ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
April 2022
Seleksi Fitur Aroma Teh Kombucha menggunakan ANN untuk Optimasi Kinerja Sistem E-nose
ADHITYA ALVIAN NUGROHO, WAHYU WIJAYA, JANS HENDRY, BUDI SUMANTO*
Universitas Gadjah Mada, Indonesia Email: * budi.sumanto@ugm.ac.id *Corresponding Author
Received 17 Oktober 2021 | Revised 12 November 2021 | Accepted 21 Desember 2021

## ABSTRAK
Teh kombucha merupakan hasil fermentasi antara teh manis dengan mikroba yang memiliki  khasiat  baik  bagi  kesehatan  tubuh.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk fermentasi teh ini adalah 7 hingga maksimal 12 hari. Penentuan siap konsumsi dari hasil fermentasi biasanya mengacu dari umur fermentasi dan uji coba rasa oleh human  tester.  Selain  menggunakan  2  cara  tersebut,  pemanfaatan  sistem Electronic  Nose  (e-nose)  dapat  digunakan  juga  untuk  melakukan  identifikasi terhadap  aroma  teh  kombucha  selama  proses  fermentasi  untuk  mengetahui matang atau tidaknya. Akan tetapi timbul masalah yaitu hasil pembacaan e-nose menghasilkan  data  yang  cukup  banyak  sehingga  kurang  efektif  dan  dapat menurunkan kinerja sistem, solusinya dapat diterapkan seleksi fitur menggunakan Artificial  Neural  Network  berdasarkan  dari  Sum  of  Absolute  Errors.  Hasil  dari penelitian ini mendapatkan 6 fitur terbaik dengan peningkatan nilai akurasi sebesar 97,22%, presisi sebesar 94,74%, dan sensitivitas sebesar 100,00%.
Kata kunci : Teh Kombucha, Seleksi Fitur, E-nose, Artificial Neural Network, Sum of Absolutes Errors

## ABSTRACT
Kombucha tea is a fermented product of sweet tea with microbes that have good health benefits. The time required to ferment this tea is 7 to a maximum of 12 days. Determination of ready-to-consumption of fermented products usually refers to the age of fermentation and taste testing by a human tester. In addition to using these 2 methods, the use of the Electronic Nose (e-nose) system can also be used to  identify  the  aroma  of  kombucha  tea  during  the  fermentation  process  to determine  whether  it  is  ripe  or  not.  Problems  that  arise  from  reading  e-nose produce  quite  a  lot  of  data  so  that  it  is  less  effective  and  can  reduce  system performance,  the  solution can be  applied to  feature selection  using  an Artificial Neural Network based on the Sum of Absolute Errors. The results of this study get the best 6 features with an increase in accuracy of 97.22%, precision of 94.74%, and sensitivity of 100.00%.
Keywords : Kombucha Tea, E-nose, Feature Selection, Artificial Neural Network, Sum of Absolute Errors

