SINTECH JOURNAL Vol. 2 No 2 - Oktober 2019 p-ISSN 2598-7305 (Print), e-ISSN 2598-9642 (Online) Available Online at : PERANCANGAN PENGUJIAN PREFERENCE TEST, UJI HEDONIK DAN MUTU HEDONIK MENGGUNAKAN ALGORITMA RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK M. Rizal Permadi1, Huda Oktafa2, Khafidurrohman Agustianto3 1,2,3 Politeknik Negeri Jember Lingkungan Panji, Tegalgede, Kec. Sumbersari, Kabupaten Jember 68124, Jawa Timur - Indonesia e-mail : Received : December, 2019 Accepted : October, 2019 Published : October, 2019 Abstract Wheat Bread producers are required to produce quality products and are liked by consumers. Increasing the quality of bread will certainly have an impact on sales to be generated. One of the efforts in improving the quality is by doing Hedonic test and Hedonic Quality test. This study aims to develop a system capable of providing an assessment of new products to be released on the market. Hedonic quality is used as a variable for assessing bread products with 4 variables, which include flavor, taste, appearance, and texture. While the hedonic test using six classes is very very like, very like, like, rather like, and do not like, then this result will be used as a class of Knowledge Based (KB). This research uses Radial Basis Function Network (RBFN) algorithm, yielding 98,8% accuracy with 10 fold testing technique. The final goal of the development of this system will create a system capable of providing an assessment of a wheat bread product. Keywords: wheat bread, organoleptic test, machine learning, radial basis function network Abstrak Produsen roti tawar dituntut untuk menghasilkan prouk yang berkualitas dan di sukai oleh konsumen. Peningkatan kualitas roti tawar tentunya akan berdampak pada penjualan yang akan dihasilkan. Salah satu upaya dalam peningkatan mutu roti tawar yaitu dengan cara melakukan uji Hedonik dan uji Mutu Hedonik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu memberikan penilaian terhadap produk baru yang akan dilepas di pasaran. Mutu hedonik digunakan sebagai variabel untuk menilai produk roti dengan 4 buah varibel, yang meliputi aroma, rasa, penampakan, dan teksture. Sedangkan uji hedonik menggunakan enam buah class yaitu amat sangat suka, sangat suka, suka, agak suka, dan tidak suka, selanjutnya hasil ini akan digunakan sebagai kelas dari Knowledge Based (KB). Penelitian ini menggunakan algoritma Radial Basis Function Network (RBFN), menghasilkan tingkat akurasi 98,8% dengan teknik pengujian 10 fold. Tujuan akhir dari pengembangan sistem ini akan tercipta suatu sistem yang mampu memberikan penilaian terhadap suatu produk roti apakah akan di terima oleh pasar atau tidak, sehingga akan bermanfaat bagi industri roti untuk melakukan pengujian produk terhadap selera pasar. Kata kunci: roti tawar, uji organoleptik, machine learning, radial basis function network 98 | SINTECH Journal
1. PENDAHULUAN Roti adalah makanan sumber karbohidrat yang sering dikonsumsi oleh masyarakat. Berbagai jenis roti pun diproduksi untuk memenuhi keinganan konsumen, salah satunya roti tawar. Produsen tentunya harus mampu untuk menghasilkan roti tawar yang berkualitas dan di sukai oleh konsumen. Peningkatan kualitas roti tawar akan berdampak pada penjualan yang akan dihasilkan. Salah satu upaya dalam peningkatan mutu roti tawar yaitu dengan cara melakukan uji Hedonik dan uji Mutu Hedonik. tentunya sangat tersebut Penilaian atau Uji Organoleptik merupakan suatu cara penilaian yang paling primitif. Dalam uji pada ditekankan kemampuan alat indera memberikan kesan atau tanggapan yang dapat