T E L KO M NIK A , V ol . 17 ,  No. 2 ,  A pril   20 19 ,  pp .7 71 ~ 7 80   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 ,  accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 3 i 2 . 11787      77 1       Rec ei v ed  A ug us t  23 ,  20 1 8;  Rev i s ed    Nov e mb er 2 , 2 0 1 8;  A c c ep t ed  N ov em be r  2 4,  20 18   MOS  ga s sen so r   of  m eat  fresh n ess anal y s is o n  E - no s e        Bu d i G u n aw an 1 ,  S alman  A l f a r is i * 2 ,  G u n anj ar   S at r io 3 ,  A r i ef Sud a r maji 4 ,     M al v in 5 , Kr is ya r ang g a 6   1 , 3 El e c tri c a l  E n g i n e e ri n g ,  Fa c u l ty   o f  En g i n e e r i n g ,  U n i v e rs i ta s   M u ri a  Ku d u s ,  G o n d a n g m a n i s     PO .  BO X  5 3   Ba e  5 9 3 2 4  Ku d u s ,  Cen tr a l   J a v a ,  I n d o n e s i a   2 In d u s tri a l  En g i n e e ri n g ,  Fa c u l t y  o f  En g i n e e ri n g ,  Un i v e rs i ta s   M u ri a  Ku d u s ,  G o n d a n g m a n i s     PO .  BO X  5 3  Ba e  5 9 3 2 4   Ku d u s ,  Cen tr a l   J a v a ,  I n d o n e s i a   4 ,5 ,6 Ag ri c u l tu ra l  En g i n e e ri n g ,  F a c u l ty   o f  Ag ri c u l tu re ,  Un i v e rs i t a s  J e n d e ra l  S o e d i rm a n   G re n d e n g ,  Pu rw o k e rto ,  Ba n y u m a s ,  5 3 1 2 3 ,  Cen tra l  J a v a ,  In d o n e s i a   * Corre s p o n d n g  a u t h o r,  e - m a i l :   s a l m a n . a l f a ri s i @um k .a c .i d       Ab strac t   Th e   h i g h   d e m a n d   o f   m e a t   c a u s e s   th e   s e l l e r  m i x   th e   fre s h   a n d   n o t - fre s h   m e a t .  E l e c tro n i c   n o s e   was   u s e d   to   d e te c t  th e   q u a l i t y   o f  th e   m e a t   q u i c k l y   a n d   a c c u ra te l y .   T h i s   r e s e a rc h   i s   p ro p o s e d   t o   te s t  a n d   a n a l y z e   th e   s e n s i ti v i t y   o f  M O S  s e n s o r  i n   t h e   e l e c tro n i c   n o s e   a n d   s i m u l a te   i t  u s i n g   M a tl a b   to   i d e n t i fy   m e a t   c l a s s i fi c a ti o n   u s i n g   n e u ra l   n e two rk .  Te s t   p a ra m e t e rs   b a s e d   o n   In d o n e s i a n   Nat i o n a l   Sta n d a r d   (SNI    3932 - 2 0 0 8 )   r e q u i r e m e n t   o n   th e   q u a l i ty   o f  c a r c a s s   a n d   m e a t .   In   th i s   s i m u l a ti o n ,  th e   n u m b e r  o f  n e u r o n s   i n   th e   h i d d e n   l a y e r   was   v a r i e d   t o   fi n d   th e   m o s t   a c c u r a te   i d e n ti fi c a ti o n .  T h e   s e n s i t i v i ty   a n a l y s i s   o f  th e   M O S  s e n s o r  wa s   c o n d u c te d  b y   t e s t i n g   th e   m e a t   s a m p l e   a ro m a ,  c a l c u l a te   t h e   s e n s i ti v i t y ,  i d e n t i f y   t h e   fo rm a ti o n   o f   i n p u t ,   h i d d e n   l a y e r,  o u tp u ts ,   a n d   s i m u l a t e   t h e   r e s u l t  o f  t h e   v a ri e d   fo rm a ti o n .   Th e n ,   f o u n d   t h e   n u m b e r  o f  th e   m o s t  o p t i m a l  n e u ro n s .  T h e  re s u l t  o f  t h e   d a ta  t ra i n i n g  wi l l  b e   a p p l i e d   to   th e  r e a l  i n s tru m e n t .       Key w ords :  m a tl a b ,  m e a t,  m e t a l  o x i d e  s e m i c o n d u c to r ,  n e u ra l  n e two r k ,  s i m u l a t i o n     Copy righ t  ©  2 0 1 9  Uni v e rsi t a s  Ahm a d  D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   Meat   i s   on e  of   the   m os t  c on s um ed   m ea l s   b y   th e  pe op l e  aroun d  the   w orl d.  T he   hi gh   de m an d  of   m ea t   i s   r el ate d   to  m ea t   s torage   c o nd i ti on s   af ter  c utt i ng   tha t   af f ec ts   the   q ua l i t y   of   m ea t .  E s ti m ati on   of   m ea t  qu a l i t y   i s   us u al l y   ba s e d  on   the   s en s e  of   s m el l   or  hu m an   v i s i on   t ha t   al l o w s   the   oc c urr en c e  of   ne gl i ge nc e  [1] .   T he   f r es hn es s   l ev e l   of   m ea t  i s   us ua l l y   us ed   to  d ec i d e   weth er  t he   m ea t  i s   c on s um ab l e  or  no t  [2] .    T he   qu a l i t y   i de nt i f i c ati on   of   f r es h  m ea t   r eq ui r es   a   nu m be r   of   l ab orator y   tes t s   ac c ordi ng   to  S N I  c l as s i f i c ati on ,  na m el y ;  t he   n um b er  of   ba c teri a,   c ol or, h ardnes s , m oi s ture c on te nt   [3 ] .    T he   hi gh   d em an d  f or  m ea t   c au s es   the   s el l er  m i x   the   f r es h  m ea t   w i t h  th e  de c a y e d   on es   ( no t - f r es h  m ea t ) .  T he   pu r p os e  i s   a  hi g he r   prof i t  al t h ou gh   tha t  i s   i l l eg a l   a nd   i t  ha r m s   f or   the   c on s um ers   [4 ] .   Dete r m i ni n g  th e  s af et y   of   m ea t  i s   c on du c t ed   b y   q ua nt i f y i ng   v ol at i l e  organ i c   c o m po un d  as s oc i ate d  wi th  the   gro wth  of  m i c r oo r ga ni s m s   [ 5 ].  It  i s   h ard  to  k no w   e as i l y   th e  qu al i t y   of   the   m ea t   on   the   m ar k et   be c au s e  th e  m ea t   m us t  be   tes ted   i n  th e  l a bo r at or y   an d  a l s o  ti m e  c on s um i ng ,  f or  tha t   r ea s o n s ,  t he   el ec tr on i c   no s e   c ou p l ed   w i th  di f f erent  t y pe   of   s e ns or  arr a y s   i s   us ed .  A n   art i f i c i al   i nte l l i ge n c e  progr am   i s   n ee d ed   t o  c r ea te   th at  i ns tr um en t  ne ed s   to   i d en t i f y   th e  c l as s i f i c ati on   of   the   m ea t   on   the   m ar k et  an d  ne ural   ne t wor k   i s   on e  of  c o m m on   us ed     progr am s   [ 6 ] .   