Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 1 No. 2 (2020) 90 – 95 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)

## Kajian Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Untuk Deteksi Bau
Zahri Hasanati 1 , Dwiny Meidelfi 2
12 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Padang
1 zahrihasanati@gmail.com*, dwinymeidelfi@pnp.ac.id

## Abstract
The  development of  technology  that  is  increasingly  rapid  and  advanced  has  an  impact  on  the  creation  of a  tool  or  system capable of working like a human network, one example is a system that works similar to the way the human nose or e-nose works. With the help of this system, it can help make it easier for humans to identify and classify odors that cannot be smelled or detected by the human nose and can also improve accuracy and accuracy in recognizing existing odors. The way it works or the principle of the e-nose in detecting odors is by utilizing various receptors to classify odors and each receptor will give different  response  results  or  outputs  from  the  one  type  of  odor  tested.  The  approach  taken  in  making  this  study  is  pattern recognition, namely learning from patterns or examples that have been tried before to be recognized by the system in order to get the desired results or according to the target. To be able to make this detection system requires a method that is able to work like a human network, the method that is often used is an Artificial Neural Network. The method often used in making e- nose is Artificial Neural Network. Artificial Neural Network is a way to process information whose work imitates the human biological nervous system similar to the work of the brain. This research was conducted by studying and deepening the research that had been done before. The results of the literature study conducted resulted in the conclusion that the implementation of the Backpropagation Neural Network works well in recognizing and detecting odors. This research is expected to help students, researchers and related parties in designing and building systems using the Backpropagation Neural Network method.
Keywords: odor, artificial neural network, backpropagation, e-nose, detection

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang semakin pesat dan maju sehingga berdampak terciptanya alat atau sistem yang mampu bekerja seperti jaringan manusia, salah satu contohnya adalah sistem yang bekerja mirip dengan cara kerja hidung manusia atau e-nose. Dengan  adanya  bantuan  sistem  ini,  maka  dapat  membantu  mempermudah  manusia  dalam  mengidentifikasi  serta mengklasifikasikan bau yang tidak dapat tercium atau terdeteksi oleh hidung manusia serta dapat juga meningkatkan akurasi dan  ketepatan dalam  mengenali bau-bau yang  ada.  Cara  kerja  atau  prinsip dari e-nose dalam  mendeteksi  bau yaitu dengan memanfaatkan berbagai reseptor-reseptor untuk dapat mengklasifikasikan bau dan masing-masing reseptor akan memberikan hasil respon atau output yang berbeda-beda dari satu jenis bau yang diuji. Pendekatan yang dilakukan pada pembuatan kajian ini adalah pengenalan pola yaitu belajar dari pola-pola atau contoh yang telah dicoba sebelumnya untuk dapat dikenali oleh sistem agar dapat mendapatkan hasil yang diinginkan atau sesuai target. Untuk dapat membuat sistem deteksi ini dibutuhkan metode yang mampu bekerja seperti jaringan manusia, metodenya yang sering digunakan adalah Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network . Metode yang sering dipakai dalam membuat e-nose adalah Jaringan Syaraf Tiruan. Jaringan Syaraf Tiruan adalah cara untuk proses informasi yang kerjanya meniru sistem syaraf biologi manusia mirip dengan kerja otak.. Penelitian ini dilakukan dengan mempelajari dan mendalami penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Hasil studi literatur yang dilakukan menghasilkan kesimpulan bahwa implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation bekerja dengan baik dalam mengenali dan mendeteksi bau.  Pada penelitian ini diharapkan dapat membantu mahasiswa, peneliti dan pihak-pihak terkait dalam merancang dan membangun sistem yang menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.
Kata kunci: bau, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, hidung elektronik, deteksi

## 1. Pendahuluan
Bau  memiliki  2  makna  yaitu  hal  yang  ditangkap  oleh penciuman  kita  dan  sesuatu  yang  berkaitan  dengan berbagai jenis senyawa kimia. Makna bau ini juga bisa merujuk ke konotasi negatif dan konotasi positif. Bau ini berkonotasi negatif ketika berkaitan dengan hal-hal yang bersifat mengganggu, kotor, tidak diinginkan seperti bau
busuk,  aneh,  kotor,  amis  dll.  Ketika  bau  berkonotasi positif  yaitu  ketika  berkaitan  dengan  hal  yang  bersifat positif seperti bau harum, enak dan wangi.[1]
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  dan tumbuh  semakin  maju  memungkinkan  terciptanya  alat atau sistem yang mampu bekerja seperti manusia, salah satu contohnya adalah sistem yang bekerja mirip dengan
cara kerja hidung manusia atau e-nose . Dengan adanya sistem ini, maka dapat membantu dalam mengklasifikasikan  bau  yang  tidak  dapat  tercium  oleh hidung manusia serta dapat meningkatkan akurasi dalam mengenali bau-bau yang ada. Cara kerja atau prinsip dari e-nose dalam mendeteksi bau yaitu dengan memanfaatkan  berbagai  reseptor-reseptor  untuk  dapat mengklasifikasikan  bau  dan  masing-masing  reseptor akan  memberikan  hasil  respon  yang  berbeda-beda  dari satu jenis bau yang diuji [2].