dianalisis atau kesan. dibedakan Kemampuan tersebut meliputi kemampuan mengenali mendeteksi (detection), (recognition), membedakan (discrimination), membandingkan (scalling) dan kemampuan menyatakan suka atau tidak suka (hedonik) [1]. berdasarkan jenis Uji organoleptik menjadi bidang ilmu setelah prosedur penilaian dibakukan, dirasionalkan, dihubungkan dengan penilaian secara obyektif, sehingga analisa data mejadi lebih sistematis. Uji organoleptik sangat banyak digunakan untuk menilai mutu dalam industri pangan dan lainnya. Terkadang industri hasil pertanian penilaian ini dapat memberi hasil penilaian teliti. Dalam beberapa hal yang sangat penilaian dengan indera bahkan melebihi ketelitian alat yang paling sensitive [1][2]. Metode dapat dilgolongkan dengan beberapa cara yaitu uji pembedaan (Defferent tes), uji penerimaan (Preference Test), uji skala dan uji deskriptif [1][3]. ini menggunakan uji penerimaan sebagai metode yang digunakan, uji penerimaan digunakan untuk menilai produk baru, dengan meramalkan penerimaan konsumen test merupakan penilaian yang cukup sederhana dan dapat menggunakan panelis yang tidak terlatih atau panelis konsumen. Hasil yang didapatkan dengan uji ini sangat subyektif, sehingga tidak digunakan panelis yang ekstrim Dalam terhadap uji perkembangnnya pengujian organoleptik Penelitian (pasar). Uji Preference produk tertentu. kebutuhan atas penerimaan pasar merupakan hal yang penting, dalam konteks ini untuk menguji apakah suatu produk diterima atau tidak diterima oleh pasar (masyarakat) Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu memberikan penilaian terhadap produk baru yang akan dilepas di pasaran, Sistem ini dekembangakan dalam bentuk machine learning system. Mutu hedonik digunakan sebagai variabel untuk menilai produk roti dengan 4 buah varibel, yang meliputi aroma, rasa, penampakan, dan teksture. Sedangkan uji hedonik menggunakan enam buah class yaitu amat sangat suka, sangat suka, dan tidak suka, suka, suka, agak selanjutnya hasil ini akan digunakan sebagai kelas dari Knowledge Based (KB) [4]. KB ini selanjutnya akan digunakan sebagai dasar dari Machine Learning System sebagai pengetahuan awalnya. Terdapat beberapa contoh algortima diantaranya Run Length Encoding, Huffman, dan Lempel Ziv Welch [17]. Namun pada penelitian ini menggunakan algoritma Radial Basis Function Network (RBFN). Penelitian ini menggunakan algoritma Radial Basis Function Network (RBFN). Tujuan akhir dari pengembangan sistem ini akan tercipta suatu sistem yang mampu memberikan penilaian terhadap suatu produk roti apakah akan di terima oleh pasar atau tidak, sehingga industri roti untuk akan bermanfaat bagi melakukan pengujian produk terhadap selera pasar. 2. METODE PENELITIAN 2.1 Penelitian Terkait Penelitian [2] menyatakan hasil penelitian uji organoleptik dengan pendekatan Data Mining, ini digabungkan ketika teknik Data Mining dengan metode pengenalan tradisonal seperti terbukti mampu sentuhan, dll., memberikan dalam kekayaan mengekplorasi kekayaan pengobatan Tiongkok. Penelitian senada ditemukan pada [5] yang mengembangkan yang mampu sistem memberikan penilaian terhadap kualitas roti [6] dengan pendekatan TI berupa algortima Fuzzy mampu meningkatkan penilaian organoleptic, sehingga mampu meningkatkan prosuksi pertanian. Terdapat juga penelitian yang lebih spesifik, yaitu pengembangan sistem kemampuan Penelitian algortima SVM. baru SINTECH Journal | 99 bau,
