## PEMANFAATAN EKSTRAK UBI UNGU SEBAGAI INDIKATOR LABEL DALAM PEMANTAUAN KESEGARAN UDANG MENGUNAKAN NEURAL NETWORK
Siswoyo 1 , Anisah Mega Andini 2 ,  Dea Amelia 1 , Aisyah D. A. T. Safitri 1 dan Yuant Tiandho 1* 1 Jurusan Fisika, Teknik, Universitas Bangka Belitung, Kampus Terpadu UBB, Balunijuk, Kabupaten Bangka, 33172,Indonesia
2 Jurusan Akuakultur, FPPB, Universitas Bangka Belitung, Balunijuk, Kabupaten Bangka, 33172,Indonesia
* e-mail: yuant@ubb.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu permasalahan utama dalam pemasaran udang adalah udang mudah mengalami pembusukan. Umumnya, masyarakat mengidentifikasi kesegaran udang dengan pengamatan langsung. Namun, sulit mendeteksi kesegaran udang jika pemasarannya dalam wadah tertutup. Pada penelitian ini telah dibuat indikator label dari ubi jalar ungu untuk mendeteksi kesegaran udang. Selain  itu,  kami  juga  menggunakan  neural  network  untuk  klasifikasi  warna  indikator  label.  Hasil  pengujian  sensitivitas menunjukan  indikator  label  dari  ekstrak  ubi  ungu  sensitif  terhadap  keberadaan  amoniak.  Melalui  perbandingan  antara  lama penyimpanan udang dengan kualitas organoleptik udang diketahui bahwa kualitas udang dibedakan menjadi empat kelas, yaitu: yaitu  (i) “Sangat Segar (SS)” ditandai warna merah pekat (ii) “Segar (S)” ditandai warna biru pekat (iii) “Tidak Segar (TS)” ditandai warna abu-abu dan (iv)  “Sangat Tidak Segar (STS)” ditandai warna coklat pudar. Melalui klasifikasi citra indikator label menggunakan algoritma neural network dari 73 data training diperoleh tingkat akurasi sebesar 95,89% dan presisi sebesar 92%.
Kata Kunci : Indikator; Ubi jalar ungu; Udang; Neural network

## ABSTRACT
[Title: Utilization Of Purple Sweet Potato Extract As A Label Indicator In Monitoring The Freshness Of Shrimp Using  A  Neural  Network] One  of  the  main  problems  in  shrimp  marketing  is  that  shrimp  are  prone  to  spoilage.  Generally,  people identify the freshness of shrimp by direct observation. However, it is not easy to detect the freshness of shrimp if it is marketed in a closed container. In this study, a label indicator of purple sweet potato was made to detect the freshness of shrimp. In addition, we also use a neural network for the color classification of label indicators. The sensitivity test results showed that the label indicator of purple sweet potato extract was sensitive to the presence of ammonia. Through a comparison between the length of storage of shrimp and the organoleptic quality of shrimp, it is known that the quality of shrimp is divided into four classes, namely: (i) “Very Fresh (SS)” marked in dark red (ii) “Fresh (S)” marked in dark blue ( iii) “Not Fresh (TS)” is marked in gray color and (iv) “Very Not Fresh (STS)” is marked in faded brown. Through label indicator  image  classification  using  a  neural  network  algorithm  from  73  training  data  obtained  an  accuracy  rate  of  95.89%  and  a precision of 92%.
Keywords: Indicator; Purple sweet potato; Shrimp; Neural network