Pada  saat  sekarang  ini e-nose dimanfaatkan  dalam berbagai bidang, seperti makanan, minuman, kesehatan dan  elektonik  konsumen.  Metode  yang  sering  dipakai dalam  membuat e-nose adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jaringan Syaraf Tiruan adalah sebuah cara untuk proses informasi  yang  kerjanya  meniru  sistem  syaraf  biologi manusia  mirip  dengan  kerja  otak.  Pendekatan  yang dilakukan adalah pengenalan pola yaitu belajar dari pola atau contoh yang telah dicoba sebelumnya untuk dapat dikenal  oleh  sistem  agar  mendapatkan  hasil  yang diinginkan.
Konsep  Dasar  Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  neuron akan  memproses  pola  informasi  input  dan  output  akan dikirim oleh Jaringan Syaraf Tiruan. Setelah itu neuron- neoron  terkumpul  di  dalam  lapisan-lapisan  sehingga disebut neuron layers. Ada 3 lapisan penyusun Jaringan Syaraf  Tiruan,  yaitu  [3]  :Lapisan  Input, unit-unit  input adalah unit yang berada pada lapisan ini yang bertugas menerima  pola-pola  yang  mendeskripsikan  suatu permasalahan yang dikirim dari luar. Lapisan input  [4] fungsinya  adalah  menyimpan  nilai  input  dan  tidak berubah pada fase latih, nilai berubah ketika  diberikan nilai  input  baru.  Kedua  adalah  Lapisan  Tersembunyi, unit-unit  tersembunyi  adalah  unit  yang  berada  pada lapisan ini yang outputnya tidak dapat langsung diamati. Lapisan Tersembunyi atau hidden layer [4] menjalankan semua proses fase pelatihan dan pengenalan.  Terakhir yaitu Lapisan Output, unit-unit ooutput adalah unit yang berada pada lapisan ini. Pada lapisan ini nantinya akan dihasilkan  solusi  atau  output  dari  suatu  permasalahan yang diinputkan tadi.
Menurut  Chrisal,  Triyogatama  dan  Danang  [5]  yang melakukan penelitian yang berjudul Rancang Bangun E- Nose  untuk  mendeteksi  Tingkat  Kebusukan  Ikan  Air Tawar, mereka melakukan penelitian dengan mendeteksi  aroma-aroma  dengan  memanfaatkan  larik sensor  dengan  memakai  metode  PCA  (Principal Component  Analysis),  tetapi  hasil  penelitiannya  tidak dapat  mengelompokkan  atau  mengklasifikasikan  jenis sampel yang diuji. Penelitian yang dilakukan oleh Budi dan    Arief    [6]  dengan  judul  Aplikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan  Pada  Sistem  E-Nose  dengan  menggunakan  3 buah  sampel  yaitu  bakso,  tahu  dan  mie  dengan  uji responnya terhadap 2 kondisi yaitu tanpa formalin dan dengan  formalin  dengan  sensor  polimer,  hasilnya menunjukkan  keakuratan  sebanyak  75%  adanya kandungan formalin didalamnya. Penelitian lainnya juga dilakukan  oleh  Ikhsan,  Danang  dan  Kuwat  [7]  dengan
penelitian yang berjudul Klasifikasi Kakao Berbasis E- Nose dengan metode Neuro Fuzzy, hasilnya penelitiannya  adalah  e-nose  dengan  perangkat  lunak belum dapat dihubungkan langsung akibatnya pengambilan  data  dan  pengelompokkan  data  harus terpisah.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad  [8] yang  berjudul  Desain  Electronic  Nose  Untuk Pengenalan  Jenis  Kopi  Lokal  Berbasis  Sensor  Gas Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perambatan Mundur,  ia  menggunakan  3  sampel  uji  yaitu  kopi Temanggung,  kopi  Lampung  dan  kopi  hijau,  hasilnya terjadi  kegagalan  pada  deteksi  kopi  Temanggung dikarenakan saran jeda waktu harus lebih dari 40 detik, karena  untuk  uji  sampel  pada  seluruh  kopi  hanya berkisar  10-20  detik.  Penelitian  lain  yang  juga menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan /  Artifical Neural Network (ANN) dilakukan oleh Maria dan Kunto [9]  dengan  judul  Desain  Sistem  Pengenalan  dan Klasifikasi Kopi Bubuk Bermerek Dengan Menggunakan Electronic Nose Berbasis Artifical Neural Network yang mana hasilnya mampu dijadikan sebagai acuan  untuk  mengklasifikasikan  kopi.  Penelitian  yang sama tentang pengklasifikasian jenis bubuk kopi dengan metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  yang dilakukan  Desti  [10]  hasil  penelitiannya  adalah  untuk udara netral, kopi arabika dan kopi robusta adalah 100%, 40%  dan  100%.  Penilitian  Yohanes  [11]  dengan  judul Pengenalan  Angka  Tulisan  Tangan  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan, ia menggunakan metode JST ini lalu mengembangkannya ke dalam bahasa pemograman Pyhton  yang  hasilnya  dapat  mengenali  96%  contoh gambar yang diujikan.