yang mendeteksi roti yang berjamur, seperti [7]. Dalam yang ditunjukan oleh paper perkembangnnya penelitian bidang juga ini merambah dunia IoT (Internet of Thing). Penelitian berkaiatan dengan organoleptik yang mengadaptasi IoT antara lain ditunjukan oleh penelitian ini menjelaskan mengenai teknik apa saja yang mungkin digunakan dalam penelitian IoT dalam Food Quality, termasuk aplikasi IoT yang semakin massif saat ini. Penelitian konkret dalam bidang [3] yang lain adalah papers ini antara mengembangan sensor pasif untuk monitoring kualitas makanan, pengenanan bahan dasar sebuah makanan, sampai memberikan pilihan bahan penganti yang bersesuaian. Terdapat juga bertujuan mengembangkan pengawas makanan dengan context meniru modeling, [9]. Kemudian penelitian yang dilakukan pada papes dilakukan yang menujukan lidah buatan sudah dapat mengenali beberapa rasa dasar untuk makanan terbatas, namun pengujian lebih lanjut masih perlu dilakukan. [8], penelitian penelitian yang ontology-based oleh konsep ditunjukan papers [10], pengujian jika Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian tersebut di atas, bahwa pendekatan IT baik berupa penggunaan aplikasi-aplikasi Data Mining, IoT terbukti mampu memberikan nilai tambah. Nilai tambah yang dimaksud berupa kecepatan atau juga kemampu identifikasi yang lebih luas. Namun perkembangan teklogi saat ini belum sepenuhnya mampu mewakili kemampuan kesukaan dilain lidah manusia, seseorang/sekelompok orang terhadap suatu produk tidak hanya dengan satu rangkaian variable yang sama, terkadang ada yang suka roti yang lembut, namun terkadang ada yang suka sedikit renyah, dan lain sebagainya. Mempertimbangkan hal tersebut penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mengabungkan penilaian manusia dengan IT, sehingga diharapkan akan menghasilkan sistem sampai aplikasi penggunaan sisi 100 | SINTECH Journal yang mampu memberikan gambaran yang relevant dengan keadaan masyarakat lokal. 2.2 Diskusi Evaluasi sensori atau organoleptik adalah ilmu indera pengetahuan manusia tekstur, penampakan, aroma dan flavor produk pangan. Penerimaan konsumen terhadap suatu produk diawali terhadap penampakan, flavor dan tekstur. Oleh karena pada akhirnya yang dituju adalah penerimaan konsumen, maka uji organoleptik yang menggunakan panelis (pencicip yang telah terlatih) dianggap yang paling peka dan karenanya sering digunakan dalam menilai mutu berbagai jenis makanan untuk mengukur daya simpannya atau dengan kata lain untuk menentukan tanggal kadaluwarsa makanan. Pendekatan dengan penilaian organoleptik dianggap paling praktis lebih murah biayanya [1] [11]. yang menggunakan untuk mengukur dengan penilaiannya Pengujian sensori (uji panel) berperan penting dengan produk dalam meminimalkan resiko dalam pengambilan keputusan. Panelis dapat mengidentifikasi sifat- sifat sensori yang akan membantu untuk mendeskripsikan produk. Evaluasi sensori dapat digunakan untuk menilai adanya perubahan yang dikehendaki atau tidak dikehendaki dalam produk formulasi, mengidentifikasi area untuk pengembangan, menentukan apakah optimasi telah diperoleh, mengevaluasi produk pesaing, mengamati perubahan yang terjadi selama proses atau penyimpanan, dan memberikan data yang diperlukan bagi promosi produk. Penerimaan dan kesukaan atau preferensi konsumen, serta korelasi antara pengukuran sensori dan kimia atau fisik dapat juga diperoleh dengan eveluasi sensori [11]. Pada prinsipnya terdapat 3 jenis uji pembedaan yaitu (discriminative test), uji deskripsi (descriptive test) dan uji afektif (affective test). pengembangan atau bahan-bahan organoleptik, uji