## PEDAHULUAN
Produksi udang di Indonesia terus mengalami peningkatan sekitar sekitar 7,4% per tahun. Hal ini menjadikan  udang  sebagai  salah  satu  sektor perikanan  indonesia  dengan  tingkat  pemesanan  dan pemasaran terbanyak baik dalam negeri maupun luar negeri (Fatimah, et al ., 2020).
Udang  merupakan  bahan  makanan  yang sangat diminati karena mengandungkadar air dan gizi tinggi  seperti  protein,  vitamin,  mineral  dan  asam lemak yang baik untuk kesehatan, pertumbuhan dan
perkembangan  tubuh  manusia  (Ngginak, et  al .,
2013). Namun, tingginya kandungan gizi dan kadar air  (80%)  serta  pH  yang  netral  dalam  udang mendukung pertumbuhan dan pekembangan bakteri pembusuk  maupun  mikroorganisme  lainnya, sehingga  udang  mudah  mengalami  pembusukan ( perishable food ) dan penurunan kualitas (Puspitasari, 2020).Oleh karena itu, pentingnya untuk memantau kualitas  kesegaran  udang,  karena  mengonsumsi udang  yang  telah  busuk  berbahaya  bagi  kesehatan (Du, et al ., 2015).
Penurunan  kualitas  udang  dapat  ditunjukkan oleh perubahan warna, aroma, dan rasa (Gustina, et al .,  2015;  Rahmat, et  al .,  2019).  Umumnya, masyarakat  mengidentifikasi  kesegaran  udang dengan  pengamatan  langsung  melalui  indera penglihatan,  penciuman  ataupun  perasa.  Cara tersebut  kurang  efisien  jika  dilakukan  pada  udang yang  sudah  dikemas.  Selain  itu  hasil  pengamatan tersebut  akan  bervariasi  tergantung  pada  persepsi tiap  individu.  Spektrofotometer,  analisis  citra  dan sensor  ultrasonic  merupakan  metode  untuk menenukan  kesegaran  udang  dalam  kemasan tertutup, namun metode tersebut cenderung mahal sehingga  sulit  untuk  diaplikasikan  secara  luas dimasyarakat (Alimelli, et al ., 2007).
Salah  satu  metode  alternatif  yang  dapat dikembangkan  untuk  mengatasi  permasalahan penentuan  kesegaran  udang  dalam  kemasan  adalah melalui pemanfaatan indikator kolorimetri. Indikator  kolorimetri  yang  paling  banyak dikembangkan  untuk  mendeteksi  kebusukan  udang salah  satunya  adalah  indikator  pH  (Imawan, et  al ., 2018).  Pada  indikator  pH  warna  indikator  secara fundamental akan berubah karena terjadi perubahan pH  lingkungan.  Saat  ini,  pengembangan  indikator pH dilakukan dengan memanfaatkan bahan pewarna alami  yang  ramah  lingkungan  dan  aman  untuk makanan.
Salah  satu  pewarna  alami  yang  berpotensi digunakan  untuk  indikator  label  yang  jumlahnya melimpah  adalah  ubi  jalar  ungu  (Arifuddin,  2018). Ubi  jalar  ungu  mengandung  antosianin  yang  peka terhadap perubahan pH (Achmad & Sugiarto, 2020). Ubi  jalar  ungu  merupakan  salah  satu  ubi  jalar  yang banyak  dijumpai  di  Indonesia  dan  mengandung pigmen antosianin paling tinggi di banding ubi jalar jenis lainnya (Ananta, et al ., 2017).
Peningkatkan  efisiensi  deteksi  tingkat kesegaran udang dilakukan menggunakan citra pada perubahan  warna  label  indikator  melalui  teknologi klasifikasi  dengan neural  network (Yanto,  2017). Adanya teknologi klasifikasi tersebut pada indikator label  diharapkan  dapat  menarik  perhatian  untuk dilakukan  pengembangan  penelitian  seperti,  sistem monitoring kesegaran udang yang tidak hanya dapat menampilkan  kualitas  udang  melainkan  juga  dapat menunjukan  lama  waktu  penyimpanan  udang sehingga,  sistem  tersebut  dan  dapat  digunakan  oleh semua kalangan bahkan para penyandang buta warna sekalipun.

## METODE
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi  gelas  beaker,  gelas  ukur,  labu  ukur, timbangan  digital,  corong  gelas,  batang  pengaduk
kaca,  pipet  tetes,  botol  kaca,  pH  meter,  kamera smartphone  13  MP,  blender,  pinset,  hotplate stirrer, dan kotak plastik dan seperngkatstudio foto mini  yang  dilengkapi  dengan  lampu  LED.  Bahan yang digunakan pada peneltian ini meliputi ubi ungu, udang,  tissue,  etanol  96%,  aquadest,  HCl  1  M, NaOH  1M,  amonia  0,5%,  dan  kertas  saring whatman no 41, dan plastk warp.

## Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahapan yaitu: (i) preparasi ubi ungu, (ii) pembuatan ekstrak ubi  ungu,  (iii)  pembuatan  indikator  label,  (iv) pengujian  sensitivitas  indikator  label  dan  (v) pengolahan data dengan neural network.

## Preparasi Ubi Ungu
Sebanyak  2  kg  ubi  ungu  dicuci  dan dikeringkan  dengan  tissue.  Kemudian,  ubi  ungu dipotong  tipis  dan  dikeringkan  dibawah  sinar matahari.  Selanjutnya  ubi  ungu  dihaluskan  dengan blender sehingga, didapatkan serbuk ubi ungu.

## Pembuatan Ekstrak Ubi Ungu
Sebanyak165 gramserbuk ubi ungu dicampurkan  dengan  pelarut  etanol  96%  sebanyak 220  ml.  Campuran  tersebut  didiamkan  selama  24 jam  pada  suhu  kamar  (30˚  C).  Selanjutnya, campuran  disaring  sehingga  diperoleh  ekstrak  dari ubi  ungu.  Ekstrak  tersebut  disimpan  dalam  lemari pendingin untuk proses selanjutnya.

## Pembuatan Indikator Label
Ekstrak  ubi  ungu  dimasukan  kedalam  gelas beaker lalu dipanaskan dengan menggunakan h otplate Stirrer selama  10  menit.  pH  ekstrak  tersebut  diatur menjadi  pH  2  menggunakan  HCl  1  M.  Pembuatan kertas  indikator  label  dilakukan  dengan  memotong kertas  saring  whatman  no.  41  dengan  ukuran  6x1 cm.  Selanjutnya,  kertas  indikator  label  direndam didalam  ekstrak  ubi  ungu  selama  60  detik, dikeringkan dan simpan diwadah tertutup pada suhu ruang.