## 1. PENDAHULUAN
Teh  merupakan  salah  satu  jenis  minuman  populer  yang  sering  dikonsumsi  oleh  masyarkat dunia  dan memiliki manfaat  yang  baik bagi  kesehatan  tubuh. Kandungan  pada teh seperti polifenol dan katekin berperan sebagai antioksidan, anti-kanker, anti-diabetes, anti penyakit jantung, dan penangkal penyakit degeneratif lainnya (Saputri, dkk, 2020) . Jenis minuman teh  memiliki  banyak  jenis  olahan  namun  yang  umum  dipasarkan  berdasarkan  dari  proses pengolahannya dibagi menjadi empat yaitu teh putih, teh hijau, teh hitam, dan teh oolong. Proses pengolahan pada teh akan mempengaruhi kandungan fenol yang dihasilkan, teh putih dan teh hijau memiliki kandungan fenol yang tinggi karena proses pengolahannya yang lebih sedikit  sedangkan  teh  hitam  dan  teh  oolong  memiliki  kandungan  fenol  yang  lebih  rendah karena proses pengolahannya lebih banyak (Khaerah & Akbar, 2019) .
Teh kombucha merupakan salah satu jenis hasil olahan teh di luar dari empat jenis olahan teh yang umum ditemui sebelumnya. Teh ini dihasilkan dari proses fermentasi antara teh manis dengan mikroba yang terdiri dari beberapa bakteri dan ragi (Villarreal-Soto, dkk, 2018) . Jenis teh yang ideal digunakan untuk pembuatan teh kombucha adalah teh hitam namun teh hijau dapat menjadi alternatif lain setelah teh hitam (Dutta & Paul, 2019) . Teh kombucha ini di dalamnya memiliki kandungan asam-asam organik, beberapa senyawa organik, dan asam amino  yang  membuatnya  berbeda  dari  teh  umumnya (Purnami,  dkk,  2018) .  Karena kandungan  tersebut  teh  ini  memiliki  khasiat  yang  lebih  baik  bagi  kesehatan  tubuh  jika dibandingkan  dengan  teh  biasa  seperti  dapat  menurunkan  kadar  kolesterol,  menurunkan tekanan darah, penurunan penyebaran kanker, memperbaiki fungsi hati, meningkatkan sistem kekebalan tubuh, dan meningkatkan fungsi saluran cerna (Leal, dkk, 2018) .
Proses  dari  fermentasi  teh  kombucha  umumnya  dilakukan  selama  7  hingga  14  hari (Laavanya, dkk, 2021) . Namun hari ke-12 menjadi waktu fermentasi paling maksimal dan optimal untuk semua varian kombucha, hal tersebut dikarenakan apabila melebihi dari hari ke- 12 akan menghasilkan asam organik yang lebih banyak sehingga dapat berbahaya bagi tubuh bila  dikonsumsi (Dutta & Paul, 2019) .  Selain itu,  kadar etanol  maksimal  yang dihasilkan selama  proses  fermentasi  jatuh  pada  hari  ke-11 (Villarreal-Soto,  dkk,  2019) .  Etanol menjadi  salah  satu  komponen  utama  yang  dihasilkan  dari  proses  fermentasi (Khaerah  & Akbar, 2019) . Teh kombucha yang telah matang atau siap dikonsumsi memiliki karakteristik warna  yang  lebih  bening (Khaerah  &  Akbar,  2019) ,  kemudian  aroma  asam  yang  khas (Purnami, dkk, 2018) , dan rasa yang dihasilkan terasa asam (Puspitasari, dkk, 2017) .
Pada umumnya hasil fermentasi teh kombucha yang matang atau siap dikonsumsi ditentukan berdasarkan dari umur fermentasi dan uji coba rasa yang dilakukan oleh human tester. Selain menggunakan  dua  cara  tersebut,  pemanfaatan  sistem Electronic  Nose  (e-nose)  dapat digunakan juga untuk melakukan identifikasi terhadap aroma teh kombucha selama proses fermentasi untuk mengetahui matang atau tidaknya. E-nose sendiri merupakan sistem atau alat  yang  memiliki  serangkaian  sensor Metal  Oxide  Semiconductor  (MOS)  yang  dapat mengenali aroma atau bau dari suatu objek seperti makanan (Raigar, dkk, 2017) . Susunan sensor MOS pada e-nose dapat meniru struktur larik dan saraf olfaktori pada indera penciuman manusia  sehingga  menghasilkan  beberapa  pola  yang  mewakili  setiap  aroma  dan  dapat digunakan untuk penerapan identifikasi, perbandingan, kuantitatif, dan klasifikasi (Maibriadi, dkk, 2019) .
Permasalahan  yang  timbul  dari  sistem e-nose  adalah  hasil  pembacaan  aroma  objek menghasilkan data yang cukup banyak sehingga kurang efektif dan dapat menurunkan kinerja sistem  untuk  klasifikasi.  Namun  masalah  tersebut  dapat  diatasi  dengan  salah  satu  cara melakukan pra-pengolahan data seleksi fitur terlebih dahulu agar kinerja sistem dari proses
pengolahan  data  klasifikasi  selanjutnya  lebih  baik.  Seleksi  fitur  merupakan  teknik  untuk mengurangi dan memilih data dengan tujuan agar didapatkan fitur-fitur yang relevan dan tidak berlebihan  sehingga  dapat  mempercepat  dan  meningkatkan  akurasi  dari  proses  klasifikasi (Aini, dkk, 2018) .
Terdapat beberapa penelitian yang telah dilakukan dan berkaitan dengan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya seperti yang dilakukan oleh Challita dan kawan-kawan dengan judul “ New Feature Selection Method Based on Neural Network and Machine Learning” yang memiliki tujuan untuk mendapatkan fitur terbaik dari objek data simulasi sinyal dan metode seleksi fitur yang digunakan adalah Neural Network (NN), hasil dari penelitian menyatakan bahwa metode  seleksi fitur  menggunakan  NN dapat menyoroti fitur terbaik  di antara yang sudah ada dari sinyal acak (Challita, dkk, 2016) . Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Sun dan  kawan-kawan  yang  berjudul  “ Discrimination  Among  Tea  Plants  Either  with  Different Invasive Severities or Different Invasive Times Using MOS Electronic Nose Combined with A New Feature Extraction Method” dengan tujuan untuk mendeteksi tanaman teh yang rusak akibat hama dengan sistem e-nose dan metode seleksi fitur yang diterapkan adalah PCA, hasil dari penelitian menyatakan bahwa ekstraksi ciri menggunakan a piecewise function merupakan yang  terbaik  dan  kombinasi  antara Principal  Component  Analysis  (PCA)  dan  Multi-layer Perceptron  (MLP)  adalah  metode  yang  baik  dan  cukup  baik  untuk  klasifikasi  kerusakan tanaman  teh (Sun,  dkk,  2017) .  Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yin  dan  Zhao dengan judul “ A Feature Selection Strategy of E-nose Data Based on PCA Coupled with Wilks Λ- Statistic for Discrimination of Vinegar Samples” yang memiliki tujuan untuk meningkatkan tingkat  diskriminasi  terhadap  enam  jenis  sampel  cuka  dengan  strategi  seleksi  fitur  yang digunakan  adalah  PCA  dan  digabungkan  dengan Wilks  Λ-Statistic,  hasil  dari  penelitian menyatakan strategi seleksi fitur yang diterapkan efektif dengan tingkat diskriminasi sebesar 90% untuk Fisher Discriminant Analysis (FDA) dan 92% Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) (Yin & Zhao, 2019) .
Berdasarkan dari uraian-uraian penjelasan di atas maka penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk  optimasi  kinerja  sistem e-nose.  Optimasi  dilakukan  dengan  berdasarkan  seleksi  fitur terhadap  aroma  dari  objek  kasus  yang  digunakan  yaitu  teh  kombucha  selama  proses fermentasi. Cara untuk seleksi fitur akan memanfaatkan ANN ( Artificial Neural Network) yang kemudian dilihat dari nilai Sum of Absolute Errors (SAE) terkecil, nilai tersebut menjadi metrik kinerja  ANN  terhadap  fitur-fitur  masukan  yang  dicoba.  Hasil  dari  seleksi  fitur  yang  terpilih kemudian diterapkan pada ANN untuk mengetahui hasil klasifikasi matang atau mentah dari hasil fermentasi berdasarkan aromanya. Pelatihan ANN yang diterapkan menggunakan cara supervised learning atau data sudah diberi label kelas matang dan mentah. Penentuan kelas tersebut mengacu dari penelitian yang dilakukan oleh (Laavanya, dkk, 2021) dan (Dutta & Paul, 2019) , dimana hari ke-7 hingga 12 dari proses fermentasi merupakan kelas matang sehingga hari ke-1 hingga 6 adalah kelas mentah. Selain itu juga dilakukan pengujian terhadap kinerja sistem ANN sebagai tolak ukur klasifikasi sistem e-nose terhadap kombinasi fitur yang diterapkan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Bahan Penelitian
Bahan yang digunakan pada penelitian ini hanya terdiri dari teh kombucha dan bahan tersebut menjadi objek utama dalam penelitian. Wujud dari teh kombucha yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Sampel Teh Kombucha yang Digunakan pada Penelitian
Teh  kombucha  yang  digunakan  terdiri  dari  tiga  botol  sampel  dengan  masing-masing  botol berisi  larutan  teh  kombucha  sebanyak  1  liter.  Sampel  teh  kombucha  ini  berasal  dari  pihak produsen dan bukan dibuat sendiri. Jenis teh yang digunakan pada sampel adalah teh hitam.

