## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 13 Number 1, Tahun 2024, pp. 22-32 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v13i1.70307

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received November 17, 2023 Accepted February 02, 2024 Available online April 25, 2024
Kata Kunci: E-Nose, Sosis, Pembelajaran Mesin, Ekstraksi Fitur, Halal
Keywords: E-nose,  sausage,  machine  learning, feature extraction, halal
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Pembelajaran  Mesin  Berbasis  E-nose  untuk  Klasifikasi Daging pada Produk Sosis
Budi  Sumanto 1 *,  Abelta  Mika  Setiarini 2 ,  Alfonzo  Aruga  Paripurna  Barus 3 ,  Iman Sabarisman 4 , Muhammad Arrofiq 5
1,2,3,5 Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
4 Departemen Teknologi Hayati dan Veteriner, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia

## A B S T R A K
Sosis  adalah  produk  olahan  daging  yang  digemari  masyarakat  namun  terdapat permasalahan  terkait  identifikasi  jenis  daging  yang  digunakan  dalam  produk sosis.  Hal  ini  menjadi  penting,  terutama  bagi  masyarakat  muslim  yang  perlu memastikan kehalalan suatu produk sebelum dikonsumsi. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan electronic nose (e-nose) yang tersusun dari enam sensor gas  berbasis  metal  oxide  semiconductor  (MOS)  dalam  mendeteksi  aroma  dari sosis  berbahan  daging  babi,  sapi,  dan  ayam  serta  menganalisis  sinyal  respon sensor tersebut dengan metode pembelajaran mesin untuk mengklasifikasi jenis sosis  berdasarkan  jenis  dagingnya.  Percobaan  dilakukan  dengan  setiap  sampel jenis  sosis  seberat  2  gram  dan  pengukuran  dilakukan  sebanyak  100  kali perulangan  untuk  tiap  sampel  menggunakan  e-snose.  Hasil  respon  sensor diekstraksi  menggunakan  ciri  maksimum,  median,  skewnes,  kurtosis,  standar deviasi, dan varians. Analisis yang dilakukan menggunakan principal component analysis  (PCA)  sebagai  metode  pengelompokan  sedangkan  metode  klasifikasi menggunakan metode Linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbor (k- NN),  Quadratic  Discriminant  Analysis  (QDA),  Logistic  Regresi  (LR),  dan Classification and Regression Trees (CART). Metode LDA memperoleh hasil yang paling  akurat  yaitu  dengan  akurasi  internal  mencapai  100%  dan  eksternal sebesar  98,3%.  Pengelompokan  dengan  PCA  mampu  memisahkan  sosis berdasarkan jenis dagingnya dan juga menunjukkan adanya tumpang tindih data antara sosis ayam dan sapi serta sosis babi dan sosis sapi yang mengindikasikan ketiga  sampel  memiliki  kesamaan  profil  aroma  yang  hampir  sama.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  e-nose  dapat  diterapkan  sebagai  instrumen  untuk mendeteksi  dan  pengujian  dalam  mengidentifikasi  produk  makanan  berupa olahan sosis berdasarkan jenis daging yang digunakan.

## A B S T R A C T
Sausage is a processed meat product popular with the public, but problems are related to identifying the type of meat used  in  sausage  products.  This  is  important,  especially  for  Muslim  communities  who  need  to  ensure  the halalness  of  a product before consuming it. This research aims to apply an electronic nose (e-nose), which is composed of six metal oxide semiconductor (MOS) based gas sensors to detect the aroma of pork, beef and chicken sausages and analyze the sensor response signals using machine learning methods to classify types of sausage based on the kind of meat. The experiment was carried out with each type of sausage sample weighing 2 grams, and measurements were carried out 100 times for each sample using e-nose. Sensor response results are extracted using maximum, median, skewness, kurtosis, standard deviation  and  variance  characteristics.  The  analysis  was  carried  out  using  principal  component  analysis  (PCA)  as  a grouping method. In contrast, the classification method used Linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbour (k- NN), Quadratic Discriminant Analysis (QDA), Logistic Regression (LR), and Classification methods. And Regression Trees (CART). The LDA method obtained the most accurate results: internal accuracy reaching 100% and external accuracy of 98.3%. PCA grouping was able to separate sausages based on the type of meat. Also, it showed overlapping data between chicken and beef sausages and pork sausages and beef sausages, which indicated that the three samples had almost the same aroma profile. These results suggest that the e-nose can be applied as an instrument for detecting and testing food products in processed sausages based on the type of meat used.

## 1. PENDAHULUAN
Identifikasi  asal  daging  dalam  produk  makanan  olahan,  seperti  sosis,  menjadi  sangat  penting karena  beberapa  alasan  utama (Bhavsar  et  al.,  2020;  Chiş  &  Vodnar,  2019) .  Pertama,  industri  daging menjadi  semakin  khawatir  dengan  substitusi  daging  dengan  harga  rendah,  seperti  daging  babi,  dengan daging dengan harga yang lebih tinggi, seperti daging sapi dan daging kambing (Lee et al., 2016; Yang et al., 2014) .  Substitusi ini tidak hanya memengaruhi kualitas dan  rasa produk akhir, tetapi juga memiliki
implikasi ekonomi (Messina et al., 2021;  Torezan et al., 2020) . Menurut laporan dari Organisasi Pangan dan  Pertanian  Perserikatan  Bangsa-Bangsa  (FAO),  pelabelan  spesies  daging  yang  tidak  benar  menjadi kekhawatiran yang terus meningkat di industri daging global. Pelabelan spesies daging yang curang tidak hanya  menyesatkan  konsumen,  tetapi  juga  merusak  kepercayaan  terhadap  industri  ini  dan  dapat berdampak  pada  kesehatan  yang  serius (Druml  et  al.,  2021;  Kaltenbrunner  et  al.,  2018) .  Kedua, memastikan  pelabelan  spesies  daging  yang  akurat  dan  transparan  sangat  penting  untuk  perlindungan konsumen (Feng et al., 2018; Jia et al., 2022) . Konsumen memiliki hak untuk mengetahui apa yang mereka konsumsi  dan  membuat  pilihan  berdasarkan  informasi  yang  memadai  tentang  makanan  mereka (Makanyeza  et  al.,  2021;  Q.  Song  et  al.,  2019) .  Demi  alasan  keamanan  pangan,  penting  bagi  konsumen untuk mengetahui asal usul daging yang digunakan dalam produk makanan olahan. Hal ini penting karena negara dan wilayah yang berbeda mungkin memiliki peraturan kesehatan dan keselamatan yang berbeda untuk  produksi  dan  pengolahan  daging (Nespolo,  2021;  Oscar,  2021) .  Indonesia  khususnya  yang merupakan negara dengan penduduknya mayoritas adalah umat muslim terkait hubungan dengan produk makanan  haruslah  produk  tersebut  berlebel  halal  yang  artinya  makanan  tersebut  diperbolehkan  untuk dikonsumsi (Fathoni, 2020; Zhu et al., 2018) .
