Aisyah Deri Ayu Tungga Safitri, (NIM.1051711001) (2021) Pengembangan indikator label berbasis ubi jalar ungu untuk deteksi kesegaran udang terintegrasi metode klasifikasi Nearest Neighbor. skripsi thesis, Universitas Bangka Belitung.
Text
HALAMAN DEPAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text
BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (515kB) |
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (617kB) |
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (930kB) |
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (500kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (634kB) |
|
Text
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
Pemasaran udang dalam wadah tertutup dapat menjadi kendala, karena mayoritas konsumen mengenali kesegaran udang melalui bau. Salah satu solusi pengamatan kesegaran udang yaitu metode kolorimetri. Dalam penelitian ini, metode kolorimetri dikembangkan melalui indikator label terintegrasi metode klasifikasi Nearest Neighbor agar diperoleh tingkat akurasi dalam pembacaan indikator label. Bahan utama indikator label yang digunakan pada penelitian ini adalah ekstrak ubi jalar ungu. Berdasarkan analisis uji UV-Vis, perubahan warna indikator label tidak hanya dapat diamati secara kasat mata. Hasil ini ditandai dengan spektrum absorbansi terjadi pada panjang gelombang 450-700 nm dengan larutan ekstrak yang diuji berwarna merah, hijau hingga kuning. Indikator label tidak mengalami perubahan warna baik pada sampel kosong ruang ataupun kosong dingin. Warna indikator label cepat berubah baik pada sampel ammonia ruang ataupun dingin. Sedangkan pada sampel udang ruang, warna indikator label lebih cepat berubah dibandingkan pada sampel udang dingin. Selain itu, 97 data berupa citra indikator label sampel udang ruang yang sudah dikuantisasi menghasilkan histogram dengan tiga warna dasar (RGB) yang diskrit. Tingkat akurasi dari penggunaan metode klasifikasi Nearest Neighbor dalam penelitian ini sebesar 76,3% dengan 9 data yang tidak sesuai dengan klasifikasi organoleptik.
Item Type: | Thesis (skripsi) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | indikator label; udang; Nearest Neighbor; |
Subjects: | Q Sains > QC Physics |
Divisions: | SKRIPSI > Fakultas Teknik > Fisika |
Depositing User: | Mrs Nia Erawati |
Date Deposited: | 07 Jun 2022 06:57 |
Last Modified: | 07 Jun 2022 06:57 |
URI: | https://repository.ubb.ac.id/id/eprint/5119 |
Actions (login required)
View Item |