## 2.2 Peralatan Penelitian
Selain  bahan  juga  dibutuhkan  peralatan  yang  digunakan  untuk  menunjang  pelaksanaan penelitian. Peralatan yang digunakan yaitu terdiri dari alat e-nose dan komputer. Wujud alat e-nose ditunjukkan pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Alat E-nose yang Digunakan pada Penelitian
Alat e-nose digunakan untuk melakukan akuisisi data terhadap aroma objek teh kombucha yang dihasilkan selama proses fermentasi, alat ini terdiri dari enam buah sensor MOS yaitu MQ-3,  MQ-9,  MQ-135,  TGS-822,  TGS-2600,  dan  TGS-2611.  Sensor  MOS  yang  digunakan tersebut  memiliki  sensitivitas  terhadap  gas  tertentu  seperti  yang  diuraikan  pada  Tabel  1 berikut.

## Tabel 1. Sensitivitas Sensor MOS
Sensor Sensitivitas MQ-3 Alkohol, Benzena MQ-9 Karbon Monoksida, Metana, Propana MQ-135 Kualitas udara (Karbon Dioksida, Karbon Monoksida, dll.) TGS-822 Uap pelarut organik (Etanol, Aseton, Benzena, dll) TGS-2600 Kualitas udara (Metana, Karbon Monoksida, Isobutana, dll.) TGS-2611 Metana, Isobutana, Hidrogen, Etanol
Tabel  1  di  atas  menunjukkan  sensitivitas  terhadap  gas tertentu dari  masing-masing  sensor MOS yang digunakan pada alat e-nose. Kemudian alat selanjutnya yaitu komputer digunakan untuk pelaksanaan pra-pengolahan dan pengolahan data melalui software MATLAB R2019a yang telah terinstal pada komputer.

## 2.3 Tahapan Penelitian
Penelitian yang dilaksanakan ini memiliki beberapa tahapan-tahapan seperti yang ditunjukkan pada diagram alir di Gambar 3 sebagai berikut.

## Gambar 3. Diagram Alir Penelitian
Mengacu dari Gambar 3 di atas penelitian terdiri dari tujuh tahapan penelitian yaitu akuisisi data,  manipulasi baseline,  ekstraksi  fitur,  seleksi  fitur,  proses  training,  proses  testing,  dan pengukuran kinerja sistem.

## 2.4 Akuisisi Data
Akuisisi data merupakan tahap pengambilan data dari aroma sampel teh kombucha selama proses fermentasi dengan menggunakan alat e-nose. Proses akuisisi data dilakukan dengan alur seperti blok diagram yang ditunjukkan pada Gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Blok Diagram Alur Proses Akuisisi Data
Berdasarkan Gambar 4 proses akuisisi data dari objek teh kombucha aromanya akan dibaca oleh  alat e-nose  dan  menghasilkan  deret  nilai  yang  membentuk  pola  respons,  deret  nilai tersebut kemudian disimpan pada file bertipe Comma Separated Value (CSV) lalu diteruskan kepada komputer untuk dilakukan proses pra-pengolahan dan pengolahan data. Pengambilan data  dilakukan  selama  dua  belas  hari  sesuai  dengan  umur  fermentasi,  per  harinya  diambil sebanyak sembilan data atau sama dengan per sampel botol dilakukan perulangan tiga kali. Secara  keseluruhan  jumlah  data  akhir  yang  diperoleh  adalah  sebanyak  108  data  yang kemudian akan dibagi untuk proses training dan testing seperti pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Pembagian Data untuk Training dan Testing Data Training Testing Hari Sampel Perulangan 1 hingga 12 1 hingga 3 1 36 0 2 36 0 3 0 36 Jumlah 72 36
Berdasarkan Tabel 2 di atas dari 108 data tersebut dibagi menjadi 72 data untuk training dan 36 data untuk testing. Waktu pengambilan data dilakukan mulai setiap pukul ±15.00 WIB. Dalam pengambilan per 1 data dilakukan selama 100 detik dengan frekuensi cuplik sebesar 10 Hz. Sehingga hasil pengambilan data akan menghasilkan deret nilai per sensor sebanyak
1000 nilai dengan satuan tegangan berskala mV atau secara keseluruhan dari enam sensor data yang dihasilkan akan berdimensi 1000x6. Selama 100 detik tersebut pengambilan data terdiri dari tiga tahap proses yaitu flushing, collecting, dan purging. Proses flushing merupakan kondisi ruang sampling di alat e-nose yang terdiri dari serangkaian sensor MOS berisikan udara bebas, alat akan mengambil udara bebas tersebut selama 5 detik. Kemudian proses collecting merupakan kondisi ruang sampling mulai diisikan oleh gas dari aroma objek selama 25 detik.
Setelah  itu  proses purging  merupakan  kondisi  pembuangan  gas  dari  aroma  objek  dengan udara  bebas  pada  ruang sampling  selama  70  detik.  Secara  deskriptif  respons  data  yang dihasilkan dari akuisisi data akan membentuk pola datar pada titik dasar, kemudian mengalami kenaikan, dan mengalami penurunan menuju titik dasar lagi. Karakteristik dari pola respons yang  terbentuk  tersebut  nantinya  akan  berbeda-beda  untuk  setiap  data  yang  dihasilkan. Perbedaan pola tersebutlah yang dijadikan dasar masukan untuk klasifikasi.

## 2.5 Manipulasi Baseline
Manipulasi baseline  merupakan  bagian  awal  dari  tahap  pra-pengolahan  data.  Manipulasi baseline ini dilakukan untuk memperbaiki galat penyimpangan yang dihasilkan oleh sensor dan dapat digunakan untuk penyesuaian titik basis (Inca, dkk, 2018) . Manipulasi ini dilakukan dengan  cara  pengurangan  data  nilai  maksimum  dari  sensor  terhadap  nilai  minimum  yang dihasilkan sensor seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (1).
𝑉  baru = 𝑉  max − 𝑉min (1)
Dimana  V i baru  merupakan  nilai  tegangan  baru  dari  suku  ke-i  hasil  manipulasi,  V i max merupakan nilai tegangan maksimum asli pada suku ke-i, dan V min merupakan nilai tegangan secara keseluruhan dari deret data. Nilai V min juga dapat dikatakan sebagai nilai titik terendah yang diperoleh pada saat proses flushing.