Kesimpulan Tes Hedonik Membuat Knowledge Base Tes Mutu Hedonik Mempersiapkan Instrumen Penelitian Analisis dan Diksusi Literature Review Gambar 1. Metodologi Penelitian Tahapan awal penelitian ini adalah melakukan literatur, ditunjukan oleh Gambar 1, studi ini untuk mengetahui posisi dari tahapan penelitian. Berdasarkan yang diperoleh oleh tahapan ini diketahui, bahwa pendekatan IT baik berupa penggunaan aplikasi-aplikasi Data Mining, sampai aplikasi penggunaan IoT terbukti mampu memberikan nilai tambah. Nilai tambah yang dimaksud kemampu berupa Namun identifikasi perkembangan belum sepenuhnya mampu mewakili kemampuan lidah manusia, kesukaan dilain seseorang/sekelompok orang terhadap suatu produk tidak hanya dengan satu rangkaian variable yang sama, terkadang ada yang suka roti yang lembut, namun terkadang ada yang suka sedikit renyah, dan lain sebagainya. kesimpulan atau lebih kecepatan yang juga luas. saat teklogi ini sisi Mempertimbangkan hal tersebut penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mengabungkan penilaian manusia dengan IT, sehingga diharapkan akan menghasilkan sistem yang mampu memberikan gambaran yang relevant dengan keadaan masyarakat lokal. Tahapan selanjutnya dari penelitian ini adalah mempersiapkan instrument penelitian dan lab ini tidak melakukan uji sensoris. Penelitian pengujian awal/pilot project pada angket yang digunakan, dikarena angket yang digunakan merupakan angket yang telah teruji [11][12]. Tahapan adalah melakukan pengujian Mutu Hedonik dan Hedonik pada Lab Uji Sensoris, Universitas Jember, dengan menggunakan 25 responden dengan 10 macam jenis roti tawar yang berbeda dari beberapa merek yang berbeda pula. penelitian selanjutnya 2.3 Uji Deskriptif/Mutu Hedonik Uji deskripsi didisain untuk mengidentifikasi dan mengukur sifat-sifat sensori, ditunjukan oleh Gambar 2. Dalam kelompok pengujian ini dimasukkan rating atribut mutu dimana suatu atribut mutu dikategorikan dengan suatu yang (suatu kategori menggambarkan intensitas dari suatu atribut mutu) atau dapat juga "besarnya" suatu atribut mutu diperkirakan berdasarkan salah satu sampel, dengan menggunakan metode skala rasio [1] [13]. skala uraian Uji deskripsi digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik sensori yang penting pada suatu produk dan memberikan informasi mengenai derajat atau intensitas karakteristik tersebut. Uji ini dapat membenatu mengidentifikasi variabel bahan tambahan (ingredien) atau proses yang berkaitan dengan karakteristik SINTECH Journal | 101
sensori tertentu dari produk. Informasi ini dapat digunakan untuk pengembangan produk baru, memperbaiki produk atau proses dan berguna juga untuk pengendalian mutu rutin. off-flavor dan memperlihatkan perubahan intensitas dan kualitas tertentu. Tahap ujinya meliputi: Orientasi sebelum melakukan uji, tahap analisis dan tahap pengujian dan interpretasi data. Uji deskriptif terdiri atas Uji Scoring atau Skaling, Flavor Profile & Texture Profile Test dan Qualitative Descriptive Analysis (QDA). Uji skoring dengan menggunakan pendekatan skala atau skor yang dihubungkan dengan diskripsi tertentu dari atribut mutu produk. Dalam sistem skoring, angka digunakan untuk menilai intensitas produk dengan susunan meningkat atau menurun. dan skaling dilakukan Pada Uji flavor/texture Profile, dilakukan untuk menguraikan karakteristik aroma dan flavor produk makanan, menguraikan karakteristik tekstur makanan. Uji ini dapat digunakan untuk mendeskripsikan secara komplit suatu produk makanan, melihat perbedaan contoh diantara group, melakukan identifikasi khusus misalnya Hasil dari uji digunakan sebagai varibel dalam penentuan uji sensoris makanaan. Pengujian mutu hedonik yang dilakukan pada peneitian ini tidak melakukan