ANALISIS SINYAL ELECTRONIC NOSE BERBASIS WAVELET MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI JENIS TEH HITAM
Abstract: Penelitian ini
bertujuan untuk melakukan identifikasi terhadap aroma teh hitan. Aroma teh
hitam didapat dari hasil pengukuran alat Electronic Nose (E-nose) yang
menggunakan rangkaian sensor gas. Identifikasi aroma teh hitam menggunakan
dilakukan dengan Principal Component AnalysisSupport (PCA) dan Support Vector
Machine (SMV).
Penelitian ini dilakukan dengan tahapan analisis data keluaran dari
rangkaian sensor yang berupa tegangan dengan menggunakan wavelet. Data tegangan
listrik berasal dari 4 buah sensor TGS880, TGS826, TGS822, TGS825. Denoising
dan kompres dari sinyal keluaran sensor ditransformasi menggunakan wavelet
Daubechies yaitu D4, D8 dan D20, dengan tingkat dekomposisi 3 dan 6.
Transformasi PCA dilakukan terhadap fitur ekstrasi yang dihasilkan dari analisis
wavelet, sebelum dimasukan ketahap klasifikasi pola. PCA digunakan untuk
mengurangi dimensi dari data fitur ekstrasi tanpa kehilangan banyak informasi
signifikan yang ada di dalamnya. Hasli pengujian menunjukan SVM mambu
memberikan klasifikasi dengan akurasi 97,53% menggunakan wavelet Daubechies D20
dengan tingkat dekomposisi 6.
Kata kunci: Electronic Nose,
Wavelet, Principal Component
AnalysisSupport (PCA), Support Vector Machine (SVM)
Penulis: Marlus Eri
Kode Jurnal: jptkomputerdd120173