T he   el ec tr o ni c   no s e  i s   a n  i ns tr um en t  tha t  h av e  be e n   de v e l op ed   i n   wi de l y   r an gi ng   t o   di a gn os e  s e v er al   ob j ec t  s u c h  as   f oo d  i nd us tr y   an d  ag r i c ul t ure  [7 ] .  T he   el ec tr on i c   no s e  h as   be e n   ap p l i e d  i n  s e v era l   s t ud i es ,  s uc h  as   to   de t erm i ne   the   qu a l i t y   of   c off ee   un de r   r oa s ti ng   [8] ,   w i ne   c l as s i f i c ati on   [9 ] ,  d ete c t i on   of   m atu r i t y   of   f r ui t  [10] ,  br ea d  ba k i ng   arom a  [11] ,   an d  e v a l ua te  t h e   op ti m al   ha r v es t  da te  of   ap p l es   [12] .  T he r e  are  t w o  t y p e s   of   el ec tr on i c   n os e,  t ho s e  are  di r ec t  a nd   i nd i r ec t.  Ind i r ec t  m ea ns   s u c h  as   qu an ti ati v e  a na l y s i s   ba s ed   on   i ns tr um en tal   d ete c ti on ,  w h i l e   di r ec t  de t ec ti on   us i ng   s en s or y   ol f ac tom er y   an d  i t  i s   i n c l ud i ng   m ol ec ul ar  t ec hn o l o gi es ,  s uc h  as   po l y m eras e  c ha i n  r ea c ti on   ( P CR) ,  f l uo r en c s en c e  i n - s i t u  h y br i d i z ati on   ( F IS H)   a nd   en z y m e - l i nk ed   i m m un os orbent  as s a y  ( E LI S A )   [ 13 - 15 ] .   T w o  m ai n  c om po ne nts   of   the   el ec tr o ni c   no s e  i s   a   s en s i n g  s y s tem   an d   a  r ec o gn i z i n g  pa tte r n   s y s tem .  S en s i ng   s y s t em   tha t  c ou p l ed   w i t h  a  nu m be r   of   arr a y s   or  s e qu e nc es   f r o m   the   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol . 17 ,  No. 2 ,  A pril   20 19 :  77 1 ~ 7 80   772   di f f erent  el em en ts ,  s uc h  as   c he m i c al   s en s ors ,  whi c h   i s   ea c h  el em en t  m ea s ure  the   di f f erent   qu a l i t y   of   the   c he m i c al s   te s ted   [1 6 ] .  W he n  ga s   s am pl es   are  s pr ea d   ac r os s   the   s en s or y   arr a y s ,   the n  t he   o do r   m ol ec ul es   i nd uc es   the   p h y s i c oc he m i c al   c ha ng es   to  th e  s e ns i ng   m ate r i a l s .    T he  c i r c ui t  w i l l   be  m od ul ate  th e s i gn a l  a nd    the   pa tt ern  c an  be   us ed  t o c l as s i f y  t he   arom a   [17 ] .   A   ne ural   n et w ork   i s   a  ne t wor k   o f   a  s m al l   group  of   proc es s i ng   p aradi gm s   w hi c h  m od e l e d   hu m an   ne ural   s y s tem s   to  no n - l i n ea r   s tat i s t i c s   m od el i ng   da t a.  A   n eu r a l   ne t wor k   ha s   a   s et  of  i nte r c on ne c te d    pa r a l l el   a l g orit hm s   [18] .  A   ne ur al   ne t w ork   i s   an   a da p ti v e   an d  c a p ab l e  s y s t em   to   s ol v e  pro bl em s   ba s ed   on   t he   i nf orm ati on   thr ou g h  t he   ne t w ork .  A   ne ural   ne t wor k   i s   m os tl y   us e d   as   a  s pe c i f i c   ap p l i c at i on ,  s uc h  as   da ta  c l as s i f i c ati on   or  pa tte r n  r ec o gn i ti on   thr ou gh   l e arni n g   proc es s   [19] .  A   ne ural   n et wor k   ha s   al r ea d y   tr ai ne d  t o  r ec og n i z e  the   g a s   the n  q ui c k l y   i d en t i f y   t he   od or of  ga s  b ec au s e  the  r e c og ni t i o n p r oc es s  ac tu al l y   i nv o l v es  on l y  pro pa g ati on  pr oc es s   [20] .   Ma tr i x   l a bo r ato r y ,   us ua l l y   c al l e d  as   Ma tl a b,  i s   a   n u m eric al   c o m pu tat i on   an d  a na l y s i s   de s i g ne d   i n  a dv an c e   progr am m i ng   l an g ua g e  us i ng   th e  c ha r ac ter i s ti c s   a nd   t he   f or m   of   a  m atri x .  Ma tl ab   i s   a   c om m erc i al   produc t  of   Ma th wor k .In c   c o m pa n y   w h i c h  d ev el o pe d  b y   us i ng   C + +   l an gu a ge   a nd   as s em bl er  f or  the   ba s i c   f un c ti on s   of   Ma t l ab .   G en era l l y ,  Ma t l a b  i s   us ed   f or  m ath e m ati c s   an d  c o m pu ta ti on ,  al g orit hm   de v el o pm en t,  m od el i n g,  s i m ul ati o n,  an d  prot ot y pe   c r ea ti o n ,  da t a  an a l y s i s ,  ex pl orat i o n,  v i s ua l i z at i o n,  an d   G r ap hi c   Us er  Int erf ac e  ( G UI) .  Ma tl ab h as   s o m e  pa r ti c ul ar  f un c ti on s   a nd   v ar i ou s   m eth od s   to  s ol v e  an y   pro bl em s   w hi c h  c ate go r i z ed   i n  the   too l bo x   [2 1] .  I n  th i s   r es ea r c h,  Ma t l a b  i s   us e d  to  s i m ul ate   the   r es ul t  of   v ar y i n g  f orm ati on   of   i np ut ,   l a y er an d o utp ut  us i ng   grap hi c  us er i nte r f ac e (G UI) .   Me ta l   ox i d e  s em i c on d uc to r   ( MO S )   w i d el y   us ed   t o  m a k e   arr a y   f or  od or  s en s i ng ,  bu t   m an y   of   the m   s ho w s   ga s   s en s i ti v i t y   un de r   s u i ta bl e   c on d i ti on   [ 22 ,  23 ].  T he   b as i c   prin c i pl e   of   m eta l   ox i de   s em i c on du c tor   ( MO S )   s en s or  whe n  th e  c on c en tr at i o n  of   ox y g en   i s   0 %  c on c en tr a ti o  an d  t he   tem p erature  of   ti n  di ox i de   ( S nO 2 )   m ate r i al   r ea c he s   400 o  C ,  the   el ec tr on s   wi l l   be   ac r os s   he   gre en   bo u nd ar y .   I n  c l e an   a i r ,  d on or  el ec tr o ns   i n   ti n  di ox i de   ( S nO 2 )   are  at r ac ted   to war d   ox y ge n  whi c h   i s   prev en t i n g  e l ec tr i c   c urr en t  f l o w .   