Sosis  yang  dibuat  dari  daging  sapi,  kambing,  babi,  dan  ayam  terbuat  dari  daging  hewan. Membedakan jenis sosis dapat dilakukan dengan melihat warna, rasa, dan aromanya. Namun, beberapa jenis  sosis  hampir  memiliki  warna  dan  aroma  yang  sama,  sehingga  penelitian  lebih  lanjut  diperlukan untuk mengidentifikasi bahan daging yang digunakan. Salah satu contohnya adalah sosis curah yang tidak memiliki  label.  Identitas  sosis  curah  tidak  dapat  dipastikan  dengan  benar,  sehingga  dibutuhkan  alat dengan  berbagai  teknik  untuk  membedakannya  dari  jenisnya.  Teknologi  hidung  elektronik  atau  enose merupakan  salah  satu  alat  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasi  daging  ayam, sapi,  babi  dan  kambing  berdasarkan  aromanya (Górska- Horczyczak  et  al.,  2016;  Raudienė  et  al.,  2018) . Enose  yang  memanfaatkan  teknologi  sensor  untuk  mendeteksi  dan  menganalisis  senyawa  yang  mudah menguap dalam sampel makanan, dapat memberikan informasi yang cepat dan akurat tentang asal usul daging yang digunakan dalam produk makanan olahan seperti sosis (Chen et al., 2019; Pulluri & Kumar, 2022) .  Selain  metode  tradisional  untuk  identifikasi  asal  daging,  seperti  pengujian  dan  pelabelan  DNA, teknologi  hidung  elektronik  menawarkan  solusi  non-invasif  dan  hemat  biaya  untuk  identifikasi  asal daging (Wu  et  al.,  2014,  2016) .  Dengan  menganalisis  senyawa  volatil  unik  yang  ada  di  berbagai  jenis daging,  hidung  elektronik  dapat  membedakan  berbagai  spesies  daging  dan  mendeteksi  pemalsuan  atau substitusi yang mungkin terjadi selama pemrosesan produk makanan (Chen et al., 2019; Pulluri & Kumar, 2022) . Teknologi ini dapat membantu mencegah penipuan pelabelan dan memastikan bahwa konsumen menerima  informasi  yang  akurat  tentang  daging  yang  digunakan  dalam  produk  makanan  olahan. Memasukkan  teknologi  ini  ke  dalam  proses  pengawasan  dan  pemeriksaan  kualitas  industri  makanan dapat  membantu  menghilangkan  potensi  risiko  kesehatan  yang  terkait  dengan  produk  daging  yang terkontaminasi atau  disalahartikan (Li et al., 2019;  J. Wang et al., 2021) . Dengan menerapkan teknologi electronic  nose  untuk  identifikasi  asal  daging  pada  produk  makanan  olahan,  produsen  dapat meningkatkan transparansi dan membangun kepercayaan konsumen (Li et al., 2019; J. Wang et al., 2021) . Novelty  dari  penelitian  tersebut  terletak  pada  penggunaan  teknologi  hidung  elektronik  atau enose untuk mengidentifikasi asal daging dalam produk makanan olahan, khususnya sosis. Penggunaan enose  dalam  mendeteksi  dan  mengklasifikasi  daging  ayam,  sapi,  babi,  dan  kambing  berdasarkan aromanya  merupakan  pendekatan  inovatif  yang  belum  umum  digunakan  dalam  industri  makanan. Berdasarkan uraian diatas maka pada penelitian ini, rangkaian sensor gas yang terdiri dari enam sensor oksida  logam  digunakan  untuk  mendeteksi  sosis  dari  tiga  jenis  daging.  Kami  menggunakan  beberapa metode  pembelajaran  mesin  terawasi  yang  dikombinasikan  dengan  berbagai  metode  pra  pengolahan sinyal serta ekstraksi fitur  untuk menganalisis informasi yang terkait  dengan asal daging yang berbeda berdasarkan kurva respons sensor gas. Nilai statistik pada respon sensor digunakan untuk ekstraksi fitur dalam  pemantauan  jenis  daging  dari  produk  olahan  sosis  tersebut. Selanjutnya  hasil  klasifikasi  ini diharapkan diperoleh e - nose yang memiliki performa yang baik dalam menganalisis dan mengklasifikasi produk  makanan  olahan  seperti  sosis  berdasarkan  jenis  daging  yang  digunakan  sehingga  memungkin nantinya  dapat  diterapkan  pada  pengujian  setiap  produk  sosis  yang  beredar  dipasaran  untuk  menjaga kepercayaan, kualitas dan kehalalan produk tersebut bagi konsumennya.

## 2. METODE
Sosis terbuat dari tiga jenis hewan, yaitu daging ayam yang diberi simbol C, sapi dengan simbol B, dan babi yang diberi simbol P. Sosis yang digunakan merupakan olahan sendiri yang terbuat dari daging murni dan tidak mengandung rempah-rempah. Setiap jenis daging yang memiliki massa kurang lebih dua kilogram  dihaluskan  dengan  blender.  Setelah  daging  menjadi  lembut,  daging  tersebut  dimasukkan  ke
dalam slongsong. Slonsong plastik food grade digunakan untuk ayam, gelatin sapi digunakan untuk sapi, dan usus babi digunakan untuk babi. Semua daging giling direbus sampai matang. Sosis yang telah matang selanjutnya dipotong dan di timbang seberat 2 gram yang akan dimasukkan pada gelas beker 20 ml untuk dijadikan sampel. Sistem enose yang digunakan dalam penelitian ini untuk mendeteksi asal daging dari produk olahan sosis yang terdiri dari ruang pengambilan sampel, susunan sensor yang terdiri dari enam buah  sensor  gas  metal  oksida,  rangkaian  pengkondisi  sinyal,  dan  unit  akuisisi  dan  pemrosesan  data. Sistem  enose  yang  digunakan  diilustrasikan  seperti  pada Gambar  1 ,  sedangkan Tabel  1 menampilkan rincian  lebih  lanjut  terkait  sensor  gas  yang  digunakan.  Mikrokontroler  digunakan  dalam  sistem  e-nose untuk  mengontrol  status  kipas  hidup  atau  mati  dan  interval  waktu  proses  sensing/purging.  Selain  itu, sistem  alur  udara  menggunakan  pompa  dan  dua  solenoid  valve  yang  berfungsi  secara  bergantian, membuka  dan  menutup  aliran  udara  selama  proses  pengumpulan  atau  pengambilan  data.  Untuk  setiap sampel pengambilan data diulang sebanyak 100 kali dengan satu siklus pengambilan data sampel dengan e-nose berlangsung selama 270 detik, dengan rincian delay selama 30 detik, sampling selama 120 detik, dan purging selama 120 detik. Bentuk respon sinyal e-nose dari salah satu sensor pada proses ini terlihat pada Gambar 2 .