Sehingga dapat dikatakan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation mampu  menjadi  metode  yang digunakan  dalam  mengidentifikasi  bau  serta  aroma dengan baik dibandingkan dengan metode lainnya.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  dapat  mempelajari  dan mendalami  dengan  baik  mengenai  implementasi Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation dalam mendeteksi  bau  yang  telah  dilakukan  oleh  pihak-pihak sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu mahasiswa, peneliti dan pihak-pihak lainnya dalam  mengembangkan  sistem  dengan  menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan ini.

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu berfokus di metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.
2.1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
a. Jaringan Layer Tunggal
Pada gambar 1 dibawah semua input-input dihubungkan dengan semua output-output yang ada.
Gambar 1 Jaringan Layer Tunggal [4]
Keterangan: x 1 , x 2 , x n = Nilai masukan ke- 1 sampai n y 1 ,  y 2 ,  y n =  Nilai  keluaran  dari  nilai  input  suatu  fungsi aktivasi w 1 = bobot
Pada  gambar  1  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pada  layer tunggal dengan n buah input atau masukan (x 1 , x 2 , x n ) dan m  buah  output  atau  keluaran.  Pada  gambar  semua inputan dihubungkan ke semua output, tetapi tidak ada input  yang  terhubung  ke  input  lainnya  begitu  juga output.
b. Jaringan Layer Jamak
Gambar 2 Jaringan Layar Jamak [4] Keterangan: x 1 , x i , x n = Nilai masukan ke- 1 sampai n z 1 , z j , z p = Nilai dari unit tersembunyi atau hidden layer y 1 ,  y k ,  y m =  Nilai  keluaran  dari  nilai  input  suatu  fungsi aktivasi v i , w j = bobot
Pada gambar 2 diatas dapat dilihat layer dengan n buah input atau masukan x 1 , x i , .....x n , layer tersembunyi atau hidden units z1, zj, zp dengan jumlah p buah dan layer y 1 , y k , y m output  dengan m buah. Pada Jaringan Layer Jamak ini semua input akan terhubung ke hidden units , lalu  dari hidden units akan  dihubungkan  lagi  ke  unit keluaran  atau  output.  Walaupun  proses  pelatihan  yang dilakukan  pada  layer  ini  lebih  lama  tetapi  hasil penyelesaian  masalahnya  lebih  baik  daripada layer tunggal.
2.2  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan Syaraf Tiruan atau JST merupakan sistem yang memproses informasi yang punya ciri serta karakteristik mirip  dengan  jaringan  syaraf  yang  ada  pada  tubuh manusia.  Metode Backpropagation melakukan  latihan atau training jaringan untuk bisa memperoleh hasil yang seimbang  antara  kemampuan  jaringan  saat  pelatihan dalam  mengenali  pola  dengan  kemampuan  jaringan dalam merespon dengan benar pola input atau masukan yang mirip tetapi tidak sama dengan pola yang dipakai pada saat melakukan pelatihan atau training. Backpropagation memiliki 3 buah lapisan yaitu lapisan masukan  atau input ,  lapisan  keluaran  atau output dan lapisan tersembunyi atau hidden layer. [10]
Gambar 3 Flowchart Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation [9]
Pada  Gambar  1  diatas  menjelaskan  bahwa  Jaringan Syaraf  Tiruan Backpropagation memiliki  3  fase  [9] yaitu,
a. Propogasi Maju Pola input yang dihitung dimulai dari input layer sampai  output  layer,  untuk  penghitungannya secara maju.
