• Tentang UGM
  • Tentang FTP UGM
  • Kanal Pengetahuan UGM
Universitas Gadjah Mada Universitas Gadjah Mada
Fakultas Teknologi Pertanian
Kanal Pengetahuan dan Informasi
  • Tentang Kami
  • E-Learning
    • Menara Ilmu
    • Kuliah Tamu
    • Kuliah Terbuka
    • Continuing Education
  • Riset & Publikasi
    • Penelitian dan Publikasi
    • Pertemuan Ilmiah
    • Dokumentasi Kegiatan
  • Urban Style
    • Berita Populer
    • Gaya Hidup Sehat
  • Kontak Kami
  • Beranda
  • Menara Ilmu
  • Artikel Jurnal – Electronic nose based on partition column integrated with gas sensor for fruit identification and classification

Artikel Jurnal – Electronic nose based on partition column integrated with gas sensor for fruit identification and classification

  • Menara Ilmu
  • 1 September 2017, 16.37
  • Oleh: admin
  • 0

Sobat smart-farmer, kali ini kita akan mempelajari mengenai electronic nose, artikel ini berjudul “Electronic nose based on partition column integrated with gas sensor for fruit identification and classification”, ditulis oleh Dr. Radi. Abstraknya adalah sebagai berikut:

An alternative model of electronic nose systems by applying a combination of partition column with gas sensor was investigated for fruit classification and identification. The principle of physical and chemical separation in chromatography analysis known as an interaction between stationary phase material and compounds is able to profile the flavor sample; thus it is potentially implemented to substitute function of the sensor array on the conventional electronic nose. The electronic nose consists of a sample handling with combination of solenoid valves, a packed partition column coupled with a gas sensor as detector operated under a controlled temperature and data analysis software by using a neural network. The system was tested to classify three different flavors of fruit, i.e. durian, jackfruit, and mango. The result showed that it can generate reliable and repeatable chromatograms, from which, a unique pattern among samples can be extracted. Therefore, the patterns are able to be clearly classified with the neural network. The experiment showed that it can recognize the three different flavors with the level of accuracy of 82%.

Artikel selengkapnya dapat dilihat pada link berikut

Related posts:

Video Kuliah Tamu 4 : Smart Agriculture – IoT Application in Agriculture

Tempoyak: Bumbu Khas dari Fermentasi Durian

Perspektif Manajemen PT: Menyongsong Era Industri 4.0 dan Membangun Disruptive Technology Innovation

Analisis Kesenjangan Pengetahuan pada Operasi Irigasi DI Lodoyo

Recent Posts

  • Minyak Sawit: Dibenci tapi Dirindukan
  • Kalene Resik Panene Apik – Sarasehan Gerakan irigasi Bersih Daerah Isimewa Yogyakarta
  • Evaluasi Standar Teknis Embung Pertanian
  • Menara Ilmu Irigasi Memperoleh Penghargaan dari Rektor Universitas Gadjah Mada
  • Pengelolaan Irigasi dan Pengukuran Debit – Workshop untuk Petugas Operasi Bendung Kabupaten Bantul

Categories

  • Berita Populer
  • Biografi
  • Continuing Education
  • Dokumentasi Kegiatan
  • Gaya Hidup Sehat
  • Kuliah Tamu
  • Kuliah Terbuka
  • Menara Ilmu
  • Penelitian dan Publikasi
  • Pertemuan Ilmiah

Menara Ilmu

  • Gasifikasi Biomassa
  • Keamanan Pangan
  • Komentar di:
  • Makanan Fermentasi
  • Makanan Tradisional Sehat
  • Manajemen Irigasi
  • Manajemen Sumber Daya Alam Tropis
  • Pangan Fungsional
  • Smart Farming
  • Supply Chain
  • Teknik Pascapanen
  • Teknik Pengeringan
  • Teknologi Mesin & Alat Pengolah Kakao-Cokelat

Social Media

  • Kanal Pengetahuan FTP on Youtube
Universitas Gadjah Mada

Universitas Gadjah Mada
Fakultas Teknologi Pertanian
Kanal Pengetahuan dan Informasi

Jl. Flora No. 1 Bulaksumur
Sleman, Yogyakarta 55281
(+62 274) 589797
kanal.tp@ugm.ac.id

E-Learning

  • Menara Ilmu
  • Kuliah Tamu
  • Kuliah Terbuka
  • Continuing Education

Riset dan Publikasi

  • Penelitian dan Publikasi
  • Pertemuan Ilmiah
  • Dokumentasi Kegiatan

Urban Style

  • Gaya Hidup Sehat
  • Berita Populer

Social Media

instagram facebook youtube

© 2023 Fakultas Teknologi Pertanian UGM

KontributorPeta SitusKebijakan Privasi

KEBIJAKAN PRIVASI/PRIVACY POLICY

[EN] We use cookies to help our viewer get the best experience on our website. -- [ID] Kami menggunakan cookie untuk membantu pengunjung kami mendapatkan pengalaman terbaik di situs web kami.I Agree / Saya Setuju