Gambar 1 . Konfigurasi E-Nose dengan Sistem Pengambilan Sampel, Susunan Sensor, dan Sistem Akuisisi Data
Gambar 2 . Respon Salah Satu Sensor pada Sistem Enose
Untuk  mengklasifikasikan  sampel  sosis  daging  sapi,  ayam,  dan  babi  dengan  akurasi  validasi setinggi mungkin, data yang diukur diproses menggunakan berbagai model pembelajaran mesin. Sebelum diproses,  terlebih  dilakukan  pra-pemrosesan  dan  pencarian  fitur  data  terlebih  dahulu.  Pada  tahap  pra- pemrosesan sinyal akan diterapkan adalah dilakukan koreksi baseline terhadap respon sensor gas seperti pada persamaan (1). Nilai baseline (respon sensor minimum saat terkena udara bebas atau gas referensi) akan dikurangi dengan nilai dinamis sensor (Xs(t)) dalam penelitian ini.
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑉 𝑖𝑗 (𝑡) − 𝑉 𝑖𝑗 (0) ( 1 )
Tabel 1 . Daftar Sensor Gas No Tipe Sensor Target Gas 1. S1 Metana, CO, Iso-Butanol, Hidrogen, Ethanol 2. S2 Refrigeran, Ethanol 3. S3 Metana, CO, Iso-Butanol, Ethanol, Benzena, Acetone 4. S4 Metana, CO, Etanol, Iso-butane, Hidrogen 5. S5 CO, Metana, Iso-Butana, Hidrogen, Ethanol 6. S6 Hidrogen, Amonia, Iso-Butana, Ethanol
Pengenalan pola dan pembelajaran mesin adalah area penting yang diteliti oleh banyak peneliti dari berbagai bidang (misalnya, teknik, kedokteran, keuangan). Dalam penelitian ini, kami menganalisis sampel data berupa volatile dari jenis daging pada produk olahan sosis, yang direkam oleh sistem e-nose. Ekstraksi fitur dilakukan tujuan  mengekstrak fitur dari sinyal sensor multidimensi untuk mendapatkan hasil pengenalan yang optimal dan juga mereduksi data (Sanaeifar et al., 2016; Wijaya et al., 2016) . Fitur yang diterapkan pada penelitian ini adalah kombinasi fitur berupa nilai statistic dan fitur yang diusulkan tersebut berupa nilai mean, skewness, kurtosis, maksimun, standar deviasi dan nilai varian (Sumanto et al., 2023; Tozlu et al., 2021; Wakhid et al., 2022) . Setelah pra-pemrosesan data dan ekstraksi fitur, matriks data akhir yang terdiri dari 36 fitur x 300 nilai untuk semua sampel sosis yang akan dievaluasi. Data et ini kemudian dibagi menjadi dua subset yaitu 80% dari data akan digunakan sebagai data pelatihan untuk membuat  model  klasifikasinya  dan  sisanya  20%  dari  data  digunakan  untuk  pengujian  sebagai  validasi eksternal  dari  model  yang  dikembangkan.  Untuk  analisis  statistik  sampel  sosis  dikelompokkan berdasarkan jenis daging yang diberi label B (daging sapi), C (daging ayam) dan P (daging babi). Gambar 3 menunjukkan  diagram  alir  dari  metode  yang  diusulkan  untuk  menentukan  kinerja  e-nose  dalam mengklasifikasi sampel.

## Gambar 3 . Diagram Alir Metode yang Diusulkan
Dalam penelitian ini, kami menguji pengklasifikasi Linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbor  (k-NN), Quadratic  Discriminant  Analysis (QDA), Logistic  Regresi (LR),  dan Classification  and Regression Trees (CART), yang biasa digunakan oleh komunitas pengenalan pola dan pembelajaran mesin dalam  literatur.  Pada  bagian  ini,  hanya  sifat-sifat  yang  dipertimbangkan  dari  algoritme  pengklasifikasi yang  dianalisis,  bukan  deskripsi  rinci  dari  algoritme  pengklasifikasi,  yang  terkenal  di  lapangan  LDA merupakan  salah  satu  metode supervised yang  akan  mengklasifikasi  data  secara  linier  dengan mengkombinasi  label  sehingga  akan  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  baik.  LDA  juga  mampu memaksimalkan jarak antara data dari masing-masing kelompok (Gupta et al., 2015; Hidayat et al., 2019) . Sedangkan  model  QDA  menyerupai  dengan  model  LDA,  namun  pada  model  QDA  tidak  mengasumsikan sama  terhadap  matriks  kovariannya.  LR  adalah  algoritma  klasifikasi supervised dimana  dalam  masalah klasifikasi, variabel target (atau output), Y, hanya dapat mengambil nilai diskrit untuk sekumpulan fitur (atau  input)  tertentu,  X.  LR  memberikan  setiap  prediktor  sebuah  koefisien  yang  mengukur  kontribusi independennya  terhadap  variasi  dalam  variabel  dependen.  Variabel  dependen  Y  mengambil  nilai  1  jika responsnya  "Ya"  dan  mengambil  nilai  0  jika  responsnya  "Tidak". Untuk  KNN  adalah  metode  yang menggunakan algoritma non-linier, dimana algoritma KNN ini ditentukan dengan menghitung jarak dari
data  yang  diuji  terhadap  data  pelatihannya (Brownlee,  2016;  Santafe  et  al.,  2015) .  KNN  menggunakan jarak euclidien untuk  menyelesaikan  masalah  optimalisasi  secara  keseluruhan  sehingga  metode cross- validasi dan teknik heuristik sering digunakan untuk menentukan nilai k yang sesuai. CART  adalah  algoritma  rekursif  dalam  data  mining  yang  mengeksplorasi  struktur  sekumpulan data  dan  mengembangkan  aturan  keputusan  yang  mudah  divisualisasikan  untuk  memprediksi  variabel kategorikal (pohon klasifikasi, yang mengklasifikasikan ruang yang ditentukan oleh variabel independen berdasarkan  variabel  dependen  dan  variabel  kontinu  (pohon  regresi,  yang  memprediksi  nilai  variabel dependen  berdasarkan  beberapa  variabel  independen).  Tidak  seperti  pohon  klasifikasi  (yang  membagi ruang  input  dari  beberapa  variabel  ke  dalam  subruang,  dengan  setiap  subruang  terkait  dengan  kelas tertentu  dari  variabel  output),  pohon  regresi  tidak  membuat  kelas  variabel  dependen.  Namun,  ada variabel  dependen  yang  mewakili  nilai  respons  untuk  setiap  pengamatan  dalam  matriks  variabel independen.  Karena  pohon  regresi  tidak  memiliki  kelas-kelas  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya,  maka output dari tahap ini adalah nilai respon untuk setiap observasi baru untuk variabel dependen. Penelitian ini  juga  menerapkan  metode  tidak  terawasi  ( unsupervised )  untuk  analisis  datanya  yaitu  menggunakan Principle  Component  Analysis (PCA).  