pendekatan kualitatif (QDA) untuk menentukan class dari hasil pengujian, namun menggunakan hasil dari pengujian hedonik sebagai class. Penggabungan mutu hedonik dan hedonik sekaligus akan menghasilkan knowledge base bagi sistem uji sensoris makanan. Penggunaan uji mutu hedonik selanjutnya akan digunakan sebagai masukan pada sistem, masukan ini berguna untuk menguji produk roti baru. Manfaat lebih lanjut melalui sistem ini dapat diprediksi apakah suatu produk roti kemungkinan disukai atau tidak disukai oleh masyarakat. Gambar 2. Kriteria Mutu Hedonik [11] 2.4 Metoda Afektif/Hedonik Metode ini digunakan untuk mengukur sikap subjektif produk berdasarkan sifat-sifat organoleptik. Hasil yang diperoleh adalah penerimaan (diterima atau ditolak), kesukaan (tingkat suka/tidak suka), pilihan (pilih satu dari yang lain) terhadap atas Uji ini produk. Metode Perbandingan Pasangan (Paired Comparation), Uji Hedonik dan Uji Ranking. konsumen terhadap terdiri sekala tingkat kesukaan (memberi peringkat). Panelis diminta untuk memberikan nilai kesukaan secara keseluruhan terhadap atribut. Penelitian ini menggunakan hasil uji ini sebagai class untuk digabungkan dengan hasil uji mutu hidonik. Penggabungan kedunya akan menghasilkan knowledge based dari sistem Machine Learning uji sensoris makanan. linkert menurut Uji hedonik merupakan pengujian yang paling banyak digunakan untuk mengukur tingkat kesukaan terhadap produki. Tingkat kesukaan ini disebut skala hedonic: amat sangat suka, sangat suka, suka, agak suka, dan tidak suka. Dalam uji rangkaing diuji 10 roti dan panelis diminta untuk memberikan nilai menggunakan Tahapan selanjutnya dari penelitian ini adalah ini penelitian analisis dan dikusi, tahapan melakukan analisis terhadap hasil pengujian data dengan menggunakan (uji validitas ditunjukan oleh Persamaan 1 dan uji reliabilitas ditunjukan oleh Persamaan 2) sekaligus melakukan pengujian algortima yang digunakan, menggunakan aplikasi Weka. Hasil statistik 102 | SINTECH Journal
dan pembahasan lengkap akan dibahas pada bagian implementasi. Tahapan terakhir dari penelitian ini adalah kesimpulan, ini secara kesimpulan diperoleh berdahasarkan hasil pembahasan. ( (2) (3) 3. IMPLEMENTASI System ini dibangun menggunakan algoritma Radian Basis Function Network (RBFN) [14] yang terbukti memiliki akurasi yang tinggi. RBFN merupakan salah satu cabang pada bidang kecerdasan buatan, khususnya pada Artificial Neural Networks (ANNs) [15]. Gambar 3 mengilustrasikan arsitektur umum dari RBF Network. Terdiri dari input vector, lapisan RBF neurons, dan keluaran dengan masing-masing satu node tiap kategori atau kelas. RBF networks memiliki three-layer architecture yang ditunjukan oleh Gambar 4 yang terdiri dari input layer, hidden layer, dan output layer. Input layer digunakan untuk network inputs; layer digunakan untuk mengubah hidden sesuaikan data masukan untuk dikategorikan sesuai dengan kelas outputnya; output layer memerlukan pemisahan secara linier. Proses pada RBF networks terdiri dari beberapa langkah: (1) mencari network size yang sesuai; (2) mencari parameters yang sesuai (pusat dan lebar); dan (3) train the networks [15]. Implementasi dari sistem ini ditunjukan oleh Gambar 5. Pada Gambar 4 menunjukkan in- teraksi antara user dan administrator terhadap sistem, user dan administrator pada sistem ini diwajibkan untuk login terlebih dahalu, hal ini dari untuk memonitoring berguna log pengguna sistem. Sistem ini memiliki dua output dengan tujuan yang berbeda, keluaran untuk user untuk melihat hasil peneliai produk yang diuji, sedangkan administrator hanya menunjukan rekapituasi saja. Gambar 3. Typical Architecture dari RBF Network [16] SINTECH Journal | 103