## Pengujian Sensitivitas Indikator Label
Pengujian sensitivitas indikator label terhadap kebusukan  udang  dilakukan  dengan  mengamati perubahan warna indikator label dalam wadah botol kaca tertutup yang terdapat udang didalamnya pada suhu  ruang  (30  ˚C).  Proses  pengambilan  data dilakukan dengan meletakan botol kaca berisi udang dan indikator label kedalam studo foto mini dengan pencahayaan yang berasal dari lampu LED setiap 20 menit  sekali  selama  24  jam.  Penggunaan  perangkat studio foto mini dimaksudkan agar pengambilan foto
dilakukan  pada  pencahayaan  yang  konsisten. Pengambilan  foto  perubahan  warna  indikator  label dilakukan  menggunakan  kamera smatrphone dengan jarak antara botol sampel dan kamera yaitu 6 cm.
Pengolahan Data Dengan Neural Network . Pengolahan  data  berupa  foto  perubahan warna  indikator  label  dilakukan  menggunakan algoritma Neural  Network pada  software Wolfram Mathematica 11.3  dengan  perangkat  berspesifikasi prosesor  Intel(R)  Celeron(R)  CPU  N3350  @ 1.10GHz1.10  GHz  (RAM  2GB).  Foto  perubahan warna indikator label dikuantisasi untuk mengurangi jumlah  ketidakhomogenan  warna  pada  foto, sehingga menghasilkan satu jenis warna tetapi tetap mempresentasikan citra atau foto tersebut.
Perhitungan  akurasi  dan  presisi  hasil pengujian  sistem  algoritma  neural  network mengguakan  metode  Confusion  Matrix  Multi-Class Classification 4x4 yaitu
Akurasi = Tp Jumlah Data ×100% (1)
Presisi Tp Kelas i = Tp𝑖 Tp𝑖 + Fp (2) Presisi semua kelas = Presisi Tp Kelas Jumlah Kelas ×100% (3)
Keterangan  :  Tp  ( True  positive );  Tp i ( True  positive kelas i ); Fp ( False positive ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan proses ekstraksi serbuk ubi ungu  dengan  menggunakan  pelarut  etanol  96%, didapatkan  ekstrak  ubi  ungu  berwarna  merah. Selanjutnya,  ekstrak  tersebut  di  dipanaskan  dengan hotplate stirrer selama 10 menit untuk menghasilkan ekstrak  kental.  Selanjutnya,  ekstrak  kental  di  atur pH-nya  menjadi  pH  2  menggunakan  HCl  1  M sehingga  didaptkan  ekstrak  berwarna  merah  pelat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1 . Ekstrak ubi ungu
Pembuatan  indikator  label  dilakukan  dengan mencelupkan kertas indikator label kedalam ekstrak ubi ungu yang sudah diatur pH-Nya selama 60 detik,
selanjutnya  indikator  tersebut  di  keringkan  pada suhu ruang.
Setelah  dilakukan  pengujian  sensitivitas indikator label terhadap kebusukan udang selama 24 jam,  didapatkan  73  data  berupa  perubahan  warna indikator label dari merah pekat menjad biru pekat, abu-abu,  dan  coklat  pudar.  Perubahan  warna tersebut  dipengaruhi  oleh  keberadaan  jumlah amoniak  yang  diemisikan  oleh  udang  selama  proses pembusukan. Jumlah amoniak akan terus bertambah karena semakin lama udang simpan pada suhu ruang, maka  jumlah  kadar  amoniak  yang  dilepas  semakin banyak sehingga terjadi perbedaan perubahan warna indikator  label  dalam    setiap  jamnya  (Noor,  2021; Watson,1939). Sehingga indikator label dari ekstrak ubi  ungu  sensitif  terhadap  keberadaan  amoniak. Selanjutnya,  data  pengujian  sensitivitas  dikuantisasi warna  agar  menghasilkan  satu  jenis  warna  untuk mempermudah proses klasifikasi.
Klasifikasi  dilakukan  dengan  mencocokan antaradatakualitas udang dengan waktu penyimpanan melalui  uji  organolepik  yang  dilakukan  oleh  Ali dkk.Hasil  penocokan  tersebut  diperoleh  hubungan antara  perubahan  warna  indikator  label  terhadap kualitas  udang  seperti  pada  Gambar  2.  Sehingga didapatkan  kategori  klasifikasi  kualitas  udang  pada indikator label yaitu: (i) “Sangat Segar (SS)” ditandai warna  merah  pekat  (ii)  “Segar  (S)”  ditandai  warna biru  pekat  (iii)  “Tidak  Segar  (TS)”  ditandai  warna abu-abu  dan  (iv)    “Sangat  Tidak  Segar  (TTS)” ditandai warna coklat pudar.
Sangat Segar Segar Tidak Segar Sangat Tidak Segar Gambar  2 .  Hubungan  kualitas  udang  dengan indikator warna
Selanjutnya  sebanyak  73  data    kuantisasi warna  indikator  label  agar  menghasilkan  satu  jenis warna  untuk  mempermudah  proses  klasifikasi. Kemudian  dilakukan  pembagian  data  untuk keperluan  pengujian  dan  training  pada  klasifikasi indikator  label  dengan  sistem  algoritma  neural network. Hasil pengujian dan training disajikan pada Tabel  1.  Dari  73  data  terdapat  70  data  yang  sesuai dan 3 data yang tidak sesuai dengan data uji.
Tabel  1. Perbandingan  klasifikasi  berdasarkan pengukuran  organoleptik  dan  neural network No  Citra indikator label Klasifikasi Organoleptik Prediksi Neural Network 1 Sangat Segar Sangat Segar 2 Sangat Segar Sangat Segar 3 Sangat Segar Sangat Segar 4 Sangat Segar Sangat Segar 5 Sangat Segar Sangat Segar 6 Sangat Segar Sangat Segar 7 Sangat Segar Sangat Segar 8 Sangat Segar Sangat Segar 9 Sangat Segar Segar 10 Segar Segar 11 Segar Segar 12 Segar Segar 13 Segar Segar 14 Segar Segar 15 Segar Segar 16 Segar Segar 17 Segar Segar 18 Segar Segar 19 Segar Segar 20 Segar Segar 21 Segar Segar 22 Segar Segar 23 Segar Segar 24 Segar Segar
25 Segar Segar 26 Segar Segar 27 Segar Segar 28 Segar Segar 29 Segar Segar 30 Segar Segar 31 Tidak Segar Tidak Segar 32 Tidak Segar Tidak Segar 33 Tidak Segar Tidak Segar 34 Tidak Segar Tidak Segar 35 Tidak Segar Tidak Segar 36 Tidak Segar Tidak Segar 37 Tidak Segar Tidak Segar 38 Tidak Segar Tidak Segar 39 Tidak Segar Tidak Segar 40 Tidak Segar Tidak Segar 41 Tidak Segar Tidak Segar 42 Tidak Segar Tidak Segar 43 Tidak Segar Tidak Segar 44 Tidak Segar Tidak Segar 45 Tidak Segar Tidak Segar 46 Tidak Segar Tidak Segar 47 Tidak Segar Tidak Segar 48 Tidak Segar Tidak Segar 49 Tidak Segar Tidak Segar 50 Tidak Segar Tidak Segar
51 Tidak Segar Sangat Tidak Segar 52 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 53 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 54 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 55 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 56 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 57 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 58 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 59 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 60 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 61 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 62 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 63 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 63 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 64 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 65 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 66 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 67 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 68 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 69 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 70 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 71 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 72 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar 73 Sangat Tidak Segar Sangat Tidak Segar
Perhitungan  akurasi  dilakukan  dengan  metode Confusion  Matrix  Multi-Class  Classification  4x4 seperti  pada  Tabel  2.Setelah  dilakukan  perhitungan didapatkan  akurasi  dari  klasifikasi  dengan  sistem Neural Network sebesar 95,89%. Untuk presisi kelas “Sangat Segar (SS)” sebesar 0,8; presisi kelas ”Segar (S)”  sebesar  1;  presisi  kelas  “Tidak  Segar  (TS)” sebesar 1 dan presisi kelas”Sangat Tidak Segar (STS)” sebesar 0,9. Setelah presisi semua kelas dijumlahkan dan  dibagi  banyak  kelas  didapatkan  presisi  dari klasifikasi  kesegaran  udang  dengan  sistem Neural Network sebesar 92%.
Tabel  2 .  Hasil  Prediksi  klasifikasi  Organoleptik kesegaran udang dengan Neural Network Klasifikasi Organoleptik
SS S TS STS Prediksi neural network SS 8 S 1 21 TS 19 2 STS 22