PCA  adalah  salah  satu  metode  analisis  data  yang  tidak  diawasi,  di mana hasil analisis akan didasarkan pada data bukan pada target (Chen et al., 2019; Romano et al., 2016) . Pada  dasarnya,  PCA  menghasilkan  variabel  baru  yang  disebut  PC  dengan  mengurangi  dimensi  dari kombinasi  linier  variabel  asli (Brownlee,  2016;  Di  Rosa  et  al.,  2017) .  Secara  matematis,  PCA  mengubah sejumlah  variabel  yang  berkorelasi  menjadi  variabel-variabel  yang  tidak  berkorelasi  dalam  suatu koordinat baru  yang disebut Principal Component (PC). Koordinat pertama disebut PC1,  yang diperoleh dari eigen value terbesar pertama, koordinat kedua disebut PC2, dan seterusnya. Pengenalan pola dasar data (PCA) adalah teknik yang umum digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Sistem Enose Seperti  yang  tercantum  dalam Tabel  1 ,  e-nose  terdiri  dari  enam  sensor  gas  metal-oxide semiconductor  (MOS)  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mendeteksi  berbagai  gas  target.  Semua  sensor sensitif terhadap lebih dari satu gas yang dapat dideteksi, meskipun memiliki ketahanan yang tinggi. Ini merupakan ciri khas bahan MOS anorganik seperti itu, yaitu selektivitasnya rendah. Dalam penelitian lain, teh  hitam  diklasifikasikan  secara  real-time  menurut  tingkat  kualitasnya  menggunakan  jenis  MOS komersial yang serupa dan juga monitoring pada proses ferementasi pada teh kombucha (Hidayat et al., 2019; Sumanto et al., 2023) . Sensor gas kemoresistif yang menggunakan film MOS tipis bergantung pada perubahan konduktivitas material karena molekul gas target adsorpsi pada permukaannya. Lebih khusus lagi, alat ini bekerja dengan gas pengoksidasi atau  pereduksi dan mengubah  lapisan deplesi pada  batas butir.  Ini  memungkinkan  pembawa  muatan  bebas  mengalir  melalui  modulasi  ketinggian  penghalang energi. Akibatnya, daya tahan bahan penginderaan akan berubah. Di sini, molekul gas yang berinteraksi dengan  bahan  MOS  bertindak  sebagai  donor  atau  akseptor  untuk  pembawa  muatan  yang  mengubah resistivitas  MOS (Peris  &  Escuder-Gilabert,  2016;  Putri  et  al.,  2023) .  Rangkaian  pembagi  tegangan digunakan  untuk  mengubah  perubahan  resistansi  pada  tingkat  sistem  menjadi  tegangan.  Dengan menggunakan  konverter  analog-ke-digital  (ADC)  yang  memiliki  16  bit,  pengukuran  analog  dari  setiap sensor  dikonversi  ke  bentuk  digital.  Mikrokontroler  membaca  data  digital  dalam  sistem  akuisisi  data setiap  100  milidetik.  Kemudian  data  ini  dikirim  ke  komputer  melalui  protokol  serial  RS232. Gambar  1 menunjukkan pengaturan eksperimental e-nose untuk otentikasi daging sosis. Selama fase pengambilan sampel,  udara  referensi  dialirkan  dari  konektor  referensi  ke  katup  pertama  dan  melewati  ruang pengambilan  sampel  dengan  dua  gram  sampel  sosis  daging  sebelum  memasuki  ruang  penginderaan melalui  katup kedua. Selama fase penundaan dan pembersihan, udara  referensi dialirkan dari konektor referensi  ke  katup  kedua  dan  melewati  ruang  pengambilan  sampel.  Jenis  gas  yang  sedang  diindera membedakan  kedua  fase  ini.  Pada  fase  penundaan  ( delay ),  udara  ambien  diindera.  Sementara  itu,  pada fase pembersihan ( purging ), sisa gas sampel terdeteksi dan dikeluarkan dari ruang penginderaan. Sinyal umum yang dihasilkan oleh keenam sensor (S1-S6) selama penginderaan sosis daging digambarkan pada Gambar 4a . Tabel 1 menjelaskan bahwa sensor menghasilkan berbagai jenis sinyal penginderaan selama fase  pengambilan  sampel,  yang  bergantung  pada  sensitivitas  dan  selektivitasnya  terhadap  gas  target. Selain itu, berbagai jenis daging pada sosis mengubah sinyal sensor. Dapat dilihat pada Gambar 4 bahwa sinyal  tersebut  kemudian  dinormalisasi  sesuai  dengan baseline awalnya  untuk  memberikan  tren  yang sebanding di antara berbagai pengukuran. Dalam eksperimen ini, proses normalisasi baseline digunakan untuk menormalkan sinyal dari berbagai pengukuran untuk perbandingan yang efektif.
Gambar 4 . Respon Sensor Terhadap Bau yang Dihasilkan dari Sampel Sosis dari Daging Sapi (A) Respon Sensor Pengukuran (B) Respon Sensor Setelah Dilakukan Pra Pengolah Sinyal untuk Koreksi Baseline Menggunakan Metode Difference .

## Fitur Ekstraksi
Sebagian besar sampel memiliki respons stasioner dan awal yang hampir identik. Oleh karena itu, sebelum  proses  klasifikasi,  tahap  ekstraksi  fitur  diperlukan  untuk  mendapatkan  informasi  penting  dari respons  sensor.  Hal  ini  akan  memungkinkan  hasil  klasifikasi  menjadi  lebih  baik.  Hubungan  dan  tren digambarkan dalam tampilan grafis. Plot radar digunakan sebagai cara untuk menampilkan data dan ini sangat disarankan ketika digunakan bersama dengan analisis statistik, yang sering dapat mengantisipasi klasifikasi  kelompok (Tazi  et  al.,  2018;  Wu  et  al.,  2016) .  Setelah  data  diekstraksi,  penelitian  ini menggunakan plot radar untuk mengetahui apakah perbedaan pola muncul di antara berbagai jenis sosis selama  proses  pengambilan  sampel.  Selanjutnya,  nilai  rata-rata  untuk  setiap  hasil  ekstraksi  dicari  dan diplot. Hasilnya seperti ditunjukkan pada Gambar 5 . Pola respons dari tiga sampel sosis (ayam, sapi, dan babi)  ditunjukkan  dalam  plot  radar  selama  proses  pengambilan  sampel.  Ketika  masing-masing  sumbu mencapai  posisi  kesetimbangan,  besarnya  sumbu  menunjukkan  perubahan  tegangan  yang  terjadi  pada masing-masing sensor.