## 2.6 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  masih  merupakan  bagian dari  pra-pengolahan  data. Ekstraksi  fitur berfungsi untuk memunculkan ciri atau fitur dari setiap data (Inca, dkk, 2018) . Proses ekstraksi fitur akan menghasilkan informasi penting dari karakteristik respons hasil pembacaan sensor MOS (Sitompul,  dkk,  2020) .  Pada  penelitian  ini  digunakan  tujuh  jenis  fitur  yang  secara keseluruhan akan menghasilkan sepuluh fitur independen, hal tersebut dikarenakan dari salah satu jenis fitur tersebut menghasilkan empat nilai fitur tersendiri. Daftar serta kode penamaan fitur yang digunakan akan disusun pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Daftar Fitur yang Digunakan Beserta Kode Penamaan Fitur
No. Fitur Kode Fitur 1 Mean F1 2 Skewness F2 3 Kurtosis F3 4 Varians F4 5 Nilai Maksimum F5 6 Daya Sinyal F6 7 Daya Spektrum Frekuensi Ke-1 F7 8 Daya Spektrum Frekuensi Ke-2 F8 9 Daya Spektrum Frekuensi Ke-3 F9 10 Daya Spektrum Frekuensi Ke-4 F10
Tabel 3 di atas menunjukkan daftar dan kode penamaan fitur yang digunakan pada penelitian ini.  Pemilihan  jenis  fitur  tersebut  berdasarkan  dari  statistika  yang  dapat  mewakili  ciri  dari sebuah kumpulan data dan berdasarkan dari karakteristik sinyal karena data yang dibaca e-
nose merupakan data sinyal non-periodik. Fitur mean (F1) merupakan nilai tengah atau rata- rata  dari  sebuah  kumpulan  data.  Fitur  skewness  (F2)  merupakan  nilai  koefisien  ukuran ketidaksimetrisan  dalam  probabilitas  distribusi  nilai.  Fitur  Kurtosis  (F3)  merupakan  ukuran derajat  keruncingan  data.  Fitur  varians  (F4)  merupakan  pengukuran  penyebaran  antara angka-angka dalam suatu kumpulan data. Fitur nilai maksimum (F5) merupakan nilai paling besar dari sekumpulan data. Fitur daya sinyal (F6) merupakan nilai Power Spectrum Density (PSD) yang diperoleh dengan teorema Parseval. Fitur daya spektrum frekuensi (F7, F8, F9, F10)  merupakan  besar  magnitudo  empat  terbesar  dari  hasil Fast  Fourier  Transform  (FFT) terhadap  data  respons  yang  dihasilkan  oleh  pembacaan e-nose  dan  yang  telah  dilakukan manipulasi baseline.

## 2.7 Seleksi Fitur
Seleksi fitur merupakan tahap pra-pengolahan data terakhir, pada bagian ini fitur yang telah diekstraksi kemudian diseleksi. Cara untuk seleksi fitur dilakukan dengan pembuatan susunan kombinasi fitur yang akan diterapkan atau dicoba pada training Artificial Neural network (ANN), setelah itu dilihat dari nilai jumlah galat mutlak atau Sum of Absolute Errors (SAE) sebagai metrik  kinerja  dari  ANN  terhadap  kombinasi  fitur  yang  dicoba.  Nilai  SAE  terkecil  dijadikan standar  kualifikasi  pemilihan  kombinasi  fitur.  Pembuatan  kombinasi  fitur  dilakukan berdasarkan dari susunan minimal lima kombinasi hingga maksimal sepuluh kombinasi fitur. Dari  susunan  tersebut  menghasilkan  jumlah  kombinasi  sebanyak  638  kombinasi  dengan rincian  252  dari  susunan  5  kombinasi  fitur,  210  dari  susunan  6  kombinasi  fitur,  120  dari susunan 7 kombinasi fitur, 45 dari susunan 8 kombinasi fitur, 10 dari susunan 9 kombinasi fitur, dan 1 dari susunan 10 kombinasi fitur atau dapat dikatakan semua fitur dipakai. ANN yang digunakan training untuk proses seleksi fitur harus memiliki set parameter yang sama untuk setiap uji coba kombinasi fitur. Set parameter tersebut ditunjukkan pada Tabel 4 sebagai berikut.

## Tabel 4. Set Parameter ANN
Parameter Jenis/Nilai Struktur Feed Forward Network Metode training Levenberg-Marquardt Backpropagation Jumlah hidden layer 3 Jumlah neuron di hidden layer ke-1 8 Jumlah neuron di hidden layer ke-2 5 Jumlah neuron di hidden layer ke-3 5 Epoch maksimum 500 Kesalahan validasi maksimum 100 Random Number Generator (RNG) 80
Set parameter ANN yang diterapkan pada Tabel 4 di atas juga akan diterapkan pada tahap training dan testing selanjutnya. Data yang digunakan pada training ANN untuk seleksi fitur ini adalah 72 data fitur berlabel ( supervised) yang telah dibagi sebelumnya, 72 data tersebut merupakan  data  hasil  akuisisi  pada  hari  ke-1  hingga 12  untuk  semua sampel  botol namun perulangan yang digunakan adalah perulangan ke-1 dan 2.

## 2.8 Proses Training
Proses training adalah bagian dari pengolahan data klasifikasi dan merupakan tahap pelatihan ANN terhadap penerapan kombinasi fitur yang telah terseleksi. Tujuan dari tahap training ini adalah untuk melihat kesesuaian nilai SAE dari fitur yang telah terseleksi sebelumnya dan juga untuk  mendapatkan  konfigurasi  ANN.  Konfigurasi tersebut  akan  digunakan  pada  proses  di tahap testing selanjutnya. Data yang digunakan untuk proses training ini juga sama dengan data yang digunakan pada seleksi fitur yaitu dengan menggunakan 72 data fitur berlabel.