If   t he   s en s or   ex po s e d  b y   r ed uc i ng   ga s ,   the   s urf ac e  de ns i t y   of   ab s or be d  ox y ge n  de c r ea s e d  b ec au s e  the   r e ac ti o n  of   r ed uc i ng   ga s .     T he   el ec tr o ns   w i l l   b e  e as y   t o  f l o w   i n   ti n  di ox i de   a nd   i ts   al l o w i ng   c urr en t  to  f l o w  f r ee l y   thro ug h   th e  s en s or.  T he   c he m i c al   r ea c ti on s   f r om   the   ga s   an d  t he   ad s orb e d  ox y g en   on   t he   s u r f ac e  of   the   ti n   ox i de   l a y er  ar e  v ari ed ,  t ho s e  de p en d  o n  the   r ea c ti v i t y   of   the   s en s i n g  m a teri a l   an d  th e   tem pe r atu r e  c on d i ti on   of   t he   s en s or.  T he   ga s   c on c en tr at i on   i n  t he   a i r   c an   b e  de t ec ted   b y   m ea s urin g t he  c h an g e o f  th e res i s tan c e  of  th e m eta l  ox i de  s em i c on du c t or gas  s en s or  [24] .   B as ed   on   t he   pro bl em   ab ov e,  t hi s   r es ea r c h  propos e d  to  i d en t i f y   l e v e l   of   m ea t   f r e s hn es s   b y   us i ng   t he   MO S   s en s or  t y p es   T G S 26 0 0,  T G S 26 0 2,  T G S 26 20 ,  MQ 1 35 ,  T G S 18 3.  T he n,  ne ural   ne t w ork   m eth od   wi l l   be   us ed   to  i n de nt i f y   th e  r es ul t  of   MO S   s en s or,  ne ura l   n et wor k   m eth od   wi l l   be   c r ea t ed   on   Ma t l a b.  T he   f un c i on   of   n eu r a l   n et w ork   m eth od   i s   to   tes t  the   m ea t   s a m pl e  arom a   to  ob t ai n  th e  r es i s tan c e   r ati o.  T he   r es ul t  of   th i s   r es ea r c h  i s   the   m os t  op ti m al   nu m be r   of   ne u r o ns   f or thi s  de tec t or s y s tem s .       2.  Re se a r ch M eth o d   T he   m eth od   us ed   i s   an   i n di r ec t  m eth od .  T he   aro m a  of   the   m ea t   w as   tak en   by   us i ng   i nj ec ti o n  tu be   t he n  pu t  i t  i nto   th e  tes t i ng   c h am be r .  In  the   t es ti n g  c ha m be r ,  the r e  are  f i v e  ga s   s en s ors   of   m eta l   ox i de   s e m i c on du c tor  t y p e,  whi c h  wi l l   v erif y   t he   s am pl e  aro m a  ex ac tl y   an d   s i m ul tan eo us l y .  T he   da t a  r ea d  b y   t he   s en s or  w i l l   b e   ac qu i r ed   b y   th e  da t a  ac q ui s i t i on .  E ac h   di f f erent  s a m pl e  w i l l   a l s o  r es ul t  a   d i f f erent  pa tte r ns .  T ho s e  pa tte r ns   w i l l   b e  l e arned  b y   us i ng   a   ne ura l   ne t w ork   w i th  t he   d e term i ne d  target ,  th at  i s   t he   c l as s i f i c ati o n  of   m ea t   f r es hn es s   of   ea c h  s en s or     2.1 .   D ata Co ll ec t ion   T he   s tep s   of   da ta  c ol l ec t i o n  an d  s am pl e  m ea s ure m en t  i s   s ho w n  i n  F i gu r e   1 .   T he   da t a   c ol l ec t i on   i s   s tarted  b y   e nte r i n g  the   s am pl e  i nt o  a   v i a l   bo tt l e  a nd   en d  wi t h   no r m al i z at i on .     T he   da ta  us ed   i s   th e  s e n s i ti v i t y   of   the   av erage   s en s or  ou tp ut  t o  th e  c l ea n   a i r   an d  the   ga s   s a m pl e i n rea l - ti m e.  T he  s en s i ti v i t y   of  th e res p on s e s e ns or us ed  e qu ati on  as  f ol l o w s ;       =   ⁄   ( 1)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0     M O S  g as  s en s or   of  me at  fr es hn es s  an al y s i s  o n E - n os e  ( B u d i  G u na w an )   773   W h ere  Ro  i s   the   s e ns or  r es po ns e  t o  th e  c l e an   a i r   ( r ef erenc e)  an d  R g  i s   th e  s en s or   r es po ns e  to   the   s am pl e  i n  oh m   un i ts .   MO S   t y p e  s e ns or  s en s i n g  e l em en t  i s   m ad e  of   ti n  ox i d e   m ate r i al   ( S nO 2)  w he r e   Ro  i s   the   s en s or  r es po ns e  to   c l ea n  a i r   ( r e f erenc e)  an d  Rg   i s   th e  s en s o r   r es po ns e  to  t he   s am pl e  i n  oh m   un i t.  In  th i s   c as e,  the   m ea t  aro m a  i s   the   r ed uc er  ga s   s o  tha t  th e   r es i s tan c e  i s  al wa y s  c h an g ed  ac c ord i ng   to  g as  c on c en tr ati o n.       E n t e r   t h e   s a m p l e   i n t o   a   1 0   g r a m   v i a l   b o t t l e M e a s u r i n g   R o f o r   2   m i n u t e s T u r n   o n   t h e   a i r   p u m p M e a s u r i n g   R g f o r   2   m i n u t e s N o r m a l i z e   t h e   s e n s o r   w i t h   a i r   a n d   s i l i c a   g e l   f o r   3 0   m i n u t e s   -   1   h o u r I n j e c t   a   s a m p l e   s c e n t   i n t o   t h e   c h a m b e r T u r n   o f f   t h e   a i r   p u m p     F i gu r e   1 .   T he  s tep   of  da ta  c ol l ec ti o n   a nd  s am pl e m ea s urem en t        2. 2 .   D ata  A cqu i sitio n   Data   ac qu i s i ti on   i s   c on d uc t ed   as   o do r   d ete c t i on   s y s te m .  Har dw are  un i t  i s   de s i g n ed   f or  ac qu i r i ng   the   r es po ns e   of   s en s ors .  T he   da ta   ac qu i s i t i on   d es i g n  of   th e  s am pl e  m ea s urem en t  i s   s ho w n  i n  F i g ure  2 .   T he   da ta  a c qu i s i ti on   us e d  5  t y p es   of   MO S   s e ns ors ,  i e ;  T G S   26 00 ,     T G S   26 02 ,  T G S   26 20 ,  T G S   81 3  an d  MQ   1 35 .  T he   pa r am ete r   us ed   i n  the   c l as s i f i c ati on   f ol l o wi ng   S NI r u l e  39 3 2:2 0 08 , s uc h a s ; th e n um be r  of  ba c teri a,  c ol or,  s tr i c t ne s s   an d   w at er c on te nt .           F i gu r e   2 .   T he  d a ta  ac qu i s i ti on  d es i gn  of  th e s am pl e m ea s urem en t       2.3 .   