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  Hasil  pengujian  sensitivitas indikator  label  dari  ubi  ungu  menunjukan  bahwa terjadi  perubahan  warna  yang  dipengaruhi  oleh keberadaan  amoniak  yang  diemisikan  oleh  udang selama  pengujian.  sehingga  indikator  label  dari  ubi ungu sensitive terhadap keberadaan
amoniak.Perbedaan  perubahan  warna  disebabkan jumlah amoniak, semakin lama udang disimpan pada
suhu  ruang,  maka  jumlah  kadar  amoniak  yang dilepas  semakin  banyak.Berdasarkan  perbandingan antara  lama  waktu  penyimpanan  dan  kualitas organoleptik  udang  diketahui  bahwa  kualitas  udang dibedakan  menjadi  empat  kelas,  yaitu:  yaitu    (i) “Sangat  segar(SS)”  ditandai  warna  merah  pekat  (ii) “Segar  (S)”  ditandai  warna  biru  pekat  (iii)  “tidak segar” dutandai warna abu-abu dan (iv)  “sangat tdak segar”  ditandai  warna  coklat  pudar.Melalui klasifikasi  citra  indikator  label  menggunakan algoritma  neural  network  dari  73  data  training diperoleh tingkat akurasi sebesar 95,89% dan presisi sebesar 92%

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Kementrian Pendidikan
dan Kebudayaan
(Kemdikbud)  atas  bantuan  pendanaan  penelitian  ini melalui Program Kreativitas Mahasiswa Bidang Riset (PKM-R 2021).

