The Use of Polymer Based Gas Sensor for Detecting Formalin in Food Using Artificial Neural Network

The usage of formalin as preservative substance in food is dangerous and make much threat to public society. Yet, it is difficult to identify the presence of formalin in food sensory. It commonly requires laboratory-based testing to detect the formalin. This work describes a detector system of formalin presence in food which employs a series of polymer-based gas sensor and uses a neural network detection method. The sensors are the polymer-carbon composite which made of the polymer mixed with active carbon. There are four types of polymer used, i.e. Polyethylene Glycol (PEG) 6000, PEG200, PEG20M, and PEG1450. The polymer-carbon composite provided a unique characteristic when it is exposed to vapor of food with or without formalin. The resistance of each polymer is different for each detected vapor. The combination of those sensors gives a pattern of voltage output on the sensors when they are exposed certain gas so that every gas has its unique output pattern. The method of detection uses an algorithm of back-propagation of the neural network. That voltage pattern of sensors serves as input to an artificial intelligence program. The result shows that the system has the accuracy of 75% in detecting formalin in food

Use of MOS Gas Sensors with Temperature Modulation-Specified Detection Point for Potential Identification of Soil Status Using Electronic-Nose Principle

13301甲第4410号博士(学術)金沢大学博士論文本文Full 以下に掲載：Sensors & Transducers 186(3) pp.93-103 2015. IFSA Publishing, S. L. 共著者：Arief Sudarmaji, Akio Kitagaw

Use of MOS Gas Sensors with Temperature Modulation-Specified Detection Point for Potential Identification of Soil Status Using Electronic-Nose Principle

13301甲第4410号博士(学術)金沢大学博士論文要旨Abstract 以下に掲載：Sensors & Transducers 186(3) pp.93-103 2015. IFSA Publishing, S. L. 共著者：Arief Sudarmaji, Akio Kitagaw

The Application of General MOS Gas Sensors for Discriminating Formalin Content

This paper describes the application of Metal Oxide Semiconductor (MOS) gas sensors which are intrinsically designed to sense volatile compounds for measuring the vapor of formalin. We utilized 7 commercial MOS gas sensors (namely TGS-2600, TGS-2602, TGS-2620, TGS-813, MQ-137, MQ-135, and MQ-5) to sense formalin in certain concentrations and their presence in meat. We built a static headspace system to measure the vapor of formalin. The sensor chamber is 540-cm3, made from 5 mm acrylic. The output of MOS (Sensitivity ratio) is acquired into computer using an Arduino-based interface. We tested 3 concentrations of formalin (10%, 20% and 30%) and their presence in meat. We found that individually each sensor provides proportional response to formalin concentrations, and for their presence in meat as well. The Principle Component Analysis (PCA) method is used to show performance of the array MOS sensor in discriminating the formalin contents. The PCA result shows that by using two PCs (holding most 96% data), it can clearly distinguish the three formalin contents. However the array sensors just can discriminate clearly between meat containing formalin and those not. The success rate of discrimination the formalin contents in meat is 91.7%

Pemberdayaan Kelompok Tani Melalui Budidaya Tanaman Hortikultura Lahan Pasir Pantai di Desa Karanggondang Kabupaten Jepara

Desa Karanggondang Kecamatan Mlonggo Kabupaten Jepara merupakan kawasan pesisir di pantai utara Jawa Tengah yang memiliki panjang garis pantai 4,8 km dengan luas daerah pantai mencapai 1.214 Ha. Lahan pasir pantai merupakan salah satu lahan marginal yang memiliki banyak faktor pembatas seperti kandungan bahan organik rendah, kesuburan tanah rendah, tinggi evaporasi, temperatur tinggi serta angin yang dapat membawa garam. Namun lahan pasir pantai memiliki potensi sebagai lahan pertanian karena arealnya yang luas dan datar, adapun faktor pembatas tersebut dapat diminimalkan melalui masukan teknologi dan modifikasi lingkungan. Petani di Desa Karanggondang enggan mengusahakan budidaya di lahan pasir pantai karena keterbatasan pengetahuan yang dimiliki. Dilatarbelakangi oleh rendahnya pengetahuan petani mengenai budidaya hortikultura di lahan pasir pantai dan potensi dari usaha tani di lahan pasir pantai itu sendiri maka keterampilan petani dapat ditingkatkan. Metode kegiatan meliputi koordinasi dengan mitra, forum group discussion, sosialisasi dan pendampingan. Melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini petani mendapatkan pengetahuan baru tentang cara bertanam bawang merah dan masukan teknologi yang dapat diterapkan pada lahan pasir pantai