N eura l Netw o r k S t r u c t u r e De s ign   In  th i s   s tud y ,  n eu r a l   n et wor k   s tr uc ture  de s i gn e d  b y   us i ng   th e  f or m ati on   o f   5 - 1 - 2    ( 5  i np ut ,  1  hi d de n  l a y e r ,  da n  2  ou tpu t) .  T he   f or m ati on   f i gu r e   is   s ho wn  i n  F i gu r e   3 .   Th e  i np ut  of   thi s   s tr uc ture  are  T G S   26 0 0,  T G S   26 02 ,  T G S   26 20 ,  T G S   81 3  an d  MQ   13 5.  T he   ou tp ut  of   ne ura l   ne t w ork   s tr uc ture  de s i gn   a r e  c on s i s t  of   tw o  ou t pu ts   where  i t  i s   i nd i c ate   t he   m ea t  f r es hn es s .  F un c ti o n o f  ac ti v at i o n u s ed   i n h i d de n  l a y er  i s  s i gm oi d b i ne r  a nd  t he   ou t pu t  i s  l i ni er.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol . 17 ,  No. 2 ,  A pril   20 19 :  77 1 ~ 7 80   774   T G S 2 6 0 2 T G S 2 6 2 0 M Q   1 3 5 T G S 8 1 3 T G S 2 6 0 0 u n f r e s h f r e s h I N P U T H I D D E N   L A Y E R O U T P U T w e i g h t s w e i g h t s . . . . O u t 1 O u t 2 F o r w a r d   p r o p a g a t i o n B a c k   p r o p a g a t i o n S y n a p s e   S y n a p s e       F i gu r e   3 .   T he  m ul ti l a y er  pe r c ep tr on  s tr uc ture  of  th e  de s i gn ed  n eu r a l  n et w ork       T he   proc es s   of   l ea r ni n g  wi th  ba c k propag ati on   a l g orit h m   i n  the   arti f i c i a l   n eu r a l   n e twork   us ed  e qu at i o n s   ( 2 )   to   ( 1 2 )   [ 25 ] .   1)   S tep s   i n f or w ard i ng  are:   a)   Nor m al i z e t he   i np ut  a nd   de s i r ed  ou tpu t   ( w i t hi n  th e  r an ge   0 - 1) .   b)   W ei gh ti ng   v al ue  r a nd om l y  t o ( - 1 )   un t i l  ( +1 )   c)   i ni ti a l i z i ng   of  bi as   v a l ue  ( 1 )   d)   F i nd   t he  s um  an d s i gm oi d f or  a Hi dd en   l ay er   a nd   O ut p ut  l ay er   i)   Hi dd en   La y er ,  S um  v al u e :     N 0 i   . j i i j V X Z     ( 2 )     wi th   N =   tot al   s y na ps e l a y er   2 (hi dd e n l a y er) ,  S i gm oi d   v al u e :      bi a s Zj j e Z     1 1 '      ( 3 )     ii)   O utp ut  La y er ,  S um   v al ue :       M 0 i   j   '. k j k W Z Y   ( 4 )     wi th   M  =   tot al   s y na ps e  l a y e r   3 ,  S i gm oi d   v al ue :      b i a s Yk k e Y     1 1 '   ( 5 )     2)   S tep s   i n  ba c k w ard s te ps  ar e:   a)   Cal c u l ate  th e   ou t pu t  err or ( ) .   O utp u t  err or= O u tpu t  l a y er   3 - de s i r e d   ou t pu t     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0     M O S  g as  s en s or   of  me at  fr es hn es s  an al y s i s  o n E - n os e  ( B u d i  G u na w an )   775   2 ' 2 1 ) ( k k k Y d M S E E r r     ( 6 )   ' ' k k k k k Y d dY d E r r      ( 7 )     b)   Cal c u l ate  th e   hi dd en  err or ( )     jk L k k j k k k j j j j k k k j k O W dZ dY dY d E r r E r r dZ dZ dZ dY dY d E r r dZ d E r r 1 ' ' '   ) 1 ( ' ' j j j O Z Z E r r   ( 8 )     c)   Upda t i n g  w e i g ht  f or   wei gh t  on   H i dd en - O utp ut  l a y er     ' j k jk k k k jk k jk Z dW dY dY d E r r dW d E r r W   jk jk jk W W W   ( 9 )     d)   Upda t i n g  b i as  v al ue   on   t he   ou tp ut  l a y er     1 ' ' k k k k k k k k d b i a s dY dY d E r r d b i a s d E r r b i a s   k k k b i a s b i a s b i a s   ( 10 )     e)   Upda t i n g  w e i g ht  f or   wei gh t  on   In pu t - H i dd en   l a y er     i O ij j j j ij j ij X dV daZ dZ d E r r dV d E r r V ' '   ij ij ij V V V   (1 1 )     f)   Upda t i n g b i as   on   th e h i dd e n l a y er      1 ' ' O j j j j j j j d b ia s dZ dZ d E r r d b ia s d E r r b ia s   j j j b i a s b i a s b i a s   (1 2 )     W h ere:   i ,j , k   : Res pe c t i v el y  n eu r on  nu m be r  of  i np ut,   hi dd e n,  a nd  o u tpu t  l a y ers   X i   : In p ut - i  o n i np ut  l a y er   V i ,j   :  W ei gh t o f  i n pu t - h i d de n  l a y er   Z j   : S um m i ng  r es ul t  on   ne uro n - j  at  hi dd e n l a y er   Z j `   : A c ti v at i o n res ul t o n  ne uro n - j  a y  h i d de n  l a y er   W j, k   :  W ei gh t o f  hi dd e n - ou t pu t  l a y e r   Y j   : S um m i ng  r es ul t  on   ne uro n - j  at  ou t pu t  l a y er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol . 17 ,  No. 2 ,  A pril   20 19 :  77 1 ~ 7 80   776   Y j `   : A c ti v at i o n res ul t o n  ne uro n - j  a y  o utp u t l a y er   0   : In i t i a l   l ea r n i n g rate     : L ea r n i n g rate  i t erati on - n   0   : Con s ta nta   l e arni ng  r at e   0   : Hi d de n  err or     : O utp ut  err or   ∆    : Upd ati ng  c ha ng e  of  wei gh t o n  hi d de n - ou tp ut  l a y er   ∆    : Upd ati ng  c ha ng e  of  wei gh t o n  i np ut - hi dd en   l a y er   ∆    : Upd ati ng  c ha ng e  of  bi as  a t o ut pu t  l a y er   ∆    : Upd ati ng  c ha ng e  of  bi as  a t h i dd e n l a y er     T he   tr ai ni ng   i s   do ne   b y   gi v i ng   v ari ati on s   on   the   nu m be r   of   ne urons   i n  t he   hi dd e n   l a y er,   wi th  th e  qu an t i t y   4,  8,  a nd   16 .  T ho s e  v ari ati on s   i s   us e d  to  en l arge  t he   d i m en s i on   of   r ec og ni ti o n  pa tte r n .   F r om   tho s e  v ar i ati on s   w i l l   b e  f ou nd   th e  n um be r   of   th e  m os t  op ti m al   n e urons   a nd   t he   r es ul t o f  th e  da t a t r a i n i ng   wi l l   be  a pp l i e d i n t h e rea l   i ns tr um en t.       3.  