilai R 2 = 1 atau R 2 ≈ 1 maka model dianggap baik dan akurat  dalam  memprediksi  nilai  yang diinginkan (Zhang, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa Semakin tipis irisan wortel yang digunakan pada  penelitian  ini,  maka  semakin  cepat waktu  pengeringan.  Kadar  air  yang digunakan  pada  awal  pengujian  di  setiap ketebalan wortel (2 mm, 4 mm, dan 6 mm) adalah  sebesar  90,72%.    Laju  penurunan kadar  air  pada  ketiga  ketebalan  tersebut bergerak secara eksponensial yang menunjukkan  penurunan  secara cepat  pada dua  jam  pertama  lalu  bergerak  perlahan sampai mencapai kadar air konstan.
Gambar 3. Grafik laju pengeringan pada variasi ketebalan irisan wortel
Hasil  uji  sidik  ragam  satu  arah  pada data  jumlah  kadar  air  tiap  ulangan  dengan tingkat signifikansi 99% menghasilkan nilai F hitung sebesar 36,57 dan F tabel sebesar 10,92. Nilai F hitung > F tabel memberikan kesimpulan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima sehingga variasi ketebalan irisan wortel memberikan perbedaan  yang  signifikan  pada  laju pengeringan.  Hasil  uji Duncan  Multiple Range  Test (DMRT)  pada  Tabel  1  juga menunjukkan perbedaan yang signifikan di tiap  ketebalan  irisan  yang  dicirikan  notasi huruf yang berbeda (a,b, dan c). Nilai yang tertera di Tabel 1 merupakan nilai rata-rata dari penjumlahan nilai laju pengeringan tiap waktu  pengukuran  (30  menit)  pada  tiga ulangan.
Nilai tersebut,
yaitu
128,83±11,91%, 172,38±2,89%, dan 217,2±10,34%  untuk  ketebalan  irisan  2,  4, dan 6 mm. Interpretasi nilai standar deviasi dan tingkat signifikansi melalui huruf a, b, dan c secara lebih detail per waktu pada tiga variasi ketebalan irisan wortel dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 1. Hasil uji DMRT pada variasi ketebalan irisan wortel
Ketebalan irisan Nilai rata- rata Standar deviasi 2 mm 128,83 a 11,91 4 mm 172,38 b 2,89 6 mm 217,25 c 10,34
Gambar 4. Grafik Interpretasi nilai standar deviasi dan tingkat signifikansi pada variasi ketebalan irisan wortel
0 20 40 60 80 100 0 1 2 3 4 5 6 K ada r ai r (% ) Waktu pengeringan (jam) 2 mm 4 mm 6 mm
a a a a a a a a a a a a a b b b a a a a a a a a a b b c b b b b b b b b 0 20 40 60 80 100 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 K ada r ai r (% ) Lama pengeringan (jam) 2 mm 4 mm 6 mm

## Model Regresi Linier Berganda (RLB)
Model  Regresi  Linier  Berganda (RLB)  merupakan  pengembangan  dari Model Regresi Linier Sederhana yang hanya menggunakan satu variabel input dan bukan regresi non-linier
seperti
regresi eksponensial atau regresi logaritmik. Jumlah data  untuk  pengembangan  Model  RLB menggunakan  proporsi  2:1  yaitu  2/3  data untuk  pelatihan  atau  66  data  dan  1/3  data untuk  pengujian  atau  33  data.  Model  RLB yang  dikembangkan  dari  data  latih  dapat dilihat  pada  Persamaan  5  dan  Grafik observasi  vs  prediksi  dari  hasil  pelatihan dapat dilihat pada Gambar 5.
y = -10,25 1 x + 1,86 2 x + 38,89 ............... (5)
Keterangan: y =  nilai kadar air (%)
1 x =  waktu pengeringan (jam)
2 x =  ketebalan irisan wortel (mm)
Gambar 5. Grafik observasi vs prediksi pada hasil pelatihan model RLB
Fungsi  persamaan  matematis  dari RLB  digunakan  untuk  validasi  sehingga dapat  diketahui  keakurasian  model.  Grafik observasi  vs  prediksi  dari  hasil  validasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik observasi vs prediksi pada hasil validasi model RLB

## Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Data  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) juga dikembangkan dengan data yang sama  dengan  data  pengembangan  model RLB.  Model  JST  yang  dikembangkan merupakan  JST  tipe backpropagation dengan metode pelatihan terawasi
( supervised  learning ).  Arsitektur  jaringan yang digunakan adalah 2 node input , 2 node hidden layer 1, 2 node hidden layer 2, dan 1 node output .
Hasil pengembangan model JST dapat dilihat  pada  Tabel  2  yang  menunjukkan bahwa  fungsi  aktivasi logsig-tansig-logsig merupakan  fungsi  aktivasi  terbaik  yang menghasilkan nilai RMSE terkecil dan nilai R 2 terbesar. Grafik observasi vs prediksi dari hasil pelatihan dan hasil validasi data dilihat pada Gambar 7 dan 8.
Tabel 2. Perbandingan hasil pelatihan dan validasi model JST berbagai variasi fungsi aktivasi fungsi aktivasi pelatihan validasi RMSE R 2 RMSE R 2 logsig-logsig-logsig 1,252 0,996 2,110 0,992 logsig-logsig-tansig 0,902 0,998 2,424 0,989 logsig-tansig-logsig 1,237 0,996 2,099 0,992
R² = 0,6597 0 10 20 30 40 50 60 0 20 40 60 pr ed (% ) obs (%) R² = 0,6403 0 10 20 30 40 50 60 0 20 40 60 pr ed (% ) obs (%)
tansig-logsig-logsig 1,105 0,997 2,150 0,992 tansig-tansig-tansig 1,526 0,994 2,261 0,990 tansig-tansig-logsig 1,238 0,996 2,099 0,992 tansig-logsig-tansig 19,61 0,000 18,42 0,000 logsig-tansig-tansig 0,909 0,998 2,320 0,990
Gambar 7. Grafik observasi vs prediksi pada hasil pelatihan model JST
Gambar 8. Grafik observasi vs prediksi pada hasil validasi model JST
Model  JST  ditransformasikan  ke dalam  bentuk  persamaan  matematis  untuk menyederhanakan  analisis  secara  manual yang tertulis pada Persamaan 6 sampai 18. Nilai 5,5 dan 6 merupakan nilai normalisasi data pada nilai input waktu pengeringan ( 1 x ) dan  ketebalan  irisan  ( 2 x ), sehingga  nilai
input yang akan dikalkulasikan berada pada rentang 0 — 1.
3 x = 5 , 5 1 x ................................................. (6)
4 x = 6 2 x .................................................. (7)
1 y = 12,92 3 x – 3,22 4 x – 2,62 ................. (8)
2 y = -12,49 3 x + 0,88 4 x – 5,547 ........... (9)
3 y = 1 1 1 y e − + ........................................ (10)
4 y = 2 1 1 y e − + ........................................ (11)
5 y = 6,03 3 y + 25,52 4 y – 8,34 ............ (12)
6 y = 0,22 3 y – 8,3 4 y + 1,74 ................ (13)
7 y = 1 1 2 5 2 − + − y e .................................. (14)
8 y = 1 1 2 6 2 − + − y e ................................... (15)
9 y = -57,47 7 y – 109,97 8 y + 45,85 ..... (16)
10 y = 9 1 1 y e − + ........................................ (17)
y = 10 y × 68,79 .................................... (18)

## Perbandingan Model
Hasil pengembangan Model RLB dan Model JST yang telah divalidasi ditunjukkan  dengan  nilai  RMSE  dan koefisien determinasi (R 2 ). Model dikatakan paling  baik  apabila  menghasilkan  nilai RMSE terkecil dan nilai R 2 terbesar karena menunjukkan  keakurasian  hasil  prediksi. Perbandingan  hasil  pengembangan  model prediksi ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel  3  yang  merupakan  tabel perbandingan  antara  hasil  Model  Regresi Linier Berganda (RLB) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) menunjukkan model JST lebih akurat  untuk  prediksi  laju  pengeringan
R² = 0,996 0 10 20 30 40 50 60 0 20 40 60 pr ed (% ) obs (%) R² = 0,9924 0 10 20 30 40 50 60 0 20 40 60 pr ed (% ) obs (%)
untuk  pengeringan  wortel  segar  dengan variabel  waktu  dan  ketebalan  irisan.  Nilai RMSE  model  JST  lebih  kecil  88%  pada hasil pelatihan dan 80% pada hasil validasi sedangkan  nilai  R 2 model  JST  lebih  besar 51%  pada  hasil  pelatihan  dan  55%  pada hasil validasi daripada model RLB.
Keakuratan model JST dalam memprediksikan hasil juga telah dibuktikan dalam beberapa penelitian yang terkait laju pengeringan bahan pangan. Hasil penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa  koefisien determinasi  Model  JST  di  atas  0,9  atau
sangat akurat. Hasil-hasil penelitian tersebut dikompilasi pada Tabel 4.
Tabel  3. Perbandingan  hasil  pelatihan  dan validasi model prediksi
Pelatihan Model RMSE R 2 RLB 10,622 0,660 JST 1,237 0,996 Validasi Model RMSE R 2 RLB 10,409 0,640 JST 2,099 0,992
Tabel 4. Hasil penelitian yang terkait pengembangan model JST dalam memprediksi laju pengeringan bahan pangan Bahan pangan Variabel input Hasil pengembangan Referensi Wortel - Ketebalan irisan - Waktu pengeringan R 2 = 0.992 RMSE = 2,099 Penelitian ini Apel - suhu pengeringan - Kecepatan  aliran  udara pengeringan RE = 1,3 sampai 3,85  (Di Scala et al ., 2013) Kiwi - Waktu pengeringan - Suhu pengeringan R 2 = 0.9834 (Mahjoorian et al ., 2017) Ginko biloba - Daya listrik microwave - Waktu pengeringan R 2 = 0.9834 RMSE = 0,0014 (Bai et al ., 2018)
*) R 2 = koefisien determinasi, RMSE = Root Mean Squared Error ; RE = Relative Error

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil  uji  sidik  ragam  satu  arah  dan DMRT  menunjukkan  adanya  perbedaan yang  signifikan  pada  tiap  ketebalan  irisan wortel  terhadap  laju  pengeringan  dengan tingkat  signifikansi  99%.  Pelatihan  dan validasi  model  regresi  linier  berganda (RLB)  menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar 10,622  dan  10,409,  serta  nilai  R 2 sebesar 0,660  dan  0,640.  Sedangkan  pelatihan  dan validasi model  jaringan syaraf tiruan  (JST) menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  1,237 dan 2,099, serta nilai R 2 sebesar 0,996 dan 0,992.

