Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
NULL
IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PREDIKSI INDEKS RETENSI KOVATS DARI SENYAWA BERAROMA PADA KROMATOGRAFI GAS
Pengarang
TEUKU RIZKY NOVIANDY - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
1408107010038
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Informatika (S1) / PDDIKTI : 55201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2020
Bahasa
Indonesia
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Indeks retensi kovats yang diperoleh dari 51 senyawa flavor dan fragrance telah berhasil dihitung menggunakan data deskriptor molekular. Algoritma genetika yang dibangun dengan bahasa pemograman Perl digunakan untuk memilih deskriptor molekular optimal. Deskriptor molekular optimal yang diperoleh akan digunakan untuk memprediksi indeks retensi kovats dengan menggunakan metode regresi linear berganda yang dibuat dengan menggunakan bahasa pemograman R. Perhitungan nilai deskriptor molekular dapat dilakukan dengan mudah dan gratis (open source) menggunakan software Online Chemical Database, Perl, dan R. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa dari 51 senyawa flavor dan fragrance didapatkan 170 deskriptor molekular. Dari 51 senyawa ini dibagi menjadi 2 dataset, yaitu training set sebesar 90% dan testing set sebesar 10%. Dari hasil tersebut dilakukan seleksi dengan menggunakan algoritma genetika dan terpilih 5 deskriptor molekular yang paling optimal dengan 200 perulangan untuk digunakan dalam pembangunan model regresi linear berganda. Model yang terbaik dipilih dan diperoleh indikator optimalisasi yang optimal yaitu R-Square sebesar 0,986, Adjusted R-Square sebesar 0,984 dan RMSE = 38,36. Model regresi linear berganda yang dibangun juga dapat memprediksi indeks retensi kovats dengan rata-rata perbedaan sebesar 3,2%. Dari hasil yang didapatkan, diketahui bahwa algoritma genetika dan regresi linear berganda dapat dijadikan salah satu metode untuk memprediksi indeks retensi kovats.
Tidak Tersedia Deskripsi
PENERAPAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) DAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK (FFNN) UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS KOVATS PADA SENYAWA ESSENTIAL OIL (KURNIADINUR, 2022)
ANALISIS INDEKS RETENSI KOVATS DARI SENYAWA BERAROMA SECARA KEMOMETRIK DENGAN VARIASI KOLOM PADA SISTEM KROMATOGRAFI GAS (Aidil Fikri Japnur, 2019)
PREDIKSI INDEKS KOVATS SENYAWA FLAVOR AND FRAGRANCE MENGGUNAKAN METODE FUZZY SUPPORT VECTOR REGRESSION (FSVR) (Mariza Agustia, 2022)
PEMANFAATAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI INDEKS KOVATS SENYAWA ESSENTIAL OIL (Aulia Al-Jihad Safhadi, 2022)
STUDI ALKILPARABEN UNTUK PENENTUAN INDEKS RETENSI KOVATS DAN WAKTU MATI PADA RP-HPLC DENGAN SISTEM PELARUT MEOH/H2O (mahmudi, 2016)