Re sult s  a nd  D isc u s sio n   T he   da ta  ac qu i s i ti on   s y s te m   f or  s a m pl e  m ea s ure m e nt  ha s   be e n  m ad e  as   s ho wn  i n   F i gu r e   4 .   T he   s am pl e  of   m ea t  us ed   i s   10   gram s .  O n  thi s   ac q ui s i ti o n  d ata   proc e s s ,  ardui n o  i s   c on ne c te d  t o  CO M 11   the n  the   t he   s am pl i ng   c al c u l at i o n  ba s el i ne   w i l l   b e  a na l y z e d .  T hi s   proc es s   i s  c on du c t ed   i n f oo d  tec hn o l og y   l ab orator y .         D es c r i pti on :   1 =  s i l i c a g e l  f or nor m al i z ati on  of  th e  s en s or   2 =   i n pu t  pu m p t o d r ai n a i r  i nto  t he  c ha m be r   3 =   ou t pu t  pu m p t o f l o w  a i r   ou t   4 =   A r du i n o m eg a 2 56 0   5 =  c h am be r  w i th  s en s or  arr a y s  MOS   6 =  r u bb er  i n l et  to  i nj ec t a r o m a  f r o m  th e s a m pl e   7 =   ad a pto r   A C  -   DC     F i gu r e   4 .   T he   da ta  ac qu i s i ti on  s y s tem  f or s a m pl e m ea s urem en t       T he   p ara m ete r s   of  thi s   s am pl e  are  tes ted   in   ag r i c u l tu r e  l ab orat or y   to  f i n d  o ut  the   c r i teri a   of   fr es h  an d  no t - f r es h  m e at   as   a  r ef erenc e  tr a i ni ng   target.   B as ed   on   I nd o ne s i an   Na ti o na l   S tan da r d  ( S NI  39 3 2 - 20 08 )   r eq ui r em en t  o n  th e  q ua l i t y   of   c arc as s   an d   m ea t,  the   m ea t  i s   c l as s i f i ed   as   f r es h  of   th e  n um be r   of   ba c teri a  l es   th en   0.4 6   x 10 6   Cf u/g .  T he   de t ai l s   r es ul t  of   th e   tes ted  s am pl e p aram ete r  i s  s ho w n  i n  T ab l e   1 .        T ab l e   1.   F r es h ne s s  C l as s i f i c ati on  of   M eat   f r o m  La bo r at or y  T es ts   No   Tes t   P a r a m e t e r s   Tes t   E q u ip men t   F r e s h   N o t - f r e s h   1   n u m b e r   o f   b a c t e r ia   c u p   c o u n t   met h o d   ( TP C )   0 , 4 6 x 1 0 6   C f u / g   1 , 1 8   x 1 0 6   C f u / g   2   c o lor   c o lor   r e a d e r   L   2 8 . 5   a      0 . 2   b       7 . 1   L   3 9 . 6   a       3 . 5   b   1 1 . 9   3   s t r i c t n e s s     p e n e t r o m e t e r   1 4 0   g r   1 5 5   g r   4   w a t e r   c o n t e n t   D igit a l  w e igh e r   1 0 . 0 3   g r   8 . 8 8 5   g r       F i gu r e  5   s ho w s   t ha t  the   da ta  us ed   f or  i ni t i a l   s i m ul ati o n  i s   2 2  da ta  a nd   ea c h  s en s or  ha s   di f f erent  s en s i t i v i t y   ac c ordi ng   t o  i ts   c ha r ac te r i s ti c s .  O n  the   r ep eti t i o n  1 - 1 1  s h o w s   the   s en s or   s en s i ti v i t y   was   s tab l e  be c a us e  the   c on di t i o n  of   m ea t  s am pl es   i s   s ti l l   g oo d  ( u nd er  4  ho urs )   w hi l e   on   the   r ep e ti t i o n  12 - 22   s ho wed  the   c om pa r i s on   s en s i ti v i t y   be t wee n  the   ba s e l i ne   a nd   the   s am pl e   arom a  ha v e  bi g ge r   nu m be r   be c au s e  th e  c on di ti on   of   m ea t  s a m pl es   be gi n  to  d ec a y     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0     M O S  g as  s en s or   of  me at  fr es hn es s  an al y s i s  o n E - n os e  ( B u d i  G u na w an )   777   ( ov er  6  ho ur s) .   G UI  on   Ma tl ab   i s   us e d  to  s i m ul at e  th e   r es ul t  of   i de nt i f i c ati on .  T h e  s i m ul ati o n  i s   c on du c te d  af ter  the   ac k qu i s i ti o n  da t a  s a v ed   as   l o ad   d ata .  T he n  t he   tr a i n i ng   c a n  be   r un   af ter  the   da ta  i n pu t c om pl ete l y . T he   de ta i l   di s p l a y  a nd   i np ut  of   G UI o f  th i s  s tud y   s h o w s  i n   F i gu r e  6 .           F i gu r e   5 .   S en s i ti v i t y   of  MOS g as  s e ns or           F i gu r e   6 .   G UI s i m ul ati o n s   o n M at l a b       T he   r es ul ts   of   the   tr ai ni ng   proc es s   i s   s ho w n  i n  F i gu r e   7  w he r e   the   v ar i at i on   nu m be r   of   ne uro ns   i n  the   hi dd e n  l a y er  s ho w   th at  the ac c urac y   of   thi s   tr ai ni n g  i s   10 0%  where  the   w r on g  da ta  i s   0.  T ota l   d ata   us e d  a r e  22 .  T he   r es ul t  of   th i s   tr ai ni n g  m ea ns   tha t  the   r ec o gn i z i ng   a  pa t tern   of   aro m as   f r o m   the   f i f th  s en s or  s en s i ti v i t y   t o w ards   t he   c on d i ti on s   of   the   f r es h  an d  n ot - f r es h m ea t  up  to  10 0%.           F i gu r e   7 .   T he  r es ul t o f  th r e e v aria t i o ns  of  ne urons   nu m be r  trai ni ng  proc es s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol . 17 ,  No. 2 ,  A pril   20 19 :  77 1 ~ 7 80   778   T he   ne x t  tr ai n i n g  tes t  i s   c on du c t ed   b y   us i ng   10   s ets   of   da ta  to   f i nd   t he   m os t  op ti m al   ne uro n  n um be r   f or  ea c h  s en s or.  T he   s ou r c e   of   da t a  i s   l oc a ted   on   ard ui n o.  T he   da ta   i s   l oa de d   an d  r u n  th e  t es t i ng .  T he   n um be r   of   ne urons   v ar i at i on   us ed   i n  t hi s   s tud i   ar e  4,  8 ,  an d   16 .   T he   r es ul t  of   tes ti n g  b y   us i n g  4   ne ur on s   i s   s ho wn  i n  T ab l e  2,   8  ne urons   i s   s ho wn  i n  T ab l e   3,   an d    16  n eu r on s   i s  s ho w n  i n  T ab l e 4 .   B as ed   o n  tab l e,  t he   r es ul ts   of   tes ti ng   wi t h  4  ne u r on s   i n  the   h i dd en   l a y er  wi th  1 0  ti m es   tes ti n g   f ou nd   t ha t  7  m ea t  on   c l as s i f i c at i on   and  3  m ea t  on   not - f r es h  c l as s i f i c ati on .  