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad,  Z.  &  Sugiarto,  B.,  2020. Ekstraksi Antosianin  dari  Biji  Alpukat  Sebagai  Pewarna Alami .  Jurnal  Teknologi  Technoscientia,
12(2), pp. 134-143.
Alimelli, A. et al., 2007. Fish freshness detection by a computer  screen  photoassisted  based  gas  sensor array . Analytica Chimica Acta, 582(2), pp. 320-328.
Ananta,  R.,  Kusuma,  S.  B.  W.  &  Harjono,  2017.
Film  Berbasis  Ekstrak  Antosianin  Ubi  Jalar Ungu  Sebagai  Bioindikator  Kerusakan  Daging Ayam .  Indonesian  Journal  of  Chemical Science, 6(1), pp. 84-90 Arifuddin,  W.,  2018. Aktivitas  Antioksidan  Senyawa Antosianin dari Ekstrak Etanol Ubi Jalar Ungu (Ipomoea  batatas  L). Jurnal  Sains  dan Pendidikan Biologi, 1(2), pp. 26-29
Du, L., Chai, C., Guo, M. & Lu, X., 2015. A Model For Discrimination Freshness Of Shrimp. Sensing and Bio-Sensing Research , Volume 6, pp. 28- 32.
Fatimah,  S.  S.,  Marwanti,  S.  &  Supardi,  S.,  2020. Kinerja  Ekspor  Udang  Indonesia  di  Amerika
Serikat  Tahun  2009-2017 :  Pendekatan Model  Constant  Market  Share  (CMS).  J. Sosek KP, 15(1), pp. 57-67 Gustina,  N.,  Yuliati,  K.  &  Lestari,  S.  D.,  2015.
Madu  sebagai  Wet  Batter  pada  Produk  Udang Breaded . Jurnal Teknologi HasilPerikanan, 4(1), pp. 37-45
Imawan,  C.,  Fitriana,  R.,  Listyarini,  A.  & Pudjiastuti,  W.  S.  W.,  2018. Kertas  Label Kolorimetrik dengan Ekstrak Ubi Ungu Sebagai Indikator  Pada  Kemasan  Pintar  untuk Mendeteksi Kesegaran Susu . Jurnal Kimia dan Kemasan, 40(1), pp. 25-32. Ngginak, J., Semangun, H., Mangimbulude, J. C. & Rondonuwu,  F.  S.,  2013. Komponen Senyawa  Aktif  pada  Udang  Serta  Aplikasinya dalam Pangan . Sains Medika, 5(2), pp. 128- 145.
Noor,  A.  et  al.,  2019. Senduduk  (Melastoma malabathricum  L.)  extract  as  a  green-indicator for  monitoring  shrimp  freshness.  Advances  in Engineering Research , Volume 167, pp. 167- 169.
Puspitasari,  P.  D.  2020. Uji  Efektivitas  Ekstrak  Daun Mangrove  Rhizophora  Mucronata  Sebagai Pengawet Alami Pada Ikan Tongkol (Euthynnus affinis)  Dan  Udang  Vannamei  (Litopenaeus vannamei) .  Skripsi,  Program  Studi  Ilmu Kelautan  Fakultas  Sains  Dan  Teknologi Universitas  Islam  Negeri  Sunan  Ampel. Surabaya.
Rahmat, A., Patadjai, A. B. & Suwarjoyowirayatno, 2019. Studi Kualitas Fisika Kimia dan Sensorik Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) dengan Perlakuan  Soaking  Time  Sebelum  Pembekuan . Journal Fish Protech, 2(1), pp. 46-58 Watson,  D.,  1939. Studies  of  Fish  Spoilage:  IV.  The Bacterial  Reduction  ofTrimethylamine  Oxide . Journal  of  the  Fisheries  Board  of  Canada, pp. 252-266
Yanto,  M.,  2017. Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Dengan  Algoritma  Perceptron  Pada  Pola Penentuan  Nilai  Status  Kelulusan  Sidang Skripsi . Jurnal TEKNOIF, 5(2), pp. 79-87.