Gambar 5 . Radar Plot Fitur Ekstraksi Nilai Mean, Maksimum, Skewness, Kurtosis, Standar Deviasi dan Varian yang Menunjukkan Sensitivitas dari Sensor Gas MOS pada Sistem E-Nose untuk Sampel P (Sosis Babi), B (Sosis Sapi) dan C (Sosis Ayam)

## Pembelajaran Supervised Multivariat untuk Klasifikasi
Deteksi yang sangat akurat dari senyawa kimia tertentu dari pembacaan sensor multivariat dapat ditafsirkan dengan baik menggunakan metode pembelajaran terawasi ( supervised ). Dalam penelitian ini, ada lima metode pembelajaran terawasi yang berbeda digunakan, yaitu linier diskriminan analisis (LDA),
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 100 200 300 R e s pon S e nsor (m V ) waktu (s) A S1 S2 S3 S4 S5 S6 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 0 100 200 300 R e s pon S e nsor (m V ) waktu (s) B S1 S2 S3 S4 S5 S6
0 200 400 600 800 S1 S2 S3 S4 S5 S6 Mean P B C 0 500 1000 1500 2000 S1 S2 S3 S4 S5 S6 Maksimum P B C -1 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0 S1 S2 S3 S4 S5 S6 Skewnes P B C -4 -3 -2 -1 0 S1 S2 S3 S4 S5 S6 Kurtosis P B C 0 200 400 600 800 S1 S2 S3 S4 S5 S6 Standar Deviasi P B C 0 500000 S1 S2 S3 S4 S5 S6 Varian P B C
Quadratic diskriminan analisis (QDA), Logistic regresi (LR), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Classification and  Regression  Trees  (CART).  Hasil  evaluasi  berupa  nilai  akurasi  dari  setiap  model  klasifikasi  tersebut dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 . Hasil Klasifikasi dari Model Pembelajaran Mesin Supervised Berdasarkan Nilai Akurasinya
Pembelajaran Unsupervised Multivariat untuk Pengenalan Pola Metode  tidak  terawasi  ( unsupervised )  merupakan  metode  dimana  data  akan  dikelompokkan tanpa  adanya  suatu  pengawasan.  Salah  satunya  adalah  metode Principle  Component  Anlysis (PCA)  yang merupakan metode statistik untuk pengenalan pola (Sun et al., 2017, 2019) . Hasil penerapan metode ini berupa plot score tiga dimensi yaitu PC1, PC2 dan PC3  dalam mengenali jenis daging pada olahan sosis yang terlihat pada Gambar 7 berdasarkan penerapan kombinasi enam fitur nilai statistik sebelumnya.
Gambar 7 . Ploting Score Tiga Dimensi pada PC1, PC2 dan PC3 pada Ekstraksi Nilai Kombinasi Fitur (Mean, Maksimum, Skewness, Kurtosis, Standar Deviasi dan Varian)

## Pembahasan
Sosis  merupakan  salah  satu  produk  makanan  olahan  yang  terbuat  dari  daging  cincang  yang umumnya  berbahan  daging  sapi,  kambing,  domba,  babi,  unggas  atau  hewan  ternak  lainnya.  Kandungan gizi  pada  sosis  tergantung  pada  jenis  daging  yang  digunakan,  selain  vitamin  dan  mineral  serta  protein hewani sosis juga mengandung asam amino, lemak, karbohidrat dan juga mengandung air (Bleicher et al., 2022;  Domínguez  et  al.,  2019) .  Sosis  merupakan  salah  satu  produk  yang  dipengaruhi  oleh  reaksi  kimia dan juga aktivitas bakteri sehingga produk olahan ini akan mudah menguap karena volatil yang terbentuk oleh  reaksi maillad ,  oksidasi  termal  dan  degradasi  asam  amino  bahkan  dipengaruhi  juga  dengan tambahan  bahan seperti rempah-rempah (Olivares et  al., 2015;  Rux et al., 2019). Volatil yang menguap dari  sosis  tersebut  kemudian  dideteksi  dengan  sistem  e-nose  seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar  4 . Hasil  deteksi  ini  menunjukkan  bahwa  penginderaan  pada  sampel  sosis  dengan  daging  sapi  yang mengindikasikan bahwa terjadi penguapan volatil dari sosis sehingga sensor gas pada e-nose merespon volatil tersebut. Pada kurva sinyal respon sensor menunjukkan perbedaaan nilai baseline dikarenakan tiap sensor memiliki target gas masing-masing dan hasil ini juga serupa untuk sosis yang dibuat dari daging ayam dan babi. Dikarenakan setiap sampel menghasilkan respon sinyal baseline yang berbeda sehingga untuk  mengantisipasi  proses  klasifikasi  nantinya  maka  sinyal  tersebut  perlu  dilakukan  koreksi baseline
100 100 92,5 97,5 100 98,3 95 88,3 91,7 85 LDA QDA KNN LR CART Akurasi (%) M od e l test train
terlebih  dahulu  agar  semua  sinyal  hasil  pengukuran  tiap  sampel  memiliki baseline yang  sama.  Proses koreksi ini dilakukan seperti pada penelitian sebelumnya terkait implementasi Enose untuk monitoring proses  fermentasi  teh  kombucha  dan  klasifikasi  aroma  kopi  gayo  dengan  metode difference sehingga bentuk  sinyal  setelah  dikoreksi  seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar  4 (Sumanto  et  al.,  2022,  2023) . Terlihat hasil koreksi baseline tersebut menggeser garis baseline tiap sensor ke nilai yang sama selain itu tentunya perubahan pada kondisi nilai maksimum untuk setiap sensor juga mengalami perubahan.
Gambar  5 menampilkan  karakteristik  tiap  sensor  dengan  fitur  berupa  nilai  maksimum,  mean, skewnes,  kurtosis,  standar  deviasi  dan  varian.  Fitur-fitur  ini  mencerminkan  informasi  dari  pola  sinyal hasil  penginderaan  yang  telah  dilakukan  koreksi  pada baseline yang  nantinya  fitur  ini  digunakan keseluruhan sebagai kombinasi fitur pada proses klasifikasi jenis daging pada olahan sosis. Pada tiap fitur terlihat  bahwa  ketiga  jenis  sosis  tersebut  memiliki  kesamaan  terutama  pada  fitur  nilai  skewnes  dan kurtosis sedangkan fitur lainnya terlihat bahwa tiap sensor gas menunjukkan respon yang relatif rendah untuk sosis dengan  bahan  daging dari babi (Simbol P). Sensor S2 sangat kuat dalam mendeteksi volatil pada olahan sosis dengan menggunakan daging ayam hal ini terlihat pada fitur nilai mean, max, standar deviasi dan nilai varian. Gambar 6 merupakan tampilan hasil performa model klasifikasi supervised yang diterapkan pada penelitian ini dimana terlihat metode CART, LDA, dan QDA menunjukkan performa yang paling  baik  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  100%  dalam  proses  pelatihan  data  dalam  mengklasifikasi jenis  daging  pada  olahan  sosis.  Tetapi  saat  model  tersebut  diujikan  dengan  dataset  uji  performa  model terbaik  ditunjukkan  oleh  model  LDA  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  98,3%  yang  kemudian  diikuti secara  urut  oleh  model  QDA  (95%),  LR  (91,7%),  KNN  (88,3%)  dan  CART  (85%).  Secara  umum  model pembelajaran supervised yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  bisa  dikatakan  memiliki  performa  yang bagus  karena  mampu  mengklasifikasikan  jenis  daging  pada  produk  olahan  sosis  dengan  nilai  akurasi diatas 80% dibandingkan penelitian sebelumnya yang mirip dengan menggunakan metode Naive Bayes dengan tingkat akurasi 75% (Malikhah et al., 2021; Wijaya et al., 2017) .