B ut,   th i s   tes ti n g  ha s   2  err or  i de nti f i c ati on   wi th  t he   p erc en ta ge   of   s uc c es s   r ate   i s   80 %.  T he   err or  i de nti f i tas i on   are  i n t es ti n g  nu m b er 7 an d  9.    T he   r es ul ts   of   tes ti ng   wi th   8   ne urons   i n  t he   hi d de n  l a y er  w i t h  1 0  ti m es   tes ti n g  f ou nd   th at    5  m ea t  on   f r es h  m ea t  c l as s i f i c ati on   an d   5  m ea t  on   no t - f r es h  c l as s i f i c ati on .  T he r e   wer e  no   err or  i de nti f i c at i on   on   t hi s   t es ti n g   proc es s .  T he   pe r c en ta ge   of   s uc c es s   r ate   i s   10 0%.  T he   d eta i l   r es u l t   of  th i s  te s ti ng   i s  s ho w n  i n  T ab l e 3 .   T he   r es ul ts   of   tes ti ng   w i t h  16   n eu r on s   i n  t he   h i d de n  l a y er  wi th   10   ti m es   tes ti ng   f ou nd   tha t  6  m ea t  o n  f r es h  m ea t  c l as s i f i c ati on   an d   4   m ea t  on   no t - f r es h  c l as s i f i c at i o n.  T he r e  we r e    1   err or  i d en t i f i c ati on .  T he   t he   p erc en ta ge   of   s uc c es s   r ate   i s   9 0%.  T he   err or  i de n ti f i c ati o n  r es ul t  are i s  i n t es t i n g n um be r  8.   T he  r es ul t o f  te s ti ng   i s  s ho wn i n T ab l e  4.       T ab l e   2.  T he   R es ul t  o f  Data  T es t i ng   w i t h 4   Neuro ns   No   TGS   2 6 0 0   TGS   2 6 0 2   TGS   2 6 2 0   M Q  1 3 5   TGS   8 1 3   Ou t p u t   Ou t p u t   C la s s   1   0 . 9 8 9   1 . 0 8 1   1   0 . 9 9 8   0 . 9 9 8   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   2   0 . 9 9 8   1 . 1 0 3   1 . 0 0 3   1 . 0 0 6   1 . 0 1 4   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   3   0 . 9 8 9   1 . 0 7 9   0 . 9 9 9   0 . 9 9 6   1   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   4   1 . 0 1 5   1 . 0 5 8   1 . 0 2 3   1 . 0 0 6   1 . 0 0 4   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   5   1 . 0 2 2   1 . 0 3 2   1 . 0 4 3   0 . 9 9 8   1 . 0 1 5   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   6   1 . 7 0 2   0 . 9 8 2   1 . 5 6 4   1 . 4 2 7   1 . 7 7 1   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   7   1 . 1 6   0 . 9 7 6   1 . 1   1 . 1 0 5   1 . 1 7 5   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   8   3 . 9 3 9   1 . 1 3 8   3 . 8 9 4   3 . 1 0 9   5 . 1 4 4   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   9   0 . 5 7 1   1 . 2 4   0 . 6 5 9   0 . 6 5 9   0 . 5 1 4   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   10   1 . 9 1 3   1 . 2 4 6   1 . 8 7 1   1 . 7 4 3   2 . 1 0 6   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h       T ab l e   3.  T he   R es ul t  of   Data  T es ti ng   w i t h 8   Neuro ns   No   TGS   2 6 0 0   TGS   2 6 0 2   TGS   2 6 2 0   M Q  1 3 5   TGS   8 1 3   Ou t p u t   Ou t p u t   C la s s   1   0 . 9 8 9   1 . 0 8 1   1   0 . 9 9 8   0 . 9 9 8   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   2   0 . 9 9 8   1 . 1 0 3   1 . 0 0 3   1 . 0 0 6   1 . 0 1 4   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   3   0 . 9 8 9   1 . 0 7 9   0 . 9 9 9   0 . 9 9 6   1   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   4   1 . 0 1 5   1 . 0 5 8   1 . 0 2 3   1 . 0 0 6   1 . 0 0 4   [1 ; 0 ]   Fr e s h   5   1 . 0 2 2   1 . 0 3 2   1 . 0 4 3   0 . 9 9 8   1 . 0 1 5   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   6   1 . 7 0 2   0 . 9 8 2   1 . 5 6 4   1 . 4 2 7   1 . 7 7 1   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   7   1 . 1 6   0 . 9 7 6   1 . 1   1 . 1 0 5   1 . 1 7 5   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   8   3 . 9 3 9   1 . 1 3 8   3 . 8 9 4   3 . 1 0 9   5 . 1 4 4   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   9   0 . 5 7 1   1 . 2 4   0 . 6 5 9   0 . 6 5 9   0 . 5 1 4   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   10   1 . 9 1 3   1 . 2 4 6   1 . 8 7 1   1 . 7 4 3   2 . 1 0 6   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h       T ab l e   4.  T he   R es ul t  of  Data  T es ti ng   w i t h 1 6 Ne urons   No   TGS   2 6 0 0   TGS   2 6 0 2   TGS   2 6 2 0   M Q  1 3 5   TGS   8 1 3   Ou t p u t   Ou t p u t   C la s s   1   0 . 9 8 9   1 . 0 8 1   1   0 . 9 9 8   0 . 9 9 8   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   2   0 . 9 9 8   1 . 1 0 3   1 . 0 0 3   1 . 0 0 6   1 . 0 1 4   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   3   0 . 9 8 9   1 . 0 7 9   0 . 9 9 9   0 . 9 9 6   1   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   4   1 . 0 1 5   1 . 0 5 8   1 . 0 2 3   1 . 0 0 6   1 . 0 0 4   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   5   1 . 0 2 2   1 . 0 3 2   1 . 0 4 3   0 . 9 9 8   1 . 0 1 5   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   6   1 . 7 0 2   0 . 9 8 2   1 . 5 6 4   1 . 4 2 7   1 . 7 7 1   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   7   1 . 1 6   0 . 9 7 6   1 . 1   1 . 1 0 5   1 . 1 7 5   [ 1 ; 0 ]   Fr e s h   8   3 . 9 3 9   1 . 1 3 8   3 . 8 9 4   3 . 1 0 9   5 . 1 4 4   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   9   0 . 5 7 1   1 . 2 4   0 . 6 5 9   0 . 6 5 9   0 . 5 1 4   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h   10   1 . 9 1 3   1 . 2 4 6   1 . 8 7 1   1 . 7 4 3   2 . 1 0 6   [ 0 ; 1 ]   N o t   Fr e s h       4.  