Measurement of Tartrazine Levels in Children’s Snacks in Banda Aceh Using an Arduino Uno-Based TCS3200 Color Sensor
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop and validate a low-cost method based on TCS3200 color sensor and an Arduino Uno microcontroller with integrated development environment (IDE) software for the determination of tartrazine levels in children's snacks.The measurement results will be compared with the standard UV-Vis spectrophotometer method.Samples were prepared by heating and extracted using wool yarn, from which the attached samples were collected.The sampling technique was conducted on 6 types of snacks sold in Banda Aceh City.The analysis results showed that tartrazine levels ranged from 1.34 to 4.65 ppm using the TCS3200 color sensor, which were consistent with those obtained using UV-Vis spectrophotometer (1.32-4.64ppm).Linearity (R 2 ) and accuracy obtained in this study were 0.987 and 93.2 to 109% for the TCS3200 color sensor, and 0.988 and 93 to 115% for UV-Vis, respectively.The intraday and interday relative standard deviations (%RSD) did not exceed 2%.Based on the t-test calculation, it was shown that the measured tartrazine levels using the TCS3200 color sensor were not significantly different from those obtained using the UV-Vis spectrophotometer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».