b. Propogasi Mundur Propogasi  mundur  dilakukan  dengan  sesuatu yang  berkaitan  atau  berhubungan  langsung dengan  unit  yang  berada  di  output  layer. Propogasi  dilakukan  dikarenakan  adanya  selisih output dengan target yang kita inginkan.
c. Propogasi Bobot Perubahan  yang  dilakukan  pada  bobot  agar kesalahan  atau  error  dapat  dikurangi  atau diturunkan. Fase-fase diatas akan terus dilakukan secara berulang-ulang sampai kondisi terpenuhi.
2.3. Metode Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
Ada beberapa cara melakukan pelatihan (training) atau pembelajaran pada Jaringan Syaraf Tiruan yaitu,
a. Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)
Pola-pola yang masuk kedalam Jaringan Syaraf Tiruan sudah diketahui outpunya. Perbedaan atau selisih antara outpunya yang diketahui dengan output yang diinginkan dinamakan  dengan  error  atau  kesalahan.  Selisih  ini digunakan  untuk  mengubah  atau  memperbaiki  bobot agar  Jaringan  Syaraf  Tiruan  bisa  mendapatkan  output yang  paling  dekat  dengan  pola  target  yang  sudah diketahui pada Jaringan Syaraf Tiruan.
b. Pembelajaran Tak Terawasi
Output tidak diperlukan untuk metode ini, sehingga pada proses  pembelajaran  tidak  dapat  diperkirakan  hasil output yang diharapkan. Nilai bobot diberi range sesuai dengan input yang dimasukkan. Metode ini cocok untuk pengelompokkan pola.
c. Pembelajaran Hibrida ( Hybrid Learning )
Gabungan  metode  pembelajaran  terawasi  dengan metode pembelajaran tak terawasi.
2.4. Tahapan Algoritma Backpropagation
Algoritma  Backpropagation  dalam  melakukan  proses pembelajaran pada Jaringan Syaraf Tiruan, secara umum terdiri  dari  dari  alur  maju  (forward)  dan  alur  mundur (backward).  Dapat  dilihat  dari  persamaan  (1)  sampai (11) [6]
1. Alur Maju ( Forward )
Tahapannya :
a. Melakukan  normalisasi  masukan  atau  input  serta nilai desire ooutput (range 0 – 1).
b. Nilai  weight  diberikan  secara  acak  atau  random dengan nilai -1 sampai +1.
c. Pemberian inisialisasi nilai bias = 1
d. Melakukan pencarian untuk nilai sum dan sigmoid untuk lapisan tersembunyi dan lapisan output.
a. Lapisan Tersembunyi / Hidden Layer Nilai sum :
Z 𝑗 = ∑ X 𝑖 . V 𝑖𝑗 𝑁 𝑖=0 (1)
Keterangan N = Jumlah synapse lapisan tersembunyi Nilai sigmoid:
𝑍 𝑗 ′ = 1 1 + 𝑒 −𝑍𝑗+𝑏𝑖𝑎𝑠 … … … (2)
b. Lapisan Output Nilai sum :
Z 𝑘 = ∑ Z 𝑗 ′. W 𝑗𝑘 𝑀 𝑖=0
(3)
Keterangan M = Jumlah synapse lapisan output
Nilai sigmoid :
𝑌 𝑘 ′ = 1 1 + 𝑒 −𝑌𝑘+𝑏𝑖𝑎𝑠 … … … … (4) 2. Alur Mundur (Backward)
Tahapannya :
a. Hitung output kesalahan atau error (  𝑘 ) Output error =  output  lapisan  output  – desire output
𝐸𝑟𝑟 𝑘 (𝑀𝑆𝐸) = 1 2 (𝑑 𝑘 −𝑌 𝑘 ′) 2 (5)
 𝑘 𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑌 𝑘 = 𝑑 𝑘 − 𝑌 𝑘 ′ (6)
b. Hitung hidden error (  0 )
 0 𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑍 𝑗 = 𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑌 𝑘 . 𝑑𝑌 𝑘 𝑑𝑍 𝑗 . 𝑑𝑍 𝑗 ′ 𝑑𝑍 𝑗 Err 𝑗 𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑌 𝑘 = 𝑑𝑌 𝑘 𝑑𝑍 𝑗 = ∑  𝑘 . W 𝑗𝑘 𝐿 𝑘=1 𝑊 𝑗𝑘 = 𝑊 𝑗𝑘 + ∆𝑊 𝑗𝑘 (7)
c. Update weight untuk  weight  pada  lapisan tersembunyi – lapisan output
∆𝑊 𝑗𝑘 =  . 𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑊 𝑗𝑘 =  . 𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑌 𝑘 . 𝑑𝑌 𝑘 𝑑𝑊 𝑗𝑘 =  .  𝑘 . Z 𝑗 𝑊 𝑗𝑘 = 𝑊 𝑗𝑘 + ∆𝑊 𝑗𝑘 … … … ….   (8)
d. Update nilai bias pada lapisan output