Co n clus ion   A n  a na l y s i s   of   f i v e   v ari ed   s en s ors   ex po s ed   b y   r ed u c i ng   g as   of   m ea t   s a m pl e  arom a  ( bo th  f r es h  m ea t   a nd   not - f r es h  m ea t )   was   c on du c te d.  T he   tr a i n i ng   proc es s   i d en ti f i e d  5 - 1 - 2  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0     M O S  g as  s en s or   of  me at  fr es hn es s  an al y s i s  o n E - n os e  ( B u d i  G u na w an )   779   f or m ati on   pa tt ern  ( 5  i n pu ts ,   1  hi d de n  l a y er,  an d  2  ou t pu ts   i n  ac c orda nc e  w i t h  th e  target  c od e)   wi th  t he   v aria ti o n  of   ne uro n  nu m be r   i n  the   h i d de n  l a y e r   qu an t i t y   4,  8,  1 6  to   f o un d   th e  m os t   op ti m al   w e i g ht  a nd  b i as   v a l ue s  f or   tes ti ng .   T he   tr ai ni ng   proc es s   ha s   b ee n  c on du c te d  us i ng   v ar y   nu m be r   of   ne urons   i n  t he   hi d de n   l a y er  of   4,   8,  an d   16   w i th  2 2  da tas ets   of   i np u t  th at  c o n s i s ted   of   1 1  d ata   of   f r es h  m ea t   arom a  an d  11  da t a  of   no t - f r es h  m ea t   arom a.  T he   r es ul t  prov es   ne ural   n et w ork   m eth od   c an   de t ec t  the   f r es hn es s   of   m ea t   w i th  a  a c c urac y   was   10 0% .  It  i s   f o un d  t ha t  t he   n et w ork   i s   pe r f ec tl y   f or m ed .   B as ed   o n  t he   s i m ul ati o n  r es ul t,   b y   us i ng   4,   8   an d  1 6  n eu r o ns   i n   th e  hi d de n   l a y e r ,  the   v al ue s   pe r c en ta ge   of   s uc c es s f ul   de tec t i on   w ere   80 % ,   1 00 %  an d  9 0%.  I t  c an   be   c o nc l ud ed   t ha t   th e  op ti m al  n um be r  of  ne urons   f or thi s  de tec t i on  s y s tem  i s  8.       A c kno w ledg men t s   T he   r es ea r c h  i s   f un de d  b y   Di r ec torat e  of   r es ea r c h  an d  c om m un i t y   s erv i c es   Di r e c torate   G en eral   of   S tr en gth e ni ng   r es ea r c h  an d  de v e l op m en t  Mi n i s tr y   of   Res ea r c h,  te c hn ol og y   an d   hi g he r   ed uc a ti o n  In  ac c ordanc e  wi th  th e  l ett er  of   the   c on tr ac t  Res ea r c h  Num be r :  00 8/ K 6/ K M/ S P 2H/res e arc h /20 1 7 .       Ref er en ce s   [1 ]   Pe rm e n k e s .  4 1 .  B a l a n c e d   N u tri ti o n   G u i d e l i n e s   ( i n   I n d o n e s i a   Pe d o m a n   G i z i   Se i m b a n g ) .  J a k a rt a :   M e n te ri  Ke s e h a ta n  Re p u b l i k  I n d o n e s i a ;  2 0 1 4 .   [2 ]   G u o   P,  Ba o   M .  Res e a r c h   a n d   Rea l i z a ti o n   o f   Han d - h e l d   M o b i l e   Ba c o n   D e te c ti o n   Ba s e d   o n   Ne u ra l   Net work   P a tt e rn   Rec o g n i ti o n .  Chi n e s e   Con t ro l   a n d   D e c i s i o n   Con f e re n c e .   Y i n c h u a n .   2 0 1 6 :    2 018 - 2 0 2 1 .   [3 ]   S ta n d a r  N a s i o n a l   I n d o n e s i a .   3932.   Q u a l i ty   o f  C a rc a s s   a n d   Be e f   (i n   In d o n e s i a   M u tu   K a rk a s   d a n   Dag i n g  S a p i ) .  J a k a rt a :  Ba d a n   Sta n d a d i s a s i  Na s i o n a l ;  2 0 0 8 .   [4 ]   Zu l fi   FI .  Id e n ti f i c a ti o n   o f  L o c a l   Be e f  L e v e l   o f  Fre s h n e s s   Us i n g   Col o r  Fe a tu re   Ex tra c ti o n   Ba s e d   o n   M a tl a b   G UI  (i n   In d o n e s i a :  Id e n ti f i k a s i   T i n g k a t  Ke s e g a ra n   D a g i n g   Sa p i   L o k a l   M e n g g u n a k a n   Ek s tra k s i   Fi tu r  W a rn a  B e rb a s i s  Gui  M a tl a b ) .  Und e rg ra d u a t e  T h e s i s .   L a m p u n g :  Uni v e r s i t a s  L a m pung ;   2017 .   [5 ]   M a y r  D,  Hart u n g e n   E,  M a rk   T ,  M a rg e s i n   R,  Sc h i n n e r  F.   Det e rm i n a t i o n   o f  T h e   Sp o i l a g e   Sta tu s   o f   M e a t  b y   Aro m a   Det e c ti o n   Us i n g   Pro to n - Tra n s f er - Re a c t i o n   M a s s - Sp e c to m e tr y .   Pro c e e d i n g   o f  T h e   10 th   W e u rm a n  F l a v o u r Re s e a r c h  Sy m p o s i u m .   B e a u n c e .  2 0 0 2 :   757 - 760 .   [6 ]   Sa m i j a y a n i   O N,  As th a ri n i   D.  Ap p l i c a ti o n   o f  Pre - Pra c ti c a l   S i m u l a ti o n   M e th o d s   Us i n g   G ra p h i c   Us e r   In te rfa c e   (G UI)  a n d   FDAT O O L ,  M a tl a b   (i n   In d o n e s i a :  Pe n e ra p a n   M e to d e   Si m u l a s i   Pra - Pra k ti k u m   M e n g g u n a k a n   G ra p h i c   U s e r  I n te rfa c e   (G UI)  d a n   FDAT O O L ,  M a tl a b ) .  J u r n a l   A l - A z h a r  In d o n e s i a   Se r i   Sa i n s  d a n  T e k n o l o g i .  2 0 1 2 ;  1 :  186 - 1 9 1 .   [ 7 ]   Carm o n a   EN,  Sb e rv e g l i e ri   V,  Po n z o n i   A,  G a l s ty a n   V,  Za p p a   D,  Pu l v i re n t i   A,  Com i n i   E.  D e te c t i o n   o f   fo o d   a n d   s k i n   p a t h o g e n   m i c ro b i o ta   b y   m e a n s   o f  a n   e l e c tr o n i c   n o s e   b a s e d   o n   m e ta l   o x i d e   c h e m i re s i s to r s .  Se n s o r s  a n d  A c tu a t o rs B :  C h e m i c a l .  2 0 1 7 ;  2 3 8 :  1 2 2 4 - 1 2 3 0 .   [8 ]   Ki m   KH,  Pa r k   SY .  A  Com p a r a ti v e   An a l y s i s   o f  M a l o d o r  Sa m p l e s   Be tw e e n   Dir e c t  (O l f a c t o m e ry )  a n d   In d i re c t  (I n s tr u m e n ta l ) M e th o d s .  Atm o s p h e ri c  En v i r o n m e n t .  2 0 0 8 ;  42 :  5 0 6 1 - 5070 .   [9 ]   Rad i ,  Riv a i   M ,  Pu rn o m o   M H.  Stu d y   o n   El e c tro n i c - No s e - Ba s e d   Q u a l i ty   M o n i to ri n g   Sy s t e m   fo r  Cof fe e   u n d e r Ro a s t i n g .   