## 2.9 Proses Testing
Proses testing  juga  merupakan  tahap  pengolahan  data  klasifikasi.  Pada  proses  testing  ini dilakukan pengujian ANN dengan konfigurasi ANN yang telah diperoleh pada proses testing sebelumnya  terhadap  data  uji  yang  benar-benar  baru  dan  belum  pernah  digunakan  pada proses training sebelumnya. Data yang digunakan pada proses testing ini adalah 36 data fitur hasil  akuisisi  data  aroma  teh  kombucha  hari  ke-1  hingga  12  dengan  semua  sampel  botol namun  hanya  perulangan  ke-3  yang  digunakan.  Tujuan  dari  tahap  ini  untuk  mengetahui performa kerja ANN dan juga pengaruh dari penerapan seleksi fitur.

## 2.10 Pengukuran Kinerja Sistem
Pengukuran kinerja sistem dilakukan untuk mendapatkan nilai tolak ukur dari performa sistem dengan parameter  yang  terdiri dari  akurasi, presisi,  dan  sensitivitas. Cara  untuk  mengukur kinerja  sistem  yaitu  dengan  menggunakan Confusion  Matrix  terhadap  hasil  testing sebelumnya. Untuk mengukur akurasi, presisi, dan sensitivitas menggunakan Confusion Matrix dapat digunakan Persamaan (2) hingga Persamaan (4) berikut.
Akurasi = (2) Presisi = (3) Sensitivitas = (4)
Dimana TP ( True Positive) merupakan data yang diyakini positif dan hasilnya benar, TN (True Negative)  merupakan  data  yang  diyakini  negatif  dan  hasilnya  benar,  FP  (False  Positive) merupakan data yang diyakini positif namun hasilnya ternyata salah, dan FN ( False Negative) merupakan data yang diyakini negatif namun hasilnya ternyata juga salah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Akuisisi Data dan Manipulasi Baseline
Hasil akuisisi data dari aroma teh kombucha selama proses fermentasi menggunakan alat e- nose menghasilkan respons pola data bertipe CSV yang di dalamnya terdiri dari sekumpulan nilai  dengan  satuan  tegangan  berskala  mV  yang  berdimensi  1000x6.  Kemudian  hasil  dari manipulasi baseline  menghasilkan  respons  pola  data  yang  hampir  sama  seperti  pada  hasil akuisisi data namun terjadi pergeseran titik dasar data. Sebagai ilustrasi hasil dari akuisisi data dan manipulasi baseline maka diperlihatkan Gambar 5 sebagai berikut.
Gambar 5. Hasil Akuisisi Data dan Manipulasi Baseline
Gambar 5 di atas menunjukkan hasil akuisisi data dan manipulasi baseline dari data aroma teh kombucha dengan contoh yang digunakan pada hari ke-1, sampel ke-1, dan perulangan ke-1. Gambar di sisi kiri menunjukkan grafik plot hasil respons pola data yang masih mentah, terlihat bahwa  respons  dari  keseluruhan  sensor  memiliki  titik  dasar  yang  berbeda-beda.  Kemudian pada  gambar  di  sisi  kanan  menunjukkan  grafik  plot  hasil  respons  pola  data  yang  telah dilakukan manipulasi baseline, terlihat bahwa setiap sensor memiliki titik dasar yang mendekati nilai 0 sehingga galat penyimpangan sensor telah terminimalisir. Berdasarkan grafik tersebut untuk semua sensor mengalami perubahan respons ketika proses akuisisi data dengan nilai perubahan yang terbesar pada sensor MQ-3 sedangkan yang terkecil pada MQ-135.

## 3.2 Hasil Ekstraksi Fitur
Data yang telah dilakukan manipulasi baseline kemudian dilakukan ekstraksi fitur. Hasil dari ekstraksi  fitur  menghasilkan  data  atau  informasi  nilai  fitur  dengan  per  sensornya  memiliki sepuluh  fitur  independen  atau  secara  keseluruhan  untuk  semua  sensor  menghasilkan  data fitur dengan dimensi 10x6. Pada tabel 5 di bawah ini akan ditunjukkan hasil dari ekstraksi fitur.
Tabel 5. Hasil Ekstraksi Fitur Kode Fitur Sensor TGS-822 TGS-2600 TGS-2611 MQ-3 MQ-9 MQ-135 F1 96,29 212,21 388,28 685,05 240,04 2,48 F2 0,97 0,61 0,81 0,59 0,76 1,26 F3 2,46 1,91 2,19 1,77 2,04 3,14 F4 12912,04 37457,02 166507,39 433512,09 63762,07 8,47 F5 344,30 582,30 1243,60 1869,30 736,70 10,30 F6 221,93x10 5 825,34x10 5 3174,17x10 5 9032,75x10 5 1214,37x10 5 0,14x10 5 F7 139,39 250,46 511,67 846,11 314,87 3,30 F8 96,29 212,21 388,28 685,05 240,04 2,48 F9 71,91 103,07 239,99 349,35 148,05 2,05 F10 30,87 33,95 103,44 120,09 62,24 1,04
Tabel 5 di atas menunjukkan hasil ekstraksi fitur dari data aroma teh kombucha dengan contoh yang digunakan pada hari ke-1, sampel ke-1, dan perulangan ke-1. Berdasarkan tabel tersebut hasil ekstraksi fitur telah menunjukkan hasil yang sesuai yaitu menghasilkan nilai fitur dengan dimensi 10x6. Secara keseluruhan jenis fitur sensor MQ-3 menghasilkan nila yang paling tinggi sedangkan  sensor  MQ-135  sebaliknya  paling  rendah,  namun  untuk  fitur  kurtosis  (F2)  dan skewness (F3) memiliki nilai yang berkebalikan yaitu sensor MQ-3 paling rendah sedangkan sensor MQ-135 paling tinggi.