SISTEM OTOMATISASI MANDIRI ENERGI UNTUK PEMANTAUAN DAN EVALUASI KUALITAS AIR PADA LAHAN PERIKANAN AIR TAWAR

Dalam budidaya ikan air tawar, kualitas air merupakan parameter yang sangat penting. Kualitas air yang tidak memadai dapat menurunkan produktivitas budidaya perikanan, sehingga penting untuk memantau kualitas air di lokasi budidaya ikan. Hasil pemantauan kualitas air menjadi acuan untuk mengevaluasi dan memastikan kualitas air secara konsisten memenuhi baku mutu yang ditentukan. Penelitian ini melibatkan desain sistem pemantauan kualitas air berkelanjutan yang mengukur parameter seperti kadar oksigen, keasaman, dan suhu. Sistem dapat secara otomatis merekayasa kualitas air berdasarkan hasil pemantauan. Proses rekayasa melibatkan penyesuaian parameter kualitas air sesuai pedoman yang telah ditetapkan. Proses pemantauan dan rekayasa dapat dipantau dari jarak jauh melalui perangkat seluler, sehingga memudahkan para petani ikan untuk mengawasi dan mengkondisikan lokasi budidaya perikanan mereka. Selain itu, sistem ini beroperasi sebagai sistem energi mandiri, memanfaatkan sumber energi terbarukan, khususnya energi surya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemantauan dan rekayasa parameter kualitas air pada kolam ikan berfungsi efektif. Oleh karena itu, sistem ini diharapkan dapat menjaga tingkat kualitas air, sehingga dapat meningkatkan hasil perikanan

Runner profile optimisation of gravitational vortex water turbine

This study discusses the numerical optimisation and performance testing of the turbine runner profile for the designed gravitational water vortex turbine. The initial design of the turbine runner is optimised using a surface vorticity algorithm coded in MATLAB to obtain the optimal stagger angle. Design validation is carried out using computational fluid dynamics (CFD) Ansys CFX to determine the performance of the turbine runner with the turbulent shear stress transport model. The CFD analysis shows that by optimising the design, the water turbine efficiency increases by about 2.6%. The prototype of the vortex turbine runner is made using a 3D printing machine with resin material. It is later tested in a laboratory-scale experiment that measures the shaft power, shaft torque and turbine efficiency in correspondence with rotational speeds varying from 150 to 650 rpm. Experiment results validate that the optimised runner has an efficiency of 45.3% or about 14% greater than the initial design runner, which has an efficiency of 39.7%

Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kualitas Telur Berbasis Arduino Dengan Sistem Fuzzy Logic

Memeriksa kualitas telur menggunakan metode konvensional dan dengan inderawi manusia tidak selalu menghasilkan pemeriksaan yang tepat. Namun, pemeriksaan dengan memecahkan cangkang telur, bersifat destruktif dan tidak dapat digunakan oleh penjual telur. Karenanya dibutuhkan alat yang dapat mendeteksi kualitas telur dengan tepat dan bersifat non-destrukif. Beberapa peneliti telah menciptakan alat pendeteksi kebusukan telur dengan menggunakan mikrokontroler. Namun, alat pendeteksi kualitas telur ini masih memerlukan pengembangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun alat pendeteksi kualitas telur berbasis Arduino menggunakan pengukuran intensitas cahaya, bau, dan bobot dan mengetahui kinerja masing-masing unit pengukuran dan alat secara keseluruhan. Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini yaitu pengujian komponen alat dengan metode blackbox, termasuk menguji tiga sensor pengindra yang digunakan alat yaitu sensor MQ-2, sensor LDR, dan load cell. Pengujian keseluruhan kerja alat, pengukuran Indeks Putih Telur (IPT) dan Indeks Kuning Telur (IKT. Berdasarkan hasil penelitian, alat pendeteksi kualitas telur mampu membedakan telur berkualitas baik dan buruk. Semua komponen alat menghasilkan output yang diharapkan kecuali sensor MQ-2. Sensor MQ-2 tidak berhasil menangkap konsentrasi gas H2S yang keluar dari dalam sampeltelur busuk, namun dengan dua sensor pengukuran lainnya yaitu sensor LDR dan load cell, alat memiliki akurasi pemeriksaan sebesar 97.77%. &nbsp

MOS gas sensor of meat freshness analysis on E-nose

The high demand of meat causes the seller mix the fresh and not-fresh meat. Electronic nose was used to detect the quality of the meat quickly and accurately. This research is proposed to test and analyze the sensitivity of MOS sensor in the electronic nose and simulate it using Matlab to identify meat classification using neural network. Test parameters based on Indonesian National Standard (SNI 3932-2008) requirement on the quality of carcass and meat. In this simulation, the number of neurons in the hidden layer was varied to find the most accurate identification. The sensitivity analysis of the MOS sensor was conducted by testing the meat sample aroma, calculate the sensitivity, identify the formation of input, hidden layer, outputs, and simulate the result of the varied formation. Then, found the number of the most optimal neurons. The result of the data training will be applied to the real instrument