Gambar 4. RBF network dengan N inputs, L hidden units, dan M outputs [15] Komputasi dasar pada RBF Network berdasarkan Gambar 2: Komputasi Input layer (1) Komputasi Hidden Layer (2) Komputasi Output Layer (3) Food Sensory Test System UserAdministrator <<include>> ----------------- Login Food Sensory Test System Gambar 5. Use Case Sistem Uji Sensoris Pada Gambar 6, menunjukkan aliran data sistem, dimana terdapat dua proses utama yang adalah Proses antarmuka kuesioner yang akan memproses data dalam algoritma RBFN. Proses selanjutnya berjalan. pertama adalah penilaian kualitas hedonik, dengan sekala linkert (7), yang terdiri dari: amat sangat suka, sangat suka, suka, agak suka, dan tidak suka. 104 | SINTECH Journal
The System Result of User Answering Proces Result Log of Administrator 1.0Food Sensory Questioner Quality of Bread Result Questioner 2.0Food Sensory Test System Judgment The First Gambar 6. DFD Food Sensory System Proses yang dilakukan oleh sistem diilustrasikan lebih jelas pada Gambar 8. Gambar 8, menunjukkan diagram aktivitas sistem, dimana dalam diagram ini menggambarkan bahwa pengguna harus melengkapi kuesioner Hedonic yang diinterogasi terlebih dahulu, jika sudah selesai maka dapat dilanjutkan dengan mengisi kuesioner Kualitas Hedonik. Hasil dari dua kuesioner tersebut kemudian diterjemahkan oleh sistem, dan diberikan keluaran berupa prediksi penerimaan pasar terhadap produk roti baru. Tabel 1. Hasil Pengujian Algoritma RBF Network dengan Teknik 10 Fold Name Time taken to build model Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Kappa statistic Mean absolute error Root mean squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances Result 0.03 seconds (247) 98.8% (3) 1.2% 0.9837 0.0048 0.0596 1.9388 % 16.9977 % 250 Tabel 1 menunjukan hasil pengujian algortima RBFN dengan menggunakan teknik 10 fold. Hasil pengujian menunjukan waktu pemrosesan yang perlukan oleh algortma ini adalah 0,03 detik untuk 250 data. 250 data ini diperoleh dari 10 macam roti dengan 25 orang responden yang pilih secara acak, karena jenis pengujian ini tidak memerlukan reponden ahli. Sedangkan akurasi yang dintunjukan dari hasil pengujian menunjukan 98,8%, akurasi ini menjadi dasar bahwa sistem dapat diterima atau digunakan. Gambar 7. Visualisasi Eror pada Pengujian Gambar 7 menunjukan sebaran error yang dihasilkan dari pengujian, data yang error dintunjukan dengan tanda kotak, jika dicermati jumlah data yang error tersebar pada bagian kelas amat sangat suka dan sangat tidak suka, itu berarti error terkonsentrasi pada titik masimal dan minimal penilaian. Namun error SINTECH Journal | 105
yang dihasilkan hanya 1,2% sehingga algortima dapat digunakan [12]. Gambar 8. Activity Diagrams Food Sensory System Dengan proses yang dilakukan oleh sistem diharapkan dapat memberikan prediksi atau perkiraan penerimaan pasar terhadap produk roti. roti mampu menghasilkan produk yang bisa diterima pasar. Sehingga perusahaan 4. KESIMPULAN Roti adalah makanan sumber karbohidrat yang sering dikonsumsi oleh masyarakat. Berbagai jenis roti pun diproduksi untuk memenuhi keinganan konsumen, salah satunya roti tawar. Produsen tentunya harus mampu untuk menghasilkan roti tawar yang berkualitas dan di sukai oleh konsumen. Peningkatan kualitas roti tawar akan berdampak pada penjualan yang akan dihasilkan. Salah satu upaya dalam peningkatan mut uroti tawar yaitu dengan cara melakukan uji Hedonik dan uji Mutu Hedonik. tentunya Penelitian ini menggunakan algoritma