## 3.3 Hasil Seleksi Fitur
Hasil seleksi fitur terhadap data yang telah dilakukan ekstraksi fitur menghasilkan beberapa susunan kombinasi fitur terbaik, terbaik berdasarkan dari standar kualifikasi yang memiliki nilai SAE terkecil. Tabel 6 hingga Tabel 8 di bawah ini menunjukkan hasil seleksi susunan kombinasi fitur terbaik.
Tabel 6. Hasil Seleksi Fitur dari Susunan 5 Kombinasi Fitur
No. Susunan 5 Kombinasi Fitur SAE 1 F1 F4 F5 F7 F9 0 2 F1 F5 F6 F8 F9 0
Tabel 7. Hasil Seleksi Fitur dari Susunan 6 Kombinasi Fitur No. Susunan 6 Kombinasi Fitur SAE 1 F1 F2 F4 F6 F8 F10 0 2 F1 F2 F4 F6 F9 F10 0 3 F1 F2 F5 F6 F8 F10 0 4 F1 F4 F5 F7 F8 F9 0 5 F1 F4 F5 F7 F9 F10 0 6 F1 F5 F6 F7 F9 F10 0 7 F1 F5 F7 F8 F9 F10 0 8 F3 F5 F6 F8 F9 F10 0 9 F4 F5 F6 F7 F8 F9 0 10 F4 F5 F7 F8 F9 F10 0 11 F4 F6 F7 F8 F9 F10 0 Tabel 8. Hasil Seleksi Fitur dari Susunan 7 Kombinasi Fitur No. Susunan 7 Kombinasi Fitur SAE 1 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F9 0 2 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F10 0 3 F1 F2 F3 F4 F5 F7 F9 0 4 F1 F2 F3 F4 F6 F7 F9 0 5 F1 F2 F3 F4 F6 F7 F10 0 6 F1 F2 F3 F4 F6 F9 F10 0 7 F1 F2 F3 F4 F7 F8 F9 0 8 F1 F2 F3 F4 F7 F9 F10 0 9 F1 F2 F3 F4 F8 F9 F10 0 10 F1 F2 F3 F5 F6 F7 F9 0 11 F1 F2 F3 F5 F6 F7 F10 0 12 F1 F2 F3 F5 F7 F8 F9 0 13 F1 F2 F3 F5 F7 F8 F10 0 14 F1 F2 F3 F5 F8 F9 F10 0 15 F1 F2 F3 F6 F8 F9 F10 0 16 F1 F2 F4 F5 F6 F7 F10 0 17 F1 F2 F4 F5 F6 F8 F9 0 18 F1 F2 F4 F6 F7 F9 F10 0 19 F1 F2 F5 F6 F7 F8 F9 0 20 F1 F3 F4 F5 F6 F7 F10 0 21 F1 F3 F4 F5 F6 F9 F10 0 22 F1 F3 F4 F5 F7 F9 F10 0 23 F1 F3 F4 F6 F7 F9 F10 0 24 F1 F4 F5 F6 F7 F8 F9 0 25 F1 F4 F5 F6 F7 F8 F10 0 26 F1 F4 F5 F6 F7 F9 F10 0 27 F1 F4 F6 F7 F8 F9 F10 0 28 F2 F3 F5 F6 F7 F9 F10 0 29 F3 F4 F5 F6 F8 F9 F10 0 30 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 0
Hasil susunan kombinasi fitur terbaik yang telah terseleksi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6 hingga Tabel  8 menghasilkan  total  43 kombinasi  terbaik  dari keseluruhan 638  kombinasi yang diterapkan. Nilai SAE terkecil yang diperoleh sebesar 0, dimana nilai tersebut menjadi standar  kualifikasi  pemilihan  kombinasi  fitur.  Berdasarkan  dari  ketiga  tabel  tersebut  hanya memuat hasil dari susunan lima hingga tujuh kombinasi fitur, hal tersebut dikarenakan untuk
susunan enam hingga sepuluh kombinasi fitur menghasilkan nilai SAE yang lebih besar dari standar kualifikasi.

