
MULTIPLE LINEAR REGRESSI PADA FUZZY NEURAL NETWORK (FNN) PENENTUAN KUALITAS DAGING SAPI
Author(s) -
Musli Yanto
Publication year - 2022
Publication title -
jurnal sains dan teknologi
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2548-8570
pISSN - 2303-3142
DOI - 10.23887/jstundiksha.v11i1.38267
Subject(s) - physics , food science , mathematics , chemistry
Daging merupakan salah satu bahan makanan yang mengandung protein berkualitas tinggi. Fakta yang terjadi umumnya masih banyak masyarakat tidak mengetahui kualitas daging sapi yang baik untuk di konsumsi. Tujuan penelitian ini membahas proses identifikasi kualitas daging sapi dengan implementasi metode Multiple linear Regressi (MLR) pada Fuzzy Neural Network (FNN). Metode ini dikembangkan untuk menyempurnakan proses identifikasi yang sudah ada sebelumnya. MLR mampu melakukan proses pengukuran korelasi variable (X) dengan hasil keluaran (Y). Hasil uji korelasi dengan MLR membuktikan bahwa variabel Kandungan Zat Kimia (X1), Bau (X2), Warna (X3), dan Tekstur Daging (X4) menghasilkan hubungan yang signifikan terhadap kualitas daging sapi (Y) dengan nilai sebesar 96.5%. Sehingga hasil analisis MLR memberikan gambaran variable yang tepat dalam proses identifikasi. Keluaran FNN juga menyajikan hasil yang cukup akurat dengan nilai sebesar 99.88%. Secara keseluruhan MLR dan FNN memberikan model yang lebih baik dan efektif dalam menentukan kualitas daging sapi.