Selain  itu  kinerja  dalam  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  lain  terkait  penerapan  e-nose untuk mendeteksi pemalsuan daging babi pada daging sapi (Malikhah et al., 2021; Wakhid et al., 2022) . Pengelompokan data terlihat pada Gambar 7 dimana membentuk suatu pola dari kumpulan titik-titik data yang  memiliki  kesamaan  data  yang  dinamai  dengan  pola  alami.  Pola  ini  membentuk  klustering berdasarkan data yang mirip. Nilai fitur yang sebanding dari sensor menunjukkan kesamaan data. Pada Gambar 6 ini juga terlihat bahwa nilai score dari tiap PC yang diperoleh dengan urut yaitu PC1 sebesar 55,10%,  PC2  sebesar  26,19%  dan  PC3  sebesar  17,38%.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  PC  tersebut merepresentasikan data analisis secara visual dengan persentasi dari nilai varians data masing-masing PC. Hasil ini menunjukkan bahwa secara alami e-nose dapat membedakan sampel sosis dari jenis daging yang digunakan yaitu babi, sapi dan ayam berdasarkan karakteristik dari aroma sampel. Untuk setiap sampel, kumpulan titik terlihat saling mengumpul dan terpisah berdasarkan jenis sampel. Data sosis babi diwakili oleh titik hitam, sedangkan sosis sapi diwakili oleh titik merah, dan sosis ayam diwakili oleh titik hijau. Kumpulan data ini juga terlihat sebagian saling menumpuk atau  tumpang tindih pada setiap PC  di nilai negatif  maupun  positif,  yang  menunjukkan  bahwa  profil  aroma  dari  sampel  sosis  babi,  sapi,  dan  ayam memiliki  kesamaan.  Senyawa  pada  aroma  yang  umum  ditemukan  pada  daging  sapi,  ayam,  dan  babi mencakup berbagai senyawa organik yang mudah menguap yang berkontribusi pada aroma unik setiap jenis  daging.  Beberapa  dari  senyawa  yang  terdeteksi  dengan  menggunakan  chromatography-mass spectrometry  (GC-MS)  seperti  nonanal,  oktanal,  dan  dimetil  tetrasulfida  sebagai  senyawa  aroma karakteristik  dasar  pada  daging  ayam  sedangkan  pada  daging  babi  yang  direbus,  terdapat  36  senyawa aroma-aktif, termasuk 16 aldehida, 4 hidrokarbon, 3 alkohol, 1 keton, 2 ester, 2 eter, 1 fenol, 1 senyawa nitrogen,  4  heterosiklik  yang  mengandung  oksigen,  dan  2  senyawa  yang  tidak  diketahui (S.  Song  et  al., 2019;  Y.  Wang  et  al.,  2016,  2024) .  Pada  daging  sapi  senyawa  yang  terkandung  meliputi  aldehida (misalnya,  heksadesana,  nonanal),  keton  (misalnya,  benzaldehida),  dan  furan  (misalnya,  2-pentilfuran) (Bleicher et al., 2022; Kosowska et al., 2017) . Kandungan gas yang sama pada aroma daging sapi, ayam, dan  babi  tidak  dapat  dijelaskan  hanya  berdasarkan  GCMS,  karena  gas  volatil  sangat  spesifik  dan konsentrasinya  dapat  bervariasi,  bergantung  pada  beberapa  faktor  seperti  metode  memasak,  potongan daging,  dan pola makan hewan. Berdasarkan  penelitian ini  bahwa sistem enose dapat digunakan untuk mendeteksi berbagai jenis daging dalam produk olahan sosis. Dimana penerapan teknologi ini termasuk dalam deteksi cepat dengan harga yang relatif terjangkau dan berguna untuk aplikasi teknologi pangan. Identifikasi  senyawa  aroma  ini  dapat  berkontribusi  pada  pengembangan  produk  makanan  yang  lebih sehat dan  berkelanjutan dan tentunya dapat  melindungi konsumen  di Indonesia terkait produk-produk halal.

## 4. SIMPULAN
Teknologi e-nose yang dibantu oleh mesin pembelajaran terawasi dapat menjadi alat yang efektif untuk  mengidentifikasi  jenis  daging  yang  ada  dalam  produk  sosis  olahan.  Hal  ini  dapat  berguna  bagi banyak orang, seperti konsumen yang dapat memastikan bahwa produk sosis itu asli dan halal, produsen sosis  yang  dapat  meningkatkan  kualitas  dan  keamanan  produk  mereka,  dan  badan  pengawas  makanan yang  dapat  memantau  produk  sosis  yang  beredar  di  pasaran.  Meskipun  demikian,  perlu  diingat  bahwa teknologi  e-nose  masih  dalam  tahap  pengembangan  dan  beberapa  keterbatasan  masih  perlu  diatasi. Penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  meningkatkan  sensitivitas  dan  akurasi  sistem  e-nose  dalam mengidentifikasi aroma sosis.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Gadjah  Mada  yang  telah  memberikan hibah  penelitian  Young  Lecturer  Research  Grant  Universitas  Gadjah  Mada  Number  5985/UN1.P.II/Dit- Lit/PT.01.03/2023 dan semua pihak yang telah membantu terselesaikannya penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Bhavsar, P. P., Brahmbhatt, M. N., Nayak, J., Parmar, B. C., Chaudhary, J., Gida, H. K., & Paghdar, D. M. (2020). Identification of Species of Meat Origin using ATPase Gene Variability by the Polymerase Chain Reaction. International  Journal  of  Current  Microbiology  and  Applied  Sciences , 9 (6),  1197 – 1203. https://doi.org/10.20546/ijcmas.2020.906.149.
Bleicher, J., Ebner, E. E., & Bak, K. H. (2022). Formation and analysis of volatile and odor compounds  in meat — a review. Molecules , 27 (19), 6703. https://doi.org/10.3390/molecules27196703. Brownlee, J. (2016). Machine learning mastery with R: Get started, build accurate models and work through projects step-by-step . Machine Learning Mastery. Chen, J., Gu, J., Zhang, R., Mao, Y., & Tian, S. (2019). Freshness evaluation of three kinds of meats based on the electronic nose. Sensors , 19 (3), 605. https://doi.org/10.3390/s19030605.
Chiş, L. M., & Vodnar, D. C. (2019). Detection of the species of origin for pork, chicken and beef in meat food products by real-time pcr. Safety , 5 (4), 83. https://doi.org/10.3390/safety5040083.
Di Rosa, A. R., Leone, F., Cheli, F., & Chiofalo, V. (2017). Fusion of electronic nose, electronic tongue and computer vision for animal source food authentication and quality assessment – A review. Journal of Food Engineering , 210 , 62 – 75. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2017.04.024.
Domínguez, R., Purriños, L., Pérez-Santaescolástica, C., Pateiro, M., Barba, F. J., Tomasevic, I., & Lorenzo, J. M. (2019). Characterization of volatile compounds of dry-cured meat products using  HS-SPME- GC/MS  technique. Food  Analytical  Methods , 12 ,  1263 – 1284. https://doi.org/10.1007/s12161- 019-01491-x.