## 3.4 Hasil Training, Testing, dan Pengukuran Kinerja Sistem
Hasil training  yang  dilakukan  terhadap  penerapan  kombinasi  fitur  yang  telah  terseleksi menghasilkan nilai SAE dan persentase galat. Kemudian untuk hasil testing dari pengujian juga menghasilkan nilai SAE dan persentase galat. Lalu untuk pengukuran kinerja sistem dari hasil testing menghasilkan nilai persentase akurasi, presisi, dan sensitivitas. Sebelum masuk pada hasil  dari training,  testing,  dan  pengukuran  kinerja  sistem  untuk  susunan  kombinasi  fitur terbaik, maka akan ditampilkan hasil dari uji coba dengan menggunakan seluruh fitur yang nantinya dapat dijadikan pembanding. Hasil tersebut ditunjukkan pada Tabel 9 di bawah ini.
Tabel 9. Hasil Training, Testing, dan Kinerja Sistem dari Seluruh Fitur
No. Training Testing Kinerja Sistem SAE (n) Glt (%) SAE (n) Glt (%) Akr (%) Prs (%) Snv (%) 1 4 5,56 4 11,11 88,89 88,89 88,89
Hasil uji coba penerapan untuk seluruh fitur seperti yang ditunjukkan pada Tabel 9 terlihat bahwa  untuk training  menghasilkan  nilai  SAE  sebesar  4  dengan  persentase  galat  sebesar 5,56%, nilai tersebut diperoleh dari hasil training terhadap 72 data fitur. Kemudian untuk hasil testing  menghasilkan  nilai  SAE  sebesar  4  dengan  persentase  galat  sebesar  11,11%,  nilai tersebut diperoleh dari hasil testing terhadap 36 data fitur. Lalu hasil dari kinerja sistem secara rata  untuk  persentase  nilai  akurasi,  presisi,  dan  sensitivitas  menghasilkan  nilai  sebesar 88,89%. Setelah dilakukan uji coba dan mendapat hasil dari penerapan seluruh fitur maka dilanjutkan dengan hasil dari susunan kombinasi fitur terbaik seperti yang ditunjukkan pada Tabel 10 hingga 12 berikut.
Tabel 10. Hasil Training, Testing, dan Kinerja Sistem dari Susunan 5 Kombinasi Fitur
No. Training Testing Kinerja Sistem SAE (n) Glt (%) SAE (n) Glt (%) Akr (%) Prs (%) Snv (%) 1 0 0,00 4 11,11 88,89 88,89 88,89 2 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 Tabel 11. Hasil Training, Testing, dan Kinerja Sistem dari Susunan 6 Kombinasi Fitur No. Training Testing Kinerja Sistem SAE (n) Glt (%) SAE (n) Glt (%) Akr (%) Prs (%) Snv (%) 1 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 2 0 0,00 3 8,33 91,67 89,47 94,44 3 0 0,00 3 8,33 91,67 89,47 94,44 4 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 5 0 0,00 1 2,78 97,22 94,74 100,00 6 0 0,00 2 5,56 94,44 90,00 100,00 7 0 0,00 3 8,33 91,67 89,47 94,44 8 0 0,00 3 8,33 91,67 89,47 94,44 9 0 0,00 3 8,33 91,67 89,47 94,44 10 0 0,00 3 8,33 91,67 89,47 94,44 11 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44
Tabel 12. Hasil Training, Testing, dan Kinerja Sistem dari Susunan 7 Kombinasi Fitur
No. Training Testing Kinerja Sistem SAE (n) Glt (%) SAE (n) Glt (%) Akr (%) Prs (%) Snv (%) 1 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 2 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 3 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 4 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 5 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 6 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 7 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 8 0 0,00 4 11,11 88,89 85,00 94,44 9 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 10 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 11 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 12 0 0,00 3 8,33 91,67 89,47 94,44 13 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 14 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 15 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 16 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 17 0 0,00 3 8,33 91,67 94,12 88,89 18 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 19 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 20 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 21 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 22 0 0,00 2 5,56 94,44 100,00 88,89 23 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 24 0 0,00 1 2,78 97,22 94,74 100,00 25 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 26 0 0,00 1 2,78 97,22 94,74 100,00 27 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44 28 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 29 0 0,00 1 2,78 97,22 100,00 94,44 30 0 0,00 2 5,56 94,44 94,44 94,44
Tabel  8  hingga  Tabel  10  menunjukkan  hasil  dari training,  testing,  dan  pengukuran  kinerja sistem terhadap penerapan dari kombinasi fitur terbaik. Nomor pada tabel merepresentasikan susunan kombinasi fitur yang sama pada tabel di hasil seleksi fitur. Dari ketiga tabel tersebut untuk training menghasilkan SAE dan persentase galat yang sama semua yaitu bernilai 0, hal tersebut  selaras  dengan  hasil training  yang  digunakan  untuk  seleksi  fitur  sebelumnya. Kemudian untuk hasil dari testing secara keseluruhan memiliki nilai SAE terkecil 1 dan terbesar 4 sedangkan untuk persentase galat memiliki nilai terkecil 2,78% dan terbesar 11,11%. Lalu untuk hasil kinerja sistem menghasilkan persentase nilai untuk akurasi paling besar 97,22% dan terkecil 88,89%, untuk presisi nilai terbesar 100,00% dan terkecil 85,00%, sedangkan untuk sensitivitas paling besar bernilai 100,00% dan terkecil 88,89%.
Secara keseluruhan dari 43 kombinasi fitur yang diukur kinerja sistemnya, 41 di antaranya memiliki nilai kinerja sistem yang lebih tinggi daripada hasil kinerja sistem untuk penerapan seluruh fitur, sedangkan 2 di antaranya memiliki nilai kinerja sistem yang sama dengan hasil dari penerapan seluruh fitur. Kemudian dari seluruh hasil pengukuran kinerja sistem tersebut terdapat tujuh belas kombinasi fitur yang paling terbaik jika dilihat dari nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 97,22%. Namun dari ke-17 kombinasi tersebut kombinasi dengan susunan enam fitur pada nomor 5 di tabel atau yang terdiri dari fitur mean (F1), varians (F4), nilai maksimum (F5),  daya  spektrum  frekuensi  ke-1  (F7),  daya  spektrum  frekuensi  ke-3  (F8),  dan  daya
spektrum  frekuensi  ke-4  (F10)  dipilih  menjadi  kombinasi  fitur  terbaik  yang  utama  karena memiliki susunan kombinasi yang lebih sedikit daripada enam belas kombinasi lainnya, akan tetapi enam belas kombinasi fitur tersebut dapat dijadikan alternatif kombinasi fitur terbaik lainnya. Kombinasi fitur utama terbaik tersebut jika dibuat grafik plot maka akan seperti pada Gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Plot Kombinasi Fitur Terbaik Utama
Gambar 6 di atas yang memperlihatkan perbandingan besar nilai untuk per jenis fitur terhadap masing-masing  sensor  dari  data  yang  digunakan  pada  hari  ke-1  dengan  sampel  ke-1  dan perulangan ke-1. Sumbu X merupakan jenis fitur sedangkan sumbu Y merupakan nilai dari jenis fitur tersebut, serta pada grafik terdapat enam series plot dengan warna yang berbeda- beda tersebut merupakan series untuk sensor MOS yang digunakan. Sensor MQ-3 menjadi yang  paling  dominan  atau  terbesar  sedangkan  sensor  MQ-135  sebaliknya.  Kemudian kombinasi fitur utama terbaik yang terpilih tersebut hasil dari testing-nya akan ditampilkan dengan menggunakan confusion matrix seperti pada Gambar 7 sebagai berikut.

## Gambar 7. Confusion Matrix Hasil Testing
Berdasarkan  Gambar  7,  sumbu  X  merupakan  kelas  prediksi  dengan  2  nilai  yaitu  0  untuk mentah dan 1 untuk matang sedangkan pada sumbu Y merupakan kelas asli dengan 2 nilai
dan  keterangan  yang  sama.  Mengacu  dari  gambar  tersebut  dari  32  data  untuk testing klasifikasi  yang  dihasilkan  terdapat  1  kesalahan  yaitu  hasil  kelas  prediksi  meleset  yang seharusnya  berada  pada  kelas  0  (mentah)  akan  tetapi  berada  pada  kelas  1  (matang),  hal tersebut wajar dikarenakan kinerja sistem yang diperoleh memiliki akurasi sebesar 97,22%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari pelaksanaan penelitian ini adalah penerapan seleksi fitur dapat menghasilkan optimasi atau peningkatan kinerja sistem klasifikasi e-nose untuk mengetahui matang atau tidak dari hasil proses fermentasi teh kombucha. Seleksi fitur menggunakan ANN berdasarkan dari nilai SAE yang dihasilkan dapat memberikan pilihan kombinasi fitur terbaik yaitu dari 638 kombinasi didapat tujuh belas kombinasi terbaik (1 kombinasi fitur terbaik utama dan 16 alternatif kombinasi fitur terbaik). Kombinasi fitur terbaik utama yang terpilih memiliki jumlah  fitur  yang  lebih  sedikit  dengan  terdiri  dari  enam  fitur  yaitu  mean,  varians,  nilai maksimum, daya spektrum frekuensi ke-1, daya spektrum frekuensi ke-3, dan daya spektrum frekuensi ke-4. Hasil penerapan kombinasi fitur terbaik yang  utama tersebut  menghasilkan kinerja sistem yang lebih baik daripada hasil dengan penerapan seluruh fitur yaitu dengan nilai akurasi sebesar 97,22%, presisi sebesar 94,74%, dan sensitivitas sebesar 100,00%.

