istem Pakar Penentuan Penggunaan Bahan Tambahan Pangan untuk Produk Pangan. Dibimbing

Abstract

Bahan Tambahan Pangan adalah bahan yang ditambahkan ke dalam pangan untuk mempengaruhi sifat atau bentuk pangan (warna, cita rasa dan tekstur, serta memperpanjang masa simpan). Bahan tambahan pangan yang digunakan dalam pangan terdiri atas 27 golongan yaitu antibuih, antikempal, antioksidan, bahan pengkarbonasi, garam pengemulsi, gas untuk kemasan, humektan, pelapis, pemanis, pembawa, pembentuk gel, pembuih, pengatur keasaman, pengawet, pengembang, pengemulsi, pengental, pengeras, penguat rasa, peningkat volume, penstabil, peretensi warna, perisa, perlakuan tepung, pewarna, propelan dan sekuestran. Penelitian ini berfokus pada 4 golongan bahan tambahan pangan yaitu antioksidan, pemanis, pengawet, dan pewarna karena banyak terkait dengan keamanan pangan dan memiliki nilai batas maksimum penggunaannya. Penyalahgunaan bahan tambahan pangan yang tidak sesuai dengan peraturan masih dilakukan oleh pelaku usaha. Kurangnya pengetahuan tentang bahan tambahan pangan dan pengaruhnya terhadap kesehatan menjadi alasan pelaku usaha dan masyarakat saat terjadinya keracunan pangan. Penelitian yang dilakukan bertujuan membangun sistem pakar penentuan penggunaan bahan tambahan pangan untuk produk pangan dengan bantuan seorang pakar di bidang bahan tambahan pangan. Metode yang digunakan yaitu pohon keputusan dengan algoritme C5.0 untuk mengklasifikasikan jenis kategori pangan berdasarkan bahan dasar pangan dan cara pengolahan pangan hingga menghasilkan bahan tambahan pangan yang tepat untuk digunakan. Bahan dasar pangan yang diperoleh dari pakar berjumlah 21 bahan dan 31 cara pengolahan. Dari 27 bahan tambahan pangan memiliki 16 kelompok kategori pangan dengan 268 jenis kategori pangan. Keempat bahan tambahan pangan pada penelitian ini menggunakan 15 kelompok kategori pangan dengan 215 jenis kategori pangan. Model pohon keputusan menghasilkan 98 aturan dan diimplementasikan ke dalam web dengan menggunakan data yang tersimpan di MySQL. Evaluasi kinerja model menggunakan k-cross validation dengan akuras i rata-rata sebesar 45.6 %. Pengguna yang berhak mengakses menu pada web adalah penguna umum, anggota dan administrator. Hasil implementasi dari analisis perancangan sistem berupa web yang dapat memberikan solusi berupa rekomendasi bahan tambahan pangan dan juga nilai batas maksimum dalam penggunaannya.