## Saran
Perlu adanya penelitian lanjutan yang terkait  dengan  penggunaan  model  prediksi lain,  sehingga  dapat  dikomparasi  hasilnya
antara model RLB atau JST dengan model lainnya.  Perlu  juga  adanya  penelitian  yang terkait  uji  absorbsi  wortel  kering  untuk kajian  bahan  pangan  instan  dan  juga dilakukan  pengembangan  model  prediksi terkait laju absorbsi wortel kering tersebut.

## DAFTAR REFERENSI
Bai, J. W., Xiao, H. W., Ma, H. Le, & Zhou, C.  S.  (2018).  Artificial  Neural Network Modeling of Drying Kinetics and Color Changes of Ginkgo Biloba Seeds  during  Microwave  Drying Process. Journal  of  Food  Quality , 2018 , 1 – 8
Chai,  T.,  &  Draxler,  R.  R.  (2014).  Root Mean Square Error (RMSE) or Mean Absolute  Error  (MAE)?  -Arguments Against  Avoiding  RMSE  in  The
Literature. Geoscientific Model Development , 7 (3), 1247 – 1250.
Di  Scala,  K.,  Meschino,  G.,  Vega-Gálvez, A., Lemus-Mondaca, R., Roura, S., & Mascheroni,  R.  (2013).  An  Artificial Neural Network Model for Prediction of  Quality  Characteristics  of  Apples During  Convective  Dehydration. Food Science and Technology , 33 (3),
411 – 416.
Guiné, R. P. F. (2018). The Drying of Foods and  Its  Effect  on  the  Physical- Chemical,  Sensorial  and  Nutritional Properties. ETP International Journal of Food Engineering , 4 (2), 93 – 100.
Hadi,  T.,  Bendiyasa,  I.  M.,  &  Sudiyo,  R. (2019).  Studi  Pengeringan  Bambu dengan Pemanfaatan Gas Buang (Flue Gas)  Pembakaran  Gerabah. Jurnal Ilmiah  Rekayasa  Pertanian  Dan Biosistem , 7 (1), 34 – 42.
Hariyadi, T. (2018). Pengaruh Suhu Operasi terhadap  Penentuan  Karakteristik Pengeringan  Busa  Sari  Buah  Tomat Menggunakan  Tray  Dryer. Jurnal Rekayasa Proses , 12 (2), 46.
Haryanto, A., Saputra, T. W., Telaumbanua, M., & Gita, A. C. (2020). Application of  Artificial  Neural  Network  to Predict  Biodiesel  Yield  from  Waste Frying Oil Transesterification. Indonesian  Journal  of  Science  & Technology, 5 (1), 62 – 74.
Mahjoorian,  A.,  Mokhtarian,  M.,  Fayyaz, N., Rahmati, F., Sayyadi, S., & Ariaii, P. (2017). Modeling Of Drying Kiwi Slices  and  Its  Sensory  Evaluation.
Food  Science  and  Nutrition , 5 (3), 466 – 473.
Maisnam, D., Rasane, P., Dey, A., Kaur, S., & Sarma, C. (2016). Recent Advances In  Conventional  Drying  of  Foods. Journal  of  Food  Technology  and Preservation , 1 (1), 25 – 34. Meisami-asl, E., Rafiee, S., Keyhani, A., & Tabatabaeefar, A. (2010). Determination of Suitable Thin Layer
Drying Curve Model For Apple Slices (variety-Golab). Plant  OMICS , 3 (3),
103 – 108.
Ramli, I. A., Jamaluddin P, J. P., & Yanto, S.  (2018).  Laju  Pengeringan  Gabah Menggunakan  Pengering  Tipe  Efek Rumah Kaca (Erk). Jurnal Pendidikan Teknologi Pertanian , 3 (3), 158 – 164.
Saputra, T. W., Masithoh, R. E., & Achmad, B.  (2017).  Development  of  Plant Growth  Monitoring  System  Using Image  Processing  Techniques  Based on Multiple Images. Proceeding of the 1st  International  Conference  on Tropical Agriculture , 647 – 653.
Wijaya, R., Hariono, B., Saputra, T. W., & Rukmi, D. L. (2020). Development of Plant  Monitoring  Systems  based  on
Multi-Camera Image Processing Techniques  on  Hydroponic  System. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 411 (1), 1 – 9.
Zhang,  D.  (2017).  A  Coefficient  of Determination for Generalized Linear Models. American Statistician , 71 (4),
310 – 316.