## DAFTAR RUJUKAN
Aini, S. H. A., Sari, Y. A., & Arwan, A. (2018). Seleksi Fitur Information Gain untuk Klasifikasi Penyakit  Jantung  Menggunakan  Kombinasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve
Bayes. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  2(9),  2546–
2554.
Challita, N., Khalil, M., & Beauseroy, P. (2016). New feature selection method based on neural network and machine learning. 2016 IEEE International Multidisciplinary Conference on Engineering Technology, IMCET 2016, (pp. 81–85).
https://doi.org/10.1109/IMCET.2016.7777431
Dutta, H., & Paul, S. K. (2019). Kombucha Drink: Production, Quality, and Safety Aspects. In
Production  and  Management  of  Beverages  (Nomor  January).  Elsevier  Inc.
https://doi.org/10.1016/b978-0-12-815260-7.00008-0
Inca,  I.,  Widodo,  T.  W.,  &  Lelono,  D. (2018).  Klasifikasi  Teh  Hijau  dan  Teh  Hitam  Tambi-
Pagilaran dengan Metode Principal Component Analysis (PCA) Menggunakan E-nose. IJEIS  (Indonesian  Journal  of  Electronics  and  Instrumentation  Systems),  8(1),  61. https://doi.org/10.22146/ijeis.28718
Khaerah, A., & Akbar, F. (2019). Aktivitas Antioksidan Teh Kombucha dari Beberapa Varian Teh yang Berbeda. Prosiding Seminar Nasional LP2M UNM, (pp. 472–476).
Laavanya, D., Shirkole, S., & Balasubramanian, P. (2021). Current challenges, applications and future perspectives of SCOBY cellulose of Kombucha fermentation. Journal of Cleaner
Production, 295, 126454. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126454
Leal, J. M., Suárez, L. V., Jayabalan, R., Oros, J. H., & Escalante-Aburto, A. (2018). A review on health benefits of kombucha nutritional compounds and metabolites. CYTA - Journal of Food, 16(1), 390–399. https://doi.org/10.1080/19476337.2017.1410499
Maibriadi,  I.,  Ratna,  &  Munawar,  A.  A.  (2019).  Deteksi  Formalin  pada  Buah  Tomat
(Lycopersicum Esculentum Mill) dengan Teknologi Hidung Elektronik (Electronic Nose).
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, 4(2), 359–366.
Purnami, K. I., Anom Jambe, A., & Wisaniyasa, N. W. (2018). Pengaruh Jenis Teh Terhadap
Karakteristik  Teh  Kombucha. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Pangan  (ITEPA),  7(2),  1. https://doi.org/10.24843/itepa.2018.v07.i02.p01
Puspitasari,  Y.,  Palupi,  R.,  &  Nurikasari,  M.  (2017).  Analisis  Kandungan  Vitamin  C  Teh Kombucha  Berdasarkan  Lama  Fermentasi  Sebagai  Alternatif  Minuman  Untuk
Antioksidan. Global Health Science (Ghs), 2(3), 245–253.
http://jurnal.csdforum.com/index.php/ghs
Raigar, R. K., Upadhyay, R., & Mishra, H. N. (2017). Storage quality assessment of shelled peanuts  using  non-destructive  electronic  nose  combined  with  fuzzy  logic  approach.
Postharvest Biology and Technology, 132(April), 43–50.
https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2017.05.016
Saputri,  R.  K.,  Al-bari,  A.,  Nahdlatul,  U.,  Sunan,  U.,  &  Bojonegoro,  G.  (2020).  Pengaruh
Konsumsi  Teh  dengan  Tingkat  Obesitas  Mahasiswa  Farmasi  Universitas  Nahdlatul Ulama Sunan Gir. Jurnal Penjas dan Farmasi, 3, 8–14.
Sitompul, A., Iswanto, B. H., & Indrasari, W. (2020). Analisis Cluster Bahan Herbal Berdasarkan Fitur Respon E-nose. Prosiding Seminar Nasional Fisika (E-Journal) SNF2020, IX(Cx),
(pp. 141–146). https://doi.org/doi.org/10.21009/03.SNF2020.01.FA.22
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(November), 293–301. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.11.007
Villarreal-Soto,  S.  A.,  Beaufort,  S.,  Bouajila,  J.,  Souchard,  J.  P.,  Renard,  T.,  Rollan,  S.,  &
Taillandier, P. (2019). Impact of fermentation conditions on the production of bioactive compounds with anticancer, anti-inflammatory and antioxidant properties in kombucha
tea extracts. Process Biochemistry, 83(April), 44–54.
https://doi.org/10.1016/j.procbio.2019.05.004
Villarreal-Soto,  S.  A.,  Beaufort,  S.,  Bouajila,  J.,  Souchard,  J.  P.,  &  Taillandier,  P.  (2018).
Understanding Kombucha Tea Fermentation: A Review. Journal of Food Science, 83(3),
580–588. https://doi.org/10.1111/1750-3841.14068
Yin, Y., & Zhao, Y. (2019). A feature selection strategy of E-nose data based on PCA coupled
with  Wilks  Λ-statistic  for  discrimination  of  vinegar  samples. Journal  of  Food Measurement and Characterization, 13(3), 2406–2416. https://doi.org/10.1007/s11694-019-00161-0