Druml, B., Uhlig, S., Simon, K., Frost, K., Hettwer, K., Cichna-Markl, M., & Hochegger, R. (2021). Real-time pcr  assay  for  the  detection  and  quantification  of  roe  deer  to  detect  food  adulteration — interlaboratory  validation  involving  laboratories  in  austria,  germany,  and  switzerland. Foods , 10 (11), 2645. https://doi.org/10.3390/foods10112645. Fathoni, M. A. (2020). Potret industri halal Indonesia: Peluang dan tantangan. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 6 (3), 428 – 435. https://doi.org/10.29040/jiei.v6i3.1146.
Feng,  C.  H.,  Makino,  Y.,  Oshita,  S.,  &  Martín,  J.  F.  G.  (2018).  Hyperspectral  imaging  and  multispectral imaging  as  the  novel  techniques  for  detecting  defects  in  raw  and  processed  meat  products: Current state-of-the-art research advances.
Food Control , 84 , 165 – 176. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2017.07.013.
Górska- Horczyczak,  E.,  Guzek,  D.,  Molęda,  Z.,  Wojtasik -Kalinowska,  I.,  Brodowska,  M.,  &  Wierzbicka,  A.
(2016).  Applications  of  electronic  noses  in  meat  analysis. Food  Science  and  Technology , 36 (3), 389 – 395. https://doi.org/10.1590/1678-457X.03615.
Gupta, S., Variyar, P. S., & Sharma, A. (2015). Application of mass spectrometry based electronic nose and chemometrics for fingerprinting radiation treatment. Radiation Physics and Chemistry , 106 , 348 – 354. https://doi.org/10.1016/j.radphyschem.2014.09.002.
Hidayat, S. N., Triyana, K., Fauzan, I., Julian, T., Lelono, D., Yusuf, Y., & Peres, A. M. (2019). The electronic nose coupled with chemometric tools for discriminating the quality of black tea samples in situ. Chemosensors , 7 (3), 29. https://doi.org/10.3390/chemosensors7030029.
Jia,  W.,  van  Ruth,  S.,  Scollan,  N.,  &  Koidis,  A.  (2022).  Hyperspectral  imaging  (hsi)  for  meat  quality evaluation across the supply chain: current and future trends. Current Research in Food Science , 5 , 1017 – 1027. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2022.05.016.
Kaltenbrunner,  M.,  Hochegger,  R.,  &  Cichna-Markl,  M.  (2018).  Tetraplex  real-time  PCR  assay  for  the simultaneous identification and quantification of roe deer, red deer, fallow deer and sika deer for deer meat authentication. Food Chemistry , 269 , 486 – 494. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2018.07.023.
Kosowska,  M.,  Majcher,  M.,  &  Fortuna,  T.  (2017).  Volatile  compounds  in  meat  and  meat  products. Food Science and Technology , 37 , 1 – 7. https://doi.org/10.1590/1678-457X.08416. Lee, S. Y., Kim, M. J., Hong, Y., & Kim, H. Y. (2016). Development of a rapid on-site detection method for pork  in  processed  meat  products  using  real-time  loop-mediated  isothermal  amplification. Food Control , 66 , 53 – 61. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2016.01.041.
Li,  H.,  Luo,  D.,  Sun,  Y.,  &  GholamHosseini,  H.  (2019).  Classification  and  identification  of  industrial  gases based on electronic nose technology. Sensors , 19 (22), 5033. https://doi.org/10.3390/s19225033. Makanyeza, C., Svotwa, T. D., & Jaiyeoba, O. (2021). The effect of consumer rights awareness on attitude and  purchase  intention  in  the  hotel  industry:  Moderating  role  of  demographic  characteristics. Cogent Business &Amp; Management , 8 (1). https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1898301. Malikhah,  M.,  Sarno,  R.,  &  Sabilla,  S.  I.  (2021).  Ensemble  Learning  for  Optimizing  Classification  of  Pork Adulteration  in  Beef  Based  on  Electronic  Nose  Dataset. International  Journal  of  Intelligent Engineering and Systems , 14 (4), 44 – 55. https://doi.org/10.22266/ijies2021.0831.05.
Messina,  C.  M.,  Arena,  R.,  Ficano,  G.,  La  Barbera,  L.,  Morghese,  M.,  &  Santulli,  A.  (2021).  Combination  of freezing,  low  sodium  brine,  and  cold  smoking  on  the  quality  and  shelf-life  of  sea  bass (Dicentrarchus  labrax  L.)  fillets  as  a  strategy  to  innovate  the  market  of  aquaculture  products. Animals , 11 (1), 185. https://doi.org/10.3390/ani11010185.
Nespolo,  N.  M.  (2021).  The  behavior  of  consumers  and  producers  of  food  of  animal  origin  and  their impacts in one health.
Frontiers in Veterinary Science , 8 , 1 – 7. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.641634.
Olivares, A., Navarro, J. L., & Flores, M. (2015). Characterization of volatile compounds responsible for the aroma  in  naturally  fermented  sausages  by  gas  chromatography-olfactometry. Food  Science  and Technology International , 21 (2), 110 – 123. https://doi.org/10.1177/1082013213515500. Oscar,  T.  P.  (2021).  Development  and  validation  of  a  neural  network  model  for  growth  of  Salmonella Newport  from  chicken  on  cucumber  for  use  in  risk  assessment. Journal  of  Food  Processing  and Preservation , 45 (10). https://doi.org/10.1111/jfpp.15819.
Peris,  M.,  &  Escuder-Gilabert,  L.  (2016).  Electronic  noses  and  tongues  to  assess  food  authenticity  and adulteration.
Trends in Food Science & Technology , 58 , 40 – 54. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2016.10.014.
Pulluri, K. K., & Kumar, V. N. (2022). Qualitative and quantitative detection of food adulteration using a smart E-Nose. Sensors , 22 (20), 7789. https://doi.org/10.3390/s22207789.
Putri, L. A., Rahman, I., Puspita, M., Hidayat, S. N., Dharmawan, A. B., Rianjanu, A., & Wasisto, H. S. (2023). Rapid  analysis  of  meat  floss  origin  using  a  supervised  machine  learning-based  electronic  nose towards food authentication. Npj Science of Food , 7 (1), 31. https://doi.org/10.1038/s41538-023- 00205-2.
Raudienė,  E.,  Gailius,  D.,  Vinauskienė,  R.,  Eisinaitė,  V.,  Balčiūnas,  G.,  Dobilienė,  J.,  &  Tamkutė,  L.  (2018). Rapid evaluation of fresh chicken meat quality by electronic nose. Czech Journal of Food Sciences , 36 (5), 420 – 426. https://doi.org/10.17221/419/2017-CJFS.
Romano,  A.,  Cuenca,  M.,  Makhoul,  S.,  Biasioli,  F.,  Martinello,  L.,  Fugatti,  A.,  &  Scampicchio,  M.  (2016). Comparison  of  e-Noses:  The  case  study  of  honey. Italian  Journal  of  Food  Science , 28 ,  326 – 337. https://doi.org/10.14674/1120-1770%2Fijfs.v325.