J o u rn a l  o f  C i r c u i t,  Sy s te m ,  a n d  Co p u te r s .  2 0 1 6 ;  25 :  1 - 19 .   [1 0 ]   L o z a n o   J ,  Sa n to s   J P ,  Su á re z   J I,   Cab e l l o s   M ,  Arro y o   T ,  Horr i l l o   C.  Au to m a t i c   Se n s o r  Sy s te m   fo r  T h e   Con ti n o u s   An a l y s i s   o f  T h e   Ev o l u ti o n   o f  W i n e .   Am e ri c a n   J o u rn a l   o f  En o l o g y   a n d   Vi ti c u l tu re .  2 0 1 5 ;  66 :  148 - 1 5 5 .   [1 1 ]   Po n z o n i   A,   Dep a r i   A,   Fa l a s c o n i   M ,  Com i n i   E,  Fl a m m i n i   A,  M a ri o l i   D,  T a ro n i   A,  Sb e rv e g l i e ri   G .  Bre a d   Ba k i n g   Aro m a s   D e te c ti o n   b y   L o w - Cos t  El e c tro n i c   No s e .  S e n s o r s   Ac t u a to r s   B :  Ch e m i c a l .  2 0 0 8 .  1 3 0 :  100 - 1 0 4 .   [1 2 ]   L e b ru n   M ,  Pl o tt o   A,  G o o d n e r  K,  Duc a m p   M N,  Ba l d w i n   E.  Di s c ri m i n a ti o n   o f   M a n g g o   Fru i t  M a tu ri ty   b y   Vo l a ti l e s   Us i n g   T h e   El e c tr o n i c  No s e   a n d   G a s   Chro m a t o g ra p h y .  Po s th a rv e s t  B i o l o g y   a n d   T e c h n o l o g y .  2008 ;  48 :  122 - 131 .   [1 3 ]   Sa e v e l s   S,  L a m e rty n   J ,  Be r n a   AZ,   V e ra v e rb e k e   EA,  Di   Na ta l e   S ,  Ni c o l ï   BM .  El e c tr o n i c   Nos e   A s   A   Non - Des tr u c t i v e   T o o l   T o   E v a l u a te   T h e   O ti m a l   Harv e s t  Da te   o f  Ap p l e s .  Po s t h a r v e s t  Bi o l o g y   a n d   Te c h n o l o g y .  2 0 0 3 ;  30 :  3 - 14 .   [1 4 ]   Nis h i   k ,   Is o b e   SL ,   Zh u   Y ,  Ki y a m a   R.   Fl u o re s c e n c e - B a s e d   B i o a s s a s y   fo r  T h e   Det e c ti o n   a n d   Ev a l u a ti o n  o f  Fo o d   M a te ri a l s .  Se n s o r s .  2 0 1 5 ;  15 :  2 5 8 3 1 - 2 5 8 6 7 .   [1 5 ]   Nas s u th   A,   Po l l a ri   E,   Hel m e c z y   K,  Ste w a rt  S,  Ko f a l v i   SA.   I m p ro v e d   RN A  Ex tra c ti o n   a n d   O n e - tu b e   RT - PCR   As s a y   fo r  Si m u l ta n e o u s   De te c ti o n   o f  Co n tro l   Pl a n t  RN A  Pl u s   Se v e re a l   Vi r u s e s   i n   Pl a n t   E x tra c ts .  J o u rn a l  o f  Vi ro l o g i c a l  M e th o d s .  2 0 0 0 ;  90 :  37 - 49 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol . 17 ,  No. 2 ,  A pril   20 19 :  77 1 ~ 7 80   780   [1 6 ]   Zh o u   HQ ,  L i   S,  Hua n g   Y H,  L i u   Y ,  Ba u e r  R,  Pe n g   L ,  T a o   O ,   Y a n   SR,  Y a n   Y H.  Rap i d   Id e n ti fi c a ti o n   o f   As te rc e a e   Pl a n ts   W i th   Im p ro v e d   RBF - ANN   Cla s s i fi c a ti o n   M o d e l s   Ba s e d   O n   M O S  Se n s o r  E - Nos e .   Ev i d e n c e - B a s e d  Co m p l e m e n t a ry   a n d  A l t e rn a t i v e  M e d i c i n e .  2 0 1 4 ;  2 0 1 4 :  1 - 6 .   [1 7 ]   Cui   S,  L i n g   P,  Zh u   H,  Ke e n e r   HM .  Pl a n t  T e s t  Det e c t i o n   Us i n g   a n   Arti fi c i a l   Nos e   Sy s te m :  A  Rev i e w .   Se n s o r s .  2 0 1 8 ;  18 :  1 - 18 .   [1 8 ]   Be rn a   A.  M e ta l   O x i d e   Se n s o rs   fo r  El e c tro n i c   Nos e s   a n d   T h e i r  Ap p l i c a t i o n   to   F o o d   A n a l y s i s .   Se n s o rs .  2010 ;  10 :  3882 - 3 9 1 0 .   [1 9 ]   Hag a n  M T,   Dem u th  HB ,   Be a l e  M H. Ne u ra l  Ne tw o rk  De s i g n .  O k l a h o m a .   1 9 9 5 .   [ 20 ]   Riv a i   M ,  Bu d i m a n   F,   Pu rw a n to   D,  Si m a m o ra   J .  M e a t  Fre s h n e s s   I d e n t i fi c a ti o n   Sy s te m   Us i n g   G a s   Se n s o r  Arr a y   a n d   Col o r  Se n s o r  i n   Con j u n c ti o n   W i th   Ne u ra l   Net w o rk   Pa tt e rn   Rec o g n i ti o n .  J o u rn a l   o f   Th e o ri ti c a l  a n d  Ap p l i e d  I n fo rm a ti o n  T e c h n o l o g y .  2 0 1 8 ;  96 :  3 8 6 1 - 3 8 7 2 .   [2 1 ]   Cah y o n o   B.  T h e   U s e   o f  So ft w a re   M a tri x   L a b o ra to ry   (M a tl a b )   i n   L i n e a r  A l g e b r a i c   L e a rn i n g   ( i n   In d o n e s i a :  Pe n g g u n a a n   So ft w a re   M a tri x   L a b o ra to ry   (M a tl a b )  Dal a m   Pe m b e l a j a ra n   Al j a b a r  L i n i e r ) .  Ph e n o m e n o n .   2 0 1 3 ;   1:   45 - 62 .   [2 2 ]   Ka n a d e  A,  Sh a l i g ra m  A.  Re v i e w  o n   M O S  G a s  Se n s o r Ba s e d  E - Nos e s  a n d  T h e i r Ap p l i c a ti o n s  t o  F o o d   An a l y s i s .  I n te rn a ti o n a l   J o u rn a l   o f  Ad v a n c e d   R e s e a rc h   i n   E l e c tri c a l ,  El e c tro n i c s   a n d   I n s tr u m e n ta ti o n   En g i n e e ri n g .  2 0 1 6 ;   5( 7 ) :   6 4 6 5 - 6473 .   [2 3 ]   G a rd n e r  J W ,  Ba rt l e tt  PN.  El e c t ro n i c  No s e s :  Pr i n c i p l e s   a n d  A p p l i c a ti o n .  IOP  Pu b l i s h i n g .  2 0 0 0 .   [2 4 ]   Fi g a ro .c o .j p .   O p e ra t i n g   p ri n c i p l e ‐ M O S - ty p e   g a s   s e n s o r   2 0 1 8 .   h tt p :/ /w ww .f i g a ro .c o .j p / e n /t e c h n i c a l i n fo /p r i n c i p l e /m o s - ty p e .h t m l  ( A c c e s s e d  Ap r i l  2 2 ,  2 0 1 8 )     [2 5 ]   G u n a w a n   B,  Riv a i   M ,  J u w o n o   H.  Cha ra c t e ri z a ti o n   o f  Po l y m e ri c   Che m i r e s i s to r s   fo r  G a s   Se n s o r.   TEL KO M NIKA  Te l e c o m m u n i c a ti o n  Co m p u ti n g  E l e c tr o n i c s   a n d  Co n tr o l .  2 0 1 2 ;   10:   275 - 2 8 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.