∆𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑘 =  𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑘 =  𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑘 𝑑𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑘 .  𝑑𝑌 𝑘 𝑑𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑘 =  .  𝑘 . 1 𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑘 = 𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑘 + ∆𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑘 (9)
e. Update  weight untuk weight input  –  lapisan tersembunyi atau hidden
∆𝑉 𝑖𝑗 =  𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑗 𝑑𝑉 𝑖𝑗 =  𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑗 𝑑𝑍 𝑗 ′ . 𝑑𝑎𝑍 𝑗 ′ 𝑑𝑉 𝑖𝑗 =  .  0 . X 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 = 𝑉 𝑖𝑗 + ∆𝑉 𝑖𝑗 … (10)
f. Update bias pada lapisan tersembunyi / hidden layer
∆𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑗 =  𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑗 𝑑𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑗 =  𝑑𝐸𝑟𝑟 𝑗 𝑑𝑍 𝑗 ′ . 𝑑𝑍 𝑗 ′ 𝑑𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑗 =  .  0 . 1 𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑗 = 𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑗 + ∆𝑏𝑖𝑎𝑠 𝑗 … … . . (11)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Penelitian  yang  dilakukan  [12]  dalam  deteksi  bau  tahu berformalin atau tidak dibutuhkan data yang dihasilkan dari e-nose dari  sinyal  inilah  nantinya  akan  diperoleh infoormasi aspek yg berbeda-beda dari output sensor e- nose nya.
Gambar 4 Grafik Sampel Tahu Murni [12]

## Gambar 5 Grafik Respon Tahu Berformalin [12]
Data  yang  dihasilkan  dari  grafik  diatas  nantinya  akan melakukan  ekstraksi  ciri  dengan  metode differensial. Pada tahap ini ekstraksi ciri setiap puncak yg dihasilkan dihitung,  data  inilah  yang  akan  digunakan  untuk pelatihan atau training dan sebagai data latih pada saat uji  sistem,  untuk output nya  adalah  pengidentifikasian tahu  berformalin  atau  tidak  berformalin.  Dari  hasil  uji sampel  data  yang  berjumlah  80  didapatkan  hasil  tahu murni menunjukkan tupel positif, maksudnya mempunyai  data  uji  berjumlah  40  diklasifikasikan dengan  benar  sebagai true  positives. Untuk true negatives adalah  tupel  negatif  dari  data  uji  tahu berformalin  dengan  data  sebanyak  40  diklasifikasikan dengan  benar  sebagai true  negatives. Intinya  dapat dikatakan  bahwa  hasil  uji  sesuai  dengan  target  yang direncanakan.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  dikatakan bahwa  jaringan  telah  mampu  mengenali  data  yang diberikan  dengan  akuransi  yang  mencapai  100%  yang mana Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation memiliki keseimbangan dalam kemampuannya dalam mengenali selama  proses  pelatihan  dengan  memberikan  respon yang  benar  dari  pola  input  yang  mirip  tetapi  polanya tidak sama yang digunakan selama pelatihan.

## Gambar 6 Hasil Identifikasi Sampel Uji [10]
Penelitian mengidentifikasi jenis bubuk kopi menggunakan  metode Backpropagation didapatkan hasil  dengan  metode  ini  dapat  mengidentifikasi  jenis bubuk  kopi  dengan  baik  dengan  tingkat  kesuksesan  di udara netral (tanpa kopi), kopo arabika dan kopi robusta masing-masing  100%,  40%  dan  100%  [10].  Penelitian yang sama dalam mengidentifikasi kopi bubuk bermerek [9] dengan tingkat kesuksesan 73.3%.
Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation dapat melakukan identifikasi kandungan dari 5 minyak goreng dengan baik yang mana terdapat 10 input layar, 18 hidden layar  pertama,  4 hidden layar  kedua  dan  1 layar output dengan tingkat keberhasilan 100% [13].

## Gambar 7 Tampilan GUI Jaringan Syaraf Tiruan [13]
Pada  gambar  7  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengujiannya  mendapatkan  hasil  yang  baik  dan implementasi  metode  JST  dapat  mengkalsifikasikan jenis kandungan minyak goreng.

## 4.   Kesimpulan
Dari  kajian  diatas  dapat  dilihat  bahwa  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation mampu  mengidentifikasi  bau dengan baik dengan hasil pada saat pelatihan mirip tetapi tidak sama dengan hasil output pada saat uji. Saran untuk kedepannya  adalah  dalam  mendeteksi  bau  dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation  untuk  pengambiilan  sampel  data training dan  mendapatkan  hasil  output  data  uji  dapat dilakukan secara bersama-sama.

## Daftar Rujukan
[1] A. S. Yuwono, “Kuantifikasi Bau dan Polusi Bau di Indonesia ( Odour  Quantification  and  Odour  Pollution  in  Indonesia  ) Kuantifikasi  Bau  dan  Polusi  Bau  di  Indonesia  (  Odour Quantification and Odour Pollution in Indonesia ) Arief Sabdo Yuwono,” no. June, 2016.
[2] O.  A.  Putra  and  M.  H.  Hersyah,  “IDENTIFIKASI  AROMA TEH DENGAN E-NOSE MENGGUNAKAN,” no. November, 2016.
[3] Y. A. Lesnussa, L. J. Sinay, and M. R. Idah, “Aplikasi Jaringan Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Penyebaran  Penyakit Demam  Berdarah  Dengue  (  DBD  )  di  Kota  Ambon,” vol.  13, no. 2, pp. 63–72, 2017.
[4] R.  W.  Purnamasari,  “BACKPROPAGATION  SEBAGAI SISTEM DETEKSI PENYAKIT TUBERCULOSIS ( TBC ),” 2013.
[5] D.  L.  Chrisal  Aji  Lintang,  Triyogatama  Wahyu  Widodo, “Rancang Bangun Electronic Nose untuk Mendeteksi Tingkat Kebusukan Ikan Air Tawar 1,” vol. 6, no. 2, pp. 129–140, 2016.
[6] A.  S.  Budi  Gunawan,  “Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Pada Sistem E-Nose,” pp. 317–325, 2017.
[7] I. N. Rahmani, D. Lelono, and K. Triyana, “Klasifikasi Kakao
Berbasis  e-nose  dengan  Metode  Neuro  Fuzzy,”  vol.  8,  no.  1, 2018.
[8] A.  F.  Hudhori,  “DESAIN  ELECTRONIC  NOSE  UNTUK PENGENALAN  JENIS  KOPI  LOKAL  BERBASIS  SENSOR GAS  MENGGUNAKAN  JARINGAN  SYARAF  TIRUAN PERAMBATAN MUNDUR.”
[9] M. Ulfa et al. , “Desain Sistem Pengenalan dan Klasifikasi Kopi Bubuk  Bermerek  Dengan  Menggunakan  Electronic  Nose Berbasis  Artifical  Neural  Network,” vol. 1,  no. 2,  pp.  51–60, 2019.
[10]  D.  Rabersyah,  “IDENTIFIKASI  JENIS  BUBUK  KOPI MENGGUNAKAN ELECTRONIC NOSE,” no. 3, 2016.
[11]  Y.  B.  Widodo,  U.  Mohammad,  H.  Thamrin,  G.  Discent,  P. Balik,  and  S.  G.  Descent,  “Pengenalan  angka  tulisan  tangan menggunakan jaringan syaraf buatan,” vol. 5, no. 1, pp. 51–54, 2019.
[12]  W.  Astuti,  D.  Lenono,  and  F.  Faizah,  “Identifikasi  Tahu Berformalin  dengan  Electronic  Nose  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” IJEIS (Indonesian J. Electron.
Instrum. Syst. , vol. 6, no. 2, p. 211, 2016.
[13]  N.  ULYA,  “IDENTIFIKASI  KANDUNGAN  MINYAK GORENG MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION,” 2019.