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)