Aplikasi jaringan syaraf tiruan untuk menduga difusifitas panas pada buah-buahan selama perlakuan panas

Abstract

Dewasa ini agribisnis merupakan sektor yang secara riil mampu memberikan nilai tambah bagi masyarakat Indonesia, apalagi kalau pasar komoditas yang dipilih adalah pasar ekspor. Jumlah pasokan ekspor masih sangat terbatas akibat kemampuan untuk memasok yang masih rendah dan belum mampu menjamin kesinambungan pasokan. Salah satu kendala ekspor buah-buahan dan sayur-sayuran adalah adanya penyakit-penyakit dan serangga yang tidak diinginkan sehingga produk yang akan dipasarkan ditolak oleh negara pengimpor. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan menggunakan perlakuan panas (heat treatment) pada buah-buahan atau sayur-sayuran. Perlakuan panas secara komersial telah dilakukan di berbagai negara misalnya dengan pencelupan dalam air panas (hot water dips), teknik penyikatan dengan air panas (hot water brushing technique), perlakuan dengan udara panas (hot air treatment) dan metode uap panas (vapour heat treatment). Perlakuan panas untuk masing-masing produk buah-buahan atau sayur- sayuran berbeda antara satu produk dengan produk lainnya tergantung pada nilai difusivitas panas bahan. Difusivitas panas merupakan laju penyebaran panas yang keluar dari suatu bahan (Mohsenin, 1980). Koefisien ini sangat penting untuk mengetahui penetrasi suhu dalam suatu zat selama proses pemanasan atau pendinginan. Semakin besar nilai difusivitas panas suatu bahan maka akan semakin cepat kecepatan penyebaran suhunya selama proses pemanasan atau pendinginan. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah model jaringan syaraf tiruan dalam menentukan difusifitas panas buah-buahan. Metode yang digunakan adalah pembuatan jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk menentukan difusifītas panas dari buah-buahan. Model jaringan syaraf tiruan yang digunakan kali ini menggunakan algoritma backpropagation dengan menggunakan fungsi sigmoid sebagai fungsi transfer jaringan. Sistern jaringan syaraf tiruan ini menggunakan tiga layer yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. Dalam program jaringan syaraf tiruan terbagi menjadi tiga bentuk yaitu bentuk kubus 1cm, bentuk kubus 2.5 cm dan bentuk bola. Input yang digunakan dalam bentuk kubus dan bola sebanyak 8 input yaitu kadar air (%), berat jenis, tiga titik pengamatan suhu pada bahan. Data yang digunakan sebagai input dibagi menjadi 2 kelompok yaitu satu set data untuk proses training dan satu set data untuk proses validasi jaringan. Data input ini didapat dari hasil penelitian Endah Puspitojati (2003). ...