Rux,  G.,  Luca,  A.,  &  Mahajan,  P.  V.  (2019).  Changes  in  volatile  organic  compounds  in  the  headspace  of modified  atmosphere  packed  and  unpacked  white  sausages. Food  Packaging  and  Shelf  Life , 19 , 167 – 173. https://doi.org/10.1016/j.fpsl.2018.12.010.
Sanaeifar, A., Mohtasebi, S. S., Ghasemi-Varnamkhasti, M., & Ahmadi, H. (2016). Application of MOS based electronic  nose  for  the  prediction  of  banana  quality  properties. Measurement , 82 ,  105 – 114. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.12.041.
Santafe,  G.,  Inza,  I.,  &  Lozano,  J.  A.  (2015).  Dealing  with  the  evaluation  of  supervised  classification algorithms. Artificial  Intelligence  Review , 44 ,  467 – 508. https://doi.org/10.1007/s10462-015- 9433-y.
Song, Q., Chen, Y., Zhao, L., Ouyang, H., & Song, J. (2019). Monitoring of sausage products sold in sichuan province,  china:  a  first  comprehensive  report  on  meat  species’  authenticity  determination. Scientific Reports , 9 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.1038/s41598-019-55612-x.
Song, S., Fan, L., Xu, X., Xu, R., Jia, Q., & Feng, T. (2019). Aroma Patterns Characterization of Braised Pork Obtained  from  a  Novel  Ingredient  by  Sensory-Guided  Analysis  and  Gas-Chromatography-
Olfactometry. Foods , 8 (3), 87. https://doi.org/10.3390/foods8030087.
Sumanto, B., Humaira, S., Budiani, R. L., & Arrofiq, M. (2023). E-nose Application With Chemometrics for Monitoring Kombucha Tea Fermentation Process. JST (Jurnal Sains Dan Teknologi) , 12 (1), 39 – 47. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i1.50994.
Sumanto, B., Java, D. R., Wijaya, W., & Hendry, J. (2022). Seleksi Fitur Terhadap Performa Kinerja Sistem E- Nose  untuk  Klasifikasi  Aroma  Kopi  Gayo. Matrik:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika,  Dan Rekayasa Komputer , 21 (2), 429 – 438. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1495. Sun,  Y.,  Wang,  J.,  &  Cheng,  S.  (2017).  Discrimination  among  tea  plants  either  with  different  invasive severities  or  different  invasive  times  using  MOS  electronic  nose  combined  with  a  new  feature extraction method. Computers and Electronics in Agriculture , 143 , 293 – 301. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.11.007.
Sun, Y., Wang, J., Sun, L., Cheng, S., & Xiao, Q. (2019). Evaluation of E-nose data analyses for discrimination of tea plants with different damage types. Journal of Plant Diseases and Protection , 126 (1), 29 – 38. https://doi.org/10.1007/s41348-018-0193-1. Tazi,  I.,  Triyana,  K.,  Siswanta,  D.,  Veloso,  A.  C.,  Peres,  A.  M.,  &  Dias,  L.  G.  (2018).  Dairy  products discrimination  according  to  the  milk  type  using  an  electrochemical  multisensor  device  coupled with  chemometric  tools. Journal  of  Food  Measurement  and  Characterization , 12 ,  2385 – 2393. https://doi.org/10.1007/s11694-018-9855-8.
Torezan, G. B., Kida, G. M., Bridi, A. M., Oba, A., da Costa Barbon, A. P. A., da Silva, C. A., & de Carvalho, R. H.
(2020).  Evaluation  of  effects  of  electronarcosis  stunning  on  broiler  chickens’  welfare  and  meat quality. Meat Technology , 61 (2), 120 – 128. https://doi.org/10.18485/meattech.2020.61.2.2. Tozlu, B. H., Şimşek, C., Aydemir, O., & Karavelioglu, Y. (2021). A High performance electronic nose system for  the  recognition  of  myocardial  infarction  and  coronary  artery  diseases. Biomedical  Signal Processing and Control , 64 , 102247. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102247. Wakhid, S., Sarno, R., & Sabilla, S. I. (2022). The effect of gas concentration on detection and classification of  beef  and  pork  mixtures  using  E-nose. Computers  and  Electronics  in  Agriculture , 195 . https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106838.
Wang, J., Zhang, C., Chang, M., He, W., Lu, X., Fei, S., & Lu, G. (2021). Optimization of electronic nose sensor array for tea aroma detecting based on correlation coefficient and cluster analysis. Chemosensors , 9 (9), 266. https://doi.org/10.3390/chemosensors9090266.
Wang, Y., Liu, L., Liu, X., Wang, Y., Yang, W., Zhao, W., Zhao, G., Cui, H., & Wen, J. (2024). Identification of characteristic  aroma  compounds  in  chicken  meat  and  their  metabolic  mechanisms  using  gas chromatography – olfactometry,  odor  activity  values,  and  metabolomics. Food  Research International , 175 , 113782. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2023.113782.
Wang, Y., Song, H., Zhang, Y., Tang, J., & Yu, D. (2016). Determination of aroma compounds in pork broth produced  by  different  processing  methods. Flavour  and  Fragrance  Journal , 31 (4),  319 – 328. https://doi.org/10.1002/ffj.3320.
Wijaya, D. R., Sarno, R., & Zulaika, E. (2016). Sensor array optimization for mobile electronic nose: Wavelet transform  and  filter  based  feature  selection  approach. International  Review  on  Computers  and Software , 11 (8), 659 – 671. https://doi.org/10.15866/irecos.v11i8.9425.
Wijaya, D. R., Sarno, R., Zulaika, E., & Sabila, S. I. (2017). Development of mobile electronic nose for beef quality monitoring. Procedia Computer Science , 124 , 728 – 735. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.211. Wu, N., Gu, S., Tao, N., Wang, X., & Ji, S. (2014). Characterization of important odorants in steamed male Chinese  mitten  crab  (Eriocheir  sinensis)  using  gas  chromatography‐mass  spectrometry‐ olfactometr. Journal  of  Food  Science , 79 (7),  C1250 – C1259. https://doi.org/10.1111/1750- 3841.12511.
Wu, N., Wang, X. C., Tao, N. P., & Ni, Y. Q. (2016). Odor profiles of hepatopancreas and gonad of Eriocheir sinensis by sensory analysis, electronic nose, and GC – MS analysis. Fisheries Science , 82 , 537 – 547. https://doi.org/10.1007/s12562-016-0979-7.
Yang, L., Fu, S., Peng, X., Li, L., Song, T., & Li, L. (2014). Identification of pork in meat products using real- time loop-mediated isothermal amplification. Biotechnology & Biotechnological Equipment , 28 (5), 882 – 888. https://doi.org/10.1080/13102818.2014.963789. Zhu, X., Guo, W., Liu, D., & Kang, F. (2018). Determining the fat concentration of fresh raw cow milk using dielectric  spectroscopy  combined  with  chemometrics. Food  Analytical  Methods , 11 ,  1528 – 1537. https://doi.org/10.1007/s12161-017-1140-7 .