No image available for this title

Text

Komparasi metode ekstraksi fitur sinyal electronic nose untuk clustering aroma parfum

ABSTRAK
ADHYTIA TUNGGA. Komparasi Metode Ekstraksi Fitur Sinyal Electronic
Nose untuk Clustering Aroma Parfum. Dibawah Bimbingan BAMBANG HERU
ISWANTO, RISER FAHDIRAN.
Electronic nose (e-nose) merupakan instrumen elektronik berbasis larik sensor
yang mampu menirukan kemampuan luar biasa dari sistem penciuman makhluk
hidup. Dalam pengembangannya, e-nose berpotensi menggantikan hidung
manusia sebagai alat instrumentasi yang baku untuk menilai aroma seperti
parfum. Kendati potensi besar e-nose, larik sensor yang terdiri dari banyak sensor
menimbulkan tantangan dalam mengenali pola dari respons e-nose ketika menilai
aroma parfum. Untuk alasan ini, komparasi tujuh metode ekstraksi fitur respons enose dari tujuh sampel parfum disajikan untuk mendapatkan metode ekstraksi
fitur terbaik untuk clustering. Parfum asli bersama dengan enam tiruannya yang
didapat dari enam toko berbeda dianalisis. Tujuh metode ekstraksi fitur, yaitu
relative amplitude (RA), surface (SF), 3rd scale wavelet decomposition (WD),
wavelet entropy (WE), skewness (SK), kurtosis (KU), dan DFT spectral centroid
(SC) digunakan untuk mengekstraksi fitur dari respons e-nose. Pada proses data
analisis, cluster analysis seperti k-means clustering, hierarchical agglomerative
clustering (AHC), dan Gaussian Mixture Model (GMM) clustering digunakan
untuk clustering dataset respons yang diekstraksi menggunakan metode RA, S,
WD, WE, SK, KU, dan SC. Entropi dan purity digunakan dalam mengukur
kualitas cluster yang didapat menggunakan metode cluster k-means, AHC dan
GMM. Dengan menjadikan tujuh parfum ke dalam dua kelas (asli dan palsu) dan
dataset dikelompokkan ke dalam dua clusters, entropi minimum yang diperoleh
pada penelitian adalah 0 dan purity maksimum yang diperoleh adalah 1.
Berdasarkan hasil validasi clustering yang diperoleh, fitur SK merupakan fitur
terbaik untuk metode cluster k-means dan GMM. Fitur S dan WE merupakan fitur
terbaik untuk metode cluster AHC. Nilai entropi minimum 0 dan purity
maksimum 1 tercapai pada ketiga metode cluster (k-means, AHC, dan GMM)
dengan metode fitur yang berbeda-beda. Dari hasil principal component analysis
(PCA), fitur-fitur yang menghasilkan solusi cluster terbaik dalam plot PCA secara
deskriptif dapat memisahkan antara sampel parfum asli dengan sampel parfum
palsu.
Kata kunci. electronic nose, ekstraksi fitur, PCA, cluster analysis, parfum.
Bibliografi Lembar : 58 - 63

Ketersediaan
SS00021460SK 21460UPT Perpustakaan UNJ (CD.03.2019.002)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
SK 21460
Penerbit
Jakarta : Prodi Fisika FMIPA UNJ.,
Deskripsi Fisik
ix, 65 Lembar. ; Il. : 30 cm.
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Fisika Kelistrikan
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus login sebelum memberikan komentar