Radial Basis Function Network (RBFN), menghasilkan Hasil pengujian menunjukan waktu pemrosesan yang perlukan oleh algortma ini adalah 0,03 detik untuk 250 data. 250 data ini diperoleh dari 10 macam roti dengan 25 orang responden yang pilih secara acak, karena jenis pengujian ini tidak memerlukan reponden ahli. Sedangkan akurasi yang dintunjukan dari hasil pengujian menunjukan 98,8%, akurasi ini menjadi dasar bahwa sistem dapat diterima atau digunakan. diharapkanvmamapu Sehingga memberikan penilaian terhadap suatu produk roti apakah akan di terima oleh pasar atau tidak, sehingga akan bermanfaat bagi industri roti untuk melakukan pengujian produk terhadap selera pasar. sistem Ucapan Terimakasih Penulis ingin mengetahui dukungan finansial dari karya ini melalui hibah dari Politeknik Negeri Jember. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Departemen Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, yang telah memberikan dukungan dan bantuan dalam menyelesaikan penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA [1] "Pengujian Organoleptik (Evaluasi Sensori) dalam Industri Pangan," 2006. [2] W. G. Zhao, C. F. Yu, R. T. Zhan, and R. He, "Research on Data Mining Methods for Organoleptic Determination of Amomum Villosum Product," 2011 IEEE Int. Conf. Bioinforma. Biomed. Work. BIBMW 2011, pp. 873-880, 2011. [3] R. Gonçalves, J. Hester, N. Carvalho, P. Pinho, and M. Tentzeris, "Passive Sensors 106 | SINTECH Journal
for and Food Quality Monitoring Counterfeiting," Proc. IEEE Sensors, vol. 2014-Decem, no. December, pp. 1511- 1514, 2014. [4] S. Prasarnphanich, A. Pawattana, and P. Chusorn, "Data mining," Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 112. pp. 647-651, Sep-2014. [5] Y. Fan and H. Zhang, "Application of Gabor Filter and Multi-Class SVM in Baking Bread Quality Classification," 2006 IEEE Int. Conf. ICMA 2006, vol. Mechatronics Autom. 2006, pp. 1498-1502, 2006. [6] P. Goel, "Food Quality Assessment Using Fuzzy Logic," pp. 1459-1462, 2015. [7] H. R. Estakhroueiyeh and E. Rashedi, "Detecting Moldy Bread Using An E-Nose and The KNN Classifier," 2015 5th Int. Conf. Comput. Knowl. Eng. ICCKE 2015, pp. 251-255, 2015. [8] F. Ying and L. Fengquan, "Application of Internet of Things to The Monitoring System for Food Quality Safety," Proc. - 2013 4th Int. Conf. Digit. Manuf. Autom. ICDMA 2013, pp. 296-298, 2013. [9] B. Jia and Y. Yang, "The Design of Food Quality Supervision Platform Based on The Internet of Things," Proc. 2011 Int. Conf. Transp. Mech. Electr. Eng., pp. 263-266, 2011. [10] I. Concina, M. Falasconi, and V. Sberveglieri, "Electronic Noses as Flexible Tools to Assess Food Quality and Safety: Should We Trust Them?," IEEE Sens. J., vol. 12, no. 11, pp. 3232-3237, 2012. [11] H. Ratihwulan, "Karakteristik Sensori Tape Ketan dan Tape Singkong dari Industri Rumah Tangga yang Berbeda di Bogor," 2016. [12] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta, 2011. [13] L. S. Hasibuan, C. H. Wijaya, and F. Kusnandar, "Formulation of Papaya Bangkok Puree for Baby with One Fruit Combination Based Sensory Quality," 2010. [14] C. McCormick, "Radial Basis Function Network (RBFN) Tutorial." . [15] T. Xie, H. Yu, and B. Wilamowski, "Comparison between Traditional Neural Networks and Radial Basis Function Networks," pp. 1194-1199, 2011. [16] C. McCormick, "Radial Basis Function Network (RBFN) Tutorial." . [17] I.B.G Anandita, "Analisis Kinerja Dan Kualitas Hasil Kompresi Pada Citra Medis Sinar X Menggunakan Algoritma Huffman, Lempel Ziv Welch Dan Run Length Encoding", SINTECH.pp 7-15,2018 SINTECH Journal | 107